雷达信号matlab仿真剖析
matlab仿真脉冲多卜勒雷达的信号处理分析
matlab仿真脉冲多卜勒雷达的信号处理目录目录-------------------------------------------------------- 1 第一章绪论-------------------------------------------------- 31.1 雷达起源 ---------------------------------------------- 31.2 雷达的发展历程 --------------------------------------- 4 第二章原理分析----------------------------------------------- 62.1 匹配滤波器原理 --------------------------------------- 62.2 线性调频信号（LFM） ---------------------------------- 82.3 LFM信号的脉冲压缩----------------------------------- 10 第三章多目标线性调频信号的脉冲压缩------------------------- 14 第四章仿真结果分析------------------------------------------ 164.1 时域图分析 ------------------------------------------ 164.2 回波信号频域图分析 ---------------------------------- 174.3 压缩信号图分析 -------------------------------------- 194.4 多目标压缩信号图分析 -------------------------------- 21 第五章问题回答--------------------------------------------- 23 第六章致谢与总结------------------------------------------- 24 附录（Matlab程序）------------------------------------------ 25第一章绪论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。
基于MATLAB的雷达数字信号处理
完成相参积累后，形成“距离-多普勒”二维分布图。对该二维分布图取模值处理后， 形成 CFAR(恒虚警)平面，若回波中存在目标信号，则二维分布图上会出现目标尖峰，
频率不同而以，因此，MATLAB 仿真时，只需考虑 S(t)。以下 MATLAB 程序产生 1.4
式的 chirp 信号，并作出其时域波形和幅频特性，如图 2 所示。
2
线性调频信号
0.5
0
-0.5
-1
-5 -4 -3 -2 -1
0
1
2
3
4
5
Time in u sec
线性调频信号的幅频特性
40
30
20
5. 目标信息提取处理
本文介绍的雷达系统采用单脉冲体制，具备精密跟踪的能力。每发射一个脉冲， 天线能同时形成若干个波束，将各波束回波信号的振幅和相位进行比较，当目标位于 天线轴线上时，各波束回波信号的振幅和相位相等，信号差为零；当目标不在天线轴 线上时，各波束回波信号的振幅和相位不等，产生信号差，驱动天线转向目标直至天 线轴线对准目标，这样可测出目标的方位角与俯仰角。从各波束接收的信号之和，可 测出目标的距离，从而实现对目标的测量和跟踪功能。单脉冲雷达已经广泛应用，在 军事上主要用于目标识别、靶场精密跟踪测量、导弹预警和跟踪、导弹再入弹道测量、 火箭和卫星跟踪、武器火力控制、炮位侦查、地形跟随、导航、地图测绘等，在民用 上主要用于交通管制。
sin K (T t)t e j2 fct Kt
合并 2.4 和 2.5 两式：
典型雷达信号的产生及其“模糊函数”仿真（含Matlab程序）
典型雷达信号的产生及其“模糊函数”仿真（含Matlab程序）雷达发射波形的选择和设计直接影响雷达的性能以及抗干扰能力。
本次课程重点从模糊函数出发，仿真分析多种典型雷达信号：线性调频脉冲信号、三角波调频连续波信号、二相编码信号(Barker码/m序列)、多相编码信号(Frank码)。
课程将给出上述典型雷达信号的产生以及模糊图的Matlab仿真程序。
雷达模糊函数模糊函数是进行雷达波形设计和分析信号处理系统性能的重要工具，根据雷达信号的模糊函数，可以确定雷达发射波形的分辨能力、测量精度、模糊情况以及抑制干扰的能力。
雷达模糊函数表示匹配滤波器的输出，描述目标的距离和多普勒频移对回波信号的影响，信号的雷达模糊函数通常被定义为二维互相关函数的模的平方。
具体表达式为：模糊函数关于多普勒频率和延迟时间的三维图形称为雷达的模糊图。
对于一种给定的波形，其模糊图可以确定该波形的一些特征，同时也可以用某个时间或者频率门限值来切割三维模糊图得到模糊等高图。
模糊图的原点处模糊函数的值等于与感兴趣目标反射的信号理想匹配时的匹配滤波器的输出。
非零时的模糊函数值表示与感兴趣目标有一定距离和多普勒的目标回波。
在二维坐标平面内，若模糊函数的绝对值逼近于冲击函数呈理想图钉型时，就可以得到理想的二维分辨率，相当于把所有能量都集中在了坐标原点附近。
这是一次精品课程(图文课程)，主要包含以下几个部分：一、模糊函数的概述二、线性调频脉冲信号及其模糊函数三、三角波调频连续波信号及其模糊函数四、二相码信号（Barker码/m序列）及其模糊函数五、多相码信号（Frank码）及其模糊函数具体内容见下面截图，订阅后可查看WORD可编辑版本以及下载相关Matlab仿真程序。
具体参数设置以及仿真结果见WORD文档和Matlab源程序。
气象雷达信号处理的matlab仿真研究及DSP实现
TECHNOLOGY AND INFORMATION22 科学与信息化2023年2月下气象雷达信号处理的matlab仿真研究及DSP 实现李彦昭中国民用航空西北地区空中交通管理局甘肃分局 甘肃 兰州 730030摘 要 现如今，图像信息频繁地被应用于军事、医学、民航等领域，尤其是在民航气象方面，气象雷达信号处理是雷达生产研究过程中的关键一环，也是一个难点。
在实际中，通过雷达成像系统获得的雷达回波可能会造成一些关键信息的丢失，因此需要通过一些信号增强及复原技术来改善雷达信号的强度和准确度。
本文介绍了数字滤波器的特点，如何通过MATLAB及其图像信号处理工具箱进行雷达数字图像处理，最终设计实现利用数字滤波器增强雷达图像信号。
关键词 雷达信号处理；数字滤波器；MATLAB仿真MATLABSimulation Research and DSP Implementation of Meteorological Radar Signal Processing Li Yan-zhaoCAAC Northwest Regional AdministrationGansu Branch, Lanzhou 730030, Gansu Province, ChinaAbstract At present, image information is frequently used in military, medical, civil aviation and other fields, especially in civil aviation meteorology, meteorological radar signal processing is a key part but also a difficult point of the radar production research process. In practice, the radar echoes obtained by the radar imaging system may cause the loss of some key information, so some signal enhancement and restoration techniques are needed to improve the strength and accuracy of the radar signal. This paper introduces the characteristics of digital filters, how to perform radar digital image processing through MATLAB and its image signal processing toolbox, and finally design and implement the use of digital filters to enhance radar image signals.Keyword radar signal processing; digital filters; MATLAB simulation引言现代社会已经是一个高度信息化的时代，在日常生产生活中，人们所能接触到的信息，视觉信息能占到90%以上，视觉信息就是通过人眼观测到的信息，也就是图像信号，因此图像信号处理的重要性不言而喻。
MATLAB雷达信号处理仿真
MATLAB雷达信号处理仿真5.2 噪声和杂波的产⽣在实际的雷达回波信号中，不仅仅有⽬标的反射信号，同时还有接收机的热噪声、地物杂波、⽓象杂波等各种噪声和杂波的叠加。
由于噪声和杂波都不是确知信号，只能通过统计特性来分析。
本节将讨论⼀些常见的噪声和杂波的产⽣⽅法。
5.2.1 随机热噪声随机热噪声有多种，常见有概率密度函数服从⾼斯分布、均匀分布、指数分布以及τ分布的热噪声。
