SFND_Radar: Udacity传感器融合纳米学位项目的Matlab数据融合代码

数据融合matlab代码传感器融合自动驾驶汽车课程-雷达目标的生成和检测 在自动驾驶汽车方面，处理雷达感应数据的实践。 项目状态： 本地运行的依赖项 Matlab和其他工具箱：您将需要一些下面的Matlab工具箱。 项目概况 SFND_Radar_Target_Generation_and_Detection.m 根据系统要求配置FMCW波形。 定义目标的范围和速度并模拟其位移。 对于相同的仿真循环过程，发送和接收信号将确定拍频信号 对接收到的信号执行范围FFT以确定范围 最后，对第二个FFT的输出执行CFAR处理以显示目标。 主要工作流程 1. 2D CFAR流程的实施步骤 错误警报问题可以通过实施恒定的错误警报率来解决。 CFAR根据车辆周围环境改变检测阈值。 CFAR技术估算“被测小区”一侧或两侧的雷达范围和多普勒小区“训练小区”中的干扰水平。 然后，将估算值用于确定目标是否在被测单元（CUT）中。 这是CFAR算法的步骤 定义CFAR块，如上图所示 循环遍历范围和多普勒维数中的所有像元，从索引处开始和结束，并留有适当的边距 将求和应用于训练单元位置中的所有值（由于RDM值（dB