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针对距离扩展目标所占据的各距离单元输出的信杂比在统计意义上不同的一般情况,在分析基于顺序统计的广义似然比检测(generalized likelihood ratio test based on order statistics,OS-GLRT)的基础上提出了两种改进的检测器。第一种是修正的OS-GLRT,它采用或规则,将所有可能的有效距离单元数量得到的OS-GLRT的结果进行融合后做出判决,所得到的修正的OS-GLRT无需有效距离单元数量等目标先验信息。第二种是结合双门限(dual threshold,DH)技术,通过设置固定的第一门限对有效距离单元数目进行估计,动态的第二门限形成最终的判决。与同类检测器相比,新检测器不需要距离扩展目标的先验信息,具有较好的鲁棒性。

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雷达目标检测，雷达弱目标检测matlab 效果很好

相控 阵雷达波束调 度的准确性对 雷达观测 空间 目标具有至 关重要 的作 用。为 了精确的将 波束发送到正确的 空间位置 ，在 定义 了和波束调度 系统相 关的 4种 坐标 系的基础上 ，提 出了一种雷达波束调度 系统采用的波束指 向信息三维 坐标转换 方法并给 出转换公式，工程 实践表明 ，采 用此方 法的 雷达 系统能够精确的跟踪空间 目标 。

无人水面艇三维激光雷达目标实时识别系统.pdf

基于MIMO雷达系统,建立了单频信号体制下目标部件旋转、振动的微多普勒效应的数 学模型。与传统单基雷达系统相比,当选取的观测雷达组合不同时,得到的旋转微多普勒正弦 曲线的幅值、初始相位均不相同,而振动微多普勒正弦曲线的初始相位不变,只有幅值改变。仿 真实验验证了理论分析的结果,从而为MIMO雷达系统的微动特征提取及目标识别提供了理论 依据。

自动目标识别(ATR)是雷达信息处理领域的重要研究方向。由于卷积神经网络(CNN)无需进行特征工 程，图像分类性能优越，因此在雷达自动目标识别领域研究中受到越来越多的关注。该文综合论述了CNN在雷达 图像处理中的应用进展。首先介绍了雷达自动目标识别相关知识，包括雷达图像的特性，并指出了传统的雷达自 动目标识别方法局限性。给出了CNN卷积神经网络原理、组成和在计算机视觉领域的发展历程。然后着重介绍了 CNN在雷达自动目标识别中的研究现状，其中详细介绍了合成孔径雷达(SAR)图像目标的检测与识别方法。接下 来对雷达自动目标识别面临的挑战进行了深入分析。最后对CNN新理论、新模型，以及雷达新成像技术和未来复 杂环境下的应用进行了展望。

matlab fft2函数源码雷达目标的产生与检测 该项目的目标是使用MATLAB来实现雷达目标的生成和检测系统。 如上图所示，这涉及许多步骤： 根据系统要求配置FMCW波形。 定义目标的范围和速度并模拟其位移。 对于相同的仿真循环过程，发送和接收信号将确定拍频信号 对接收到的信号执行范围FFT以确定范围 最后，对第二个FFT的输出执行CFAR处理以显示目标。 项目规格书 功能 标准 规格 地位 FMCW波形设计 使用给定的系统要求，设计FMCW波形。 找到其带宽（B），线性调频时间（Tchirp）和线性调频斜率。 对于给定的系统要求，计算出的斜率应在2e13左右 仿真循环 模拟目标运动并计算每个时间戳的节拍或混合信号。 应当生成一个拍信号，以便一旦执行范围FFT，它就会给出正确的范围，即目标的初始位置分配了+/- 10米的误差范围。 范围FFT（1st FFT） 在拍子或混合信号上实施范围FFT并绘制结果。 正确的实施方法应在正确的范围内产生一个峰值，即目标的初始位置分配有+/- 10米的误差范围。 二维CFAR 在2D FFT运算的输出（即距离多普勒图）上实施2D CFAR处理。

雷达目标微动、成像、极化仿真核心代码，函数封装、方便调用。