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  • 2021-08-30 11:34:34

    雷达相干性阐释

    概念
    任意两个发射脉冲的相位是一致的。
    引申
    从一个脉冲道下一个脉冲末端的相位连续。
    如何保证
    保持任意两个连续脉冲等相位波前存在整数个波长。
    能力体现
    指雷达精确测量(提取)接收信号相位的能力。

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    在很多应用领域都需要计算两个信号的相干性,比如两个地震信号是否相关的,又或者比如设计的波形,与采集回来的波是否相同。其实最明显的,就是两束光波的相干性,双缝干涉实验会看到明亮相隔的条纹。光的相干(coherence)指的是两个光的波动(光波)在传播过程中保持着相同的的相位差,具有相同的频率,或者有完全一致的波形。这样的两束光可以在传播过程中产生稳定的干涉(interference),也就是相长干涉、相消干涉。但在现实中完美的相干光能是不存在的,通常用相干性来描述光的相干性能,包含时间相干性和空间相干性。从激光器出来的激光通常有很好的相干性。这种激光在分束后合并可以产生稳定的相干条纹。相干在物理学上还有更加普遍的意义,它代表两个波,或者波集,具有的相关性( correlation)。

     

    假如自己发出一束电磁波出去,而再接受一束电磁波返回,怎么样判断是否自己发射出去再返回的电磁波,就可以采用相干性函数来判断了。

     

    下面通过例子来演示使用matplotlib里函数cohere计算相干性,并进行可视化。首先设置随机函数的种子为固定值,以便不同人运行这个例子得到相同的结果:

    np.random.seed(20210224)

     

    接着下来就是创建两列随

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  • 基于matlab的信号频域的相干分析,希望在不同方向对大家有所帮助
  • 信号相参性(相干性)(转)

    千次阅读 2018-11-30 13:54:52
    转载地址:... ------------------------------------------------------------相参(干)信号--------------------------------------------------------------- 相...

    转载地址:http://blog.csdn.net/jonathanlin2008/article/details/4101736

    ------------------------------------------------------------相参(干)信号---------------------------------------------------------------

    相参是指脉冲之间的初始相位具有确定性(第一个脉冲的初相可能是随机的,但后序的脉冲和第一个脉冲之间的相位具有确定性,这是提取多普勒信息的基础。第一个脉冲初始相位的随机性并不影响后序的信号检测,因为检测前是要进行取模的),非相参是指脉冲之间的初始相位都是随机的,彼此不相关。

    相参和非相参是一个与硬件发展相关的一组概念。原来的脉冲产生方式是让振荡器通过一个精度不高的开关,由于开关的精度不高,微小的时延误差就会导致高频信号的初相出现大的差异,因此产生出来的脉冲信号初始相位可以看作是在[0,2*pi]之间的均匀分布,下一个脉冲也是如此。现代雷达已经完全解决了这个问题,因此都是相参体制的了,非相参雷达已经称为历史。

    当然,相参体制的雷达信号处理也可以采用非相参处理方式。在白噪声背景的信号检测中,信噪比较大时,非相参积累比相参积累损失的信噪比不多,检测性能相近,而且非相参积累实现简单。

    现在的信号产生一般采用高精度晶体振荡器加直接数字频率合成(DDS)。当然,这种信号产生方式也是有相位误差的,衡量相参性能好坏的指标好像有频率稳定度、相位噪声等,我不搞工程,说得不完整,请其他人斧正。

     

    http://bbs.matwav.com/viewthread.php?tid=709589

    -----------------------------------------------------------相参(干)积累--------------------------------------------------------------------

    雷达中相参积累的含义就是复数相加,分两种情况:对相对雷达固定的目标的回波,直接相加就可以了;对运动目标的回波,由于目标回波叠加了运动目标的相移,实现相参积累的方法一般是快速傅立叶变换(FFT),也就是对每项移相相加。

    注:目标运动相当于各个脉冲回波相位产生一个不确定的相位差,经过FFT后,频谱特征是完全一样的,差异在频谱的幅度值大小,因而可以直接累加,这就是相干积累的过程,可以累加回波功率,即提高了回波信噪比。

     

     

    下面看一下FFT:

