用FC神经网络实现FMCW雷达DoA估计的结果图像

FMCW雷达（Frequency Modulated Continuous Wave Radar）是一种常用的雷达系统，它可以通过测量信号的时延和频率来估计目标的距离和速度。DoA（Direction of Arrival）估计是指估计目标在空间中的方向。在FMCW雷达中，DoA估计可以通过使用阵列天线来实现。

将FMCW雷达接收到的信号输入到阵列天线中，可以得到不同的信号相位。通过对这些相位进行处理，可以估计目标在空间中的方向。具体来说，可以使用以下步骤来实现FC神经网络的FMCW雷达DoA估计：

1. 将接收到的信号输入到阵列天线中，得到不同的信号相位。

2. 将这些相位作为神经网络的输入。

3. 使用全连接（FC）神经网络来训练模型，以估计目标在空间中的方向。

4. 对于新的输入信号，使用训练好的神经网络来预测目标的方向。

下面是一个示例代码，用于实现FC神经网络的FMCW雷达DoA估计，并绘制结果图像：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 随机生成输入信号相位
input_signal = np.random.uniform(low=-np.pi, high=np.pi, size=(1000, 8))

# 随机生成目标方向
target_direction = np.random.uniform(low=-np.pi/2, high=np.pi/2, size=(1000,))

# 构建神经网络
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=16, activation='relu', input_dim=8))
model.add(Dense(units=1, activation='linear'))

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(input_signal, target_direction, epochs=100, batch_size=32)

# 使用训练好的模型预测目标方向
predicted_direction = model.predict(input_signal)

# 绘制结果图像
plt.scatter(target_direction, predicted_direction)
plt.xlabel('True Direction')
plt.ylabel('Predicted Direction')
plt.show()

运行上述代码后，将输出一个散点图，其中 x 轴表示真实的目标方向，y 轴表示预测的目标方向。这个图像可以用来评估模型的性能。如果模型的预测结果与真实结果高度相关，则可以得出结论，该FC神经网络可以成功地实现FMCW雷达DoA估计。