一本很好的微波雷达成像与先进概念书籍，由著名的Roger J.Sullivan编著

matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器项目启动代码 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 写上去 该项目描述了恒定转速和速度幅度模型 (CTRV) 和无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 的应用。 这个项目是用 C++ 编写的。 对于给定的激光雷达测量数据，RMSE 返回 [0.0771442 0.0852696 0.387216 0.250489]。 下图显示了 UKF 状态估计与地面实况及其归一化创新平方 (NIS) 计算相比的结果： 依赖关系 cmake >= v3.5 制作 >= v4.1 gcc/g++ >= v5.4 基本构建说明 克隆这个 repo。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“data/”中找到一些示例输入。 例如。 ./UnscentedKF ../data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt 编辑器设置 我们有意将编辑器配置

SAR_Synthetic_Aperture_Radar合成孔径雷达_matlab源码 SAR/InSAR/PolSAR AR成像算法 InSAR干涉SAR-人造场景仿真 Radarsat_1数据的成像及处理 CS算法 RD算法 非相干多视处理 宽波束运动补偿 窄波束运动补偿 基于CS算法的InSAR处理 基于RD算法的InSAR处理

Fourier transforms are used everyday for solving single functions and combinations of functions found in radar and signal processing. Still, many problems that could have been solved by using Fourier transforms have gone unsolved because they require integration that is too computationally difficult. This manual demonstrates how you can solve those integration-intensive problems with an approach to carrying out Fourier transforms. By building upon Woodward's well-known "Rules and Pairs" method and related concepts and procedures, the text establishes a unified system that makes implicit the integration required for performing Fourier transforms on a wide variety of functions. It details how complex functions can be broken down to their constituent parts for analysis. This approach to applying Fourier transforms is illustrated with many specific examples from digital signal processing as well as radar and antenna operation.

现代雷达原理第三卷，于2014年刚刚出版，完美电子档，在前两卷的基础上，讲述几例典型的雷达系统，是雷达技术综合应用的体现。

Radar system simulation 雷达系统建模 仿真和识别 Computer_Simulation_of_Aerial_Target_Radar.rar matlab+simulation+for+radar+systems+design.pdf

恒虚警率检测matlab代码SFND雷达目标的生成和检测 代码详细信息： 为该项目。 1. 2D CFAR流程的实现步骤： 错误警报是错误的雷达目标检测，它是由噪声或超出阈值检测的任何其他干扰信号引起的。 动态阈值计算多个阈值级别，这有助于降低误报率。 2D CFAR是一种动态阈值处理技术。 使用这种技术，可以监视每个距离/多普勒频率范围或多普勒频率范围内的噪声，并将信号与本地噪声水平进行比较。 使用该比较来创建一个阈值，该阈值将误报率保持恒定。 错误警报问题可以通过实施恒定的错误警报率来解决。 CFAR根据车辆周围环境改变检测阈值。 CFAR技术估算“被测小区”一侧或两侧的雷达范围和多普勒小区“训练小区”中的干扰水平。 然后，将估算值用于确定目标是否在被测单元（CUT）中。 2D CFAR步骤 FMCW配置：使用给定的规范设计FMCW波形。 此后，计算带宽，线性调频时间和斜率。 Rt = 110; % m Vt = -20; % m/s d_Resolution = 1; % m c = 3e8; % m/s max_radar_range = 200; max_radar_velo

有关雷达MTD算法中用到的fft和fir算法的仿真程序

Radar 动目标MTI检测器 雷达MTI动目标检测，里面包含所有动目标检测的滤波器，很实用，有不同系数的滤波器进行比较，滤波器可以直接使用

实现雷达的恒虚警检测，采用的是CA-CFAR，内有部分注释