【雷达】基于Matlab模拟海洋监视雷达检测仿真

简介: 【雷达】基于Matlab模拟海洋监视雷达检测仿真

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统

⛄ 内容介绍

本文建立了基于 MATLAB 的预警雷达探测模型, 根据雷达和目标的运动参数和雷达系统参数, 模拟和动态显示预警雷达的探测性能; 并对其探测性能进行仿真验证.研究表明, 该方法能够有效仿真预警雷达的探测性能,具有良好的人机交互动态可视化功能.

⛄ 部分代码

else

   sensorIDs = cellfun(@(d)d.SensorIndex,dets);

end


numDets = numel(sensorIDs);

iPlats = zeros(numDets,1);

uSensorIDs = unique(sensorIDs);

iSensorPlats = findPlatforms(scene);

for m = 1:numel(uSensorIDs)

   thisID = uSensorIDs(m);

   

   usePlatIdx = -1;

   for k = 1:numel(iSensorPlats)

       idxPlat = iSensorPlats(k);

       thisPlat = scene.Platforms{idxPlat};

       foundSensor = false;

       for j = 1:numel(thisPlat.Sensors)

           thisSensor = thisPlat.Sensors{j};

           if thisSensor.SensorIndex == thisID

               foundSensor = true;

               break

           end

       end

       if foundSensor

           usePlatIdx = idxPlat;

           break

       end

   end

   

   if usePlatIdx>0

       iFnd = sensorIDs == thisID;

       iPlats(iFnd) = usePlatIdx;

   end

end

end


function [str,type] = platformName(~)

str = 'Tower';

type = 'DisplayName';

end


function [str,type] = detectionsName(~)

str = 'Radar detections';

type = 'DisplayName';

end


function val = localGetVal(thing, idx)

% Indexing that supports either cell or non-cell arrays

if iscell(thing)

   val = thing{idx};

else

   val = thing(idx);

end

end


function flag = isPublishing()

% Returns true when MATLAB is publishing

flag = ~isempty(snapnow('get'));

end


function writeAnimatedGIF(fname, frames, numFrames, rate, loopCount)

dt = 1/rate;

if isstruct(frames)

   % pFrames is set to getframe(h) frames

   for m = 1:numFrames

       im = frame2im(frames(m));

       [A,map] = rgb2ind(im,256);

       if m == 1

           imwrite(A,map,fname,'gif','LoopCount',loopCount,'DelayTime',dt);

       else

           imwrite(A,map,fname,'gif','WriteMode','append','DelayTime',dt);

       end

   end

else

   % pFrames is set to RGB images such as are returned

   % by print('-RGBImage','-opengl','-r0')

   for m = 1:numFrames

       im = frames(:,:,:,m);

       [A,map] = rgb2ind(im,256);

       if m == 1

           imwrite(A,map,fname,'gif','LoopCount',loopCount,'DelayTime',dt);

       else

           imwrite(A,map,fname,'gif','WriteMode','append','DelayTime',dt);

       end

   end

end

end


function localWriteVideo(fname, frames, numFrames, rate, profile)

vid = VideoWriter(fname,profile);

vid.FrameRate = rate;

open(vid);

if isstruct(frames)

   % pFrames is set to getframe(h) frames

   for m = 1:numFrames

       writeVideo(vid,frames(m));

   end

else

   % pFrames is set to RGB images such as are returned

   % by print('-RGBImage','-opengl','-r0')

   writeVideo(vid,frames(:,:,:,1:numFrames));

end

close(vid);

end


function [clrs,comps] = getColors(nClrs)

% Compute a set of unique colors whose complementary colors will also be

% unique colors

hsv = ones(nClrs,3);

hsv(:,3) = 1;

tmp = linspace(0,0.45,nClrs+1);

hsv(:,1) = tmp(1:nClrs);

clrs = hsv2rgb(hsv);


if nargout>1

   comps = getComplementaryColors(clrs);

end

end


function comps = getComplementaryColors(clrs)

% Compute complementary colors from set of colors

hsv = rgb2hsv(clrs);

hsv(:,1) = mod(hsv(:,1)+0.5,1);

comps = hsv2rgb(hsv);

end


function txSig = findEmittingSignal(thisSig,signals)

isTx = isTXSignals(signals);

txSignals = signals(isTx);

numTx = numel(txSignals);


txPos = zeros(3,numTx);

txVel = zeros(3,numTx);


for m = 1:numTx

   txPos(:,m) = txSignals(m).OriginPosition;

   txVel(:,m) = txSignals(m).OriginVelocity;

end


txDir = thisSig.OriginPosition(:)-txPos;

relVel = thisSig.OriginVelocity(:)-txVel;

rgs = sqrt(sum(abs(txDir).^2,1));

txDir = txDir./rgs;

rrs = dot(relVel,txDir,1);


errRg = rgs-thisSig.PropagationRange;

errRR = rrs-thisSig.PropagationRangeRate;

