前言 本文汇集CA.SO.GO.OS.杂波图等恒虚警算法的门限因子求解方法及其函数 1,CA-CFAR [非常简单,可以直接求解] %% 均值恒虚警_门限因子计算公式 %% 版本:v1 %% 时间:2019.11.08 %% 终版[不在优化] function [ alpha ] = form_ALPHA_ca( PFA,N ) %FORM_ALPHA_CA 此处显示有关此函数的摘要 % PFA:虚警概率 % N:参考单元个数 alpha=N.*(PFA.^(-1./N)-1); end 2,S

一,CFAR基础知识介绍 简介 恒虚警检测技术是指雷达系统在保持虚警概率恒定条件下对接收机输出的信号与噪声作判别以确定目标信号是否存在的技术. 前提 由于接收机输出端中肯定存有噪声(包括大气噪声.人为噪声.内部噪声和杂波等),而信号一般是叠加在噪声上的.这就需要在接收机输出的噪声或信号加噪声条件下,采用检测技术判别是否有目标信号. 误差概率 任何形式的判决必然存在着两种误差概率:发现概率和虚警概率.当接收机输出端存在目标回波信号,而判决时判为有目标的概率为Pd,判为无目标的概率为1-Pad.当接

有些小车车身比较长,如果是一个激光雷达,顾前不顾后,有比较大的视野盲区,这对小车导航定位避障来说都是一个问题,比如AGV小车, 所有想在小车前后各加一个雷达,那问题是ROS的建图或者定位导航都只是支持一个雷达,这个时候就需要我们做2个雷达的融合了. 方法比较简单:我的思路是先将两个激光雷达获得的laser_scan转成point_cloud也就是点云,利用pcl库将两个点云拼接在一起,然后在把拼接后的点云重新转成laser_scan. 这样ros里面建图导航都可以用了. 关键点是要把两个激光雷达

昨天查压缩感知的资料,无意间看到一位浙大女神Rachel Zhang的博客,果断关注了.我感觉应该向她好好学习.下面转自她的CSDN博客.网址是http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7724360 一.引论与综述 1  石光明,刘丹华,高大化,刘哲,林杰,王良君,压缩感知理论及其研究进展,http://www.cqvip.com/qk/90131x/200905/30412489.html 2  李树涛,魏丹,压缩传感综述,http:/

https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/howto/modules/apollo1.5_perception_module_study_notes_cn.md 功能: 感知障碍物,预测障碍物的运动轨迹. 数据流图: 输入: 点云数据:/apollo/sensor/velodyne64/compensator/PointCloud2. 坐标系转换关系:/tf(world->novatel). HD Map. LiDAR外参:/tf

基于TensorRT车辆实时推理优化 Optimizing NVIDIA TensorRT Conversion for Real-time Inference on Autonomous Vehicles 自动驾驶系统使用各种神经网络模型,这些模型要求在GPU上进行极其精确和高效的计算.Zoox是一家全新开发robotaxis的初创公司,充分利用了NVIDIA硬盘的高性能.节能计算功能.最近,Zoox在旧金山发布了一个一小时的全自动驾驶,详细展示了他们的AI堆栈. 与TensorFlow相比,

题意:雷达如何放置?在xoy二维平面坐标系里面,x轴上方的为岛屿,x轴下方的是雷达要放到位置,如何放使得雷达放的最少? 思路 肯定放在x轴上减少浪费是最好的选择 什么情况下,雷达无法到达呢?--以这个岛屿为圆心,d为半径,如果这个圆与x轴没有交点的话,就是无法覆盖到---即y>d 现在就可以这么想了,每个岛屿都当成圆心C,然后都取画圆,跟x轴的交点例如交点A,B.如果雷达放到AB之间那就是可以将刚才C覆盖住了.--转为区间贪心问题 区间贪心问题: 先将各个区间的左端点按照从小到大排序 然后按递增

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不

多阶段决策过程(multistep decision process)是指这样一类特殊的活动过程,过程可以按时间顺序分解成若干个相互联系的阶段,在每一个阶段都需要做出决策,全部过程的决策是一个决策序列.动态规划(dynamic programming)算法是解决多阶段决策过程最优化问题的一种常用方法,难度比较大,技巧性也很强.利用动态规划算法,可以优雅而高效地解决很多贪婪算法或分治算法不能解决的问题.动态规划算法的基本思想是:将待求解的问题分解成若干个相互联系的子问题,先求解子问题,然后从这些子

