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雷达识别_脉内识别_雷达分选_脉冲雷达雷达识别

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简介：
本项目聚焦于雷达识别技术中的脉内识别与雷达分选研究，特别关注脉冲雷达的应用与发展。 关于雷达侦查系统的脉内细微特征识别及雷达信号分选的资料搜集。

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  • 雷达识别_脉内识别_雷达分选_脉冲雷达雷达识别
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    本项目聚焦于雷达识别技术中的脉内识别与雷达分选研究，特别关注脉冲雷达的应用与发展。 关于雷达侦查系统的脉内细微特征识别及雷达信号分选的资料搜集。
     
  • maiya_Matlab调频连续波雷达_脉冲雷达_雷达_
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    简介：maiya是一位专注于Matlab编程技术在雷达系统中的应用的技术专家。尤其擅长于调频连续波雷达和脉冲雷达的研究与开发，致力于推动雷达技术的发展。 在雷达技术领域内，脉冲雷达与调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW）是两种重要的系统类型。本段落将围绕标题“maiya_Matlab脉冲雷达_雷达_调频连续波”及描述展开，详细介绍相关知识点，并以Matlab作为工具进行解析。 脉冲雷达是一种广泛应用的系统，它通过发射短暂的无线电脉冲并接收其回波来探测目标。主要工作原理是：雷达发射器产生高功率的脉冲信号，这些信号在空间传播后遇到目标反射回来，由接收器捕获。根据发送与接收到的时间差计算出距离信息。该系统的优势在于较高的峰值功率和良好的距离分辨率，但缺点是在平均功率较低的情况下可能受到噪声干扰。 调频连续波雷达则是一种使用频率随时间变化的连续波信号来工作的雷达类型。FMCW雷达通过改变发射信号的频率，并利用多普勒效应测量目标相对速度与距离。其工作过程包括上扫频和下扫频两个阶段，通过对发送信号和接收信号之间的频率差异进行分析，确定目标的距离及速度信息。这种类型的雷达具有平均功率高、功耗低且抗干扰能力强的特点，在交通监控以及防撞系统等领域得到广泛应用。 Matlab是一款强大的数学计算与仿真软件，它提供了丰富的工具箱支持包括用于雷达设计与仿真的雷达工具包。“maiya.m”文件很可能是该语言中的一个脚本，用来实现脉冲雷达的模拟功能，涵盖噪声生成、脉冲压缩以及移动目标指示（Moving Target Indicator, MTI）算法。 脉冲压缩技术是提升脉冲雷达性能的关键手段之一。通过在发射端使用宽带信号并在接收环节进行匹配滤波处理，可以显著增强测距精度和距离分辨率。这种策略在保持远距离探测能力的同时提高了分辨力水平。 MTI（Moving Target Indicator）算法则是用于抑制固定杂波背景并突出移动目标的一种技术，在脉冲雷达系统中尤为重要。该方法通过差分或相关运算消除静态反射源的影响，使动态对象更加明显地显现出来。 这个Matlab项目可能涵盖有关脉冲雷达的基础知识、包括但不限于脉冲压缩和MTI算法的应用以及FMCW雷达的基本概念介绍。通过这样的仿真研究可以更深入理解雷达的工作机制，优化系统设计，并进行各种参数的敏感性分析。同时借助于可视化功能还可以直观地观察到信号处理的结果，从而对整个系统的性能有更加深刻的认识。
     
  • HRRP识别的LSTM方法及源码_LSTM_HRRP_雷达识别_雷达
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    本项目介绍了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的异频高分辨雷达散射截面（HRRP）目标识别方法，并提供了相关源代码，适用于雷达信号处理和模式识别领域。 基于LSTM的雷达高分辨距离像识别算法（anaconda）。
     
  • 雷达目标识别.pdf
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    《雷达目标识别》一书深入探讨了利用雷达技术进行目标分类与辨识的方法，涵盖算法设计、信号处理及应用实例。 Introduction to Radar Target Recognition Radar target recognition is a critical aspect of modern radar systems, enabling the identification and classification of objects detected by radar. This process involves sophisticated algorithms that analyze radar returns from targets to determine their nature and characteristics. The goal is to distinguish between different types of objects such as aircraft, ships, vehicles, or even specific models within these categories. Techniques in this field often rely on advanced signal processing methods, machine learning approaches, and pattern recognition strategies to enhance accuracy and reliability. Understanding radar target recognition requires knowledge of both the physical principles behind radar operation and the mathematical tools used for data analysis. This introduction aims to provide a foundational understanding of key concepts, methodologies, and challenges associated with radar target recognition in contemporary applications.
     
  • phased-array-radar.rar_matlab阵列_相控阵雷达_干扰雷达_雷达干扰识别
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    本资源包提供MATLAB代码用于模拟和分析相控阵雷达系统及干扰效果，涵盖信号处理、波束形成等关键技术。适合雷达工程研究与教学使用。 相控阵雷达的识别与干扰研究主要关注其不同于传统雷达的独特特性。
     
  • 脉冲多普勒雷达原理与应用.zip_多普勒_脉冲雷达_雷达原理
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    本书《脉冲多普勒雷达原理与应用》深入浅出地介绍了脉冲雷达和多普勒雷达的基本理论及技术，涵盖了从基础概念到高级应用的全面内容。 本段落详细介绍了脉冲多普勒雷达的工作原理、未来发展方向以及实现过程中遇到的技术难点等内容。
     
  • Python雷达图象识别.zip
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    本项目为一个利用Python进行图像处理与分析的工具包，专注于雷达图数据的自动识别和解析技术。包含多种算法以适应不同复杂度的图表结构。 Python 雷达图像识别.zip 这个文件包含了使用 Python 编写的雷达图像识别的相关代码和资源。
     
  • 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。
     
  • LPI雷达波形识别的MATLAB代码-雷达干扰分析
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的LPI（低可截获性）雷达波形识别代码，用于深入研究和分析雷达信号在复杂电磁环境中的表现及抗干扰能力。 在过去的十年里，汽车雷达面对着各种干扰攻击的挑战。低截获概率（LPI）雷达波形作为一种基本解决方案被广泛应用，并且需要通过准确的波形识别器来应对这些威胁。尽管已经研究了许多传统的LPI雷达波形识别方法，但它们在信道条件恶化的情况下表现不佳。 为了解决这个问题，我们利用深度学习技术开发了一种卷积神经网络（CNN），名为LPI-Net，用于自动进行雷达波形的识别。首先通过使用Choi-Williams分布对信号进行时频分析来处理雷达信号。接着构建了一个主要由三个复杂模块组成的LPI-Net模型，这些模块能够从时频图像中学习到表征特征，并且每个模块都利用前面的地图集合以获得多样化的特性，同时保持信息的完整性通过跳跃连接。 该研究的相关论文已经发表在IEEE无线通信快报上。
     
  • 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
    优质
    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。