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雷达信号

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简介:
《雷达信号》是一部探索现代雷达技术及其应用领域的科普读物或纪录片。它详细解析了雷达的工作原理、发展历程以及在航空、航海和军事等不同领域中的重要作用,并展望其未来发展趋势。 《雷达信号:理论与应用导论》一书向读者介绍了被指定为大时间带宽或脉冲压缩波形的雷达信号的基本理论及其应用。书中涵盖了匹配滤波器及脉冲压缩技术;最优预检测处理;雷达模糊函数分析;线性频率调制波形和匹配滤波器设计等内容,同时讨论了参数估计、离散编码波形以及失真对匹配滤波信号的影响。全书共14章,首先介绍了脉冲压缩匹配滤波的概念和技术,并重点探讨了源码与解码设备的优化。随后深入分析雷达模糊函数利用驻相原理进行解析;介绍最大似然法参数估计方法;讨论了匹配滤波器雷达信号测量精度问题以及在多目标和密集环境下的波形设计标准。最后一章则介绍了几种用于微波色散延迟的设计技术。 本书适合从事雷达系统工程领域的研究生及工程师作为参考读物使用。

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客服
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  • 分选_PRI_分选_分选_分选_桌面分选
    优质
    本项目专注于雷达信号处理技术,尤其在PRI分析和信号分选领域具有突破性进展,适用于复杂电磁环境下的桌面雷达系统优化。 基于PRI的雷达信号分选技术用于区分具有不同PRI值的雷达信号。
  • MATLAB仿真_radar.zip_处理_matlab
    优质
    本资源包提供基于MATLAB的雷达信号处理代码与仿真模型,适用于学习和研究雷达系统中的信号生成、检测及处理技术。包含多个实例供用户深入理解雷达工作原理及其应用。 MATLAB雷达信号处理工具箱包含各种雷达信号仿真和处理功能,对于从事雷达研究的人来说是一个很好的工具箱。
  • MATLAB仿真资源包RAR_仿真_MATLAB_发射
    优质
    本资源包包含用于MATLAB环境下的雷达信号仿真的各类工具和数据,涵盖雷达发射信号生成、处理及分析等内容。 本段落仿真了几种雷达常用发射信号形式,并附有MATLAB程序和讲解。
  • 优质
    《雷达信号》是一部探索现代雷达技术及其应用领域的科普读物或纪录片。它详细解析了雷达的工作原理、发展历程以及在航空、航海和军事等不同领域中的重要作用,并展望其未来发展趋势。 《雷达信号:理论与应用导论》一书向读者介绍了被指定为大时间带宽或脉冲压缩波形的雷达信号的基本理论及其应用。书中涵盖了匹配滤波器及脉冲压缩技术;最优预检测处理;雷达模糊函数分析;线性频率调制波形和匹配滤波器设计等内容,同时讨论了参数估计、离散编码波形以及失真对匹配滤波信号的影响。全书共14章,首先介绍了脉冲压缩匹配滤波的概念和技术,并重点探讨了源码与解码设备的优化。随后深入分析雷达模糊函数利用驻相原理进行解析;介绍最大似然法参数估计方法;讨论了匹配滤波器雷达信号测量精度问题以及在多目标和密集环境下的波形设计标准。最后一章则介绍了几种用于微波色散延迟的设计技术。 本书适合从事雷达系统工程领域的研究生及工程师作为参考读物使用。
  • 去噪资料-去噪.rar
    优质
