1.雷达系统设计MATLAB仿真内容简介
2.基于Matlab仿真无源雷达传感器和雷达干扰
3.FMCW DDMA-MIMO 雷达波形MATLAB仿真
4.雷达信号仿真的雷达雷达基本原理——时延与相位的变化
5.雷达信号处理之3D-FFT原理（附带MATLAB仿真程序）
6.干货 | IWR1642EVM呼吸心跳原始数据采集与仿真分析（含MATLAB代码和数据）

雷达系统设计MATLAB仿真内容简介

       雷达系统设计MATLAB仿真教程详细介绍了雷达系统从理论分析到实际设计的全过程，以一个完整的仿真仿案例作为教学的主线，每章都配有小型实例以加深理解。源码源码内容涵盖广泛，雷达雷达包括：

       首先，仿真仿是源码源码商城网站源码wap对雷达基础知识的入门讲解，帮助读者建立起对雷达系统基本原理的雷达雷达认识。接着，仿真仿深入探讨雷达的源码源码检测技术，包括如何利用雷达波形进行有效检测。雷达雷达

       书中特别关注雷达模糊函数，仿真仿这是源码源码一种关键的性能指标，它在脉冲压缩技术中扮演重要角色，雷达雷达通过压缩脉冲宽度提升雷达的仿真仿分辨率和抗干扰能力。

       然后，源码源码讲解了面杂波与体杂波的概念，以及如何通过动目标显示和杂波抑制技术，提升雷达信号的清晰度。对于现代雷达系统，相控阵技术是不可或缺的部分，书中对此有深入的探讨。

       此外，目标跟踪和电子对抗也是雷达系统设计的重要环节，书中详细讲解了相关策略和方法。雷达截面积，即雷达对目标的探测能力，也在本书中有所涉及。

       对于高精度需求的用户，高分辨率战术合成孔径雷达技术是本书的重点之一，它如何提升雷达图像的清晰度和细节展示能力，书中都有详尽的讲解。

       最后，书中还专门讲述信号处理技术，这是雷达系统数据处理的核心，如何从海量信息中提取有用信号，是这部分内容的核心内容。

基于Matlab仿真无源雷达传感器和雷达干扰

       本文将深入探讨如何使用 MATLAB 仿真技术，评估无源雷达传感器在有源和无源雷达传感器输出建模与仿真中的应用。重点是理解射频（RF）干扰对雷达检测性能的影响，以及无源雷达传感器在估计RF干扰位置和类型时的iphone源码怎么用作用。

       在仿真流程中，首先需构建模型，涵盖RF场景的创建和三个特定平台的设置。模型通过模拟多个步骤来实现，包括场景的定义，平台的创建，以及对干扰辐射与雷达探测的模拟。

       在干扰辐射存在的环境中，雷达的跟踪性能会受到影响。为此，仿真模型中包含了RF发射器的创建，以及将雷达连接至特定平台，以观察其在干扰信号方向上的检测性能下降。RF发射器的配置包括方位角视场、有效各向同性辐射功率以及波形类型。在本示例中，干扰信号的强度通过EIRP设置来体现。

       进一步地，通过创建单基地雷达，并将其连接至平台，实现了对雷达系统在RF干扰环境中的检测性能的评估。雷达配置中包括安装方向的设定、INS输入的启用，以及干扰输入端口的配置，以接收来自RF发射器的干扰信号。

       为了模拟单站检测过程，仿真采用多速率方案，确保雷达和发射器的更新率兼容。通过可视化，直观展示了雷达检测的局限性，即雷达波束扫过干扰发射平台时，由于干扰信号的强度，雷达无法检测到该平台。

       进入射频辐射无源检测部分，本文介绍了如何利用无源传感器（如电子支持措施ESM）来检测和识别强烈的RF发射。通过创建ESM传感器并替换雷达系统，仿真模型能实现对干扰源的无源检测，包括检测其到达方向和波形类型。模拟结果显示，短线指标精选源码尽管ESM传感器无法定位发射平台，但能够指示发射的到达方向，对于识别干扰源提供了重要信息。

       进一步探讨了单基地雷达的无源检测方法。通过模型构建和配置，使得雷达发射和接收部分能够相互识别。在仿真中，单基地雷达与ESM传感器进行交互，不仅检测到目标，也能够识别雷达自身的发射。这种交互有助于全面理解干扰环境下的雷达性能。

       最后，通过本文的描述，可以直观地理解如何利用MATLAB仿真技术评估雷达传感器在不同RF环境下的表现。通过建模和模拟，可以深入分析和优化雷达系统的性能，特别是在干扰环境中的检测能力。

