雷达信号处理基本流程
雷达系统中的信号处理技术
雷达系统中的信号处理技术摘要本文介绍了雷达系统及雷达系统信号处理的主要内容，着重介绍与分析了雷达系统信号处理的正交采样、脉冲压缩、MTD和恒虚警检测几种现代雷达技术，雷达系统通过脉冲压缩解决解决雷达作用距离和距离分辨力之间的矛盾，通过MTD来探测动目标，通过恒虚警〔CFAR〕来实现整个系统对目标的检测。
关键词雷达系统正交采样脉冲压缩MTD 恒虚警检测1雷达系统概述雷达是Radar〔Radio Detection And Ranging〕的音译词，意为“无线电检测和测距”，即利用无线电波来检测目标并测定目标的位置，这也是雷达设备在最初阶段的功能。
雷达的任务就是测量目标的距离、方位和仰角，还包括目标的速度，以及从目标回波中获取更多有关目标的信息。
典型的雷达系统如图1，它主要由雷达发射机、天线、雷达接收机、收发转换开关、信号处理机、数据处理机、终端显示等设备组成。
图1雷达系统框图随着现代电子技术的不断发展，特别是数字信号处理技术、超大规模集成数字电路技术、电脑技术和通信技术的告诉发展，现代雷达信号处理技术正在向着算法更先进、更快速、处理容量更大和算法硬件化方向飞速发展，可以对目标回波与各种干扰、噪声的混叠信号进行有效的加工处理，最大程度低剔除无用信号，而且在一定的条件下，保证以最大发现概率发现目标和提取目标的有用信息。
雷达发射机产生符合要求的雷达波形，然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去，遇到目标后，电磁波一部分反射，经接收天线和收发开关由雷达接收机接收，然后对雷达回波信号依次进行信号处理、数据处理，就可以获知目标的相关信息。
雷达信号处理的流程如下：图 2 雷达信号处理流程2雷达信号处理的主要内容雷达信号处理是雷达系统的主要组成部分。
信号处理消除不需要的杂波，通过所需要的目标信号，并提取目标信息。
内容包括雷达信号处理的几个主要部分：正交采样、脉冲压缩、MTD和恒虚警检测。
正交采样是信号处理的第一步，担负着为后续处理提供高质量数据的任务。
雷达侦察的信号处理
从任一PDWi,j起，如能其后出现N个连续的周期 都能与某雷达信号的tPRI特征相符合，则此PDWi,j 便被作为该雷达的一个分选脉冲；如果在T时间内
的分选脉冲数多于检测门限V，便判为该雷达存
在，否则为不存在。——动态关联法
20
如果在输入信号 si(t) 中同时存在两个信号si1(t)、
si2(t),则由于信号的交调，将使合成信号si(t)的包络 呈现较复杂的起伏。 |si(t)|={|si1|2+|si2|2+2|si2|cos［(ω1-ω2)t+ φ1-φ2］}1/2
图4―5 si(t)中同时存在两个信号时的包络
（2）由信号处理设备根据不同的雷达和雷达信号特 征，对输入的实时PDW信号流进行辐射源分选、 参数估计、辐射源识别、威胁程度判别和作战态 势判别等。
3
雷达侦察系统前端输出的{PDWi}∞i=0的具体内容 和数据格式取决于侦察系统前端的组成和性能。 在典型的侦察系统
{PDWi (AOAi , fRFi ,tTOAi , PWi , APi , Fi )}i0
(a)合成矢量；(b)合成波形
21
τPW的测量
门限检测启动前,脉宽计数器的初值为零, 门限检测信号①启动 脉宽计数器对时钟②计数,当sv(t)低于门限UT时,信号①使计数器 停止计数，①的后沿使读出脉冲触发器产生锁存信号③,将脉宽 计数值存入τPW参数锁存器,③的后沿微分信号④使脉宽计数器 重新清零,以便进行下一脉冲的脉宽测量。
与下一个中心 值进行比较
N
误差范围?
N
和所有类别中 心进行了比较?
