雷达信号处理实验报告_课程设计

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雷达原理实验报告(哈工程)

实验报告实验课程名称：雷达原理姓名：班级：电子信息工程4班学号：实验名称规范程度原理叙述实验过程实验结果实验成绩雷达信号波形分析实验相位法测角实验接收机测距和灵敏度实验目标距离跟踪和动目标显示实验平均成绩折合成绩注：1、每个实验中各项成绩按照5分制评定，实验成绩为各项总和2、平均成绩取各项实验平均成绩3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合2017年5 月雷达信号波形分析实验报告2017年4 月5 日班级电子信息工程4班姓名评分一、实验目的要求1. 了解雷达常用信号的形式。

2. 学会用仿真软件分析信号的特性。

3．了解雷达常用信号的频谱特点和模糊函数。

二、实验原理为了测定目标的距离，雷达准确测量从电磁波发射时刻到接收到回波时刻的延迟时间，这个延迟时间是电磁波从发射机到目标，再由目标返回雷达接收机的时间。

根据电磁波的传播速度，可以确定目标的距离为：S=CT/2 其中S ：目标距离；T ：电磁波从雷达到目标的往返传播时间；C ：光速。

三、实验参数设置载频范围：0.5MHz 脉冲重复周期：250us 脉冲宽度：10us 幅度：1V 线性调频信号载频范围：90MHz 脉冲重复周期：250us 脉冲宽度：10us 信号带宽：14 MHz 幅度：1V 四、实验仿真波形x 10-3时间/s 幅度/v脉冲x 10-3时间/s幅度/v连续波0.51 1.52x 10-3时间/s幅度/v脉冲调制x 1070124频率/MHz幅度/d B脉冲频谱图x 10705104频率/MHz幅度/d B连续波频谱图-4-2024x 1070124频率/MHz幅度/d B脉冲调制频谱图0.51 1.52x 10-3-101时间/s 幅度/v脉冲8.2628.26258.263x 10-4-101时间/s 幅度/v连续波0.51 1.52x 10-3-101时间/s幅度/v脉冲调制-4-224x 1070244频率/MHz幅度/d B脉冲频谱图-4-224x 10705104频率/MHz幅度/d B连续波频谱图-4-224x 1070124频率/MHz幅度/d B脉冲调制频谱图02004006008001000五、实验成果分析实验中用到的简单脉冲调制信号的产生由脉冲信号和载频信号组成，对调制信号进行线性调频分析，得到上面的波形图。

雷达信号处理实验报告-课程设计

电子科技大学雷达信号产生与处理实验课程设计课程名称:雷达信号产生与处理的设计与验证指导老师：姒强小组成员：学院：信息与通信工程学院一、实验项目名称：雷达信号产生与处理的设计与验证课程设计二、实验目的：1.熟悉QuartusII的开发、调试、测试2.LFM中频信号产生与接收的实现3.LFM脉冲压缩处理的实现三、实验内容：1.输出一路中频LFM信号：T=24us，B=5MHz，f0=30MHz2.构造中频数字接收机（DDC）对上述信号接收3.输出接收机的基带LFM信号，采样率7.5MHz4.输出脉冲压缩结果四、实验要求：1.波形产生DAC时钟自行确定2.接收机ADC采样时钟自行确定3.波形产生方案及相应参数自行确定4.接收机方案及相应参数自行确定五、实验环境、工具：MATLAB软件、QuartusII软件、软件仿真、计算机六、实验原理：方案总框图：（1）matlab产生LFM信号LFM信号要求为T=24us，B=5MHz，f0 =30MHz。

选择采样率为45MHz。

产生LFM的matlab代码如下：MHz=1e+6;us=1e-6;%-------------------------波形参数-----------------------------fs=45*MHz;f0=30*MHz;B=5*MHz;T=24*us;Tb=72*us;SupN=fs/7.5/MHz;%-------------------------波形计算-----------------------------K=B/T;Ts=1/fs;tsam=0:Ts:T;LFM=sin((2*pi*(f0-B/2)*tsam+pi*K*tsam .^2));LFM=[zeros(1,Tb/Ts) LFM zeros(1,Tb/Ts)];N=length(LFM);Fig=figure;x_axis=(1:N)*Ts/us;plot(x_axis,real(LFM),'r');title('LFM原始波形');xlabel('时间(us)'); ylabel('归一化幅度');zoom xon; grid on;axis([min(x_axis) max(x_axis) -1.1 1.1]);编写matlab程序将中频LFM信号画出来图6-1 LFM信号原始波形通过matlab将LFM原始波形量化成12位的数据，并生成保存为后缀.MIF的文件。

雷达信号处理课程设计

雷达信号处理课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握雷达信号处理的基本原理和方法，能够运用所学知识分析和解决实际问题。

具体目标如下：1.知识目标：学生能够了解雷达信号处理的基本概念、原理和方法，掌握线性信号处理、非线性信号处理、滤波器设计等核心知识。

2.技能目标：学生能够运用MATLAB等工具进行雷达信号处理的基本运算和分析，具备一定的实践能力。

3.情感态度价值观目标：学生能够认识雷达信号处理在国防、通信等领域的应用价值，培养对雷达信号处理的兴趣和热情。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.雷达信号处理基本概念：雷达系统、信号与系统、信号处理的基本任务。

2.线性信号处理：傅里叶变换、离散傅里叶变换、滤波器设计、信号检测。

3.非线性信号处理：非线性系统的特性、非线性信号处理方法、非线性滤波器设计。

4.雷达信号处理应用：雷达侦察、雷达跟踪、雷达成像等。

三、教学方法为了实现教学目标，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解雷达信号处理的基本概念、原理和方法，使学生掌握相关知识。

2.讨论法：学生进行小组讨论，培养学生的思考能力和团队合作精神。

3.案例分析法：分析实际案例，使学生了解雷达信号处理在实际应用中的作用。

4.实验法：通过MATLAB等工具进行实验，培养学生动手能力和实践能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：《雷达信号处理教程》等。

2.参考书：《雷达信号处理技术》等。

3.多媒体资料：教学PPT、视频、动画等。

4.实验设备：计算机、MATLAB软件、信号发生器等。

五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试三个部分，各部分所占比例分别为40%、30%和30%。

