1、这部著作分为14个章节，首章是概览，接下来的8章详尽探讨了雷达信号处理技术，涵盖了理论与设计的方方面面。从第11章至第14章，聚焦于雷达数据处理技术，同样包含了深入的理论与实用的设计方法。
2、雷达信号处理必须应对海量信息，实时高效，且能在复杂环境中保持鲁棒性。这需要良好的杂波抑制、目标能量收集能力，以及空间搜索、分辨能力的提升，如脉冲压缩、合成孔径等技术的应用。
3、射频与接收处理： 脉冲压缩技术配合发射脉冲形状匹配，确保信号到达时间的精确测量和干扰减少。射波形FIR功能通过FFT高效处理接收数据，与发射脉冲频谱匹配。
4、此外，学习雷达图像处理，包括雷达图像成像技术、目标检测与跟踪、雷达数据融合和目标分类等内容。最后，熟练掌握数学知识，包括概率论、数理统计、线性代数、波动理论和最优化理论等，这些都是雷达信号处理的基础。随着技术的发展，雷达信号处理越来越多地采用机器学习和人工智能技术。
5、雷达数字信号处理通常采用两种处理方法：信号流和指令流。信号流是信号按顺序输入，形成连续处理流程，适合采样速度高且功能相对简单的系统。而指令流则是在执行完一条指令后才执行下一条，适用于采样速度较低但功能复杂的设备。在处理过程中，数据结构的位数对精度有直接影响。
1、激光雷达应用于汽车感知时，具有测量精度高、响应时间短、抗干扰能力强的优势。激光雷达技术在无人驾驶汽车领域十分广泛。在科技发展的基础下，随着激光雷达的性能越来越强，成本不断降低，无人驾驶汽车领域的运用将更加广泛。
2、军事领域激光雷达的主要应用包括战场侦察、大气环境探测、跟踪及火控、水下探测、以及综合辅助应用等方面。未来，激光雷达在军事领域的研究工作将集中于探索新体制激光雷达、增大激光雷达作用距离、多传感器集成和多功能一体化设计，以及发展全固态化高效激光辐射源等方向。
3、多传感器融合：激光雷达扫描仪可能会与其他传感器进行融合，如相机、惯性导航系统等，实现更全面的环境感知和数据采集。结语：激光雷达扫描仪作为一种高精度、高效率的测量工具，拥有诸多优势，并在各个领域得到广泛应用。随着科技的不断进步，激光雷达扫描仪的发展前景十分广阔。
雷达SAR成像仿真在诸多领域中扮演着关键角色，如系统设计、成像质量评估、目标检测、教育培训以及环境监测等。本文将通过Matlab代码，深入探讨LFM信号的仿真、带点目标的SAR成像，以及数据处理后的真实成像。
SAR成像有多种工作模式，包括正侧视SAR（正束中心指向与飞行航线夹角），斜视SAR和前视SAR。其中，正侧视SAR在机载和星载遥感广泛应用，大斜视和前视SAR则是近年来的研究热点。
SAR成像采用多种工作模式，如正侧视SAR， 斜式SAR和前视SAR。其中，正侧视SAR在机载和星载遥感测绘等领域广泛应用，而大斜视和前视SAR是近年来的研究热点。本文通过MATLAB实例讲解正侧视SAR的仿真实例，具体算法可参考相关文章。 基本介绍此示例演示如何使用线性FM波形构建带状图SAR系统。