雷达信号处理，应用matlab实现卡尔曼滤波

现代雷达特别是机载雷达数字信号处理机的特点是输入数据多，工作模式复杂，信息处理量大。因此，在一个实时信号处理系统中，雷达信号处理系统要同时进行高速数据分配、处理和大量的数据交换.而传统的雷达信号处理系统的设计思想是基于任务，设计者针对应用背景确定算法流程，确定相应的系统结构，再将结构划分为模块进行电路设计。这种方法存在一定的局限性。     首先，硬件平台的确定会使算法的升级受到制约，由此带来运算量加大、数据存储量增加甚至控制流程变化等问题。此外，雷达信号处理系统的任务往往不是单一的，目前很多原来由模拟电路完成的功能转由数字器件来处理。系统在不同工作阶段的处理任务不同，需要兼顾多种功能。这些问

几种典型雷达信号的MATLAB实现，线性调频，二相编码_QPSK_FSK_LFM_BPSK

通信与雷达信号处理 Academic Press Library in Signal Processing: Volume 2

线性调频连续波雷达信号处理技术研究与硬件实现

FMCW TDM-MIMO雷达信号生成、测距、测速、测角、CFRA、多普勒相位补偿等。

随着脉冲密度的增加，对于现代电子侦察，尤其是对于脉冲压缩雷达信号，信号分类变得极为困难。 盲源分离（BSS）是一种新技术，用于从混合观测数据中分离出信号。 在本文中，我们提出了各种脉冲压缩雷达信号的瞬时混合模型，包括线性调频，多相编码，相移键控和跳频信号。 针对雷达信号，提出了快速独立分量分析（FastICA）和联合对角化BSS算法的组合。 采用性能指标（PI）和信噪比（SIR）来分析不同信噪比下的分离性能。 实验结果证明了该方法的有效性和正确性。

处理多普勒数据和绘制结果的示例脚本数据是使用固定频率雷达传感器收集的10.525 GHz。 一只手放在传感器前面约 30 厘米处并移动朝向传感器。 用手重复实验3次以“慢”、“中”和“快”速度移动。

内容概要：文中对信号、白噪声的增益分别进行了推导。结合Matlab仿真进行了验证。 适合人群：对雷达信号处理感兴趣的人员 能学到什么：1）增益计算公式；3）算法的Matlab实现。 阅读建议：学习过程要结合仿真程序与文档。

TDM-MIMO雷达信号处理流程（原始数据版），包含原始数据读取、解析、距离FFT 、速度FFT、角度FFT、Capon-BF、DBF、多普勒相位补偿、CFAR等。