国家高技术研究发展计划(2008AA11Z203)
- 作品数：2 被引量：14H指数：2
- 相关作者：余稳方菲菲许杰孙晓玮杨明辉更多>>
- 相关机构：中国科学院中国科学院研究生院上海慧昌智能交通系统有限公司更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于相位噪声分析的交通信息采集雷达设计被引量：2
- 2009年
- 为了满足智能交通领域(ITS)信息采集需要,该文设计了一种K波段双模式交通信息采集雷达,其两个工作模式为调频连续波(FMCW)和单频连续波(CW)模式。由于对压控振荡器(VCO)直接作为CW测速雷达的振荡源的研究较少,所以该文对在单频连续波(CW)模式下VCO的相位噪声以及雷达作用距离对测速误差的影响进行分析。此外该文还通过测速对比实验,得出在短距离应用条件下,虽然以MMICVCO为振荡源的双模雷达的测速精度不如以低相位噪声锁相环振荡器(PLL)为振荡源的单一CW雷达,但两者相差很小。通过分析和实验可以得出,相位噪声对速度误差的影响会随着作用距离的缩短而减小。该双模雷达工作在CW模式并进行短距离测速时,能满足一般民用交通雷达测速精度的要求。
- 杨明辉许杰孙晓玮
- 关键词：相位噪声压控振荡器
- 基于PCA-LDA-SVM的多普勒雷达车型识别算法被引量：12
- 2012年
- 车辆检测和车型识别是智能交通系统(Intelligent transportation system,ITS)中的一个重要方面,而目标识别是低分辨率雷达领域的一个难点。该文提出一种用多普勒雷达进行车型识别的方法,把车辆建模成包含多个散射中心的目标体,散射中心与雷达的距离与频谱能量有关,因此同一目标的频谱变化反映了该目标长高等轮廓特征。然后将有效的频谱特征结合主成分分析(Principal component and analysis,PCA)和线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)进行降维,再利用支持向量机(Support vector machine,SVM)等分类器实现分型。文章对不同识别算法交叉验证的实验结果进行比较,表明基于PCA-LDA-SVM的车型识别算法效果理想,有广泛的应用前景。
- 方菲菲余稳
- 关键词：雷达目标识别多普勒雷达主成分分析线性判别分析支持向量机