FMCW DDMA-MIMO 雷达波形MATLAB仿真

       结论

       FMCW DDMA-MIMO雷达波形的MATLAB仿真在本文中详细探讨，它通过复用、分集和多址技术的融合，旨在提升雷达系统的性能。然而，实际应用中存在多目标干扰问题。本文将引导你理解DDMA-MIMO波形的原理，展示MATLAB仿真的具体步骤和关键代码解析。

       DDMA-MIMO波形原理简介

       尽管通信系统中的复用、分集和多址概念有所区别，但在雷达系统中，这些概念常被混淆。DDMA-MIMO，即多普勒分多址，通过多个天线同时发射，结合先进的相关检测技术，能提高信噪比和探测范围。然而，它在多目标场景中可能存在干扰问题，特别是当目标速度不同时。

       MATLAB仿真示例

       本文的MATLAB仿真使用MATLAB a，针对不同配置（如4T4R、java插件源码大全TR）和参数（如SNR=dB）展示了距离速度谱效果。关键代码中，RSP.m文件包含了雷达参数设定、目标参数处理、DDMA信号建模以及FFT处理过程。

       关键代码部分

       信号建模涉及生成不同Chirp和发射通道的相位值，然后叠加，根据目标参数得到回波信号，经过混频和添加噪声步骤。而空带Empty Band的设置以及相位和发射信号模型的实现则是代码的核心部分。

       总结与实践

       FMCW DDMA-MIMO雷达波形的MATLAB仿真对于理解这一技术的实现和优化至关重要。尽管存在一些挑战，但通过实际操作和学习，你将能更好地掌握这一技术。如果你对此感兴趣，可以从本文提供的代码资源开始尝试。

雷达信号仿真的基本原理——时延与相位的变化

       在雷达仿真中，理解雷达信号的回波计算至关重要。通过掌握雷达距离门（range gate）的概念，我们能够更好地理解雷达如何计算目标的距离。雷达通过电磁波在空间中的传播速度进行时间-距离换算，从而计算出距离。现代雷达系统中的回波信号由ADC采集，采样率决定了采样时间，进而定义了距离门的大小。例如，一个5MHz的ADC采样，其采样时间间隔是2e-7s，对应的距离是m，意味着一个采样点对应的是m的一个小格。

       距离门表示离散采样点对应雷达探测空间中的距离单元。一个目标如果在一个距离门内移动，其回波信号采样点不会进入下一个距离门。例如，假设一个目标从m移动到m，其回波信号会落在ADC采样点的第/=个点上，并不会移动到第点。理解距离门的概念对于进行目标的时间延迟仿真至关重要。

       在时间延迟仿真的javajdk动态代理源码过程中，我们假设雷达发射的波形为一个冲击信号，且按照固定的采样率进行平移。通过这个平移，我们完成了距离上的延迟仿真。雷达可以检测目标速度的原因在于，在一个距离门内，随着目标进行移动，其相位信息是如何变化的。我们考虑雷达发射信号通过载波传播的场景，假设载频为GHz，冲击信号在介质中的传播路径会形成一条具有振动方向的曲线。为了表示振动方向，引入复数，实部和虚部分别表示两个互相垂直的振动方向。冲击信号在基带为瞬间发射的1，经过载频后，在空间中形成了一条波形。通过可视化，我们可以清楚地看到电磁波在水平和垂直方向上的投影。

       雷达的电磁波振动方向由天线决定，并不是图中所示的圆极化，但使用圆极化是非常好的理解方式。一个波长等于电磁波在空间中传播的距离，每传播一个波长，相位变化2π，因此我们可以计算出目标移动对回波相位的影响。满足发射波形不变和收发系统的时钟高度同步是进行相位分析的关键。目标移动速度的信息被保留在回波信号的相位变化上。通过分析目标移动与回波信号之间的关系，我们可以计算出目标的速度。雷达信号的回波仿真主要由信号的时延和相位变化两个因素决定，理解这两个概念对于后续的处理至关重要。

雷达信号处理之3D-FFT原理（附带MATLAB仿真程序）

       雷达信号处理之3D-FFT原理

       雷达信号处理中，3D-FFT（快速傅立叶变换）作为一种关键算法，其在雷达信号分析和处理中扮演着重要角色。尤其在线性调频连续波雷达（LFCW）中，3D-FFT被用于处理回波信号，实现目标的距离、速度和角度测量。通过将时间、频率和空间维度的信息整合到数据立方体中，3D-FFT能够提供全面、丰富的雷达数据。

