使用RPC系数，对高分三号一级产品进行几何校正

1 引言 　　一般的雷达信号源实现主要有三种方式：第一种方式是采用DDS和MCU控制器件结合的方式；第二种是DDS、MCU控制器件和FPGA等可编程器件结合的方式：第三种是由FPGA等可编程器件实现DDS的方式。第一种方式利用专用DDS器件可以产生具有较好的杂散抑制和谐波抑制性能的雷达波形。控制简单。但不易于实现复杂波形的控制时序，灵活性差：第二种方式不仅可以产生有较好杂散抑制性能的雷达波形。还易于产生各种复杂的雷达信号,但附加了控制器和时序生成器，增大了电路的复杂性：第三种方式适用于产生特定要求的信号，但开发周期长，杂散抑制和谐波抑制指标难以达到专用DDS的水平。 　　随着FPGA工艺的

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

动目标检测matlab代码，可以直接使用。

该资源使用OpenGL技术结合Qt5实现雷达PPI平面坐标显示器的展示和目标点的绘图，使用时注意修改Opengltest.pro中的LIBS后面的路径，将GLU32.lib和OpenGL32.lib的路径改为当前项目中二者的位置即可。

雷达信号仿真是电子战威胁环境仿真的关键 技术之一。随着电磁环境的日益复杂。对雷达信 号仿真的要求越来越高。多样化的信号形式、高 逼真、高精度、稳定的模拟信号是对信号仿真最基 本的要求，除了模拟适当的载波频率、脉宽、重频 参数外，还必须模拟信号的幅度、相位及天线扫 描、天线方向图等，对辐射源信号细微特征的描述 也变得越来越重要。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

经典合成孔径雷达成像，RD算法，包含正侧视，大小斜视角等多个成像场景

在自动驾驶领域涉及的众多任务中，行人识别是必不可少的技术之一。针对基于图像数据的行人检测算法无法获得行人深度的问题，提出了基于激光雷达数据的行人检测算法。该算法结合传统基于激光雷达数据的运动目标识别算法和基于深度学习的点云识别算法，可以在不依赖图像数据的条件下感知和检测行人，进而获取行人的准确三维位置，辅助自动驾驶控制系统作出合理决策。该算法在KITTI三维目标检测任务数据集上进行性能测试，中等难度测试达到33.37%的平均准确度，其表现领先于其他基于激光雷达的算法，充分证明了该方法的有效性。

本示例展示了如何模拟满足天气观测要求的极化多普勒雷达回波。雷达在天气观测、灾害检测、降水分类和量化以及预报方面发挥着关键作用。此外，极化雷达以前所未有的质量和信息提供多参数测量。此示例演示如何模拟扫描分布式天气目标区域的极化多普勒雷达。仿真根据众所周知的NEXRAD雷达规范推导出雷达参数。合成接收到的脉冲后，进行雷达频谱矩估计和极化矩估计。将估计值与NEXRAD基本事实进行比较，从中获得误差统计数据并评估数据质量。