1. 服从⾼斯（Guass ）分布的热噪声（随机序列）标准⾼斯分布的概率密度为：)2exp(1)(22σσπx x p -= (5.2.1)均值为0x 的⾼斯分布的概率密度函数为：)2)(exp(1)(220σσπx x x p --= (5.2.2) Matlab7.0本⾝⾃带了标准⾼斯分布的内部函数randn ，调⽤格式如下:Y = randn(n)Y = randn(m,n) Y = randn([m n]) Y = randn(size(A)) s = randn('state')randn 函数产⽣的随机序列服从均值为m=0，⽅差σ2＝1的⾼斯分布。
Y = randn(n)产⽣的是⼀个n ×n 的随机序列矩阵，⽽Y = randn(m,n) 和Y = randn([m n])产⽣的m ×n 的随机序列矩阵，Y = randn(size(A))产⽣的是⼤⼩与矩阵A 同样⼤⼩的随机序列矩阵。
s = randn('state') 返回的是⼀个具有两个元素的向量，该向量显⽰的是当前正态随机数产⽣器的状态。
randn('state',s) 指令可以将产⽣器的状态设置到s ，⽽randn('state',0) 则可以将正态随机数产⽣器的状态恢复到初始状态。
因此，利⽤randn 函数可以⾮常简单快捷地产⽣出服从⾼斯分布的随机序列，如图5.7。
图5.7服从⾼斯分布的随机序列及其直⽅图2. 服从均匀分布的热噪声（随机序列） (a-b)均匀分布的概率密度函数为：ab x p -=1)( (5.2.3) 根据（a-b ）均匀分布的概率密度函数和（0-1）均匀分布的概率密度函数可以推导出它们之间的关系为：a u ab ba au +?-=--=)(ζζ或 (5.2.4)其中u 服从（0-1）单位均匀分布，ζ服从（a-b ）分布所以根据上式，可以先产⽣⼀个服从（0-1）单位均匀分布的信号，然后再将其经过上式的变换，就可以得到⼀个服从（a-b ）均匀分布的信号了。
雷达仿真matlab课设
雷达仿真matlab课设
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随着社会和科技的不断发展，现代雷达系统更加复杂且精准，故需要借助计算机来完成对系统各项功能和性质的仿真，以完成对系统性能的评估。
在雷达仿真matlab课设中，你可以根据雷达信号处理的主要方式，运用信号处理理论与MATLAB软件相结合的思想，提出一个雷达系统的仿真模型。
该模型具有包含杂波的信号进入雷达信号处理机的动态处理过程。
在实际的课程设计中，你可以选择使用MATLAB对一脉冲雷达系统进行仿真，并给出具体过程的仿真图形。
在仿真过程中，你可以考虑雷达信号的产生、噪声和杂波的产生、正交解调模块、脉冲压缩模块、回波积累模块、恒虚警处理模块等方面。
如果你需要更多的帮助或指导，请提供更具体的需求或信息，以便我更好地为你解答。
简单雷达实信号仿真实验报告
《雷达原理》实验报告学院：专业：姓名：学号：成绩：评阅教员：时间：一、实验内容简介：利用Mathlab实现对几种常见的雷达信号的仿真。
画出这几种信号形式的时域和频域的波形图。
二、实验目的：通过仿真熟悉常用的雷达信号的时域和频谱形式，掌握MatLab中信号的产生和表示方法及信号频谱的计算和图形绘制。
进一步锻炼学员的编程能力，提高利用算法实现解决实际问题的能力。
三、实验原理：不同体制的雷达由于不同的任务采用了不同的信号形式，雷达常用的信号形式有连续波和脉冲波两种；连续波中又有按三角形或按正弦规律变化的调频连续波，脉冲波中有简单脉冲波、脉内调频脉冲波和脉间调频脉冲波；其中测高雷达和车载测距雷达多采用连续波的形式，常规雷达采用简单调频脉冲信号；动目标显示或测速多普勒雷达多采用高工作比的矩形调幅脉冲信号；一些新体制的高分辨率雷达多采用线性调频或相位编码等脉冲压缩信号。
对以上信号形式经傅立叶变换可以得到其频谱。
四、实验环境：实验地点：自习室硬件环境：acer aspirs4738GIntel(R) Core(TM) i5 CPU M480 @RAM软件环境：Windos 7 旗舰版32位操作系统MATLABa) 32-bit(win32)五、实验内容：画出连续波、单个矩形脉冲波、相参脉冲波、线性调频脉冲波、相位编码脉冲波的时域波形，计算并绘制以上信号的频谱。
信号采用的参数如下：1、连续波连续波是最基本的波形，其表达式为：参数为：载波频率f0为20MHz，采样频率为4倍f0，采样长度为1000.Mathlab代码：仿真效果如下图所示：2、单个矩形脉冲单个矩形脉冲的表达式为：参数为：载波频率f0为20MHz，采样频率为4倍f0，脉宽为1us ，脉冲周期为20us Mathlab代码为：仿真结果如图（a）单个矩形脉冲信号的合成过程说明（b）单个矩形脉冲信号的时域频域波形图3、相参脉冲参数为：载波频率f0为20MHz，采样频率为4倍f0，脉宽为1us，脉冲周期为20us。
(完整word版)雷达信号处理的MATLAB仿真
11目录1. 设计的基本骤 (1)1.1 雷达信号的产生 (1)1.2 噪声和杂波的产生 (1)2. 信号处理系统的仿真 (1)2.1 正交解调模块 (2)2.2 脉冲压缩模块 (2)2.3 回波积累模块 (2)2.4 恒虚警处理（CFAR）模块 (4)结论 (11)1 设计的基本骤雷达是通过发射电磁信号，再从接收信号中检测目标回波来探测目标的。
再接收信号中，不但有目标回波，也会有噪声（天地噪声，接收机噪声）；地面、海面和气象环境(如云雨)等散射产生的杂波信号；以及各种干扰信号（如工业干扰，广播电磁干扰和人为干扰）等。
所以，雷达探测目标是在十分复杂的信号背景下进行的，雷达需要通过信号处理来检测目标，并提取目标的各种信息，如距离、角度、运动速度、目标形状和性质等。
图3-6 设计原理图2 信号处理系统的仿真雷达信号处理的目的是消除不需要的信号（如杂波）及干扰，提取或加强由目标所产生的回波信号。
雷达信号处理的功能有很多，不同的雷达采用的功能也有所不同，本文是对某脉冲压缩雷达的信号处理部分进行仿真。
一个典型的脉冲压缩雷达的信号处理部分主要由A/D 采样、正交解调、脉冲压缩、视频积累、恒虚警处理等功能组成。
因此，脉冲压缩雷达信号处理的仿真模型.2.1 正交解调模块雷达中频信号在进行脉冲压缩之前，需要先转换成零中频的I、Q 两路正交信号。
中频信号可表示为:0()()cos(2())IF f t A t f t t πϕ=+ (3.2)式(3.2)中， f 0 为载波频率。
令:00()()cos 2()sin 2IF f t I t f t Q t f t ππ=- (3.3)则00()()cos 2()sin 2IF f t I t f t Q t f t ππ=- (3.4)在仿真中，所有信号都是用离散时间序列表示的，设采样周期为T ,则中频信号为f IF (rT ) ，同样，复本振信号采样后的信号为f local =exp(−j ω 0rT ) (3.5)则数字化后的中频信号和复本振信号相乘解调后，通过低通滤波器后得到的基带信号fBB (r ) 为:11000{()cos()}(){()sin()}()N N BB IF IF n nf f r n r n T h n j f r n r n T h n ωω--==-----∑∑ (3.6)式(3.6)中， h (n ) 是积累长度为N 的低通滤波器的脉冲响应。
雷达仿真分析报告范文
雷达仿真分析报告范文一、引言雷达技术作为现代军事和民用领域中重要的探测和识别工具，在近年来得到了广泛的研究和应用。
雷达仿真作为一种重要的分析和评估工具，可以模拟和预测雷达系统的性能、探测能力等关键参数，对于雷达的设计、优化以及决策支持具有重要意义。
本文将对雷达仿真分析进行详细讨论和分析，通过一系列仿真实验和数据分析，深入探索和评估雷达的性能与效果。
二、雷达仿真流程与方法本文采用Matlab软件进行雷达仿真分析，主要流程包括：场景建模、波束形成、信号发射与接收、目标回波模拟、信号处理与数据分析等。
具体方法如下：1. 场景建模：根据实际的雷达任务需求，将仿真场景划分为不同的区域，并设置场景的尺寸、形状、地形等参数。
2. 波束形成：根据雷达参数设置波束宽度、扫描方式等参数，生成合适的波束图。
3. 信号发射与接收：仿真模拟雷达信号的发射过程，考虑发射功率、频率等参数，并接收目标返回的回波信号。
4. 目标回波模拟：根据目标的散射特性和雷达波束图，模拟目标的回波信号，考虑目标的距离、速度、方位角等参数。
5. 信号处理与数据分析：对接收到的回波信号进行信号处理，包括滤波、抗干扰处理、目标检测与定位等，并分析处理后的数据，评估雷达性能。
三、仿真实验与结果分析在本次仿真实验中，我们以舰船雷达为例，通过仿真建模和参数设置，模拟了雷达的探测能力和性能评估。
以下是实验数据及结果分析：1. 参数设置：仿真中，我们设置了雷达的工作频率为X 波段，波束宽度为20°，最大可探测距离为200km等参数。
2. 目标模拟与回波仿真：我们设置了多个目标，包括小型舰船、飞机等，根据雷达工作参数，计算了各目标的回波信号，并模拟了不同距离、速度下的回波特性。
3. 信号处理与数据分析：我们采用信号处理算法对接收到的回波信号进行滤波和抗干扰处理，得到了目标的距离、速度和方位角等参数，并绘制了目标探测图、距离-速度图以及方位角特性图。
4. 性能评估：通过分析得到的数据和图形，我们评估了雷达的探测能力、目标识别能力以及抗干扰能力，并对仿真结果进行了验证和优化。
基于MATLAB的雷达信号处理仿真
基于MATLAB的雷达信号处理仿真作者：殷俊丽丁康利郝鹏飞来源：《电子技术与软件工程》2017年第18期摘要在现代脉冲雷达系统中，相位编码信号以其较好的抗干扰性能，越来越被重视和使用。
MATLAB作为一种仿真工具，经常被用于雷达信号处理方案设计中。
本文用MATLAB对相位编码信号的信号处理过程进行仿真，对信号处理过程中各节点信号进行分析，为雷达系统的总体设计提供了参考依据。
