用高速DSP在频域上实现LFM信号的实时脉冲压缩

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时域脉冲压缩和频域脉冲压缩比较附matlab源码

首先在脉冲压缩之前要搞清楚以下两点，而不是上来就自己想着设计一个匹配滤波器进行脉冲压缩，这样往往会导致错误的结果!1. LFM波形是up-chirp的，还是down-chirp的？2. LFM的带宽B，脉冲持续时间Te（不是Tr噢），mu = B/Te和TS(时域采样间隔)其次，要清楚频域脉冲压缩的实质是快速计算时域脉冲压缩，这两个是一回事！1 时域脉冲压缩，采用xcorr(等长)，或conv(不等长)nscat = 3;rrec = 200;b = 100e6;scat_range = [10, 30, 100];scat_rcs = [1 1 2];taup = 0.005e-3;f0 = 5.6e9; % carrier freq ,由于exp(-i*2*pi*f0*2*range/c)与t无关，此项是个固定的相移，不起作用，建模中可以忽略c = 3.e8; % speed of lightfs = 2*b; % sampling freqsampling_interval = 1/fs;n = fix(taup/sampling_interval);freqlimit = 0.5*fs;freq = linspace(-freqlimit,freqlimit,n); % notice freq_sampling_interval = fs/n = 1/taup; t = linspace(-taup/2,taup/2,n);% initialize input, output and replica vectorsx(nscat,1:n) = 0.; % x is a nscat-by-n matrixy(1:n) = 0.;replica(1:n) = 0.;% baseband lfm signalreplica = exp(i * pi * (b/taup) .* t.^2);% 我以前不知道原来接收的一个脉冲中包含了多个目标的回波for j = 1:1:nscatrange = scat_range(j) ;%对于函数Y来说，平移都是加．．%其实，平移都是针对函数Y来说的，而不是x．．．%因为x是y的自变量,分析的时候将对函数Y的加，等效的变成了自变量的减！%MATLAB针对自变量X的移动(t - tau) 必须变成针对函数Y本身的移动(t + tau)% t +(2*range/c) means target locate at tau = 2*range/c% t +(2*range/c) MUST greater than t, 不是课本上自变量的移动t - (2*range/c) ！% f(t-t0)是自变量t的范围不动,比如观测范围永远是t=0:100ms，用于不会有t0=200ms 的图像出现在f(t-t0)的图像中% 所以f(t-t0)是通过调整自变量实现曲线的移动的，而且自变量t的范围固定，这样移动曲线y不具有物理意义。

LFM脉冲信号的联合互相关实时检测算法

LFM脉冲信号的联合互相关实时检测算法
张庆国;王健培;刘鎏;杨彬
【期刊名称】《声学技术》
【年(卷),期】2015(34)1
【摘要】针对线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)脉冲信号在水声跟踪系统中的实时检测问题,提出了一种基于互相关的联合检测算法。

该算法将接收到的声信号分别与修正后副本及上周期实际声信号样本进行相关,并按照一定加权系数将两次互相关数据进行融合处理,实现LFM脉冲信号的有效检测。

经过仿真分析及湖上试验,证明该算法具有较高的检测精度,是水声信号处理的一种实用方法,可有效提高水声跟踪系统的检测性能。

【总页数】6页(P79-84)
【关键词】信号处理;线性调频;联合互相关;实时检测
【作者】张庆国;王健培;刘鎏;杨彬
【作者单位】昆明船舶设备研究试验中心
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72
【相关文献】
1.基于多重累积相关的LFM脉冲信号实时检测算法 [J], 姚山峰;曾安军;严航;同武勤;余飞群
2.基于TMS系列DSP实现LFM信号的实时脉冲压缩 [J], 王国庆;丁昊;宋杰;关键
3.用高速ADSP-TSxxx实现LFM信号的实时脉冲压缩 [J], 夏小梅;王子旭
4.极化捷变LFM脉冲压缩信号的相关检测 [J], 宋立众;蒋明;孟宪德;乔晓林
5.基于TMS320C64x实现LFM信号的实时脉冲压缩 [J], 金勇;潘永才;田茂因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

线性调频(LFM)信号脉冲压缩仿真

随机信号处理实验————线性调频（LFM）信号脉冲压缩仿真姓名：***学号： **********一、实验目的：1、了解线性FM 信号的产生及其性质；2、熟悉MATLAB 的基本使用方法；3、利用MATLAB 语言编程匹配滤波器。

4、仿真实现FM 信号通过匹配滤波器实现脉压处理，观察前后带宽及增益。

5、步了解雷达中距离分辨率与带宽的对应关系。

二、实验内容：1、线性调频信号线性调频矩形脉冲信号的复数表达式为：()()2001222j f t j f t ut lfmt t u t Arect S e e ππτ⎛⎫+ ⎪⎝⎭⎛⎫== ⎪⎝⎭ ()211,210,2j ut t t t u t Arect rect t e πττττ⎧≤⎪⎪⎛⎫⎛⎫==⎨ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎪>⎪⎩为信号的复包络，其中为矩形函数。

0u f τ式中为脉冲宽度,为信号瞬时频率的变化斜率，为发射频率。

当1B τ≥（即大时宽带宽乘积）时，线性调频信号特性表达式如下：0()LFM f f f B S -⎛⎫=⎪⎝⎭幅频特性： 20()()4LFM f f f u ππφ-=+相频特性：20011222i d f f t ut f ut dt ππ⎡⎤⎛⎫=+=+ ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦信号瞬时频率：程序如下：%%产生线性调频信号T=10e-6; %脉冲宽度B=400e6; %chirp signal 频带宽度400MHz K=B/T; %斜率Fs=2*B;Ts=1/Fs; %采样频率与采样周期N=T/Ts %N=8000t=linspace(-T/2,T/2,N); %对时间进行设定St=exp(j*pi*K*t.^2) %产生chirp signalfigure;subplot(2,1,1);plot(t*1e6,real(St));xlabel('Time in u sec');title('线性调频信号');grid on;axis tight;subplot(2,1,2)freq=linspace(-Fs/2,Fs/2,N); %对采样频率进行设定plot(freq*1e-6,fftshift(abs(fft(St))));xlabel('Frequency in MHz');title('线性调频信号的幅频特性');grid on;axis tight;Matlab 程序产生chirp 信号，并作出其时域波形和幅频特性，如图：2、匹配滤波器在输入为确知加白噪声的情况下，所得输出信噪比最大的线性滤波器就是匹配滤波器，设一线性滤波器的输入信号为)(t x ：)()()(t n t s t x +=其中：)(t s 为确知信号，)(t n 为均值为零的平稳白噪声，其功率谱密度为2/No 。