Y 将该脉冲作为新类
雷达侦察的信号处理
的分选脉冲数多于检测门限V，便判为该雷达存
在，否则为不存在。——动态关联法
动态关联法
优点： 1、能在很大程度上消除虚假脉冲 2、运算量不大
缺点： 1、仅适用于PRI恒定或PRI抖动很小的雷达信号 2、对线性调频、频率捷变等雷达的分选过于依
赖DOA、PW等参数
相关函数PRI鉴别法
相关函数法PRI鉴别技术的实质是计算延迟后的 重合脉冲数，再根据计算结果以脉冲数最多的基 波来确定其PRI。
图4―12 几种典型tPRI工作样式的脉冲波形
雷达信号时域参数的测量
tTOA的测量 τPW的测量 AP的测量
tTOA的测量
Δt为时间计数器的计数脉冲周期，T=Δt·2N为时
典型雷达信号调制形式
信号处理设备的主要技术要求
可分选、识别的雷达辐射源类型和可信度 可测量和估计的辐射源参数、参数范围和估计精
度 信号处理的时间 可处理的输入信号流密度
信号处理的基本流程（1）
信号分选的基本流程（软件）
电磁环境 数据生成 PDW形 成
A
RF匹 配
Yes
PW匹 配
Yes
PRI匹 配
Yes
雷达数 据库
DOA分 选
No
RF分 选
PW分 选
No
B
PRI分 选
No
剩余脉冲 分选
统计分析 关联处理
C
雷达识别 威胁判别
三参数的空间分辨: AOA fRF PW
（1）已知辐射源的分离与扣除
已知辐射源 数据库
使用Matlab进行实时雷达信号处理与目标识别的实践指南
使用Matlab进行实时雷达信号处理与目标识别的实践指南引言雷达技术在军事、航空航天、气象等领域中有着广泛的应用。
实时雷达信号处理与目标识别是其中重要的研究方向之一。
Matlab作为一种功能强大的工具，可以帮助我们实现实时雷达信号处理和目标识别的算法。
本文将介绍如何使用Matlab进行实时雷达信号处理与目标识别，并提供实践指南。
一、雷达信号处理的基础知识1.1 雷达系统基本原理雷达系统由发射机、天线、接收机和信号处理模块组成。
发射机将电磁波发送至目标物体并接收反射回来的信号。
天线用于发射和接收信号。
接收机接收和放大返回的信号。
信号处理模块用于提取目标信息。
1.2 雷达信号处理流程雷达信号处理包括信号质量评估、信号预处理、目标检测与跟踪等步骤。
信号质量评估用于分析信号的特点，判断信号质量。
信号预处理包括去噪、增强等操作，以提高信号的质量。
目标检测与跟踪则是通过信号处理算法来识别目标。
二、Matlab在实时雷达信号处理中的应用2.1 信号质量评估Matlab提供了丰富的工具箱和函数，方便我们对信号进行特征提取和质量评估。
例如，我们可以使用MATLAB中的fft函数对信号进行频谱分析，通过观察频谱来评估信号的质量。
2.2 信号预处理信号预处理是提高信号质量的一个重要步骤。
Matlab提供了各种去噪和增强算法，例如小波去噪算法和自适应滤波算法。
我们可以根据具体需求选择适合的算法，并结合实时数据对算法进行调参和优化。
2.3 目标检测与跟踪目标检测与跟踪是雷达信号处理的核心任务之一。
在Matlab中，我们可以使用各种目标检测和跟踪算法来实现目标识别。
例如，常用的算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、模板匹配等。
Matlab提供了相关工具箱和函数，方便我们进行算法的实现和调试。
三、Matlab实时雷达信号处理与目标识别的实践指南3.1 数据获取与处理实时雷达信号处理需要依赖实时采集的雷达信号数据。
我们可以通过硬件设备或仿真数据生成器来获取数据。
雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程
雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程雷达技术是一种通过发送和接收电磁波来感知和探测目标的无线通信技术。
在雷达系统中，信号处理是非常重要的环节，它能够提取出目标的特征信息，并对目标进行识别。
本文将介绍雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程。
一、雷达信号处理的基本流程雷达信号处理是从雷达接收到的回波信号中提取目标信息的过程。
其基本流程可以分为以下几个步骤：回波信号接收、杂波抑制、脉冲压缩、目标检测和跟踪、特征提取和目标识别。
1. 回波信号接收雷达通过发射电磁波，并接收由目标反射回来的回波信号。
回波信号包含了目标的位置、距离、速度等信息。
在接收回波信号时，需要采用合适的天线和接收系统来接收信号，并进行放大和滤波处理。
2. 杂波抑制在接收到的回波信号中，除了目标所反射的信号外，还包含了一些其他无关的杂波信号。
杂波抑制的目的是将这些杂波信号降低到一个较低的水平，以减小对目标的干扰。
常用的杂波抑制方法包括滤波、干扰消除等。
3. 脉冲压缩脉冲压缩是为了提高雷达系统的分辨能力和测距精度而进行的信号处理技术。
当发射的脉冲信号宽度较宽时，可以在接收端利用滤波器对回波信号进行压缩处理，使其变窄，并提高脉冲的能量密度。
4. 目标检测和跟踪目标检测是识别回波信号中是否存在目标的过程。
常用的目标检测算法有恒虚警率检测（CFAR）等。
目标跟踪是在连续的雷达回波信号中追踪目标的位置和运动状态。
常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
5. 特征提取和目标识别特征提取是从目标的回波信号中提取出与目标特征相关的参数或特征。
可以利用这些特征对目标进行识别。
常用的特征包括目标形状、速度、散射截面等。
目标识别是根据特征将目标与其他物体进行区分和识别的过程。
常用的目标识别算法有支持向量机、神经网络等。
二、雷达信号处理技术的应用雷达信号处理技术在目标识别中有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域：1. 军事领域雷达在军事领域中起着至关重要的作用。
激光雷达工作流程
激光雷达工作流程激光雷达是一种通过发射激光束并测量其返回时间来获取目标位置和距离的远距离感测技术。
它在自动驾驶、机器人导航、环境监测等领域发挥着重要的作用。
下面将介绍激光雷达的工作流程。
1. 发射激光束激光雷达首先通过激光发射器发射一束激光束。
这个激光束具有特定的频率和波长，能够在目标物体上发生反射。
2. 接收反射信号激光束照射到目标物体上后，会发生反射。
激光雷达的接收器会接收到这些反射信号，并记录下接收到信号的时间。
3. 计算时间差激光雷达通过计算激光束发射和接收之间的时间差来确定目标物体的距离。
利用光速已知的特性，通过测量发射和接收的时间差，可以计算出目标物体距离激光雷达的距离。
4. 构建点云图激光雷达会根据接收到的反射信号的时间差和距离计算结果，构建出一个点云图。
点云图是由大量的点组成的，每个点代表一个目标物体的位置。
这些点的坐标可以表示目标物体在三维空间中的位置。
5. 数据处理与滤波激光雷达会对接收到的点云数据进行处理和滤波，以去除噪声和无效数据。
