课设的mpc预测控制算法调试工具

资 源 简 介

课设的mpc预测控制算法调试工具

详 情 说 明

本文介绍了一套面向课设的MPC预测控制算法调试工具，重点集成雷达信号处理与几何特征分析两大核心功能模块。

控制算法与信号处理融合架构 系统采用模型预测控制（MPC）框架作为基础调试环境，通过内置的FMCW调频连续波雷达接口实现实时测距测角功能。其创新点在于将控制算法调试与雷达信号处理流程深度结合，使用者可同步观察控制指令与雷达反馈信号的动态交互。

几何特征分析工具集 针对目标识别需求，工具提供四大几何特征计算模块： 面积/周长计算采用边界追踪与格林公式相结合的优化方法 矩形度通过最小外接矩形拟合实现形态量化 伸长度基于主轴分析法评估目标长宽比

阵列信号处理算法库 集成三大经典超分辨率算法： MUSIC算法：通过噪声子空间正交性实现高精度DOA估计 ESPRIT算法：利用旋转不变性原理降低计算复杂度 ROOT-MUSIC算法：多项式求根方式避免谱峰搜索步骤 各算法均提供可视化对比界面，可调节阵元数量/间距等参数观察性能差异。

数据传输设计 采用分层式数据包协议，包含： 雷达原始数据帧（I/Q信号+时戳） 特征分析结果包（几何参数+置信度） 控制指令反馈包（预测状态+执行误差） 通过流量监控窗口可实时诊断传输延迟与丢包情况。

该工具特别适合自动化、电子信息等专业开展跨领域算法验证，其模块化设计既能完整运行信号处理-控制闭环，也可独立调用子功能进行专项实验。