雷达信号处理基本流程
相控阵雷达接收处理流程
相控阵雷达接收处理流程English Answer:Phased Array Radar Receiving and Processing Procedure.1. Signal Reception: The phased array radar antenna receives electromagnetic signals reflected from targets. These signals are then amplified and downconverted to an intermediate frequency (IF).2. Analog-to-Digital Conversion: The IF signals are digitized using an analog-to-digital converter (ADC). This process converts the continuous-time analog signals into discrete-time digital signals.3. Beamforming: The digital signals are processed to form multiple beams in different directions. This is achieved by applying appropriate phase shifts and weighting to the signals from each antenna element.4. Matched Filtering: The received signals are correlated with known target waveforms to detect and enhance target echoes. This process is known as matched filtering and helps to improve the signal-to-noise ratio (SNR).5. Pulse Compression: The received signals are compressed in time to increase the range resolution of the radar. This is achieved by using a variety of techniques, such as linear frequency modulation (LFM) or phase-coded waveforms.6. Range and Doppler Processing: The compressed signals are processed to extract target range and velocity information. This is done by performing range-Doppler processing, which involves applying Fast Fourier Transforms (FFTs) to the signals.7. Target Detection and Tracking: The processed signals are analyzed to detect and track targets. This involves identifying target echoes, estimating target parameters, and maintaining track files for each target.8. Data Fusion and Output Processing: The target information from the radar is fused with data from other sensors, such as electronic warfare systems or navigation systems. The fused data is then processed to generate a comprehensive view of the surrounding environment.中文回答：相控阵雷达接收处理流程。
激光雷达的工作原理与信号处理
激光雷达的工作原理与信号处理激光雷达（Light Detection and Ranging，简称LiDAR）是一种利用激光束探测目标并测量其距离、速度和方向等信息的技术。
它在自动驾驶、环境监测、地图绘制等领域得到广泛应用。
本文将探讨激光雷达的工作原理以及信号处理方面的内容。
一、激光雷达的工作原理激光雷达通过发射一束窄束激光，然后测量激光束被目标物体反射后返回的时间和强度，从而实现测量目标物体的距离和形状等信息。
其工作原理可以分为激光发射、目标反射和激光接收三个过程。
1. 激光发射：激光雷达通过激光发射器发射一束激光束。
一般而言，激光雷达会采用红外激光作为发射光源，因为红外激光有较好的穿透能力和抗干扰性。
2. 目标反射：激光束照射到目标物体上后，会被目标反射回来。
目标物体的形状、颜色和表面材质等因素会影响激光的反射情况。
3. 激光接收：激光雷达接收到目标反射回来的激光束，并通过接收器将激光信号转换为电信号进行处理。
接收器通常包括光电二极管和放大器等组件，用于接收和放大反射信号。
二、激光雷达信号处理激光雷达通过对接收到的激光信号进行处理，可以获得目标物体的距离、速度和方向等信息。
信号处理在激光雷达系统中起着重要的作用，是激光雷达工作的关键环节。
1. 距离测量：利用激光束的发射和接收时间差，可以计算出目标物体与激光雷达之间的距离。
一般来说，激光雷达系统会使用飞行时间（Time of Flight）或相位差测量法（Phase Shift）来实现精确的距离测量。
2. 速度测量：通过分析接收到的激光信号的频率变化，可以获得目标物体的速度信息。
激光雷达通常采用多普勒效应来实现速度测量，即利用光频移变化进行速度测量。
3. 方向测量：利用激光雷达的扫描方式，即通过旋转或扫描来覆盖整个空间，可以获得目标物体的方向信息。
通常情况下，激光雷达会采用机械扫描或电子扫描的方式进行方向测量。
4. 数据处理：激光雷达系统会通过采样和数字信号处理技术对接收到的激光信号进行滤波、去噪和数据分析等处理。
雷达系统中的信号处理技术
雷达系统中的信号处理技术摘要本文介绍了雷达系统及雷达系统信号处理的主要内容，着重介绍与分析了雷达系统信号处理的正交采样、脉冲压缩、MTD和恒虚警检测几种现代雷达技术，雷达系统通过脉冲压缩解决解决雷达作用距离和距离分辨力之间的矛盾，通过MTD来探测动目标，通过恒虚警〔CFAR〕来实现整个系统对目标的检测。
关键词雷达系统正交采样脉冲压缩MTD 恒虚警检测1雷达系统概述雷达是Radar〔Radio Detection And Ranging〕的音译词，意为“无线电检测和测距”，即利用无线电波来检测目标并测定目标的位置，这也是雷达设备在最初阶段的功能。