常见的数据处理和滤波方法包括平滑滤波、体素滤波、聚类分割等，可以提高激光雷达的测量精度和可靠性。
6. 目标检测与识别在得到滤波后的点云数据后，激光雷达会进行目标检测与识别。
通过分析点云图中的目标物体的形状、大小和运动特征，可以对不同类型的目标进行分类和识别。
7. 地图生成与定位激光雷达还可以用于地图的生成与定位。
通过扫描周围环境并获取大量的点云数据，激光雷达可以生成一个高精度的三维地图。
同时，激光雷达可以通过与已知地图进行匹配，实现自身在地图中的定位。
8. 障碍物避障与路径规划激光雷达的数据可以用于障碍物避障与路径规划。
根据激光雷达获取到的障碍物信息，自动驾驶系统可以进行路径规划，避开障碍物，确保行驶的安全性。
9. 实时更新与反馈激光雷达可以实时地更新点云图和地图，并不断向自动驾驶系统提供最新的环境信息。
同时，激光雷达也可以向驾驶员或系统提供实时的反馈，帮助驾驶员做出正确的决策。
航管一次监视雷达信号处理基本流程
航管一次监视雷达信号处理基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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雷达系统 信号处理
(n k 1 ~ N)
N k 次积累后，其幅度值增加了 N k 倍，即：
实现了相参积累
P (N k) cA
• 相参积累的FFT实现
现在的问题是： fd 不知道，故权也不能确定 解决方法：试探法
取：
fd
N
0 K
1 T
, N
1 K
1 T
,
N
2 K
1, T
N
3 K
本节主要介绍雷达信号检测与参数估计的基本实现方 法。
2.雷达信号处理的原理
• 雷达简化原理框图
r(n)
(某距离单元)
信号处理机对经基带采样后的数字基带接收信号进行处理。
• 典型雷达信号处理原理框图
雷达信号处理主要包括MTI、MTD、求模、CFAR等多个环节(以后 可看到,还包括脉冲压缩)，每个环节前（除求模外）均需要进行 1帧数据的乒乓存储。
rs ( )
s(t)s(t )dt
可见，匹配滤波器输出就是 s(t) 的相关函数（时间上有 t0延迟） 幅度上相差常数 C 。
rs (t)
so (t)
t0
t
so (t)
在
t
t0
时刻达到最大，即
S N
O在
t0
时刻达到最大。
（b）匹配滤波器的频域匹配理解
匹配滤波器的频率响应 H ()与信号频谱 S() 的关系：
脉冲重复周期 PRF 1 10kHz
T
载频 f0 10GHz
即离散多普勒序号=3
设CFAR处理后，在第 j 20个距离单元，第 i 32 个多普勒单元 检测到信号（即超过门限），则：
该目标的距离为 R 20 c 3000m；
无人机雷达点云处理流程
无人机雷达点云处理流程无人机雷达在无人机上安装了激光雷达（LiDAR）传感器，可以收集地面、建筑物以及其他目标的点云数据。
点云数据是由激光传感器发射的激光束经过反射后返回的位置信息组成。
以下是一般的无人机雷达点云处理流程：1. 数据采集和预处理：使用无人机携带的激光雷达进行数据采集。
激光雷达通过发射激光束并接收返回的反射信号，收集点云数据。
收集的数据可能需要进行预处理，如去除噪音、滤波和校正。
2. 数据配准：将采集到的点云数据与其他传感器（如GPS、IMU）获取的位置和姿态数据进行配准。
配准可以通过特征匹配、ICP（迭代最近点）算法等方法实现，以确保点云数据与地理坐标系的一致性。
3. 分割和分类：根据点云数据的特征和属性，对数据进行分割和分类。
这可以通过应用聚类、地物提取和机器学习等算法来实现，将点云数据分为不同的地面、建筑物、植被等类别。
4. 建模和重建：根据点云数据，使用几何建模和重建算法创建数字地图、三维模型或曲面模型。
这可以用于生成建筑物、地形等的几何形状、纹理和结构。
5. 特征提取和分析：从点云数据中提取有用的特征和属性，如高度、斜度、曲率等。
这些特征可以用于地形分析、目标检测、变形监测等应用。
6. 可视化和数据输出：将处理后的点云数据以图形、模型或其他形式进行可视化展示。
还可以将处理结果导出为常见的格式，如LAS（LiDAR数据交换格式）或PLY（Polygon File Format），以便在其他软件中使用或进行后续分析。
需要注意的是，无人机雷达点云处理流程可能因具体的应用需求和软件工具的选择而有所不同。
因此，实际的处理流程可能会根据具体情况进行调整和优化。
脉冲多普勒雷达信号处理
脉冲多普勒雷达信号处理
脉冲多普勒雷达信号处理是一种利用多普勒效应检测目标物速度和距离的技术。
以下是脉冲多普勒雷达信号处理的基本步骤：
1. 发射信号：雷达发射特定频率的脉冲信号。
2. 接收回波：信号遇到目标物后反射回来，被雷达接收器接收。
3. 混频：将接收到的回波信号与发射信号进行混频，以产生包含多普勒信息的中频信号。
4. 滤波器：使用滤波器对中频信号进行处理，提取目标物的多普勒频率信息。
5. 检测和跟踪：通过检测多普勒频率的变化，可以计算出目标物的速度和距离等信息，并进行跟踪和定位。
脉冲多普勒雷达信号处理的关键在于多普勒频率的提取和目标物的跟踪。
在实际应用中，还需要考虑信号的干扰、杂波和噪声等因素的影响，以及不同目标物的识别和分类等问题。
雷达通信中的信号处理技术
雷达通信中的信号处理技术雷达通信是一种广泛应用于军事和民用领域的重要技术，其通过发送和接收电磁波来探测目标和传输信息。
在这个过程中，信号处理技术是至关重要的，它可以帮助我们提取有用的信息并抑制干扰信号。
在本文中，我们将深入探讨雷达通信中的信号处理技术。
一、信号处理的基本原理信号处理是指在不同的信号中寻找有用的信息或者从信号中去除噪声的处理技术。
在雷达通信中，信号处理的主要任务是从发射的电磁波中提取目标的信息，并从接收到的信号中分离出目标信号和噪声信号。
为了实现这个目标，我们需要采用一系列的信号处理技术。
其中最基本的技术是对信号进行变换。
我们可以将一个信号转换为另一种形式，例如从时域转换为频域，或者从空间域转换为波数域。
这种变换可以使我们更好地理解和处理信号。
对于雷达通信来说，主要采用的是时域和频域变换技术。
时域变换是指通过对信号进行时间轴方向的变换来提取信息，例如对信号进行滤波、抗混叠等处理。
频域变换是指通过对信号进行频率轴方向的变换来提取信息，例如进行傅里叶变换、谱分析等处理。
二、信号处理的应用在雷达通信中，信号处理技术的应用非常广泛。
其中最重要的应用就是目标检测和跟踪。
通过对接收到的信号进行分析，我们可以确定目标的位置、速度、方向和大小等信息，进而进行目标的跟踪和追踪。
此外，信号处理技术还可以用于雷达通信的数据传输和压缩。
在雷达通信的数据传输过程中，由于信号包含大量的冗余信息，因此我们需要进行数据压缩来减小数据传输的量。
在此过程中，信号处理技术可以帮助我们分析和提取信号中的冗余信息，从而实现更有效率的数据压缩。
三、信号处理技术的发展趋势随着雷达通信技术的不断发展，信号处理技术也在不断地发展和改进。
未来，我们可以预测信号处理技术将向以下几个方面发展：1、高精度目标检测和跟踪技术。
