Как радары используют CFAR для обнаружения целей

Постоянный уровень ложных тревог (CFAR) — один из самых известных алгоритмов обнаружения радаров. Это отчасти объясняется его простотой реализации и относительной эффективностью по сравнению с использованием статического порога или просто определением максимальных значений как целей. Его также можно использовать для различных типов измерений, в том числе многомерных (например, дальность, доплеровская скорость, двумерный спектр дальности и доплеровского сдвига). В этом видео я расскажу о мотивации, реализации и некоторых возможностях проектирования, доступных при использовании CFAR. -------------------------------------------------- ​​Подписка на канал: https://marshallbruner.com/pages/supp...
Товары: https://marshallbruner.com/collection...
Сайт: https://marshallbruner.com/
-------------------------------------------------- Ресурсы: Python Notebook, где можно поэкспериментировать с алгоритмом CFAR (cfar.ipynb) - https://tinyurl.com/cfar-notebook
Весь код для этого видео - https://tinyurl.com/github-videos
-------------------------------------------------- Ссылки: CFAR, реализованный на фазерном радаре Analog Devices (видео Джона Крафта) - https://tinyurl.com/cfar-jon-kraft
Малые и ближние радиолокационные системы (книга Грегори Чарвата, стр. 292–294) - https://tinyurl.com/charvat-srr-book
CFAR Обнаружение от Purdue (более подробное введение в CFAR, включая подход, основанный на статистике, и анализ производительности) - https://tinyurl.com/purdue-cfar
Реализация CFAR в Matlab - https://tinyurl.com/matlab-cfar
CFAR от radartutorial (включает введение в некоторые другие методы, например, порядковую статистику) - https://tinyurl.com/radartutorial-cfar
Более подробный вебинар от IEEE AESS - https://tinyurl.com/aess-cfar
Заметка по CFAR от RadarSimPy - https://tinyurl.com/radarsimx-cfar
Отношение сигнал/шум (SNR) - https://tinyurl.com/radartutorial-snr
--------------------------------------------------- Предупреждения: Существует множество вариантов этого алгоритма, и это видео в основном посвящено ячейке Вариант усреднения. -------------------------------------------------- Все показанные анимации созданы с помощью Manim Community (https://docs.manim.community/en/stabl...)
— библиотеки анимации Python, написанной 3Blue1Brown (   / @3blue1brown  ) и поддерживаемой сообществом. Огромное спасибо всем, кто работает над этим невероятным проектом! -------------------------------------------------- Временные метки: 0:00 — Введение в задачу и статические пороговые значения 1:18 — Объяснение параметров 4:30 — Выбор параметров