基于TMS320C64x实现LFM信号的实时脉冲压缩

间的矛盾而成为现代雷达的一种重要体制。数字
ＬＭ（Ｆ线性调频）信号脉冲压缩就是利用数字信号处理的方法来实现雷达信号的脉冲压缩。脉冲压缩器的设计就是匹配滤波器的设计。脉冲压缩过程是接收信
号与发射波形的复共轭之间的相关函数。在时域实现
ＬＭ信号的突出优点是匹配滤波器对回波信号Ｆ
维普资讯
・
测控技术・
电子工童师
２００６年７月
基于Ｔ３０６ｘ实现ＬＭ信号的实时脉冲压缩ＭＳ２Ｃ４Ｆ
金勇，潘永才，茂田
（北大学物理学与电子技术学院电子信息工程系，北省武汉市４０６）湖湖３０２摘要：对脉冲压缩技术的原理进行了研究，并在理论分析的基础上介绍某型雷达信号处理系统
・测控技术・
的代码，以得到更高的性能。
ｓ㈤＝（）５
一
ｂ指令打包，）使得并行执行的８条代码长度保持致性，同时减小了代码长度、取指令时间和功率消ｃ所有的指令都具有条件可执行的性能，）从而减少了分支开销，提高了并行运算的性能。峰值１６ＯＯＭＩＳ的指令执行速度，值１ＧＬＰ（０亿次浮点Ｐ峰ＦＯＳ１
・
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ＬＭ信号的瞬时频率为：Ｆ厂＝乏ｄ１
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第３２卷第７期
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勇，：于Ｔ３０６ｘ现ＬＭ信号的实时脉冲压缩等基ＭＳ２Ｃ４实Ｆ

LFM脉冲压缩的FPGA时域实现

LFM脉冲压缩的FPGA时域实现陆聪;黄敬华;杨维明;曾张帆【摘要】为解决频域法实现线性调频(LFM)脉冲压缩时硬件开销较大的问题,采用时域法实现;针对间距为20 m的两目标LFM信号,设计了一款64阶分布式FIR时域匹配滤波器;采用全流水线并行处理结构实现,并利用FPGA的ROM宏模块构建查找表代替乘法运算,既提高了运算速度又减小了硬件开销;基于FPGA器件EP2C35F672C8完成了LFM信号时域脉冲压缩的逻辑设计与集成;仿真结果显示,系统占用2268个逻辑单元、1573个寄存器、27K字节存储器资源.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2018(026)005【总页数】4页(P271-274)【关键词】LFM信号;分布式滤波算法;时域;脉冲压缩;FPGA【作者】陆聪;黄敬华;杨维明;曾张帆【作者单位】湖北大学计算机与信息工程学院,武汉430062;湖北大学计算机与信息工程学院,武汉430062;湖北大学计算机与信息工程学院,武汉430062;湖北大学计算机与信息工程学院,武汉430062【正文语种】中文【中图分类】TP311.50 引言现代雷达对速度分辨力和距离分辨力性能均提出了较高的要求，为了兼顾这两项指标，常采用脉冲压缩技术, 即在发射端发射大时宽的线性调频(LFM)脉冲，在接收端进行匹配滤波实现脉冲压缩，以获得大带宽的回波信号，这样可同时获得较高的速度分辨力和距离分辨力 [4]。

脉冲压缩可采用时域法和频域法两种方式实现。

频域法实现时速度较快，但需多次用到FFT和IFFT，硬件开销较大；采用时域法实现时电路结构简单，但运算速度较慢。

本文采用分布式算法设计FIR结构的匹配滤波器，并对通过对匹配滤波器窗函数进行改进，改善了脉冲压缩的效果，提高了目标距离分辨能力。

基于FPGA完成了对LFM信号脉冲压缩的时域实现，具有节省硬件开销和运算速度快的双重优势。

1 LFM脉冲压缩原理分析及窗函数加权1.1 LFM脉冲压缩原理LFM(线性调频)信号表示为：s(t)=rect(t/T)exp(jπkt2)(1)rect(t/T)表示信号的幅度。

基于FPGA和DSP的雷达信号脉冲压缩

基于FPGA和DSP的雷达信号脉冲压缩贾颖焘;顾赵宇;傅其详;王伟【摘要】The implementation method for pulse compression of linear frequency modulation (LFM) signal based on FPGA and DSP is researched,in which FPGA is responsible for signal preprocessing,and DSP is responsible for the implementation of pulse compression. Function block diagrams of each FPGA module and the algorithm flow chart of DSP are given. The change of the first distance side-lobe of pulse compression results before and after adding the window of the matched filter is compared. The result shows that after adding the window,the side-lobe peak attenuation output by the matched filter is increased from 13 dB to 32 dB.%研究基于FPGA和DSP的线性调频信号脉冲压缩的一种实现方法,FPGA 负责信号的预处理,主要包括FIR滤波和正交解调,DSP负责脉冲压缩的实现,给出了FPGA各部分的功能框图和DSP的算法流程图,对比了匹配滤波器加窗前后脉冲压缩结果的第一距离旁瓣的变化.结果表明,加窗后匹配滤波器输出的旁瓣距峰值衰减由13 dB增加至32 dB.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2015(038)017【总页数】4页(P13-16)【关键词】脉冲压缩;线性调频信号;匹配滤波;FIR滤波;正交解调【作者】贾颖焘;顾赵宇;傅其详;王伟【作者单位】国防科学技术大学电子科学与工程学院电子工程研究所,湖南长沙410073;国防科学技术大学电子科学与工程学院复杂电磁环境效应国家重点实验室,湖南长沙 410073;国防科学技术大学电子科学与工程学院复杂电磁环境效应国家重点实验室,湖南长沙 410073;国防科学技术大学电子科学与工程学院复杂电磁环境效应国家重点实验室,湖南长沙 410073【正文语种】中文【中图分类】TN957.51-34脉冲压缩（简称脉压）技术能有效解决雷达作用距离与距离分辨率之间的矛盾，能同时获得较大的作用距离和较高的距离分辨率[1]。

