1、雷达仿真系统的主要分类 功能级仿真/： 以雷达方程为基础，聚焦信号功率和信噪比，评估目标可探测性。例如，Matlab的radarDataGenerator函数，借助2022版本的功能，通过指标建模，初步评估FMCW远程雷达（LRR）的性能。
2、仿真方法包括数学模型、物理模型和分布式仿真，通过模拟不同环境下的雷达信号传播和干扰效果，验证和优化电子战策略。 雷达目标特性与环境建模 章节详细探讨了目标运动、RCS、极化特性、散射效应（如多径、地/海面影响）以及杂波统计模型，这些都是构建仿真系统的基础。
3、雷达系统设计MATLAB仿真教程详细介绍了雷达系统从理论分析到实际设计的全过程，以一个完整的案例作为教学的主线，每章都配有小型实例以加深理解。内容涵盖广泛，包括：首先，是对雷达基础知识的入门讲解，帮助读者建立起对雷达系统基本原理的认识。
众所周知，从珠穆朗玛峰北坡登顶要比南坡困难许多。尽管如此，在激光雷达领域华为依然选择了从北坡登顶，即通过研发面向乘用车的前装量产激光雷达产品，将这项技术最终带入每一辆车。12月21日，在历经四年多的打磨之后，华为正式对外发布了96线车规级高性能激光雷达产品和解决方案。
月22日，华为首次面向行业正式发布车规级高性能激光雷达产品和解决方案。华为融合感知产品部总经理段忠毅表示，激光雷达是解决连续自动驾驶体验的关键传感器，其带来的智能驾驶体验将远超任何一个已商用的智能驾驶系统。
月21日，华为首次面向公众正式发布车规级高性能激光雷达产品和解决方案，同一天，ARCFOX极狐HBT谍照曝光，而该车型也成为首个搭载了华为三个激光雷达方案的智能电动车。
然而，毫米波雷达有一个重大缺陷，就是无法识别静止物体。这个问题在2020年特斯拉的事故中得到了体现。当时，特斯拉的视觉方案并不像现在这样精良，毫米波雷达无法识别静止的障碍物。为了解决这个问题，2020年第一颗4D毫米波雷达诞生了。
也正是基于此背景，自动驾驶领域才分为了视觉派和激光雷达派这“立场鲜明”的两派，而马斯克和他的特斯拉则坚定不移地“站队”视觉派。 特斯拉的取舍 其实，弃用激光雷达，乃至如今弃用毫米波雷达，特斯拉做出如此选择的重要原因之一是为了实现更低的成本。
事实上，特斯拉对于雷达这种东西，一直都不感冒，甚至还相当的排斥，在5月底，特斯拉就高调宣布，Autopilot等驾驶辅助系统将取消毫米波雷达，未来在美国和加拿大市场生产的特斯拉Model Model Y的自动驾驶，将仅依靠摄像头来实现自动驾驶。