基于MATLAB的雷达天线控制系统设计与仿真
基于Matlab的雷达系统仿真软件包设计与实现
基于Matlab的雷达系统仿真软件包设计与实现0 引言近些年来国际上相继发展了一些雷达仿真系统，而国内相控阵雷达系统和脉冲压缩雷达系统仿真软件的研究已经成为一个热点。
对于一个复杂的雷达系统，系统建模与仿真技术是雷达系统设计和研究的一个重要方向和发展趋势。
这些仿真软件系统主要是为工程设计人员服务的，具有较高的实用参考价值。
基于此，本文参考了上述雷达系统的仿真思想，利用Matlab 图形用户界面开发出一套供学生自学、教师教学的雷达系统分析辅助教学软件包。
该软件包主要立足于教学自学辅助软件，供学习者高效理解和掌握雷达系统分析的相关知识。
在各种教学实验软件中，往往只限于Matlab 的编程实现，而在贴近学习者需求和多媒体学习中尚有不足之处。
Matlab 具有非常强大的数值计算、数据分析处理等功能，然而Matlab 程序是一种解释执行程序，不用编译等预处理，导致程序运行速度较慢。
VC 具有很高的编码效率，可对操作系统和应用程序以及硬件进行直接操作。
因此，该软件包利用Matlab 和VC 混合编程，提高了代码的运行效率，发挥了两种语言的长处。
运行结果表明，该软件包具有良好的人机交互功能、较高的软件运行速率和丰富的多媒体学习方式。
1 利用VC 和Matlab 混合编程实现MEX 文件在Matlab 和VC 混合编程中，它们可分为在Matlab 中调用VC 程序和在VC 中调用Matlab 两个方面。
前者旨在弥补Matlab 程序所不能实现的软件功能或者解决Matlab 运行速度过慢的缺陷；后者一般是为了在VC 环境下调用Matlab 程序，充分利用Matlab 在矩阵计算、数据分析方面的强大优势。
在Matlab 与VC 混合编程之前，首先要对Matlab 的编译应用程序max 和编译器mbuild 进行正确的设置。
对MEX 编译器进行设置并生成配置文件即一个后缀为bat 的批处理文件，它是通过在Matlab 命令窗口输入命令：mex-setup，然后按照输出信息提示选择编译器和路径实现的。
基于Matlab_Simulink的雷达系统仿真
图 " 雷达系统设计仿真类库结构
图 ! 某多普勒雷达仿真系统
下 ，地 杂 波 很 强 ，目 标 回 波 低 于 杂 波 ，这 种 情 况 下 ，仅 仅 依 靠 幅度是不能检测出目标的。多普勒处理就是对同一个距离 单元内接收到的信号进行 FFT 变换，在频域上把目标和杂 波信号分开。从而提高目标在杂波环境下的检测性能。
# 某脉冲多普勒雷达信号处理系统的仿真
脉冲多普勒雷达中的多普勒处理是对接收到的信号进 行滤波或者谱分析。这些信号是在对应于一帧时间内从同 一个 固 定 的 距 离 单 元 接 收 到 的 信 号 。 一 般 来 说 ，雷 达 回 波 包 括 噪 声 、杂 波 和 一 个 或 多 个 目 标 信 号 。 在 雷 达 下 视 情 况
图 2 的上半部分对雷达接收到的回波进行建模，该雷达 回波信号包括目标信号与杂波，还有通道接收机噪声。如图 2 所示，仿真时先产生线性调频信号（Chirp 信号），然后在线 性调频信号中加入目标信息。目标回波信息包括目标速度、 距离和目标的起伏特性。然后通过载频模块将信号从视频 调到射频。目标 回 波 信 号 经 过 双 程 大 气 吸 收 及 双 程 距 离 衰 减，到达雷达接收机，然后经过衰减模块（仿真接收机的系统
3 仿真结果及分析
与 SPW 的基于数据流的仿真不同，Simuliik 是基于时间 流的仿真。在本仿真实验中采用变步长的 4 - 5 阶 Ruige kutta 法仿真［1］，最大步长自动调节，相对误差允许范围为 1 X 10 - 3。仿真 实 验 中 采 样 频 率 较 高，故 仿 真 时 间 较 短，约 为 10 - 4数量级。设置好各模块仿真参数，即可开始仿真。下面 给出系统中几个关键点波形并加以说明。
基于MATLAB软件的组网LPI雷达系统仿真
砒
毛
图２ ： 包含 ４ 部 雷达系统的传感器网络
．
忡 三 蚤露兰
图Ｉ ：连接 了 ３部雷达系统的传感器
・ － — 一 Ｉ
【 关 键 词 】组 网 Ｌ Ｐ Ｉ雷 达 Ｓ Ｎ Ｒ
网 络 示 意 图
１组网Ｌ Ｐ Ｉ 雷 达 系统 的定 义
近些 年 来，单 基地 雷达 在军 事 斗争 和航 空管制领域 发挥 的作用不容忽视，而且在网络 信 息 化 战 争 中进 步 巨 大 。 尽 管 如 此 ， 它 还 是 有 两个固有劣势 ：一 是其发射、接 收共站，很容 易遭 受 敌 反 辐 射 武 器 侦 察 和 攻 击 ， 二 是 在 没 有 形成组网之前 ，单部雷达 一般只能接收 自身发 射机辐射的 电磁信号 ，其信息采集率较低 。 组网 Ｌ Ｐ Ｉ 雷达 系 统 由许 多分 散的 雷达 系 ３ 仿 真 分 析 统 组 成 ， 每 个 系统 都 有 自 己 的 发射 和接 收 传 感 Ｌ Ｐ ｌ ｓ ｉ ｍＮｅ ｔ是 Ｍ Ａ ＴＬ ＡＢ 的 一 个 程 序 集 ， 器 ， 部 可 以发 射 互 不 干扰 的 雷达 信 号 以 及 同 步 可 以在 整个 作战 空 间配 置组 网 Ｌ Ｐ Ｉ 雷 达发 射 接 收、处理所 有系统发射的波形。