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  • 数字信号调制

    2017-09-27 20:03:41
    信号调制的相关内容,包括ASK,PSK,FSK,GMSK,QAM等调制方法
  • 介绍一种基于DDS技术的数字调制信号的实现方法。系统采用Altera公司EP2C35系列的FPGA芯片,基波频率在1kHz至70MHz内可调,实现对输入信号进行FM,FSK,AM,ASK,PSK高频调制。电路具有体积小,稳定性好,可调制信号...
  • 基于matlab平台,产生2ASK
  • 卫星通信常用调制方式的自动识别-常用卫星通信信号数字调制方式的自动识别.pdf 常用卫星通信信号数字调制方式的自动识别.pdf 很好的文献 讲解关于卫星调制方式识别的方法
  • 使用C语言的方式实现对DPSK信号调制,输入为二进制01数据输出为调制完成的DPSK基带信号
  • 基于matlab平台,产生2FSK
  • 决策树分类法识别ASK
  • 2ASK2FSK2PSK数字调制系统的Matlab实现及性能分析比较 指导教师: 班级 学号 姓名 引言数字信号有两种传输方式分别是基带传输方式和调制传输方式即带通在实际应用中因基带信号含有大量低频分量不利于传送所以必须...
  • 基于神经网络和高阶累积量的数字信号调制识别方法研究,王华奎,吴爱民,数字信号自动调制识别(AMR)基于决策论和统计模式两种方法,针对这两种方法给出两类特征参数:一类是从信号幅度、相位、频率及功�
  • 用MATLAB实现六种信号源的数字调制包括2ASK,2PSK,2FSK,4ASK,4PSK,4FSK,输入码元可自己调整,代码注释详细
  • 数字信号调制解调

    2018-12-07 15:06:59
    数字基带信号调制解调。很全面。包括了2fsk 2psk 2ask 2dpsk等的调制解调,其中波形图,频谱图。有利于新手观察,通信原理的实验观察
  • 引言数字信号有两种传输方式 分别是基带传输方式和调制传输方式 即带通 在实际应用中 因基带信号含有大量低频分量不利于传送 所以必须经过载波和 调制形成带通信号 通过数字基带信号对载波某些参量进行控制 使之...
  • 常见的数字调制方法

    2021-04-01 15:14:06
    常见的数字调制方法如: ASK ——幅移键控调制,把二进制符号0和1分别用不同的幅度来表示。 FSK ——频移键控调制,即用不同的频率来表示不同的符号。如2KHz表示0,3KHz表示1。 PSK——相移键控调制,通过二进制...

    常见的数字调制方法如:

    ASK ——幅移键控调制,把二进制符号0和1分别用不同的幅度来表示。

    FSK ——频移键控调制,即用不同的频率来表示不同的符号。如2KHz表示0,3KHz表示1。

    PSK——相移键控调制,通过二进制符号0和1来判断信号前后相位。如1时用π相位,0时用0相位。

    GFSK——高斯频移键控,在调制之前通过一个高斯低通 滤波器来限制信号的频谱宽度 。

    GMSK —— 高斯滤波最小频移键控,GSM系统所用调制技术。

    QAM——正交幅度调制

    DPSK(Differential Phase Shift Keying)——差分相移键控。指利用调制信号前后码元之间载波相对相位的变化来传递信息。

    BPSK(Binary Phase Shift Keying)——二进制相移键控。是把模拟信号转换成数据值的转换方式之一,利用偏离相位的复数波浪组合来表现信息键控移相方式。BPSK使用了基准的正弦波和相位反转的波浪,使一方为0,另一方为1,从而可以同时传送接受2值(1比特)的信息。由于最单纯的键控移相方式虽抗噪音较强但传送效率差,所以常常使用利用4个相位的QPSK和利用8个相位的8PSK

    QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)——正交相移键控,是一种四进制相位调制,它分为绝对相移和相对相移两种。由于绝对相移方式存在相位模糊问题,所以在实际中主要采用相对移相方式DQPSK。具有良好的抗噪特性和频带利用率,广泛应用 于卫星链路、数字集群等通信业务。