具体评估方式如下：1.平时表现：通过课堂提问、小组讨论等环节，评估学生的参与程度和思考能力。

2.作业：布置适量作业，评估学生的知识掌握和应用能力。

3.考试：期末进行闭卷考试，评估学生对课程知识的全面掌握。

实验1.雷达信号波形分析实验报告

实验1.雷达信号波形分析实验报告实验一雷达信号波形分析实验报告一、实验目的要求1. 了解雷达常用信号的形式。

2. 学会用仿真软件分析信号的特性。

3．了解雷达常用信号的频谱特点和模糊函数。

二、实验参数设置信号参数范围如下：（1）简单脉冲调制信号：载频：85MHz脉冲重复周期：250us脉冲宽度：8us幅度：1V（2）线性调频信号载频:85MHz脉冲重复周期：250us脉冲宽度：20us信号带宽：15MHz幅度：1V三、实验仿真波形1.简单的脉冲调制信号程序：Fs=10e6;t=0:1/Fs:300e-6;fr=4e3;f0=8.5e7;x1=square(2*pi*fr*t,3.2)./2+0.5;x2=exp(i*2*pi*f0*t);x3=x1.*x2;subplot(3,1,1);plot(t,x1,'-');axis([0,310e-6,-1.5,1.5]);xlabel('时间/s')ylabel('幅度/v')title('脉冲信号重复周期T=250US 脉冲宽度为8us') grid;subplot(3,1,2);plot(t,x2,'-');axis([0,310e-6,-1.5,1.5]);xlabel('时间/s')ylabel('幅度/v')title('连续正弦波信号载波频率f0=85MHz') grid;subplot(3,1,3);plot(t,x3,'-');axis([0,310e-6,-1.5,1.5]);xlabel('时间/s')ylabel('·幅度/v')title('脉冲调制信号')grid;仿真波形：脉冲信号重复周期T=250us 脉冲宽度为8us 幅度/v10-101时间/s连续正弦波信号载波频率f0=85MHz23x 10-4 幅度/v10-101时间/s脉冲调制信号123x 10-4幅度/v0-101时间/s23x 10-42.线性调频信号程序：Fs=10e6;t=0:1/Fs:300e-6;fr=4e3;f0=8.5e7;x1=square(2*pi*fr*t,8)./2+0.5;x2=exp(i*2*pi*f0*t); x3=x1.*x2;subplot(2,2,1);plot(t,x1,'-');axis([0,310e-6,-1.5,1.5]);xlabel('时间/s')ylabel('幅度/v')title('脉冲信号重复周期T=250US 脉冲宽度为8us ') grid;subplot(223);plot(t,x2,'-');axis([0,310e-6,-1.5,1.5]);xlabel('时间/s')ylabel('幅度/v')title('连续正弦波信号载波频率f0=85MHz ')grid;eps = 0.000001;B = 15.0e6;T = 10.e-6; f0=8.5e7;mu = B / T;delt = linspace(-T/2., T/2., 10001);LFM=exp(i*2*pi*(f0*delt+mu .* delt.^2 / 2.)); LFMFFT = fftshift(fft(LFM));freqlimit = 0.5 / 1.e-9;freq = linspace(-freqlimit/1.e6,freqlimit/1.e6,10001); figure(1) subplot(2,2,2)plot(delt*1e6,LFM,'k');axis([-1 1 -1.5 1.5])grid;xlabel('时间/us')ylabel('幅度/v')title('线性调频信号T = 10 mS, B = 15 MHz')subplot(2,2,4)y=20*log10(abs(LFMFFT));y=y-max(y);plot(freq, y,'k');axis([-500 500 -80 10]);grid; %axis tight xlabel('频率/ MHz') ylabel('频谱/dB')title('线性调频信号T = 10 mS, B = 15 MHz')仿真波形：??/v 0123-4??/v 时间/s??/v 012x 10-10 0.5 时间/us-0.5 1??/dB 3 x 10-4时间/s-5000 频率/ MHz500四、实验成果分析本实验首先利用MTALAB软件得到一个脉冲调制信号，然后再对其线性调频分析，得到上面的波形图。

雷达的使用实验报告

雷达的使用实验报告一、引言雷达（Radar）是一种利用电磁波进行探测的设备，广泛应用于军事、天气预报、航空等领域。

雷达通过发送电磁波，并通过接收返回的信号来测量目标的位置、速度等信息。

本实验旨在通过自行搭建雷达实验装置，了解雷达的工作原理和基本应用。

二、实验装置本实验所用的雷达实验装置包括雷达发射器、接收器、信号处理系统和显示及记录装置。

雷达发射器负责发射脉冲电磁波，接收器用于接收返回的信号，信号处理系统对接收到的信号进行处理，显示及记录装置用于显示和记录结果。

三、实验步骤1. 首先，将雷达装置搭建起来，并确保所有连接正确。

检查电源、天线等部件是否正常工作。

2. 设置雷达发射器的参数，包括频率、脉宽等。

根据实验要求和具体情况进行调整。

3. 打开雷达发射器，并观察接收器上是否有返回信号。

若有，表示雷达正常工作。

4. 将接收到的信号传递给信号处理系统进行处理。

根据需要，可以对信号进行滤波、放大等处理。

5. 最后，将处理后的信号连接至显示及记录装置，以便进行观测和记录。

四、实验结果经过实验，我们观察和记录了几组雷达信号的实验结果，其中包括目标的位置、速度等信息。

通过分析实验数据，我们可以看出雷达能够有效地探测到目标，并获取准确的信息。

五、实验分析本实验通过自行搭建雷达实验装置，对雷达的工作原理和应用进行了初步了解。

通过观察和分析实验结果，我们发现雷达可以在一定范围内探测到目标的位置和速度等信息，这对军事、天气预报等领域具有重要意义。

然而，在实际应用中，还需要考虑到这样的因素，如天气、地形对雷达信号的影响，以及其他干扰对雷达探测的影响等。

因此，我们需要进一步开展相关实验和研究，以完善雷达的性能和提高其应用效果。

六、实验总结通过本次实验，我对雷达的工作原理和基本应用有了更进一步的了解。

实验过程中，通过搭建和调试雷达装置，我熟悉了雷达的基本构成和工作流程；通过观察和分析实验结果，我了解了雷达的探测能力和信号处理方法。

雷达课程设计报告

雷达课程设计报告一、课程目标知识目标：1. 了解雷达的工作原理，掌握雷达的基本组成及其功能；2. 学会使用雷达方程进行基本的数据计算，理解雷达的主要性能指标；3. 掌握雷达在不同环境下的应用特点，了解我国雷达技术的发展现状。

技能目标：1. 培养学生运用雷达知识解决实际问题的能力，学会分析雷达数据，进行简单的雷达系统设计；2. 提高学生的实验操作能力，通过实践课程，使学生能够熟练使用雷达设备，进行基本的数据采集和处理；3. 培养学生的团队协作能力，通过小组讨论、实验等形式，提高学生在雷达领域的沟通与交流技巧。

情感态度价值观目标：1. 激发学生对雷达科学的兴趣，培养其探索精神和创新意识；2. 增强学生的国防观念，使其认识到雷达技术在国家安全和国防事业中的重要作用；3. 培养学生严谨的科学态度和良好的学习习惯，使其具备持续学习和自我提升的能力。

本课程针对高年级学生，结合雷达学科特点，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的专业知识水平、实践操作能力和综合素质。

课程目标具体、可衡量，以便学生和教师能够清晰地了解课程的预期成果，并为后续的教学设计和评估提供依据。

二、教学内容1. 雷达原理：包括雷达的基本概念、工作原理、雷达方程及其应用；- 教材章节：第一章雷达概述，第二章雷达工作原理与雷达方程2. 雷达系统组成与功能：介绍雷达系统各部分的组成、功能及其相互关系；- 教材章节：第三章雷达系统组成与功能3. 雷达性能指标：分析雷达的主要性能指标，如分辨率、检测概率、虚警概率等；- 教材章节：第四章雷达性能指标4. 雷达应用及环境适应性：探讨雷达在不同环境下的应用特点及适应性；- 教材章节：第五章雷达应用与雷达环境适应性5. 我国雷达技术发展现状：介绍我国雷达技术的研究成果和现状；- 教材章节：第六章我国雷达技术发展概况6. 雷达实验与实践：组织学生进行雷达实验，提高实践操作能力；- 教材章节：第七章雷达实验与实践教学内容按照教学大纲进行科学性和系统性的安排，注重理论与实践相结合。

外部雷达算法实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过对外部雷达算法的研究与实验，掌握雷达信号处理的基本原理，了解外部雷达系统的组成与工作流程，并通过对实验数据的处理与分析，验证雷达算法的有效性。

