雷达信号处理和数据处理
雷达信号与数据处理--雷达信号处理基础 ppt课件
A 2
Q(
f
f0)
X( f ) A 2
A 2
Q(
f
f0)
f
f0
f0
X ( f ) sin π f
π f
fr ( f nfr )
n
fr 1/ Tr
6
随机信号与功率谱：
随机信号是指不可能用数学公式来确切地描述的信号，如接收机热噪声等。
x(t)
t
随机信号样本的波形
t
的矩形脉冲
Tr
x(t
)
A
cos(2πf0t 0,
),
t NTr / 2 t NTr / 2
A 2
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A 2 Q( f f0)
f
-f0
0
f0
X(
f
)
A 2
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f0 )
Q( f ) sin(π f ) π f
9
广义平稳随机信号的自相关函数具有厄米特性质
Rx
(m)
E
xn
x* nm
Rx*
(m)
如果一个随机信号的所有统计特性都可以由它的某次样本来决定，就说它 是各态历经的。一个具有各态历经的性质的随机信号一定是狭义平稳的， 而且其数学期望运算可以用单次样本的时间平均运算来替代。
对于广义平稳的随机信号，常用功率谱来表征随机信号的频率特征。随机 信号功率谱等于其自相关函数的傅里叶变换。
Eg 表示数学期望
雷达信号处理与数据处理技术
雷达信号处理与数据处理技术在现代科技发展的浪潮中，雷达技术作为一种重要的传感技术，被广泛应用于军事、航空航天、气象、海洋等领域。
而雷达信号处理和数据处理技术则是雷达系统中的核心部分，对雷达系统的性能和功能至关重要。
雷达信号处理是指将接收到的雷达回波信号进行初步处理和分析的过程。
雷达回波信号是由雷达波束照射目标并被目标反射回来的信号，其中包含了目标的位置、速度、形状等信息。
雷达信号处理的目标是从复杂的混合信号中提取出有用的目标信息，并进行目标检测、跟踪、识别等一系列处理。
雷达信号处理的基本过程包括：信号预处理、目标检测、参数估计和数据融合等。
信号预处理是对接收到的回波信号进行滤波、去噪等处理，以减小噪声对后续处理的影响。
目标检测是在预处理后的信号中寻找目标的存在，常见的方法包括常规方法、自适应方法和基于特征的方法等。
参数估计是对目标的位置、速度等参数进行估计，以实现目标的跟踪和识别。
数据融合是将来自不同传感器的数据进行融合，提高目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性。
雷达数据处理是指对雷达系统中产生的各种数据进行处理和分析的过程。
雷达系统中的数据包括雷达回波信号、目标信息、环境背景信息等。
雷达数据处理的目标是从海量的数据中提取出有用的信息，并进行目标识别、目标定位、目标追踪等应用。
雷达数据处理的基本过程包括：数据预处理、特征提取、目标识别和数据分析等。
数据预处理是对原始数据进行滤波、降噪等处理，以提高后续处理的效果。
特征提取是从预处理后的数据中提取出与目标特征相关的信息，常见的特征包括幅度、相位、频率等。
目标识别是根据特征信息判断目标的类别和属性，常见的方法包括模式识别、机器学习等。
数据分析是对识别出的目标信息进行统计和分析，以得出结论和预测。
雷达信号处理和数据处理技术的发展，为雷达系统的性能和功能提供了强大的支持。
通过不断创新和改进，雷达系统在目标检测和跟踪、目标识别和定位等方面取得了显著的进展。
然而，随着雷达技术的不断发展，也面临着更多的挑战和需求。
雷达信号处理和数据处理技术课程作业
雷达信号处理和数据处理大作业学院电子工程学院专业遥感科学与技术学生姓名导师姓名引 言本世纪四五十年代，人们对雷达目标的检测问题进行了更加细致的研究，基于统计检测以及参数估计等经典理论，总结出如匹配滤波理论等一系列雷达信号处理的基本原则，从而对于雷达信号处理的认知到达了一个新的层面，加速了雷达脉冲压缩技术的发展。
在匹配滤波器理论基础下，线性调频概念被提出，在大时宽的前提下附加线性调频，从而保证信号大的频带宽度，这种大时宽带宽积信号的出现，改善了普通雷达作用距离与距离分辨力之间的矛盾。
怎么样可以产生大时宽带宽积是实现雷达脉冲压缩的重要保证之一，就是按信号的调制规律，比如调频或调相来分类，其中包含频率调制方式的线性调频脉冲信号、非线性调频脉冲信号等，这些发射信号的相位谱必须是非线性的，换句话说，就是确保其频谱宽度与脉冲宽度的乘积远远大于一，这种信号形式改善了普通雷达作用距离与距离分辨力之间的矛盾，但同时也会造成一些问题：（a ）系统的最小作用距离受发射脉冲宽度τ的限制，不考虑收/发开关由关闭到开通的延迟时间，雷达系统的最小作用距离为2/min τc R =。
（b ）雷达收发系统比较复杂，接收信号需要匹配滤波压缩处理。
（c ）距离副瓣电平较高，一般采用失配加权以抑制副瓣，使主副瓣比达到40dB 以上，但信噪比会损失1-3dB 。
这种用于脉冲压缩雷达的大时宽带宽积信号，虽然存在一些缺点，但其对雷达系统具有很明显的改善作用，所以在现代雷达系统中被广泛地应用。
对雷达的距离分辨力，作用距离等衡量雷达性能优劣的也进入了新的发展阶段。
雷达有关理论表明，雷达的检测能力在噪声功率谱密度一定时由信号的能量决定。
对于普通的载频为固定值的矩形脉冲信号来说，其信号能量可以表示为平均功率与脉冲宽度的乘积。
因此，可以从两个方面来增加雷达的作用距离，提高平均功率t P 或增大脉冲宽度τ。
然而，t P 并不能无限制提高，其会受到发射管最大允许峰值功率以及传输线功率容量等因素的限制。
雷达信号处理和数据处理技术
雷达信号处理和数据处理技术定价: ￥89.00元金桥价: ￥84.55元节省: ￥4.45元内容简介雷达信号处理和数据处理技术是雷达的神经中枢。
信号处理通过对雷达回波信号的处理来发现目标和测定目标的坐标和速度等，形成目标点迹，数据处理通过对目标点迹的处理形成目标的航迹供指挥决策使用。
