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秋招邻近，有一些读者向调皮哥咨询：去年校招找雷达方向的工作，被问了那些问题？
为了能够统一帮助到大家，调皮哥打算出一期文章，谈谈去年找工作的经历，主要是分享一些当时被问的问题，正好现在秋招也慢慢开始了，给大家做个参考。
其实，真要叫我详细写，那绝对是一本雷达书，但为了使得简单而又不失专业性，我打算只写专业名词，背后的原理请各位读者自行研究。
一. 雷达的基本功能方面内容（以FMCW毫米波雷达为例）
1.测距原理、距离分辨率、测距精度、最大探测距离（雷达方程）
2.测速原理、速度分辨率、测速精度、最大不模糊速度
3.测角原理、角度分辨率、测角精度、最大探测范围
上面这些概念的原理、公式以及具体的推导都要熟悉，一些参数由什么决定也要清楚，比如：
（1）距离分辨率仅仅和发射信号带宽有关
（2）产生速度模糊的原因、会带来什么影响，以及解决的算法有哪些？
（3）角度分辨率和目标的位置有什么关系？
（4）其他
雷达最基本的功能就是上面这三个，另外目标的高度也是根据角度的测量值转换得到的。因此，上述内容是每个研究雷达的人必须要掌握的，如果你对上面这些还不清楚，还有时间去好好理解这些理论。同时也可以阅读下面这篇入门文章：
万字长文干货 | 毫米波雷达信号处理入门教程（雷达初学者必读）
二、雷达信号处理链和数据处理链（以TI毫米波雷达为例）
- 测距算法
测距原理是最基本的理论，包含FMCW锯齿波测距原理、发射信号模型、接收信号模型、混频原理、中频信号模型、低通（带通）滤波、正交采样（IQ）的优缺点、FFT、FFT加窗和不加窗的区别和影响。
其中涉及到《数字信号处理》中的内容，主要有FFT、奈奎斯特采样定理、数字滤波器等内容。涉及到硬件的内容主要是天线、射频电路等，建议可以多了解一些。
在FMCW中测距过程这一系列操作其实叫做脉冲压缩，也叫做拉伸信号处理，或者去斜处理，具体内容可查阅《现代雷达系统分析与设计》。
其他诸如三角波调制目前用得不多，了解即可。
2. 静态杂波滤除
调皮哥之前总结并给大家分享了MTI、均值相消法、直接扣零法、圆拟合算法等，不明白的可以去查看公众号里的文章。我个人认为至少要掌握两种去除静态杂波干扰的算法，这样在面试的时候能够和面试官谈吐自如，气定神闲。这些算法都是比较简单的：
干货 | 圆拟合算法去除雷达信号中的直流分量干扰（含MATLAB代码和数据）
3.测角算法
测角算法是一个比较重要的领域，具体的内容可以查看《阵列信号处理》，其中对于测角算法进行了详细的分析。这里举几种常用或者我所了解到的算法吧。
（1）单目标测角算法，包含比相法和比幅法
（2）3D-FFT（基于距离速度谱矩阵）
（3）Bartlett等常规的波束形成算法
（4）超分辨DOA估计：MUSIC、Capon-BF、ESPRIT、贝叶斯、子空间拟合、最大似然算法、压缩感知算法等
（5）MIMO：MIMO原理和不足、 TDMA-MIMO（TDM-MIMO）优点，以及其他几种MIMO模式可以了解，如FDMA-MIMO、CDMA-MIMO、BFDA-MIMO、RDMA-MIMO、DDMA-MIMO等。
上述算法需要理解其原理、步骤、优缺点、使用场景等，最好是能够自己仿真分析其特点。比如说问你：
（1）MUSIC和Caopn-BF有什么区别？你应该怎么回答。
（2）除了TDMA-MIMO之外，还有其他的方案么？
注意：《阵列信号处理》、《现代雷达系统分析与设计》等雷达相关的资料都放在了【雷达开源资料库】中，可以自行下载：雷达开源资料库
4.相干积累与非相干积累
这里主要是需要了解对信噪比的影响，还需要会计算两种方式对信噪比的改善效果。
5. CFAR检测
（1）一维CFAR种类、原理以及优缺点，应用场景
（2）二维CFAR原理
（3）两次CFAR，比如距离速度谱、距离方位谱分别做两次一维CFAR，原理和优点，相对于二维CFAR来讲有什么优点。
注意：谈论到算法的优缺点时，主要是时间复杂度、空间复杂度，以及最后的表现效果等方面去回答，具体到应用上就是要仿真和工程实现上去回答。
干货 | FMCW雷达信号处理的二维CFAR（2D -CFAR）检测算法
6.峰值搜索
算法原理描述，以及明白为什么要进行峰值搜索，好处是什么？
7 .阵列通道校正方法
幅度校正和相位校正的原理和步骤，为什么要校正，不校正行不行？
8.多普勒相位补偿方法
方法原理描述，为啥要补偿，不补偿行不行，补偿后的效果如何？
9.测速算法
同上，不过要区分FMCW测速和脉冲雷达测速的区别。另外FMCW雷达和脉冲雷达测速的结果是相反的，即FMCW雷达目标远离速度为正，目标靠近速度为负，这一点要理解为什么会这样？
10. 解速度模糊算法