【关键词】MATLAB 相位编码雷达信号处理仿真1前言相位编码信号因其灵活的编码方式、低截获概率的特点，在具有抗干扰性能的雷达系统中经常被使用。
在其信号处理过程中，因其对多普勒的敏感性，在脉冲压缩之前，要先用预测的多普勒值对回波信号进行补偿，计算量庞大，在前期设计中，一般借助于MATLAB强大的仿真平台对其进行直观的分析。
2仿真信号产生MATLAB提供了idinput函数，可根据需要设置参数产生不同相位编码序列，调用格式如下为：u=idinput（N，type，band，levels），其中N为码长，type为编码类型，band为频率成分，levels信号水平。
基于此函数，我们产生码长为255的二值伪随机信号（M序列码），对其进行fs=20MHz抽样，加入fd=20Hz的多普勒频率，并模拟加入具有高斯分布特性的空间热噪声，得到仿真回波信号如图1所示。
3多普勒补偿及脉冲压缩相位编码信号对多普勒敏感，降低了脉冲压缩（匹配滤波）的性能，对运动目标回波信号的检测常常由于这一缺点造成困难。
在信号处理中，通常的做法是根据预先推测的多普值对其进行补偿，消除多普勒频率对脉冲压缩的影响，再对压缩后的信号进行检测。
多普勒补偿的公式为：A=exp（-j27c*fdl*m/fs），其中，fdl为预测的多普勒频率，fs为抽样率，m=0，l，2……N-1为索引值，N为处理点数。
利用多普勒补偿公式对上述回波信号进行补偿的结果如图2所示。
可以看出，多普勒补偿消除了多普勒带来的信号调制。
雷达信号处理的MATLAB仿真
11目录1. 设计的基本骤 (1)1.1 雷达信号的产生 (1)1.2 噪声和杂波的产生 (1)2. 信号处理系统的仿真 (1)2.1 正交解调模块 (2)2.2 脉冲压缩模块 (3)2.3 回波积累模块 (3)2.4 恒虚警处理（CFAR）模块 (4)结论 (11)1 设计的基本骤雷达是通过发射电磁信号，再从接收信号中检测目标回波来探测目标的。
再接收信号中，不但有目标回波，也会有噪声（天地噪声，接收机噪声）；地面、海面和气象环境(如云雨)等散射产生的杂波信号；以及各种干扰信号（如工业干扰，广播电磁干扰和人为干扰）等。
所以，雷达探测目标是在十分复杂的信号背景下进行的，雷达需要通过信号处理来检测目标，并提取目标的各种信息，如距离、角度、运动速度、目标形状和性质等。
图3-6 设计原理图2 信号处理系统的仿真雷达信号处理的目的是消除不需要的信号（如杂波）及干扰，提取或加强由目标所产生的回波信号。
雷达信号处理的功能有很多，不同的雷达采用的功能也有所不同，本文是对某脉冲压缩雷达的信号处理部分进行仿真。
一个典型的脉冲压缩雷达的信号处理部分主要由A/D 采样、正交解调、脉冲压缩、视频积累、恒虚警处理等功能组成。
因此，脉冲压缩雷达信号处理的仿真模型.2.1 正交解调模块雷达中频信号在进行脉冲压缩之前，需要先转换成零中频的I 、Q 两路正交信号。
中频信号可表示为:0()()cos(2())IF f t A t f t t πϕ=+ (3.2)式(3.2)中， f 0 为载波频率。
令:00()()cos 2()sin 2IF f t I t f t Q t f t ππ=- (3.3)则00()()cos 2()sin 2IF f t I t f t Q t f t ππ=- (3.4)在仿真中，所有信号都是用离散时间序列表示的，设采样周期为T ,则中频信号为 f IF (rT ) ，同样，复本振信号采样后的信号为f local =e xp(−j ω 0rT ) (3.5)则数字化后的中频信号和复本振信号相乘解调后，通过低通滤波器后得到的基带信号f BB (r ) 为:11000{()cos()}(){()sin()}()N N BB IF IF n nf f r n r n T h n j f r n r n T h n ωω--==-----∑∑ (3.6)式(3.6)中， h (n ) 是积累长度为N 的低通滤波器的脉冲响应。
雷达信号的MATlab仿真
K
B ， 是调频斜率， 于是， 信号的瞬时频率为 f c Kt( T t T ) ， 如图 2.1 2 2 T
1.2 雷达的用途
雷达的用途广泛，种类繁多，分类的方法也非常复杂。通常可以按照雷达的 用途分类，如预警雷达、搜索警戒雷达、无线电测高雷达、气象雷达、航管雷达、 引导雷达、炮瞄雷达、雷达引信、战场监视雷达、机载截击雷达、导航雷达以及 防撞和敌我识别雷达等。除了按用途分，还可以从工作体制对雷达进行区分。 1.3 论文的基本内容
个 LTI（线性时不变）系统。
图 1.2：雷达等效于 LTI 系统 等效 LTI 系统的冲击响应可写成:
h(t ) i (t i )
i 1
M
(1.1)
M 表示目标的个数， 次的时间：
i 为目标散射特性， i 是光速在雷达与目标之间往返一
i
2 Ri c
(1.2)
式中， Ri 为第 i 个目标与雷达的相对距离。 雷达发射信号 s (t ) 经过该 LTI 系统，得输出信号(即雷达的回波信号) sr (t ) ：
关键词: MIMO ;模糊图；脉冲压缩
Matlab simulation of radar signals
Niu Hui , College of physics and electronic information
Abstract:The use of digital signal processing theory and Matlab software research
雷达系统仿真matlab代码
%======================================================================= ====================%% 该程序完成16个脉冲信号的【脉压、动目标显示/动目标检测（MTI/MTD）】%======================================================================= ====================%% 程序中根据每个学生学号的末尾三位（依次为XYZ）来决定仿真参数，034% 目标距离为[3000 8025 9000+(Y*10+Z)*200 8025]，4个目标% 目标速度为[50 0 (Y*10+X+Z)*6 100]%======================================================================= ====================%close all; %关闭所有图形clear all; %清除所有变量clc;%======================================================================= ============%% 雷达参数 % %======================================================================= ============%C=3.0e8; %光速(m/s)RF=3.140e9/2; %雷达射频 1.57GHzLambda=C/RF;%雷达工作波长PulseNumber=16; %回波脉冲数BandWidth=2.0e6; %发射信号带宽带宽B=1/τ，τ是脉冲宽度TimeWidth=42.0e-6; %发射信号时宽PRT=240e-6; % 雷达发射脉冲重复周期(s),240us对应1/2*240*300=36000米最大无模糊距离PRF=1/PRT;Fs=2.0e6; %采样频率NoisePower=-12;%(dB);%噪声功率（目标为0dB）% ---------------------------------------------------------------% SampleNumber=fix(Fs*PRT);%计算一个脉冲周期的采样点数480；TotalNumber=SampleNumber*PulseNumber;%总的采样点数480*16=；BlindNumber=fix(Fs*TimeWidth);%计算一个脉冲周期的盲区-遮挡样点数；%====================================================================== =============%% 目标参数 % %====================================================================== =============%TargetNumber=4;%目标个数SigPower(1:TargetNumber)=[1 1 1 0.25];%目标功率,无量纲TargetDistance(1:TargetNumber)=[3000 8025 15800 8025];%目标距离,单位m 距离参数为[3000 8025 9000+(Y*10+Z)*200 8025]DelayNumber(1:TargetNumber)=fix(Fs*2*TargetDistance(1:TargetNumber)/C); % 把目标距离换算成采样点（距离门） fix函数向0靠拢取整TargetVelocity(1:TargetNumber)=[50 0 204 100];%目标径向速度单位m/s 速度参数为[50 0 (Y*10+X+Z)*6 100]TargetFd(1:TargetNumber)=2*TargetVelocity(1:TargetNumber)/Lambda; %计算目标多卜勒频移2v/λ%====================================================================== ==============%% 