随着雷达通信技术的提高，我们需要从信号中提取更精确的目标信息，因此需要开发更高效的目标检测和跟踪技术。
2、低信噪比信号处理技术。
雷达信号处理基本流程图
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带（或某些中等带宽）的匹配滤波：相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT（时宽带宽积）；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));Task1f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j*pi*f0*tau);%回波信号S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号（参考信号）x 10x 10x 10So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压 figure(7);plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dB grid on-400-350-300-250-200-150-100-500二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”，通常用来处理极大带宽的LFM 波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
雷达信号处理基本操作规范
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带（或某些中等带宽）的匹配滤波：相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT（时宽带宽积）；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));Task1f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j*pi*f0*tau);%回波信号S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号（参考信号）So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压figure(7);plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dBgrid on二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”，通常用来处理极大带宽的LFM波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
去斜处理流程：混频过程为回波信号在时域与参考信号的共轭相乘混频后得到一个瞬时频率和目标距离成正比的单频信号，对其进行频谱分析即可得到目标的距离像；去斜处理一般情况下可降低信号带宽；%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%去斜处理仿真程序%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clc;clear all;close all;B=10e6;%带宽10MHztp=10e-6;%脉宽10usk=B/tp;%LFM系数fs=50e6;R0=3e3;R1=2000;R2=3500;R=5000;c=3e8;f0=60e6;N=round(2*R/c*fs);fft_N=2^nextpow2(N);t=linspace(0,2*R/c,N);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%参考信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sref=exp(2i*pi*f0*t).*exp(1i*pi*k*t.^2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%回波信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sb0=exp(1j*pi*k*(t-2*R0/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R0/c));Sb1=exp(1j*pi*k*(t-2*R1/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R1/c));Sb2=exp(1j*pi*k*(t-2*R2/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R2/c));Sb=Sb0+Sb1+Sb2;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%混频信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%SSb=Sref.*conj(Sb);%去斜后时域信号spectrum=fft(SSb,fft_N);%去斜后频域信号f=fs*(0:fft_N-1)/fft_N-fs/2;%从-fs/2到fs/2f=f*c*tp/2/B;%瞬时频率对应的距离sf=exp(-j*pi/k*f.^2);%滤波器传输函数SSb=spectrum.*sf;%从频域去距离扭曲，实现了压缩和去RVPfigure;SSb=fftshift(SSb);SSb1=ifft(SSb);%消除了距离扭曲和RVP的时域信号subplot(211);plot(f,db(abs(SSb)/max(SSb)))xlabel('距离/m');grid onsubplot(212);plot(f,abs(SSb))xlabel('距离/m');grid on三、加窗信号的截取产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称窗。
(完整版)雷达信号处理基本流程
sf=exp(-j*pi/k*f.^2);%滤波器传输函数
SSb=spectrum.*sf;%从频域去距离扭曲，实现了压缩和去RVP
figure;
SSb=fftshift(SSb);
SSb1=ifft(SSb);%消除了距离扭曲和RVP的时域信号
subplot(211);
clc;clear all ;close all f0=10e9;%载频fs=100e6;%采样频率c=3e8;%光速tau=2*R0/c;
N=round(2*R/c*fs); fft_N=2^nextpow2(N);
t=(0:fft_N-1)/fs;