    FFT

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  • 最近转换了研究方向,导师让我去做DOA估计,里面涉及到了一些术语,百度了很多资料,在这里进行汇总: ...相干性(Coherence):与相关性计算得到的信息非常相似,都是衡量两个变量之间的相关程度。

    最近转换了研究方向,导师让我去做DOA估计,里面涉及到了一些术语,百度了很多资料,在这里进行汇总:

    1

    相干是信号处理中,衡量确定性信号相似度的术语。 相关是概率与统计领域衡量随机变量相似度的术语

    ————————————————

    2

    相关性(Correlation):显示两相关变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中,相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。

    相关性多用于普通的数组计算和时域信号。

    相干性(Coherence):与相关性计算得到的信息非常相似,都是衡量两个变量之间的相关程度。

    相干性多用于频域计算,可以在基于频率上给出更多的信息。

    往往二者计算出的结果非常近似,其微弱的不同正是基于相干性受到频率因素的影响。

    原文链接:https://blog.csdn.net/missxy_/article/details/80840499
    ————————————————

    3

    我也理解不深,只能说个大概:
    相关就是信号之间的相似程度,例如一个单位正弦波(幅值、频率都为1)和一个单位余弦波,由于它们在0时刻是正交的,所以不相关。
    相干是包含相位信息的,还是一个单位正弦波和一个单位余弦波,它们是相干的,因为具有相同的频率(恒定的相位差)。

    The coherence of two waves follows from how well correlated the waves are as quantified by the cross-correlation function. The cross-correlation quantifies the ability to predict the value of the second wave by knowing the value of the first. As an example, consider two waves perfectly correlated for all times. At any time, if the first wave changes, the second will change in the same way. If combined they can exhibit complete constructive or destructive or in between constructive and destructive interference/superposition but constant phase difference, then it follows that they are perfectly coherent. As will be discussed below, the second wave need not be a separate entity. It could be the first wave at a different time or position. In this case, the measure of correlation is the autocorrelation function (sometimes called self-coherence).
    这段话有个观点:自相关很强,那么就差不多是相干了。因为自相关很强,那么信号变化的趋势差不多一样,则可以想象它们应该有相同的频率或恒定的相位差/位置差。
    从上面的例子也可以看出,当正弦波移动某个相位之后,和余弦波是“很相关的”,“所以相干”

    原文:http://muchong.com/html/201501/8462826.html
    ————————————————

    4

    链接:https://www.zhihu.com/question/46571581

    受邀来填坑~~~~~~~~~~~~这里其实应该有三个概念,correlation coefficient,cross-correlation coefficient 和coherencecorrelation coefficient是概率论里面的概念,用来描述两个随机变量的线性关系: 取值在-1到1之间。cross-correlation 和coherence 都是时间序列分析里的概念,用来表述两个时间序列X(t) 和 Y(t)之间的关系。寒江雪同志的回答里说“往往二者计算出的结果非常近似”我想应该指的是这两个概念。总的来说,cross-correlation 和coherence的本质都是某两个随机变量的correlation coefficient,只是cross-correlation 的输入是时域(time domain)变量;coherence的输入是频域(frequency domain)变量,准确的说coherence是频域变量correlation coefficient的平方。所以两者描述的是两个时间序列不同维度的相关关系,结果也经常会很不一样。Cross correlation coefficient 表述两个时间序列时域的相似性。Cross correlation coefficient的定义:在ARMA模型里经常出现的auto correlation其实就是时间序列对自身的cross correlation。Coherence主要是表述两个时间序列频域的相似性。Coherence的定义有点曲折:其中 是X(t) 和 Y(t)的Cross-spectral density。这个形式只是看上去和correlation有点像,当我们应用stochastic integral之后,可以得到完全类似于correlation的形式:不同的是这里的随机变量是复数,Y*是Y的共轭。coherence的取值在0到1之间。在信号处理中常用来描述input和output的线形因果关系,即output的多少比例可以用input来解释,有点像回归分析里R square。就数值而言,两者可能会完全不同。举例来说, 和 在没有白噪的时候,这两个时间序列的coherence是1,因为频域里只看power spectral的时候,两者是一样的。这两个时间序列的Cross correlation是-1,X(t)达到最大值1的时候Y(t)取最小值-1。最后附带个有白噪的例子,Coherence 基本不变的时候,Cross correlation 可以取到各种取值
    ————————————————

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信号相干性

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