在现代雷达技术中，脉冲雷达因其在测量目标速度和距离方面的优势而广泛应用于军事、航空和航海等领域。基于MATLAB的脉冲雷达测速测距程序的开发，对于雷达系统的研究人员和工程师来说，不仅能够提供一个有效的工作平台，还能够加速仿真测试和算法验证的过程。 MATLAB作为一种高性能的数值计算和可视化软件，提供了丰富的工具箱和函数库，使得开发复杂的雷达信号处理算法变得更加容易。脉冲雷达测速测距程序的核心算法通常包括雷达信号的发射、接收、以及目标检测和参数估计等步骤。在这一过程中，通过对雷达回波信号的处理，可以提取出目标的距离和速度信息。 在实现脉冲雷达测速测距的MATLAB程序时，通常需要考虑以下几个关键环节： 1. 雷达信号模型的建立：需要构建出符合实际物理过程的雷达信号模型，包括发射信号、目标反射信号以及噪声等。这些信号模型的准确性直接影响到后续参数估计的准确性。 2. 脉冲压缩处理：脉冲雷达通常使用脉冲压缩技术来提高距离分辨率。在MATLAB中，可以通过匹配滤波器或傅里叶变换等方法实现脉冲压缩。 3. 目标检测：在处理回波信号后，需要使用适当的检测算法来确定是否存在目标。常见的检测算法有恒虚警率（CFAR）检测器、滑动窗检测法等。 4. 参数估计：一旦检测到目标，就需要估计其距离和速度。这通常涉及到多普勒效应和时间延迟的计算。 5. 结果的可视化：将计算得到的距离和速度信息以三维图像的形式呈现出来，能够直观地观察到目标的位置和运动状态。 在具体实现上，MATLAB程序中会涉及到信号处理工具箱中的多种函数和算法，如filter函数用于滤波、fft函数用于快速傅里叶变换、corr函数用于计算相关性等。同时，程序中也可能会用到自定义的算法来完成特定的信号处理任务。 此外，考虑到安全性，压缩包中的“1748171595资源下载地址.docx”文件可能包含了获取更多资源的地址链接，而“doc密码.txt”文件则可能包含打开某些文档的密码。这些文件虽然对于理解程序的具体内容和功能不是直接必需的，但它们可能对完整了解整个项目的资源分配和数据保密措施有所帮助。 基于MATLAB实现脉冲雷达测速测距程序不仅是雷达技术研究的一个重要方向，也是实践MATLAB信号处理能力的有效途径。通过这样的程序，可以有效地进行雷达系统的仿真测试，并对实际应用中的雷达系统性能进行评估和优化。

代码提供了一个车载毫米波雷达经典的TDM-MIMO的发射模式下，发射chirp形式信号的原始信号生成的模板/框架。

"（林茂庸著）雷达信号理论的MATLAB"，全套MATLAB代码

车载毫米波雷达信号处理中的模糊问题相对应的代码和数据，包括文章中的一些仿真说明以及实验数据及其解析和分析代码。

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雷达信号处理，应用matlab实现卡尔曼滤波

MTI 对消器的matlab实现 三种对消器的实现：单延迟线对消器，双延迟线对消器，反馈延迟线对消器 根据对消器的实现框图，推导出系统的冲激响应，然后得出其频域特性，根据频域表达式，用matlab绘制出幅频特性。

此示例演示如何使用多对象跟踪器跟踪城市环境中的各种无人机 （UAV）。可以使用基于在线提供的建筑物和地形数据的对象创建场景。然后，使用激光雷达和雷达传感器模型生成合成传感器数据。最后，使用各种跟踪算法来估计场景中所有无人机的状态。

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