HS 光流法详解 前言 本文较为详细地介绍了一种经典的光流法 - HS 光流法. 光流法简介 当人的眼睛与被观察物体发生相对运动时,物体的影像在视网膜平面上形成一系列连续变化的图像,这一系列变化的图像信息不断 "流过" 视网膜,好像是一种光的  "流",所以被称为光流. 光流是基于像素点定义的,所有光流的集合称为光流场.通过对光流场进行分析,可以得到物体相对观察者的运动场.在这过程中分析的算法称为光流法. HS 光流法的推导 HS光流计算基于物体移动的光学特性的两个

http://www.cnblogs.com/sxiszero/p/3618737.html 下面给出的题目共计560道,去掉重复的也有近500题,作为ACMer Training Step1,用1年到1年半年时间完成.打牢基础,厚积薄发. 一.UVaOJ http://uva.onlinejudge.org 西班牙Valladolid大学的程序在线评测系统,是历史最悠久.最著名的OJ. 二.<算法竞赛入门经典> 刘汝佳  (UVaOJ  351道题) 以下部分内容摘自:http://sdkd

LIS算法经典汇总 假设存在一个序列d[1..9] = 2 1 5 3 6 4 8 9 7,可以看出来它的LIS长度为5.下面一步一步试着找出它.我们定义一个序列B,然后令 i = 1 to 9 逐个考察这个序列.此外,我们用一个变量Len来记录现在最长算到多少了 首先,把d[1]有序地放到B里,令B[1] = 2,就是说当只有1一个数字2的时候,长度为1的LIS的最小末尾是2.这时Len=1 然后,把d[2]有序地放到B里,令B[1] = 1,就是说长度为1的LIS的最小末尾是1,d[1]=2

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是20世纪最先进的科技发明之一.SAR有机载与卫载系统之分,能提供地表地形.乃至行星等远距离目标区高解析度图像.目前无人飞行载具挂载合成孔径雷达在监视和侦察任务需求上持续成长,并可搜集战术和战略情资.具体来说,无人飞行载具合成孔径雷达已经取代了部份的光学与红外线感测器,因为它提供了许多独特的,有价值的功能,例如远距离.全天时与全天候成像.地面移动目标指示与聚焦成像等.无人飞行载具合成孔径雷达系统有低成本.体积小.低风险,并

原创博文,转载请注明出处 下面的论文是我的雷达处理的作业,拿来共享,不喜勿喷.由于公式编辑器的原因,无法复制公式,全部内容请点击. 基于多重信号分类算法的DOA估计 1引言 多重信号分类(MUSIC)算法是Schmit R O等人在 1979 年提出的.这一类算法的提出开创了空间谱估计算法研究的新时代,促进了特征结构类算法的兴起和发展,该算法已成为空间谱估计理论体系中的标志性算法.此算法提出之前的算法都是针对阵列接收数据协方差矩阵进行直接处理,而MUSIC算法的基本思想则是将任何阵列输出数据的协

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织

前言: ThoughtWorks人酷爱技术.我们对技术进行构建.研究. 测试.开源.记述,并始终致力于对其进行改进-以求造福 大众.我们的使命是支持卓越软件并掀起IT革命.我们创建 并分享ThoughtWorks技术雷达就是为了支持这一使命.由 ThoughtWorks中一群资深技术领导组成的ThoughtWorks 技术顾问委员会(TAB)创建了该雷达.他们定期开会讨论 Thoughtworks的全球技术战略以及对行业有重大影响的 技术趋势. 这个雷达以独特的形式记录技术顾问委员会的讨论结果,

http://gamealgorithms.net 第1章 游戏编程概述 (已看) 第2章 2D图形 (已看) 第3章 游戏中的线性代数 (已看) 第4章 3D图形 (已看) 第5章 游戏输入 (已看) 第6章 声音 (已看) 第7章 物理 (已看) 第8章 摄像机 (已看) 第9章 人工智能 (已看) 第10章 用户界面 (已看) 第11章 脚本语言和数据格式 (已看) 第12章 网络游戏 (已看) 第13章 游戏示例:横向滚屏者(iOS) 第14章 游戏示例:塔防(PC/Mac) 第1章 游

原文链接:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不均匀: 一种方法是将空间划分格子,在每个格子

 科技新闻小鹏汽车2016-03-28 10:42 [摘要]车辆路径规划问题中路网模型.路径规划算法和交通信息的智能预测为关键点. 由于驾驶员的驾驶工作繁重,同时随着汽车拥有量的增加,非职业驾驶员的数量增多,导致交通事故频繁发生.如何提高汽车的主动安全性和交通安全性已成为急需解决的社会性问题. 图1 智能汽车示意图 随 着计算机技术.电子技术.图像处理等信息处理技术研究的发展,研究人员开始将各种先进的技术应用于汽车控制上,辅助驾驶员进行汽车的操纵控制.在这些汽车 电子控制系统研究的基础上,结合蓬

下面给出的题目共计560道,去掉重复的也有近500题,作为ACMer Training Step1,用1年到1年半年时间完成.打牢基础,厚积薄发. 一.UVaOJ http://uva.onlinejudge.org 西班牙Valladolid大学的程序在线评测系统,是历史最悠久.最著名的OJ. 二.<算法竞赛入门经典> 刘汝佳  (UVaOJ  351道题) 以下部分内容摘自:http://sdkdacm.5d6d.com/thread-6-1-1.html “AOAPC I”是刘汝佳(大名