📡 FMCW 雷达信号处理教科书级仿真平台

完整链路逐模块实现 · MATLAB 纯基础函数实现 · 教学与工程双场景可复现支持 FMCW 主链路 + 脉冲多普勒 + 相参/非相参积累对比

📌 为什么选择本仿真平台？

想讲清楚雷达处理链路时，常见问题是“公式和代码脱节、模块耦合重、结果不稳定、图像不好复现”。 本平台围绕 可解释、可运行、可验证 设计，主打从信号到点云的完整闭环。

🎯 核心价值

🔬 学术研究价值

• • 链路完整：FMCW 主处理、脉冲多普勒、积累增益三条演示链路并存。
• • 公式可对齐：关键相位项、FFT 维度、CFAR 门限均可映射到标准雷达信号处理表达。
• • 教学友好：一键脚本生成 8 类关键图，适合课堂讲解与实验报告。
• • 参数集中化：default_config.m 管理关键系统参数，便于敏感性分析。

💼 工程应用价值

• • 模块解耦：config/core/processing/utils/tests 清晰分层。
• • 结果可复现：输出目录按时间戳归档，便于版本对比与追踪。
• • 易集成：函数接口统一，便于接入更大链路级仿真工程。
• • 质量可控：静态检查与冒烟检查可快速评估当前版本可运行性。

⚡ 技术亮点

🏗️ 完整模块架构

RadarSignal/ ├── README.md ├── Plan.md ├── 项目文档.md ├── docs/ │   ├── 算法文档.md │   └── 代码文档.md └── matlab/     ├── run_demo_all.m                    # 一键运行入口     │     ├── config/     │   └── default_config.m              # 统一配置中心     │     ├── core/     │   ├── generate_fmcw_chirp.m         # FMCW 发射信号生成     │   ├── simulate_fmcw_scene.m         # IF 场景建模与噪声注入     │   └── build_data_cube.m             # 三维 Data Cube 组织     │     ├── processing/     │   ├── range_doppler_fft.m           # 距离-多普勒处理     │   ├── angle_estimation_fft.m        # 阵元维角度估计     │   ├── cfar_2d_ca.m                  # 二维 CA-CFAR     │   ├── build_point_cloud.m           # 检测点 -> 点云映射     │   ├── pulse_doppler_demo.m          # 脉冲多普勒演示     │   └── coherent_integration_demo.m   # 相参/非相参积累对比     │     ├── utils/     │   ├── make_output_dir.m             # 输出目录管理     │   ├── save_figure_auto.m            # 图像自动保存     │   └── plot_helpers.m                # 绘图风格设置     │     ├── tests/     │   └── run_static_checks.m           # checkcode + 冒烟检查     │     └── outputs/         └── radar_demo_YYYYMMDD_HHMMSS/   # 结果归档目录

📊 关键结果实测（默认参数）

数据来源：Plan.md 中 Gate E 修复后验证记录。

💻 核心代码展示

🔥 多目标 IF 建模（simulate_fmcw_scene.m）

% 距离拍频与多普勒频移 f_r = 2 * slope * R / c; f_d = 2 * v / lambda; % 快时间相位项（range beat） % 与“保留正频半谱”策略一致，采用正拍频符号 phase_fast = 2 * pi * f_r .* t_fast; % 慢时间相位项（doppler） phase_slow = 2 * pi * f_d .* t_slow; for p = 1:num_ant     phase_ant = 2 * pi * ((p - 1) * d * sin(theta) / lambda);     phase_nd = phase_slow + phase_const + phase_ant;     phase_2d = bsxfun(@plus, phase_nd(:), phase_fast);     target_if = amp * exp(1j * phase_2d);     ... end

🚀 二维 CA-CFAR 检测（cfar_2d_ca.m）

num_total = (2 * win_r + 1) * (2 * win_d + 1); num_guard = (2 * gr + 1) * (2 * gd + 1); num_train = num_total - num_guard; alpha = num_train * (pfa^(-1 / num_train) - 1); for r = r_start:r_stop     for d = d_start:d_stop         block = rd_power((r - win_r):(r + win_r), (d - win_d):(d + win_d));         guard = rd_power((r - gr):(r + gr), (d - gd):(d + gd));         noise_sum = sum(block(:)) - sum(guard(:));         noise_mean = noise_sum / num_train;         threshold = alpha * noise_mean;         thr_map(r, d) = threshold;         snr_db = 10 * log10(rd_power(r, d) / (noise_mean + eps));         if rd_power(r, d) > threshold && snr_db >= cfar_cfg.min_snr_db             det_mask(r, d) = true;         end     end end

🎬 一键运行

cd('D:/10_存储库/OneDrive/15.代码归档/01.施工中/RadarSignal/matlab'); run_demo_all;

cd('D:/10_存储库/OneDrive/15.代码归档/01.施工中/RadarSignal/matlab/tests'); report = run_static_checks(); disp(report);

输出预览

[RadarSignal] 输出目录: .../matlab/outputs/radar_demo_20260306_082736 [RadarSignal] 演示完成，输出已保存。 [RadarSignal] 图像与结果文件：.../radar_demo_20260306_082736 输出文件（共17个）:   - 01~08 图像: 每类各 1 份 PNG + 1 份 FIG   - results.mat: cfg/cube/RD/CFAR/pointcloud/pd/ci 等关键结果

处理流程总览 ┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐ │  chirp生成 -> IF建模 -> Data Cube -> Range FFT -> Doppler FFT │ │            -> Angle FFT -> 2D CA-CFAR -> 点云映射             │ └───────────────────────────────────────────────────────────────┘

示例输出图（默认参数）：

🖥️ 运行环境

• • MATLAB 版本：R2020a 或更高版本（建议 R2025b 及以上）
• • 依赖工具箱：无强依赖（核心流程使用基础 MATLAB 函数）
• • 操作系统：Windows / Linux / macOS 均可

🛒 获取方式