    该资源为《雷达信号去噪资料》,提供详细的理论讲解与实践方法,帮助学习者掌握雷达信号中的噪声识别和去除技术。包含算法示例及应用案例,适用于科研人员和技术爱好者深入研究。 在雷达信号处理领域,噪声是一个不可避免的干扰因素,它会降低信号检测的精度和可靠性。因此,进行有效的雷达信号去噪是一项至关重要的任务。“雷达信号去噪.rar”资源包包含了一系列与该主题相关的材料,并主要使用MATLAB编程环境实现。 MATLAB是一种广泛应用于信号处理、图像处理及数值计算领域的高级语言,其强大的功能和易用性使其成为雷达信号去噪的理想工具。通过编写算法来识别并去除噪声,可以提高雷达信号的质量。例如,“程序.pdf”可能包含一段利用MATLAB编写的代码示例,这些代码通常涉及数字信号处理的技巧,如滤波、小波变换等。 “1.pdf”可能会详细介绍雷达信号去噪的相关理论基础和实际应用案例。这包括不同类型的噪声(如热噪声、散弹噪声及多径效应)、建立相应的数学模型以及采取有效的处理策略来降低这些干扰的影响。 此外,“滤波器的解析构造.pdf”深入探讨了设计与构建高效滤波器的过程,其中包括傅立叶变换和拉普拉斯变换等关键概念。理解如何优化通带、阻带性能指标以及其他参数对于创建能够有效去除噪声并保留信号主要特征的滤波器至关重要。 “离散序列小波变换.pdf”则可能介绍了一种先进的处理技术——离散小波变换(DWT)。这种技术能够在时域和频域同时提供分析,非常适合于非平稳信号如雷达信号。通过阈值操作来消除噪声并保留关键特征是去噪过程中常用的方法。 综上所述,“雷达信号去噪.rar”提供了全面的学习资料,涵盖MATLAB编程、滤波器设计以及小波变换等多个重要方面。深入学习这些材料有助于提升对复杂雷达信号处理的理解,并进一步提高实际应用中的去噪效率和效果。
  • 处理技术-处理技术
    优质
    雷达信号处理技术是指对雷达系统中获取的回波信号进行分析、解译和利用的一系列方法和技术。它涵盖了信号检测、目标识别、数据融合等多个方面,是提高雷达性能的关键技术之一。 雷达信号处理是研究如何有效地从复杂的电磁环境中提取有用信息的一门技术。它包括了信号的接收、检测、跟踪等多个环节,并且在军事侦察与预警系统中发挥着至关重要的作用。此外,雷达信号处理还在气象预报以及空中交通管制等领域有着广泛的应用。 随着科技的进步和计算能力的提升,现代雷达信号处理已经能够实现对目标更精确地识别及定位等功能。同时,算法优化和技术革新使得雷达系统的性能得到了显著提高,在复杂环境中的工作稳定性也大大增强。 总之,雷达信号处理技术对于保障国家安全、促进科学研究以及改善民用领域服务质量等方面具有重要价值和广阔前景。
  • LPI生成与系统的处理(MATLAB)
    优质
    本课程聚焦于利用MATLAB进行LPI雷达信号的设计及雷达系统中的信号处理技术,涵盖低概率捕获、发射波形优化等内容。 标题中的“各种LPI雷达信号生成”指的是雷达系统中使用的一种低截获概率(Low Probability of Intercept, LPI)信号技术。LPI雷达设计的主要目标是降低敌方探测和干扰的可能性,通过采用复杂的信号结构来实现。这类雷达信号不易被传统的雷达探测设备识别,提高了雷达系统的生存能力。 LFM(线性调频)信号是一种常见的LPI信号类型,它通过在短时间内改变发射信号的频率来实现。这种信号在时域上表现为宽脉冲,在频域上则呈现为窄带,这使得LFM信号在保持高分辨率的同时,降低了可检测性。 多相编码(Multi-Phase Coding)是另一种LPI策略,通过改变信号的相位来编码信息。这种方法可以增加信号的复杂性,减少被敌方解析的概率,同时提高雷达的抗干扰性能。多相编码通常结合脉冲压缩技术,使雷达系统能在保持较低功率发射的同时,实现远距离目标探测。 步进频(Frequency-Stepped)信号是一种连续改变频率的信号,每次发射时频率略有不同。这种技术可以提供良好的时频特性,降低被单一频率探测器发现的风险,同时也对频率选择性衰落有很好的抵抗能力。 