本书的主要内容包括雷达信号的形式、雷达杂波抑制、雷达脉冲压缩、雷达信号检测、雷达抗干扰、雷达目标识别、雷达点迹处理和雷达航迹处理等。
全书共14章，第1章为概论，第2章到第10章为雷达信号处理技术，第11章到第14章为雷达数据处理技术。
全部内容既包含处理理论，也包含设计技术。
本书可以帮助雷达工程技术人员和雷达使用人员掌握有关雷达信号处理和数据处理技术，解决有关应用问题；同时还可以作为高等学校电子工程相关专业高年级本科生和研究生的参考用书。
雷达信号处理基础定价: ￥55.00元金桥价: ￥52.25元节省: ￥2.75元内容简介本书译自国际著名雷达信号处理专家Mark A. Richards教授编写的教科书。
该书介绍了雷达系统与信号处理的基本理论和方法，主要内容包括：雷达系统导论、雷达信号模型、脉冲雷达信号的采样和量化、雷达波形、多普勒处理、检测基础原理、恒虚警率检测、合成孔径雷达成像技术、波束形成和空-时二维自适应处理导论。
书中包含了大量反映雷达信号处理最新研究成果和当前研究热点的补充内容，提供了大量有助于读者深入的示例。
该书对基础理论和方法进行了详尽的介绍与深入严谨的论述，是一本雷达信号处理领域中高水平的教科书。
本书适合于从事雷达成像、检测、数据处理及相关信号处理的研究生作为教材使用，也是相关专业研究人员不可多得的一本参考书。
Mark A.Richards。
博士，佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的首席研发工程师和兼职教授。
他具有20余年在学术界、工业界及政府部门从事雷达信号处理和嵌入式计算方面研究的经历。
insar 技术生产 dem的原理和数据处理步骤
insar 技术生产 dem的原理和数据处理步骤一、引言合成孔径雷达（InSAR）技术是一种广泛应用于地球遥感领域的高分辨率成像雷达。
通过这种技术，我们可以获取地面高精度的几何形态和高度信息，进而生成数字高程模型（DEM），为地理、地质、环境等领域提供了重要的数据支持。
本篇文章将详细介绍insar技术生产DEM的原理和数据处理步骤。
二、insar技术生产DEM的原理insar技术通过重复的卫星扫描，获取地面的反射信号，经过信号处理和分析，可以重建地面的三维结构。
这种技术具有高分辨率、全天时、全天候工作、无损测量等优点。
在雷达信号处理中，我们可以通过对信号的干涉处理，得到同一地物的多幅图像的相位信息，进而利用相位信息反演地物的形状，得到DEM。
具体来说，我们可以通过对同一地物在不同时间获得的雷达图像进行干涉处理，得到地物表面的高度信息，再结合地物的反射率信息，通过一系列算法，可以精确计算出地物表面的三维形态。
三、数据处理步骤1. 数据获取：获取经过处理并配准好的SAR数据，确保数据的准确性和完整性。
2. 预处理：对获取的数据进行预处理，包括去除噪声、滤波、几何校准等，以提高数据的可用性。
3. 差分干涉处理：对预处理过的数据进行差分干涉处理，得到干涉图，通过解干涉图获得相位信息。
4. 相位解包裹：利用获得的相位信息进行相位解包裹，得到地面点的幅度和相位信息。
5. 高度计算：根据反射率或其他参数，结合幅度和相位信息，通过算法反演地物的高度信息。
6. 精度评估与后处理：对反演得到的高度信息进行精度评估，并进行后处理，如平滑、插值等，得到最终的DEM结果。
7. DEM成果输出：将DEM成果进行格式转换，并输出。
四、结论insar技术通过精确的干涉测量和先进的算法，可以有效地生产DEM，为地理、地质、环境等领域提供了重要的数据支持。
然而，由于雷达信号的复杂性以及地球曲率等因素的影响，DEM的生产过程中需要精细的处理和校准，以确保结果的准确性。
激光雷达信号与数据处理(6)
信号处理（以激光测风雷达为例） 信号处理（以激光测风雷达为例）
航天学院
信号处理的目的和要求
1. 激光雷达气象回波信号特点： – 夹杂在各种杂波中的强度很弱、脉动很强、语宽较宽的随机信号。这 种信号的特点决定了雷达信号处理是从各种杂波中提取微弱有用信号 ，并使有用信号具有统计平均意义的过程。 2. 提高微弱信号检测能力、减小脉动和进行质量控制。 3. 主要措施分别是相干积分、谱平均，以及噪声抑制与杂波分离。 – 相干积分又称为相干积累或相参积累。相干积分在时域进行，在信号 保持相干的条件下，对一定数量的脉冲回波信号进行平均处理，所以 相干积分是时域平均过程。 – 相干积分的主要目的是为了提高信噪比，使信号电平高于平均噪声电 平，从而使雷达接收机能够检测到有用的微弱信号。 航天学院
e
= Y (ω )eiωt
其小Y(ω)是经过M次相干积分后输出信号的复振幅。 设H(ω)为相干积分器的传递函数，由相干积分器的输入与输出 关系，可以得到相干积分器的传递函数H(ω)为
Y (ω ) = H (ω ) • X (ω ) H (ω ) = 1 M
M −1 k =0
∑e ω
i kT
=e
i ( M −1)ωT 2
航天学院
2. 谱变换 –如果只提取回波强度信息，则无需对回波信号进行谱分析和谱变 换。 –为了在获取回波强度信息的同时得到速度信息，需要对相干积分 后的时域信号进行谱分析。通过谱变换将时域信号变为频域信号 –在频域对信号进行研究．不但可以得到回波强度，还可以得到速 度以及速度谱宽。 –激光测风雷达通常采用快速博里叶变换(FFT)方法对相干积分后 得到的数据进行频率变换。 –样本数一般取2n个(n为整数)。 –用于FFT的数据个数称为谱变换点数(简称谱点数)，记为NSP (number of spectral points)。
2.2雷达、雷达数据处理技术指标