如图 ｌ 所示。 机 ， 以评 估 组 网 Ｌ Ｐ Ｉ 雷达拓扑的 Ｓ ＮＲ 优 势 。 图 Ｉ给 出 了一个通 过 网络 连接 三 个雷达 节点 的组 网 Ｌ Ｐ Ｉ 雷 达 系统 ，其 中 当雷达 系统 ３ ． １ 作 战 场 景设 置 Ｒｌ 、Ｒ ２ 、Ｒ ３分 别 发 射 不 同 信 号 ， 其 各 自系 统 构 造 一 个 具 有 ４部 Ｌ Ｐ Ｉ 雷 达 系 统 、 一 个 的接 收机均能同步接收 、处理发射 的三种雷达 Ｃ Ｓ为 ｌ ｍ 的 飞 机 目标 的 组 网 雷 达 场 景 。组 网 信号，正是由于组网的使用使得每 个雷达 系统 Ｒ Ｐ Ｉ 雷达系统分布在 １ Ｏ ０ ０ ０ ｋ ｍ （ １ Ｏ Ｏ ｋ ｍ ｌ Ｏ Ｏ ｋ ｍ） 可 以 同 步 分 享 它 的 目标 信 息 组 网 雷 达 的使 用 Ｌ Ｐ Ｉ 雷 达 系 统 分 别 为 要求 每部雷达具有精确的空 间和时 间知识 ，以 二 维 区 间 内 ， 定 义 ４部 Ｌ Ｉ ５ ， ８ ０ ）、 雷 达 ２（ １ ５ ， ｌ ５ ）、 雷 达 ３ 及 相 干 的 工 作 时 间 和 频 率 同步 ，随 着 近 些 年 来 雷 达 １（ （ ８ ０ ． ２ ０）、雷 达 ４ （ ７ ０ ， ６ ０ ）， 飞机 目标 的 坐 大带 宽无线 网络、大容量传输线 、多通道 电子 ４ ０ ， ４ ０ ）， 由 ４部雷 达系 统组 成 的 扫描 天线 、 高速数字信号 处理技 术的发展同步， 标位 置 为 （ 传感器网络显示在 图 ２中，仿真 中用 到的每 部 组 网雷达 系统的实现 已经 成为了可能。 Ｐ Ｉ 发射机参数如表 １所示。 组 网雷 达 系统 使得 从 目标 不 同方 向散射 Ｌ 图 ３（ ａ ）显 示了没 有采 用传 感器 网络 时 回来 的能量更多，增加 了检测性能 ，提 高了系 的 ４部雷 达系统 发射 机 Ｓ ＮＲ等 高线 图，可 以 统总的Ｓ ＮＲ，进 而 也改 善 了接收 机 灵敏度 。 ＮＲ均 是独立 的，对 命令 由于 各个雷达系统是联网工作 ，当其 中的一个 看到每 部发 射机 的 Ｓ 行进 行 分 析可 以知道 在 目标 （ 节点 ５ ）处 的 雷达 节点遭 受攻击，剩余节点仍能正常工 作， Ｓ ＮＲ 为 ． ６ ８ ． ５ ６ ８ ８ ｄ Ｂ（ 取 ４部 雷 达 发 射 机 在 目 系统 的 监 视 能 力 只是 受 到 一 定程 度 的损 失 。 标处 Ｓ ＮＲ 的 最 大 值 ）。 图 ４ （ ａ ）显 示 了采 用 ２组网Ｌ Ｐ Ｉ 雷达总Ｓ Ｎ Ｒ 推算 组 网雷达 系统 后 ４部雷 达发射 机 Ｓ ＮＲ等高线 图，可 以看 到在 目标 处发射机 的总 Ｓ ＮＲ为 ｌ ６ 整个组 网系统可以看做是很 多发射 一 接收 对发射 ． 接 收机对 的总 Ｓ ＮＲ，从有 网络 一 Ｓ ＮＲ 机对的集合 ，每 一对 都是一个双基地子 系统 ， 命 令 行分 析结 果中 可 以计 算 得到 发射机 总 的 可 以提 高 系统 总 的 Ｓ ＮＲ，组 网 Ｌ Ｐ Ｉ 雷 达 总的 Ｓ ＮＲ 为 ． ６ １ ． ５ ９ ５ ８ ｄ Ｂ， 比 无 网 络 配 置 的 Ｓ ＮＲ 提 Ｓ ＮＲ等效 为每 个发射 ． 接 收机 对的 Ｓ ＮＲ的总 高了 ６ ． ９ ７ ３ ｄ Ｂ，仿真结果 充分验证 了采用组 网 和 ， 即 雷达 系统的优势。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文目录一、内容概括 (2)1. 研究背景和意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究目的和内容 (5)二、MATLAB控制系统仿真基础 (7)三、控制系统建模 (8)1. 控制系统模型概述 (10)2. MATLAB建模方法 (11)3. 系统模型的验证与校正 (12)四、控制系统性能分析 (14)1. 稳定性分析 (14)2. 响应性能分析 (16)3. 误差性能分析 (17)五、基于MATLAB控制系统的设计与应用实例分析 (19)1. 控制系统设计要求与方案选择 (20)2. 基于MATLAB的控制系统设计流程 (22)3. 实例一 (23)4. 实例二 (25)六、优化算法在控制系统中的应用及MATLAB实现 (26)1. 优化算法概述及其在控制系统中的应用价值 (28)2. 优化算法介绍及MATLAB实现方法 (29)3. 基于MATLAB的优化算法在控制系统中的实践应用案例及分析对比研究31一、内容概括本论文旨在探讨基于MATLAB控制系统的仿真与应用，通过对控制系统进行深入的理论分析和实际应用研究，提出一种有效的控制系统设计方案，并通过实验验证其正确性和有效性。
本文对控制系统的基本理论进行了详细的阐述，包括控制系统的定义、分类、性能指标以及设计方法。
我们以一个具体的控制系统为例，对其进行分析和设计。
在这个过程中，我们运用MATLAB软件作为主要的仿真工具，对控制系统的稳定性、动态响应、鲁棒性等方面进行了全面的仿真分析。