[~,iMin] = min(abs(errRg)+abs(errRR));

txSig = txSignals(iMin);

end


function [thisPlat, thisSystem] = findSystem(plats,type,ID)


thisPlat = [];

thisSystem = [];


if contains('Sensor',type,'IgnoreCase',true)

   propName = 'Sensors';

   idName = 'SensorIndex';

else

   propName = 'Emitters';

   idName = 'EmitterIndex';

end


numPlats = numel(plats);

wasFound = false;

for iPlat = 1:numPlats

   thisPlat = plats{iPlat};

   theseSystems = thisPlat.(propName);

   for iSys = 1:numel(theseSystems)

       thisSystem = theseSystems{iSys};

       if thisSystem.(idName) == ID

           wasFound = true;

           break

       end

   end

   

   if wasFound

       break

   end

end

end


function setupChaseGraphics(hAxes)


% setup axes

hAxes.DataAspectRatio = [1 1 1];

hAxes.Projection = 'perspective';

hAxes.CameraViewAngle = 30;

axis(hAxes,'vis3d');

% axis(hAxes,'off');


% Use camera zoom style

z = zoom(hAxes);

z.setAxes3DPanAndZoomStyle(hAxes,'camera');


shrinkZLimits([], hAxes);

end


function updateChaseCamera(hAxes,plat,system)

% set camera position

dims = plat.Dimensions;


fov = system.FieldOfView;


% get system mounting location and orientation

mntLoc = system.MountingLocation(:);

mntAng = system.MountingAngles;

mntRot = rotmat(quaternion(mntAng,'eulerd','zyx','frame'),'frame');


% get system look angle

lkAng = zeros(1,2); % [az el]

numAng = numel(system.LookAngle);

lkAng(1:numAng) = system.LookAngle;

lkRot = rotmat(quaternion([lkAng(1) -lkAng(2) 0],'eulerd','zyx','frame'),'frame');


R = lkRot*mntRot;


plat = pose(plat);

platRot = plat.Orientation;

if isa(platRot,'quaternion')

   platRot = rotmat(platRot,'frame');

end

R = R*platRot;

T = plat.Position(:)+mntLoc;


viewHt = 3/2 * dims.Height;

viewLoc = [-5/2 * dims.Length 0]';

cp = R'*[viewLoc; viewHt] + T;


% % translate ego mounting orientation it to scenario orientation

% yaw = 0;

% pitch = 0;

% roll = 0;

% cR = R*rotmat(quaternion([yaw pitch roll],'eulerd','zyx','frame'),'frame');

cR = R;


ct = cR(1,:)' + cp;

cu = cR(3,:)';


% hAxes.CameraPosition = cp;

% hAxes.CameraTarget = ct;

% hAxes.CameraUpVector = -cu;

% set(hAxes, ...

%     'DataAspectRatio', [1 1 1], ...

%     'Projection', 'perspective', ...

%     'CameraViewAngle', fov(1));

set(hAxes,  'CameraPosition', cp, ...

   'CameraTarget', ct, ...

   'CameraUpVector', -cu, ...

   'DataAspectRatio', [1 1 1], ...

   'Projection', 'perspective', ...

   'CameraViewAngle', fov(1));

end


function shrinkZLimits(rt, hAxes)

set(hAxes, ...

   'XLimMode','auto', ...

   'YLimMode','auto', ...

   'ZLimMode','auto', ...

   'CameraPositionMode','auto', ...

   'CameraTargetMode','auto', ...

   'CameraUpVectorMode','auto', ...

   'CameraViewAngleMode','auto');


% keep z limits within 10 m of vertical range of all road tiles

if ~isempty(rt)

   minZ = Inf;

   maxZ = -Inf;

   

   for iTile=1:numel(rt)

       if rt(iTile).TileID>0

           minZi = min(rt(iTile).Vertices(:,3));

           maxZi = max(rt(iTile).Vertices(:,3));

           minZ = min(minZi, minZ);

           maxZ = max(maxZi, maxZ);

       end

   end

   camP = hAxes.CameraPosition;

   camT = hAxes.CameraTarget;

   camU = hAxes.CameraUpVector;

   hAxes.DataAspectRatio = [1 1 1];

   xLim = hAxes.XLim;

   yLim = hAxes.YLim;

   set(hAxes,'XLim',xLim,'YLim',yLim,'ZLim',10*[minZ/10 1+floor(maxZ/10)], ...