1 雷达子系统设备技术指标（1）雷达天线天线类型：X波段波导开缝天线天线尺寸：≥18ft天线增益：≥35dB水平波宽：≤0.45°(-3dB)垂直波宽：≥10°天线转速：20r/min（转速可编程）极化方式：水平线极化付瓣电平：≤-26dB(±10°内)≤-30dB(±10°外)驻波比：≤1.25马达：有保护、有告警电源：380V/220V±10%，50Hz±5% （2）雷达收发机发射功率：25kw发射频率：9375±30MHz脉冲宽度：40ns~80ns/250ns~1000ns可调脉宽误差：≤10ns脉冲前沿宽度：≤20ns脉冲后沿宽度：≤30ns重复频率：400~5000Hz可调噪声系数：≤4dB中放带宽：3～20MHz与脉冲宽度自适应对数中放范围：≥120dB镜像抑制：≥18dB扇形发射区数：4扇形发射分辨力：1°（3）雷达维修终端CPU：最新双核处理器，主频率≥3.0GHz，支持二级缓存，二级缓存≥2M，处理器数量≥2内存：≥2GB，支持ECC内存纠错技术内存磁盘：≥120GB，接口SATA，转速≥10000rpm主板：CPU插座与CPU匹配内存插槽：≥3外设接口：并口≥1，串口≥1，PS/2≥2，USB≥4显示器：液晶，17in，1280*102423雷达数据综合处理子系统设备技术指标（1）雷达信号处理器采样频率：≥60MHz幅度量化：≥8bit方位量化：≥8192处理范围：≥30n mile（每个雷达站）视频更新延迟时间：≤300ms陆地掩膜单元：≤0.044°杂波处理：相关处理、STC、CFAR及门限处理等（2）目标录取器目标视频：数字视频（反映目标回波的大小、形状、幅度、运动尾迹）视频幅度：≥4bit视频分辨力：≤3m(距离，最小值)≤0.088°(方位，最小值)标绘视频：计算目标的大小及轴向最大模拟目标数：100个（3）目标跟踪器跟踪能力：≥700(动目标)+300(静目标)跟踪性能：在跟踪目标航速≤70kn，跟踪目标加速度≤1kn/s，跟踪目标转向率≤3º/s时，能保持稳定跟踪；在目标航向和航速基本不变的情况下，当两个跟踪目标回波合并时间不超过天线10次扫描时，系统不出现误跟踪。
雷达信号与数据处理整理多媒体
雷达信号与数据处理整理多媒体雷达信号与数据处理是雷达系统中非常重要的一环。
雷达系统通过发射电磁波并接收回波来探测目标的位置和特征。
这些回波信号经过一系列的处理和整理才能被有效地利用。
雷达信号的处理涉及到一系列的步骤，其中最关键的就是波形处理。
波形处理通常包括目标检测、参数估计和目标识别等步骤。
目标检测通过比较接收到的信号强度和背景噪声的水平来确定是否存在目标。
参数估计则通过分析回波信号的特征来估计目标的距离、速度、方位角等参数。
目标识别则是根据目标的一些特征来对其进行分类和识别。
在波形处理之后，还需要对信号进行成像处理。
雷达信号经过成像处理可以获得目标的空间分布图像，从而更直观地观测目标。
成像处理通常包括距离像、速度像和方位角像等。
距离像用来表示目标与雷达的距离关系，速度像用来表示目标的运动状态，方位角像用来表示目标的方向。
除了信号处理外，雷达数据的整理也是非常重要的一步。
雷达系统通常会产生大量的数据，这些数据包含了丰富的信息，但同时也会存在大量的冗余和噪声。
数据整理主要包括数据去噪、数据压缩和数据融合等步骤。
数据去噪通过消除噪声信号来提高数据质量。
数据压缩则是将数据进行编码压缩，以减少数据量和传输带宽。
数据融合则是将多个雷达的数据进行融合，以提高目标探测和跟踪的精度。
整理后的数据可以被用于目标检测、目标跟踪和目标识别等应用。
在目标检测中，可以通过分析数据来确定目标是否存在，并给出目标的位置和特征等信息。
在目标跟踪中，可以通过分析数据的变化趋势来预测目标的位置和运动轨迹。
在目标识别中，可以通过分析数据的特征来对目标进行分类和识别。
综上所述，雷达信号与数据处理是雷达系统中非常重要的一环。
它们通过一系列的处理和整理步骤，将原始的雷达信号和数据转化为可用于目标探测、跟踪和识别的信息。
这些处理和整理步骤的优化和改进对于提高雷达系统性能和应用效果具有重要意义。
雷达信号与数据处理在现代雷达系统中起着至关重要的作用。
雷达信号处理概述
雷达信号处理概述雷达信号处理是指对观测到的信号进行分析、变换、综合等处理，以达到抑制干扰、杂波等非期望信号，增强有用信号，并估计有用信号的特征参数，或是将信号变成某种更符合要求的形式。
随着微电子技术的迅速发展，信号处理的方式也从早期的模拟域发展到几乎都采用数字域。
数字信号处理以数字或符号序列表示信号，用数值计算的方法完成对信号的各种处理。
模拟信号转换为数字信号的过程（采样、量化）如下图所示。
数字信号处理的主要方法有数字卷积（时域处理）、频谱分析（频域处理）、数字滤波（包括有限冲激响应滤波器（FIR）和无限冲激响应滤波器（IIR））等。
雷达信号处理的任务雷达信号处理的任务就是最大程度地抑制噪声和干扰，提取与目标属性有关的信息。
从狭义上讲，雷达信号处理是指对经接收机处理后的信号进行处理，在多种干扰背景中完成目标检测与信息的提取，主要包括干扰抑制、目标检测、信息提取。
从广义上讲，雷达信号处理涉及各种不同发射波形的选择、检测理论、性能评估以及天线和显示终端或数据处理计算机之间的电路装置（硬件和软件），以完成所要求的信号之间的变换和参数提取。
具体来说，信号处理包括信号产生、信号提取、信号变换三大类，其中信号产生包括调制、上变频、倍频、合成、放大和波束形成等；信号提取包括解调、下变频、分频、滤波、检测和成像等；信号变换包括频率变换、A/D变换、相关、放大及延时等。
根据雷达的任务及其工作环境，对雷达信号处理的要求是：•能够处理海量信息，即不仅能够获取目标的位置和数量等常规信息，还能获取目标的属性或图像信息•实时性强，使完成一次处理所用的时间与雷达的数据率相匹配•鲁棒性好，能够在复杂的电磁环境（特别是强电磁干扰环境）下正常工作实现上述要求取决于雷达的以下能力：•有效抑制杂波和干扰的能力•目标回波能量的有效收集能力，主要措施有：①改善天线的主瓣增益，降低旁瓣②降低天线转速，增加每个波位的驻留时间③选择能量利用率高的信号形式④提高雷达发射信号的峰值功率⑤距离维匹配滤波（脉冲压缩）⑥方位维一次扫描周期内对个波位的多个脉冲的相干和非相干积累⑦扫描周期间的积累（航迹提取）•高效的空间搜索能力•良好的空间分辨能力，主要措施有：①尽可能地增大天线的功率孔径积，提高角分辨能力②改进测角方式，提高角度测量精度③使用距离波门（时域滑窗）进行距离跟踪，减小多目标在频域的混叠④使用大带宽信号和脉冲压缩技术，提髙距离分辨能力⑤采用频率滤波，提高速度分辨能力⑥通过合成孔径，提高方位分辨能力⑦两天线干涉合成，提高俯仰角分辨能力•良好的环境适应能力：①自适应杂波抑制（自适应滤波、自适应CFAR、杂波图等）②自适应数字波束形成③智能化特征抽取和目标识别算法④多模式协同工作（例如预警机、多模式SAR）雷达信号处理的分类雷达信号处理的分类方法较多，按处理域分为时域信号处理、空域信号处理、频域信号处理、极化域信号处理和多域联合信号处理。