脉冲压缩

公式 2

2
变化到 2f 0

2
。
匹配滤波器是指输出信噪比最大准则下的最佳线性滤波器。根据匹配理论，匹配滤波器的传输特性：
H ( ) KS * ( )e jt0
其中， K 为幅度归一化常数， S ( ) 为信号 S ( ) 的复共轭。传输特性 H ( )
*
公式 3
还可用它的冲激响应 h(t ) 来表示（时域表示）：
图 3 回波信号
1）MATLAB 中时域脉压与频域脉压结果及其差别
图 4 回波信号的时域压缩
图 5 回波信号的频域压缩
图 6 时频域脉压差别
5
从上面三幅图可以看出，时频域脉压结果差别很小，绝对误差停留在 10-13 数量级上。其实，二者结果应该是相等的。由于 MATLAB 与 DSP 软件处理平台及编程函数的计算精度和中间结果处理的差异，才出现以上很小的误差。由数字信号处理理论，M 点时域离散信号与 N 点时域离散信号做线性卷积后的信号长度为 N+M-1 。设 a(n) ， b(n) 为数字信号，长度分别为 M 和 N ， A(k)=DFT(a(n)); B(k)=DFT(b(n));如果 A(k), B(k)的长度 L≥N+M-1，则 a(n)*b(n)=IDFT(A(k)×B(k))。回波数据 echo 长为 7680 点，脉压系数 coeff 长为 84 点，N+M-1=7680+84-1=7763，取 L=8192，对回波数据、脉压系数做 FFT 完全可以还原时域数据，实现脉冲压缩。 2）时频域脉压处理时间的比较经统计，在 DSP 上频域脉压处理（从 FFT 到 IFFT）的时钟数为 2560923。设两个卷积的序列长度分别为 M 和 N，且 N>M，则卷积乘加运算次数总和为 NM，而 N 点 FFT 的运算量为 N/2log2N 次复数乘加运算。当序列长度 N、M 很大时，频域的总运算量将大大低于时域的运算量。在本实验中，回波数据的长度 N=7680，脉压系数长度 M=84，时域脉压的运算量为 N×M=7680×84×4=2580480 次实数乘加运算。由于 L>N+M-1，将 x(n)， h(n)分别补 L-N 和 L-M 个零变成两个长度均为 L 的序列 xL(n)、hL(n)，分别做 L 点 FFT，点积后再做逆 FFT，可以实现频域脉压。频域脉压做了三次 L 点 FFT 和 L 点的点积运算，其运算量为 4×8192×log28192=393216 次实数乘加运算和 4×8192 次实数乘运算。可以看出，用频域脉压节省了 84.6% 的运算量，当序列长度很大时，用 FFT 进行运算的优势更明显。 3）MATLAB 与 DSP 处理结果的比较

