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MC.zip_radar Angle_相控阵脉冲雷达_雷达测距_雷达测角测距

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简介：
MC.zip_radar Angle是一款先进的相控阵脉冲雷达系统，专为精确的雷达测距和测角而设计，适用于多种导航与军事应用。 在脉冲体制下，相控阵雷达的测角精度以及测距精度程序是研究的重点内容。

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  • MC.zip_radar Angle_相控阵脉冲雷达_雷达测距_雷达测角测距
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    MC.zip_radar Angle是一款先进的相控阵脉冲雷达系统，专为精确的雷达测距和测角而设计，适用于多种导航与军事应用。 在脉冲体制下，相控阵雷达的测角精度以及测距精度程序是研究的重点内容。
     
  • 基于MATLAB的脉冲雷达测速与测距程序_雷达测速_MATLAB_雷达测距_雷达多普勒效应_脉冲雷达测速
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    本项目采用MATLAB编写了一套用于脉冲雷达的速度和距离测量程序，结合雷达多普勒效应原理实现精准探测。 脉冲多普勒测距测速技术能够同时实现测速和测距功能，并且经过测试证明其效果非常好。
     
  • 脉冲雷达速度距离测量.rar
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    本资源探讨了脉冲雷达技术在速度和距离测量中的应用原理与实现方法，适用于科研人员及工程技术人员参考学习。 脉冲雷达测速测距.rar
     
  • MATLAB_OFDM_Radar.zip_测距测速_雷达
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    本资源包提供了使用MATLAB进行OFDM雷达系统的设计与仿真代码，专注于测距和测速应用。包含多种算法实现及详细注释文档。 标题中的“Radar.zip_MATLAB_OFDM_测距测速_雷达”表明这是一个关于使用MATLAB实现OFDM（正交频分复用）技术在雷达系统中进行测距和测速的应用实例。OFDM是一种现代通信技术，广泛应用于无线通信领域如Wi-Fi和4G/5G网络，因其有效利用频谱资源以及抵抗多径衰落的能力而广受欢迎。在此场景下，它被用于提高雷达信号处理的性能与精度。 描述中的“基于OFDM的雷达测距测速MATLAB代码”提示该压缩包内含一系列针对模拟和分析OFDM雷达系统进行目标距离及速度估计所用到的MATLAB程序。这些程序能够支持复杂算法开发和仿真，使用户能在数值计算和数据分析环境中高效工作。 标签“matlab”，表明使用的是Matlab工具，“ofdm”代表主要技术应用领域；而“测距测速”则明确指出项目目标在于实现雷达系统的距离与速度测量功能。“雷达”进一步限定了研究范畴。这些标记揭示了整个项目的重点内容所在。 根据文件名推测，压缩包内可能包含以下函数： - `OFDM_radar_v3_PAPR.m`：此程序或版本为3的模型中可能会有PAPR（峰值平均功率比）的相关计算。 - 调制和解调函数如`demoduqam64.m`, `qam64.m`; 以及其它不同QAM等级对应的解调与调制功能，涵盖从8-QAM到32-QAM等多级。 这些MATLAB模块构成了OFDM雷达系统的核心部分，通过模拟不同的QAM级别来研究其在各种环境下的表现。例如，在高干扰或低信噪比情况下选择较低的数据速率以提高抗扰性能。 此项目深入探讨了如何利用OFDM技术设计高效的雷达测距与测速解决方案，并且通过对调制解调算法的研究分析，能够评估不同场景下系统的整体效能和优化潜力。
     
  • 雷达测速测距_Radar_
    优质
    雷达测速测距技术利用电磁波探测目标距离、速度等信息，广泛应用于交通管理、军事侦察及民用导航等领域，保障安全与效率。 实现雷达测距测速功能，并从多普勒效应的角度展示距离维度的效果。
     
  • MAHAFZA.rar_动目标雷达_雷达动目标检测_雷达代码_雷达脉冲检测
    优质
    本资源包包含有关动目标雷达检测的雷达代码和理论知识，特别适用于研究雷达脉冲检测及提高雷达系统性能的技术人员。 雷达系统下的MATLAB仿真包括雷达探测、波形形成、脉冲压缩以及动目标检测等功能的常用源代码。
     