雷达的任务就是测量目标的距离、方位和仰角，还包括目标的速度，以及从目标回波中获取更多有关目标的信息。
典型的雷达系统如图1，它主要由雷达发射机、天线、雷达接收机、收发转换开关、信号处理机、数据处理机、终端显示等设备组成。
图1雷达系统框图随着现代电子技术的不断发展，特别是数字信号处理技术、超大规模集成数字电路技术、电脑技术和通信技术的告诉发展，现代雷达信号处理技术正在向着算法更先进、更快速、处理容量更大和算法硬件化方向飞速发展，可以对目标回波与各种干扰、噪声的混叠信号进行有效的加工处理，最大程度低剔除无用信号，而且在一定的条件下，保证以最大发现概率发现目标和提取目标的有用信息。
雷达发射机产生符合要求的雷达波形，然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去，遇到目标后，电磁波一部分反射，经接收天线和收发开关由雷达接收机接收，然后对雷达回波信号依次进行信号处理、数据处理，就可以获知目标的相关信息。
雷达信号处理的流程如下：图 2 雷达信号处理流程2雷达信号处理的主要内容雷达信号处理是雷达系统的主要组成部分。
信号处理消除不需要的杂波，通过所需要的目标信号，并提取目标信息。
内容包括雷达信号处理的几个主要部分：正交采样、脉冲压缩、MTD和恒虚警检测。
正交采样是信号处理的第一步，担负着为后续处理提供高质量数据的任务。
雷达信号处理PPT电子教案-第七讲动目标检测
滤波
抑制噪声和其他干扰信号，提 高信号的信噪比。
混频
将接收到的信号从射频频段转 换到中频或视频频段，便于信
号处理。
自动增益控制
保持信号的相对稳定，防止因 目标距离远近导致的信号幅度
变化。
信号特征提取技术
多普勒频率提取
运动轨迹拟合
根据多普勒效应原理，提取出目标相对于 雷达的运动速度对应的频率信息。
展望
随着技术的不断发展，雷达信号处理将在智能交通、无人驾驶、无人机侦察等 领域发挥越来越重要的作用，动目标检测技术也将迎来更广阔的发展空间和应 用前景。
感谢您的观看
THANKS
人工智能融合
随着人工智能技术的发展，动目标检测将与人工智能技术进一步 融合，提高检测的准确性和实时性。
多传感器融合
利用多传感器融合技术，动目标检测将能够更好地处理复杂环境和 多变情况，提高目标检测的可靠性。
网络化与分布式处理
未来动目标检测技术将朝着网络化和分布式处理方向发展，实现大 规模数据处理和信息共享。
雷达信号处理ppt电子教案第七讲动目标检测
目录
• 引言 • 动目标检测的基本原理 • 动目标检测的雷达信号处理技术 • 动目标检测的实际应用 • 总结与展望
01
引言
课程背景
01
雷达信号处理是现代雷达系统中 的关键技术，动目标检测是其重 要组成部分。
02
随着雷达技术的不断发展，对雷 达信号处理的要求也越来越高， 动目标检测技术也得到了广泛的 应用。
信号接收
雷达接收到回波后， 将其转换为可处理的 电信号。
信号预处理
对接收到的信号进行 放大、滤波等处理， 以提高信号质量。
信号特征提取
雷达信号处理PPT电子教案第一讲绪论
通过统计检测算法或门限检测 算法，判断是否存在目标。
目标跟踪
对检测到的目标进行跟踪，包 括位置、速度和航迹等信息的 估计。
参数估计
对目标的距离、角度、速度等 参数进行估计，为后续的目标
识别和分类提供依据。
03
雷达信号处理中的关键技术
信号检测与处理
信号检测
在雷达系统中，信号检测是关键的一步，它涉及到对接收到的信号进行判断，确定是否 存在目标以及目标的位置、速度和方向等信息。常用的信号检测方法包括恒虚警率检测、
有重要意义。
风切变检测
雷达能够检测低空风切变等危险气 象条件，为航空安全提供预警。
气候变化研究
雷达观测数据可用于研究气候变化 规律，为环境保护和可持续发展提 供科学依据。
交通管制
01
02
03
空中交通管制
雷达信号处理技术用于监 测空中飞行器的位置、速 度等参数，保障航空安全 和空中交通秩序。
公路交通管理
雷达信号的特性
雷达信号的频率、波形、相位等特性决定了雷达 的探测精度和分辨率。
雷达信号的传播速度受到介质的影响，例如空气 中的传播速度略低于光速。
雷达信号在传播过程中会受到噪声、干扰和多径 效应等因素的影响。
雷达信号处理流程
雷达信号的预处理
包括滤波、放大、混频和模数 转换等步骤，目的是提取出反
射回来的有用信号。
雷达信号处理技术的发展对于提升国家安全和 国防实力具有重要意义，也是当前国内外研究 的热点和重点。
雷达信号处理的历史与发展
01
雷达信号处理技术经历了从模拟信号处理到数字信号处理 的演变。
02
随着计算机技术和数字信号处理理论的不断发展，雷达信 号处理技术也在不断进步和完术正朝着高速、高精度、高分辨率和智 能化方向发展，同时也在不断探索新的理论和方法，以应对更
雷达侦察的信号处理
的分选脉冲数多于检测门限V，便判为该雷达存
在，否则为不存在。——动态关联法
动态关联法
优点： 1、能在很大程度上消除虚假脉冲 2、运算量不大
缺点： 1、仅适用于PRI恒定或PRI抖动很小的雷达信号 2、对线性调频、频率捷变等雷达的分选过于依
赖DOA、PW等参数
相关函数PRI鉴别法
相关函数法PRI鉴别技术的实质是计算延迟后的 重合脉冲数，再根据计算结果以脉冲数最多的基 波来确定其PRI。
图4―12 几种典型tPRI工作样式的脉冲波形
雷达信号时域参数的测量
tTOA的测量 τPW的测量 AP的测量
tTOA的测量
Δt为时间计数器的计数脉冲周期，T=Δt·2N为时
典型雷达信号调制形式
信号处理设备的主要技术要求
可分选、识别的雷达辐射源类型和可信度 可测量和估计的辐射源参数、参数范围和估计精
度 信号处理的时间 可处理的输入信号流密度
信号处理的基本流程（1）
信号分选的基本流程（软件）
电磁环境 数据生成 PDW形 成
A
RF匹 配
Yes
PW匹 配
Yes
PRI匹 配
Yes
雷达数 据库
DOA分 选
No
RF分 选
PW分 选
No
B
PRI分 选
No
剩余脉冲 分选
统计分析 关联处理
C
雷达识别 威胁判别
三参数的空间分辨: AOA fRF PW
（1）已知辐射源的分离与扣除
已知辐射源 数据库
高分三号雷达卫星数据预处理流程
高分三号雷达卫星数据预处理流程1.首先，我们需要导入高分三号雷达卫星数据。
First, we need to import the data from the GF-3 radar satellite.2.然后，对数据进行质量控制，包括去除异常值和填补缺失值。
Then, perform quality control on the data, including removing outliers and filling in missing values.3.接下来，对数据进行预处理，如去噪、辐射校正和地理坐标转换。
Next, preprocess the data, such as denoising, radiometric correction, and georeferencing.4.在数据预处理过程中，需要考虑雷达影像的波长和极化特性。
Consider the wavelength and polarization characteristics of the radar images during data preprocessing.5.对数据进行辐射定标，确保数据在不同时间和地点具有一致的无量纲化单位。
