radar toolbox 包括用于设计、仿真、分析和测试多功能雷达系统的算法和工具。您可以从参考示例出发，实现机载、陆基、舰载和汽车雷达系统。radar toolbox 支持多个工作流，包括需求分析、设计、部署和现场数据分析。
借助雷达设计器，您可以采用交互方式在雷达方程级别执行链路预算分析和评估设计权衡。该工具箱包括发射机、接收机、传播通道、目标、干扰器和杂波的模型。您可以使用概率模型和 i/q 信号级别模型对不同抽象级别的雷达进行仿真。使用工具箱提供的信号和数据处理算法，您可以处理基于这些模型或基于雷达系统收集数据所生成的检测结果。您可以设计认知雷达，这种雷达能够在拥挤的射频共享频谱环境中工作。对于汽车应用，该工具箱支持在概率和物理级别对雷达传感器建模并仿真数据，包括微多普勒签名和目标列表。
对于仿真加速或快速原型，该工具箱支持生成 c 代码。
开始：
雷达应用
仿真用于汽车、监控和 sar 应用的多功能雷达。合成雷达信号以训练机器学习和深度学习模型进行目标和信号分类。
由雷达多径反射导致的重影。
多功能与认知雷达
为多功能雷达系统执行闭环雷达仿真。对响应环境条件的系统建模，使用波形选择、脉冲重复频率 (prf) 捷变、频率捷变和干扰减轻等技术。
在雷达覆盖范围内对机动目标进行自适应跟踪。
合成孔径雷达 (sar)
估计机载和星载应用的 sar 链路预算。仿真和测试聚束和带状图模式的成像算法。
雷达系统工程
仿真将需求与模型和测试联系起来的雷达架构。分析雷达链路预算。预测不同环境下的检测和跟踪性能。
雷达架构建模
借助 system composer，开发多功能雷达的架构，包括子系统组件化、可追溯性和基于需求的测试。
雷达方程的检测和跟踪统计量
使用雷达设计器在搜索和跟踪雷达方程中填充数据，从而探索各种设计。以交互方式可视化结果，比较设计选项。确定可检测性因子、受试者工作特征 (roc) 和跟踪器工作特征 (toc)，并生成距离-仰角-高度 (blake) 图。
环境和杂波
进行各类建模和分析，包括地面杂波和海杂波的雷达传播效应；空气、雾、雨、雪造成的大气衰减；以及透镜效应损失。使用植被类型和介电常量表征地面杂波，使用海况和介电常量表征海杂波。
雷达数据合成
进行各种设计，包括雷达传感器模型；信号、检测和轨道生成器；传播信道；杂波；目标雷达反射截面 (rcs)；以及微多普勒签名。为机载、陆基和舰载平台以及真值轨迹创建逼真的雷达场景。
雷达传感器模型：信号、检测和轨道生成器
在概率或物理抽象级别仿真雷达数据。要加快仿真，可以生成概率雷达检测和轨道，以测试跟踪和传感器融合算法。相对地，也可以使用保真度较高的物理仿真，从发射波形开始，到信号在环境中传播，再到目标反射信号，直至雷达接收信号。
仿真扫描雷达。
雷达场景：地面和海面模型
对地面和海面建模以生成跨不同抽象级别的雷达表面回波。评估表面遮挡对概率检测和接收到的 i/q 信号的影响。合成来自真实场景（包括具有自定义反射率图和散斑的表面模型）的雷达数据，，以测试和评估成像算法。
陆地和海洋的雷达场景。
雷达场景生成
为机载、陆基和舰载平台与目标创建逼真的雷达场景。仿真平台运动和方向，可以基于航点和轨迹，也可以基于惯性导航系统仿真。可视化并记录雷达场景的时间演变。
雷达系统的多目标场景。
雷达信号和数据处理
多功能雷达的波形库设计。开发在噪声和杂波中检测目标的算法。估计雷达目标的距离、角度和多普勒响应。对雷达回波进行聚类和多目标跟踪。
多功能相控阵雷达的搜索和跟踪调度
