雷达专业的学生应该学习以下软件：

MATLAB

用途：MATLAB是一种强大的科学计算软件，广泛用于雷达系统的仿真建模和分析。它提供了丰富的工具箱，包括雷达信号处理、目标检测与跟踪、波束形成等方面的工具。

建议：MATLAB具有简单易用的界面和强大的数值计算能力，适合快速开发和测试雷达算法。

Python

用途：Python是一种简单易学的编程语言，被广泛应用于科学计算和数据分析领域。Python具有丰富的库和模块，可用于雷达信号处理、数据可视化和机器学习等方面。

建议：Python的简洁语法和强大的功能使其成为许多雷达系统开发的首选。

C/C++

用途：C/C++是一种常用的编程语言，具有高效的性能和较低的资源消耗，适用于实时的雷达信号处理和控制算法的开发。许多雷达系统的驱动程序和控制软件都是用C/C++编写的。

建议：C/C++适合对实时性要求较高的应用场景，能够提供较高的计算效率和灵活性。

LabVIEW

用途：LabVIEW是一种图形化编程环境，适合进行快速原型设计和系统集成。对于雷达应用，LabVIEW可以用于雷达信号处理、数据可视化、实时控制等。

建议：LabVIEW适合需要快速开发和直观界面设计的项目。

IDL

用途：IDL（Interactive Data Language）是一种用于雷达数据处理和分析的专业软件，常用于雷达图像处理和目标识别等任务。

建议：IDL适合需要处理大量雷达数据并进行复杂分析的应用。

ENVI

用途：ENVI（Environment for Developing Kiosk-based Image Analysis Applications）是一种用于图像处理和分析的软件，常用于雷达图像的查看和处理。

建议：ENVI适合需要图像处理和可视化的应用。

CUDA

用途：CUDA是一种并行计算平台和编程模型，可用于利用GPU进行高性能计算。对于雷达信号处理中的大规模数据处理和算法加速，CUDA提供了一种高效的编程方式。

建议：CUDA适合需要高性能计算的应用，能够显著提高计算速度。

PySAR

用途：PySAR是一个专门用于处理合成孔径雷达（SAR）数据的开源工具包，主要用于处理卫星雷达图像，进行地表形变监测、地震形变分析等工作。

建议：PySAR适合需要处理和分析SAR数据的应用。

这些软件工具涵盖了雷达信号处理、数据分析、系统仿真和控制等多个方面，能够帮助雷达专业的学生更好地掌握专业知识和技能。建议学生根据具体的学习目标和项目需求，选择合适的软件进行学习和实践。