Radiometric calibration of the data is performed toensure consistent dimensionless units at different times and locations.6.在地理坐标转换时，需要将雷达影像数据投影到统一的坐标系中。
During georeferencing, the radar image data needs to be projected onto a unified coordinate system.7.数据的辐射校正有助于减小不同时间和天气条件下影像的差异。
Radiometric correction of the data helps reducedifferences in images under different times and weather conditions.8.在预处理过程中，还需要考虑雷达影像的分辨率和几何精度。
激光雷达工作流程
激光雷达工作流程激光雷达是一种通过发射激光束并测量其返回时间来获取目标位置和距离的远距离感测技术。
它在自动驾驶、机器人导航、环境监测等领域发挥着重要的作用。
下面将介绍激光雷达的工作流程。
1. 发射激光束激光雷达首先通过激光发射器发射一束激光束。
这个激光束具有特定的频率和波长，能够在目标物体上发生反射。
2. 接收反射信号激光束照射到目标物体上后，会发生反射。
激光雷达的接收器会接收到这些反射信号，并记录下接收到信号的时间。
3. 计算时间差激光雷达通过计算激光束发射和接收之间的时间差来确定目标物体的距离。
利用光速已知的特性，通过测量发射和接收的时间差，可以计算出目标物体距离激光雷达的距离。
4. 构建点云图激光雷达会根据接收到的反射信号的时间差和距离计算结果，构建出一个点云图。
点云图是由大量的点组成的，每个点代表一个目标物体的位置。
这些点的坐标可以表示目标物体在三维空间中的位置。
5. 数据处理与滤波激光雷达会对接收到的点云数据进行处理和滤波，以去除噪声和无效数据。
常见的数据处理和滤波方法包括平滑滤波、体素滤波、聚类分割等，可以提高激光雷达的测量精度和可靠性。
6. 目标检测与识别在得到滤波后的点云数据后，激光雷达会进行目标检测与识别。
通过分析点云图中的目标物体的形状、大小和运动特征，可以对不同类型的目标进行分类和识别。
7. 地图生成与定位激光雷达还可以用于地图的生成与定位。
通过扫描周围环境并获取大量的点云数据，激光雷达可以生成一个高精度的三维地图。
同时，激光雷达可以通过与已知地图进行匹配，实现自身在地图中的定位。
8. 障碍物避障与路径规划激光雷达的数据可以用于障碍物避障与路径规划。
根据激光雷达获取到的障碍物信息，自动驾驶系统可以进行路径规划，避开障碍物，确保行驶的安全性。
9. 实时更新与反馈激光雷达可以实时地更新点云图和地图，并不断向自动驾驶系统提供最新的环境信息。
同时，激光雷达也可以向驾驶员或系统提供实时的反馈，帮助驾驶员做出正确的决策。
雷达对抗原理第4章 雷达侦察的信号处理
第4章
雷达侦察的信号处理
图4-2 对雷达信号极化方向的检测和测量的系统组成
第4章
雷达侦察的信号处理
第4章
雷达侦察的信号处理
4.2.2 tTOA测量
tTOA是脉冲雷达信号重要的时域参数，雷达侦察系统中 对tTOA的典型测量原理如图4-3(a)所示，其中输入信号si(t)经 过包络检波、视频放大后成为sv(t)，它与检测门限VT进行比 较，当sv(t)≥VT时，从时间计数器中读取当前时刻t进入锁存
除了自身能力以外，雷达侦察系统实际能够达到的信号
处理时间还会受到实际信号环境的严重影响，S中的辐射源 越多，信号越复杂，相应的信号处理时间也越长。
第4章
雷达侦察的信号处理
4． 可处理的输入信号流密度
该指标是指在不发生前端输入的{PDWi}i或{s(n)}n数据 丢失的情况下，单位时间内信号处理机允许输入的{PDWi}i 或{s(n)}n最大平均脉冲数——λmax。在一般情况下，雷达侦 察接收机的宽带侦收前端对每一个检测到的射频脉冲均用一
处理的过程是：首先将实时输入的{PDWi}i与m个已知雷达数据库{Cj}
mj=1进行快速匹配，从中分离出符合{Cj}mj=1特征的已知雷达信号子流 {PDWi，j}mj=1，并分别放置于m个已知雷达的数据缓存区，交付信号主 处理按照对已知雷达信号的处理方法作进一步的分选、检测、参数估计 和识别处理等；对不符合{Cj}mj=1的剩余数据，再根据未知雷达知识库 {Dk}nk=1进行快速分配，产生n个未知雷达信号的分选子流{PDWi, k}nk=1， 另外放置于n个未知雷达的数据缓存区，交付信号主处理，按照对未知
1． 对输入{PDWi}i信号的处理 雷达侦察系统对{PDWi}i信号处理的基本流程如图4-1所 示，其中各部分的基本工作原理如下。
雷达信号处理基本流程图
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带（或某些中等带宽）的匹配滤波：相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT（时宽带宽积）；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));Task1f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j*pi*f0*tau);%回波信号S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号（参考信号）x 10x 10x 10So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压 figure(7);plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dB grid on-400-350-300-250-200-150-100-500二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”，通常用来处理极大带宽的LFM 波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
雷达信号处理基本操作规范
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带（或某些中等带宽）的匹配滤波：相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT（时宽带宽积）；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));Task1f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j*pi*f0*tau);%回波信号S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号（参考信号）So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压figure(7);plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dBgrid on二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”，通常用来处理极大带宽的LFM波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