雷达信号处理和数据处理(业界借鉴)
脉冲压缩雷达的仿真脉冲压缩雷达与匹配滤波的MATLAB仿真姓名：--------学号：----------2014-10-28西安电子科技大学信息对抗技术一、 雷达工作原理雷达，是英文Radar 的音译，源于radio detection and ranging 的缩写，原意为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。
因此，雷达也被称为“无线电定位”。
利用电磁波探测目标的电子设备。
发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。
雷达发射机的任务是产生符合要求的雷达波形（Radar Waveform ），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接收机接收，对雷达回波信号做适当的处理就可以获知目标的相关信息。
但是因为普通脉冲在雷达作用距离与距离分辨率上存在自我矛盾，为了解决这个矛盾，我们采用脉冲压缩技术，即使用线性调频信号。
二、 线性调频（LFM ）信号脉冲压缩雷达能同时提高雷达的作用距离和距离分辨率。
这种体制采用宽脉冲发射以提高发射的平均功率，保证足够大的作用距离；而接受时采用相应的脉冲压缩算法获得窄脉冲，以提高距离分辨率，较好的解决雷达作用距离与距离分辨率之间的矛盾。
脉冲压缩雷达最常见的调制信号是线性调频（Linear Frequency Modulation ）信号,接收时采用匹配滤波器（Matched Filter ）压缩脉冲。
LFM 信号的数学表达式：（2.1）其中c f 为载波频率，()t rect T为矩形信号：（2.2）其中BKT=是调频斜率，信号的瞬时频率为()22cT Tf Kt t+ -≤≤，如图（图2.1.典型的LFM信号（a）up-LFM(K>0)（b）down-LFM(K<0)）将式1改写为：（2.3）其中（2.4）是信号s(t)的复包络。
气象雷达信号处理与数据分析
气象雷达信号处理与数据分析气象雷达是一种常见的气象测量设备，广泛应用于气象预报、气象灾害监测和农业生产等领域。
在使用雷达时，需要对其接收到的信号进行处理和分析，以获取有关天气的相关信息。
本文将对气象雷达信号处理和数据分析进行介绍和探讨。
一、气象雷达信号处理气象雷达通过向大气中发射射线，并接收回波来探测目标，其中回波信号包含着大量的天气信息。
由于天气信号的特殊性质，需要先对信号进行处理，以便提取有用的信息。
下面将介绍几种常见的信号处理方法。
1.滤波由于天气信号中存在着大量的杂波和干扰信号，需要通过滤波的方式将其滤掉，以保证后续处理的准确性和可靠性。
常用的滤波方法有中值滤波、卡尔曼滤波和小波滤波等。
2.脉冲压缩脉冲压缩是一种通过信号处理提高雷达分辨率的方法，可以提高雷达对近距离目标的探测能力。
在气象雷达中，常用的脉冲压缩技术有线性调频（LFM）和相位编码（CP）等。
3.多普勒处理多普勒效应是指当目标相对于雷达运动时，回波频率将发生变化。
多普勒处理可以通过测量频率变化，来推断目标的速度和方向等信息。
在气象雷达中，主要采用的多普勒处理方法有时间域双通道（TDC）和频域滤波（FFT）等。
以上是几种常见的信号处理方法，它们可以配合使用，以达到更好的效果。
二、气象雷达数据分析信号处理完毕后，需要对处理得到的数据进行分析，以获取更多有用的信息。
下面将介绍几种常见的数据分析方法。
1.反演算法反演算法是一种通过反演模型，推断目标物理特征的方法，对于气象雷达来说，反演算法可以用于推断云、降水、冰雹等目标的物理特征。
常用的反演算法有一维分布反演方法、二维反演方法和多项式反演方法等。
2.空间插值空间插值是一种基于已知数据点，推断其他位置的数值的方法，可以用于实现气象雷达数据的空间化处理。
常用的插值方法有最邻近插值、反距离权重插值和样条插值等。
3.统计分析统计分析是一种通过对数据的统计量进行计算和分析，来推断气象特征的方法。
气象雷达数据处理方法和算法研究
气象雷达数据处理方法和算法研究气象雷达是一种重要的天气探测工具，在气象行业得到广泛应用。
它可以测量空气中降水、风速、风向以及潜在的风暴活动等信息。
然而，气象雷达的原始数据往往非常复杂，需要经过一系列的数据处理方法和算法，才能得到有用的气象信息。
本篇文章将介绍气象雷达数据处理方法和算法的研究现状以及未来趋势。
一. 气象雷达数据处理方法的研究现状气象雷达原始数据通常包含雷达反射率、多普勒速度和谱宽等信息。
这些信息需要经过一系列的数据处理方法才能转化为可用的气象信息。
当前，气象雷达数据处理方法包括以下几种：1. 数据预处理数据预处理是气象雷达数据处理的第一步，其目的是通过数据修复、去噪、涂抹和校正等方法，提高原始数据的质量。
数据预处理方法主要包括：- 数据修复方法：用于修复雷达数据的缺失或错误。
最常用的数据修复方法是插值法，通过邻近的数据点估计缺失的数据值。
- 去噪方法：用于消除雷达数据中的随机噪声。
去噪方法主要包括滤波法和小窗口平滑法。
- 涂抹方法：用于消除恶劣天气条件下的人工干扰。
涂抹方法主要包括多普勒速度不连续涂抹法和S波段涂抹法。
- 校正方法：用于消除雷达数据的偏差。
校正方法主要包括位置校正和增益校正。
2. 信号处理信号处理是将雷达反射率转换为近地面降水率的重要步骤。
信号处理方法主要包括：- 立体扫描方法：用于将三维雷达数据转换为二维图像。
立体扫描方法主要有垂直扫描和水平扫描两种。