s=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(j*pi*k*(t-tp/2).^2);%%发射信号spectrum_s=fft(s,fft_N);%参考信号频谱
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%参%考%信%号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Sref=exp(2i*pi*f0*t).*exp(1i*pi*k*t.^2);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%回%%波%信%号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sb0=exp(1j*pi*k*(t-2*R0/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R0/c));
归 一 化 发 射 信 号 频 谱
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
频 率f/Hz
7
x 10
%%频域加窗
%找频谱的-4dB压缩点，窗函数严格与该压缩点之间的频谱对应hamming1=[zeros(1855,1)',hamming(387)',zeros(1854,1)'];
雷达信号处理基本流程
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带（或某些中等带宽）的匹配滤波：相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT（时宽带宽积）；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));Task1f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j*pi*f0*tau);%回波信号S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号（参考信号）x 10x 10x 10So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压 figure(7);plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dB grid on-400-350-300-250-200-150-100-500二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”，通常用来处理极大带宽的LFM波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
(完整版)雷达信号处理基本流程
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带（或某些中等带宽）的匹配滤波：相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT（时宽带宽积）；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));Task1f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j* pi*f0*tau);%回波信号S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号（参考信号）x 10x 10x 10So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压 figure(7);plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dB grid on-400-350-300-250-200-150-100-500二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”，通常用来处理极大带宽的LFM波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
雷达数据传输系统及雷达数据传输方法与流程
雷达数据传输系统及雷达数据传输方法与流程雷达是一种常见的探测和追踪目标的技术。
雷达数据传输系统是用于将雷达收集到的数据从雷达站点传输到指定的目的地的系统。
这个目的地可以是雷达数据中心、军事指挥中心、航空交通管制中心等。
雷达数据传输系统通常由以下几个主要组件组成：1. 雷达站点：雷达站点是用于发射射频信号并接收回波信号的设备。
雷达站点通过雷达天线进行信号的发送和接收。
当雷达站点探测到目标时，它会将收集到的数据发送到雷达数据传输系统。
2. 数据传输网络：数据传输网络是用于将雷达数据从雷达站点传输到目的地的网络。
这个网络可以是有线网络，比如光纤网络或者以太网，也可以是无线网络，比如卫星通信网络或者无线电链路。
3. 数据处理单元：数据处理单元负责将从雷达站点收集到的原始数据进行处理和解析。
这包括对数据进行滤波、去噪、目标识别和跟踪等处理。
数据处理单元还可以对数据进行压缩和加密，以确保数据的安全传输。
4. 数据存储和管理：数据存储和管理单元负责将处理后的雷达数据存储起来，并提供对数据的查询和检索功能。
这个单元还可以对数据进行备份和恢复，以确保数据的可用性和完整性。
雷达数据传输方法和流程如下：1. 数据采集：雷达站点通过雷达天线探测目标并收集回波信号。
这些信号被转换成数字数据，并传输到数据处理单元。
2. 数据处理：数据处理单元对采集到的信号进行处理和解析。
这包括滤波、去噪、目标识别和跟踪等处理步骤。
处理后的数据被压缩和加密，以便于传输和确保数据的安全性。
3. 数据传输：处理后的数据通过数据传输网络传输到指定的目的地。
这可以通过有线网络或者无线网络实现。
传输过程中可能需要考虑数据的带宽、延迟和容错等因素。
4. 数据存储和管理：传输到目的地的数据被存储在数据存储和管理单元中。
这个单元可以对数据进行备份和恢复，并提供对数据的查询和检索功能。
总结起来，雷达数据传输系统和方法是一个关键的环节，能够实现将雷达站点收集到的数据传输到指定目的地并进行处理和管理。
matlab 雷达信号处理流程
matlab 雷达信号处理流程雷达信号处理是指对雷达接收到的信号进行分析和处理的过程。
其主要目的是提取出目标的信息，并进行目标检测、跟踪和识别。
雷达信号处理的流程一般包括以下几个步骤：1.接收信号的预处理：雷达接收到的信号往往带有噪声和干扰，需要进行预处理来提高信号的质量。
这包括去除噪声、干扰和杂波，并进行信号增强。
2.脉冲压缩：雷达信号在传播过程中会因为距离的增加而发生衰减，为了提高信号的分辨率和灵敏度，需要对信号进行脉冲压缩。
