针对机载雷达近程杂波抑制提出了一种高效俯仰向空域自适应处理算法。该算法从雷达系统设计出发,在每一次相干积累时间内采用仅包含近程杂波的第一个填零脉冲为训练样本。同时,在俯仰向进行降维处理形成和、差波束,并基于旁瓣相消原理利用俯仰差波束自适应对消和波束中的近程杂波。理论分析和仿真结果表明,本文方案能高效滤除近程杂波,且俯仰主波束保形性能好,运算量小,适合工程应用。

１、压制性干扰 　　用无线电通信干扰设备在敌方通信频率或频段内，发射大功率的干扰信号，使敌收到的通信信号模糊不清或完全被干扰信号淹没，从而不能正常工作，称其为压制性干扰。 　　压制性干扰按照信号频谱宽度，又可分为瞄准式干扰和阻塞式干扰。

matlab爱心源代码扩展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 在本项目中，您将利用卡尔曼滤波器通过嘈杂的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的移动物体的状态。 通过项目需要获得低于项目标准中列出的容差的 RMSE 值。 本项目涉及可下载的Term 2 Simulator 此存储库包含两个文件，可用于为 Linux 或 Mac 系统设置和安装。 对于 Windows，您可以使用 Docker、VMware，甚至可以安装 uWebSocketIO。 请参阅 EKF 项目课程中教室中的 uWebSocketIO 入门指南页面，了解所需的版本和安装脚本。 uWebSocketIO 安装完成后，可以通过从项目顶级目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir 构建 光盘构建 .. 制作 ./扩展KF 可以在此项目的课堂课程中找到设置环境的提示。 注意完成项目需要编写的程序有src/FusionEKF.cpp、src/FusionEKF.h、kalman_filter.cpp、kalman_filter.h、tools.cpp、tools.h 程序main.cpp已经填写好了，可

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基于ActiveX的雷达模拟器的Web实现，崔微，尹勇，一直以来，在雷达模拟器的培训中始终存在一些不尽人意之处，因其受时间以及地域的限制。而要想实现这方面的网上培训，雷达模拟器

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坚固耐用的 ARS 404-21 传感器在一个测量周期内独立测量物体的距离和速度（多普勒原理）， FMCW（频率调制连续波）具有非常快的斜坡基础，具有每秒 17 次的实时扫描功能。该设备的 一个特点是能够同时测量 170m 距离、相对速度和两个对象的角度关系

为了解决二次雷达在传统的A/C模式下存在的技术缺陷，以传统的“滑窗法”处理为基础，提出了新的算法。该新算法在脉冲前沿检测时，增加了脉冲宽度、幅度处理;在框架检测时，增加了对代码的提取;在参考脉冲选择时，对参考脉冲幅度重新进行了处理;在去幻影准则时，在距离相关的基础上增加了幅度相关;在代码置信度时，采用了“最小误差”方法;在去异步干扰时，采用“5判3”的算法去掉异步干扰和剩余的幻影。仿真结果表明，即使是在高密度询问和复杂的同步窜扰及异步干扰，应答信号存在非常严重的重叠情况时，该算法都具有极高的真实应答的检测