自动驾驶毫米波雷达（radar）鲁棒估计方法无论是之前的基本估计方法，还是一些先进的估计技术，我们都假设Automotive radar所接收到的回波都是我们感兴趣的目标回波，然而 ，实际的雷达所接收的回波中除了目标外，还存在道路及周围环境的回波信号。雷达中对于这些除了期望信号外的其他

目标检测：1幅海上SAR图像和1幅近海光学图像，选择其中一幅检测出图像上的舰船(包括停靠码头)目标。检测步骤图像裁剪：把原图裁剪成448*640的patch，检测每个小patch中的舰船目标。读取图像：读取每个图像，并将其转换为灰度图。为了方便处理边缘区域，用补零的方式对图像进行填

问题的引出：雷达目标检测雷达在接收到回波信号后，需要区分目标与噪声。目标检测方法的核心是阈值法。如果雷达回波大于阈值，则显示检测到目标，否则视为噪声。假设将当前单元的功率为\(Y\)，噪声功率为\(\mu\)，使用的阈值因子为\(\alpha\)，则：\[\begin{cases}\text{target}&Y\ge\al

目标检测雷达在接收到回波信号后，需要区分目标与噪声。目标检测方法的核心是阈值法。如果雷达回波大于阈值，则显示检测到目标，否则视为噪声。采用恒定阈值采用固定门限进行目标检测时可能会产生一定的虚警。虚警，没有目标时判断为有目标漏警，有目标时判断为没有目标因此，需要

   前段时间，在自己以前的博客有位网友说程序中的CA-CFAR的门限因子公式求错了，本来想按照网友给的公式直接修改。但又一想还是再找找看吧。看看资料上是怎么说的，在网上找了很多材料，对于CA-CFAR的阈值因子大都是给一个公式，并未给出详细的推导过程；后面又在书上找了相关的资料，但书

利用MATLABGUI设计平台，设计多算法雷达一维恒虚警检测CFAR可视化界面，通过选择噪声类型、目标类型、算法类型，手动输入相关参数，可视化显示噪声波形与目标检测的回波-检测门限波形图ID:94200670614830016

本文编辑：@调皮连续波，保持关注调皮哥，获得更多雷达学习资料和建议！大家好，我是调皮哥，今天继续给大家分享干货，助力大家轻松、快乐、有方向地学习雷达。本期文章是翻译《现代汽车雷达应用》的第五期，这本书我感觉将来会成为经典的，特别适合学习毫米波雷达的初学者，本书会全部翻译。虽然目前

1.算法描述发射信号为13位巴克码和线性调频混合调制的信号，线性调频的中心频率为30MHz，调频带宽为4MHz，每一位码宽为10微秒，发射信号的帧周期为1毫秒.该雷达具有数字化正交解调

1.算法描述       发射信号为13位巴克码和线性调频混合调制的信号，线性调频的中心频率为30MHz，调频带宽为4MHz，每一位码宽为10微秒，发射信号的帧周期为1毫秒.该雷达具

up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础巴克码序列是相位编码信号的一种，具有理想的自相关特性。巴克码的自相关函数的主峰和旁瓣均为底边宽度为2T

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进。