去斜处理流程：混频过程为回波信号在时域与参考信号的共轭相乘混频后得到一个瞬时频率和目标距离成正比的单频信号，对其进行频谱分析即可得到目标的距离像；去斜处理一般情况下可降低信号带宽；%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%去斜处理仿真程序%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clc;clear all;close all;B=10e6;%带宽10MHztp=10e-6;%脉宽10usk=B/tp;%LFM系数fs=50e6;R0=3e3;R1=2000;R2=3500;R=5000;c=3e8;f0=60e6;N=round(2*R/c*fs);fft_N=2^nextpow2(N);t=linspace(0,2*R/c,N);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%参考信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sref=exp(2i*pi*f0*t).*exp(1i*pi*k*t.^2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%回波信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sb0=exp(1j*pi*k*(t-2*R0/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R0/c));Sb1=exp(1j*pi*k*(t-2*R1/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R1/c));Sb2=exp(1j*pi*k*(t-2*R2/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R2/c));Sb=Sb0+Sb1+Sb2;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%混频信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%SSb=Sref.*conj(Sb);%去斜后时域信号spectrum=fft(SSb,fft_N);%去斜后频域信号f=fs*(0:fft_N-1)/fft_N-fs/2;%从-fs/2到fs/2f=f*c*tp/2/B;%瞬时频率对应的距离sf=exp(-j*pi/k*f.^2);%滤波器传输函数SSb=spectrum.*sf;%从频域去距离扭曲，实现了压缩和去RVPfigure;SSb=fftshift(SSb);SSb1=ifft(SSb);%消除了距离扭曲和RVP的时域信号subplot(211);plot(f,db(abs(SSb)/max(SSb)))xlabel('距离/m');grid onsubplot(212);plot(f,abs(SSb))xlabel('距离/m');grid on三、加窗信号的截取产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称窗。
地质雷达软件处理流程
速度分析
总结词
通过对反射信号的分析，确定地下介质的电磁波传播速度，为后续的成像处理提供重要 参数。
详细描述
速度分析是地质雷达软件处理流程中的重要环节，通过对反射信号的分析，可以确定地下介质的 电磁波传播速度。这一参数对于成像处理至关重要，因为它直接影响到目标物体的深度和位置计
算。准确的速度分析可以提高图像的分辨率和准确性，为后续的地质解释提供可靠的基础。
人工智能和机器学习技术的应用
未来地质雷达软件处理流程将更加注重人工智能和机器学习技术的应用，以提高数据处理效率和精度 。
多源数据的融合
未来地质雷达软件处理流程将注重多源数据的融合，如遥感、全球定位系统等，以提高数据处理能力 和应用范围。
技术发展趋势与未来展望
• 高分辨率和高频数据处理：未来地质雷达软件处理流程将注重高分辨率和高频数据处理，以提高探测精度和分辨率。
图像重建
图像重建阶段是整个处理流程的核心，包括信号 滤波、速度分析、深度偏移、图像重建等步骤。 这些步骤能够将原始的雷达数据转化为地下结构 的二维或三维图像，为地质解释提供直观的依据 。
数据预处理
数据预处理阶段包括数据导入、格式转换、噪声 去除、增益补偿等步骤，目的是对原始数据进行 清洗和整理，为后续处理提供高质量的数据基础 。
噪声抑制方法
常见的噪声抑制方法包括滤波器法、自适应 滤波法、小波变换法等。这些方法可以根据 噪声的特性和分布，选择适合的方法进行抑 制。
增益控制
增益控制
增益控制用于调整雷达数据的幅 度，以实现不同地表特征的均衡 显示。通过调整增益，可以突出 感兴趣的目标或区域，同时抑制
不感兴趣的区域。
增益控制方法
通过分析雷达数据，提取地下的构造 特征，如断层、褶皱等，为地质灾害 预警和工程设计提供依据。
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作者：陈丽芳来源：《智富时代》2018年第01期【摘要】雷达技术对人类探索未知领域有着重要的作用，虽然雷达在军事方面的应用相较与民用和研究用所占比重极大，但是随着雷达技术的发展和人类社会的进步，最终雷达技术会更多的应用于人们生活。
本文结合实际对雷达的信号处理和数据处理的技术进行介绍分析，总结对雷达技术的现实应用。
【关键词】雷达；信号处理；数据处理随着现代科技的发展，人类不断涉及未知领域，对未知领域进行积极的科学探索，雷达作为一种基础的科研探测装置而被广泛应用，无论是海陆空还是离开地球的太空探测，都可以用雷达进行数据的探测与收集。
通过雷达获得信息准确性高，但是怎样将雷达获得的信息转化为我们进行研究的数字或其他数据形式，这便是本文的主题。
一、雷达技术的具体解释说明雷达技术实际上是对电磁波的应用，利用不同频率段的电磁波对物体进行发射，与物体接触后反射回馈至发射源，通过对时间或得到的其他反馈进行处理得到所需数据。
雷达发射的电磁波可因实际需要进行高低频率的调整。
因电磁波传播的特殊性，使其可在任何介质中进行传播，并且具有操作简单、数据准确性精确性高，在各个领域都有广泛应用，无论是生活、科研还是军事领域。
二、雷达信号接受及处理的基础技术雷达技术得到推广后，雷达的信号处理技术也在不断发展，通过信号的处理能够实现对物体间的距离，物体的角度，形状以及运动物体的速度等性质进行探测。