在完成理论分析和实际设计之后，我们进一步研究了基于MATLAB 的控制系统仿真方法。
通过对仿真模型的建立、仿真参数的选择以及仿真结果的分析，我们提出了一种高效的仿真策略。
我们将所设计的控制系统应用于实际场景中，通过实验数据验证了所提出方案的有效性和可行性。
本论文通过理论与实践相结合的方法，深入探讨了基于MATLAB 控制系统的仿真与应用。
基于MATLAB的雷达天线伺服系统的控制与仿真方法
基于MATLAB的雷达天线伺服系统的控制与仿真方法齐晓慧;胡永江
【期刊名称】《测试技术学报》
【年(卷),期】2002(016)0z1
【摘要】某型雷达天线伺服系统是一个高阶系统.为了更精确、更方便地了了解该系统的时域、频域性能,掌握多个参数变化对系统性能的影响,本文基于MATLAB 语言,研究了一种现代的计算机辅助分析设计方法,并比较了传统方法和现代方法的效果.
【总页数】5页(P540-544)
【作者】齐晓慧;胡永江
【作者单位】军械工程学院光学与电子工程系,石家庄,050003;军械工程学院光学与电子工程系,石家庄,050003
【正文语种】中文
【中图分类】TN95
【相关文献】
1.基于Matlab的STK雷达对抗场景建模仿真方法 [J], 徐鹏;王振华;马攀伟;王晓燕
2.基于LabVIEW和Matlab的雷达系统仿真方法 [J], 李东元;马成前
3.雷达天线控制系统频域辨识与仿真方法研究 [J], 肖强;张宏伟;韩壮志;陈相洲
4.基于Matlab的STK雷达对抗场景建模仿真方法 [J], 徐鹏;王振华;马攀伟;王晓
燕;
5.基于Matlab/Simulink的测量雷达伺服系统的仿真方法 [J], 邹丽娟
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
雷达仿真matlab课设
雷达仿真matlab课设
好的，下面为你提供雷达仿真matlab课设的相关内容：
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。
手把手教你天线设计——用MATLAB仿真天线方向图
手把手教你天线设计——用MATLAB仿真天线方向图吴正琳天线是一种变换器，它把传输线上传播的导行波，变换成在无界媒介（通常是自由空间）中传播的电磁波，或者进行相反的变换。
在无线电设备中用来发射或接收电磁波的部件。
无线电通信、广播、电视、雷达、导航、电子对抗、遥感、射电天文等工程系统，凡是利用电磁波来传递信息的，都依靠天线来进行工作。
此外，在用电磁波传送能量方面，非信号的能量辐射也需要天线。
一般天线都具有可逆性，即同一副天线既可用作发射天线，也可用作接收天线。
同一天线作为发射或接收的基本特性参数是相同的。
这就是天线的互易定理。
天线的基本单元就是单元天线。
1、单元天线对称振子是一种经典的、迄今为止使用最广泛的天线，单个半波对称振子可简单地单独立地使用或用作为抛物面天线的馈源，也可采用多个半波对称振子组成天线阵。
两臂长度相等的振子叫做对称振子。
每臂长度为四分之一波长、全长为二分之一波长的振子，称半波对称振子。
对称振子是一种经典的、迄今为止使用最广泛的天线，单个半波对称振子可简单地单独立地使用或用作为抛物面天线的馈源，也可采用多个半波对称振子组成天线阵。
两臂长度相等的振子叫做对称振子。
每臂长度为四分之一波长、全长为二分之一波长的振子，称半波对称振子。
1.1用MATLAB画半波振子天线方向图主要是说明一下以下几点：1、在Matlab中的极坐标画图的方法：polar(theta,rho,LineSpec)；theta：极坐标坐标系0-2*pirho：满足极坐标的方程LineSpec：画出线的颜色2、在方向图的过程中如果rho不用abs(f)，在polar中只能画出正值。
也就是说这时的方向图只剩下一半。
3、半波振子天线方向图归一化方程：Matlab程序：clear alllam=1000;%波长k=2*pi./lam;L=lam/4;%天线臂长theta=0:pi/100:2*pi;f1=1./(1-cos(k*L));f2=(cos(k*L*cos(theta))-cos(k*L))./sin(theta);rho=f1*f2;polar(theta,abs(rho),'b');%极坐标系画图2、线性阵列天线2.1方向图乘积定理阵中第i 个天线单元在远区产生的电场强度为：2(,)ij i i i i ie E K If r πλθϕ-=式中，i K 为第i 个天线单元辐射场强的比例常数，i r 为第i 个天线单元至观察点的距离，(,)i f θϕ为第i 个天线单元的方向图函数，i I 为第i 个天线单元的激励电流，可以表示成为：Bji i i I a e φ-∆=式中，i a 为幅度加权系数，B φ∆为等间距线阵中，相邻单元之间的馈电相位差，亦称阵内相移值。
雷达系统仿真matlab代码
