雷达算法相关技术栈和关键技术点 |
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作为一名雷达算法工程师,总结一下相关的技术栈和关键技术。 一、数学基础信号与系统、数字信号处理、概率论与数理统计、随机信号分析、随机过程、矩阵论 二、雷达算法1.雷达基本原理(测距、测速、测角) 2.波形设计对雷达测量的影响 3.距离模糊、速度模糊、角度模糊产生的原因和解决办法 4.调频连续波的测距、测速、测角原理(多维FFT累加) 5.波束形成和滤波器设计,以及对于波束的影响 6.检测门限、概率与奈-皮尔逊准则 7.不同恒虚警检测的原理 8.MIMO雷达的体制和相关算法 9.角度超分辨算法MUSIC等 10.抗干扰算法设计 11.目标运动模型 12.点云聚类DBSACN等 13.多目标关联PDA、JPDA、MHT等 14.最优滤波估计KF、EKF、UKF等 15.道路环境建模(路沿拟合和自车轨迹估计) 16.多源信息融合(摄像头、激光) 17.辅助驾驶功能(AEB、ACC、LCA、RCTA等)和实现原理 18.数据分析和机器学习算法(KNN、决策树、贝叶斯、boosting等) 三、工程实现1.MATLAB仿真 2.python仿真 3.C/C++开发和调试 4.嵌入式(MCU、Linux)开发和调试 5.代码规范(QAC)和各级测试(UT、ST、IT) 6.法规和功能安全(26262等) 四、关键技术点1.多发多收通道间的频率补偿,天线间的幅相补偿(所有角度还是最优补偿),互藕补偿,温度补偿。 2.移相器的温度补偿,校准参数表。 3.抗干扰(稳定干扰及随机干扰,以及干扰去除手段) 4.天线通道分离(DDMA,TDMA等) 5.天线阵列(稀疏阵,均匀阵,互斥阵,形成最终面阵并进行相应角度解模糊) 6.波束扫描 7.pi-null 窗函数或者常规窗函数 8. 插值算法 9.全局CFAR或者Zone-CFAR 10.全局SNR 11.测量方差计算 12.RCS计算 13.FOV计算 14.探测概率计算 15.各种虚假点迹概率计算 16.虚警合成 17.BP算法 18.提高分离度引入跳频波形 19.速度接模糊基于跟踪,chirp delay,帧与帧,重叠天线,最大似然等方法 20.推断距离 21.CAPON及DML,NORM等超分辨算法 22.基于GNN或者MHT的点跟踪 23.点的合理性判断 24.点的模糊性判断 25.雷达自校准及方差计算 25.点的高低属性(符合在object的高度信息,上穿,下穿,不可穿越) 26.点与点关联(PDA、JPDA、MHT) 27.点与object之间的关联 28.点间聚类(DBSCAN、K-means) 29.聚类后target分割 30.跟踪模型 31.R,Q 矩阵的自适应,P的发散 32.航向角更新 33.目标几何尺寸 34.object 存在概率 34.object合理性 34.object跟踪点位置 34.object遮挡合并,分离 34.object ghost probality(mirror) 34.object quality 34. 动静态,停止 35.基于几何尺寸,几何形状,微多普勒,rcs,长度宽度,速度信息,结合分类器的类别判断 36.目标轨迹预测(横向运动、曲线运动) 37.基于静止点grid map(证据理论融合),单点滤波,rcs权重,方差 38.freespace(聚类,fov) 39.形状检测器(凹检测,凸检测,矩形检测等) 40.radar-detection map 41. road 点分类 42. road 拟合(clothoid) 43. road 分类 44.object高度属性计算(限高门,铁路等) 45.Si 45.桥梁,隧道检测 46.雷达的检测性能 47.雷达定位(slam) 48.运动平台曲率,yawrate,速度,加速度等计算及补偿 49.雷达监控 50.雷达的软件系统—autosar 51.雷达预功能安全模块 52.雷达板的低rcs 53.级联同步,功分器,本振驱动 |
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