常用的压缩方式包括线性调频脉冲压缩和非线性调频脉冲压缩。
3.目标检测：目标检测是指从雷达接收到的信号中识别出目标的存在。
这需要对信号进行特征提取，并使用适当的检测算法来检测目标。
常用的目标检测算法包括CFAR（恒虚警率）检测和匹配滤波器等。
4.目标跟踪：目标跟踪是指在连续的雷达扫描中，对已经检测到的目标进行跟踪和预测。
常用的跟踪算法包括卡尔曼滤波器和粒子滤波器等。
5.目标识别：目标识别是指对已经检测和跟踪到的目标进行分类和识别。
这需要对目标进行特征提取，并使用合适的分类算法来进行识别。
常用的目标识别算法包括基于特征的方法和神经网络方法等。
6.告警和决策：在对目标进行识别之后，需要根据识别结果进行告警和决策。
这包括判断目标的威胁程度、判断是否需要采取行动等。
以上是一般雷达信号处理的主要流程。
不同的雷达系统和应用场景可能会有所不同，但总体上都会包括以上几个步骤。
通过对雷达信号进行处理，可以提高雷达系统的性能和可靠性，并广泛应用于军事、民用以及科学研究等领域。
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基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带（或某些中等带宽）的匹配滤波：相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT（时宽带宽积）；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));Task1f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j* pi*f0*tau);%回波信号S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号（参考信号）x 10x 10x 10So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压 figure(7);plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dB grid on-400-350-300-250-200-150-100-500二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”，通常用来处理极大带宽的LFM波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
去斜处理流程：输入信号输出信号参考信号混频过程为回波信号在时域与参考信号的共轭相乘混频后得到一个瞬时频率和目标距离成正比的单频信号，对其进行频谱分析即可得到目标的距离像；去斜处理一般情况下可降低信号带宽；%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 去斜处理仿真程序 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clc;clear all;close all;B=10e6;%带宽10MHztp=10e-6;%脉宽10usk=B/tp;%LFM系数fs=50e6;R0=3e3;R1=2000;R2=3500;R=5000;c=3e8;f0=60e6;N=round(2*R/c*fs);fft_N=2^nextpow2(N);t=linspace(0,2*R/c,N);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 参考信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Sref=exp(2i*pi*f0*t).*exp(1i*pi*k*t.^2);0.511.522.533.5x 10-5-101仿真时间/t 幅度参考信号实部0.511.522.533.5x 10-5-101仿真时间/t 幅度参考信号虚部-2.5-2-1.5-1-0.500.511.522.5x 107050100频率f/Hz幅度参考信号频谱%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 回波信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Sb0=exp(1j*pi*k*(t-2*R0/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R0/c)); Sb1=exp(1j*pi*k*(t-2*R1/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R1/c)); Sb2=exp(1j*pi*k*(t-2*R2/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R2/c)); Sb=Sb0+Sb1+Sb2;x 10-5-101仿真时间t/s 幅度回波信号1实部x 10-5-101仿真时间t/s 幅度回波信号2实部x 10-5-101仿真时间t/s幅度回波信号3实部x 10-5-3-2-1123时间 t/s幅度%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 混频信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% SSb=Sref.*conj(Sb);%去斜后时域信号 spectrum=fft(SSb,fft_N);%去斜后频域信号 f=fs*(0:fft_N-1)/fft_N-fs/2;%从-fs/2到fs/2 f=f*c*tp/2/B;%瞬时频率对应的距离 sf=exp(-j*pi/k*f.^2);%滤波器传输函数SSb=spectrum.*sf;%从频域去距离扭曲，实现了压缩和去RVP figure;SSb=fftshift(SSb);SSb1=ifft(SSb);%消除了距离扭曲和RVP 的时域信号 subplot(211);plot(f,db(abs(SSb)/max(SSb))) xlabel('距离/m'); grid on subplot(212); plot(f,abs(SSb)) xlabel('距离/m'); grid on-80-60-40-200距离/m0500100015002000距离/m三、加窗信号的截取产生了能量泄漏，而用FFT 算法计算频谱又产生了栅栏效应，在FFT 分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称窗。