雷达系统仿真m a t l a b代码(总5页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除%======================================================================== ===================%% 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));%exp (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))*Chi rp;%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))*exp (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');gridon;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
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。
(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。
基于MATLAB的智能天线及仿真
基于MATLAB的智能天线及仿真摘要随着移动通信技术的发展，与日俱增的移动用户数量和日趋丰富的移动增值服务，使无线通信的业务量迅速增加，无限电波有限的带宽远远满足不了通信业务需求的增长。
另一方面，由于移动通信系统中的同频干扰和多址干扰的影响严重，更影响了无线电波带宽的利用率。
并且无线环境的多变性和复杂性，使信号在无线传输过程中产生多径衰落和损耗。
这些因素严重地限制了移动通信系统的容量和性能。
因此为了适应通信技术的发展，迫切需要新技术的出现来解决这些问题。
这样智能天线技术就应运而生。
智能天线是近年来移动通信领域中的研究热点之一，应用智能天线技术可以很好地解决频率资源匮乏问题，可以有效地提高移动通信系统容量和服务质量。
开展智能天线技术以及其中的一些关键技术研究对于智能天线在移动通信中的应用有着重要的理论和实际意义。
论文的研究工作是在MATLAB软件平台上实现的。
首先介绍了智能天线技术的背景；其次介绍了智能天线的原理和相关概念，并对智能天线实现中的若干问题，包括:实现方式、性能度量准则、智能自适应算法等进行了分析和总结。
着重探讨了基于MATLAB的智能天线的波达方向以及波束形成，阐述了music和capon两种求来波方向估计的方法，并对这两种算法进行了计算机仿真和算法性能分析;关键字:智能天线；移动通信；自适应算法；来波方向； MUSIC算法AbstractWith development of mobile communication technology，mobile users and communication，increment service are increasing，this make wireless services increase so that bandwidth of wireless wave is unfit for development of communication，On the other hand，much serious Co-Channel Interruption and the Multiple Address interruption effect utilize rate of wireless wave’s bandwidth，so the transported signals are declined and wear down，All this has strong bad effect on the capacity and performance of question and be fit for the development of communication，so smart antenna arise Smart Antenna，which is considered to be a solution to the problem of lacking frequency, becomes a hotspot in the Mobile Communication area．With this technology, Capacity of Mobile Communication system can be increased effectively and the quality of service can be improved at the same time. To study Smart Antenna and its key technologies is important both in theory and in practice。
基于MATLAB的GPS信号的仿真研究
基于MATLAB的GPS信号的仿真研究一、本文概述随着全球定位系统（GPS）技术的广泛应用，其在导航、定位、授时等领域的重要性日益凸显。
为了更好地理解GPS信号的特性，提高GPS接收机的设计水平和性能，对GPS信号进行仿真研究显得尤为重要。
