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《MATLAB通信雷达仿真资料包》

MATLAB通信雷达仿真资料包：从基础信号处理到工业级雷达通信一体化仿真，覆盖5G NR波形、MIMO雷达、目标检测与跟踪，提供可落地的工程代码与系统级验证方法

课程规模
图文体系
30个系统小节
总字数约 10.9 万字，配套7张动态热点交互图表、13张矢量图、19个表格
适宜人群
人群定位
有一定基础的开发者，想做项目实操和案例练习
需要项目参考、能直接上手仿真的初中级工程师
正在做通信或雷达相关开发，想补全仿真链路的人
资料特色
内容特色
30个可运行的MATLAB工程代码，从信号生成到系统级仿真全覆盖
每个章节都配有工程场景说明和参数配置思路，不是纯理论推导
包含OFDM、MIMO、CFAR、卡尔曼滤波等核心算法的完整实现与调试技巧
学习收获
落地结果
能独立搭建从信号生成到目标检测的完整雷达仿真链路
掌握5G NR PDSCH发射机与OFDM接收机的MATLAB实现
具备雷达通信一体化系统的仿真设计与性能评估能力
阶段 01 · 第 01-05 节

基础认知篇

基础认知篇：快速搭建MATLAB仿真工具链，理解信号生成、信道建模与调制解调的核心操

01
课程导论：MATLAB通信雷达仿真工具链与工程场景
  • 工程场景
  • 参数配置项
  • 模块边界收敛
配置
02
信号生成基础：正弦波、脉冲与线性调频信号构造
  • 线性调频信号构造
  • 通信波形
  • 参数配置项
参数
03
信道建模：AWGN与多径衰落信道仿真实现
  • AWGN
  • 实现加性高斯白噪声
  • 评估信噪比对信号的影
执行清单
04
调制解调：BPSK / QPSK / 16QAM基带链路搭建
  • BPSK
  • 构建完整调制解调链路
  • 性能取舍表
执行清单
05
脉冲压缩：匹配滤波器设计与距离分辨率分析
  • 匹配滤波器设计
  • 实现匹配滤波器进行脉
  • 分析线性调频信号的距
执行清单
阶段 02 · 第 06-10 节

核心机制篇

核心机制篇：深入雷达测距、多普勒处理与OFDM波形，掌握LS/MMSE信道估计算法

06
雷达测距：单脉冲回波检测与距离门设置
  • 单脉冲回波检测
  • 关键对象
  • 门限检测实现目标距离
执行清单
07
多普勒处理：慢时间维FFT与速度测量
  • 慢时间维FFT
  • 利用慢时间维FFT提
  • 实现目标径向速度测量
执行清单
08
OFDM基础：子载波映射与循环前缀插入
  • 子载波映射
  • 实现OFDM调制解调
  • 循环前缀对抗多径干扰
执行清单
09
G NR波形：参数集配置与PDSCH发射机仿真
  • 参数配置项
  • 生成PDSCH基带信
  • NR波形
配置
10
信道估计：LS与MMSE算法在OFDM接收机中的应用
  • 关键对象
  • 实现导频辅助的LS
  • 对比不同信噪比下的估
执行清单
阶段 03 · 第 11-15 节

工程实现篇

工程实现篇：实现MIMO信道、CFAR检测、波束形成与雷达通信一体化波形设计

11
MIMO信道：空间复用与预编码矩阵生成
  • 关键对象
  • 构建2x2
  • 实现ZF
执行清单
12
雷达目标检测：CFAR恒虚警率算法实现
  • CFAR恒虚警率算法
  • 实现CA-CFAR
  • 在噪声背景下设定自适
执行清单
13
阵列信号处理：均匀线阵波束形成与角度估计
  • 均匀线阵波束形成
  • 使用ULA模型实现常
  • FFT估计目标到达角
执行清单
14
MIMO雷达：正交波形设计与虚拟阵列合成
  • 正交波形设计
  • 设计正交波形实现MI
  • 合成虚拟阵列提升角度
执行清单
15
雷达通信一体化：共享波形与资源分配策略
  • 共享波形
  • 设计基于OFDM的雷
  • 实现同时测距
执行清单
阶段 04 · 第 16-20 节

调试验证篇

调试验证篇：用卡尔曼滤波做目标跟踪，结合USRP硬件在环验证，解决工程落地问题

16
目标跟踪：卡尔曼滤波在单目标场景中的应用
  • 卡尔曼滤波在单目标场
  • 实现线性卡尔曼滤波器
  • 轨迹平滑
执行清单
17
多目标跟踪：JPDA算法与航迹管理
  • JPDA算法
  • 实现联合概率数据关联
  • 处理多目标场景下的量
执行清单
18
雷达散射截面：点目标与扩展目标RCS建模
  • 关键对象
  • 使用Swerling
  • 分析检测概率
执行清单
19
干扰与抗干扰：窄带干扰抑制与脉冲压缩结合
  • 窄带干扰抑制
  • 实现频域陷波
  • 抑制窄带干扰对脉冲压
执行清单
20
硬件在环：USRP平台实时信号收发与验证
  • USRP平台实时信号
  • 连接USRP硬件
  • 回波采集
执行清单
阶段 05 · 第 21-25 节

高级专题篇

高级专题篇：探索深度学习辅助雷达分类、波形优化与系统级链路预算仿真

21
数据采集：雷达回波ADC量化与IQ不平衡校正
  • 雷达回波ADC量化
  • 模拟ADC量化过程
  • 实现IQ不平衡补偿算
执行清单
22
系统级仿真：雷达链路预算与探测范围评估
  • 雷达链路预算
  • 基于雷达方程计算最大
  • 性能取舍表
测算表
23
通信链路预算：5G NR下行链路覆盖与吞吐量仿真
  • NR下行链路覆盖
  • 执行步骤链
  • 评估5G
流程模板
24
波形优化：基于模糊函数的雷达波形设计
  • 最小代码模板
  • 性能取舍表
  • 操作清单
执行清单
25
深度学习辅助：CNN用于雷达目标分类与识别
  • CNN用于雷达目标分
  • 使用卷积神经网络对雷
  • 实现目标类型识别
执行清单
阶段 06 · 第 26-30 节

项目收束篇

项目收束篇：完成多传感器融合、代码优化与综合项目，输出可部署的雷达通信一体化系统

26
软件定义雷达：参数可配置的雷达信号处理链
  • 参数配置项
  • 关键对象
  • 软件定义雷达
配置
27
多传感器融合：雷达与通信数据的时间同步与融合
  • 通信数据的时间同步
  • 实现雷达
  • 融合测距
执行清单
28
性能评估：蒙特卡洛仿真与置信区间分析
  • 蒙特卡洛仿真
  • 编写蒙特卡洛仿真脚本
  • 统计误码率
脚本
29
代码优化：MATLAB Coder生成C代码与加速部署
  • 最小代码模板
  • 实现桌面或嵌入式加速
  • 执行步骤链
代码
30
综合项目：雷达通信一体化系统仿真与结果展示
  • 结果展示
  • 关键对象
  • 一体化系统仿真验证
执行清单