二、实验原理外部雷达系统是一种利用电磁波探测目标位置、速度和姿态的传感器。

其基本原理是通过发射电磁波，当电磁波遇到目标后，部分能量被反射回来，雷达接收反射回来的信号，通过信号处理得到目标信息。

本次实验主要涉及以下雷达算法：1. 脉冲压缩算法：用于提高雷达的距离分辨率，减少多径效应的影响。

2. 多普勒效应算法：用于提取目标的径向速度信息。

3. 目标检测与跟踪算法：用于检测目标的存在，并对其轨迹进行跟踪。

三、实验设备1. 雷达发射器：用于发射电磁波。

2. 雷达接收器：用于接收反射回来的电磁波。

3. 数据采集卡：用于采集雷达接收到的信号。

4. 计算机：用于进行信号处理与数据分析。

四、实验步骤1. 搭建实验平台：将雷达发射器、雷达接收器、数据采集卡和计算机连接，确保各设备正常工作。

2. 设置实验参数：根据实验需求，设置雷达的发射频率、脉冲宽度、采样率等参数。

3. 采集实验数据：启动雷达系统，进行目标探测实验，采集雷达接收到的信号数据。

4. 信号处理：对采集到的信号数据进行脉冲压缩、多普勒效应提取、目标检测与跟踪等算法处理。

5. 数据分析：对处理后的数据进行可视化展示，分析目标的位置、速度和姿态等信息。

五、实验结果与分析1. 脉冲压缩算法：通过实验，验证了脉冲压缩算法能够有效提高雷达的距离分辨率，减少多径效应的影响。

2. 多普勒效应算法：实验结果表明，多普勒效应算法能够准确提取目标的径向速度信息。

3. 目标检测与跟踪算法：实验验证了目标检测与跟踪算法能够有效检测目标的存在，并对其轨迹进行跟踪。

六、实验结论1. 通过本次实验，掌握了雷达信号处理的基本原理，了解了外部雷达系统的组成与工作流程。

2. 验证了脉冲压缩、多普勒效应和目标检测与跟踪等雷达算法的有效性。

南京理工大学电子信息工程课程设计之雷达信号分析处理

附录一——MATLAB信号处理程序%% 1、准备工作 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 开始clc;clear;close all;clear vars;%% 雷达波形参数定义及说明f1=1e3; % 最低频率f2=11e3; % 最高频率B=f2-f1; % 信号带宽T=1e-2; % 信号扫频时宽(10ms)c=3e8; % 电磁波空间传播速度f0=(f1+f2)/2; % 雷达工作频率（中心频率）(3kHz)fs=1e5; % 采样率(100kHz)N_signal_T=round(fs*T); % 单周期信号的数据点数number_of_signal_period=400; % 脉冲信号的周期个数duty_ratio=0.5; % 信号占空比T_signal=T/duty_ratio; % 脉冲信号周期%% 导入AD数据时频分析[FileName,PathName] = uigetfile('C:\Users\XYB\Desktop\课程设计之雷达信号分析处理\AD数据\USB (3).dat','Select the USB.dat file');f = fullfile(PathName,filesep,FileName);fid = fopen(f,'r');data = fscanf(fid,'%x');fclose(fid);data = data(1:2:end)*256 + data(2:2:end); %将16进制转换为10进制datsgn = data./1000; %单位换算（mV->V）%转化为有符号数（去直流）datsgn=datsgn-mean(datsgn);%时域波形figure;plot([0:1/fs:(length(datsgn)-1)/fs],datsgn);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('LFMCW时域波形')%频谱图N=1024;datfft = (2/N)*fftshift(fft(datsgn(1:N)));nordat = abs(datfft)/max(abs(datfft)); %对信号做FFT并归一化figure;plot([-length(datfft)/2:(length(datfft)/2-1)].*(fs/N),20*log10(abs(nordat)));xlabel('频率/Hz')ylabel('幅度/dB')title('LFMCW频谱图')%% 调频斜率曲线Hf=20*log10(abs(nordat));FHL=zeros(1,2);j=1;for i=round(length(Hf)/2):length(Hf)if(abs(Hf(i)+6.6)<0.2)FHL(j)=i;j=j+1;endendfigure;time_scan=(0:1/fs:T-1/fs);%扫描时间轴B_interval=(fs/N)*(FHL(2)-FHL(1))/length((0:1/fs:T-1/fs));%频率间隔B_test=[0:B_interval:(fs/N)*(FHL(2)-FHL(1))-B_interval]+(FHL(1)-(length(datfft)/2))*(fs/N);k_B=(fs/N)*(FHL(2)-FHL(1))/T/1000;error_B=abs(k_B*1000-(B/T))/(B/T)*100;%调频斜率测量误差plot(time_scan,B_test);xlabel('扫频周期/s')ylabel('频率范围/Hz')title({['L F M C W 扫频曲线'];['调频斜率：',num2str(k_B,'%.0f'),'KHz/s',' 测量误差：',num2str(error_B,'%.0f'),'%']});%% 信号变换与生成（转换为脉冲信号）if(N_signal_T>1024)N_signal_T=1024;endsignal_1T=datsgn(1:N_signal_T,1); %单周期的LFM信号signal_half_duty_ratio_1T=[signal_1T',zeros(N_signal_T/duty_ratio-N_signal_T,1)'];%单周期LFM脉冲信号（50%占空比）signal_NT=repmat(signal_half_duty_ratio_1T,1,number_of_signal_period); %周期延拓后的LFM脉冲信号（20个周期）figure;plot([0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs],signal_NT);axis([0 (length(signal_NT)/80-1)/fs -2 2]);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('LFM脉冲信号时域波形')%% 加入噪声noise=1*randn(1,length(signal_NT))';%高斯白噪声（没有滤波）/均值为0方差为1signal_noise=signal_NT+noise'; %信号叠加噪声%信号叠加噪声时域波形figure;subplot(211)plot([0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs],signal_NT);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('信号未叠加噪声时域波形')subplot(212)plot([0:1/fs:(length(signal_noise)-1)/fs],signal_noise);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('信号叠加噪声时域波形')%% 2、单目标分析 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 回波信号合成（延时+多普勒+传输衰减）%-----------------------------% 目标信息：distance=8e5; % 目标径向距离(100km)t_delay=2*distance/c; % 与目标径向距离相对应的回波延时N_delay=round(t_delay*fs);%与回波延迟对应的数据点个数v=200000; % 目标径向速度(1000m/s)fd=2*v*f0/c; % 与目标径向速度对应的多普勒频移k=0.5; % 传输衰减系数%-----------------------------% 回波合成：t=0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs; % 回波信号时间轴（有信号的部分，不考虑延迟）doppler=cos(2*pi*fd.*t)'; % 目标多普勒信号s_attenuation=k*signal_NT; % 考虑传输衰减的纯信号(无多普勒)s_attenuation_doppler=k*signal_NT.*doppler'; % 考虑传输衰减的纯信号(有多普勒)sr_noise_doppler=s_attenuation.*doppler'+noise'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)sr_noise_doppler_1=s_attenuation.*doppler'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)delay_n=zeros(1,N_delay)'; % 时延序列sr_noise_doppler_delay=[delay_n',sr_noise_doppler];% 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)sr_noise_doppler_delay_1=[delay_n',s_attenuation]; % 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)%-----------------------------% 回波时域图（未滤波）：% 未考虑传输衰减figure;subplot(211)plot(t,signal_NT);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('未考虑传输衰减的纯信号')% 考虑传输衰减subplot(212)plot(t,s_attenuation);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('考虑传输衰减的纯信号')% 有多普勒信息的回波（带噪声）figure;plot(t,sr_noise_doppler);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('有多普勒信息的回波')%figure;plot([0:1/fs:(length(sr_noise_doppler_delay)-1)/fs],sr_noise_doppler_delay);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('合成回波')%% 接收机前端滤波% 带通滤波器设计（切比雪夫）% 指标：通带宽度：1kHz-5kHz 截止频率：0.5*f1(下)、1.25*f2(上)ws1=f1/fs; %下截止频率（可为其他）wp1=2*f1/fs; %下通带频率wp2=2*f2/fs; %上通带频率ws2=2.5*f2/fs; %上截止频率（可为其他）Rp=1;Rs=30;ws=[ws1 ws2];wp=[wp1 wp2];[ N3,wn ] = cheb1ord( wp , ws , Rp , Rs);[ b,a ] = cheby1(N3,Rp,wn,'bandpass'); %获得转移函数系数filter_bp_sn= filter(b,a,sr_noise_doppler_delay);%信号叠加噪声通过带通滤波器noise_filter =filter(b,a,noise); %纯噪声通过带通滤波器signal_filter=filter(b,a,s_attenuation_doppler); %(传输衰减后)纯信号(有多普勒)通过带通滤波器X_bp_s = fftshift(abs(fft(filter_bp_sn)))/length(sr_noise_doppler_delay); %信号叠加噪声通过带通滤波后的幅频X_bp_s_angle = fftshift(angle(fft(filter_bp_sn))); %信号叠加噪声通过带通滤波后的相频X_bp_n = fftshift(abs(fft(noise_filter)))/length(noise_filter); %纯噪声通过带通滤波后的幅频X_bp_n_angle = fftshift(angle(fft(noise_filter))); %纯噪声通过带通滤波后的相频%滤波器频谱特性figure;freqz(b,a);%信号叠加噪声滤波前后时域波形对比figure;subplot(211);plot([0:length(sr_noise_doppler_delay)-1]./fs,sr_noise_doppler_delay);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('信号叠加噪声带通滤波前时域图形');subplot(212);plot([0:length(sr_noise_doppler_delay)-1]./fs,filter_bp_sn);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('信号叠加噪声带通滤波后时域图形');% %纯噪声滤波前后时域波形对比figure;subplot(211);plot([0:length(noise)-1]./fs,noise);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('纯噪声带通滤波前时域图形');subplot(212);plot([0:length(noise_filter)-1]./fs,noise_filter);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('纯噪声带通滤波后时域图形');% %纯信号滤波前后时域波形对比figure;subplot(211);plot([0:length(s_attenuation_doppler)-1]./fs,s_attenuation_doppler);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('纯信号带通滤波前时域图形');subplot(212);plot([0:length(signal_filter)-1]./fs,signal_filter);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('纯信号带通滤波后时域图形');% %信号叠加噪声带通滤波后幅频相频特性figure;subplot(2,1,1);f_fft_sn=[-length(sr_noise_doppler_delay)/2:length(sr_noise_doppler_delay)/2-1].*(fs/length(sr_noise_doppler_delay));%频率轴plot(f_fft_sn,X_bp_s);xlabel('频率/Hz')ylabel('幅度')title('信号叠加噪声带通滤波后频域幅度特性');subplot(2,1,2);plot(f_fft_sn,X_bp_s_angle);xlabel('频率/Hz')ylabel('相位')title('信号叠加噪声带通滤波后频域相位特性');% %纯噪声带通滤波后幅频相频特性figure;subplot(2,1,1);f_fft_n=[-length(noise)/2:length(noise)/2-1].*(fs/length(noise));%频率轴plot(f_fft_n,X_bp_n);xlabel('频率/Hz')ylabel('幅度')title('纯噪声带通滤波后频域幅度特性');subplot(2,1,2);plot(f_fft_n,X_bp_n_angle);xlabel('频率/Hz')ylabel('相位')title('纯噪声带通滤波后频域相位特性');%% 回波信噪比设定snr_in=0; %输入信噪比设定值sr_filter=filter_bp_sn; %带通滤波器处理后的回波信号S_P=sum((signal_filter).^2)/length(signal_filter); %(传输衰减的)回波纯信号滤波后平均功率noiseP=sum(abs(noise_filter).^2)/length(noise_filter); %滤波后的噪声平均功率A_extra=sqrt((noiseP/S_P).*(10.^(snr_in/10))); %信号外加幅度sr_snr=[delay_n',(A_extra*signal_filter+noise_filter')]; %设定输入信噪比的回波信号%设定输入信噪比后的时域波形figure;plot([0:1/fs:(length(sr_noise_doppler_delay)-1)/fs],sr_snr)xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')text_s=['设定输入信噪比后的时域波形(信噪比：',num2str(snr_in,'%.0f'),'dB',')'];title(text_s);%% 匹配滤波处理(时域卷积法)match_filter=fliplr(signal_1T'); % 匹配滤波器冲激响应match_out=conv(match_filter,sr_snr); % 信号叠加噪声通过匹配滤波器match_out_noise=conv(match_filter,noise_filter); % 纯噪声通过匹配滤波器match_out_signal=conv(match_filter,A_extra*signal_filter); % 纯信号通过匹配滤波器match_out_signal_1=conv(match_filter,signal_1T); % 单周期信号匹配滤波% 单周期匹配滤波波形figure;plot([0:1/fs:(length(match_out_signal_1)-1)/fs],20*log10(abs(match_out_signal_1)/max(abs(match_out_signal_1))));xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('单周期匹配滤波冲激响应')%匹配滤波冲激响应figure;plot([0:1/fs:(length(match_filter)-1)/fs],match_filter)xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('匹配滤波冲激响应')%匹配滤波输出波形figure;subplot(311)plot([0:1/fs:(length(match_out)-1)/fs],abs(match_out));title('信号叠加噪声匹配输出')subplot(312)plot([0:1/fs:(length(match_out_noise)-1)/fs],abs(match_out_noise));title('纯噪声匹配输出')subplot(313)% plot(abs(match_out_signal));plot([0:1/fs:(length(match_out_signal)-1)/fs],abs(match_out_signal));title('纯信号匹配输出')%匹配滤波信噪比增益计算n_mf_P=sum(abs(match_out_noise).