这个集合涵盖了广泛的主题，包括雷达方程、雷达波形分析、脉冲压缩、匹配滤波器、拉伸处理、高距离分辨率（HRR）、相控阵、卡尔曼滤波器、运动目标指示（MTI）、杂波分析、Swerling模型、Pd计算、PRN和Barker码、合成孔径雷达（SAR）等。除了上述内容，该集合还可能涵盖雷达系统的实时信号处理、自适应波束形成、多普勒处理、目标识别技术、雷达系统性能评估等领域，为雷达工程师提供全面的指导和工具

4. 性能评估与优化：对路径规划和非线性控制的性能进行评估，包括路径的准确性、系统的响应时间、稳定性、鲁棒性等方面。4. 物流与仓储：优化物流机器人和自动化设备的路径规划和运动控制，提高物流作业的效率和准确性。一、背景与重要性：在众多领域，如机器人导航、无人驾驶车辆、航空航天等，精确的路径规划和有效的控制是实现高效、安全运行的关键。由于实际系统往往受到各种非线性因素的影响，如摩擦力、空气动力学效应

路径规划是机器人技术、自动驾驶、工业生产等领域中的基础问题，其核心在于如何在复杂环境中找到一条从起始点到目标点的最优或次优路径。然而，传统路径规划算法在处理大规模场景或存在动态障碍物（如交通拥塞）时，往往存在搜索效率低、路径优化差等问题。为了克服这些不足，研究人员提出了多种改进的RRT（Rapidly-exploring Random Trees，快速扩展随机树）算法，其中CCPF-RRT（考虑拥

将该方法与基于短时能量、短时过零率和短时峰度的三种经典检测方法进行了性能比较，结果表明了该方法的优越性。Matlab®实现的可访问性允许实验的可重复性，并促进该方法的实际应用。本文使用逐帧方法和名为“条件局部峰值速率”（CLPR） 的新颖信号特征实现了一种新的基于时域的信号变化检测方法——本地信号峰值的速率高于其邻居的某个预定义阈值水平。这些例子表明，在大多数情况下，CLPR优于经典的变化检测方法

与传统的RRT算法相比，RRT*采用增量式搜索策略，通过逐步探索状态空间并不断改善路径质量，具有较高的效率和性能。这种算法具有渐近最优性和适应复杂环境的特点，可以在不断优化树结构和重新连接的过程中，随着时间的推移收敛到全局最优解。RRT*算法的独特之处在于能够在保持搜索效率的同时，提供更接近最优解的路径规划结果，使得机器人能够在复杂的环境中更有效地规划路径并完成任务。文章中一些内容引自网络，会注明

基于SVDD的故障检测方法是1种典型的单类划分方法。基本思想是在高维空间中找到1个中心为ap 半径为R的最小体积超球体包围尽可能多的目标数据,如图1所示。对于1个新样木,通过判断新样本是否在超球体内来实现分类,如果在超球内,则被接受,否则被拒绝。使用SVDD进行故障检测时[10],仅使用正常样本数据集对模型进行训练,获得包络最多正常样本数据点的最小体积超球体。式中:x为测试样本;xk为训练样本中支

本文旨在探讨二自由度（2DOF）机械臂的路径规划问题，通过综合运用运动学建模、路径规划算法及仿真验证等方法，为2DOF机械臂在复杂环境下的作业提供有效的路径规划方案。路径规划是机械臂实现自动化作业的关键技术之一，对于提高机械臂的作业效率、减少碰撞风险具有重要意义。路径规划算法是机械臂路径规划的核心。常见的路径规划算法包括图搜索算法（如A*算法）、基于采样的算法（如RRT算法）、人工势场法等。这些算

航迹规划是无人机执行任务中最重要的部分之一，是指在一定的约束条件下，找到一条能从起点抵达终点且安全、快速、消耗代价小的路线［２］。因此，航迹规划问题经常被当作优化问题来处理，但传统的优化方法无法得到较为精确的解。它们具有原理简 单、易收敛到最优解、参数设置简单等优点，因此在优化问题中有着广泛的应用。不同的环境信息能够直接影响航迹规划的结果，也会影响执行任务的效果，因此对规划空间环境进行精准建模是十

💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。

对改进混合粒子群算法的收敛性进行了证明。针对未知环境中的航迹规划问题，提出了滚动RRT算法，每次只生成探测范围内的局部航迹，无人机在按照该局部航迹飞行的同时进行下一阶段的航迹滚动优化。分析算法规划原理,探讨其改进策略,在改进人工势场法的基础上,提出APF-RRT算法,融合APF与RRT算法特性,使用RRT的随机采样解决APF的局部极小值问题,将APF的目标引力思想引入RRT的搜索树扩展阶段,为RR