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 窄带加窗处理 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clc;clear all ;close all ;f0=10e9;%载频 B=10e6;%信号带宽 tp=10e-6;%脉冲宽度 fs=100e6;%采样频率 k=B/tp;%LFM 系数，线性调频率 R0=3000;%初始距离c=3e8;%光速 R=6000; tau=2*R0/c; N=round(2*R/c*fs); fft_N=2^nextpow2(N); t=(0:fft_N-1)/fs;s=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(j*pi*k*(t-tp/2).^2); %% 发射信号 spectrum_s=fft(s,fft_N);%参考信号频谱 spectrum_s=fftshift(spectrum_s);sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*k*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j*pi*f 0*tau); %% 回波信号 %% 时域加窗sm=hamming(round(tp*fs))'.*s(1:round(tp*fs));%参考信号加窗 %% 频域加窗%找频谱的-4dB 压缩点，窗函数严格与该压缩点之间的频谱对应hamming1=[zeros(1855,1)',hamming(387)',zeros(1854,1)']; spectrum_sm=hamming1.*spectrum_s; %% 脉压fft_ssb=ifft(fft(sb).*conj(fft(s)));fft_smsb=ifft(fft(sb).*conj(fft(sm,length(sb)))); fft_spsb=ifft(fft(sb).*conj(fftshift(spectrum_sm)));x 107-90-80-70-60-50-40-30-20-100频率 f/Hz幅度 /d B归一化发射信号频谱50100150幅度x 1050100150频率 f/Hz幅度x 10750100150频率 f/Hz幅度x 10750100150频率 f/Hz幅度-400-350-300-250-200-150-100-500距离 /m幅度 /d b-400-350-300-250-200-150-100-500距离 /m幅度 /d b窄带频域加窗与否对比图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 去斜加窗处理 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% B=10e6;%带宽10MHz tp=10e-6;%脉宽10us u=B/tp;%LFM 系数 fs=50e6;%fs>=2*B/tp*tau R0=3000;%初始距离 R=4500;%距离波门 c=3e8; f0=60e6;%载频N=round(2*R/c*fs); fft_N=2^nextpow2(N); t=linspace(0,2*R/c,N); f=fs*(0:fft_N-1)/fft_N-fs/2;%从-fs/2到fs/2%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 参考信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Sref=exp(1i*pi*u*t.^2);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 回波信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Sb=rectpuls(t-2*R0/c,tp).*exp(1j*pi*u*(t-2*R0/c).^2);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 混频信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ssb=Sref.*conj(Sb); %% 加窗% w = hamming(502)';% hamming=[zeros(749,1)',w-min(w),zeros(249,1)']; % hamming=abs(hamming)/max(hamming);hamming=[zeros(749,1)',hamming(502)',zeros(249,1)']; ssb0=hamming.*ssb;spectrum_ssb0=fft(ssb0,fft_N); %一维距离像 spectrum_ssb=fft(ssb,fft_N); f=f*c*tp/2/B;%瞬时频率对应的距离figure; %%图6plot(f,db(abs(fftshift(spectrum_ssb))/max(fftshift(spectrum_ssb)))) hold onplot(f,db(abs(fftshift(spectrum_ssb0))/max(fftshift(spectrum_ssb0))),'r') hold off-140-120-100-80-60-40-20频率 f/Hz归一化幅度 /d b去斜加窗与否对比图-4000-3000-2000-100001000200030004000-150-100-50距离/m归一化幅度 /d b消除了RVP 和距离扭曲的混频信号-4000-3000-2000-1000010002000300040000200400600距离/m幅度消除了RVP 和距离扭曲的混频信号二、检测1、脉冲多普勒（PD 处理）多普勒效应：fd=2v/c*f0，v 为镜像速度；慢时间维上的采样点做FFT 可以测出目标的速度； 使用复信号：频率正负可测量目标速度的方向； clc;clear all ;close all ; f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度 B=10e6;%带宽fs=100e6;%采样频率 R0=3000;%初始距离 c=3e8;%光速R=4500;%距离波门gate=R+tp*c/2;%距离波门加脉宽对应距离 N=round(2*gate/c*fs);%波门内采样点个数 fft_N=2^nextpow2(N); t=0:1/fs:tp;%信号长度echo_t=linspace(0,2*gate/c,N);%波门长度 tau=2*R0/c; k=B/tp;%调频系数Tr=100e-6;%脉冲重复周期CPI=64;%总脉冲个数v=60;%目标速度，朝向雷达%发射信号s=exp(i*pi*k*t.^2);%回波信号for m=1:CPIsb(m,:)=rectpuls((echo_t-2*(R0-(m-1)*v*Tr)/c-tp/2)/(tp)).*exp(1i*pi*k *(echo_t-2*(R0-(m-1)*v*Tr)/c).