雷达信号处理技术有波形和干扰抑制技术，脉冲压缩和信号相参积累技术，阵列信号处理技术，目标检测技术，目标特征信息提取和识别技术，信号处理系统设计技术等。
（一）雷达信号处理的流程分析雷达信号的处理的基本流程为：电磁波发射，电磁波信号反馈，现象体现，信号调节，信号成像，信号的自动检测，信号跟踪，信号目标的识别。
其中信号调节部分可细分为接收机信号变换，电磁信号波的形成，电磁脉冲压缩，电磁波的杂波清理（信号清晰化），多普勒处理。
(完整版)雷达信号处理基本流程
sf=exp(-j*pi/k*f.^2);%滤波器传输函数
SSb=spectrum.*sf;%从频域去距离扭曲，实现了压缩和去RVP
figure;
SSb=fftshift(SSb);
SSb1=ifft(SSb);%消除了距离扭曲和RVP的时域信号
subplot(211);
clc;clear all ;close all f0=10e9;%载频fs=100e6;%采样频率c=3e8;%光速tau=2*R0/c;
N=round(2*R/c*fs); fft_N=2^nextpow2(N);
t=(0:fft_N-1)/fs;
s=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(j*pi*k*(t-tp/2).^2);%%发射信号spectrum_s=fft(s,fft_N);%参考信号频谱
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%参%考%信%号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Sref=exp(2i*pi*f0*t).*exp(1i*pi*k*t.^2);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%回%%波%信%号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sb0=exp(1j*pi*k*(t-2*R0/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R0/c));
归 一 化 发 射 信 号 频 谱
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
频 率f/Hz
7
x 10
%%频域加窗
%找频谱的-4dB压缩点，窗函数严格与该压缩点之间的频谱对应hamming1=[zeros(1855,1)',hamming(387)',zeros(1854,1)'];
雷达信号处理中的角度计算
雷达信号处理中的角度计算雷达是一种用于探测目标位置和速度的电子设备。
雷达系统通过发射电磁波，接收反射回来的信号，从而确定目标的位置和速度。
在雷达系统中，角度计算是非常重要的一个环节。
角度计算是指通过雷达接收到的信号，计算出目标在空间中的方位角和仰角。
本文将介绍雷达信号处理中的角度计算方法。
1. 雷达信号处理流程雷达信号处理是指将雷达接收到的信号进行处理，从中提取有用的信息。
雷达信号处理包括以下几个步骤：(1) 预处理：对接收到的雷达信号进行滤波、放大等处理，以提高信噪比和增强信号。
(2) 目标检测：通过对预处理后的信号进行阈值判定，确定目标是否存在。
(3) 目标跟踪：确定目标的位置和速度，并将其与之前的目标进行匹配，从而实现目标跟踪。
(4) 角度计算：通过目标跟踪得到的目标位置和速度信息，计算出目标在空间中的方位角和仰角。
2. 角度计算方法角度计算是雷达信号处理中的一个重要环节。
目标在空间中的方位角和仰角是雷达系统确定目标位置的重要参数。
下面将介绍几种常用的角度计算方法。
(1) 滤波法滤波法是一种常用的角度计算方法。
该方法通过对雷达接收到的信号进行滤波，去除干扰信号，从而实现目标信号的提取。
然后根据目标信号的时延差，计算出目标在空间中的方位角和仰角。
滤波法的优点是简单易行，但是对于强干扰的情况下，滤波法的效果不佳。
(2) 相位差法相位差法是一种利用雷达接收到的信号的相位信息进行角度计算的方法。
该方法通过计算两个接收天线之间的相位差，从而确定目标在空间中的方位角和仰角。
相位差法的优点是精度高，但是需要使用多个天线进行测量，成本较高。
(3) 多普勒频移法多普勒频移法是一种利用雷达接收到的信号的多普勒频移信息进行角度计算的方法。
该方法通过测量目标反射回来的信号的多普勒频移，从而确定目标在空间中的方位角和仰角。
多普勒频移法的优点是适用于高速运动的目标，但是对于低速运动的目标，精度较低。
(4) 高斯拟合法高斯拟合法是一种利用雷达接收到的信号的幅度信息进行角度计算的方法。
雷达信号检测流程
雷达信号检测流程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：雷达信号检测是一项重要的技术，用于检测和跟踪目标物体的位置和运动。
它在军事、安全、气象等领域都有广泛的应用。
雷达信号检测流程是指整个雷达系统中的信号检测部分的工作过程，其核心是信号处理和目标检测。
雷达信号检测流程的第一步是接收雷达发射的信号。
雷达发射器将电磁波通过天线发射出去，这些电磁波会与目标物体相互作用，一部分电磁波会被目标物体反射返回，被接收天线接收。
接收天线将接收到的电磁波信号转换成电信号，送入雷达接收机。
接收机的作用是放大和滤波接收到的信号，使之能够被后续的处理部分处理。
在放大和滤波的过程中，会去除干扰信号和杂波，只保留目标信号。
接收机将处理好的信号送入雷达信号处理部分。
雷达信号处理是整个雷达信号检测流程的核心部分，其主要任务是从接收到的信号中提取出目标的信息。
雷达信号处理包括目标检测、信号分析、信号处理和数据处理等步骤。
目标检测是指通过对接收到的信号进行分析，确定是否存在目标物体。
在雷达信号处理中，经常采用自适应滤波器、相关器及其它处理方法来提高目标检测性能。
信号分析是指对信号进行时域分析和频域分析，以分析目标的运动特性和形状特征。
信号处理是指对信号进行滤波、匹配滤波、降噪等处理，以提取目标的特征和参数。
数据处理是指对处理后的信号进行整合和分析，得出目标的位置、速度和轨迹等信息。
雷达信号检测流程的最后一步是目标跟踪。
目标跟踪是指通过对雷达目标信号的监测和分析，实时跟踪目标的位置和运动情况。
目标跟踪在雷达系统中具有重要意义，可以在一定程度上保证雷达系统的准确性和可靠性。
目标跟踪是通过对目标信号的特征提取、目标运动预测和目标轨迹跟踪等步骤来实现的。
雷达信号检测流程是一个复杂的系统工程，在实际应用中需要对雷达系统进行综合设计和优化。
通过不断地改进和提升雷达信号检测流程，可以提高雷达系统的性能和可靠性，更好地满足各种应用需求。
希望通过本文的介绍，读者能够对雷达信号检测流程有更深入的了解，为相关领域的研究和应用提供参考。
电子对抗原理_3_雷达系统结构_信号处理
FPGA #B Virtex-7
V585T -1FF1761I
EMIF INT
NOR FLASH
1Gb
DSP #A TMS320C6678
SRIO SRIO
4X