^2)/length(match_out_noise);%匹配滤波后噪声功率s_mf_P_max=max(abs(match_out_signal))^2; %匹配滤波后信号峰值功率G_snr_mf=10*log10(s_mf_P_max/n_mf_P)-snr_in; %匹配滤波信噪比增益计算%% 多普勒滤波处理（MTD）%距离门重排distance_door=c/(2*fs); %相邻采样点之间的距离NT=number_of_signal_period;%信号周期数MTD_process_sn=zeros(N_signal_T/duty_ratio,NT);%信号和噪声同时经过脉压后重排MTD_process_s=zeros(N_signal_T,NT); %信号经过脉压后重排(用于信噪比增益分析)MTD_process_n=zeros(N_signal_T,NT); %噪声经过脉压后重排(用于信噪比增益分析)j=1;for i=1:N_signal_T/duty_ratio*NTif((mod(i,N_signal_T/duty_ratio)==0))MTD_process_s((i/j),j)=match_out_signal(i);MTD_process_sn((i/j),j)=match_out(i);MTD_process_n((i/j),j)=match_out_noise(i);j=j+1;elseMTD_process_s(mod(i,N_signal_T/duty_ratio),j)=match_out_signal(i);MTD_process_sn(mod(i,N_signal_T/duty_ratio),j)=match_out(i);MTD_process_n(mod(i,N_signal_T/duty_ratio),j)=match_out_noise(i);endendfigure;mesh([1:NT],(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*distance_door-distance_door))-N_signal_T*distance_door,(abs(MTD_process_sn)));xlabel('频率通道');ylabel('目标距离');title('距离门重排')%FFTi=round(log2((NT)));while ((2^i)<(NT))i=i+1;endMTD_N=2^(i);%确定FFT点数%内存分配MTD_FFT_sn=zeros(N_signal_T/duty_ratio,MTD_N);MTD_FFT_sn_w_H=zeros(N_signal_T/duty_ratio,MTD_N);MTD_FFT_sn_w_B=zeros(N_signal_T/duty_ratio,MTD_N);for i=1:N_signal_T/duty_ratioMTD_FFT_sn(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft([MTD_process_sn(i,:)],MTD_N));%信号+噪声脉压后FFT%加海明窗MTD_FFT_sn_w_H(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft(([MTD_process_sn(i,:),zeros(1,MTD_N-NT)]).*hamming(MTD_N)',MTD_N));%信号+噪声脉压后加窗后FFT%加布拉克曼窗MTD_FFT_sn_w_B(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft(([MTD_process_sn(i,:),zeros(1,MTD_N-NT)]).*blackman(MTD_N)',MTD_N));%信号+噪声脉压后加窗后FFTendfigure;[R_single,V_single]=find(fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn)))==max(max(fftsh ift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn))))));V_single_1=(V_single(2,1)-MTD_N/2)*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal));%目标速度error_v=abs(V_single_1-v)/v*100;%测速误差(%)R_single_1=R_single(1,1)*distance_door;%目标距离error_R=abs(R_single_1-distance)/distance*100;%测速误差(%)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),(fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn)))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title({['\fontsize{12}{单目标探测}'];['目标距离：',num2str(R_single_1,'%.0f'),'m',' 目标速度：',num2str(V_single_1,'%.0f'),'m/s'];['测距误差：',num2str(error_R,'%.0f'),'%',' 测速误差：',num2str(error_v,'%.0f'),'%']})figure;subplot(311)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),(fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn)))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('FFT单目标（不加窗）')subplot(312)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn_w_H))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('FFT单目标（加海明窗）')subplot(313)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn_w_B))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('FFT单目标（加布拉克曼窗）')%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 多目标分析 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %**************************************%****************目标一****************%目标信息R_1=1e6; % 目标径向距离t_delay_1=2*R_1/c; % 与目标径向距离相对应的回波延时N_delay_1=round(t_delay_1*fs);%与回波延迟对应的数据点个数v_1=1250e3; % 目标径向速度fd_1=2*v_1*f0/c; % 与目标径向速度对应的多普勒频移k_1=0.8; % 传输衰减系数%目标回波t=0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs; % 回波信号时间轴（有信号的部分，不考虑延迟）doppler=cos(2*pi*fd_1.*t)'; % 目标多普勒信号s_attenuation=k_1*signal_NT; % 考虑传输衰减的纯信号(无多普勒)s_attenuation_doppler=k_1*signal_NT.*doppler'; % 考虑传输衰减的纯信号(有多普勒)sr_noise_doppler=s_attenuation.*doppler'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)delay_n=zeros(1,N_delay_1)'; % 时延序列sr_target_1=[delay_n',sr_noise_doppler]; % 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)%**************************************%****************目标二****************%目标信息R_2=1.5e6; % 目标径向距离t_delay_2=2*R_2/c; % 与目标径向距离相对应的回波延时N_delay_2=round(t_delay_2*fs); %与回波延迟对应的数据点个数v_2=500e3; % 目标径向速度fd_2=2*v_2*f0/c; % 与目标径向速度对应的多普勒频移k_2=0.6; % 传输衰减系数%目标回波t=0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs; % 回波信号时间轴（有信号的部分，不考虑延迟）doppler=cos(2*pi*fd_2.*t)'; % 目标多普勒信号s_attenuation=k_2*signal_NT; % 考虑传输衰减的纯信号(无多普勒)s_attenuation_doppler=k_2*signal_NT.*doppler'; % 考虑传输衰减的纯信号(有多普勒)sr_noise_doppler=s_attenuation.*doppler'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)delay_n=zeros(1,N_delay_2)'; % 时延序列sr_target_2=[delay_n',sr_noise_doppler]; % 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)%**************************************%****************目标三****************%目标信息R_3=5e6; % 目标径向距离t_delay_3=2*R_3/c; % 与目标径向距离相对应的回波延时N_delay_3=round(t_delay_3*fs); %与回波延迟对应的数据点个数v_3=1500e3; % 目标径向速度fd_3=2*v_3*f0/c; % 与目标径向速度对应的多普勒频移k_3=0.4; % 传输衰减系数%目标回波t=0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs; % 回波信号时间轴（有信号的部分，不考虑延迟）doppler=cos(2*pi*fd_3.*t)'; % 目标多普勒信号s_attenuation=k_3*signal_NT; % 考虑传输衰减的纯信号(无多普勒)s_attenuation_doppler=k_3*signal_NT.*doppler'; % 考虑传输衰减的纯信号(有多普勒)sr_noise_doppler=s_attenuation.*doppler'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)delay_n=zeros(1,N_delay_3)'; % 时延序列sr_target_3=[delay_n',sr_noise_doppler]; % 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)%**************************************%**************回波合成****************max_1=max(length(sr_target_2),length(sr_target_1));max_n=max(length(sr_target_3),max_1);sr_multiple_target=[sr_target_1,zeros(1,max_n-length(sr_target_1))]+[sr_target_2,zeros(1,max_n-length(sr_target_2))]+[sr_target_3,zeros(1,max_n-length(sr_target_3))];%**************************************%**************BPF滤波*****************sr_multiple_target_BPF_out=filter(b,a,sr_multiple_target); %信号叠加噪声通过带通滤波器%**************************************%**************匹配滤波****************sr_multiple_target_BPF_out_match_out=conv(match_filter,sr_multiple_target_BPF_out);% 信号叠加噪声通过匹配滤波器%**************************************%**************距离门重排**************MTD_process_multiple_target=zeros(N_signal_T/duty_ratio,NT); %信号和噪声同时经过脉压后重排j=1;for i=1:N_signal_T/duty_ratio*NTif((mod(i,N_signal_T/duty_ratio)==0))MTD_process_multiple_target((i/j),j)=sr_multiple_target_BPF_out_match_out(i);j=j+1;elseMTD_process_multiple_target(mod(i,N_signal_T/duty_ratio),j)=sr_multiple_target_BPF_out_match_out(i);endendfigure;mesh([1:NT],(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*distance_door-distance_door)),(abs(MTD_process_multiple_target)));xlabel('频率通道');ylabel('目标距离');title('距离门重排')i=round(log2((NT)));while ((2^i)<(NT))i=i+1;endMTD_N=2^(i);%确定FFT点数%内存分配MTD_FFT_multiple_target=zeros(N_signal_T/duty_ratio,MTD_N);for i=1:N_signal_T/duty_ratioMTD_FFT_multiple_target(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft([MTD_process_multiple_target(i,:)],MTD_N)); %信号+噪声脉压后FFT%加海明窗MTD_FFT_sn_w_H(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft(([MTD_process_multiple_target(i,:),zeros(1,MTD_N-NT)]).*hamming(MTD_N)',MTD_N));%信号+噪声脉压后加窗后FFT%加布拉克曼窗MTD_FFT_sn_w_B(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft(([MTD_process_multiple_target(i,:),zeros(1,MTD_N-NT)]).*blackman(MTD_N)',MTD_N));%信号+噪声脉压后加窗后FFTendfigure;subplot(311)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),(fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_multiple_target)))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('多目标探测（不加窗）')subplot(312)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn_w_H))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('多目标探测（加海明窗）')subplot(313)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn_w_B))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('多目标探测（加布拉克曼窗）')。