本文旨在探讨基于MATLAB的GPS信号仿真方法，分析GPS信号的特点，以及如何利用MATLAB这一强大的数值计算环境和图形化编程工具，对GPS信号进行高效、精确的仿真。
文章首先介绍了GPS系统的发展历程、基本原理和信号特性，为后续的信号仿真提供了理论基础。
随后，详细阐述了GPS信号仿真的一般流程，包括信号生成、传播模型、噪声添加等关键环节。
在此基础上，重点介绍了如何利用MATLAB编写GPS信号仿真程序，包括信号生成、传播模型建立、噪声模拟等方面的具体实现方法。
文章还通过实际案例，展示了基于MATLAB的GPS信号仿真在接收机设计、性能评估等方面的应用。
通过仿真实验，可以深入了解GPS信号在不同环境下的传播特性，为接收机算法优化和性能提升提供有力支持。
本文的研究不仅有助于加深对GPS信号特性和仿真方法的理解，也为GPS接收机的研究和开发提供了一种有效的技术手段。
通过MATLAB的仿真研究，可以更加直观地揭示GPS信号的本质规律，为实际应用提供有力指导。
二、GPS信号原理及特性全球定位系统（GPS）是一种基于卫星的无线电导航系统，它利用一组在地球轨道上运行的卫星来提供全球范围内的定位和时间服务。
每个GPS卫星都不断地向地球表面发射射频信号，这些信号被地面上的接收器接收并处理，从而确定接收器的三维位置和速度，以及精确的时间信息。
GPS卫星发射的信号是L波段的射频信号，分为两个频段：L1（142 MHz）和L2（160 MHz）。
每个频段都包含两种类型的信号：C/A码（粗捕获码）和P码（精密码）。
C/A码是对公众开放的，用于民用和商业应用，而P码则用于军事和特定的高精度应用。
雷达天线模型MATLAB与ADAMS联合仿真实验
雷达天线模型MATLAB与ADAMS联合仿真实验1.导入雷达天线机械系统模型启动ADAMS，弹出如图1所示的对话框，选择“Open an existing database”,打开保存雷达天线模型的文件夹X:\antenna_test（注：X表示盘符），单击OK按钮，在弹出的对话框中选择“”即可打开雷达天下机械系统模型，如图2所示。
图1 启动ADAMS图2 雷达天线机械系统模型（1）在轴承与天线支撑间添加固定副由于轴承（bearings）外圈与天线支撑（support_beam）是连接在一起的，所以需要在两者之间添加一个固定副。
点击图标，选择“2 Bod-1 Loc”方式，依次单击bearings与support_1，然后单击MAR71即可在轴承与支撑之间添加一个固定副（如图3），并将其名称修改为support_upper。
图3 在轴承与支撑杆之间添加固定副（2）在天线与轴承之间添加旋转副由于天线绕着轴承做回转运动，故需在天线（antenna）与轴承（bearings）之间添加一个旋转副。
单击图标，选择“2 Bod-1 Loc”方式，依次单击antenna 与bearings，然后单击MARKER_76即可在天线与轴承之间添加一个旋转副（如图4），并将其名称修改为antenna_joint。
图4在天线与轴承之间添加旋转副（3）在天线支撑与底座之间添加固定副由于底座（plate）与支撑杆（support_beam）是固连在一起的，所以需要在两者之间添加一个固定副。
点击图标，选择“2 Bod-1 Loc”方式，依次单击support_1与plate，然后单击MAR74即可在轴承与支撑杆之间添加一个固定副（如图5），并将其名称修改为support_lower。
图5 在底座与支撑杆之间添加固定副（4）在减速齿轮与地面基础框架间添加转动副因为减速齿轮（reduction_gear）安装在地面基础框架(ground)上，并在框架上做旋转运动，故需要在减速齿轮与框架间添加一个旋转副。
题目雷达天线伺服控制系统设计与校正_实用模板
课程设计说明书
课程设计说明书
2.4.2 在前向通道中接入饱和非线性环节的Simulink模型及仿真分析
课程设计说明书
由图11与图13对比可得在校正后系统的前向通道中接入饱和非线性环节后超调量轻微减小
2.4.3在前向通道中接入回环非线性环节的Simulink模型及仿真分析 由图11与图15对比可得在接入回环非线性环节后超调量增大，调整时间变大
sys=tf(num,den) nyquist(sys) 由图3分析可知Nyquist轨迹包围点(-1，j0)，故校正前 闭环系统不稳定 2.1.5未校正系统的根轨迹分析 用MATLAB进行编程，程序如下
clear;clc num=[2000 100000]
课程设计说明书
den=[1 35 350 1000 0] sys=tf(num,den) rlocus(sys) hold on grid hold on
20XX
题目:雷达天线伺服 控制系统设计与校正
汇报人：xxx
-
目录
课程设计说明书
题目:雷达天线伺服控制系统设计与校正
1PART 1
课程设计说明 书
课程设计说明书