       'CameraPosition',camP,'CameraTarget',camT,'CameraUpVector',camU);

   view(hAxes, -90,90);

end

end


function dur = sceneDuration(scene)

dur = inf;


for iPlat = 1:numel(scene.Platforms)

   traj = scene.Platforms{iPlat}.Trajectory;

   if isa(traj,'waypointTrajectory')

       dur = min(max(traj.TimeOfArrival),dur);

   end

end

end


function hfig = createFigure()

hfig = figure;

scale = 0.5;

pos = hfig.Position;

width = pos(3);

height = pos(4);

adjWidth = scale*width;

adjHeight = scale*height;

hfig.Position = pos+[-adjWidth/2 -adjHeight adjWidth adjHeight];

hfig.Units = 'normalized';

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]熊军, 行小帅, 张清泉,等. 基于MATLAB的雷达目标测量仿真分析[J]. 海南师范大学学报:自然科学版, 2014, 27(3):4.

⛄ Matlab代码关注

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与水果识别matlab仿真
本项目展示了使用MATLAB 2022a和USB摄像头识别显示器上不同水果图片的算法。通过预览图可见其准确识别效果,完整程序无水印。项目采用GoogleNet(Inception-v1)深度卷积神经网络,利用Inception模块捕捉多尺度特征。代码含详细中文注释及操作视频,便于理解和使用。
|
13天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于LS算法的OFDM+QPSK系统信道估计均衡matlab性能仿真
基于MATLAB 2022a的仿真展示了OFDM+QPSK系统中最小二乘(LS)算法的信道估计与均衡效果。OFDM利用多个低速率子载波提高频谱效率,通过循环前缀克服多径衰落。LS算法依据导频符号估计信道参数,进而设计均衡器以恢复数据符号。核心程序实现了OFDM信号处理流程,包括加性高斯白噪声的加入、保护间隔去除、快速傅立叶变换及信道估计与均衡等步骤,并最终计算误码率,验证了算法的有效性。
32 2
|
13天前
|
算法
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CVRP问题求解matlab仿真
本文介绍了一种基于GA-PSO混合优化算法求解带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的方法。在MATLAB2022a环境下运行,通过遗传算法的全局搜索与粒子群算法的局部优化能力互补,高效寻找最优解。程序采用自然数编码策略,通过选择、交叉、变异操作及粒子速度和位置更新,不断迭代直至满足终止条件,旨在最小化总行驶距离的同时满足客户需求和车辆载重限制。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
本项目采用MATLAB 2022a实现时间序列预测,利用CNN与LSTM结合的优势,并以鲸鱼优化算法(WOA)优化模型超参数。CNN提取时间序列的局部特征,LSTM处理长期依赖关系,而WOA确保参数最优配置以提高预测准确性。完整代码附带中文注释及操作指南,运行效果无水印展示。
|
17天前
|
存储 数据可视化
MATLAB - 仿真单摆的周期性摆动
MATLAB - 仿真单摆的周期性摆动
9 1
|
17天前
|
传感器 存储 数据可视化
MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定(Lidar-Camera Calibration)(二)
MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定(Lidar-Camera Calibration)(二)
81 1
|
17天前
|
传感器 数据可视化 自动驾驶
MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定(Lidar-Camera Calibration)(一)
MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定(Lidar-Camera Calibration)
69 1
|
3天前
|
数据采集 算法
基于PSO粒子群算法的三角形采集堆轨道优化matlab仿真
该程序利用PSO算法优化5个4*20矩阵中的模块采集轨迹,确保采集的物品数量及元素含量符合要求。在MATLAB2022a上运行,通过迭代寻优,选择最佳模块组合并优化轨道,使采集效率、路径长度及时间等综合指标最优。具体算法实现了粒子状态更新、需求量差值评估及轨迹优化等功能,最终输出最优轨迹及其相关性能指标。
|
17天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于粒子滤波和帧差法的目标跟踪matlab仿真
本项目展示一种结合粒子滤波与帧差法的目标跟踪技术,在Matlab 2013b上实现。通过帧间差异检测运动目标,并利用粒子滤波优化跟踪精度。改进后的重采样方法提升了算法表现。核心代码详尽并附中文注释及操作指南。理论方面,帧差法通过对比连续帧识别移动对象;粒子滤波则基于一组随机粒子估计目标状态,两者结合有效应对复杂场景,如背景杂乱或光照变化,确保跟踪稳定可靠。
|
17天前
|
机器学习/深度学习
基于IEEE30电网系统的停电规模评价系统matlab仿真,对比IEEE118,输出停电规模,潮流分布和负载率等
本课题针对IEEE标准节点系统,通过移除特定线路模拟故障,计算其余线路的有功潮流分布系数及负载率变化。采用MATLAB2022a进行仿真,通过潮流计算确定电网运行状态,并以负载率评估负载能力。IEEE30与IEEE118系统对比显示,前者在故障下易过载,后者则因更好的拓扑结构拥有更高的负载裕度。

热门文章

最新文章

下一篇
云函数