产生速度模糊的原因，影响以及采用什么方法解速度模糊，解速度模糊算法主要有中国剩余定理等，如果不太清楚可以查看TI的官方文档。
11. 聚类算法
聚类算法种类、原理、步骤、优缺点，雷达常用的聚类算法是DBSCAN，但不仅局限于DBSCAN，其他基于DBSCAN的算法只要性能和效果好，都可以采用。
12. 跟踪算法
卡尔曼滤波的优缺点、扩展卡尔曼滤波、关联算法、群目标跟踪算法等。卡尔曼滤波算法原理公式推导、步骤要能够用自己的话描述，每一个公式变量都要明白其中的含义，以及来龙去脉。
13.航迹处理算法
14.多传感器数据融合算法
（1）多部雷达数据融合
（2）雷达与激光、相机进行融合等
15.人工智能算法+雷达数据处理算法
智能雷达感知应用，比如深度学习、机器学习、神经网络等，可以多了解一些，不要求掌握，毕竟内容实在太多了。
三、脉冲雷达
- DBF
原理描述 - 脉冲压缩
原理描述、距离模糊原因、影响、消除办法 - MTI
原理描述 - MTD
原理描述、速度模糊原因、影响、消除办法 - 测角方法
同上 - CFAR检测
同上 - 聚类算法
同上 - 跟踪算法
同上 - 航迹处理算法
10.杂波图
掌握杂波图的原理以及使用方法。
11.SAR、ISAR、InSAR原理、算法、效果
如果你是做成像的，这部分的内容也需要你搞懂，主要是算法方面。成像算法也是属于雷达信号处理算法的一个分支，虽然雷达成像方向的就业面更窄，但也不排除没有人做。
四、应用方面
- 相控阵雷达原理
- 智能感知应用，如人员检测、呼吸心跳检测、微多普勒、SAR成像，以及车载雷达等等。这些方面主要是讲项目，就是给面试官讲述你自己在研究生期间所做的工作，其中你主要提炼项目的主要内容。比如：
（1）介绍一下你的项目做了什么、针对什么应用、市场前景如何？
（2）研究到了什么地步，和国内外其他企业的区别？
（3）有什么创新点，采用的算法有什么优势，为什么要用这种算法？
（4）讲述一些整个系统流程
（5）项目中的关键技术是什么？
（6）遇到什么难点，以及怎么去解决的？
（7）其他。比如针对某个技术细节询问你是如何理解的，这里需要你对该技术领悟很深，不管是来龙去脉，还要深入思考本质原因。举个例子，可能会被问到某个参数是如何设置的、为什么要这么设置、依据是什么、不这样设置会产生什么问题？
3.其他研究方向，比如军用雷达等，总而言之无论你研究什么，都要把你项目的内容讲清楚，无论是算法、软件还是硬件，有什么就讲什么，做什么就说什么。
五、其他技术细节内容
- 雷达的发射带宽和有效带宽区别。
- ADC采样率增加对信噪比的影响？
- ADC位数增加对信噪比的影响？
- 镜频分量产生的原因、带来的危害、消除的办法。
- 多部雷达干扰问题，以及解决办法。
6.其他还有很多，需要自己总结。
六、个人学习成果
1. 论文、专利、软著、竞赛、项目、获奖证书。个人建议能发论文还是要发，专利软著也要有一些，竞赛和项目都可以。
2.学习成绩。学习成绩还是要保持在中上等水平，虽然研究生课程不多，但也不要挂科。
3.四六级也都要过了。虽然工科似乎不那么看重这个，但是能够过尽量过，对自己看资料，读文献也有帮助。
4.学习能力。其实上面讲的都是过去的东西，未来的世界如何我们还不知道，学习能力是非常重要的。
最后需要大家明白一个事实，就是其实找工作也是分为三六九等的，这个区别最主要在于你的个人能力，而体现你个人能力的就是通过面试，所以自然是学的越多、懂得越多、对雷达理解得越透彻，对你越有帮助。
（1）如果你对雷达的基本原理有一些掌握，并做了一些相关的研究工作，那么可以找到一个中等待遇的工作，薪资在18K-21K（西安为例）。
（2）如果你对雷达有比较深刻的理解，并有丰富的实践经验和理论基础，那么应该是可以找到一个待遇不错的工作的，薪资在22K以上（西安为例）。
【结束语】
好了，上述仅为个人心得，仅供参考，不可完全参照这个模板去做。
因为雷达涉及到的面太多了，我并没有完全写出全部，只是写出了我熟悉的方面。雷达理论博大精深，这是毋庸置疑的，我们不可能学完所有雷达理论，所以不要害怕，要有信心，学完并熟练掌握上面这些没有个一年半载，那是不可能的。
另外也不要问调皮哥去哪里工作了、薪资是多少？这个比较私人的问题我一般不会回答，因为我的工作和你的工作之间没有关联，不用知道我的工作来确定你的工作，这个是没有参考性的，每个人都有自己的追求和想法。
另外，各种雷达的招聘信息在网上都有，同时调皮哥也会筛选一些好一些的发布在公众号上，给大家参考。
最后就是某些单位我可能不清楚，回答不了你的问题，最好的方式就是加入雷达群，因为里面各个研究所，比如南京14所、西安206、合肥38所等的人都有，也有一些民营企业的人在，比如华为、道通、承泰等，也有一些高校老师。他们都比我知道的更多，也更能够解决你的问题。