NLFM脉冲压缩及其FPGA时域实现

第40卷第4期2018年7月湖北大学学报(自然科学版)Journal of Hubei University(Natural Science)Vol.40㊀No.4㊀July,2018㊀收稿日期:20170904基金项目:国家自然科学基金(61601175)资助作者简介:陆聪(1993-),男,硕士生;王旭光,通信作者,博士,讲师,硕士生导师,E-mail:109278484@ 文章编号:10002375(2018)04038406NLFM 脉冲压缩及其FPGA 时域实现陆聪,杨维明,王旭光,曾张帆(湖北大学计算机与信息工程学院,湖北武汉430062)摘要:介绍非线性调频(NLFM)信号的产生原理和设计匹配滤波器实现脉冲压缩技术的方法.使用MATLAB 工具产生NLFM 脉冲及雷达回波信号,基于FPGA 器件EP2C35F672C8设计分布式FIR 结构的匹配滤波器,实现脉冲压缩技术,对采样㊁量化后的回波信号进行脉冲压缩处理,最后使用Modelsim 对脉冲压缩后的回波信号进行波形仿真,检测匹配滤波器的设计效果.整个电路设计采用全流水线并行执行的结构,占用硬件资源:2468个逻辑单元㊁2073个寄存器㊁25KB 的RAM.利用FPGA 芯片丰富的BRAM 和LAB 代替乘法器IP,打破硬件资源对滤波器长度的限制.关键词:NLFM 信号;时域脉冲压缩;FPGA;匹配滤波器;分布式滤波算法中图分类号:TN713㊀㊀文献标志码:A㊀㊀DOI :10.3969/j.issn.1000-2375.2018.04.013NLFM pulse compression and its time domain implementation by FPGALU Cong,YANG Weiming,WANG Xuguang,ZENG Zhangfan(School of Computer &Information Engineering,Hubei University,Wuhan 430062,China)Abstract :The generation principle of nonlinear frequency modulated (NLFM)signal and the method of design matched filter realized pulse compression technique were analyzed in this paper.NLFM signal and the radar echo signal were generated by MATLAB tools,distributed FIR structure for realizing pulse compression technology was designed based on FPGA device EP2C35F672C8,which processed the sampled and quantized echo signals finally.The simulated waveform of the signal which was handled by Modelsim software to detect the effect of the matched filter.The whole circuit of the filter was designed by using the structure of full pipelined parallel execution.The FPGA hardware resources that the circuit occupied include 2468logical units,2073registers,and 25KB of RAM.By using BRAM and LAB of the FPGA chip instead of the multipliers IP,the limitation of hardware resources on the length of the filter was broken.Key words :NLFM signal;time domain pulse compression;FPGA;matched filter;distributed filter algorithm 0㊀引言现代雷达通常采用脉冲压缩技术提高系统的速度分辨力和距离分辨力[1].脉冲压缩就是将雷达发射端发射的宽脉冲调频信号,在接收端经数字匹配滤波器的处理,获得窄脉冲回波信号的过程.经过脉冲压缩后的信号同时具备大时宽㊁大带宽的特点,能保证雷达的探测距离和目标分辨精度[2].LFM 信号和NLFM 信号是常用于脉冲压缩中的两种基本信号.LFM 信号易于产生,应用广泛,但是LFM 信号的回波直接经过匹配滤波器,脉压后的信号旁瓣较大,一般需用窗函数对脉压后的输出信号进行旁瓣抑制,不同程度地造成主瓣展宽;NLFM 信号一般是基于窗函数设计产生的[3],优点是若对其回波信号直接匹配滤波,就能得到旁瓣很低的信号,省去了加权环节.第4期陆聪,等:NLFM脉冲压缩及其FPGA时域实现385㊀脉冲压缩可采用频域法和时域法两种方式实现[4].频域法实现时速度较快,但需多次用到快速傅里叶变换(FFT)和逆快速傅里叶变换(IFFT),硬件开销较大;时域法实现时电路结构简单,但速度较慢.本文中设计基于分布式算法的FIR匹配滤波器[5-6],采用全流水线并行执行结构,基于FPGA完成NLFM 信号脉冲压缩的时域实现,既节省硬件开销,又提高运算速度.1㊀NLFM信号产生及脉冲压缩技术的实现1.1㊀NLFM信号的产生㊀NLFM信号的产生比较复杂,且数学模型较多,没有统一标准,目前都是采用近似的方式实现.比较经典的是采用逗留相位原理产生NLFM信号,具体实现是将LFM信号的加权窗函数转变成频谱函数,使设计出的NLFM信号具有近似的窗形频谱,这样的信号进行脉冲压缩时,相对于LFM信号,省去了中间的加权环节,具有更好的旁瓣抑制效果和较为陡峭的过渡带.以Hamming窗为例设计NLFM信号(其他窗函数的设计方法类似),设计原理如下[7]:Hamming窗函数的表达式:W(f)=0.54+0.46cos(2πf/B)㊀-B/2ɤfɤB/2(1)则基于窗函数的群延时为:T(f)=K Tʏf-ɕW(y)d y(2)其中常数K T=(T/B)/0.54,将(1)式带入(2)式得:T(f)=(T/B)f+(0.426T/π)sin(2πf/B),㊀-B/2ɤfɤB/2(3)进一步对上式求T的反函数得:f(T)=T-1(f)(4)为了更加直观,使用t代替T,即f(t)为基于Hamming窗函数设计的NLFM信号.对于较简单的群延时函数,利用MATLAB的自带函数可以直接求得其反函数,但是,当群延时函数比较复杂时,需要采用数值分析方法推导函数的反函数.可以基于数字频率合成(DDS)产生NLFM信号,也可以使用MATLAB数学工具,本文中采用基于MATLAB的数值分析方法产生雷达的发射信号与回波信号.1.2㊀脉冲压缩技术的实现㊀脉冲压缩原理就是对雷达接收端的宽脉冲回波信号进行压缩,降低信号的时宽,提高了压缩后信号的峰值,使信号的时宽带宽积远大于1.采用脉冲压缩技术的雷达系统,可以同时兼顾速度分辨力和距离分辨力,而采用FPGA设计的匹配滤波器是目前实现脉冲压缩技术的主流方式,现在用数学推导的方式说明脉冲压缩的处理过程[8].时域脉冲压缩就是匹配滤波器的传输函数h(t)与雷达回波信号s(t)的线性卷积过程,即:y(t)=s(t)∗h(t)=ʏt-ɕs(τ)h(t-τ)dτ(5)根据最佳匹配原则,当输出信号的信噪比达到最佳时,匹配滤波器的传输函数h(t)为:h(t)=Ks∗(t0-t)(6)其中K是常数,t0为延时,s∗(t)表示共轭;当K=1,t0=0时,滤波器的传输函数为回波信号的复共轭.考虑到回波信号携带噪声的多样性以及目标信息的不确定性,在设计时域匹配滤波器时,采用近似替代的方法,使用发射信号的复共轭作为滤波器的传输函数,发射信号为已知信号,大大方便滤波器的设计.另外,相较于线性调频信号脉冲压缩过程中采用窗函数加权来抑制旁瓣的方式,直接使用NLFM信号作为雷达的发射脉冲,使得电路设计更简单有效.2㊀匹配滤波器的设计及实现2.1㊀FIR滤波器结构分析㊀传统FIR结构的匹配滤波器的结构如图1所示.匹配滤波器的输出:ðN-1i=0x(N-1)h(i)(7)386㊀湖北大学学报(自然科学版)第40卷图1㊀传统FIR匹配滤波器的结构㊀从(7)式可以看出,N阶传统FIR结构匹配滤波器需要N个乘法器和N-1个加法器,而回波信号和匹配滤波器的传输函数都是复数形式,设计N阶匹配滤波器,则需要4N个乘法器和4N-1个加法器.当N值较大时,FPGA内嵌的IP资源将不能满足滤波器的设计要求,而且乘法运算比较复杂㊁延时较高;采用分布式算法,BRAM和LAB代替乘法器的使用,不仅节约乘法器资源对滤波器设计的限制,而且保证滤波器的运算速率.2.2㊀分布式滤波器原理分析㊀分布式滤波器就是利用嵌入在FPGA芯片的BRAM和丰富的LUT,采用数据存储㊁地址转换的方式代替卷积运算中的乘法器.