- 反演降水率方法：用于将雷达反射率转换为近地面降水率。
反演降水率方法主要包括Z-R关系反演法和Z-Zdr关系反演法。
3. 产品生成产品生成是将原始雷达数据处理成可视化的天气产品的过程。
产品生成方法主要包括：- 降水强度分布图- 风暴跟踪分析- 闪电监测分析- 雷达回波精细分析等二. 气象雷达数据处理算法的研究现状近年来，随着大数据、人工智能等新技术的发展，气象雷达数据处理算法也取得了重要进展。
目前，气象雷达数据处理算法主要包括以下几种：1. 机器学习算法机器学习算法是一种通过模型训练、数据自适应和参数优化等方法，实现数据处理和分析的方法。
毫米波雷达数据处理流程
毫米波雷达数据处理流程一、引言毫米波雷达是一种利用毫米波频段进行探测和测量的雷达系统。
它具有较高的分辨率和抗干扰能力，广泛应用于无人驾驶、安防监控、气象预报等领域。
本文将介绍毫米波雷达数据的处理流程。
二、数据获取毫米波雷达通过发射毫米波信号并接收其回波来获取目标的信息。
数据获取是毫米波雷达数据处理的第一步，它包括以下几个关键步骤：1. 发射信号：毫米波雷达通过发射器发射出一定频率和功率的毫米波信号。
2. 接收回波：发射的毫米波信号与目标物相互作用后产生回波，雷达接收器接收并放大回波信号。
3. 信号处理：将接收到的回波信号进行滤波、放大、模数转换等处理，得到数字化的毫米波雷达数据。
三、数据预处理数据预处理是为了去除雷达数据中的噪声和干扰，提高数据质量和可靠性。
以下是常见的数据预处理方法：1. 去除噪声：对数据进行滤波处理，去除高频和低频噪声。
2. 幅度校正：对数据进行幅度校正，消除因距离衰减引起的信号强度误差。
3. 目标检测：通过阈值分割、边缘检测等方法检测目标物体，并提取目标的位置和尺寸信息。
四、数据解析数据解析是将预处理后的数据转化为目标的物理量信息，例如目标的距离、速度、角度等。
以下是常见的数据解析方法：1. 距离解析：通过测量回波的时间延迟，计算目标与雷达的距离。
2. 速度解析：通过测量回波的多普勒频移，计算目标的速度。
3. 角度解析：通过多个接收天线或扫描天线阵列，测量回波的到达方向，计算目标的角度。
五、目标跟踪目标跟踪是对雷达探测到的目标进行持续追踪和识别。
目标跟踪的主要任务是将连续的雷达数据与目标进行关联，确定目标的轨迹和运动状态。
以下是常见的目标跟踪方法：1. 卡尔曼滤波：利用卡尔曼滤波器对目标的状态进行估计和预测，实现目标的跟踪。
2. 粒子滤波：通过一组随机粒子对目标的状态进行采样和估计，实现目标的跟踪。
3. 关联算法：通过匹配目标的特征或轨迹，将连续的雷达数据与目标进行关联，实现目标的跟踪。
雷达信号与数据处理整理多媒体
（3）雷达脉冲压缩技术
窄脉冲宽度可提高距离分辨率，但影响平均功率而降低了测量距离。 发射大时宽带宽积（Bt）信号，可以提高雷达的距离分辨率，同时提
高发射信号的平均功率，即那个地发射脉冲的峰值功率。
接收时对大时宽进行进行匹配滤波，可使接收信号回波信号变窄，成 为脉冲压缩。
雷达可分为陆基、机载、星载或舰载雷达系统； 按雷达波形分，可分为：连续波（CW）雷达、脉冲 （PW）雷达。
2.2 距离
简化的脉冲雷达框图
时间 控制
发射机/调制器 信号处理器
双工器 接收机
发射接收脉冲串
发射脉冲
脉冲1
IPP
τ
脉冲2
脉冲3
接收脉冲
△t τ 脉冲1回波
脉冲2回波
脉冲3回波
时间
IPP:通常被标为PRI脉冲重复间隔
（6）雷达成像技术
机载或星载雷达，距离和方位的高分辨成像。 距离分辨率，通过脉冲压缩技术实现；方位分辨率通过合成孔径技术
实现。 移动雷达，如SAR；地面雷达，ISAR。
（7）雷达目标的识别和分类
目标识别，判别目标类型。
主要通过信号处理实现。
（8）雷达抗电子干扰技术
无源干扰：箔条，可利用抑制气象杂波的方法。
雷达信息显示包括各种原始回波和处理回波的显示； 雷达回波显示与雷达整机控制设计为一体，通过画面显示、重要目
标三维放大显示等，辅助目标识别。
（7）雷达数据处理系统设计技术
输入/输出接口设计； 系统处理能力设计； 核心算法设计； 显示与控制一体化设计； 人-机接口与人性化界面设计； 系统各设备集成设计等。
ERP PJ GJ LJ
雷达信号处理原理
雷达信号处理原理雷达信号处理原理是指将雷达接收到的信号进行处理和分析的过程，以提取有用的信息和数据。
雷达信号处理是雷达技术的核心之一，对于雷达系统的性能和效果起着重要的影响。
一、信号接收与采样雷达系统首先接收到由雷达发射器发射出来的脉冲信号。
这些信号经过天线接收后，进入到接收机中。
在接收机中，会进行信号预处理，包括了低噪声放大、滤波和混频等环节。
经过预处理后的信号会进行采样，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
二、脉冲压缩在雷达接收到信号后，有时候会出现回波信号的时间宽度很宽的情况，这样就会导致目标的分辨能力变差。
为了解决这个问题，需要对信号进行脉冲压缩处理。
脉冲压缩通过降低脉冲信号的时域宽度，来提高雷达的分辨能力。
三、目标检测与跟踪在经过脉冲压缩后，雷达系统需要进行目标检测和跟踪。
目标检测是指通过对接收到的信号进行处理，找出其中的目标信息，即在雷达图像或雷达数据中找到目标的位置和特征。
目标跟踪是指对已经检测到的目标进行跟踪，通过对目标连续观测信息的处理，估计目标的位置和运动状态。
四、信号解调与波形重建在目标检测和跟踪之后，雷达系统需要对信号进行解调和波形重建。
解调是将接收到的信号还原成原始的调制信号，以便进一步分析和处理。
波形重建是指通过对解调后的信号进行处理和滤波，将信号还原成接收到的原始信号。
五、特征提取与分析在信号解调和波形重建之后，雷达系统需要进行特征提取和分析。
特征提取是指从原始信号中提取出与目标有关的特征和参数，比如目标的尺寸、速度、形状等。
特征分析是对提取出的特征进行进一步的处理和分析，以得到更深入的目标信息。
六、信号处理算法与技术雷达信号处理过程中，需要运用各种信号处理算法和技术。
常见的信号处理算法包括了滤波、频谱分析、时域分析、相关分析等。
