今天看了点SystemVue里的雷达仿真的例子

看了点雷达仿真的例子，也没有太深入，简单总结一下。

雷达仿真，从顶层面上来看，主要包括这么几项：

• 发射信号的生成

• 发射天线

• 目标回波

• 接收天线

• 拍频提取

• 数字信号处理

当然，每一项深入进去，也还是相当复杂的。

比如说发射信号的生成，除了需要了解各种波形之外，当然还需要发射机的加持。

发射天线，是用来模拟发射天线。天线的方向图可以导入用户自定义的方向图，也可以根据天线尺寸和孔径分布函数来计算。

孔径分布函数呢，在help文件中，表示有Uniform,Cosine,Parabolic,Triangle，Taylor等。这个让我想起来，当年研究生放过一点点波导缝隙天线阵列，然后每个阵列需要通过下面的波导，通过耦合的方式给馈电，也是需要按照Taylor函数来优化馈电网络，具体怎么优化，优化什么，不记得了。

所以猜想，这边孔径分布函数，应该也是针对阵列天线来说的吧。

目标回波，是用来模拟目标反射回来的信号，多个目标回波可以叠加起来，来模拟多个目标时反射回来的信号。

接收天线，是用了模拟接收天线。和发射天线一样，天线的方向图可以导入用户自定义的方向图，也可以根据天线尺寸和孔径分布函数来计算。

拍频提取，其实是一个接收机的意思，把接收到的信号和本振混频，从而得到拍频信号。

接着就是对拍频信号，进行数字信号处理。

在数字信号处理中，除了FFT之外，还有一个CFAR模块。

看了一些资料，CFAR有点自适应的意思，可以使用自适应阈值而不是固定阈值来判断目标。自适应阈值可以根据环境噪声和干扰的水平进行调整，从而保证一个相对稳定的误报率。

在[2]中，大概介绍了一下"Cell Averaging CFAR"，步骤大概如下：

同时博主还给了CFAR的代码的地址。寻着过去，下载下来，然后喂给gpt，借助gpt理解了一下那段代码，和上图中所示的步骤差不多。

参考文献：

[1] Mark A. Richards,Fundamentals of Radar Signal Processing

[2]https://www.youtu be.com/watch?v=wzrfgTOhXLA&list=PLxC4LYGYcMqmPDEr8E8AlktQPcuHx4izm&index=6