       以下是3D-FFT原理的简要介绍：

       1. **数据收集**：雷达系统首先收集回波信号，这些信号包含了目标的距离、速度和角度信息。

       2. **时间域处理**：对收集到的信号进行时间域分析，以提取时间信息。

       3. **频率域转换**：使用快速傅立叶变换（FFT）将时间域信号转换到频率域，以提取频率信息。

       4. **空间域处理**：通过空间采样技术收集空间信息，并整合到数据立方体中。

       5. **数据立方体构建**：将时间、频率和空间信息整合为数据立方体，形成3D-FFT结果。

       6. **分析与应用**：分析3D-FFT结果，实现目标的距离、速度和角度测量。

       3D-FFT在雷达信号处理中的应用，不仅简化了复杂信号的分析过程，还提高了雷达系统的性能和准确性。其在雷达技术中的应用，体现了信号处理技术与雷达系统设计的深度融合。

       以下是一个使用MATLAB进行3D-FFT仿真程序的示例：

       以下是MATLAB仿真程序代码片段，用于实现调频连续波雷达回波信号的3DFFT处理。程序首先构建雷达信号模型，然后应用3DFFT算法进行信号处理，最后输出处理结果，包括距离、速度和角度信息。

       该程序通过模拟雷达信号模型，实现距离、速度和角度的测量，展示了3DFFT在雷达信号处理中的实际应用。通过该程序，可以深入理解雷达信号处理过程，并掌握雷达系统中3DFFT算法的应用方法。

       通过上述介绍与示例代码，我们可以清晰地了解雷达信号处理中的3D-FFT原理及其在实际应用中的实现。这一技术在提升雷达系统性能、增强目标识别能力方面发挥着重要作用。

干货 | IWREVM呼吸心跳原始数据采集与仿真分析（含MATLAB代码和数据）

       探索毫米波雷达的呼吸与心跳检测技术

       一、入门指南

       在毫米波雷达人体检测领域，掌握基础方法和代码是关键。本文将带您从开源资源开始，深入解析IWREVM的呼吸心跳原始数据采集与仿真分析，通过MATLAB编程实现整个流程。让我们一步步揭秘其工作原理和实践步骤。

       1. 实验原理与步骤

       毫米波雷达利用FMCW信号的相位变化来测量微小位移，通过对ADC信号进行Range FFT，提取目标的振动信号。以下是核心步骤:

Range FFT: 通过FFT处理，得到距离维谱图，捕捉目标信号特征。

目标定位: 通过范围bin tracking确定目标距离范围，并锁定目标距离门。

相位提取: 每ms周期性提取目标相位，构建振动信号x(t)。

相位解缠绕: 通过unwrap()函数解卷绕相位，得到实际的位移变化。

相位差分: 差分相位以减少漂移影响，增强信号对比度。

带通滤波: 使用IIR滤波器分离呼吸和心跳频率，精细化分析。

频率估计: 通过FFT估计呼吸和心跳频率，精确识别生命体征。

决策判断: 根据置信度判断呼吸频率，确保结果准确。

滤波与阈值: 优化数据处理，减小位置影响，确保信号稳定。

       心跳检测类似呼吸，共同构建生命体征信号。

       二、毫米波雷达建模与仿真

       通过MATLAB，我们使用正弦波模拟非平稳的呼吸和心跳信号。附带的仿真示例将展示如何生成这些信号，包括频率计算、相位噪声处理、信号叠加、噪声添加以及非线性处理。

信号生成: 计算呼吸频率wh和心跳频率fh

相位噪声: 创建信号的相位噪声pb, pb2, ph

信号合成: 合成呼吸和心跳信号xb, xh

噪声添加: 增加信号的随机性，模拟真实环境

信号分析: FFT谱估计，显示频率信息

数据采集: 从不同环境和配置中获取数据，如单人、双人等

代码细节: 如何读取"one_people1.bin"文件，并重组数据

       三、关键代码示例

       (4.3) 距离维FFT

        (距离(m),幅度(dB)) { data: fft(process_adc(:,1))}

距离与幅度的可视化

       (4.4) 相位解缠绕

       unwrap()函数的应用

       for i = 1+1:numChirps, diff = angle_fft_last(i) - angle_fft_last(i-1); ...

