雷达系统仿真，如同在虚拟舞台上再现真实世界的雷达运作，通过计算机精准调控，寻求性能最优的解决方案。</
其核心优势在于经济性与灵活性。经济性体现在，仿真模型基于数学抽象，无需实物实验，大幅度降低了成本。通过反复的模型调整和参数优化，系统设计者在研发早期就能透彻理解其性能，从而缩短研发周期，节省资源。
灵活性则表现在，借助计算机软件，我们可以随心所欲地操控雷达参数、工作场景和电磁环境，实时探索最佳工作状态，这在实际环境中往往是难以企及的。
可重复性和可继承性是其关键特性。在现实中，复杂的环境条件和随机因素难以再现，而仿真则可以模拟各种因素，反复验证。同时，模块化设计的仿真系统，其子模块能轻松跨应用，提升研发效率。
1. 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. 信号级仿真</: 进一步深入，复现雷达信号的完整处理流程，包括发射、传播、回波、干扰处理等，提供精确的波形分析。虽然这要求复杂的数学模型和实验数据，但能提供极高的仿真精度。
自动驾驶雷达信号仿真</，例如在Matlab中，涉及的例程如FMCW雷达设计与模拟，以及4D成像MIMO雷达的仿真，是信号级仿真的重要实践。
3. 分布式交互仿真</: 针对模块间独立性和保密性，强调通过接口交互，每个模块独立运行。
4. 半实物仿真</: 实体设备与仿真系统结合，如在MATLAB 2023b中，与TI雷达的集成，提供更为真实的测试环境。
雷达探测目标的信号信息，如幅度、频率和相位，是仿真过程中的关键。尤其是幅度信息，涉及电磁衰减、散射和噪声等复杂现象，对理论知识和仿真技术的要求极高。通过仿真，我们得以深入理解并优化雷达的探测性能。