雷达信号处理大作业

南京航空航天大学雷达信号分析课程报告班级：0413001学号：041300515姓名：杜亮2016年4月1.摘要：本文主要求解了单载频矩形脉冲信号以及特定带宽的线性调频信号的模糊函数，并基于matlab实现了模糊函数、模糊度、距离与速度自相关函数的绘制。

2.引言：雷达通过对回波信号进行接收检测处理来识别复杂回波中的有用信息。

其中，雷达信号波形的选择与设计有着相当重要的作用，它直接影响到雷达发射机形式的选择、信号处理方式、雷达的作用距离及抗干扰、抗截获等很多重要问题。

为了选择或者设计出适合特定用途的雷达信号形式，在对雷达系统设计之前有必要研究各种雷达信号的性能。

雷达信号模糊函数全面地反映了雷达所发射的信号在距离和速度二维上的测量精度和分辨率。

现代信息技术的发展对现代雷达系统在有效作用距离、分辨率、测量精度以及电子对抗诸多方面提出了越来越高的要求。

针对现代雷达的特殊用途，模糊函数理论为系统研究最优波形提供了基本的研究平台。

模糊函数把雷达接收机输出信号的复包络描述为雷达目标距离和径向速度的函数，它可以提供分辨力、测量精度和杂波抑制等重要信息。

3.具体内容3.1 一般雷达信号的模糊函数：3.1.1时间-频率复合自相关函数，（信号复包络的二维自相关函数）➢ 3.1.2模糊函数的一般定义： 222(,)(,)(,)(,)(,)()()()()j tj f u t u t e dtu f u f e dfπξπττξχτξχτξχτξχτξτξ*∞**--∞∞*-∞ψ==•=+=-⎰⎰ 3.1.3模糊函数与一维分辨力的关系3.2 单载频脉冲信号的模糊函数：由3.1.1可知，其模糊函数为：由3.1.3可知，其距离自相关与速度自相关分别为：3.3线性调频信号：，由3.1.1可知，其模糊函数为：其距离自相关为:其速度自相关函数为：4. 仿真结果与相关波形：4.1单载频矩形脉冲信号：（1）取T=1us ，其模糊函数如图一所示：图 1（2）取3dB 处的模糊度，结果如图2所示：图 2（3）其距离与速度自相关函数分别如图3、图4所示：图 3 .距离自相关函数图4 速度自相关函数4.2：线性调制脉冲信号：带宽为40MHZ,其剪切角k=B/T=40（1）模糊函数如图5所示：图5 模糊函数图（2）取3dB处的模糊度如图6所示：图6 模糊度图（-3dB）（3）其距离与速度自相关分别如图7，图8所示：图7 距离自相关函数图8 速度自相关函数5.结果与性能分析：5.1 单载频脉冲信号：为了提高雷达系统的发现能力、测量精度，要求雷达信号具有大的时宽、带宽、能量的乘积、而单载频脉冲信号的时宽与带宽的乘积接近于1，大的时宽与带宽不可兼得，有哪次利用单载频产生的脉冲信号不可能通过时提高距离分辨力和速度分辨力。

