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🔥内容介绍
本文提出了基于恒虚警率（CFAR）检测器的调频连续波（FMCW）雷达干扰抑制方法。所提方法利用了以下特性：调频连续波雷达目标差拍信号经去调频和低通滤波处理后，由指数正弦分量构成，而干扰在一个扫频周期内呈现短调频波特性。通过沿每个频率单元采用一维恒虚警率检测器，可在时频域中检测出干扰的频谱，随后对检测得到的图谱进行膨胀处理，作为干扰抑制的掩码。该方法适用于多干扰存在的场景。与现有方法相比，所提方法降低了有用信号的功率损耗，且计算效率极高。数值仿真和实验结果均验证了其干扰抑制性能。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% Optional:
% xlab is a cell array of strings of length L with the names of each
% group
%
% Mlab is a cell array of strings of length M
%
% colors is a Mx4 matrix with normalized RGBA colors for each M.
% check that data is ok.
if ~iscell(data)
error('Input data is not even a cell array!');
end
% Get sizes
M=size(data,2);
L=size(data,1);
if nargin>=4
if size(colors,2)~=M
error('Wrong amount of colors!');
end
end
if nargin>=2
if length(xlab)~=L
error('Wrong amount of X labels given');
end
end
% Calculate the positions of the boxes
% positions=1:0.25:M*L*0.25+1+0.25*L;
% positions(1:M+1:end)=[];
positions=1:1:M*L*1+1+2*L;
N_position = length(positions);
positions([1:M+2:N_position, 2:M+2:N_position])=[];
% Extract data and label it in the group correctly
x=[];
group=[];
for ii=1:L
for jj=1:M
aux=data{ii,jj};
x=vertcat(x,aux(:));
group=vertcat(group,ones(size(aux(:)))*jj+(ii-1)*M);
end
end
% Plot it
% boxplot(x,group, 'positions', positions);
boxplot(x,group, 'positions', positions,'symbol','');
% Set the Xlabels
aux=reshape(positions,M,[]);
labelpos = sum(aux,1)./M;
set(gca,'xtick',labelpos)
if nargin>=2
set(gca,'xticklabel',xlab);
else
idx=1:L;
set(gca,'xticklabel',strsplit(num2str(idx),' '));
end
% Get some colors
if nargin>=4
cmap=colors;
else
cmap = hsv(M);
cmap=vertcat(cmap,ones(1,M)*0.5);
end
color=repmat(cmap, 1, L);
% Apply colors
h = findobj(gca,'Tag','Box');
for jj=1:length(h)
% patch(get(h(jj),'XData'),get(h(jj),'YData'),color(1:3,jj)','FaceAlpha',color(4,jj));
patch(get(h(jj),'XData'),get(h(jj),'YData'),color(1:3,jj)',...
'FaceAlpha',color(4,jj),'EdgeColor', color(1:3,jj)');
end
if nargin>=3
% legend(fliplr(Mlab));
legend(fliplr(Mlab),'Location',LegendLoc);
end
end
🔗 参考文献
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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
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2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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