1.课程设计简介 1.1课程设计任务 1. 使学生初步掌握控制系统数字仿真的基本方法 2. 学会利用利用MATLAB语言进行控制系统仿真和辅助设计的基本技能 1.2 课程设计内容 已知某雷达天线伺服反馈控制系统的开环传递函数为：。要求设计系统的校正装置，使系 统达到下列指标：(1)在单位斜坡信号作用下，系统的稳态误差ess≤1%(系统的速度误差 系数 Kv=100s-1；)；(2)超调量 Mp<30%，调节时间 Ts<2秒；(3)相角稳定裕度在 Pm >45°，幅值定裕度Gm>20 1.3 课程设计任务要求 1. 画出未校正系统的根轨迹图，分析系统是否稳定
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文摘要：本论文基于MATLAB控制系统仿真平台，通过对其中一控制系统的仿真分析，运用MATLAB软件实现了该控制系统的数学建模、系统仿真以及系统参数优化等功能。
首先，介绍了控制系统的基本概念和主要组成部分，并提出了仿真和优化的目标。
然后，通过MATLAB软件实现了对该控制系统的数学建模和仿真，并通过仿真结果验证了系统的控制效果。
最后，通过参数优化方法对系统的控制参数进行了优化，并进一步提高了系统的控制性能和稳定性。
关键词：MATLAB控制系统；仿真；参数优化1.引言控制系统是现代自动化技术中重要的组成部分，广泛应用于各个领域。
控制系统的性能和稳定性对于保证系统的正常运行具有重要作用。
而仿真分析和参数优化是提高控制系统性能和稳定性的重要手段。
MATLAB是一种功能强大、灵活性高的工程计算软件，被广泛应用于各个领域的仿真分析和参数优化。
2.控制系统的数学建模和仿真控制系统的数学建模是控制系统仿真的基础。
通过对控制系统的数学模型的建立，可以利用MATLAB软件进行系统的仿真分析。
本文选择了其中一控制系统作为研究对象，通过对该系统进行数学建模，得到了控制系统的状态方程和传递函数。
然后，利用MATLAB软件对该控制系统进行了仿真分析，并得到了系统的时间响应和频率响应等仿真结果。
3.控制系统参数优化控制系统参数优化是提高系统控制性能和稳定性的关键步骤。
本文采用了一种常用的参数优化方法，即遗传算法。
通过对遗传算法的原理和步骤进行介绍，对控制系统的控制参数进行了优化。
通过MATLAB软件实现了该方法，并得到了最优的系统参数。
4.结果分析与讨论通过系统的仿真和参数优化，本文得到了一组最优的系统参数，并对比了原始参数和优化参数的仿真结果。
仿真结果表明，经过参数优化后，系统的控制性能和稳定性得到了显著改善。
5.结论本文基于MATLAB控制系统仿真平台，实现了对其中一控制系统的数学建模、系统仿真以及系统参数优化等功能。
基于matlab的fmcw雷达仿真代码
基于matlab的fmcw雷达仿真代码【原创实用版】目录一、引言二、FMCW 雷达原理及仿真代码概述1.FMCW 雷达简介2.MATLAB 仿真代码的基本结构和功能三、FMCW 雷达仿真代码的实现1.雷达系统参数设计与预测性能指标2.雷达信号处理建模与仿真3.雷达高度计仿真4.FMCW 雷达系统信号处理建模仿真四、使用 MATLAB 工具箱进行 FMCW 雷达仿真1.MATLAB 工具箱的优势2.如何使用 MATLAB 工具箱进行雷达仿真五、总结与展望正文一、引言近年来，随着汽车自动驾驶技术的发展，雷达技术在汽车领域的应用越来越广泛。
其中，FMCW 雷达由于其测量精度高、抗干扰能力强等优点，成为自动驾驶汽车中常用的传感器之一。
为了提高 FMCW 雷达的性能，需要对其进行仿真研究。
本文将介绍基于 MATLAB 的 FMCW 雷达仿真代码，帮助读者了解 FMCW 雷达的原理及应用。
二、FMCW 雷达原理及仿真代码概述1.FMCW 雷达简介FMCW 雷达（Frequency Modulated Continuous Wave Radar）是一种连续波雷达，其工作原理是通过频率调制连续波信号来实现距离和速度的测量。
FMCW 雷达具有较高的测量精度和抗干扰能力，适用于各种恶劣环境。
2.MATLAB 仿真代码的基本结构和功能MATLAB 是一种广泛应用于科学计算和工程设计的软件，其具有丰富的工具箱和强大的仿真功能。
基于 MATLAB 的 FMCW 雷达仿真代码主要包括以下几个部分：（1）雷达系统参数设计：根据雷达的需求，设计雷达的发射波束形成、频率调制等参数；（2）信号处理建模：构建 FMCW 雷达信号处理模型，包括信号的产生、混频、距离和速度维 FFT 等；（3）仿真结果分析：对仿真结果进行分析，计算雷达的性能指标，如距离分辨率、速度分辨率等。
三、FMCW 雷达仿真代码的实现1.雷达系统参数设计与预测性能指标使用雷达设计器应用程序，根据需求设计 FMCW 雷达的发射波束形成、频率调制等参数。
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。
- 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。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