  • 雷达测距方程
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    雷达测距方程是描述雷达系统中目标距离测量的关键数学模型，它涉及发射功率、接收灵敏度、信号处理增益及杂波干扰等参数，对于优化雷达性能至关重要。 英文资料详细推导了雷达方程，并通过实例进行了论证。这些内容出自《Principles of Modern Radar: Basic Principles》一书的第二章，非常值得一读。
     
  • 基于MATLAB的脉冲雷达测速与测距程序
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    本程序利用MATLAB开发，专为脉冲雷达设计，实现精确的测速和测距功能。通过先进的信号处理算法，提供可靠的数据分析和结果输出，适用于科研及工程应用。 这段文字描述了一个用于脉冲雷达测速测距的MATLAB程序。该程序能够生成速度、距离和幅度的三维图像进行仿真，并且已经过测试无误，非常实用。
     
  • PD算法.zip_PD测距测速_PD雷达_雷达测速PD
    优质
    本资料包详细介绍了一种用于PD（概率密度）雷达系统的算法，专为精确测距和测速设计。通过优化处理信号，该PD算法在复杂环境下显著提升雷达性能与可靠性。 在Matlab中实现了PD雷达算法的仿真，并最终达到了测速和测距的效果。
     
  • myclean_radar_雷达_MATLAB_超视距雷达_雷达_
    优质
    myclean_radar是一款基于MATLAB开发的超视距雷达仿真工具，用于研究和分析复杂环境下的雷达信号处理与目标探测技术。 在雷达信号处理领域，Clean算法是一种非常重要的去噪和成像技术，在超视距雷达（Over-the-Horizon Radar, OTHR）的应用中尤为关键。超视距雷达利用大气中的电离层反射探测视线范围之外的目标，这在远程监视、气象观测以及空间目标跟踪等方面具有重要意义。 该算法最初由Hogbom于1974年提出，并用于射电天文学的干涉测量和谱估计场景。Clean算法旨在提升雷达回波信号的质量，通过去除噪声和干扰来提高信噪比，从而增强雷达系统的检测能力和定位精度。 Clean算法的基本步骤如下： 1. **峰值检测**：首先对采集到的数据进行快速傅里叶变换（FFT），生成频域表示的功率谱。接着寻找该图中的最高点，这些高值通常代表目标信号。 2. **主lobe和旁瓣分析**：在功率谱中，每个顶峰都会有一个主要能量分布区域（即主lobe）以及若干较小的能量峰值（即旁瓣）。其中，主lobe对应于有效的目标信号，而旁瓣则可能为噪声或非目标信号的体现。 3. **模型构建**：算法通过将这些高点用尖顶函数进行拟合来建立数学模型。每个发现的高峰都会被一个尖顶函数表示，其位置和强度与原始数据中的峰值匹配。 4. **迭代去噪处理**：在每次迭代中，从最大的峰开始逐步移除相应的尖顶函数，并通过反变换将这些去除操作应用于原信号上以减少噪声或干扰。这一过程会持续进行直到满足预设的迭代次数或者信噪比标准为止。 5. **图像重建**：最后，所有经过处理后的尖顶函数被加权叠加起来形成最终结果——即去除了大部分背景噪音和不必要的数据之后清晰的目标图谱。 在MATLAB中实现Clean算法可能包括以下步骤： - 数据读取：加载雷达接收到的原始信息。 - FFT运算：应用`fft`命令将时间序列转换为频率域表示形式。 - 峰值检测：使用如`findpeaks`之类的函数识别功率图中的显著高点位置和强度。 - 模型构建与迭代处理：通过循环执行Clean算法的核心步骤，逐步优化信号质量。 - 图像重建：应用反向傅里叶变换（即`ifft`）将清洗过的频率数据转换回时域表示形式，并生成清晰的雷达目标图像。 实际操作中，该技术的效果会受到采样率、频谱分辨率以及峰值检测阈值等多种因素的影响。通过调整这些参数可以进一步改善算法性能，但同时也需要注意到Clean算法在处理非高斯噪声和复杂环境中的多目标识别方面存在一定的局限性。因此，研究人员仍在不断探索新的信号处理方法以应对雷达系统面临的各种挑战。