时频分析(Time-Frequency Analysis)是处理LPI雷达信号的关键工具,它能够揭示信号在时间和频率上的变化情况,这对于理解和设计LPI雷达系统至关重要。常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换、小波变换和拉普拉斯变换等,这些方法可以帮助雷达系统解析复杂环境下的目标信息。 MATLAB环境中可以利用其强大的信号处理库来模拟和分析LPI雷达信号。MATLAB提供了各种函数和工具箱,如Signal Processing Toolbox和Communications Toolbox,用于生成LFM、多相编码和步进频信号,进行时频分析,以及模拟雷达系统的其他关键功能,如目标检测、跟踪和成像。 该压缩包文件可能包含了一系列用MATLAB编写的程序或脚本,这些程序或脚本旨在研究和生成LPI雷达信号(包括LFM、多相编码及步进频信号),进行时频分析测试和成像。通过深入学习与理解这些材料,可以提升对雷达系统设计和信号处理的理解,并掌握如何实现低截获概率特性以提高雷达系统的隐身性能。
  • 的MATLAB仿真及模糊函数分析_rader_matlab_
    优质
    本文章主要探讨了利用MATLAB进行雷达信号仿真的方法及其在信号模糊函数分析中的应用。通过详细阐述相关算法与实例,为雷达信号处理提供了有效的技术参考。 雷达MATLAB仿真包括相参积累、模糊函数以及信噪比等相关数据的仿真。
  • MATLAB跟踪_MATLAB.rar_与目标追踪_处理_目标检测
    优质
    本资源包提供基于MATLAB的雷达信号处理工具,涵盖雷达目标检测、信号追踪及目标跟踪算法,适用于科研和工程应用。 在雷达系统中,目标跟踪是一项关键技术,用于确定运动物体的位置、速度和其他参数。MATLAB作为一个强大的数值计算和仿真平台,经常被用来开发雷达信号处理和目标跟踪算法。本压缩包(假设为Matlab.rar)包含了与MATLAB相关的雷达跟踪及信号目标跟踪程序,对于学习和研究雷达系统具有很高的参考价值。 要理解雷达的工作原理,我们需要知道它通过发射电磁波并接收反射回来的信号来探测目标。在接收到的回波信号中可以提取出关于目标的距离、角度、速度等信息。这些信息经过适当的信号处理后,可用于进行目标跟踪。 使用MATLAB实现雷达跟踪通常涉及以下几个关键步骤: 1. **信号接收与预处理**:这部分包括对雷达接收到的原始信号进行滤波、去噪和增益控制,以便提取出有用的特征。 2. **检测与参数估计**:通过匹配滤波器或滑窗技术等算法来确定是否存在目标,并通过对回波信号分析估算目标的距离、角度及多普勒频率等参数。 3. **目标跟踪**:在确认存在目标后,需要建立一个跟踪模型。常见的跟踪方法包括卡尔曼滤波(Kalman Filter)、粒子滤波(Particle Filter)以及扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)。这些算法能根据历史数据预测未来状态,并不断更新以减少误差。 4. **性能评估**:通过计算跟踪误差、漏检率和虚警率等指标来评价算法的性能。 5. **仿真与优化**:在MATLAB环境中构建雷达系统模型,模拟不同场景下的目标追踪情况,从而优化算法表现。 压缩包中的Matlab程序可能涵盖了上述各个步骤的具体实现方法。这包括MATLAB脚本、函数以及相关说明文档等资源。这些材料可以作为学习和研究的基础工具,帮助我们深入了解雷达信号处理与跟踪的理论知识及实际应用技巧。 通过分析提供的MATLAB代码,不仅可以掌握雷达系统的基本工作原理,还能熟悉如何在该平台上进行信号处理和算法开发。这对于从事相关领域的科研人员和技术工程师来说都是十分有益的学习资源。