1.压制式干扰对脉冲雷达的雷达雷达干扰性能研究【附MATLAB代码】
2.雷达信号处理算法：静态杂波滤除（附MATLAB代码和数据）
3.雷达目标检测之恒虚警检测（CA/SOCA/OS/GOCA-CFAR）附MATLAB代码
4.雷达信号处理之3D-FFT原理（附带MATLAB仿真程序）
5.(二十三)Matlab实例之雷达信号传播建模(下)
6.MATLAB绘制雷达图/蜘蛛图
压制式干扰对脉冲雷达的干扰性能研究【附MATLAB代码】
干扰效果研究对于干扰工作至关重要，本文探讨了射频噪声干扰、源码噪声调幅干扰和噪声调频干扰在压制式干扰中的雷达雷达性能。以脉冲雷达模型为研究对象，源码通过信号处理技术分析了这三种干扰对脉冲雷达目标回波的雷达雷达干扰效果。以下是源码mysql事务源码压制式干扰性能研究的设计流程图。脉冲雷达模型生成目标回波脉冲信号，雷达雷达压制式干扰模块则生成射频噪声干扰、源码噪声调幅干扰和噪声调频干扰信号。雷达雷达通过调整噪声干扰的源码功率并将其加载到脉冲雷达回波信号中，模拟压制干扰对雷达目标回波的雷达雷达影响。雷达接收机接收到的源码回波信号中包含了噪声干扰。接收机对接收到的雷达雷达总回波进行信号处理，包括脉冲压缩和动目标检测等方法。源码若信号处理后无法检测到目标，雷达雷达则表明该干扰对脉冲雷达的干扰性能有效；若仍能检测到目标，则表明干扰信号无效。目标检测效果通过脉冲压缩后的直播人气协议源码图像进行评估。
低干信比：
无噪声环境下脉冲压缩
射频噪声干扰性能研究
调幅噪声干扰脉冲压缩
噪声调频干扰脉冲压缩
三种干扰叠加脉冲压缩
高干信比：
射频噪声干扰
调幅噪声干扰
调频噪声干扰
三种干扰叠加干扰
MATLAB代码
雷达信号处理算法：静态杂波滤除（附MATLAB代码和数据）
本期文章聚焦于雷达信号处理的静态杂波滤除，介绍三种常用方法：零速通道置零法、动目标显示（MTI）以及相量均值相消算法（平均相消算法）。文章深入分析了各方法的优缺点及应用场景，并提供了一段MATLAB程序和相关数据，供读者参考学习。
零速通道置零法操作简便，通过在R-V谱矩阵中将零速通道置零，静止目标或低速目标会从矩阵中消失。尽管此法有效抑制直流分量，但会损失目标的微多普勒信息。对于室内人员检测雷达，保留微多普勒信息至关重要；而对于高速目标检测雷达，微多普勒信息则相对不那么重要。
动目标显示（MTI）利用杂波抑制滤波器来提升雷达信号信杂比，通过在直流和脉冲重复频率整数倍处形成较深的阻带，抑制静止目标和静物杂波。编程猫源码学生实验中，常采用两脉冲对消器（一次对消器）来实现。MTI虽然能有效抑制直流分量，但同时影响目标幅值，且背景噪声显得杂乱。
相量均值相消算法通过求均值做差来去除静态杂波。与MTI相比，此算法在抑制静止目标的同时极大提高动目标或微动目标的信噪比，对目标幅度影响较小，背景噪声干净且微多普勒信息保留完整。
对于室内人员目标检测，推荐采用相量均值相消算法，可获得理想的检测效果。文章最后提供了MATLAB代码和数据下载链接，供读者深入学习实践。
雷达目标检测之恒虚警检测（CA/SOCA/OS/GOCA-CFAR）附MATLAB代码
雷达系统在探测目标时，恒虚警检测（CA/SOCA/OS/GOCA-CFAR）是ckfinder.js 源码核心步骤之一，旨在通过调整检测阈值，确保在特定背景噪声下，检测结果的虚警率保持在预定水平。本文将介绍几种常用的恒虚警检测方法，并提供MATLAB代码示例。
### CA-CFAR (Constant False Alarm Rate CFAR)
CA-CFAR算法旨在使任意位置的检测阈值独立于周围环境，从而保持虚警率恒定。在雷达信号处理中，CA-CFAR通过计算局部平均噪声功率，并将其与一个预设的增益因子相乘，得出动态检测阈值。
### OS-CFAR (Optimal Spatial CFAR)
OS-CFAR算法进一步优化了CA-CFAR，通过在多个邻近位置选取最优阈值，实现更精确的虚警率控制。此方法通常在复杂环境下的雷达应用中表现出色，能有效抑制干扰，提高目标检测的cmsis-dap 源码准确性。
### MATLAB代码示例
以下为实现CA-CFAR算法的MATLAB代码片段，用于演示其基本工作流程：
matlab
function [output] = ca_cfar(R, P, sigma)
% R: 观测矩阵
% P: 邻域大小
