【雷达检测】基于复杂环境下的雷达目标检测技术附Matlab代码

本文探讨了雷达信号处理中的恒虚警检测技术,特别是杂波图CFAR处理在复杂环境下的应用,以提升目标检测性能。通过MATLAB仿真展示了CA-CFAR算法在雷达数据立方体上的应用,包括速度、范围和角度的视图,为雷达杂波抑制提供了深入理解。

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⛄ 内容介绍

本文是基于某雷达信号处理机中恒虚警检测部分提出的,主要是在杂波干扰和噪声环境中采取恒虚警处理提高目标检测性能.雷达目标恒虚警检测技术可以划分为空域CFAR处理和杂波图CFAR处理,是雷达信号处理机中的重要算法,而杂波图检测技术通常用于空域变化比较剧烈的杂波环境中,能够有效地提高目标检测性能,因此获得广泛应用.本文主要针对雷达杂波抑制对杂波图恒虚警检测算法进行了研究.

⛄ 完整代码

clear all

clc;

close all;

%% Radar Specifications 

% *%TODO* :

%display the CFAR output using the Surf function like we did for Range

%Doppler Response output.

figure('Name', 'CA-CFAR过滤RDM')

surf(doppler_axis,range_axis,CUT);

colorbar;

title( 'CA-CFAR过滤RDM曲面图');

xlabel('速度');

ylabel('范围');

zlabel('归一化幅度');

figure('Name', 'CA-CFAR过滤范围')

surf(doppler_axis,range_axis,CUT);

colorbar;

title( 'CA-CFAR过滤RDM曲面图');

xlabel('速度');

ylabel('范围');

zlabel('归一化幅度');

view(90,0);

figure('Name', 'CA-CFAR过滤速度')

surf(doppler_axis,range_axis,CUT);

colorbar;

title( 'CA-CFAR过滤RDM曲面图');

xlabel('速度');

ylabel('范围');

zlabel('归一化幅度');

view(0,0);

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]魏鑫, 魏俊杰, 柏佳. 低空复杂环境下雷达目标检测的Matlab算法实现[J]. 无线互联科技, 2019, 16(17):2.

[2]毛云. 雷达杂波图CFAR检测算法研究及实现[D]. 西安电子科技大学.

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雷达目标检测技术是在复杂环境中应用广泛的一种技术。通过使用雷达设备,我们可以探测和识别环境中的各种目标。在复杂环境中,由于存在大量的噪声和干扰,目标检测变得更加困难。以下是利用Matlab实现雷达目标检测的一般步骤。 首先,我们需要从雷达设备中获取回波信号数据。这些数据通常以离散时间点和强度值的形式表示。可以使用Matlab中的信号处理工具箱,对数据进行滤波和预处理,以去除噪声和干扰。 接下来,我们可以使用一些目标检测算法来分析预处理后的数据。其中一个常用的算法是常规目标检测算法,它基于信号强度的变化来检测目标。该算法比较输入信号的强度与预定义的阈值,以确定是否存在目标。 另一个常用的目标检测算法是基于概率模型的算法,如贝叶斯检测算法。该算法通过建立目标和噪声的概率模型,然后使用贝叶斯准则进行目标检测。 此外,还可以使用一些机器学习算法来实现目标检测。例如,可以使用支持向量机(SVM)或卷积神经网络(CNN)来识别不同类型的目标。这些算法利用已知目标的特征和标签进行训练,然后在实时数据中进行目标检测。 最后,可以通过将目标检测结果与地或其他传感器数据进行集成,进一步提高目标检测的准确性和鲁棒性。 综上所述,基于复杂环境下的雷达目标检测技术可以利用Matlab的信号处理和机器学习工具箱来实现。通过数据预处理、常规检测算法、概率模型或机器学习算法,我们可以有效地检测和识别复杂环境中的雷达目标。
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