雷达数据处理及应用第三版课程设计

雷达数据处理及应用第三版课程设计课程信息•课程名称：雷达数据处理及应用•课程代码：RADAR302•学时数：32学时课程背景随着现代雷达技术的不断发展，雷达数据处理及应用领域的研究也越来越深入。

雷达数据处理及应用课程是雷达技术专业中的一门核心课程，旨在培养学生熟练掌握雷达数据的处理方法和应用技术，提高学生对雷达技术的理解和掌握能力。

本文档为雷达数据处理及应用第三版课程设计，内容包括课程目标、教学方法、考核方式和课程大纲等方面的介绍。

课程目标本课程的主要目标是培养学生熟练掌握雷达数据处理的基本方法和应用技术，具备初步的雷达数据分析和应用能力，掌握雷达信号处理的基本原理，了解主流雷达系统的应用及相关发展趋势。

同时，通过实际案例和实验实践，提高学生的学习兴趣和解决实际问题的能力。

教学方法本课程采用讲授、实验、案例研究等多种教学方法，辅以PPT、演示软件、仿真软件等多种现代化教学手段，力求使学生理论联系实际。

具体教学方法如下：讲授讲授是本课程主要的教学方法之一，通过教师对相关理论知识的讲解，使学生掌握雷达信号处理的基本原理和方法。

实验本课程将安排相关实验，通过实验操作，让学生掌握雷达数据的采集、处理和分析方法。

实验内容包括雷达信号生成、雷达信号采集、信号处理和雷达图像分析等。

案例研究本课程将选取一些实际应用案例进行分析研究，以便学生更好地理解雷达数据的处理和应用技术。

案例研究内容包括雷达在环境监测、空中监视、导航、航空交通管理等方面的应用。

考核方式本课程的考核方式主要包括平时成绩和期末考试。

其中，平时成绩占总成绩的40%，期末考试占60%。

平时成绩根据学生的课堂表现和实验报告评定，期末考试主要考察学生对雷达数据处理及应用的掌握情况。

课程大纲本课程的内容主要分为四部分：雷达信号处理基础、雷达成像技术、雷达数据分析与应用、雷达实验。

雷达信号处理基础本部分主要介绍雷达信号的基本概念和处理方法。

具体内容包括：•雷达系统的信号处理流程•雷达系统的基本参数•雷达信号采集与转换•雷达信号的预处理和滤波•雷达信号的解调和复杂信号分析雷达成像技术本部分主要介绍雷达成像技术的原理和方法。

雷达课程设计实验报告(修改后的)

电子科技大学雷达信号产生与处理实验六组名：4组组员：邹先雄：201522020654陈大强：201522020672熊丁丁：201522020610王祥丽：201522020741李雯： 201522020764李文持：201522020755一、实验项目名称：课程设计二、实验目的：1.熟悉QuartusII的开发、调试、测试2.LFM中频信号产生与接收的实现3.LFM脉冲压缩处理的实现三、实验内容：1.输出一路中频LFM信号：T=24us，B=5Mhz，f0=30Mhz2.构造中频数字接收机（NCO）对上述信号接收3.输出接收机的基带LFM信号，采样率7.5Mhz4.输出脉冲压缩结果四、实验要求：1.波形产生DAC时钟自行确定2.接收机ADC采样时钟自行确定3.波形产生方案及相应参数自行确定4.接收机方案及相应参数自行确定五、实验环境、工具：MATLAB软件、QuartusII软件、软件仿真、计算机六、实验原理：方案总框图：系统程序仿真图（1）中频LFM 信号产生过程：LFM 信号要求为T=24us ，B=5MHz ，f0 =30MHz 。

选择采样率为75MHz 。

产生LMF 的matlab 代码如下： mhz=1e6; us=1e-6;%-----------------------波形参数----------------------------- fs=75*mhz; f0=30*mhz;B=5*mhz;T=24*us;%-----------------------波形计算------------------------------ K=B/T;Ts=1/fs;t=[0:Ts:T];lfm_if=cos(2*pi*(f0-B/2)*t+pi*K*t.^2);N=length(lfm_if);地址计数器模块：波形存储模块：数据锁存器：FIR滤波器模块：顶层文件原理图：（2）时钟产生时钟产生输入时钟选择25MHz，通过CLK核，产生75MHz的中频采样频率，和7.5MHz基带采样频率。

现代雷达实验课程设计

现代雷达实验课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解雷达的工作原理，掌握雷达的基本组成、功能及其在现代科技中的应用。

2. 使学生掌握雷达信号的处理方法，了解雷达信号的特性。

3. 帮助学生了解现代雷达技术的发展趋势及其在国防、航空、气象等领域的应用。

技能目标：1. 培养学生运用雷达原理进行实验操作的能力，提高实验数据的处理与分析技巧。

2. 培养学生运用所学知识解决实际问题的能力，能够设计简单的雷达实验方案。

3. 培养学生团队协作能力，提高实验操作的规范性和安全性。

情感态度价值观目标：1. 激发学生对雷达技术及其应用的兴趣，培养创新意识和探索精神。

2. 增强学生的国家使命感和社会责任感，认识到科技发展对国家的重要性。

3. 培养学生严谨的科学态度和良好的实验习惯，提高学生的自主学习能力。

课程性质：本课程为现代雷达实验课程，旨在通过实验让学生深入了解雷达原理，掌握雷达技术的基本技能。

学生特点：学生为高年级本科生，已具备一定的电子技术和信号处理知识，具有较强的学习能力和实践操作能力。

教学要求：结合课程性质、学生特点，将课程目标分解为具体的学习成果，注重理论与实践相结合，提高学生的实践操作能力和创新能力。

在教学过程中，注重启发式教学，引导学生主动探究，培养学生解决问题的能力。

二、教学内容1. 雷达原理与组成- 雷达的基本原理- 雷达各组成部分的功能与作用- 雷达方程及其应用2. 雷达信号与处理- 雷达信号的类型与特性- 雷达信号的处理方法- 雷达目标检测与跟踪技术3. 现代雷达技术与应用- 相控阵雷达技术- 合成孔径雷达技术- 雷达对抗与隐身技术4. 雷达实验操作与数据处理- 雷达实验原理与步骤- 雷达实验设备的操作与维护- 雷达实验数据的采集、处理与分析5. 雷达技术在现实生活中的应用案例- 国防领域应用案例- 航空航天领域应用案例- 气象监测领域应用案例教学内容安排与进度：第一周：雷达原理与组成第二周：雷达信号与处理第三周：现代雷达技术与应用第四周：雷达实验操作与数据处理第五周：雷达技术在现实生活中的应用案例教学内容与教材关联性：教学内容与教材紧密关联，按照教材章节顺序进行教学，确保学生能够系统地掌握雷达技术知识。

电子科大雷达课程设计

电子科大雷达课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解雷达系统的基本原理，掌握雷达方程及其在实践中的应用。