分布式滤波器的设计是,先将N阶卷积运算的所有可能值预先存储在RAM模块中,接着将输入数据转换成存储模块的寻址,对RAM进行查表,然后将存储模块的输出进行移位求和得到卷积运算的结果.该算法实现乘法到存储器㊁寄存器的转换,充分利用FPGA芯片资源,节省了硬件成本.分布式算法原理是,对回波信号x(t)进行采样,得到滤波器的输入信号x(n),其二进制表示形式为:x(n)=ðb-1k=0x k(n)2k(8)其中x k(n)表示x(n)的第k位,b是采样数据的位长,则N阶匹配滤波器输出:y(n)=ðN-1x(n)h(N-1-n)=ðN-1h(N-1-n)ðb-1x k(n)2k=ðb-12kðN-1h(N-1-n)x k(n)(9)由(9)式看出,首先输入数据第k位的值(1或0)与滤波器系数进行与运算并求和,然后将累加和左移k位(2k相当于左移k位)并求和,最终得到卷积和y(n),分布式算法就是将卷积运算由乘积项累加转变为移位求和的过程[9].分析算法可以看出,只要知道第一步的累加值,再进行移位求和就可以得到时域卷积的值,所以在电路设计中首先将第一次累加和的所有可能值预先存储在RAM块中,然后将输入数据转换为存储器的寻址数据,并对存储器输出的数据进行移位求和,这就是分布式算法的原理.2.3㊀分布式滤波器的FPGA实现㊀由(9)式可知,本次滤波器设计长度为48阶,式ðN-1n=0h(N-1-n)x k(n)的可能乘积项有248种,考虑到复数乘法,则直接采用ROM表进行数据存储,需要22ˑ248个存储单元,对于现有的FPGA芯片是不可能实现的.所以针对阶数较长的情况,可采用多条流水线并行执行的结构,对总流水线进行切割,就可以减少存储资源的使用量.采用6条流水线并行处理的结构,此时每条流水线都为一个8阶FIR结构的滤波器,每条流水线的存储大小为28单位,流水线设计将卷积运算的RAM使用量降到6ˑ28ˑ22单位,这使得一般的FPGA 芯片都可以满足.甚至可以增加流水线的数量,进一步缩减存储资源的使用量,分布式滤波器的设计框图如图2所示.图2中k表示输入数据的第k位,每个ROM表存储8阶FIR结构采用分布式算法的所有可能乘积项,需要28个存储单元,对输入数据进行转换作为存储器的寻址,接着将ROM表的输出数据进行移位(左移k位)求和,整个滤波器设计需要4条这样的流水线结构,输出的值分别为图3中I1㊁I2㊁Q1㊁Q2中的一个值.因为滤波器的输入数据是复数,由复数乘法可知,需要4条图2的流水线设计.分布式滤波器整体设计结构如图3所示.由图3可知,首先对回波信号的实部虚部进行分解,然后分别进行采样㊁量化,这个过程通过第4期陆聪,等:NLFM 脉冲压缩及其FPGA 时域实现387㊀图2㊀分布式滤波器的流水线结构㊀图3㊀分布式滤波器的总体结构㊀MATLAB 工具实现.滤波器最终需要输出的是信号的模值,然而传统的求模方式依旧用乘法器和开方运算,运算复杂且延时较高,所以需要找到一种简单的模值估算方法求取信号的模值,且能降低延时.设信号的模值为Y ,估算算法为[10]:Y =MAX{MAX(|I |,|Q |),7/8MAX(|I |,|Q |)+1/2MIN(|I |,|Q |)}(10)据统计,采用该复数求模公式对信号的损失不超过0.13dB,其中7/8MAX (|I |,|Q |)可以采用移位寄存器与加法器的结合来实现.至此匹配滤波器的整体结构完成,整个设计完全使用寄存器和加法器资源,理论上只要FPGA 的ROM 和加法器资源足够,就可以设计任意长度的滤波器.图4㊀分布式滤波器电路原理图3㊀脉冲压缩的FPGA 实现与测试3.1㊀FPGA 硬件电路设计㊀分布式滤波器的硬件电路实现,采用全流水线并行执行的结构进行设计,其特点是运算快,资源使用量大.选用ALTERA 公司FPGA 器件EP2C35F672C8进行电路设计,硬件电路原理图设计如图4所示.回波信号实部和虚部经过采样㊁量化后存储在片内存储模块ROM_real㊁ROM _imag 中,经时钟信号CLK 驱动,通过计数器counter 寻址,作为匹配滤波器的输入数据;address 模块将输入数据的第k 位转变成存储模块ROM 表的寻址,完成对乘积项的提取,这个过程是分布式算法的核388㊀湖北大学学报(自然科学版)第40卷心部分,完成卷积乘法器到查找表的转化;最后将ROM输出的值进行移位求和得到回波信号脉冲压缩后的实部I和虚部Q.分布式滤波器输出脉冲压缩后回波信号的实部和虚部,需要进一步求信号的模值.由(10)式可知,可完全采用加法器和移位寄存器完成该近似算法,电路原理设计如图5所示.采用xor2模块求实部和虚部的绝对值(输入数据与其最高位逐位异或),比较器的数据选择㊁加法器的累加求和完成复数求模运算,输出data4[18ʒ0]为回波信号脉压后的近似模值.至此基于FPGA的匹配滤波器硬件电路设计完成,需要进一步编写Test Bench驱动程序,完成匹配滤波器性能检测.图5㊀求模电路原理图㊀3.2㊀Modelsim设计仿真㊀使用MATLAB工具设计NLFM信号[11],并产生雷达回波信号作为滤波器的输入信号,设计参数:带宽B=5MHz,时宽T=5μs,根据奈奎斯特采样定理:采样频率要大于等于信号最高频率的两倍,否则会发生混叠效应;设定回波信号采样频率为:f p=2.5㊃B.由雷达分辨力精度公式:δ=c/2B,c为光速,则理论精度值δ=30m,尽管实测值受采样精度与滤波器阶数的限制与理论值有差异,但现代雷达在不断追求这个理论值.设定双目标信号间距为45m,MATLAB端的仿真结果如图6所示.图6㊀脉冲压缩技术的MATLAB仿真效果㊀从图6看出,雷达发射的脉冲信号为NLFM信号,设定间距为45m的两个检测目标,经过一段时间在雷达接收端收到回波信号,从回波信号的波形无法获得目标信号的数量和间距等信息,而采用脉冲压缩技术处理后,可以看出波形的旁瓣受到抑制,代表目标信号的两个主瓣更加明显,使信号能量集中在主瓣,降低了能量的损失.对回波信号进行采集㊁量化作为FPGA设计匹配滤波器的输入数据,检测匹配滤波器采用分布式算法实现脉冲压缩技术的效果,结果如图7所示.与图6对比可以看出,采样㊁量化后的回波信号经过FPGA设计的匹配滤波器处理,可以很好地达到脉冲压缩的效果,这也表明采样分布式算法完全可以代替线性卷积中的乘法运算.测量实验数据得到:主瓣间距Δt=12ns,两个目标之间的测量间距为45m,与设定值相符.考虑到采样频率㊁量化精度的影响,增加滤波器阶数可以进一步提高目标间距的分辨力.验证结果表明,基于窗函数产生的NLFM信号作为雷达系统的发射脉冲,雷达的回波经脉冲压缩后的波形旁瓣抑制性能好,过渡带陡峭,具有较强的目标识别能力.FPGA验证结果显示整个电路占用硬件资源:2468个逻辑单元㊁2073个寄存器㊁25K 字节的RAM,可以看出全流水线结构实现分布式算法对资源的需求较高,但是随着工艺水平的提升,芯片集成的基本资源将更加丰富,使用分布式算法实现脉冲压缩技术的应用将愈加广泛.㊀第4期陆聪,等:NLFM脉冲压缩及其FPGA时域实现389图7㊀回波信号经FPGA电路处理后的波形㊀4㊀结束语本文中采用分布式FIR结构的匹配滤波器实现NLFM信号脉冲压缩,利用FPGA的寄存器㊁加法器和ROM资源代替传统滤波器中的乘法器以及求模的开方运算,大大减小硬件开销;采用全流水线并行执行的结构实现,保证时域脉冲压缩的运算速率.通过对比NLFM信号与LFM信号脉冲压缩后的仿真结果,可以看出,采用NLFM信号作为雷达系统的发射脉冲,在接收端可以获得旁瓣低㊁过渡带陡峭的回波波形,减小了有效带宽内雷达信号的能量损失,而且具有较强的目标分辨力.对NLFM信号来说,匹配滤波器的阶数N要接近甚至等于f p㊃D/B,当时宽带宽积D值较大时,时域实现脉冲压缩的成本也较大.5㊀参考文献[1]潘琳.基于FPGA的雷达脉冲压缩系统的研究与实现[D].上海:上海交通大学,2008.[2]梁丽.基于FPGA的雷达信号处理系统设计[D].南京:南京理工大学,2006.[3]阮黎婷.非线性调频信号的波形设计与脉冲压缩[D].西安:西安电子科技大学,2009.[4]汪堃.基于FPGA的脉冲压缩系统研究与实现[D].武汉:华中科技大学,2009.[5]程远东,郑晶翔.一种用于数字下变频的高阶分布式FIR滤波器及FPGA实现[J].电子技术应用,2011,37(2):57-59.[6]李书华,曾以成.基于分布式算法的高阶FIR滤波器及其FPGA实现[J].计算机工程与应用,2010,46(12): 136-138.[7]徐飞.基于FPGA的非线性调频信号脉冲压缩的实现[D].西安:西安电子科技大学,2014.[8]孙宝鹏.基于FPGA的雷达信号处理算法设计与实现[D].北京:北京理工大学,2014.[9]崔永强,高晓丁,贺素馨.基于FPGA分布式算法的滤波器设[J].现代电子技术,2010,33(16):117-119.[10]杨维明.一种基于EPLD技术的信号取模方法[J].湖北大学学报(自然科学版),1999,11(2):138-141.[11]杜勇.数字滤波器的MATLAB与FPGA实现[M].2版.北京:电子工业出版社,2015.(责任编辑㊀郭定和,赵㊀燕)。

