MATLAB雷达基础算法工具箱发布 - 信号处理与滤波模块集成

资 源 简 介

该项目实现了一套完整的雷达数据处理算法库，包含回波处理、滤波与波束形三大模块，支持脉冲压缩、CFAR检测、PD测速、单脉冲测角等核心功能，适用于雷达信号仿真与实时处理应用开发。

详 情 说 明

MATLAB雷达基础算法工具箱（Radar-Basic-Algorithm Toolbox）

项目介绍

本项目实现了一套完整的雷达数据基础处理算法库，专为雷达信号处理、自适应滤波及阵列波束形成研究设计。工具箱整合了从原始回波处理到高级数据融合的完整处理链路，提供经过验证的标准化算法实现，适用于雷达系统仿真、算法性能评估与教学演示等多种场景。

功能特性

核心模块功能

• 回波数据处理模块：实现脉冲压缩、CA-CFAR恒虚警检测、PD测速（多普勒测速）、单脉冲测角等经典雷达信号处理算法
• 滤波与数据融合模块：提供常增益滤波、卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)等滤波算法，并基于KF和EKF实现贝叶斯组合(BC)和协方差组合(CC)两种数据融合方法
• 阵列信号处理模块：比较分析多种波束形成算法的输出信干噪比性能，包括最小功率无失真响应(MPDR)、采样矩阵求逆(SMI)、鲁棒自适应波束形成(RMI)、对角加载(DL)和子空间投影(SISP)算法

技术特点

• 基于雷达信号处理、自适应滤波算法和阵列波束形成技术
• 模块化设计，各算法可独立调用或组合使用
• 提供完整的性能评估指标与可视化输出

使用方法

1. 配置系统参数：设置雷达参数、滤波参数和算法参数
2. 准备输入数据：

- 原始雷达回波数据（复数信号序列） - 目标观测数据（距离、速度、角度等测量值） - 阵列天线接收信号（多通道复数数据）

1. 选择处理模块：根据需求调用相应的算法函数
2. 获取输出结果：

- 脉冲压缩后的距离像 - CFAR检测结果与目标参数估计 - 滤波后的目标状态向量（位置、速度等） - 数据融合后的目标轨迹 - 波束形成器的加权向量和OSINR性能分析 - 算法性能比较报告与可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存：8GB以上（处理大规模数据时建议16GB以上）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心处理流程，实现了雷达信号处理链路的完整演示。它具备回波数据生成与脉冲压缩处理能力，可执行恒虚警检测与目标参数提取，完成基于多种滤波算法的目标状态估计与数据融合，并对阵列波束形成算法进行系统的性能比较与可视化分析。该文件通过模块化调用展示了各算法的实际应用效果，为用户提供标准化的使用范例。