4X
HyperLink
S6
LX9
DDRIII
SDRAM
PLL
ARM
128MX64
DSP #B TMS320C6678
DDRIII SDRAM 128MX64
通信系统最常用的中频是70MHz
7
接收机噪声
雷达接收机噪声的来源主要分为两种： 内部噪声 外部噪声
内部噪声主要由接收机中的馈线、放电保护器、 高频放大器或混频器等产生。接收机内部噪声 在时间上是连续的，而振幅和相位是随机的， 通常称为“起伏噪声”。
外部噪声是由雷达天线进入接收机的各种人为 干扰、天电干扰、工业干扰、宇宙干扰和天线 热噪声等，其中以天线热噪声影响最大。
B型，距离—方位显示器，水平方向表示方位， 垂直方向表示距离
E型 ，距离—仰角显示器， P型 ，环视显示器，也称平面位置显示器
（PPI），其距离由径向距离表示， J型 ，圆周扫描的距离显示器
27
A型和A/R型
B型
器
距离-时间 窗
高度-时间 窗
目标三维 显示窗
14
5 信号处理机
雷达信号处理流程 信号处理机结构 信号处理机指标
15
5.1 雷达信号处理流程
雷达信号处理机的任务是对感兴趣的目标 信号进行检测并提取出目标参数（距离、 方位角、高低角、径向速度等）
A/D
脉冲 压缩
滤波
CFAR 处理
目标参数 提取
16
雷达接收机信号处理流程
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- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带(或某些中等带宽)的匹配滤波: 相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现( 脉冲压缩) 快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT (时宽带宽积)；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT;Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));匹配滤波器Tasklf0=10e9;% 载频tp=10e-6;% 脉冲宽度 B=10e6;% 信号带宽fs=100e6;% 采样率R0=3000;% 目标初始距离 N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).A2).*exp(-2j*pi*fO*tau);% 回波信号So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).A2);一■____31120x 10figure(7);plot(t*c/2, db(abs(So)/max(So)) )% 归一化 dBgrid on二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”通常用来处理极大带宽的LFM波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
去斜处理流程：一►风_J频谱分析|_►输出信号输入信号混频过程为回波信号在时域与参考信号的共轭相乘混频后得到一个瞬时频率和目标距离成正比的单频信号，对其进行频谱分析即可得到目标的距离像；去斜处理一般情况下可降低信号带宽；%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 去斜处理仿真程序 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clc;clear all;close all;B=10e6;% 带宽 10MHztp=10e-6;% 脉宽 10usk=B/tp;%LFM 系数fs=50e6;R0=3e3;R1=2000;R2=3500;R=5000;c=3e8;f0=60e6;N=rou nd(2*R/c*fs);fft_N=2A nextpow2(N);t=li nspace(0,2*R/c,N);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 参考信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sref=exp (2i*pi*fO*t).*exp(1i*pi*k*t.A2);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 回波信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sb0=exp(1j*pi*k*(t-2*R0/c).A2).*exp (2j *pi*f0*(t-2*R0/c));Sb1=exp(1j*pi*k*(t-2*R1/c).A2).*exp (2j *pi*f0*(t-2*R1/c));Sb2=exp(1j*pi*k*(t-2*R2/c).A 2).*exp (2j *pi*f0*(t-2*R2/c));Sb=Sb0+Sb1+Sb2;0 -10.5度幅参考信号实部11.522.5仿真时间It 参考信号虚部33.5-5X 101 1.522.5 3 度0 幅-1 00.5仿真时间/t 3.5 -5x 10100 度 50幅0 参考信号频谱-11 1.5 -2.5-2 -1.5-0.50 0.5 频率f/Hz2 2.5 7x 10%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 混频信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%SSb=Sref.*conj(Sb);% 去斜后时域信号spectrum=fft(SSb,fft_N);% 去斜后频域信号f=fs*(0:fft_N-1)/fft_N-fs/2;% 从-fs/2 至U fs/2f=f*c*tp/2/B;%瞬时频率对应的距离sf=exp(-j*pi/k*f.A 2);% 滤波器传输函数SSb=spectrum.*sf;% 从频域去距离扭曲，实现了压缩和去 RVP figure;-1回波信号1实部度0 0.51.52 2.5 33.5仿真时间t/S -5x 10度0 回波信号2实部0.5 11.5 22.5 仿真时间t/s 回波信号3实部33.5-1 x 10-5仿真时间t/s-5x 1031-1-3三个 目 标组成 的 回 波信号 的实 部2-20.511.5时 间2t/s2.533.5-5x 10SSb=fftshift(SSb);SSb 仁ifft(SSb)% 消除了距离扭曲和 RVP 的时域信号subplot(211);plot(f,db(abs(SSb)/max(SSb)))xlabel('距离 /m');grid on subplot(212); plot(f,abs(SSb)) xlabel('距离 /m');grid on二、加窗信号的截取产生了能量泄漏，而用FFT 算法计算频谱又产生了栅栏效应，在FFT 分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应可采用不同的截取函数对信号jl j丁乩 AF-H..丹KiQ 八% J 3 i'1■■"I 1-20 -40 -60-80进行截短，截短函数称为窗函数，简称窗。