基于TMS系列DSP实现LFM信号的实时脉冲压缩

基于TMS系列DSP实现LFM信号的实时脉冲压缩王国庆;丁昊;宋杰;关键【期刊名称】《电子技术应用》【年(卷),期】2012(38)11【摘要】This paper researches real-time pulse compression technique of LFM signal with fixed-point general purpose DSP chip TMS320VC5509 as its core hardware. With C programming language on the software platform of CCS 3.3, coupled with the LFM signal and matched filter coefficients generated by the simulation of Matlab, the pulse compression algorithm is realized in the time domain. In order to reduce side lobes, Hamming weighting function is adopted to modulated the filter. The system introduces unit order timing to measure the performance of the filter. The data storage and updating method is optimized by adding an interface to the filter module, and the convolution algorithm is simplified using the character of FIR filter. Final test shows that the system has high stability, and achieves high standard both in accuracy and real-time quality, which can meet the requirement of engineering application.%研究了以定点通用型DSP芯片TMS320VC5509为硬件核心的LFM信号实时脉冲压缩技术.在CCS 3.3软件开发平台上实现,采用C语言编程,结合Matlab仿真得到LFM信号和匹配滤波器的系数,在时域实现脉冲压缩算法.为有效抑制副瓣的影响,采用海明窗加权函数对滤波器进行调制.采用单位阶数耗时衡量滤波算法,通过增加滤波模块接口的方法对数据存储更新方式进行优化,并结合FIR滤波器的特性简化了卷积算法.测试表明,系统工作稳定,处理精度和实时性均达到了较高标准,可以满足工程应用的要求.【总页数】4页(P59-61,65)【作者】王国庆;丁昊;宋杰;关键【作者单位】海军航空工程学院信息融合技术研究所,山东烟台264001;海军航空工程学院信息融合技术研究所,山东烟台264001;海军航空工程学院信息融合技术研究所,山东烟台264001;海军航空工程学院信息融合技术研究所,山东烟台264001【正文语种】中文【中图分类】TN957【相关文献】1.基于TMS320C64x DSPs的MPEG-4实时编码器设计与实现 [J], 李群迎;张晓林;刘荣科;姚远2.用高速DSP在频域上实现LFM信号的实时脉冲压缩 [J], 张爱国;张兴敢3.用高速ADSP-TSxxx实现LFM信号的实时脉冲压缩 [J], 夏小梅;王子旭4.基于DSP-TMS320C62X实现的实时脉冲压缩 [J], 王江枫;周智敏5.基于TMS320C64x实现LFM信号的实时脉冲压缩 [J], 金勇;潘永才;田茂因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

lfm信号脉冲压缩的处理过程

lfm信号脉冲压缩的处理过程
LFM（线性调频）信号脉冲压缩的处理过程如下：
1. 发射LFM线性调频信号。

该信号的频率会随时间线性变化，例如从起始频率到终止频率呈线性增加或减小。

2. 信号遇到目标后，目标会回波，产生返回信号。

3. 由于LFM信号具有宽带特性，在接收到的目标回波中，不同距离的目标回波可能会在时间域上存在混叠现象。

4. 利用接收到的目标回波与原始发射信号进行相关运算，得到一个衰减的压缩脉冲。

5. 通过滤波去噪声和杂散信号，得到经过压缩处理的目标回波。

脉冲压缩可以减小目标回波在时间域的宽度，从而提高信号的空间分辨率；同时可以增加接收到的目标回波的信噪比，提高目标检测的能力。

在实际应用中，脉冲压缩通常会涉及到一系列的信号处理操作，如乘积运算、滤波等。

这些操作可根据具体需求和系统特性进行调整和优化，以获得更好的脉冲压缩效果。

用高速DSP在频域上实现LFM信号的实时脉冲压缩

用高速DSP在频域上实现LFM信号的实时脉冲压缩用高速DSP在频域上实现LFM信号的实时脉冲压缩类别：单片机/DSP来源：电子技术应用作者：南京大学电子工程系张爱国张兴敢摘要：时宽带宽（TB）积较小的线性调频（LFM）信号的脉冲压缩可用A100等器件构成的横向滤波器实现；对于TB积较大的LFM信号，在时域上对其进行脉冲压缩所需的计算量和硬件量太大。

本文介绍用TMS320C6201 DSP在频域上实现大TB积LFM信号的实时脉冲压缩，内容包括海明加权、循环卷积、长数据分段迭加、软件流程图和硬件框图。

实验结果表明，当雷达重要周期为300Hz时，对TB积为320的LFM信号进行脉冲压缩后最大副瓣电平为-42.3分贝。

关键词：LFM 脉冲压缩信号处理器实时信号处理匹配滤波为提高脉冲雷达或脉冲声纳的作用距离，通常有两个途径，其一是增加发射机峰值功率；其二是加大发射脉冲的宽度来提高平均发射功率。

发射机的发射功率峰值受电源、功率放大器、功率传输通道（功率过大，波导等器件易打火）等限制；简单增加发射脉冲的宽度，相当于降低发射信号的带宽。

为使相同时宽的脉冲增加带宽，可对发射脉冲内的载波进行线性调频；在接收端对线性调频的回波信号再进行脉冲压缩处理。

经脉冲压缩后信号所具有的大的带宽能够提高测距精度和距离分辨力。

宽脉冲内大的时宽能够提高测速精度和速度分辨力。

因此脉冲压缩技术广泛用于雷达、声纳等系统，其中以线性调频信号的应用最为广泛。

1 线性调频信号的脉冲压缩线性调频（LFM）信号是一种瞬时频率随时间呈线性变化的信号。

零中频线调频信号u(t)可表示为：u(t)=exp(jπBt2/T) -T/2<t<T/2 （1）式中，T为线性调频信号的时宽，B为带宽。

对线性调频信号的脉冲压缩处理，就是让信号通过一个与其相匹配的滤波器实现的。

与u(t)匹配的滤波器的冲激响应为： h(t)=exp(-jπBt2/T) -T/2<t<T/2 （2） u(t)经匹配滤波器压缩后的输出g(t)为： g(t)=u(t) *h(t) T<t<T (3) 线性调频信号的突出优点是匹配滤波器对回波信号的多普勒频移不敏感，即使回波信号有较大的多普勒频移，原来的匹配滤波器仍能起到脉冲压缩的使用。