产生线性调频信号 %%====================================================================== ==============%number=fix(Fs*TimeWidth);%回波的采样点数=脉压系数长度=暂态点数目+1if rem(number,2)~=0 %rem求余number=number+1;end%把number变为偶数for i=-fix(number/2):fix(number/2)-1Chirp(i+fix(number/2)+1)=exp(j*(pi*(BandWidth/TimeWidth)*(i/Fs)^2));%ex p(j*fi)*，产生复数矩阵Chirpendcoeff=conj(fliplr(Chirp));%把Chirp矩阵翻转并把复数共轭，产生脉压系数figure(1);%脉压系数的实部plot(real(Chirp));axis([0 90 -1.5 1.5]);title('脉压系数实部');%-------------------------产生目标回波串-----------------------------------------------------------------------------------------%%-------------------------产生前3个目标的回波串-------%SignalAll=zeros(1,TotalNumber);%所有脉冲的信号,先填0for k=1:TargetNumber-1 % 依次产生各个目标SignalTemp=zeros(1,SampleNumber);% 一个PRTSignalTemp(DelayNumber(k)+1:DelayNumber(k)+number)=sqrt(SigPower(k))*Ch irp;%一个脉冲的1个目标（未加多普勒速度）(DelayNumber(k)+1):(DelayNumber(k)+number)Signal=zeros(1,TotalNumber);for i=1:PulseNumber % 16个回波脉冲Signal((i-1)*SampleNumber+1:i*SampleNumber)=SignalTemp; %每个目标把16个SignalTemp排在一起endFreqMove=exp(j*2*pi*TargetFd(k)*(0:TotalNumber-1)/Fs);%目标的多普勒速度*时间=目标的多普勒相移Signal=Signal.*FreqMove;%加上多普勒速度后的16个脉冲1个目标SignalAll=SignalAll+Signal;%加上多普勒速度后的16个脉冲4个目标end% %-------------------------产生第4个目标的回波串-------%fi=pi/3;SignalTemp=zeros(1,SampleNumber);% 一个脉冲SignalTemp(DelayNumber(4)+1:DelayNumber(4)+number)=sqrt(SigPower(4))*ex p(j*fi)*Chirp;%一个脉冲的1个目标（未加多普勒速度）Signal=zeros(1,TotalNumber);for i=1:PulseNumberSignal((i-1)*SampleNumber+1:i*SampleNumber)=SignalTemp;endFreqMove=exp(j*2*pi*TargetFd(4)*(0:TotalNumber-1)/Fs);%目标的多普勒速度*时间=目标的多普勒相移Signal=Signal.*FreqMove;SignalAll=SignalAll+Signal;figure(2);subplot(2,1,1);plot(real(SignalAll),'r-');title('目标信号的实部');grid on;zoom on;subplot(2,1,2);plot(imag(SignalAll));title('目标信号的虚部');grid on;zoom on;%====================================================================== ==============%% 产生系统噪声信号 %%====================================================================== ==============%SystemNoise=normrnd(0,10^(NoisePower/10),1,TotalNumber)+j*normrnd(0,10^ (NoisePower/10),1,TotalNumber);%均值为0，标准差为10^(NoisePower/10)的噪声%====================================================================== ==============%% 总的回波信号 %%====================================================================== ==============%Echo=SignalAll+SystemNoise;% +SeaClutter+TerraClutter，加噪声之后的回波for i=1:PulseNumber %在接收机闭锁期,接收的回波为0Echo((i-1)*SampleNumber+1:(i-1)*SampleNumber+number)=0; %发射时接收为0endfigure(3);%加噪声之后的总回波信号subplot(2,1,1);plot(real(Echo),'r-');title('总回波信号的实部,闭锁期为0'); subplot(2,1,2);plot(imag(Echo));title('总回波信号的虚部,闭锁期为0');%================================时域脉压=================================%pc_time0=conv(Echo,coeff);%pc_time0为Echo和coeff的卷积pc_time1=pc_time0(number:TotalNumber+number-1);%去掉暂态点 number-1个figure(4);%时域脉压结果的幅度subplot(2,1,1);plot(abs(pc_time0),'r-');title('时域脉压结果的幅度,有暂态点');%pc_time0的模的曲线subplot(2,1,2);plot(abs(pc_time1));title('时域脉压结果的幅度,无暂态点');%pc_time1的模的曲线% ================================频域脉压=================================%Echo_fft=fft(Echo,8192);%理应进行TotalNumber+number-1点FFT,但为了提高运算速度,进行了8192点的FFTcoeff_fft=fft(coeff,8192);pc_fft=Echo_fft.*coeff_fft;pc_freq0=ifft(pc_fft);figure(5);subplot(2,1,1);plot(abs(pc_freq0(1:TotalNumber+number-1)));title('频域脉压结果的幅度,有前暂态点');subplot(2,1,2);plot(abs(pc_time0(1:TotalNumber+number-1)-pc_freq0(1:TotalNumber+number-1)),'r');title('时域和频域脉压的差别');pc_freq1=pc_freq0(number:TotalNumber+number-1);%去掉暂态点 number-1个,后填充点若干(8192-number+1-TotalNumber)% ================按照脉冲号、距离门号重排数据=================================%for i=1:PulseNumberpc(i,1:SampleNumber)=pc_freq1((i-1)*SampleNumber+1:i*SampleNumber);%每个PRT为一行，每行480个采样点的数据endfigure(6);plot(abs(pc(1,:)));title('频域脉压结果的幅度,没有暂态点');% ================MTI（动目标显示）,对消静止目标和低速目标---可抑制杂波=================================%for i=1:PulseNumber-1 %滑动对消，少了一个脉冲mti(i,:)=pc(i+1,:)-pc(i,:);endfigure(7);mesh(abs(mti));title('MTI result');% ================MTD（动目标检测）,区分不同速度的目标，有测速作用=================================%mtd=zeros(PulseNumber,SampleNumber);for i=1:SampleNumberbuff(1:PulseNumber)=pc(1:PulseNumber,i);buff_fft=fft(buff);mtd(1:PulseNumber,i)=buff_fft(1:PulseNumber);endfigure(8);mesh(abs(mtd));title('MTD