% sigma: 预设增益因子
% 计算局部平均功率
local_power = mean(R(:));
% 计算动态检测阈值
dynamic_threshold = local_power * sigma;
% 应用阈值进行检测
output = (R > dynamic_threshold);
end
### MATLAB仿真结果
通过MATLAB仿真，可以直观观察到CA-CFAR算法在不同噪声水平下的性能表现，以及OS-CFAR算法在复杂环境下的优势。仿真结果将验证算法的有效性和鲁棒性，为实际雷达系统的设计提供参考。
雷达信号处理之3D-FFT原理（附带MATLAB仿真程序）
雷达信号处理之3D-FFT原理
雷达信号处理中，3D-FFT（快速傅立叶变换）作为一种关键算法，其在雷达信号分析和处理中扮演着重要角色。尤其在线性调频连续波雷达（LFCW）中，3D-FFT被用于处理回波信号，实现目标的距离、速度和角度测量。通过将时间、频率和空间维度的信息整合到数据立方体中，3D-FFT能够提供全面、丰富的雷达数据。
以下是3D-FFT原理的简要介绍：
1. **数据收集**：雷达系统首先收集回波信号，这些信号包含了目标的距离、速度和角度信息。
2. **时间域处理**：对收集到的信号进行时间域分析，以提取时间信息。
3. **频率域转换**：使用快速傅立叶变换（FFT）将时间域信号转换到频率域，以提取频率信息。
4. **空间域处理**：通过空间采样技术收集空间信息，并整合到数据立方体中。
5. **数据立方体构建**：将时间、频率和空间信息整合为数据立方体，形成3D-FFT结果。
6. **分析与应用**：分析3D-FFT结果，实现目标的距离、速度和角度测量。
3D-FFT在雷达信号处理中的应用，不仅简化了复杂信号的分析过程，还提高了雷达系统的性能和准确性。其在雷达技术中的应用，体现了信号处理技术与雷达系统设计的深度融合。
以下是一个使用MATLAB进行3D-FFT仿真程序的示例：
以下是MATLAB仿真程序代码片段，用于实现调频连续波雷达回波信号的3DFFT处理。程序首先构建雷达信号模型，然后应用3DFFT算法进行信号处理，最后输出处理结果，包括距离、速度和角度信息。
该程序通过模拟雷达信号模型，实现距离、速度和角度的测量，展示了3DFFT在雷达信号处理中的实际应用。通过该程序，可以深入理解雷达信号处理过程，并掌握雷达系统中3DFFT算法的应用方法。
通过上述介绍与示例代码，我们可以清晰地了解雷达信号处理中的3D-FFT原理及其在实际应用中的实现。这一技术在提升雷达系统性能、增强目标识别能力方面发挥着重要作用。
(二十三)Matlab实例之雷达信号传播建模(下)
本文将深入探讨Matlab雷达信号传播建模中的关键函数及其计算原理与方法。首先，介绍国际电信联盟（ITU）的背景与作用，强调其在全球通信领域的权威性与影响力。接着，详细阐述Matlab中用于雷达信号传播建模的函数，包括雨衰减、雪衰减、云雾衰减与大气衰减的计算方法与模型。
针对雨衰减，ITU模型通过特定的公式计算，根据频率、降雨强度等参数进行调整。Crane模型则提供了一种针对特定传播路径的计算方法，通常适用于北美地区。雪衰减与降雨衰减类似，但计算方法有所不同，基于雪的等效液体含量来评估损失。云雾衰减则采用瑞利近似法，结合云液态水比衰减系数与云或雾中的液态水密度等参数进行计算。大气衰减模型考虑了干空气与水蒸气密度对信号传播的影响，通过全球参考大气模型获取相关数据，进而计算衰减。
总结与讨论部分，回顾了Matlab雷达信号传播模型中几个主要函数的计算原理与方法，为实际应用提供参考。
MATLAB绘制雷达图/蜘蛛图
雷达图，这种独特的二维图表形式，通过从一个共同起点的轴上展示三个或更多定量变量，有效地可视化多变量数据。轴的位置和角度通常不承载特定信息，它也有其他名称如网络图、蜘蛛图等，与极坐标图或Kiviat图相似，轴线呈径向排列，类似于平行坐标图的变体。MATLAB绘制雷达图的两种方法
1. MATLAB内置函数法首先调用相关函数，如案例展示的填充型和线型雷达图。
以下是对应的实现代码示例：
案例1和案例2的详细代码见MATLAB官方文档。
2. spider_plot函数法调用语法清晰明了，如案例演示填充型、线型和降水量的绘制。
具体实现可通过文档获取，案例代码同样展示了不同应用实例。