^2-1i*pi*2*f0*round(2*R0/c*fs)+1i*2*pi* (2*f0*v/c)*(m-1)*Tr)+sqrt(0.1)*(randn(1,N)+1i*randn(1,N));end%脉压fft_n=2^nextpow2(length(t)+N-1);fft_s=fft(s,fft_n);for m=1:1:CPIfft_sb(m,:)=fft(sb(m,:),fft_n);fft_ssb(m,:)=ifft(fft_sb(m,:).*conj(fft_s));z(m,:)=abs(fft_ssb(m,(1:N)));z1(m,:)=z(m,:)/max(z(m,:));z1(m,:)=20*log10(z1(m,:));[maxval,maxpo]=max(z1(m,:));end%FFTfor fm=1:Ndop(:,fm)=fft(fft_ssb(:,fm));a_dop(:,fm)=fftshift(abs(dop(:,fm)));end%求极大值对应的坐标[maxva,max_v]=max(a_dop(:,maxpo));%PD测速fd=(max_v-33)/CPI/Tr;v_pd=fd*c/2/f0%测速范围fd_max=1/Tr/2;v_max=fd_max*c/2/f0%测速精度det_fd=1/Tr/64;det_v=det_fd*c/2/f0figure;mesh(echo_t*c/2,linspace(-75,75,64),a_dop);axis tight;xlabel('距离：m');ylabel('速度：m/s');title('二维距离-多普勒平面');v_pd =60.9375 v_max =75 det_v =2.34382、形心法测距测速%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 形心法 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clc;clear all;close allf0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%带宽fs=100e6;%采样频率R0=3000;%初始距离c=3e8;%光速N=4096; %此为培训期间数据，实际情况可以根据波门和信号宽度求出Nt=(0:N-1)/fs;snr=20;tau=2*R0/c;k=B/tp;%调频系数Tr=100e-6;%脉冲重复周期CPI=64;%总脉冲个数v=60;%目标速度，朝向雷达sigmaf=1^2/(10^(snr/10));s=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(j*pi*k*(t-tp/2).^2);%发射信号% figure;% plot(t,real(s))% xlabel('时间 /s');% ylabel('幅度');% title('发射信号实部');% grid onfor m=1:CPItaum=2*(R0-m*Tr*v)/c;sb=rectpuls(t-taum-tp/2).*exp(j*pi*k*(t-taum-tp/2).^2).*exp(-2j*pi*f0 *taum);%回波信号sb_noise=sb+sqrt(sigmaf/2)*(randn(1,N)+1i*randn(1,N));%加噪声的回波信号fft_ssb=ifft(fft(sb).*conj(fft(s)));%脉压处理fft_ssb_snr=ifft(fft(sb_noise).*conj(fft(s)));Group(m,1:N)=fft_ssb;Group_snr(m,1:N)=fft_ssb_snr;endfigure;imagesc(t*c/2,1:CPI,abs(fft_ssb))figure;imagesc(t*c/2,1:CPI,abs(fft_ssb_snr))for n=1:NGroup2=fft(Group(1:CPI,n));%纵向做FFTGroup2_2=fftshift(abs(Group2));Group3(n,1:CPI)=Group2_2;endfor n1=1:NGroup2_snr=fft(Group_snr(1:CPI,n1));%纵向做FFTGroup2_2_snr=fftshift(abs(Group2_snr));Group3_snr(n1,1:CPI)=Group2_2_snr;endfigure;mesh(abs(Group3))figure;mesh(abs(Group3_snr))[line,row]=find(abs(Group3)==max(max(abs(Group3))));[line_snr,row_snr]=find(abs(Group3_snr)==max(max(abs(Group3_snr)))); Range=t*c/2;PRF=1/Tr;fd=(-CPI/2:CPI/2-1)*PRF/CPI;v=fd*c/2/f0;for Ra=line-3:line+3amp=abs(Group3(Ra,row));C(Ra)=amp*Range(Ra);D(Ra)=sum(amp);endsum(C)/sum(D)for V=row-3:row+3index=abs(Group3(line,V));E(V)=index*v(V);F(V)=sum(index);endsum(E)/sum(F)for Ra_snr=line_snr-3:line_snr+3amp_snr=abs(Group3_snr(Ra_snr,row_snr));C_snr(Ra_snr)=amp_snr*Range(Ra_snr);D_snr(Ra_snr)=sum(amp_snr);endsum(C_snr)/sum(D_snr)for V_snr=row_snr-3:row_snr+3index_snr=abs(Group3_snr(line_snr,V_snr));E_snr(V_snr)=index_snr*v(V_snr);F_snr(V_snr)=sum(index_snr);endsum(E_snr)/sum(F_snr)结果：ans =3.0000e+003ans =60.3560ans =3.0000e+003ans =60.35333、信号检测结果：mean_noise =0.0010 + 0.0079ivar_noise = 1.0123pf1 =1.0000e-003010002000300040005000600070008000900010000点数模值高斯白噪声取模值后的波形以及检测门限024681012141618200.10.20.30.40.50.60.70.80.91SNR/dB 检测概率检测概率相对于SNR 曲线4、单脉冲测角仿真单脉冲跟踪雷达是通过比较来自两个或多个同时波束的信号获得目标角位置信息的一种雷达；目前常用的单脉冲测角方法主要有幅度和差单脉冲测角和相位和差单脉冲测角。