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雷达信号处理——常规雷达信号、杂波建模与解调、积累程序等

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简介：
本课程专注于雷达信号处理的核心技术，涵盖常规雷达信号分析、复杂背景下的杂波模型建立与解决策略以及信号积累程序优化等内容。 ex9_1 脉冲信号调制 ex9_2 生成载波频率为10MHz、带宽为2MHz的线性调频信号及其频谱图 ex9_3 产生7位巴克码编码的二相码 ex9_4 结合7位巴克码和线性调频技术，创建混合调制信号 ex9_5 实现瑞利分布程序 ex9_6 瑞利分布加上杂波处理 ex9_7 相关对数正态分布的杂波实现 ex9_8 生成相关Weibull分布的杂波 ex9_9 模拟相干相关的K分布杂波 ex9_10 对线性调频信号进行数字化正交解调处理 ex9_11 雷达脉冲压缩技术应用 ex9_12 二相编码信号下的脉冲压缩处理方法 ex9_13 利用FFT和FIR滤波器实现MTD（匹配跟踪检测）处理 ex9_14 实现雷达系统的恒虚警率(CFAR)处理 ex9_15 分析比较相参积累与非相参积累的性能

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  • 雷达信号处理——常规雷达信号、杂波建模与解调、积累程序等
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    本课程专注于雷达信号处理的核心技术，涵盖常规雷达信号分析、复杂背景下的杂波模型建立与解决策略以及信号积累程序优化等内容。 ex9_1 脉冲信号调制 ex9_2 生成载波频率为10MHz、带宽为2MHz的线性调频信号及其频谱图 ex9_3 产生7位巴克码编码的二相码 ex9_4 结合7位巴克码和线性调频技术，创建混合调制信号 ex9_5 实现瑞利分布程序 ex9_6 瑞利分布加上杂波处理 ex9_7 相关对数正态分布的杂波实现 ex9_8 生成相关Weibull分布的杂波 ex9_9 模拟相干相关的K分布杂波 ex9_10 对线性调频信号进行数字化正交解调处理 ex9_11 雷达脉冲压缩技术应用 ex9_12 二相编码信号下的脉冲压缩处理方法 ex9_13 利用FFT和FIR滤波器实现MTD（匹配跟踪检测）处理 ex9_14 实现雷达系统的恒虚警率(CFAR)处理 ex9_15 分析比较相参积累与非相参积累的性能
     
  • 基于MATLAB的雷达数字信号处理与应用_雷达经典_雷达回波处理_雷达matlab_雷达目标_雷达相参积累
    优质
    本书《基于MATLAB的雷达数字信号处理与应用》深入探讨了雷达系统的数字信号处理技术，特别是围绕雷达回波处理、雷达目标检测及跟踪等核心问题。书中结合大量实例详细讲解了如何利用MATLAB进行雷达相参积累及其他关键算法的应用开发，为雷达工程领域的学习者和工程师提供了一套实用的学习工具与参考指南。 第一节介绍了雷达 LFM 信号分析；第二节讨论了脉冲压缩处理技术；第三节讲述了相参积累处理方法；第四节涉及恒虚警 CFAR 处理的相关内容；第五节则侧重于目标信息提取的处理过程。
     
  • 非相参积累_雷达信号处理_相参中频信号_雷达技术探讨
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    本研究聚焦于雷达信号处理中的非相参积累技术，特别关注在缺乏精确同步的条件下如何优化相参中频信号的质量与性能，以提升雷达系统的探测能力。 雷达系统中的雷达信号中频非相参积累的简单代码。
     
  • MATLAB雷达仿真_radar.zip_雷达信号处理_matlab雷达信号
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    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。
     
  • 雷达信号处理技术-雷达信号处理技术
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    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。
     
  • LFM正交解调_LFM相参_相参积累_雷达信号处理_leidaxinhaoyuchuli.zip
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    本资源包含LFM（线性频率调制）信号的正交解调、相参检测及相参积累技术，适用于雷达信号处理研究与学习。下载此资料包，深入探索相关算法和应用。 对雷达信号进行预处理包括输入设定的LFM信号，并依次完成数字正交解调、匹配滤波以及相参积累。这些步骤最终会生成LFM信号频谱图，解调后的频谱及想干积累输出等结果。
     
  • 雷达信号处理的建模与仿真
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    《雷达信号处理的建模与仿真》一书聚焦于雷达系统中的关键问题，深入探讨了雷达信号处理技术的理论基础及其在现代雷达系统设计中的应用。通过详尽分析和实际案例研究，本书为读者提供了对雷达信号处理模型构建及仿真的全面理解，是科研人员、工程师以及相关领域学生不可或缺的学习资料。 典型雷达信号处理流程包括脉冲压缩（PC）、动目标显示（MTI）、动目标检测（MTD）以及恒虚警率检测（CFAR）。其中，雷达发射的信号为线性调频信号，回波模型包含目标回波、噪声和瑞利杂波。发射信号参数涵盖带宽、发射功率、时域宽度、脉冲重复周期及起始频率；而目标参数则包括目标数量、距离以及速度等信息。 此外，还提供了回波的时域波形，并展示了经过时域脉压处理与频域脉压的结果，同时给出了MTI和MTD的分析结果。这些内容是研究雷达信号处理的重要参考资料。
     
  • LFMCW状态14米_雷达回波处理_连续波雷达信号处理_雷达
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    本项目专注于LFMCW（低频调频连续波）雷达技术在长达14米距离内的应用与研究，特别集中在复杂环境下的雷达回波数据解析及连续波雷达信号的高效处理方法开发。我们的工作致力于提高雷达系统的目标识别精度和抗干扰能力，在各种应用场景中提供可靠、精准的数据支持。 仿真伪相位编码连续波雷达的信号处理过程如下：设码频为5MHz，伪码周期内码长为511，雷达载频为10GHz，输入噪声为高斯白噪声，视频输入信噪比为-15dB，相干积累总时宽不大于0ms。给出回波视频表达式、脉压和FFT后的表达式；通过仿真生成脉压和FFT后的输出图形；分析各级处理的增益与各级时宽和带宽的关系，并说明在脉压过程中多普勒敏感现象及多普勒容限及其性能损失（即脉冲压缩主瓣旁瓣比随多普勒变化的曲线）。
     
  • LPI雷达信号生成与雷达系统的信号处理（MATLAB）
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    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。
     
  • 雷达杂波处理程序
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    《雷达杂波处理程序》是一套先进的信号处理方案，专为优化雷达系统性能而设计。通过有效区分目标信号与背景噪声，提高探测准确性及可靠性，广泛应用于军事、气象和航空领域。 雷达杂波程序主要用于处理雷达信号中的杂波干扰，以提高目标检测的准确性和可靠性。这类程序通常包括多种算法和技术来区分背景噪声与实际的目标信号，从而实现更精确的数据分析和应用效果。