雷达

日拱一卒之雷达接收机的性能指标雷达接收机的工作环境非常恶劣：它需要从巨大的发射脉冲泄露和强烈的杂波背景中，把极微弱的目标回波提取出来。

探讨雷达在智能家居与消费电子领域的应用在智能家居与消费电子领域，实现精准、可靠且无需接触的感知是提升产品智能化水平的关键。雷达技术，特别是毫米波雷达，在该领域的应用正展现出其独特的技术优势与不可替代性。以下将结合深圳市飞睿智能有限公司的产品资料，分析其优势并介绍一款适用的核心模组。

相机与激光雷达联合标定：如何选择高辨识度的参照物在自动驾驶、机器人与三维感知领域，相机与激光雷达是两种互补的核心传感器。联合标定的目标是获取两者之间的精确坐标变换关系，使来自不同传感器的数据能在同一坐标系下对齐，从而完成深度融合与感知任务。

原野风霜324

激光雷达（Lidar）介绍激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging），即激光探测和测距，又称光学雷达。在自动驾驶领域，激光雷达的作用类似人的眼睛，通过发射和接收反射回来的激光束对周围环境进行实时扫描，构建出高精度的三维点云图，为车辆提供精确的环境感知信息，从而帮助车辆做出安全、准确的行驶决策。与摄像头和毫米波雷达相比，激光雷达具有高精度、高分辨率、不受光照条件影响等优点，能够在复杂的交通场景中提供更为可靠的环境感知，是实现L3及以上自动驾驶不可或缺的核心技术。

跟踪导论（十二）——卡尔曼滤波的启动：初始参数的设置在《跟踪导论（七）》中阐述了卡尔曼滤波各参数的联动方式，即： x˙[n]=Fx^[n−1]（1）{\bf{\dot x}}\left[ n \right] = {\bf{F\hat x}}\left[ {n - 1} \right]（1）x˙[n]=Fx^[n−1]（1） M˙[n]=F⋅M^[n−1]⋅FT+g⋅q⋅gT（2）{\bf{\dot M}}\left[ n \right] = {\bf{F}} \cdot {\bf{\hat M}}\left[ {n - 1} \right] \cdot {

雷达调试5大核心思路：从理论到实战这次调试过程非常典型，涵盖了从雷达环境建模到信号处理算法实现的完整链路。为了方便你后续复盘和深入研究，我总结了以下 5 个关键的“核心思路”：

爱看书的小沐

【小沐学WebGIS】基于Cesium.JS绘制雷达波束/几何体/传感器Sensor（Cesium / vue / react ）Cesium.js 是一个开源的 JavaScript 库，专注于构建高性能的 3D 地理空间应用程序。它支持在浏览器中实时渲染全球地形、卫星影像、矢量数据及 3D 模型，并集成动态时间轴功能，适用于地图可视化、飞行模拟、灾害监测、智慧城市等领域。其核心特性包括：

【MATLAB雷达滤波代码】二维，单雷达跟踪与滤波。EKF融合雷达的距离、角度+目标IMU数据。附代码下载链接本MATLAB 代码实现了一个经典的二维雷达目标跟踪系统，采用扩展卡尔曼滤波 (EKF) 算法处理雷达的非线性观测数据（距离和角度）。

雷达信号处理中的CFAR技术详解好的，我来为您总结归纳雷达信号处理中的恒虚警（CFAR）技术，并提供一个基于MATLAB的实际用例。恒虚警率（Constant False Alarm Rate, CFAR）是一种自适应阈值目标检测技术，在雷达信号处理中用于从噪声和杂波背景中检测出目标回波。其核心思想是：无论背景噪声或杂波的功率如何变化，都保持虚警概率（）为一个预先设定的常数。

【matlabfilter例程】二维平面的雷达测角+测距目标跟踪，单个雷达，KF融合雷达和IMU数据。轨迹绘图、误差绘图输出。附代码下载链接原创代码，拒绝AI生成。未经允许，禁止翻卖简介：程序模拟了二维场景下单部测角测距雷达对运动目标的实时跟踪，并基于卡尔曼滤波（KF）实现对目标轨迹的融合估计。目标按“带加速度”的非匀速模型运动，而滤波器采用匀速运动模型，从而体现模型失配与滤波器补偿能力。雷达位于平面固定坐标处，每一帧输出带噪声的距离与方位角测量，程序将其转化为直角坐标作为观测输入。

Lidar调试记录Ⅱ之Ubuntu22.04+ROS2环境中编译Livox_SDK2ubuntu22.04（x64）、ROS2环境（ROS2安装）、官方仓库（Livox_SDK2包）Ubuntu ≥ 20.04

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）基于图像堆栈的低频超宽带SAR叶簇隐蔽目标变化检测论文题目：Low-Frequency Ultrawideband Synthetic Aperture Radar Foliage-Concealed Target Change Detection Strategy Based on Image Stacks

射频T/R组件？接收数字式T/R组件与数字式T/R组件？在现代射频系统中，T/R（Transmit/Receive）组件是连接天线阵列与信号处理单元的核心枢纽，其性能直接决定系统的探测精度、抗干扰能力与集成度。随着数字化技术的发展，T/R组件已从传统射频模拟架构演进为全数字化架构，形成了射频T/R组件、接收数字式T/R组件与数字式T/R组件三大技术形态。在《https://blog.csdn.net/m0_37751247/article/details/153978109?spm=1001.2014.3001.5501数字阵列雷达系统（四）——数字T/R组件

雷达系统设计学习：自制6GHz FMCW Radar国外大神自制6GHZ FMCW Radar开源项目: https://github.com/Ttl/fmcw3

60G毫米波雷达树莓派扩展板60G毫米波雷达树莓派扩展板尖端的 60 GHz 毫米波雷达附加组件，为 Raspberry Pi 4B 和 5 带来高精度感应。

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康谋自动驾驶

康谋方案 | 高精LiDAR+神经渲染3DGS的完美融合实践在自动驾驶时代奔涌向前的路上，仿真测试早已不再是可选项，而是验证智能驾驶系统安全性、鲁棒性和泛化能力的刚需，如何提升仿真测试的保真度已成为无法避免的重要话题。

源之缘-OFD先行者

基于WPF的雷达上位机系统开发实践现代雷达上位机系统通常需要实现以下核心功能模块：数据采集与解析支持多种通信协议（TCP/IP、UDP、RS422等）

普兰店拉马努金

【Canvas与雷达】点鼠标可暂停金边蓝屏雷达显示屏

傅里叶变换（对称美）冲浪时发现的有趣文章，学习自https://zhuanlan.zhihu.com/p/718139299