此外，雷达信号处理还与数字信号处理、图像处理等领域相结合，采用了很多先进的技术和方法。
七、数据处理与决策最后，经过了信号接收、压缩、检测、跟踪、解调、波形重建、特征提取和分析等多个环节的处理，雷达系统会得到一系列的数据和信号。
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。
气象雷达的信号处理与数据解析算法研究
气象雷达的信号处理与数据解析算法研究气象雷达（Meteorological Radar）是一种能够探测大气中降水（如雨、雪等）分布和强度信息的重要仪器。
而气象雷达的信号处理与数据解析算法对于准确获取和分析雷达数据具有关键作用。
本文将重点探讨气象雷达信号处理和数据解析算法的研究现状和前沿进展。
首先，气象雷达接收到的信号是多普勒散射信号。
因为雷达波束的方向性，受限于目标运动方向，散射回波的频率会发生变化，这就是所谓的多普勒频移效应。
信号处理环节需要对这些多普勒频移进行提取和计算，以获取目标的径向速度信息。
广泛应用的多普勒滤波算法通过频谱分析和相关运算，能够较准确地估计目标的径向速度，并对数据进行时域上的处理，从而实现对降水的定量分析。
其次，气象雷达通常面临强回波掩蔽（strong echo masking）问题。
当雷达所接收到的回波强度超过雷达接收机的动态范围时，回波信号的强度信息将无法准确获取。
这会导致降水条带的掩蔽现象，即降水回波覆盖在强回波的前方，使得强回波的强度被高估，从而影响对降水的准确估计。
针对这一问题，研究人员提出了一系列的掩蔽恢复算法，例如基于功率比（power ratio）的修正算法、基于能量角度概念（energy angle concept）的修正算法等。
这些算法充分利用了雷达回波数据的统计特性，能够较好地修复掩蔽问题，提高对降水的探测能力。
此外，气象雷达数据的解析算法在降水强度和性质信息的获取上起着至关重要的作用。
通过雷达回波的强度分析，可以得到不同降水强度区域的空间分布情况，以及降水的垂直结构。
这对于气象预报和天气监测具有重要意义。
基于回波强度的降水分类算法在近年来得到了广泛研究和应用。
通过对回波的强度和特征进行分析，可以将雷达回波分为不同的降水类型，如普通雨、冰雹、雪等。
这为进一步的天气分析和预报提供了有力的数据支持。
此外，气象雷达数据的解析算法还可以用于暴雨的预警和监测。
气象雷达数据处理与分析方法
气象雷达数据处理与分析方法气象雷达（Meteorological Radar）是一种用来测量天气现象的重要工具。
通过发射无线电波并接收其反射信号，气象雷达可以提供天气相关的信息，比如降水量、风速和风向等。
然而，如何处理和分析气象雷达数据并从中提取有用的信息，一直是气象学和气象预测领域的重要研究课题。
在气象雷达数据处理过程中，首先需要进行雷达信号去噪。
由于雷达在接收过程中会受到一些干扰，比如大气层的散射、地物的反射等，因此需要对数据进行滤波以去除这些噪声。
常用的方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法可以有效地减少噪声，提高数据的质量。
处理了噪声之后，接下来需要对雷达数据进行距离解析。
雷达反射信号会随着距离的增加而衰减，因此需要通过距离解析来确定不同距离处的物体反射强度。
常用的距离解析方法有简单积分法和递推积分法。
简单积分法通过在不同距离处进行积分来估计反射强度，而递推积分法则通过递推计算来提高解析效果。
在进行距离解析之后，可以对雷达数据进行降水估计。
降水估计是气象雷达数据处理中的一个重要环节，它可以提供天气预测和洪灾监测等方面的依据。
常用的降水估计方法有Z-R关系法、KDP法和双线偏振法等。
Z-R关系法通过雷达反射率因子（Z）和降水量之间建立的经验公式来估计降水量，而KDP法则是利用从雷达接收到的相移信号来估计降水量。
除了降水估计，气象雷达数据还可以进行风场分析。
风场分析对于气象预测和风能利用等方面具有重要意义。
风场分析方法主要有两种，一种是基于雷达回波速度的风场分析方法，另一种是基于雷达回波功率的风场分析方法。
前者通过计算反射信号的多普勒频移来估计垂直风速，再通过对垂直风速进行积分来得到水平风向和风速。
后者则是通过估计雷达回波功率在不同方向和高度上的空间变化来推断风向和风速。
此外，气象雷达数据还可以用于探测天气现象，比如雷暴、冰雹和龙卷风等。
这些天气现象对人们的生活和生产具有重要影响，因此对其进行准确判断和预测十分关键。
信号处理技术在雷达中的应用
信号处理技术在雷达中的应用雷达是一种利用电磁波的反射和散射来探测目标的仪器。
利用雷达可以快速、准确地探测到目标的位置、速度和方向等信息，而这些信息对于军事、民用等方面都有很重要的意义。
而在雷达中，信号处理技术则是至关重要的一环。
本文将介绍信号处理技术在雷达中的应用。
一、信号处理技术在雷达中的作用信号处理技术是指将采集到的信号进行处理以提取目标信息的一系列技术。
在雷达中，信号处理技术起到了至关重要的作用。
传统雷达采用的是模拟信号处理技术，而现代雷达则采用数字信号处理技术。
信号处理技术在雷达中的主要作用有以下几个方面：1. 去除杂波和干扰雷达在探测目标时，其发射出的信号会遭遇到一些杂波和干扰，而这些干扰如果不进行处理，就会影响到雷达的探测效果。
信号处理技术可以通过滤波、降噪等手段去除杂波和干扰，从而提高雷达的抗干扰性能。
2. 提取目标信息雷达探测到目标后，需要提取出目标的位置、速度、方向等信息。
信号处理技术可以通过解调、频谱分析、卷积等手段从信号中提取出目标信息，从而实现雷达对目标的精确探测和识别。
3. 集成雷达数据雷达在探测目标时会产生大量的数据。
信号处理技术可以对这些数据进行集成处理，从而实现多雷达的协同探测和目标跟踪。
4. 增强雷达性能信号处理技术可以通过改进雷达算法、优化雷达设计等手段来增强雷达的性能。
例如，可以通过最小二乘法对雷达数据进行处理，从而提高雷达的探测精度和分辨率。
二、基于数字信号处理的雷达随着数字技术的不断发展，数字信号处理技术逐渐成为雷达中不可或缺的一环。