理 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clc;clear all;close all;c=3e8;% 光速tau=2*R0/c;N=rou nd(2*R/c*fs);fft_N=2A nextpow2(N);t=(0:fft_N-1)/fs;s=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(j*pi*k*(t-tp/2).A2); %% 发射信号spectrum_s=fft(s,fft_N);% 参考信号频谱spectrum_s=fftshift(spectrum_s);sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*k*(t-tp/2-tau).A2).*exp(-2j*pi*fO*tau); %% 回波信号%%时域加窗sm=hammi ng(rou nd( tp*fs))'.*s(1:rou nd(tp*fs));% 参考信号加窗%%频域加窗%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%窄带加窗处f0=10e9% 载频 B=10e6;%信号带宽 tp=10e-6;%脉冲宽度fs=100e6;%采样频率k=B/tp;%LFM 系数，线性调频率 R0=3000%初始距离R=6000;%找频谱的-4dB压缩点，窗函数严格与该压缩点之间的频谱对应hammi ng仁[zeros(1855,1) ',hammi ng(387)', zeros(1854,1)'];spectrum_sm=ham min g1.*spectrum_s;%%脉压fft_ssb=ifft(fft(sb).*conj(fft(s)));fft_smsb=ifft(fft(sb).*conj(fft(sm,le ngth(sb))));fft_spsb=ifft(fft(sb).*con j(fftshift(spectrum_sm)));f/Hzx 10口湫凰点 %：009l7=y 凰点刖険 %：000£=0d neudva^=<sj%!ge09=sj 滋雲 IAId1%!dva=n snok 粵曹 %!g-eoL=d; zniAIOL 粵卑 %：9eOL=a%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ®咖皿魅¥%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%oooz 0009 0009 ooot^000£000乙000 L 009£-0017-00£-093-09 k00 k09-003-型efc=3e8; f0=60e6;% 载频N=rou nd(2*R/c*fs); fft_N=2A nextpow2(N);t=li nspace(0,2*R/c,N);f=fs*(0:fft_N-1)/fft_N-fs/2;% 从-fs/2 至U fs/2%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 参考信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sref=exp(1i*pi*u*t.A2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 回波信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sb=rectpuls(t-2*R0/c,tp).*exp(1j*pi*u*(t-2*R0/c).A2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 混频信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ssb=Sref.*conj(Sb);%%加窗% w = hammi ng(502)';% hammi ng=[zeros(749,1)', w-mi n( w),zeros(249,1)'];% hammi ng=abs(hammi ng)/max(hammi ng);hammi ng=[zeros(749,1) ',hammi ng(502) ：zeros(249,1)'];ssb0=ham min g.*ssb;spectrum_ssb0=fft(ssb0,fft_N); % 一维距离像spectrum_ssb=fft(ssb,fft_N);f=f*c*tp/2/B;%瞬时频率对应的距离%%图6plot(f,db(abs(fftshift(spectrum_ssb))/max(fftshift(spectrum_ssb))))hold onplot(f,db(abs(fftshift(spectrum_ssbO))/max(fftshift(spectrum_ssbO))),'r') hold off去斜加窗与否 对比图figure;消除了 RVP和距离扭曲的混频信号400 度 幅200-4000 -3000 -2000 -10000 1000 2000 3000 4000距离/m二、检测1、脉冲多普勒（PD 处理）多普勒效应：fd=2v/c*f0 , v 为镜像速度； 慢时间维上的采样点做FFT 可以测出目标的速度; 使用复信号：频率正负可测量目标速度的方向；clc;clear all;close all;f0=10e9% 载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;% 带宽fs=100e6;%采样频率R0=3000;%初始距离消除了 RVP 和距离扭曲的混频信号归-3000 1000 2000 3000 度 幅 化 -150 -4000-1000 距离/mJ-'1 1>7";询—1-20004000c=3e8;% 光速R=4500;%距离波门gate=R+tp*c/2;% 距离波门加脉宽对应距离N=rou nd(2*gate/c*fs);% 波门内采样点个数fft_N=2A nextpow2(N);t=0:1/fs:tp;% 信号长度echo_t=li nspace(0,2*gate/c,N);% 波门长度tau=2*R0/c;k=B/tp;%调频系数Tr=100e-6;%脉冲重复周期CPI=64;%总脉冲个数v=60;%目标速度，朝向雷达%发射信号s=exp(i*pi*k*t.A2);%回波信号for m=1:CPIsb(m,:)=rectpuls((echo_t-2*(R0-(m-1)*v*Tr)/c-tp/2)/(tp)).