雷达探测项目仿真代码（Matlab代码实现）

news2024/11/16 21:35:23

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🍁🥬🕒摘要🕒🥬🍁

雷达探测是电磁威慑的重要组成。国外发达国家正从体系、平台、频段、架构、硬件、处理等方面开发新一代雷达技术。针对高超声速目标、弹道导弹、无人集群目标、隐身飞机等新型极高速、极隐身、极庞大目标，将以网络为基础，整合各类探测手段，实现对目标的全球预警、全程连续跟踪、全维协同精确打击，形成全域全时全维的体系化探测感知能力。对深空目标、临空目标、隐身目标、集群目标的探测研究新型威胁目标是驱动雷达探测技术前进的原动力之一，而新时期的新型威胁目标呈现“高、低、快、慢、小、隐、群”等特征。

✨🔎⚡运行结果⚡🔎✨

波束赋形方案仿真见compare_beamforming文件夹
比较CFAR算法性能通过蒙特卡洛方法比较svi-cfar算法优劣（单目标）,见SVI-CFAR文件夹
整体雷达系统的仿真见detection文件夹，先运行setConfig获取参数数据，然后运行radarDetection即可

💂♨️👨‍🎓Matlab代码👨‍🎓♨️💂

%SVI-CFAR算法仿真--杂波边缘
clc
clear all
N=24; %参考单元长度
M=1e7; %蒙特卡洛仿真次数
pfa=1e-3;
alpha=0.4;
beta1=10.87;
beta2=10.87;
Nt=12;
KVI=4.56;
KMR=2.9;
SNR_dB=10;
SNR=10.^(SNR_dB./10);
pd_svi=0;
pd_vi=0;
pd_s=0;
pd_so=0;
pd_go=0;
pd_ca=0;

for Nc=0:N
count_svi=0;
count_vi=0;
count_go=0;
count_ca=0;
count_so=0;
count_s=0;
for j=1:M
if(Nc<=N/2)
lambda=SNR;
u1=rand(1,Nc);%%xiu gai
u2=rand(1,N-Nc);
exp_noise(1:Nc)=log(u1)*(-lambda);
exp_noise(Nc+1:N)=log(u2)*(-1);

u=rand(1,2);
exp_target=log(u(1))*(-1);
else
lambda=SNR;
u1=rand(1,Nc);
u2=rand(1,N-Nc);
exp_noise(1:Nc)=log(u1)*(-lambda);
exp_noise(Nc+1:N)=log(u2)*(-1);
u=rand(1,2);
exp_target=log(u(1))*(-lambda);
end

完整代码：雷达探测项目仿真代码（Matlab代码实现）