result');%=======================================虚实矩阵转换========================================%coeff_fft_c=zeros(1,2*8192);for i=1:8192coeff_fft_c(2*i-1)=real(coeff_fft(i));coeff_fft_c(2*i)=imag(coeff_fft(i));endecho_c=zeros(1,2*TotalNumber);for i=1:TotalNumberecho_c(2*i-1)=real(Echo(i));echo_c(2*i)=imag(Echo(i));end%===========================以下是为DSP程序提供回波数据、脉压系数===============================%% fo=fopen('F:\my study\Visual_DSP_test\test_1\coeff_fft_c.dat','wt');%频域脉压系数% for i=1:2*8192% fprintf(fo,'%f,\r\n',coeff_fft_c(i));% end% fclose(fo);%% fo=fopen('F:\my study\Visual_DSP_test\test_1\echo_c.dat','wt');%16次回波的% for i=1:2*TotalNumber% fprintf(fo,'%f,\r\n',echo_c(i)); % end% fclose(fo);。
(完整word版)雷达信号处理的MATLAB仿真
摘要现代雷达系统日益变的复杂，难以简单直观的进行分析，必须借助计算机来完成对系统的各项功能和性能的仿真。
针对现代雷达信号处理的主要方式，运用数字信号处理理论和Matlab 软件研究雷达信号处理的仿真问题，提出了一个仿真模型。
该模型可以完成雷达信号的仿真、热噪声与杂波的产生和雷达系统中信号的动态处理过程。
用Matlab 对某脉冲压缩雷达信号处理系统进行了仿真,得到了雷达系统中各个处理点上的具体信号形式,既包含幅度信息，又包含相位信息,该模型能较好地满足对雷达信号处理的仿真要求，显示了用Matlab仿真雷达信号处理系统的方便、快捷的优雷达点。
本文讨论的是雷达信号处理部分，并结合雷达处理系统实例来说明MATLAB在雷达信号处理机系统仿真中的应用。
关键词：雷达信号处理;正交解调；脉冲压缩；回波积累；恒虚警处理AbstractModern radar systems become increasingly complex and difficult to simple intuitive analysis， we must rely on computer systems to complete the functionality and performance of the simulationThe simulation of radar signal processing is an important part of the simulation of radar system. This paper introduces a method of the simulation of radar signal processing based on Matlab, including the simulation ofradar echo and clutter, and researches the simulation method of important technologies in the radar signal processing, including quadrature sampling， pulse compression， echo accumulation and CFAR detector. The work inthis paper can overcome the disadvantages such as difficulty and lengthiness and show the convenience and simplicity of the simulation of radar signal processing based on MATLAB.In this paper, is part of the radar signal processing and radar processing systems with examples to illustrate the radar signal processor MATLAB simulation of。
雷达信号matlab仿真要点
雷达系统分析大作作 者： 陈雪娣 学号：04104207271. 最大不模糊距离： ,max 1252u rC R km f == 距离分辨率： 1502mcR m B ∆== 2. 天线有效面积： 220.07164e GA m λπ==半功率波束宽度：3 6.4o dbθ==3. 模糊函数的一般表示式为()()()22*2;⎰∞∞-+=dt e t s t s f d f j d πττχ 对于线性调频信号 ()21Re j t p t s t ct e T πμ⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭则有：()()221;Re Re p j t T j t d ppp t t f ct ct e e dt T T T πμπμτχτ∞+-∞⎛⎫⎛⎫+=⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎰ ()()()sin 1;11d p p d p d p p f T T f T f T T τπμττχττπμτ⎛⎫⎛⎫+- ⎪⎪ ⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭⎝⎭=- ⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭+-⎪ ⎪⎝⎭分别令0,0==d f τ可得()()220;,;0τχχd f()()sin 0;d p d d pf T f f T πχπ=()sin 1;011p p p p p T T T T T τπμττχττπμτ⎛⎫⎛⎫-⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭⎝⎭=- ⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭- ⎪ ⎪⎝⎭程序代码见附录1的T_3.m, 仿真结果如下:4. 程序代码见附录1的T_4.m, 仿真结果如下:通过比较得知，加窗后的主副瓣比变大，副瓣降低到40db 以下，但主瓣的宽度却增加了，约为未加窗时的1.5倍，主瓣也有一定的损失。
5.由雷达方程221340(4)tPG Te SNR KT LFR λσπ=计算可得 1196.5540log SNR R =- db作图输出结果如下，程序代码见附录1的T_5.m在R=70km 时,计算得单个脉冲的SNR 1=2.7497 db,要达到要求的检测性能则需要12.5dB 的最小检测输入信噪比，而M 个相参脉冲积累可以将信噪比提高M 倍， 故10)1(SNR D M ==9.4413因此要达到要求就需要10个以上的相参脉冲进行积累。
matlab仿真脉冲多卜勒雷达信号处理
matlab仿真脉冲多卜勒雷达的信号处理目录目录-------------------------------------------------------- 1 第一章绪论-------------------------------------------------- 31.1 雷达起源 ---------------------------------------------- 31.2 雷达的发展历程 --------------------------------------- 4 第二章原理分析----------------------------------------------- 62.1 匹配滤波器原理 --------------------------------------- 62.2 线性调频信号（LFM） ---------------------------------- 82.3 LFM信号的脉冲压缩----------------------------------- 10 第三章多目标线性调频信号的脉冲压缩------------------------- 14 第四章仿真结果分析------------------------------------------ 164.1 时域图分析 ------------------------------------------ 164.2 回波信号频域图分析 ---------------------------------- 174.3 压缩信号图分析 -------------------------------------- 194.4 多目标压缩信号图分析 -------------------------------- 21 第五章问题回答--------------------------------------------- 23 第六章致谢与总结------------------------------------------- 24 附录（Matlab程序）------------------------------------------ 25第一章绪论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。
