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

雷达目标相参积累 脉冲压缩 LFM调制 MATLAB编程环境

Radar vulnerability to jamming，针对有意干扰的雷达易扰性分析

自己写的关于雷达目标RCS起伏的Swerling模型，包含示例文件，简单却是有用的，各位尽管下载吧。

双基地MIMO雷达系统DOA和DOD联合估计的MATLAB仿真程序，系统架构和算法可参考以下两篇原始文献。 Haidong Yan,Jun Li, Guisheng Liao.Multi-Target Identification and Localization Using Bistatic MIMO Radar Systems.(cited by 106)EURASIP Journal on Advances in Signal Processing , vol.2008, Jan. 2008. Ming Jin,Guisheng Liao,Jun Li. Joint DOD and DOA Estimation for Bistatic MIMO Radar. Signal Processing, vol.89,no.2,pp:244-251,Feb.2009

基于HRRP和RELAX算法的雷达目标识别，RELAX算法比较经典，适合新手练习。