基于SIMULINK建立了LFM脉冲压缩雷达信号数字处理模型，并给出具体的模块搭建过程。

描述 此参考设计展示了如何使用 IWR1642（TI 推出的一款采用集成 DSP 的单芯片毫米波雷达传感器）来实现室内和室外人员计数应用，同时实现低于 1GHz 无线通信。该参考设计采用了 IWR1642BOOST 评估模块 (EVM) 和 LAUNCHXLCC1352R1 无线 MCU LaunchPad:trade_mark:。该解决方案能够定位最远距离 6 米（近距离配置）和 14 米（远距离配置）的人员。 特性 演示硬件和软件，可使用 IWR1642 器件和毫米波雷达传感器来进行人员计数和跟踪 使用 CC1352 器件实现远距离低功耗低于 1GHz 无线连接 适用于收集器和传感器应用的 IEEE 802.15.4e 或 IEEE 802.15.4g 堆栈 毫米波技术可提供非常适用于环境效应的距离、速度和角度信息 覆盖 6m 距离的 120 度方位角视野，可通过采用不同的线性调频脉冲配置扩展至 14m 提供静态干扰消除和群组跟踪算法实现示例

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针对激光雷达回波信号所含噪声的特点，提出并详细论述了一种能够对激光雷达回波信号进行有效消噪的小波包平均阈值变换方法。该方法通过求取最优小波包基的每个结点的阈值，并进行平均后作为全局阈值来实现小波包消噪。为了验证该方法的有效性，对包含高斯白噪声的模拟信号进行了仿真消噪，并对米氏散射激光雷达系统实际探测得到的大气回波信号进行了消噪处理。同时，将该方法与小波全局阈值消噪、小波包默认阈值的消噪效果进行了对比分析。仿真结果和实验结果表明，基于平均阈值的小波包消噪方法能够有效降低激光雷达回波信号中所含噪声，并且其消噪效果明显优于另外两种小波分析方法。

环境感知是无人驾驶的核心技术之一,而利用三维激光雷达进行障碍物检测一直是国内外的研究热点。本文首先按照传感器的种类介绍了无人车障碍物检测方法的分类,然后介绍了基于三维激光雷达进行障碍物检测的基本原理,之后详细分析了基于三维激光雷达进行障碍物检测的传统方法。其中深度学习是二维图像目标检测及分类的重要方法,在介绍三维激光雷达点云特点的同时分析了点云深度学习的挑战,最后详细分析了三维点云深度学习在障碍物检测方面的研究现状以及发展趋势,并且介绍了自动驾驶领域的KITTI数据集和ApolloScape数据集。

vc++应用OpenGL技术实现动态雷达界面 基于vc的OpenGL技术实现的雷达界面，可以看到动态变化的扫描线及雷达余辉，如上图所示，这类界面有助于大家理解更复杂的OPENGL动画编程，为实现3d技术打下基矗

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设计的雷达式生命探测仪,运用三角波线性调频连续波雷达对目标进行检测,穿透能力强,结构简单,信号的处理也相对简单,发射功率较低(有利于本安化),采用Lab Windows/CVI进行系统软件显示的开发。通过实验表明,该生命探测仪能穿透50 cm墙厚的情况下探测12 m远的静止目标。

阐述了SSR的S模式应答信号与1090ES ADS-B系统的信号格式与特点，并对其进行了对比分析；针对这两种同频信号，提出了一种结合民航空管实际应用的区分方法。理论分析及仿真实验证明，该方法可较好地解决二次雷达S模式应答信号与ADS-B信号的甄别问题。

这个只是一点简单的OPengl测试代码，不是正式开发的代码，主要就是使用OPengl绘制雷达，和是雷达扫描余晖效果 有需要的可以参考一下，或许将实现更多功能