英文版资料，详细推倒了雷达方程，并有实例的论证。 来源于"Principles of Modern Radar: Basic Principles” 一书第二章，值得看一下。

通过单一核范数最小化的MIMO雷达到达方向估计

非常不错的一份，我在其他地方掏钱买的，现在免费分享给大家！

Principles of Modern Radar Advanced Techniques IEEE

申明：从KITTI官网下载到的激光雷达点云数据为.bin格式，为此找到了三种方法，现在分享出来大家一起讨论。 程序运行环境 运行测试系统：Ubuntu16.04 运行环境：python3.6 方法一：使用numpy库读取.bin数据并使用mayavi.mlab来可视化点云数据 1、安装通过下属命令安装依赖库 pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install mayavi -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2、通过以下代码读取.bin文件并可视

此代码资源是我的博文:十五. 单线激光雷达和视觉信息融合,配套的ROS实践功能包. 使用前请确认并修改: 1. 你的单线雷达和相机发布的topic消息; 2.single_ladar_and_camera_fusion.launch为此功能包启动launch; 3.start_lidar_camera.launch为启动我机器上单线激光雷达和相机的launch. 使用时请按你的实际环境进行配置,或者干脆放弃此文件, 用你自己熟悉的方式启动你机器的相机和Lidar节点; 4.start_lidar_camera.launch文件中我还发布了相机和激光雷达的位姿信息(联合标定信息)到ROS的TF. 代码中会用到此数据进行相机到激光雷达的三维坐标系变换. 使用时请确认你的环境也有这样的TF;

雷达系统用于通过在自由空间中传输电磁波来检测物体。 它们在期望的回波信号极有可能干扰其他来源的信号的环境中运行。 这些信号包括杂波和干扰信号。 干扰器是一种在雷达环境中连续发射宽带无线电信号，从而使接收器充满噪声或虚假信息的设备。 因此，总的接收信号具有三个分量，即来自目标，杂波和干扰的回波相结合，即它是三维信号。 常规信号处理技术的使用是不可取的，因为它们无法将所需的回声信号与其他分量分开，因为不知道接收信号中存在的这些分量的统计信息。 在机载监视雷达中，必须解决此问题，因为它们必须在多个干扰环境中识别和定位目标。 空时自适应技术（STAP）是空间和时间滤波的组合，可以消除干扰信号并识别慢速移动的目标。 这些技术在角域和多普勒域中对信号进行滤波，以抑制不需要的信号。 本文对时空自适应编码技术进行了理论研究，并介绍了STAP算法的MATLAB实现。 SMI，DPCA和ADPCA，以抑制接收脉冲中的杂波和干扰干扰。

南理工雷法原理期末考试

文章以数学形态学方法为基础，介绍了如何在激光雷达点云数据中滤除植被点和建筑物等局部较高点数据，并简单分析了利用保留地面点数据构建DEM的原理。

本程序对参考的英文文献中的插图进行复现，画出了了简单OFDM雷达信号的模糊函数。程序注释详细，兄弟萌可以调整参数，得到自己希望的结果。