1、雷达方程相关函数详解

最新推荐文章于 2025-11-26 01:59:26 发布
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分类专栏： 雷达工具箱精要解析 文章标签： radareqpow radareqrng 雷达方程
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雷达方程相关函数详解

1. 引言

在雷达系统的设计与分析中，准确估算发射功率和最大探测范围是至关重要的。本文将详细介绍两个关键函数： radareqpow 和 radareqrng ，它们分别用于估算雷达所需的峰值发射功率和理论最大探测范围。

2. radareqpow 函数

radareqpow 函数用于根据雷达方程估算峰值发射功率。

2.1 语法 
Pt = radareqpow(lambda,tgtrng,SNR,tau)
Pt = radareqpow(lambda,tgtrng,SNR,tau,Name,Value)
2.2 描述
  • Pt = radareqpow(lambda,tgtrng,SNR,tau) ：估算在波长为 lambda 米的雷达工作时，为在距离为 tgtrng 米的目标处实现指定的信噪比 SNR （以分贝为单位）所需的峰值发射功率 Pt 。脉冲宽度为 tau ，目标的雷达截面积（RCS）为 1 平方米。
  • Pt = radareqpow(lambda,tgtrng,SNR,tau,Name,Value) ：通过一个或多个名称
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8、天线系统与雷达测距方程详解
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11-06
本文详细介绍了天线系统的基本类型及其性能分析方法，涵盖有限长度偶极子、环形天线、矩形与圆形孔径、喇叭天线以及多种阵列天线的建模与仿真，提供了基于Python和MATLAB的计算示例。同时深入解析了雷达测距方程的理论基础，包括赫兹偶极子的场分布、辐射功率、方向性与增益的推导，并扩展至搜索任务和双基地雷达等特殊场景。结合代码实现与实际问题分析，帮助读者掌握天线设计与雷达性能评估的关键技术，为雷达系统优化提供理论支持与实践指导。
雷达设计基础：雷达方程和测速、测距、测角原理
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雷达系统MATLAB仿真详解与实践
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06-04 1285
雷达仿真是利用计算机软件模拟雷达系统的工作过程。它的作用是减少物理原型的制造与测试成本，并可以在设计阶段预测系统的性能。在工业和军事领域，雷达仿真有着广泛的应用，例如在新雷达系统设计、信号处理算法开发和雷达系统性能评估中。脉冲信号是一种在很短的时间内达到峰值，随后迅速衰减到零或接近零的非周期性信号。它具有能量集中、瞬时性强等特点。在雷达系统中，脉冲信号通常用于激励雷达发射机，产生短而强烈的无线电波，以便探测目标。
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DuHz的博客
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本文详细介绍了雷达散射截面（RCS）的多种数值计算方法，涵盖精确方法如有限差分时域法（FDTD）、有限元法（FEM）和矩量法（MOM），以及近似方法如几何光学（GO）、物理光学（PO）、几何衍射理论（GTD）和一致衍射理论（UTD）。文章深入解析了各类方法的原理、特点、适用场景及优缺点，并通过公式推导与流程图展示了关键计算过程。最后对比了不同方法的性能，提供了根据目标尺寸、精度需求和计算资源选择合适算法的指导原则，为雷达系统设计与电磁散射分析提供了全面的技术参考。
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Lua非空判断方法[源码]
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JS表格转Excel实现[可运行源码]
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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
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本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
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11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
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