基于TMS系列DSP实现LFM信号的实时脉冲压缩

基于TMS系列DSP实现LFM信号的实时脉冲压缩
摘要：研究了以定点通用型DSP芯片TMS320VC5509为硬件核心的LFM信号实时脉冲压缩技术。在CCS 3.3软件开发平台上实现，采用C语言编程，结合Matlab仿真得到LFM信号和匹配滤波器的系数，在时域实现脉冲压缩算法。为有效抑制副瓣的影响，采用海明窗加权函数对滤波器进行调制。采用单位阶数耗时衡量滤波算法，通过增加滤波模块接口的方法对数据存储更新方式进行优化，并结合FIR滤波器的特性简化了卷积算法。测试表明，系统工作稳定，处理精度和实时性均达到了较高标准，可以满足工程应用的要求。关键词： DSP；LFM信号与脉压处理后的信号波形。
从图3、图4的波形中可以看出，脉压信号取模输出在未加窗时数值上缩小了1 000倍，而加窗后缩小了4 500倍。加窗后脉压结果看不到副瓣，这是由于副瓣过小，而D/A只有8 bit，数值范围内无法同时表示主瓣与副瓣的值。实验结果与仿真结果相符合，达到了预期的效果。本文研究了在现有DSP开发平台上进行LFM信号实时脉冲压缩的总体设计方案，并得出了理想的实验效果。通过Matlab仿真产生LFM信号，并根据信号特性计算匹配滤波器的系数。为有效提高程序的效率，对系统中的数据存储更新方式和卷积运算过程进行优化设计，在保持采样率不变的情况下，有效提高了单位阶数耗时。同时，系统采用海明窗加权，有效抑制了脉压信号中的副瓣电平。系统采用数字化结构，处理灵活，参数调整方便，且在处理精度和实时性方面都达到了较高的标准。当系统输入信号来自于实测雷达数字下变频或者每个基带通道中模拟乘积检波器后与A/D转换形成的复包络序列时，可以通过调整匹配滤波器系数的方式实现脉压而硬件平台不需要修改，因此具有广泛的通用性和推广意义。
脉冲压缩技术因解决了雷达作用距离与分辨率之间的矛盾而成为现代雷达的一种重要技术。雷达的信号参数是确知的，采用大时宽带宽积的信号和用匹配滤波器进行脉冲压缩是获得低截获概率性能的重要手段，可以大大提高雷达的作用距离和分辨率[1-2]。线形调频(LFM)信号因其产生和处理简单而最先得到应用，它具有抛物线式的非线性相位谱，可以获得较大的压缩比，有着良好的距离分辨率和径向速度分辨率。与其他脉压信号相比，LFM信号很容易用数字技术产生，并且所用的匹配滤波器对回波信号的多普勒频移不敏感，因而可以用一个匹配滤波器处理具有不同多普勒频移的回波信号[3]。数字脉冲压缩技术是随着数字信号处理芯片的产生而出现的，通过对任意波形的数字卷积或者通过对LFM波形进行展宽处理，实现信号的匹配滤波。数字脉冲压缩技术具有性能稳定、受干扰小、工作方式灵活多样等优点[4-5]，是现代脉压系统的发展趋势。本文针对实际工程应用，采用TI公司推出的TMS320-VC5509系列DSP芯片实现了LFM信号的实时脉冲压缩。系统首先通过Matlab仿真产生LFM信号数据，循环读入这段数据作为采样输入数据，采用时域脉压处理，同时采取了一定的优化方法以提高系统的效率和实时性，滤波结果衰减后经D/A转换输出。匹配滤波器参数由LFM信号共轭求出。为减小脉压后信号的副瓣，本文对匹配滤波器进行海明窗加权。该系统通用性好，滤波系数调整方便，在实时性和处理精度上都达到了很高的要求，可以为现代雷达信号处理机的设计提供参考和依据。2 脉压算法具体实现 LFM信号的实时脉冲压缩以时域滤波程序为基础，本文采用具有线性相位的FIR滤波器。在FIR滤波器参数算法、窗函数一定的情况下，滤波器的阶数越高，其性能越好(更窄的过渡带等)。而滤波器阶数越高，运算量也越大。为了保证处理的实时性及一定的采样率，不可能无限提高滤波器阶数[8-10]。滤波器阶数与运算时间成为相互矛盾的指标，基于这一点，本文采用单位阶数耗时来衡量滤波器程序的性能指标，其定义如下：其中，T表示滤波运算总耗时，N表示滤波器的阶数。当时间一定时，单位阶数耗时越小，则滤波器的阶数越高，性能越好；当滤波器的阶数一定时，单位阶数耗时越小，则可以匹配的采样率越高。因此，该指标可以很好地判断滤波器算法的优劣。设计中都以该指标为标准衡量滤波器程序效率并提供改进方向。2.1 系统硬件平台和软件平台系统采用TMS320VC5509系列DSP芯片为硬件平台中的核心器件。TMS320VC5509 DSP芯片是TI公司推出的定点通用型DSP芯片，可以实现快速的数字信号处理运算，并使大部分运算(例如乘法)能够在一个指令周期内完成。由于芯片是软件可编程器件，因此具有通用微处理器方便灵活的特点。本文使用CCS(Code Composer Studio)软件作为软件开发平台，它是TI公司推出的用于开发其DSP芯片的集成开发环境，采用Windows风格界面，集编辑、编译、链接、软件仿真、硬件调试及实时跟踪等功能于一体，功能强大；同时提供C语言、汇编语言及C与汇编的混合编程，并且具有代码优化功能，可以对C语言程序编译后的代码进行优化，提高代码效率。2.2 主程序设计主程序主要完成初始化操作和FIR滤波算法。时域FIR滤波本质上是进行线性卷积运算，包括反褶、移位、乘累加运算三步。当采集一个数据点后，对存储的数据进行更新、运算，得到处理结果；当采集到下一个数据后，重复上述过程。为了保证实时性，在一个数据采集完成之前，上一个数据的运算应已经完成。设计中FIR滤波器采用横截型结构，依据Matlab的仿真结果将LFM信号的波形数据和滤波器参数保存在内部定义的寄存器中。LFM信号数据直接经一路D/A输出，另一路D/A输出匹配滤波后的波形数据。由于波形数据在处理后很大，为正确进行D/A转换，滤波后波形数据需要缩小一定的倍数。2.3 中断服务程序设计中端服务程序负责进行波形数据的读取、处理结果的D/A转换、启动下次采集、采集结束标志位的置位等。由于LFM信号进行了脉冲调制，在脉冲持续时间内数据有效，而在其他时刻数据为0。如果把0加入Matlab仿真得到的采样数据中，会浪费存储空间，而且不利于周期修改。因此，程序中使用两个寄存器分别存储脉宽内的采样点数和整个周期的采样点数，配合计数器，达到了既节约存储空间又方便改变周期的目的。中断服务程序流程图。

(完整word版)雷达发射LFM 信号时,脉冲压缩公式的推导与 Matlab 仿真实现雷达测距。

雷达发射LFM 信号时，脉冲压缩公式的推导与 Matlab 仿真实现雷达测距。

摘要：基于MATLAB平台以线性调频信号为例通过仿真研究了雷达信号处理中的脉冲压缩技术。

在对线性调频信号时域波形进行仿真的基础上介绍了数字正交相干检波技术.最后基于匹配滤波算法对雷达回波信号进行了脉冲压缩仿真，仿真结果表明采用线性调频信号可以有效地实现雷达回波信号脉冲压缩、实现雷达测距并且提高雷达的距离分辨力。

关键词：线性调频，脉冲压缩，数字正交相干,匹配滤波。

When radar transmits LFM signal， the pulse compression formula is deduced and Matlab simulation is used to realizeradar rangingAbstract: Based on the MATLAB platform as example for LFM signal is studied by simulation of pulse compression technology in radar signal processing。

Based on the simulation of time domain linear FM signal waveform is introduced on the digital quadrature coherent detection technology. Finally，based on the matched filter algorithm of radar echo signal of pulse compression simulation， the simulation results show that the linear FM signal can effectively realize the radar echo signal of pulse compression radar， improve the range resolution.Key word: Linear frequency modulation,pulse compressiondigital，quadrature coherence,matched filtering.1、引言1.1 雷达起源雷达的出现,是由于二战期间当时英国和德国交战时，英国急需一种能探测空中金属物体的雷达（技术）能在反空袭战中帮助搜寻德国飞机。