Matlab技术在雷达信号处理中的应用案例
Matlab技术在雷达信号处理中的应用案例一、引言雷达作为一种广泛应用于军事、航空、气象等领域的传感器，其信号处理是决定雷达性能的关键因素之一。
随着计算机技术的发展，Matlab作为一种强大的处理工具在雷达信号处理中发挥着重要作用。
本文将通过介绍几个具体的案例，来展示Matlab技术在雷达信号处理中的应用。
二、雷达信号分析雷达信号分析是雷达信号处理的核心环节之一。
通过对雷达接收到的信号进行分析，可以获取目标的距离、速度和方位等信息。
在这个过程中，Matlab提供了许多强大的函数和工具，可以实现雷达信号的滤波、辐射图的绘制、自相关和互相关分析等功能。
以雷达接收到的脉冲信号为例，假设输入信号为s(t)，包络为A(t)。
可以通过调用Matlab中的函数进行加窗滤波，以提高信噪比。
常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、高斯窗等。
通过Matlab的fft函数可以对滤波后的信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱，并进一步绘制幅度谱和相位谱。
此外，Matlab还提供了许多用于雷达信号处理的工具箱，如Signal Processing Toolbox和Wavelet Toolbox等。
这些工具箱提供了丰富的信号处理函数和算法，可以帮助工程师更高效地进行雷达信号分析。
三、雷达图像重建雷达图像重建是利用雷达信号来形成目标的图像。
通过对接收到的雷达信号进行处理，可以实现高分辨率成像和目标检测。
Matlab中的雷达图像重建技术主要包括合成孔径雷达（SAR）图像重建和极化雷达图像重建。
在SAR图像重建中，Matlab提供了一系列用于处理SAR数据的函数和工具箱。
可以通过调用这些函数，对接收到的雷达信号进行脉冲压缩，并利用合成孔径处理算法进行图像重建。
此外，Matlab还提供了图像增强和去噪的函数，可以进一步优化图像的质量和清晰度。
极化雷达图像重建主要是利用雷达反射信号的极化特性，对目标进行分类和识别。
在Matlab中，可以通过调用极化数据处理函数，对接收到的极化雷达信号进行处理，并绘制出极化散射矩阵。
基于matlab的fmcw雷达仿真代码
基于matlab的fmcw雷达仿真代码摘要：I.引言- 介绍FMCW雷达的基本原理- 阐述基于MATLAB的FMCW雷达仿真代码的意义和目的II.FMCW雷达原理简介- 调频连续波雷达的基本工作原理- FMCW雷达在测量距离和速度方面的优势III.基于MATLAB的FMCW雷达仿真代码- 代码的编写环境和工具- 代码的基本思路和主要函数IV.代码实现过程- 初始化参数和变量- 生成调频连续波信号- 对信号进行调制和解调- 计算接收信号的频谱- 提取距离和速度信息V.代码仿真结果及分析- 仿真结果的展示- 结果的分析和解释VI.结论- 总结代码的主要功能和优点- 展望基于MATLAB的FMCW雷达仿真代码在实际应用中的前景正文：I.引言FMCW雷达（调频连续波雷达）是一种在频域上进行调制的连续波雷达，通过发送连续波形的雷达信号，并接收其反射信号来实现对目标的探测、跟踪和识别。
与传统的脉冲雷达相比，FMCW雷达具有测量距离和速度精度高、抗干扰能力强等优点，因此在军事、民用等领域得到了广泛的应用。
基于MATLAB的FMCW雷达仿真代码可以帮助我们更好地理解FMCW 雷达的工作原理，为雷达系统的设计和优化提供有力的支持。
II.FMCW雷达原理简介FMCW雷达通过发送连续波形的雷达信号，并接收其反射信号来实现对目标的探测、跟踪和识别。
其基本工作原理如下：1.发射端：发射连续波信号，通常采用线性调频信号，其频率随时间线性变化。
2.接收端：接收目标反射回来的信号，通过混频和滤波等处理，提取出频率差值信号，从而获得目标与雷达之间的距离和速度信息。
FMCW雷达在测量距离和速度方面具有较高的精度和稳定性，是现代雷达技术的重要发展方向之一。
III.基于MATLAB的FMCW雷达仿真代码本节将介绍基于MATLAB的FMCW雷达仿真代码的编写环境和工具，以及代码的基本思路和主要函数。
1.编写环境和工具：MATLAB R2016a及以上版本，信号处理工具箱。
基于matlab的fmcw雷达仿真代码
一、引言在雷达技术领域，FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave）雷达是一种常见的雷达模式。
它通过改变发射信号的频率来实现测量目标距离和速度。
而使用Matlab进行FMCW雷达仿真可以帮助工程师更好地理解和分析这一雷达模式的工作原理。
二、FMCW雷达原理1. 发射信号频率的改变FMCW雷达通过不断改变发射信号的频率，将其连续地调制为一个频率随时间变化的信号。
这样的信号被发射出去后，它会与目标反射回来的信号进行叠加，形成一个混频信号。
2. 接收信号的处理接收到的混频信号会经过一系列的信号处理，其中包括信号的分析和解调。
最终可以得到目标的距离和速度信息。
三、Matlab在FMCW雷达仿真中的应用1. 生成FMCW信号我们需要在Matlab中生成FMCW雷达所需的调频信号。
可以通过Matlab的信号处理工具箱来实现这一部分功能。
这部分代码需要能够按照要求改变信号的频率，生成出符合FMCW雷达工作要求的信号。
2. 目标回波信号的模拟在FMCW雷达仿真中，我们也需要模拟目标反射回来的信号。
这一部分的代码需要考虑到目标的距离和速度对信号的影响，然后生成出符合实际情况的目标回波信号。
3. 信号处理和解调接收到混频信号后，需要进行信号处理和解调来获取目标的距离和速度信息。
在Matlab中，可以通过滤波、FFT等工具来完成这一部分工作。
四、FMCW雷达仿真代码示例以下是一个简单的FMCW雷达仿真代码示例，仅供参考：```matlab生成FMCW信号t = 0:0.001:1; 时间范围f_start = 24e9; 起始频率f_stop = 24.5e9; 终止频率T = 1; 调频周期s = f_start + (f_stop - f_start) * t/T; 生成调频信号目标回波信号模拟target_distance = 100; 目标距离target_velocity = 10; 目标速度target_delay = 2*target_distance/(3e8); 目标回波信号延迟target_doppler = 2*target_velocity*f_stop/3e8; 目标回波信号多普勒频率target_signal = exp(1j*2*pi*(f_start*t + 0.5*target_doppler*t.^2)); 目标回波信号信号处理和解调mixed_signal = s.*target_signal; 混频信号receive_signal = fliplr(mixed_signal); 接收信号f = fft(receive_signal); 执行FFT得到频谱```五、结语通过Matlab进行FMCW雷达仿真，可以帮助工程师更好地理解这一雷达模式的工作原理。
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雷达系统分析大作1. 最大不模糊距离： ,max 1252u rC R km f == 距离分辨率： 1502mcR m B ∆== 2. 天线有效面积： 220.07164e GA m λπ==半功率波束宽度：3 6.4o dbθ==3. 模糊函数的一般表示式为()()()22*2;⎰∞∞-+=dt e t s t s f d f j d πττχ 对于线性调频信号 ()21Re j t p t s t ct e T πμ⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭则有：()()221;Re Re p j t T j t d ppp t t f ct ct e e dt T T T πμπμτχτ∞+-∞⎛⎫⎛⎫+=⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎰ ()()()sin 1;11d p p d p d p p f T T f T f T T τπμττχττπμτ⎛⎫⎛⎫+- ⎪⎪ ⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭⎝⎭=- ⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭+-⎪ ⎪⎝⎭分别令0,0==d f τ可得()()220;,;0τχχd f()()sin 0;d p d d pf T f f T πχπ=()sin 1;011p p p p p T T T T T τπμττχττπμτ⎛⎫⎛⎫-⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭⎝⎭=- ⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭- ⎪ ⎪⎝⎭程序代码见附录1的T_3.m, 仿真结果如下:4. 程序代码见附录1的T_4.m, 仿真结果如下:通过比较得知，加窗后的主副瓣比变大，副瓣降低到40db以下，但主瓣的宽度却增加了，约为未加窗时的1.5倍，主瓣也有一定的损失。