       (4.6) 带通滤波

       chebyshev_IIR滤波器生成，展示breath_data和heart_data

       plot(breath_data, heart_data); 显示滤波后的数据

       (4.7) 谱估计与频率显示

       FFT分析结果，零中心频率，以及相关图表

       (4.8) 结果计算

       呼吸频率: breath_count = (fs*(-breath_index)*)/ 心跳频率: heart_count = (fs*(-heart_index)*)/

       结论与资源

       在秒的数据中，我们获得了初步的生命体征信号。请谨慎处理异常信号幅度，后续将通过动画进一步展示。本文简单概述了主要过程，若需深入了解，可加入我们的技术交流群或者参考第期数据集与代码，链接已附在文章底部。感谢您关注公众号调皮连续波，并期待您的问题与分享。让我们一起探索毫米波雷达的更多可能！

Gazebo仿真IMU/激光雷达/相机

       本文旨在搭建一个在Gazebo中融合IMU、激光雷达和相机的仿真系统，以实现六自由度运动的轨迹控制，并模拟运动过程中的点云畸变。首先，通过Gazebo导入这些传感器组件，其中需要注意的是，Gazebo的内置IMU输出并不随设定轨迹变化，需要额外处理。激光雷达在Gazebo中默认无畸变，需要手动添加。接下来，通过URDF文件定义传感器之间的外参关系，构建一个整体模型，包括相机、IMU和激光雷达的关节参数。

       代码实现中，关键步骤包括导入自定义的IMU、激光雷达和相机模型，如my_sensor_imu.xacro、my_sensor_vodyne.xacro和my_sensor_camera.xacro。然后，通过my_car_vodyne_imu.xacro文件将它们组合成一个整体，定义了各自关节的大小、位置和惯性。运动轨迹的控制通过cpp实现，并编译为ros可执行文件。

       值得注意的是，仿真过程中对激光雷达的运动畸变处理是后处理的，可能无法完全模拟真实场景中的效果，可能会出现扫描方向不连续的情况。另外，如果在Gazebo中显示传感器但不输出velodyne_points或imu话题，需将相关库文件正确放置。完整的代码示例可以在GitHub的arasika/gazebo_iclsimu项目中查看。

如何进行雷达仿真和干扰分析？

       本文详细介绍了使用Keysight SystemVue软件进行雷达系统设计和干扰分析的关键步骤。该软件提供了一系列功能，助力实现雷达仿真和杂波/干扰分析。

       首先，SystemVue为用户提供了定制信号生成的灵活性。通过其DSP库模块，工程师可以构建LFM线性调频信号源（图1-1）。利用Math-Lang语言和兼容的编程语言，如MATLAB、C++和HDL，用户可以生成复杂的定制信号（图1-2、图1-3和图1-4）。这些信号对于设计雷达系统至关重要。

       接下来，SystemVue支持LFM线性调频信号的生成，帮助用户实现所需的雷达系统设计（图2-1）。Math-Lang元件的使用确保了信号的正确生成，并且系统可以自适应定义采样率，从而确保信号的准确传递。

       在发射机RF设计方面，SystemVue的Data Flow RF模块库提供了多种射频模型，用于实现雷达发射机的射频链路设计（图3-1和图3-2）。此外，软件还能模拟真实损伤，如非线性特性和混频器泄漏，以提供更准确的雷达仿真。

       雷达传播损耗的建模在SystemVue中也得到了实现。标准的Math方程被用来计算传播时延和自由空间的传播损耗（图4-1和图4-2），帮助用户准确预测雷达信号的传输行为。

       雷达接收机设计涉及多个预算分析（图5-1至图5-5），以优化性能。SystemVue的射频模块库在接收机前端设计中发挥了关键作用（图5-1）。对噪声系数、信道功率和级联增益的分析确保了接收机的高效运行（图5-2至图5-4）。最后，接收机IF信号的后处理通过SystemVue DSP库中的模块实现（图6-1至图6-5），包括FFT卷积算法的实现，用于脉冲压缩（图6-2）。

       雷达干扰分析通过创建和组合干扰源与雷达波形实现（图7-1至图7-4）。干扰源的幅度和频率可以根据需要进行调整，以便执行接收机保真度分析和假设分析。

       SystemVue还提供了集成软件和仪器的功能，以实现先进系统级设计。该功能允许设计师和测试工程师将各种测试测量设备与SystemVue连接，实现从信号生成到测试分析的完整流程（图8-1至图8-4）。

       总之，Keysight SystemVue是一个强大的工具，为实施复杂的航空航天与雷达系统提供了灵活且全面的支持。从信号生成到系统级设计，该软件在雷达仿真和干扰分析方面展现出其独特优势。