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基于机器学习的车用主动防撞预警雷达信号识别系统研究 被引量：3
1
作者 张馨予 《计算机测量与控制》 2020年第7期225-229,共5页
为了避免同向和相向干扰信号对识别精准度影响,引入机器学习,研究车用主动防撞预警雷达信号识别系统;在机器学习支持下,设计预警雷达信号识别系统总体架构,采用BGT24MTR12E6327XUMA1型号原装雷达收发器,通过TendaA9信号放大器将混频信... 为了避免同向和相向干扰信号对识别精准度影响,引入机器学习,研究车用主动防撞预警雷达信号识别系统;在机器学习支持下,设计预警雷达信号识别系统总体架构,采用BGT24MTR12E6327XUMA1型号原装雷达收发器,通过TendaA9信号放大器将混频信号送到信号处理系统之中,以此控制汽车行驶速度;TMS320F206DSP通过CAN总线连接外部设备和TJA1041A总线收发器,使PC和DSP之间能够串行通信;使用抗干扰流水线结构转换方式,基于机器学习获取无干扰实时状态信号;通过计算雷达信号相似度,设计具体识别流程;依据各个子雷达在汽车上分布情况设计实验,由实验结果可知,相向干扰下机器学习技术信号识别精准度最高可达到96%;同向干扰下机器学习技术信号识别精准度最高可达到94%,为车辆安全行驶提供设备支持。 展开更多
关键词 机器学习 车用 主动防撞预警 雷达信号 识别系统 同向和相向干扰
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