5.由雷达方程22134(4)tPG TeSNRKT LFRλσπ=计算可得1196.5540logSNR R=- db作图输出结果如下，程序代码见附录1的T_5.m在R=70km 时,计算得单个脉冲的SNR 1=2.7497 db,要达到要求的检测性能则需要12.5dB 的最小检测输入信噪比，而M 个相参脉冲积累可以将信噪比提高M 倍， 故10)1(SNR D M ==9.4413因此要达到要求就需要10个以上的相参脉冲进行积累。
可求得可积累脉冲数为： 3256dbr aN f θ==Ω其中,a Ω为天线的搜索速度等于30o /s.r f 是重复频率为1200hz.故满足要求.6. 设t 时刻弹舰径向与目标航向的夹角为a （t）,目标偏离弹轴方向的夹角为t β（）,在t=0时,31o o αα==（）, 1o ββ==（0）.由几何关系知, sin cos o o OM R MP R αα==经t 秒后,''cos '''sin 's a a M P MP V t V t O M OM V t αα=--=-''()''O M t arctan M P α⎛⎫=⎪⎝⎭()()'t t βαα=-sin '''()sin ()sin ()a OM V t O M R t t t ααα-==cos ()cos ()d a s V V t V t βα=+又因为cos ()cos(()')t t βαα=-cos ()cos 'sin ()sin '1cos ()sin ()22t t t t αααααα=+=+故1cos ()sin ()cos ()22d a s V V t t V t ααα⎛⎫=++⎪⎝⎭() dft31cos()sin()22d a sV V V t tαα⎛⎫=++⎪⎝⎭2231cos()sin()22dd a sVf V V t tααλλ⎛⎫⎛⎫==++⎪⎪⎪⎝⎭⎝⎭利用以上的关系式即可计算出第i个重复周期弹目间的距离()iR t和回波信号的多普勒频率()df t.仿真程序代码见附录1的T_6.m.实验结果如下:由仿真结果可知,()d f t 的变化不大,这表明相对速度的变化不大，同时可求得688/Vd m s ≈.7. (1)相干积累:由于相对速度的变化不大，所以在仿真时取定值688/Vd m s =。
仿真程序代码见附录1的T_7_1.m.实验结果如下:相干积累前后的信噪比情况如下图所示：由仿真结果知，积累前匹配滤波器输出的信噪比为约12dB 。
已知M 个脉冲相参积累可以将信噪比提高M 倍，所以，64个脉冲相参积累后的信噪比将提高64倍（18db ）。
相干积累后输出的信噪比约30db ，与预期效果相符。
(2)非相干积累：双极点滤波器的时域框图如下：由此可的它的频域响应：(22exp 2/1d k ξωτξ=--其中 (212exp /1cos()d d k ξωτξωτ=-- (22exp 2/1d k ξωτξ=--式中： 0.63ξ=， 2.2d N ωτ=，N 是半功率波束宽度。
仿真程序代码见附录1的T_7_2.m.实验结果如下:非相干积累前后的信噪比情况如下图所示：由仿真结果知，积累前匹配滤波器的信噪比为约12dB。
非相干积累后输出的信噪比约20db。
将非相干的结果与相干积累的效果进行比较，可知，相干积累的效果明显优于非相干积累。
附录 1 程序代码第3题:%%%%%%%% T_3.m %%%%clear allclcclftaup=1; %脉冲宽度 100usb=10; %带宽up_down=-1; %up_down=-1正斜率， up_down=1负斜率x=lfm_ambg(taup,b,up_down); %计算模糊函数taux=-1.1*taup:.01:1.1*taup;fdy=-b:.01:b;figure(1)mesh(100*taux,fdy./10,x) %画模糊函数xlabel('Delay - \mus')ylabel('Doppler - MHz')zlabel('| \chi ( \tau,fd) |')title('模糊函数')figure(2)contour(100.*taux,fdy./10,x) %画等高线xlabel('Delay - \mus')ylabel('Doppler - MHz')title('模糊函数等高线')grid onN_fd_0=(length(fdy)+1)/2; % fd=0 的位置x_tau=x(N_fd_0,:); % 时间模糊函数figure(3)plot(100*taux,x_tau)axis([-110 110 0 1])xlabel('Delay - \mus')ylabel('| \chi ( \tau,0) |')title(' 时间模糊函数')grid onN_tau_0=(length(taux)+1)/2; % tau=0 的位置x_fd=x(:,N_tau_0); % 速度模糊函数figure(4)plot(fdy./10,x_fd)xlabel('Doppler - MHz')ylabel('| \chi ( 0,fd) |')title(' 速度模糊函数')grid onx_db=20*log10(x+eps);[I,J]=find(abs(x_db+6)<0.09); %取6db点的位置I=(I-b/.01)/(1/.01); %Doppler维坐标变换J=(J-1.1*taup/.01)/(1/.01); %时间维坐标变换figure(5) %6db 的等高线plot(J*100,I/10,'.')axis([-110 110 -1 1])xlabel('Delay - \mus')ylabel('Doppler - MHz')title('模糊函数 6db 的等高线')grid on%- - - - 模糊函数 - - -function x=lfm_ambg(taup,b,up_down)% taup 脉冲宽度;% b 带宽;%up_down=-1正斜率， up_down=1负斜率eps=0.0000001;i=0;mu=up_down*b/2./taup;for tau=-1.1*taup:.01:1.1*taupi=i+1;j=0;for fd=-b:.01:bj=j+1;val1=1-abs(tau)/taup;val2=pi*taup*(1-abs(tau)/taup);val3=(fd+mu*tau);val=val2*val3+eps;x(j,i)=abs(val1*sin(val)/val);endend%%%%%%%%%%%%%%%%%%第4题:%T_4.m%%%%%%% 利用频域处理方法进行脉冲压缩 %%%%%%% clear allclcclfeps = 1e-10;Te=100e-6; %脉冲带宽Bm=1e6; %调频mu=Bm/Te; %调频斜率Ts=1/(2*Bm); %采样周期Ns=fix(Te/Ts); %采样点数Nf=1024; % fft点数t=0:Ts:Te-Ts;y=exp(j*pi*mu*t.^2); %脉冲压缩前的线形调频信号yfft = fft(y,Nf) ;h=zeros(1,Ns);for i=1:Nsh(i)=conj(y(Ns-i+1));endhfft= fft(h,Nf); % 匹配滤波器的频域响应ycomp =abs(ifft(yfft .*hfft)); %脉冲压缩maxval = max (ycomp);ycomp = eps + ycomp ./ maxval; % 利用最大值归一化ycomp_db=20*log10(ycomp); %取对数%%%%%%%%%%%%%% 加窗处理 %%%%%%%win = hamming(Ns)';h_w=h.*win; % 加窗hfft_w=fft(h_w,Nf); % 加窗的匹配滤波器的频域响应ycomp_w = abs(ifft(yfft .*hfft_w)); %脉冲压缩maxval1 = max(ycomp_w);val=ycomp_w ;ycomp_w = eps + ycomp_w ./ maxval; % 利用ycomp的最大值归一化ycomp_w1 = eps + val./ maxval1; % 利用ycomp_w的最大值归一化ycomp_w_db=20*log10(ycomp_w); %取对数ycomp_w1_db=20*log10(ycomp_w1); %取对数%%%%%%%%%%%%%%%%tt =0:Ts:2*Te-Ts;figure(1)plot (tt,ycomp_db(1:2*Ns),'g')axis([.2*Te 1.8*Te -60 0] )xlabel ('t - seconds ');ylabel(' db')title('没有加窗的脉冲压缩输出')grid onfigure(2)plot (tt,ycomp_w1_db(1:2*Ns),'r')axis([.2*Te 1.8*Te -60 0] )xlabel ('t - seconds ');ylabel(' db')title('加窗的脉冲压缩输出')grid onfigure(3)plot (tt,ycomp_db(1:2*Ns),'g',tt,ycomp_w_db(1:2*Ns),'r') axis([.7*Te 1.3*Te -60 0] )xlabel ('t - seconds ');ylabel(' db')legend('未加窗','加窗');title('脉冲压缩输出对比')grid on%%%%%%%%%第5题:% T_5.m%%%%%%%%%SNR与距离的关系 %%%%%%clear allclceps=1e-10;c = 3.0e+8; % speed of lightlambda =0.03; % 波长pt=20; %峰值功率lambda=0.03; %波长tao=100e-6; %发射脉冲宽度G_db=30; %天线增益 in dbsigma=1000; %RCSk=1.38e-23; % Boltzman's constantTo=290; %标准室温F_db=2; % 噪声系数 in dbL_db=5; % 系统损失 in dbR=70e3:-100:0; %距离val=10*log10((pt*tao*lambda^2*sigma)/((4*pi)^3*k*To))+ 2*G_db-F_db-L_db;SNR=val-40*log10(R);figure(1)plot(R./1e3,SNR)title('SNR与距离的关系')xlabel('距离 - km')ylabel('SNR - db')grid onSNR1=val-40*log10(70e3)%计算R=70km时的SNR %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%第6题:% T_6.mclear allclclembda=0.03; %波长fr=1200; %重复频率tra=180/pi; % 度到弧度的转化量alpha=31/tra; % t=0时弹舰径向与目标航向的夹角alpha_p=30/tra;% 导弹运动方向与目标航向的夹角Ro=70e3; % t=0时的弹舰距离Vs=10; % 舰船速度Va=680; % 导弹速度OM=Ro*sin(alpha); % t=0时弹舰垂直距离MP=Ro*cos(alpha); % t=0时弹舰垂直距离%%%%%%%%%%%%%%t=0:1/fr:10;OM_t=OM-0.5*Va.