2. 学生能够掌握雷达信号处理的基本方法，包括脉冲压缩、动目标显示（MTI）和动目标检测（MTD）。

3. 学生能够描述不同类型的雷达系统，如脉冲雷达、连续波雷达和相控阵雷达，并了解它们的工作特点和应用领域。

技能目标：1. 学生能够设计简单的雷达系统，并进行参数计算，以评估系统性能。

2. 学生能够运用所学知识分析雷达信号处理过程中出现的常见问题，并提出解决方案。

3. 学生能够操作雷达模拟软件，进行基本的数据采集和处理，完成雷达信号的简单分析。

情感态度价值观目标：1. 学生培养对雷达技术及其在国防、民用领域重要性的认识，增强对科技进步的责任感和使命感。

2. 学生通过课程学习，激发对电子工程领域的兴趣，培养创新精神和团队合作意识。

3. 学生能够认识到雷达技术在实际应用中的局限性，培养严谨的科学态度和不断探索的精神。

课程性质：本课程为电子科技大学高年级专业课程，旨在帮助学生将理论知识与实际应用相结合，提高解决实际问题的能力。

学生特点：学生具备一定的电子工程基础知识，具有较强的逻辑思维能力和实践操作能力。

教学要求：注重理论与实践相结合，鼓励学生参与课堂讨论和实际操作，通过案例分析、课程设计等形式，提高学生的综合应用能力。

教学过程中，教师应引导学生积极思考，关注行业动态，培养学生的创新意识和实际操作技能。

通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，并为后续深造或从事相关工作打下坚实基础。

二、教学内容1. 雷达原理基础：包括雷达方程、雷达截面、传播衰减等基本概念，涉及教材第1章内容。

2. 雷达信号与脉冲雷达：讲解雷达信号的特性、脉冲雷达的工作原理及其波形设计，涉及教材第2章内容。

3. 雷达信号处理：涵盖脉冲压缩、动目标显示（MTI）和动目标检测（MTD）等信号处理技术，涉及教材第3章内容。

4. 雷达系统类型：介绍脉冲雷达、连续波雷达、相控阵雷达等不同类型雷达的原理、特点及应用，涉及教材第4章内容。

雷达信号处理技术课程设计

雷达信号处理技术课程设计前言雷达（Radar）是一项重要的电子技术，广泛应用于军事、民用、科学等领域。

随着科技的进步和应用的扩大，对雷达信号处理技术的要求也越来越高。

本文将从基本原理入手，介绍雷达信号处理技术的相关知识，以及一个具体的课程设计案例。

知识基础雷达的基本原理雷达是通过发射高频电磁波，利用目标反射回来的电波信号，来获取目标的位置、速度和特征等信息。

雷达由发射机、接收机、天线、信号处理和指挥控制系统等组成。

雷达信号处理技术是指对接收的雷达信号进行处理，以提取信号中的有效信息，从而实现对目标的识别、分类、跟踪等功能。

雷达信号处理技术的基本流程雷达信号处理技术一般包括以下几个步骤：1.预处理：对接收到的雷达信号进行放大、滤波、去噪等处理，以提高信号质量和信噪比；2.目标检测：对预处理后的信号进行阈值处理，以检测信号中是否存在目标；3.目标跟踪：对检测到的目标进行跟踪，以获取目标位置和速度的变化；4.特征提取：从目标信号中提取特征，如雷达截面积、速度和航向等，以用于目标识别和分类；5.目标识别：根据目标特征所属类别进行分类，以实现对多种目标的识别和区分。

课程设计案例课程设计要求在硬件平台为PILOT开发板的前提下，完成一个小型化的MIMO雷达系统的设计，实现以下要求：1.能够对周围环境进行感知，实时反馈环境中存在的目标识别、跟踪等信息；2.支持对多种目标进行识别和分类；3.设备小巧、性能优异、易于携带。

设计方案本设计方案采用基于ZYNQ系列FPGA的Spectrum控制器和两个正交的Ka频段天线，以实现MIMO雷达系统的设计。

具体流程如下：步骤一：预处理经过天线接收的复杂信号进行调制，并进行预处理，去除噪声和杂波干扰，增强目标反射信号。

将预处理后的信号送入数字信号处理（DSP）模块。

步骤二：目标检测利用DSP模块中的一些模式匹配算法，对经过预处理后的雷达信号进行处理分析，以判断信号中是否存在目标。

雷达数据处理及应用课程设计

雷达数据处理及应用课程设计1. 课程设计背景雷达是一种主要用于探测目标位置、速度和识别目标特性的电波探测设备，应用广泛。

雷达技术在军事、航空航天、气象、测绘等领域都有着重要的应用，其中数据处理是雷达系统中最核心的环节。

本课程设计的目的是使学生了解雷达数据处理的基本原理和方法，同时培养学生的数据处理能力。

通过本课程的学习，学生能够掌握雷达信号的特点、雷达信号处理的流程和方法，并能够进行雷达数据的解析、处理和应用，为未来从事相关领域的工作做好准备。

2. 课程设计内容2.1 理论知识•雷达基础知识：雷达系统的组成结构、雷达信号的特点等•雷达信号处理基础：雷达信号处理流程、雷达信号分析方法等•雷达目标识别：基于数据处理的雷达目标特性提取和识别方法等2.2 实验环节•雷达信号记录与分析：通过实际搭建雷达信号记录系统，记录并分析不同类型雷达信号（如pulsed radar signal、continuous wave radarsignal）的特点。

•雷达信号处理：基于Matlab等软件，完成雷达信号处理功能的模块化编写。

•雷达数据应用：基于实验数据，研究如何进行目标特性提取，并将其应用到目标识别中。

2.3 课程设计成果•每个学生实现了组成系统的某个部分的编写，如雷达信号生成、模拟、解调、目标识别等。

•全班同学共同完成一个功能完整的雷达处理系统或应用程序，并进行实际应用测试。

•每个学生撰写研究报告，介绍自己完成的模块以及整个系统的工作流程和实验结果。

3. 课程设计意义•培养学生实际动手能力，提高实验能力。

•培养学生的数据分析与处理能力，适应未来相关领域的工作需求。

•增强学生的科学研究能力，提高研究水平。

4. 结束语本课程设计旨在使学生掌握雷达信号处理的基础知识和实践技能，同时培养学生的数据分析与处理能力。

通过实验操作，学生将真正理解和掌握雷达信号的特点、雷达信号处理的流程和方法。

希望本课程设计能够为学生未来的学习和工作提供坚实的基础。

雷达技术实验报告

一、实验目的1. 了解雷达的基本原理和组成；2. 掌握雷达的测量方法；3. 分析雷达系统性能指标；4. 熟悉雷达实验操作。

二、实验原理雷达（Radio Detection and Ranging）是一种利用电磁波探测目标的距离、速度、方向等信息的无线电技术。

雷达系统主要由发射机、天线、接收机、信号处理单元等组成。

1. 发射机：产生一定频率和功率的电磁波；2. 天线：将电磁波辐射到空间，并接收反射回来的电磁波；3. 接收机：接收反射回来的电磁波，将其转换为电信号；4. 信号处理单元：对电信号进行处理，提取目标信息。

雷达测量原理：根据雷达发射的电磁波与目标之间的距离和速度关系，通过测量电磁波的传播时间、频率变化等参数，得到目标的距离、速度、方向等信息。

三、实验设备1. 雷达实验箱：包括发射机、天线、接收机、信号处理单元等；2. 计算机及实验软件；3. 电源、连接线等。

四、实验内容1. 雷达系统组成及工作原理讲解；2. 雷达系统性能指标分析；3. 雷达实验操作及数据处理。

五、实验步骤1. 雷达系统组成及工作原理讲解首先，讲解雷达系统的组成及工作原理，使实验者了解雷达系统的基本结构和工作流程。

2. 雷达系统性能指标分析分析雷达系统的性能指标，包括距离测量精度、速度测量精度、角度测量精度等，使实验者了解雷达系统的性能特点。

3. 雷达实验操作及数据处理（1）实验操作1）连接雷达实验箱各部分，确保连接正确；2）开启雷达实验箱电源，检查系统是否正常工作；3）设置实验参数，如距离测量范围、速度测量范围等；4）进行实验操作，观察雷达系统对目标的探测效果。

（2）数据处理1）记录实验数据，包括距离、速度、角度等；2）对实验数据进行处理，如计算目标距离、速度、角度等；3）分析实验结果，评估雷达系统的性能。

六、实验结果与分析1. 实验结果根据实验数据，计算目标距离、速度、角度等参数，分析雷达系统的性能。

2. 分析（1）距离测量精度：分析实验中距离测量的准确度，评估雷达系统的距离测量性能；（2）速度测量精度：分析实验中速度测量的准确度，评估雷达系统的速度测量性能；（3）角度测量精度：分析实验中角度测量的准确度，评估雷达系统的角度测量性能；（4）雷达系统抗干扰能力：分析实验中雷达系统在干扰环境下的性能，评估雷达系统的抗干扰能力。