基于MATLAB的雷达天线控制系统设计与仿真任务书1．设计的主要任务及目标学生应通过本次毕业设计，综合运用所学过的基础理论知识，在深入了解反馈控制系统工作原理的基础上，掌握机电系统建模、分析及校正环节设计的基本过程；初步掌握运用MATLAB/Simulink相关模块进行控制系统设计与仿真的方法，为学生在毕业后从事机电控制系统设计工作打好基础。
2．设计的基本要求和内容（1）根据已有的雷达天线控制系统相关资料，对其结构特点及工作原理进行分析；（2）建立系统的数学模型，分析系统的性能指标；（3）用根轨迹法进行转速、位置控制系统设计；（4）运用MATLAB/SIMULINK对系统进行仿真计算；（5）设计GUIDE，显示设计过程和动态结果；3．主要参考文献[1]刘白燕等编,机电系统动态仿真-基于MATLAB/SIMULINK[M].北京:机械工业出版社,2005.7[2]王积伟,吴振顺等著,控制工程基础[M].北京:高等教育出版社 2001.8[3]李连升编.雷达伺服系统.北京:国防工业出版社,1983.6[4]徐昕等著.MATLAB工具箱应用指南:北京:电子工业出版社，20004．进度安排基于MATLAB的雷达天线控制系统设计与仿真摘要：伺服系统是跟踪雷达的主要组成部分，伺服系统精度直接影响到雷达的跟踪精度。
雷达伺服驱动正在由直流向交流方向发展，伺服控制系统逐渐由模拟控制系统向数字控制系统发展，先进的控制理论也被应用于伺服系统中，这些都为高性能雷达伺服控制系统的开发奠定了基础。
针对雷达天线控制系统的速度控制和位置控制要求，建立其速度控制和位置控制数学模型，通过根轨迹法，结合MATLAB软件，作出系统的根轨迹图和单位阶跃响应图及频率特性曲线，分析这两个系统的性能，并找出合适的系统参数，最后运用MATLAB 设计图形用户界面GUI，实现系统的全程仿真。
关键词：伺服系统，根轨迹，MATLAB，图形用户界面A Method Of Design And Simulation Of Radar Antenna ControlSystem Based On MATLABAbstract:Servo system is a main part of tracking radar.The accuracy in servo system directly affects the tracking precision of radar. The radar servo drive equipment is changing from DC to AC, and the servo control system is changing from analog to digital system. The advanced control theory has been applied to servo system. All these have laid the foundation for development of high-performance radar servo system.For the requirements of radar antenna control system in the control of speed and position, establishing its mathematical model of speed control and position control through the root locus method. Combining with the MATLAB software, make the root locus diagram, the unit step response of the system diagram and frequency characteristic curve.Analyse the feature of the two systems, find out the appropriate system parameters, and finally use MATLAB graphical user interface design GUI to implete the whole simulation of the system.Key words: Servo system,Root locus,MATLAB,Graphical User Interface目录1 绪论 (1)1.1 雷达天线的简介 (1)1.2 MATLAB的简介 (2)2 天线速度/位置的控制系统数学建模 (4)2.1 雷达系统工作原理 (4)2.2 天线控制系统的构成 (4)2.3 组成环节的单元 (5)2.4 系统数学模型的建立 (6)3 速度/位置控制系统的设计 (10)3.1 系统总体指标 (10)3.2 速度系统仿真 (10)3.3 位置系统仿真 (14)3.3.1 仅有位置反馈 (14)3.3.2 （位置+速度）的反馈 (16)3.3.3 方框图和特征方程 (17)3.3.4 随系数 变化的根轨迹 (18)3.3.5 用仿真法确认系统指标 (22)4 图形用户界面GUI的设计制作 (25)4.1 图形化用户界面GUI简介 (25)4.2 基于GUIDE的建立方式 (25)4.3 GUIDE常用的基本控件 (26)4.4 控件对象的描述 (27)4.5 控件对象的属性 (27)4.6 GUIDE创建的一般步骤 (28)4.6.1 GUI工具的使用 (28)4.6.2 使用用户界面开发环境的一般步骤 (30)4.6.3 基于GUI的雷达天线系统的仿真 (30)5 雷达天线控制系统的性能分析 (34)5.1 系统在有摩擦时的情况 (34)5.2 仅有位置反馈时，使用PD调节时的分析及情况 (35)结论 (37)参考文献 (38)致谢 (39)附录 (40)1 绪论1.1 雷达天线的简介雷达[5]概念形成于20世纪初。
