基于matlab模拟RADAR预警雷达

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机 

⛄ 内容介绍

预警雷达是一种非常重要的技术，它可以及时发现并预警各种潜在的危险和威胁。它在军事、航空和气象等领域的应用已经得到了广泛的认可和使用。预警雷达的存在为我们提供了更安全和可靠的环境，对于保护人民的生命和财产具有重要意义。

⛄ 部分代码

​function displayTargets(handles,mode)​placeLegend = 0;switch mode    case 'in diffrent figure'        if ishandle(handles.targetsFigure)            if strcmp(get(handles.targetsFigure,'tag'),'targets')                figure(handles.targetsFigure);            else                handles.targetsFigure = figure('tag','targets');            end        else            handles.targetsFigure = figure('tag','targets');        end        hAxes = gca;        placeLegend = 1;    case 'in radar display'        hAxes = handles.miniDisplay;end​hold (hAxes,'off');h = [-1 ; -1];for n=1:length(handles.Targets)    v = handles.Targets(n).v;    cor = handles.Targets(n).XY;    RCS = handles.Targets(n).RCS;    h(1) = quiver(hAxes,cor(1),cor(2),v(1),v(2),100,'color','b','linewidth',2,'marker','X','MarkerSize',5*RCS);    hold(hAxes,'on');endfor n=1:length(handles.mountains)    cor = handles.mountains(n).XY;    h(2) = plot(hAxes,cor(1),cor(2),'^k','MarkerFaceColor','k');    hold(hAxes,'on');end​plot(hAxes,0,0,'+g','MarkerSize',20,'LineWidth',5);set(hAxes,'xlim',[-100 100]*1e3, 'ylim', [-100 100]*1e3);axis (hAxes,'equal');grid on;set(hAxes,'layer','bottom');​ind = find(ishandle(h));legendStr = {'Planes' ; 'Mountains'};if placeLegend    plotDistLines(hAxes,8);    h=legend( h(ind), legendStr{ind} ,'FontSize',7,'boxoff' );    f = findobj(h,'type','text');    set(f,'FontSize',7);else    plotDistLines(hAxes,6);        % removing the ticks...    set(hAxes,'xtick',[],'ytick',[]);end​

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]张永贵,李航蔚,谢洪途.基于MATLAB的预警雷达探测性能仿真研究[J].通讯世界, 2018(9):2.DOI:CNKI:SUN:TXSJ.0.2018-09-200.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合