利用数字信号处理技术，可以更加准确、快速地探测目标，提取目标信息，同时还可以更加容易地集成多雷达数据，实现多雷达的协同工作。
数字信号处理技术主要包括数字滤波、快速傅里叶变换、数字信号处理器等。
其中，数字信号处理器是一种专门用于处理数字信号的处理器。
利用数字信号处理器，可以对雷达数据进行实时处理，从而提高雷达的探测性能和实时性。
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脉冲压缩雷达的仿真脉冲压缩雷达与匹配滤波的MATLAB仿真姓名：--------学号：----------2014-10-28西安电子科技大学一、雷达工作原理雷达，是英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，原意为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。
因此，雷达也被称为“无线电定位”。
利用电磁波探测目标的电子设备。
发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。
雷达发射机的任务是产生符合要求的雷达波形（Radar Waveform），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接收机接收，对雷达回波信号做适当的处理就可以获知目标的相关信息。
但是因为普通脉冲在雷达作用距离与距离分辨率上存在自我矛盾，为了解决这个矛盾，我们采用脉冲压缩技术，即使用线性调频信号。
二、线性调频（LFM）信号脉冲压缩雷达能同时提高雷达的作用距离和距离分辨率。
这种体制采用宽脉冲发射以提高发射的平均功率，保证足够大的作用距离；而接受时采用相应的脉冲压缩算法获得窄脉冲，以提高距离分辨率，较好的解决雷达作用距离与距离分辨率之间的矛盾。
脉冲压缩雷达最常见的调制信号是线性调频（Linear Frequency Modulation）信号,接收时采用匹配滤波器（Matched Filter）压缩脉冲。
LFM信号的数学表达式：（2.1）其中c f 为载波频率，()t rect T为矩形信号：（2.2）其中BK T=是调频斜率，信号的瞬时频率为()22c T T f Kt t + -≤≤，如图（图2.1.典型的LFM 信号（a ）up-LFM(K>0)（b ）down-LFM(K<0)）将式1改写为：（2.3）其中（2.4）是信号s(t)的复包络。
由傅立叶变换性质，S(t)与s(t)具有相同的幅频特性，只是中心频率不同而以，因此，Matlab仿真时，只需考虑S(t)。
以下Matlab程序产生(2.4）的LFM信号，并作出其时域波形和幅频特性。
%%线性调频信号的产生T=10e-6; %持续时间是10usB=30e6; %调频调制带宽为30MHzK=B/T; %调频斜率Fs=2*B;Ts=1/Fs; %采样频率和采样间隔N=T/Ts; N=T/Ts;t=linspace(-T/2,T/2,N);St=exp(j*pi*K*t.^2); %产生线性调频信号subplot(211)plot(t*1e6,real(St));xlabel('时间/us');title('LFM的时域波形');grid on;axis tight;subplot(212)freq=linspace(-Fs/2,Fs/2,N);plot(freq*1e-6,fftshift(abs(fft(St))));xlabel('频率/MHz');title('LFM的频域特性');grid on;axis tight;-5-4-3-2-1012345-1-0.500.5时间/us LFM 的时域波形-30-20-1001020300204060频率/MHzLFM 的频域特性（图2.2：LFM 信号的时域波形和频域特性）三、 压缩脉冲的匹配滤波信号()s t 的匹配滤波器的时域脉冲响应为：(3.1)0t 是使滤波器物理可实现所附加的时延。
理论分析时，可令0t ＝0，重写3.1式，(3.2)将2.1式代入3.2式得:(3.3)图3.1：LFM 信号的匹配滤波如图3.1,()s t 经过系统()h t 得输出信号()o s t ，(3.4)当0t T ≤≤时,(3.5)当0T t -≤≤时,(3.6)合并3.5和3.6两式：(3.7)3.7式即为LFM 脉冲信号经匹配滤波器得输出,它是一固定载频c f 的信号。
当t T ≤时，包络近似为辛克（sinc ）函数。
(3.8)图3.2：匹配滤波的输出信号如图3.2，当πB t=±π时， t=±1/B 为其第一零点坐标；当πB t=±π/2时，t=±1/2B ，习惯上，将此时的脉冲宽度定义为压缩脉冲宽度。
(3.9)LFM 信号的压缩前脉冲宽度T 和压缩后的脉冲宽度τ之比通常称为压缩比D ，(3.10)式3.10表明，压缩比也就是LFM 信号的时宽频宽积。
由 2.1,3.3,3.7式，s(t),h(t),so(t)均为复信号形式，Matab 仿真时，只需考虑它们的复包络S(t),H(t),So(t)。
以下Matlab 程序段仿真了图3.1所示的过程，并将仿真结果和理论进行对照。