雷达是英文radar的音译，为Radio Detection And Ranging的缩写，意为无线电检测和测距，是利用微波波段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。
天线（英语：antenna)是一种变换器，它把传输线上传播的导行波，变换成在无界媒介（通常是自由空间）中传播的电磁波，或者进行相反的变换。
在无线电设备中用来发射或接收电磁波的部件。
无线电通信、广播、电视、雷达、导航、电子对抗、遥感、射电天文等工程系统，凡是利用电磁波来传递信息的，都依靠天线来进行工作。
此外，在用电磁波传送能量方面，非信号的能量辐射也需要天线。
一般天线都具有可逆性，即同一副天线既可用作发射天线，也可用作接收天线。
同一天线作为发射或接收的基本特性参数是相同的。
这就是天线的互易定理。
雷达用来辐射和接收电磁波并决定其探测方向的设备。
雷达在发射时须把能量集中辐射到需要照射的方向；而在接收时又尽可能只接收探测方向的回波，同时分辨出目标的方位和仰角，或二者之一。
雷达测量目标位置的三个坐标（方位、仰角和距离）中，有两个坐标（方位和仰角）的测量与天线的性能直接有关。
因此，天线性能对于雷达设备比对于其他电子设备(如通信设备等)更为重要。
雷达所起的作用和眼睛和耳朵相似，当然，它不再是大自然的杰作，同时，它的信息载体是无线电波。
事实上，不论是可见光或是无线电波，在本质上是同一种东西，都是电磁波，在真空中传播的速度都是光速C，差别在于它们各自的频率和波长不同。
其原理是雷达设备的发射机通过天线把电磁波能量射向空间某一方向，处在此方向上的物体反射碰到的电磁波；雷达天线接收此反射波，送至接收设备进行处理，提取有关该物体的某些信息（目标物体至雷达的距离，距离变化率或径向速度、方位、高度等）。
测量距离实际是测量发射脉冲与回波脉冲之间的时间差，因电磁波以光速传播，据此就能换算成目标的精确距离。
测量目标方位是利用天线的尖锐方位波束测量。
测量仰角靠窄的仰角波束测量。
根据仰角和距离就能计算出目标高度。
测量速度是雷达根据自身和目标之间有相对运动产生的频率多普勒效应原理。
雷达接收到的目标回波频率与雷达发射频率不同，两者的差值称为多普勒频率。
从多普勒频率中可提取的主要信息之一是雷达与目标之间的距离变化率。
当目标与干扰杂波同时存在于雷达的同一空间分辨单元内时，雷达利用它们之间多普勒频率的不同能从干扰杂波中检测和跟踪目标。
基本应用：雷达的优点是白天黑夜均能探测远距离的目标，且不受雾、云和雨的阻挡，具有全天候、全天时的特点，并有一定的穿透能力。
因此，它不仅成为军事上必不可少的电子装备，而且广泛应用于社会经济发展(如气象预报、资源探测、环境监测等)和科学研究(天体研究、大气物理、电离层结构研究等)。
星载和机载合成孔径雷达已经成为当今遥感中十分重要的传感器。
以地面为目标的雷达可以探测地面的精确形状。
其空间分辨力可达几米到几十米，且与距离无关。
雷达在洪水监测、海冰监测、土壤湿度调查、森林资源清查、地质调查等方面显示了很好的应用潜力。
1.2 MATLAB的简介MATLAB的首创者Cleve Moler博士在数值分析，特别是在数值线性代数的领域中很有影响，他参与编写了数值分析领域一些著名的著作。
1980年前后，Moler博士在New Mexico大学讲授线性代数课程时，发现了用其他高级语言编程极为不便，便构思并开发了MATLAB(MATeix LABoratory，即矩阵实验室)，这一软件利用了当时的EISPACK（基于特征值计算的软件包）和LINPACK（线性代数软件包）量大软件包中可靠的子程序，用FORTRAN语言编写了及命令翻译，科学计算与一身的一套交互式软件系统。
现在的MATLAB已经用C语言作了完全的改写。
在MATLAB下，矩阵的运算变得异常的容易，后来的版本中又增添了丰富的图形处理功能亿多媒体功能。
这一系统逐渐完善、逐步走向成熟，形成了今天的模样。
由于MATLAB的应用范围越来越广泛，Moler博士等一批数学家与软件架组建了一个名为MathWorks的软件开发公司，专门扩展并改进MATLAB。
该公司于1992年推出了具有滑时代意义的MATLAB4.0版本，并于1993年推出了其微机版，可以配合Microsoft Window一起使用，使之应用范围越来越广。
1994年推出的4.2版本扩充了4.0版本的功能，尤其在图形界面设计方面跟提供了新的方法。