文中简要介绍了机载三维激光雷达(LIDAR)测量的技术特点;主要总结了机载雷达的数据产品以及其在油气输送管道工程各阶段的应用。

11.4 离线特定功能 11.4.1. 同步到工作站 同步到工作站 1. 在 离线 选项卡， 单击 同步到工作站 打开对话框。 2. 从列表中选择要进行同步的路径。 3. 单击 确定。 工作站同步已完成 的信息将会显示在输出窗口中。

此提交包含一组脚本，这些脚本复制了 J.Ward 关于机载 STAP 的开创性技术报告中包含的数字。 这对任何 STAP 新手都可能很有价值，因为它展示了基本的 STAP 概念。 它提供了从数学公式到清晰的数值结果的路径，从而验证了各种处理方法的性能。 具体而言，以下章节中的所有数字均已复制： 第 2 章：机载阵列雷达信号环境。 第 3 章：时空处理基础。 第 5 章：元素空间 STAP。 第 6 章：波束空间 STAP。 第 7 章：其他性能结果。 此外，基本样本矩阵求逆 (SMI) 算法的性能通过图 29 再现脚本中的少量蒙特卡罗运行来证明。

机载雷达导论英文版本第二版，非常不错的英文原文资料

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。

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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。

提出一种机载雷达杂波抑制的级联降维空时自适应算法,即,先对全空时两维接收数据进行预滤波处理,将杂波局域化,降低杂波自由度;然后对预处理输出的信号的相关矩阵进行子阵划分,求解低维权向量,进一步降低运算量和采样要求。理论分析和实验仿真结果表明,所提算法具有良好的收敛性能和杂波抑制能力,并且对于阵元随机幅相误差和杂波起伏具有很好的容差能力。基于实测数据的实验验证了算法的有效性和稳健性。

关于记载雷达的所有相关的程序，以及相关的程序设计算法。对学习雷达的朋友是有相当达的参考价值的。

完整的机载雷达导论（第二版），内容较为清晰，共578页。对学习雷达原理的同学帮助挺大。