关于雷达的实验报告

一、实验目的1. 了解雷达系统的工作原理和基本组成；2. 掌握雷达系统参数的测量方法；3. 分析雷达系统的性能指标；4. 熟悉雷达系统的调试与优化。

二、实验原理雷达（Radio Detection and Ranging）是一种利用电磁波探测目标的距离、方向、速度等参数的无线电技术。

雷达系统主要由发射机、接收机、天线、信号处理单元等组成。

1. 发射机：产生连续波或脉冲波，向目标发射；2. 接收机：接收目标反射回来的电磁波；3. 天线：发射和接收电磁波；4. 信号处理单元：对接收到的信号进行处理，得到目标参数。

三、实验内容1. 雷达系统组成与工作原理；2. 雷达系统参数测量；3. 雷达系统性能指标分析；4. 雷达系统调试与优化。

四、实验步骤1. 雷达系统组成与工作原理（1）观察雷达系统实物，了解其组成和结构；（2）分析雷达系统各部分的功能和作用；（3）总结雷达系统的工作原理。

2. 雷达系统参数测量（1）使用示波器测量发射机和接收机的输出波形；（2）使用频率计测量发射机和接收机的频率；（3）使用功率计测量发射机的输出功率；（4）使用距离测量仪测量目标距离；（5）使用角度测量仪测量目标角度。

3. 雷达系统性能指标分析（1）计算雷达系统的距离分辨率、角度分辨率、速度分辨率；（2）分析雷达系统的抗干扰能力、抗遮挡能力；（3）分析雷达系统的动态范围、线性度等性能指标。

4. 雷达系统调试与优化（1）调整发射机和接收机的频率，使其满足设计要求；（2）调整天线增益，提高雷达系统的探测距离；（3）优化信号处理算法，提高雷达系统的性能。

五、实验结果与分析1. 雷达系统组成与工作原理通过观察雷达系统实物和理论分析，掌握了雷达系统的组成和结构，了解了雷达系统的工作原理。

2. 雷达系统参数测量（1）发射机输出波形为连续波，频率为X MHz；（2）接收机输出波形为反射回来的目标信号，频率为X MHz；（3）发射机输出功率为P dBm；（4）目标距离为D m；（5）目标角度为θ°。

雷达课程设计报告

雷达课程设计报告一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握雷达的基本原理、组成和工作方式，了解雷达在军事、民用和科研领域的应用，培养学生对雷达技术的兴趣和好奇心，提高学生的科学素养和创新能力。

具体来说，知识目标包括：1.了解雷达的定义、分类和发展历程。

2.掌握雷达的基本原理，如波段选择、天线原理、信号处理等。

3.了解雷达的主要组成部分，如天线、发射机、接收机、信号处理器等。

4.熟悉雷达在军事、民用和科研领域的应用。

技能目标包括：1.能够分析雷达系统的基本构成和工作流程。

2.能够运用雷达原理解决实际问题。

3.能够进行雷达设备的安装、调试和维护。

情感态度价值观目标包括：1.培养学生对雷达技术的兴趣和好奇心。

2.使学生认识到雷达技术在现代社会的重要性。

3.培养学生的科学素养和创新能力。

二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括雷达的基本原理、组成、应用及其在现代社会的重要性。

具体安排如下：第1章：雷达概述1.1 雷达的定义和发展历程1.2 雷达的分类和性能指标第2章：雷达的基本原理2.1 波段选择与天线原理2.2 雷达信号的发射与接收2.3 信号处理与目标识别第3章：雷达的组成部分3.1 天线系统3.2 发射机与接收机3.3 信号处理器与显示器第4章：雷达的应用4.1 军事领域中的应用4.2 民用领域中的应用4.3 科研领域中的应用三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。

1.讲授法：通过讲解雷达的基本原理、组成和应用，使学生掌握雷达技术的基本知识。

2.讨论法：学生针对雷达技术的某个热点问题进行讨论，培养学生的思维能力和团队合作精神。

3.案例分析法：分析实际案例，使学生了解雷达技术在各个领域的应用，提高学生的实践能力。

4.实验法：安排实验课程，让学生亲自动手操作雷达设备，培养学生的动手能力和实践能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《雷达原理与应用》2.参考书：国内外相关雷达技术著作3.多媒体资料：雷达设备工作原理演示动画、实际应用案例视频等4.实验设备：雷达实验装置、示波器、信号发生器等以上教学资源将有助于实现本课程的教学目标，提高学生的科学素养和创新能力。

雷达操作演示实验报告

一、实验目的1. 熟悉雷达的基本原理和组成；2. 掌握雷达的操作方法和步骤；3. 学习雷达信号处理的基本知识；4. 了解雷达在实际应用中的重要作用。

二、实验原理雷达（Radio Detection and Ranging）是一种利用电磁波探测目标的技术。

其基本原理是发射电磁波，当电磁波遇到目标时，部分能量被反射回来，接收器接收到反射波后，通过处理和分析反射波的信息，实现对目标的探测、定位和跟踪。

雷达主要由以下几部分组成：1. 发射器：产生和发射电磁波；2. 发射天线：将电磁波发射出去；3. 接收器：接收反射回来的电磁波；4. 接收天线：将接收到的电磁波转化为电信号；5. 信号处理器：对电信号进行处理和分析；6. 显示器：显示处理后的信息。

三、实验仪器与设备1. 雷达实验系统一台；2. 发射天线一台；3. 接收天线一台；4. 信号处理器一台；5. 显示器一台；6. 电源一台。

四、实验步骤1. 连接实验仪器：将发射天线、接收天线、信号处理器、显示器和电源按照实验系统要求进行连接。

2. 打开电源：开启雷达实验系统电源，确保所有设备正常工作。

3. 设置参数：根据实验要求，设置雷达的频率、脉冲宽度、发射功率等参数。

4. 发射电磁波：按下发射按钮，雷达开始发射电磁波。

5. 接收反射波：雷达接收器接收反射回来的电磁波。

6. 信号处理：信号处理器对接收到的电磁波进行处理和分析，提取目标信息。

7. 显示信息：显示器显示处理后的信息，包括目标距离、速度、方位角等。

8. 修改参数：根据实验要求，修改雷达参数，重复实验步骤。

9. 关闭实验系统：完成实验后，关闭雷达实验系统电源。

五、实验结果与分析1. 实验过程中，雷达成功发射电磁波，并接收反射波。

2. 信号处理器成功处理反射波，提取目标信息。

3. 显示器成功显示目标信息，包括距离、速度、方位角等。

4. 通过修改雷达参数，可以观察到不同参数对目标信息的影响。

六、实验结论1. 雷达实验系统能够成功发射和接收电磁波，实现目标的探测、定位和跟踪。

雷达信号处理技术教学设计

雷达信号处理技术教学设计一、教学目标本课程旨在使学生掌握雷达信号处理技术的基础知识和应用，具体目标包括：1.理解雷达信号的基本原理和特点；2.掌握雷达信号的采集和处理方法；3.熟悉雷达信号处理的常用算法和技术；4.能够应用所学知识解决实际问题。

二、教学内容及安排1. 雷达信号的基本原理•雷达信号的基本概念和特点；•雷达信号的采集和处理过程；•雷达信号中的噪声和干扰。

2. 雷达信号的采集和处理方法•雷达信号的模拟与数字采集；•时域、频域、小波等常用信号处理方法；•雷达信号的滤波、谱分析、脉冲压缩等处理方法。

3. 雷达信号处理的常用算法和技术•雷达信号的匹配滤波算法；•雷达信号的相干积累算法；•雷达信号的目标检测算法。

4. 应用实例分析•基于雷达信号处理技术的实时目标跟踪系统设计；•基于雷达信号处理技术的人工智能交通监管系统设计。

三、教学方法本课程采用多种教学方法，包括：1.讲授理论知识，介绍实际应用案例；2.答疑解惑，讨论学生疑问；3.布置编程作业和实验，根据结果反馈教学；4.以小组为单位，进行讨论和演示。

四、教学评估本课程评估方式采用以下方法：1.期末闭卷考试；2.平时作业和实验成绩；3.小组课程设计成果评估。

五、教学资源需求•计算机教室；•雷达信号处理软件；•开源雷达信号处理库；•相关教材及文献。

六、教学团队本课程需要具有以下专业背景的教师组成教学团队：1.信号与系统领域专家；2.数字信号处理领域专家；3.雷达信号处理及应用领域专家。