%%线性调频信号的匹配滤波 T=10e-6; B=30e6; K=B/T;Fs=10*B;Ts=1/Fs;N=T/Ts;t=linspace(-T/2,T/2,N);St=exp(j*pi*K*t.^2); %产生线性调频信号Ht=exp(-j*pi*K*t.^2); %匹配滤波器Sot=conv(St,Ht); %线性调频信号经过匹配滤波器subplot(211)L=2*N-1;t1=linspace(-T,T,L);Z=abs(Sot);Z=Z/max(Z); %归一化Z=20*log10(Z+1e-6);Z1=abs(sinc(B.*t1)); %sinc函数Z1=20*log10(Z1+1e-6);t1=t1*B;plot(t1,Z,t1,Z1,'r.');axis([-15,15,-50,inf]);grid on;legend('仿真','sinc');xlabel('时间sec \times\itB');ylabel('振幅,dB');title('线性调频信号经过匹配滤波器');subplot(212) %放大N0=3*Fs/B;t2=-N0*Ts:Ts:N0*Ts;t2=B*t2;plot(t2,Z(N-N0:N+N0),t2,Z1(N-N0:N+N0),'r.');axis([-inf,inf,-50,inf]);grid on;set(gca,'Ytick',[-13.4,-4,0],'Xtick',[-3,-2,-1,-0.5,0,0.5,1,2,3]); xlabel('时间 sec \times\itB'); ylabel('振幅,dB');title('线性调频信号经过匹配滤波器（放大）'); 结果：-15-10-5051015时间 sec ⨯B振幅,d B线性调频信号经过匹配滤波器-3-2-1-0.500.5123时间 sec ⨯B振幅,d B线性调频信号经过匹配滤波器（放大）图3.3：线性调频信号的匹配滤波上图中，时间轴进行了归一化，（t/(1/B)=t x B ）。
图中反映出理论与仿真结果吻合良好。
第一零点出现在±1（即±1/B ）处，此时相对幅度-13.4dB 。
压缩后的脉冲宽度近似为1/B （±1/2B ），此时相对幅度-4dB,这理论分析（图3.2）一致。
四、 Matlab 仿真1. 任务：对以下雷达系统仿真。
雷达发射信号参数：幅度：1.0信号波形：线性调频信号频带宽度：30MHz脉冲宽度：10us中心频率：1GHzHz雷达接收方式：正交解调接收距离门：10Km~15Km目标：Tar1：10.5KmTar2：11KmTar3：12KmTar4：12Km＋5mTar5：13KmTar6：13Km＋2m2.系统模型：结合以上分析，用Matlab仿真雷达发射信号，回波信号，和压缩后的信号的复包络特性，其载频不予考虑（实际中需加调制和正交解调环节），仿真信号与系统模型如下图。
图4.1：雷达仿真等效信号与系统模型3.线性调频脉冲压缩雷达仿真程序LFM_radar仿真程序模拟产生理想点目标的回波，并采用频域相关方法（以便利用FFT ）实现脉冲压缩。
函数LFM_radar 的参数意义如下：T ：LFM 信号的持续脉宽； B ：LFM 信号的频带宽度；Rmin ：观测目标距雷达的最近位置； Rmax ：观测目标距雷达的最远位置；R ：一维数组，数组值表示每个目标相对雷达的距离； RCS ：一维数组，数组值表示每个目标的雷达散射截面。
在Matlab 指令窗中输入：LFM_radar(10e-6,30e6,10000,15000,[10500,11000,12000,12005,13000,13002],[1,1,1,1,1,1])得到的仿真结果如下图。
707580859095100时间/s振幅无压缩的雷达回波1 1.05 1.1 1.15 1.21.25 1.3 1.35 1.4 1.45 1.5x 104-60-40-200距离/m振幅/ d B压缩后的雷达回波五、心得通过这次使用Matlab对脉冲压缩雷达的仿真，让我充分理解到了脉冲压缩雷达的工作原理，以及脉冲压缩雷达与普通脉冲雷达的差异，这让我对与雷达原理这门课有了更加深入的理解，对于匹配滤波的深入了解，使得在课堂中没有充分理解的地方清晰的展现在眼前。
这次实验不仅仅会促进我雷达原理课程的学习，也为我以后学习雷达专业提供了一种可靠的方法。
六、附录Matlab代码（LFM_radar.m）%%脉冲压缩雷达仿真function LFM_radar(T,B,Rmin,Rmax,R,RCS)if nargin==0T=10e-6; %脉冲持续时间10usB=30e6; %频带宽度30MHzRmin=10000;Rmax=15000; %作用范围R=[10500,11000,12000,12008,13000,13002]; %目标位置RCS=[1 1 1 1 1 1]; %雷达散射面end%%参数设定C=3e8; %设定速度为光速K=B/T; %调频斜率Rwid=Rmax-Rmin; %距离Twid=2*Rwid/C; %时间Fs=5*B;Ts=1/Fs; %采样频率和采样间隔Nwid=ceil(Twid/Ts);%%回波t=linspace(2*Rmin/C,2*Rmax/C,Nwid); %接收范围(2*Rmin/C < t < 2*Rmax/C)M=length(R); %目标数量td=ones(M,1)*t-2*R'/C*ones(1,Nwid);Srt=RCS*(exp(j*pi*K*td.^2).*(abs(td)<T/2)); %雷达回波%%利用FFT和IFFT进行数字信号处理Nchirp=ceil(T/Ts); %多脉冲持续时间Nfft=2^nextpow2(Nwid+Nwid-1);Srw=fft(Srt,Nfft); %雷达回波的fft计算t0=linspace(-T/2,T/2,Nchirp);St=exp(j*pi*K*t0.^2); %线性调频信号Sw=fft(St,Nfft); %线性调频信号的fft计算Sot=fftshift(ifft(Srw.*conj(Sw))); %脉冲压缩后的信号N0=Nfft/2-Nchirp/2;Z=abs(Sot(N0:N0+Nwid-1));Z=Z/max(Z);Z=20*log10(Z+1e-6);%产生图像subplot(211)plot(t*1e6,real(Srt));axis tight;xlabel('时间/s ');ylabel('振幅')title('无压缩的雷达回波');subplot(212)plot(t*C/2,Z)axis([10000,15000,-60,0]);xlabel('距离/m');ylabel('振幅/ dB')title('压缩后的雷达回波');（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。