*t; % t时刻弹舰垂直距离MP_t=MP-Vs.*t-sqrt(3)*Va.*t/2;% t时刻弹舰垂直距离alpha_t=atan(OM_t./MP_t); %t时刻弹舰径向与目标航向的夹角R_t=OM_t./sin(alpha_t); %t时刻弹舰距离% t时刻弹舰径向速度vd_t=(sqrt(3)/2*Va+Vs).*cos(alpha_t)+0.5*Va.*sin(alpha_t);fd_t=2*vd_t/lembda; %t时刻多普勒频移%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%figure(1)plot(t,R_t)title ('t时刻弹舰距离')xlabel('时间 - s')ylabel('弹舰距离 - m')figure(2)plot(t,fd_t)title('t时刻多普勒频移')xlabel('时间 - s')ylabel('多普勒频移 - hz')%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 第7题:%T_7_1.m% 相干积累clear allclcclfc=3e8; % speed of lightTe=100e-6; % 发射脉冲宽度Be=1e6; %带宽mu=Be/Te; %调频斜率Ts=1/(2*Be); %采样频率Ro=70e3; % 起始距离fo=c/0.03; % 中心频率Vr=688; %径向速度t=0:Ts:Te-Ts;W=exp(j*pi*mu*t.^2);Wf=fft(W,1024); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%nnn=fix((Ro-30e3)/75);%采样的起始位置,从30km开始采样R=0:75:15e3-75; %在30km和45km之间采样，采样间隔75m for i=1:200for k=1 :64Ri(k,i)=R(i)-Vr*Ts*(k-1);endendtaoi=2*Ri/c;echo=10^0.225*0.707*(randn(64,1024)+j*randn(64,1024));j=sqrt(-1);for i=1:64 %回波信号echo(i,nnn:nnn+199)=echo(i,nnn:nnn+199)+...exp(-j*2*pi*fo*taoi(i,:)+j*pi*mu*taoi(i,:).^2); endfor i=1:64 %脉冲压缩sp2(i,:)=ifft(fft(echo(i,:),1024).*conj(Wf),1024);endfor k=1:1024 % 相干积累sct(:,k)=abs(fftshift(fft(sp2(:,k),256)));endsct=sct./max(max(sct));%归一化sp=sp2./max(max(sp2));%归一化%积累前后信噪比输出figure(1)plot(20*log10(abs(sp')))ylabel('-db')title('相干积累前')axis([1 1024 -30 0])figure(2)plot(20*log10(sct'))ylabel(' - db')title('相干积累输出')axis([1 1024 -30 0])%%%%%%%%%积累结果输出r=((1:1024)*75+30e3)./1e3;dp=(-128:127)*(Be/128)/1e3;figure(1)mesh(r,dp,sct)xlabel('距离 km')ylabel('Doppler - kHz')title('相干积累输出结果')figure(2)contour(r,dp,sct)axis([30 100 -200 200])xlabel('距离 km')ylabel('Doppler - kHz')title('R-fd 等高线')grid ondp=(-32:31)*(Be/32)/1e3;figure(3)mesh(r,dp,abs(echo)/max(max(abs(echo))))xlabel('距离 km')ylabel('Doppler - kHz')title('相干积累前的结果')% T_7_2.m% 非相干积累clcclear allc=3e8; % speed of lightTe=100e-6; % 发射脉冲宽度Be=1e6; %带宽mu=Be/Te; %调频斜率Ts=1/(2*Be); %采样频率Ro=70e3; % 起始距离fo=c/0.03; % 中心频率Vr=688; %径向速度fr=1200; %重复频率t=0:Ts:Te-Ts;W=exp(j*pi*mu*t.^2);Wf=fft(W,1024);%%%------- 双极点滤波器 -----%%%%%%sheta_3_db=6.4; %半功率波束宽度v=30; % 天线的搜索速度N=sheta_3_db*fr/v;wd_tao=2.2/N;xi=0.63;k1=2*exp(-xi*wd_tao/sqrt(1-xi^2))*cos(wd_tao); k2=exp(-2*xi*wd_tao/sqrt(1-xi^2));NN=64;w=-pi:pi/NN:pi-pi/NN;j=sqrt(-1);H=exp(-j.*w)./(1-k1*exp(-j*w)+k2*exp(-2*j.*w)); h=ifft(H,64);%%- - - - 信号处理 - - - %nnn=fix((Ro-30e3)/75);%采样的起始位置,从30km开始采样R=0:75:15e3-75; %在30km和45km之间采样，采样间隔75m for i=1:200for k=1 :64Ri(k,i)=R(i)+Vr*Ts*(k-1);endendtaoi=2*Ri/c;echo=10^0.275*0.707*randn(64,1024)+j*randn(64,1024);j=sqrt(-1);for i=1:64 %回波信号，加随机相位模拟非相干信号echo(i,nnn:nnn+199)=echo(i,nnn:nnn+199)...+exp(-j*2*pi*fo*taoi(i,:)+j*pi*mu*taoi(i,:).^2 ... +j*2*pi*rand*ones(1,200));endfor i=1:64 %脉冲压缩sp2(i,:)=ifft(fft(echo(i,:),1024).*conj(Wf),1024); endfor i=1:1024 %用双极点滤波器进行非相干积累isct(:,i)=conv((sp2(:,i)),h)';endfor k=1:1024sct(:,k)=abs(fftshift(fft(isct(:,k),256)));endsct=sct./max(max(sct)); %归一化sp2=sp2./max(max(abs(sp2))); %归一化%积累前后信噪比输出figure(1)plot(20*log10(abs(sp2')))ylabel('-db')title('非相干积累前')axis([1 1024 -30 0])figure(2)plot(20*log10(sct'))ylabel(' - db')title('非相干积累输出')axis([1 1024 -30 0])%%%%%%%%%积累结果输出r=((1:1024)*75+30e3)./1e3;dp=(-128:127)*(Be/128)./1e3;figure(3)mesh(r,dp,sct)xlabel('距离 km')ylabel('Doppler - kHz')title('非相干积累输出结果')figure(4)contour(r,dp,sct)axis([30 100 -200 200])xlabel('距离 km')ylabel('Doppler - kHz')title('R-fd 等高线')grid ondp=(-32:31)*(Be/32)/1e3;figure(5)mesh(r,dp,abs(echo)/max(max(abs(echo))))xlabel('距离 km')ylabel('Doppler - kHz')title('非相干积累前的结果')%%%%%————————%%%%%%二翻译11.2比幅单脉冲比幅单脉冲跟踪类似于对于圆形区域而言需要四个斜的波束来测量目标的角度位置。