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🔥内容介绍
设雷达为平方律检波，检波后进行10个脉冲的非相参积累然后进行信号检测。要求产生Swerling0~IV型目标信号，设噪声为高斯白噪声，要求对信噪比SNR在[-10dB:1dB:10dB]变化范围内分别进行至少105次蒙特卡洛仿真，虚警概率为10-6。根据仿真结果画出检测性能曲线（横坐标为SNR,信噪比按照1dB为步长而变化，纵坐标为检测概率Pd）。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
Pfa = a2;
Nfa = 1/Pfa;
Vt = [];
Vt(1) = Np-sqrt(Np)+2.3*(sqrt(-(log(Pfa)/log(10)))*((sqrt(-((log(Pfa))/(log(10))))+sqrt(Np)-1)));
Vt(2) = Vt(1)-(((1/2)^((Np/Nfa))-gammainc(Vt(1),Np)))/(-((exp(-Vt(1))*(Vt(1)^(Np-1)))/factorial(Np-1)));
i = 2;
while abs(Vt(i)-Vt(i-1))>=(Vt(i-1)/10000)
i = i+1;
Vt(i) = Vt(i-1)-(((1/2)^((Np/Nfa))-gammainc(Vt(i-1),Np)))/(-((exp(-Vt(i-1))*(Vt(i-1)^(Np-1)))/factorial(Np-1)));
end
Vl = Vt(i);
🔗 参考文献
《Matlab Simulations for Radar Systems Design》, Mahafza, 2004
《基于MATLAB7.x的系统分析与设计—信号处理》,楼顺天
《雷达原理》，丁鹭飞
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
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
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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