脉冲压缩雷达与匹配滤波

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：----------一、雷达工作原理雷达，是英文Radar的音译，源于radiodetectionandranging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（RadarWaveform），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（LinearFrequencyModulation）信号,接收时采用匹配滤波器（MatchedFilter）压缩脉冲。LFM信号的数学表达式：（）2014-10-28乐享科技信息对抗技术其中cf为载波频率，()trectT为矩形信号：（）其中BKT是调频斜率，信号的瞬时频率为()22cTTfKtt，如图（图.典型的LFM信号（a）up-LFM(K0)（b）down-LFM(K0)）将式1改写为：（）其中（）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）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');gridon;axistight;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');gridon;axistight;（图：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()st的匹配滤波器的时域脉冲响应为：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，重写式，将式代入式得:图：LFM信号的匹配滤波如图,()st经过系统()ht得输出信号()ost，当0tT时,当0Tt时,合并和两式：式即为LFM脉冲信号经匹配滤波器得输出,它是一固定载频cf的信号。当tT时，包络近似为辛克（sinc）函数。图：匹配滤波的输出信号如图，当πBt=±π时，t=±1/B为其第一零点坐标；当πBt=±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。LFM信号的压缩前脉冲宽度T和压缩后的脉冲宽度之比通常称为压缩比D，式表明，压缩比也就是LFM信号的时宽频宽积。由,,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]);gridon;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]);gridon;set(gca,'Ytick',[,-4,0],'Xtick',[-3,-2,-1,,0,,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：图：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)=txB）。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。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）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：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：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。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（）%%脉冲压缩雷达仿真functionLFM_radar(T,B,Rmin,Rmax,R,RCS)ifnargin==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=[111111];%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/Ct2*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));axistight;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');