*exp(1i*pi*k*(echo_t-2*(R0-(m-1)*v*Tr) /c).A2-1i*pi*2*f0*rou nd(2*R0/c*fs)+1i*2*pi*(2*f0*v/c)*(m-1)*Tr)+sqrt(0.1)*(ra ndn (1,N)+1i*ra ndn( 1,N));end%脉压 fft_n=2An extpow2(le ngth(t)+N-1); fft_s=fft(s,fft_ n);for m=1:1:CPIfft_sb(m,:)=fft(sb(m,:),fft_ n); fft_ssb(m,:)=ifft(fft_sb(m,:).*conj(fft_s));z(m,:)=abs(fft_ssb(m,(1:N))); z1(m,:)=z(m,:)/max(z(m,:));z1(m,:)=20*log10(z1(m,:));[maxval,maxpo]=max(z1(m,:));end%FFTfor fm=1:Ndop(:,fm)=fft(fft_ssb(:,fm));a_dop(:,fm)=fftshift(abs(dop(:,fm))); end%求极大值对应的坐标[maxva,max_v]=max(a_dop(:,maxpo));%PD测速fd=(max_v-33)/CPI/Tr;v_pd=fd*c/2/f0 %测速范围fd_max=1/Tr/2;v_max=fd_max*c/2/f0%测速精度det_fd=1/Tr/64;det_v=det_fd*c/2/f0figure;mesh（echo_t*c/2,li nspace（-75,75,64）,a_dop）; axis tight;xlabel（'距离：m'）;ylabel（'速度：m/s'）;title（'二维距离-多普勒平面'）;二维距离-多普勒平面斗T mv_pd =60.9375 v_max =75 det_v =2.34382、形心法测距测速%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 形心法 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clc;clear all;close allf0=10e9;% 载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;% 带宽fs=100e6;%采样频率R0=3000%初始距离 c=3e8;% 光速N=4096; %此为培训期间数据，实际情况可以根据波门和信号宽度求岀Nt=(0:N-1)/fs;sn r=20;tau=2*R0/c;k=B/tp;%调频系数Tr=100e-6;%脉冲重复周期CPI=64;%总脉冲个数v=60;%目标速度，朝向雷达sigmaf=1A2/(10A(s nr/10));s=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(j*pi*k*(t-tp/2).A2);% 发射信号% figure;% plot(t,real(s))% xlabel('时间 /s');% ylabel('幅度');% title('发射信号实部');% grid on for m=1:CPItaum=2*(R0-m*Tr*v)/c;sb=rectpuls(t-taum-tp/2).*exp(j*pi*k*(t-taum-tp/2).A2).*exp(-2j*pi*fO*taum);%回波信号sb_n oise=sb+sqrt(sigmaf/2)*(ra ndn (1,N)+1i*ra ndn (1,N));% 加噪声的回波信号fft_ssb=ifft(fft(sb).*conj(fft(s)));% 脉压处理fft_ssb_s nr=ifft(fft(sb _n oise).*c on j(fft(s)));Group(m,1:N)=fft_ssb;Group_s nr(m,1:N)=fft_ssb_s nr;endfigure;imagesc(t*c/2,1:CPI,abs(fft_ssb))figure;imagesc(t*c/2,1:CPI,abs(fft_ssb_s nr))for n=1:NGroup2=fft(Group(1:CPI,n));% 纵向做 FFTGroup2_2=fftshift(abs(Group2));Group3( n,1:CPI)=Group2_2;endfor n1=1:NGroup2_snr=fft(Group_snr(1:CPI,n1));% 纵向做 FFTGroup2_2_s nr=fftshift(abs(Group2_s nr));Group3_s nr(n 1,1:CPI)=Group2_2_s nr;endfigure;mesh(abs(Group3))figure;mesh(abs(Group3_s nr))[li ne,row]=fi nd(abs(Group3)==max(max(abs(Group3))));[li ne_sn r,row_s nr]=fi nd(abs(Group3_s nr)==max(max(abs(Group3_s nr)))); Ran ge=t*c/2;PRF=1/Tr;fd=(-CPI/2:CPI/2-1)*PRF/CPI;v=fd*c/2/f0;for Ra=li ne-3:li ne+3amp=abs(Group3(Ra,row));C(Ra)=amp*Ra nge(Ra);D(Ra)=sum(amp);endsum(C)/sum(D)for V=row-3:row+3in dex=abs(Group3(li ne,V));E(V)=i ndex*v(V);F(V)=sum(i ndex);endsum(E)/sum(F)for Ra_sn r=li ne_sn r-3:l ine_sn r+3amp_s nr=abs(Group3_s nr(Ra_s nr,row_s nr));C_s nr(Ra_s nr)=amp_s nr*Ra nge(Ra_s nr);D_s nr(Ra_s nr)=sum(amp_s nr);endsum(C_s nr)/sum(D_s nr)for V_sn r=row_s nr-3:row_s nr+3in dex_s nr=abs(Group3_s nr(l ine_sn r,V_s nr));E_s nr(V_s nr)=i ndex_s nr*v(V_s nr);F_sn r(V_s nr)=sum(i ndex_s nr);endsum(E_s nr)/sum(F_s nr)结果：ans =3.0000e+003ans =60.3560ans =3.0000e+003ans =60.35333、信号检测结果：mean_ no ise =0.0010 + 0.0079ivar_ noise = 1.0123pf1 =1.0000e-003高斯白噪声取模值后的波形以及检测门限点数检测概率相对于SNR曲线987654321 率概测检0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20SNR/dB4、单脉冲测角仿真单脉冲跟踪雷达是通过比较来自两个或多个同时波束的信号获得目标角位置信息的一种雷达；目前常用的单脉冲测角方法主要有幅度和差单脉冲测角和相位和差单脉冲测角。