超宽带信号实时脉冲压缩的工程实现方法

超宽带信号实时脉冲压缩的工程实现方法郝　明　蒋志焱(南京电子技术研究所　南京210013)【摘要】　超宽带雷达具有极高的分辨率,已成为一种新的探测目标工具。

由于其信号带宽宽,对回波信号进行实时脉冲压缩处理是个技术难点。

本文介绍了以通用数字信号处理模块为硬件平台,采用全去斜的脉冲压缩处理方法和并行处理技术来实现超宽带信号的实时脉冲压缩处理。

【关键词】　超宽带,脉冲压缩,并行处理,数字信号处理A Real-time Pulse Compression M ethod ofan Ultra-wideband Signal and its Engineering ImplementationHA O Ming　JIANG Zhi-yan(Nanjing Research Institute of Electronics Technology　Nanjing210013)【Abstract】　With its high resolution,ultra-wideband radar has become a new tool of target detection.Because of its wide bandwidth,real-time pulse compressio n of returned signal is always difficult.T his paper introduces a dechirp method w hich uses parallel processing technology,based on the universal mo dule of digital signal processing,to carry cut the real-time pulse co mpres-sion of ultra-wideband signal.【Key words】　ultra-wideband,pulse compression,parallel processing,digital signal processing1　引　言超宽带雷达作为一种新的探测目标工具,已越来越被国内外专家所重视。

基于CS的LFM信号脉冲压缩实现算法研究

基于CS的LFM信号脉冲压缩实现算法研究李少东;裴文炯;杨军【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2013(11)3【摘要】针对传统的脉冲压缩方法存在着副瓣降低与主瓣展宽的矛盾问题,基于压缩感知理论提出了一种实现对LFM信号脉冲压缩的CS脉压算法.首先在分析传统脉冲压缩与压缩感知的关系的基础上,构建了适用于复数域重构的稀疏基,然后提出了采用构建的稀疏基结合平滑0-范数算法实现脉冲压缩的算法,最后证明了所提的算法脉压后信号不仅能重构出回波的幅度,且保留了信号的相位信息,最后对研究的算法从幅度、相位的重构精度以及重构误差等方面进行了仿真,仿真结果表明CS脉压算法能够在不降低距离分辨率的同时达到降低副瓣的目的,同时能保留回波信号的相位历程,具有较高的重构精度.%Most current pulse compression algorithms can't avoid the contradiction between the main lobe width and the side lobe level.In this paper,we put forward a modified CS pulse compress(CSPC) algorithm to regain information of amplitude as well as phase of the linear frequency modulation(LFM) signal.In the proposed method,firstly,the relationship between CS and traditional PC is theoretically analyzed.Secondly,sparse base that is adapted to the PC is formulated in complex field.And then,through mathematical deduction,it is proved that smoothed L0 norm algorithm combined with the sparse base could reconstruct the amplitude and phase information of the echoes at the same time.Finally,simulation results and theoretical analysis show thatthe proposed method has many advantages,such as exact reservation of amplitude and phase information of the echoes,high reconstruction accuracy,and better robustness.【总页数】7页(P295-301)【作者】李少东;裴文炯;杨军【作者单位】空军预警学院,湖北武汉430019;空军预警学院,湖北武汉430019;空军预警学院,湖北武汉430019【正文语种】中文【中图分类】TN911.7;TN957.51【相关文献】1.基于TMS系列DSP实现LFM信号的实时脉冲压缩 [J], 王国庆;丁昊;宋杰;关键2.用高速DSP在频域上实现LFM信号的实时脉冲压缩 [J], 张爱国;张兴敢3.基于MATLAB的LFM信号脉冲压缩及模块化实现 [J], 戴巧娜4.用高速ADSP-TSxxx实现LFM信号的实时脉冲压缩 [J], 夏小梅;王子旭5.基于TMS320C64x实现LFM信号的实时脉冲压缩 [J], 金勇;潘永才;田茂因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

LFM信号脉冲压缩三种结果及其统一表示

或者采用的匹配滤波器的单位冲激响应不一样，
收稿日期：2018-06-28 基金项目：国家自然科学基金资助项目 (61671469) 作者简介：朱名烁 (1995-)，男，硕士生，主要从事信号处理技术与应用研究．
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空军预警学院学报
第 32 卷第 4 期 2018 年 8 月
空军预警学院学报 Journal of Air Force Early Warning Academy
Vol.32 No.4 Aug. 2018
DOI: 10.3969/j.issn.2095-5839.2018.04.001
LFM 信号脉冲压缩三种结果及其统一表示
2018 年
脉压结果表示不尽相同．
2 LFM 信号脉冲压缩统一表示与分析
为统一脉压结果，本文先对要进行脉压处
理的 LFM 信号的表示形式统一化，然后从理论
关键词：LFM 信号；脉冲压缩；频域相乘法；幅度峰值
中图分类号：TN958.3
文献标识码：A
文章编号：2095-5839(2018)04-0235-04
线性调频 (LFM) 信号已广泛用于现代雷达中，通过对 LFM 信号进行脉冲压缩处理可解决雷达探测距离和距离分辨率之间的矛盾 [1-2] ． LFM 信号脉冲压缩的实现通常有时域卷积法和频域相乘法 [3] ．时域卷积法是雷达发射信号与线性滤波器的冲激响应函数在时域直接进行卷积完成脉冲压缩，这种方法最大的缺点在于运算量大，耗时长．频域相乘法则是先用傅里叶变换将待卷积的 2 个信号分别变换到频域，然后 2 个信号在频域相乘处理，最后再逆傅里叶变换到时域，完成压缩．这种方法最大的优点是可以采用快速方法，耗时短，利于实时处理，本文在推导 LFM 信号脉冲压缩结果中采用了这种方法．从目前公开的文献看，不同文献脉压结果不尽相同 [4-8] ，结果表示也不尽相同，表达式的边界条件也不完整，这给信号结果的选择参考带来不便．针对上述问题，本文在现有文献给出的 3 种典型脉冲压缩结果的基础上，首先将 3 种典型 LFM 信号的脉压结果进行统一，然后分析了 3 种不同匹配滤波器的频率响应函数对应的脉冲压缩输出结果，对 3 种脉压结果进行了归纳，分析了 LFM 信号脉压输出的理论模拟域推导结果和实际离散化处理后的脉压结果之间的对应关系，最后对统一后的 3 种脉压结果进行了仿真，证明了本文给出的统一脉冲压缩结果表达式是正确的．

LFM信号脉冲压缩处理方法的研究

LFM信号脉冲压缩处理方法的研究
刘振兴;李丽;邓海棠
【期刊名称】《电讯工程》
【年(卷),期】2014(000)001
【摘要】线性调频信号（LFM）是雷达信号处理系统中应用较为广泛的大时宽带宽积信号，该信号具有良好的距离分辨率和速度分辨率。

本文针对线性调频信号的两种主要脉冲压缩方法，匹配滤波脉冲压缩方法和去斜率脉冲压缩方法进行理论分析和仿真，分析了两种方法各自的优缺点以及适合应用的背景条件。

【总页数】7页(P34-40)
【作者】刘振兴;李丽;邓海棠
【作者单位】陕西黄河集团有限公司设计所,陕西西安710043
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52
【相关文献】
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