此示例演示如何仿真极化双基地雷达系统以估计目标的范围和速度。发射器、接收器和目标运动学被考虑在内。 一、系统设置 该系统以 300 MHz 的频率运行，使用线性 FM 波形，其最大明确范围为 48 公里。距离分辨率为 50 米，时间带宽积为 20。 发射器的峰值功率为 2 kw，增益为 20 dB。接收器还提供20 dB的增益，噪声带宽与波形的扫描带宽相同。 发射天线阵列是位于原点的固定四元件均匀线性Arra（ULA）。该阵列由垂直偶极子组成。 接收天线阵列也是四元件ULA。它距离发射天线[20000;1000;100]米，以[0;20;0]米/秒的速度移动。假设接收数组中的元素也是垂直偶极子。接收天线阵列的方向使其宽侧指向发射天线。 太空中存在两个目标。第一个是建模为球体的点目标;它保留了入射信号的极化状态。它位于距离发射阵列 [15000;1000;500] 米处，以 [100;100;0] m/s 的速度移动。 第二个目标距离发射阵列[35000;-1000;1000]米，并以[-160;0;-50]米/秒的速度接近。与第一个目标不同，第二个目标翻转入射信号的极化状态，这

Introduction to Synthetic Aperture Radar (SAR) Background of Compressed Sensing Reconstruct Radar Image by CS methods

【2k行代码】基于stm32f4xx的按键密码锁、呼吸灯、蜂鸣器音乐、超声波测距及倒车雷达、温湿度检测、光敏电阻自动灯光调节、USART串口控制系统 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/121843525

SC-LIO-SAM 版本 2020-11-19 什么是 SC-LIO-SAM？ SC-LIO-SAM 是一种实时激光雷达惯性 SLAM 封装。 LiDAR 惯性 SLAM：扫描上下文 + LIO-SAM 该存储库是一个示例用例，它是一种快速而强大的 LiDAR 位置识别方法。 有关每种算法的更多详细信息，请参阅扫描上下文 LIO-SAM 您还可以使用该项目的 LiDAR-only 版本，名为 。 扫描上下文：快速而强大的位置识别 轻量级：名为“Scancontext.h”和“Scancontext.cpp”的单个标题和cpp文件 我们的模块有 KDtree ，我们使用 。 nanoflann 也是一个单头程序，该文件在我们的目录中。 易于使用：用户只需记住和使用两个API函数； makeAndSaveScancontextAndKeys和detectLoopClosureID

阐述了如何利用24 GHz车载毫米波雷达探测技术精确测定车辆之间的距离,并结合GPS+RF轨迹跟踪技术,提前预测车辆发生碰撞的可能性;采用MEMS陀螺仪技术,准确检测出车辆行驶路况,根据不同路况建立刹车准则,通过命令控制高精度刹车机械装置做出点刹或刹车,实施主动防追尾和自动刹车的功能,实现了"失误-安全"的本质安全。

此示例演示如何使用多对象跟踪器跟踪城市环境中的各种无人机 （UAV）。可以使用基于在线提供的建筑物和地形数据的对象创建场景。然后，使用激光雷达和雷达传感器模型生成合成传感器数据。最后，使用各种跟踪算法来估计场景中所有无人机的状态。

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FMCW(调频连续波)雷达项目使用的PLL(HMC703)matlab配置脚本，可以直接生成寄存器配置字，也可以通过matlab的UDP网络通信，直接下发至设备，前提是设备支持UDP通信。

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雷达手册一千多页整个一本过大分上下册上传，希望能帮助大家学习。此书包含许多雷达基础知识，可谓雷达词典。