雷达信号检测时域算法原型MATLAB代码，能够检测出信号相关参数

以下是一个基于MATLAB的雷达信号检测时域算法原型代码，可用于检测信号的相关参数：

close all; clear all; clc;

% 载入示例信号数据
load('radar_signal.mat');

% 定义常量
c = 3e8;    % 光速(m/s)
fs = 2e6;   % 采样率(Hz)
T = 1/fs;   % 采样时间(s)

% 预处理信号数据
signal = signal / max(abs(signal));  % 幅值归一化
N = length(signal);                 % 信号长度
t = (0:N-1)*T;                      % 时间轴
df = fs/N;                          % 频率分辨率(Hz)
f = (-fs/2:df:fs/2-df)';            % 频率轴

% 计算信号的时域相关参数
rx_time = xcorr(signal, signal);        % 自相关函数
[~, locs] = findpeaks(rx_time, 'SortStr', 'descend', 'NPeaks', 1);  % 找到自相关函数峰值位置
tau = t(locs);                          % 时延(s)
range = tau * c/2;                      % 距离(m)
doppler_freq = f(locs);                 % 多普勒频率(Hz)

% 绘制信号时域相关参数图像
figure;
subplot(3, 1, 1);
plot(t, signal);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Radar Signal');

subplot(3, 1, 2);
plot(t, rx_time);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Autocorrelation');
title('Autocorrelation Function');

subplot(3, 1, 3);
plot(range, abs(fftshift(fft(rx_time))));
xlabel('Range (m)');
ylabel('Magnitude');
title('Range Profile');

figure;
plot(f, abs(fftshift(fft(signal))));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('Frequency Spectrum');

fprintf('时延: %.3f s\n', tau);
fprintf('距离: %.3f m\n', range);
fprintf('多普勒频率: %.3f Hz\n', doppler_freq);

代码会首先载入一个MATLAB文件`radar_signal.mat`，该文件包含了一个示例雷达信号数据`signal`。然后，代码会进行一些预处理步骤，如幅值归一化、计算采样率和频率分辨率等。接下来，代码会计算信号的自相关函数，找到自相关函数的峰值位置，并据此计算出信号的时延、距离和多普勒频率等相关参数。最后，代码会绘制信号的时域相关参数图像，并输出相关参数的值。

需要注意的是，这只是一个原型代码，可能需要根据具体的应用场景进行修改和优化。