    MPSK(multiple phase shift keying)——多进制数字相位 , 又称多相制,是二相制的拓展延伸。

    mQAM——多电平正交调幅

    mPSK——多相相移键控

    TCM——网格编码调制

    VSB——残留边带调制

    OFDM——正交频分复用调制

    总的来说:数字调制是把数字基带信号变换为数字带通信号。

    展开全文
  • 通信信号调制方式自动识别在信号检测、威胁分析、频谱监测等领域有着重要的地位,是非合作通信关注的关键技术。针对单一累积量调制信号识别有限且识别率低等问题, 利用信号的二、四、六阶累积量特征所构造的矢量集...
  • 基于ANN 的数字通信信号调制识别 文档 内附完整matlab源代码
  • 本电路利用移频键控法,由信号源产生不同的载频频率作为两个不同频率的载频信号,即为相位不同的数字调频信号,由基带信号对不同频率的载波信号进行选择。通过proteus软件对分析过程进行仿真,清楚的展现2FSK数字频带...
  • 数字信号处理基础----信号的调制

    千次阅读 2020-09-06 20:51:44
    1. 信号调制   由于光速为波长和频率的成绩,因此当频率很低的时候,要发送电磁波的时候,需要的天线很长,当频率被调制到高频的时候,就可以将天线做短。 1.1 单音信号调制   若现在一个单音信号cosω0...

    1. 信号的调制

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      由于光速为波长和频率的成绩,因此当频率很低的时候,要发送电磁波的时候,需要的天线很长,当频率被调制到高频的时候,就可以将天线做短。

    1.1 单音信号的调制

      若现在有一个单音信号cosω0t对其乘以一个载波信号cos10ω0t,得到的时域和频域波形如下:
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      在频域上观察,单音信号有两个频率分量分别是ω0, -ω0,载波信号有两个频率分量分别是10ω0, -10ω0,根据频域卷积定理,时域相乘对应,频率的卷积,于是可以看到,相乘后得到的频谱,将单音信号的频谱分别搬移到了-10ω0, 10ω0的位置。
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    2. 信号的正交变频

      前面的调制过程中,调制到高频的信号可以发现,其频谱的带宽比原来的基带信号扩大了一倍。在实际中,需要传递的频谱其实只需要基带信号的频谱就可以了。因此可以考虑,对基带信号进行处理,提高频带利用率。
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    2.1 余弦信号的分解

      正弦信号可以分解为两个复指数信号的叠加,可以看到*exp(jω0t)*的频谱刚好对应了基带信号的正半边频谱信号。
      根据这个可以考虑使用复指数信号来替代余弦信号。
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    2.1 希尔伯特变换

      现实中物理可实现的信号都是实信号,实信号的频谱具有共轭对称性,即正负频谱的幅度相等,相位相反。如果只取信号的正频部分𝑧(t)——则𝑧(𝑡) 称为信号s(𝑡)的解析表示。
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    其中分𝐻[𝑠(𝑡) ]称为信号s(𝑡)的希尔伯特(Hilbert)变换
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      举个例子就是信号 s(t) = cosω0t,其解析表达只取信号的正频带部分,其解析表达是 z(t) = exp(jω0t) = cosω0t + jsinω0t。对应解析表达式,可以知道,其希尔伯特变换就是 sinω0t

    2.2 余弦信号的单边带调制

      根据上面介绍的希尔伯特变换,那么在处理的时候,只去信号的正频部分来进行调制,也即,消息信号用它的解析表达,载波信号也用解析表达,这样在调制得到的就只剩下一个正边带。
      但是,在实际生活中,都是处理实信号,不存在复数信号,但是由上面的解析表达的调制得到的结果是一个复指数信号,因此,此时,只需要去最终得到结果的实部,就可以得到最终调制出来的一个实际的信号信号,也即是cos11ω0t,这样,就将这个单边带信号调制到了对应的频率上。
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    2.3 余弦信号的正交调制

      在上面介绍的单边带调制的方法,用的是复指数信号 exp(j10ω0t) ,然而在实际中,并不存在复指数信号,因此想要使用复指数调制的方法,还需要想一些办法才可以。
      这时候,需要用到三角函数的和差化积公式。
      假设现在有一个信号cosω0t ,若想要将其调制到 cos11ω0t, 就可以使用三角函数的和差化积公式了。
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      上面的这种调制方式,也称为正交调制。
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      其实正交调制的I路和Q路就是复指数向量在实轴和虚轴的投影。
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    2.4 基带信号的正交调制

      对基带信号进行调制,有时候,需要进行两次变频才能调制到所需要的信号。若直接进行调制,那么得到最终得到的信号的频谱会有多个包络。
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    • 第一个变频
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    • 第二次变频
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        可以看到通过直接变频得到的频谱,其利用率很低,有在正频率方向有两个包络。若此时考虑正交调制,就会改善这种情况。
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        这样,就将信号调制到了想要的频带上,并且,信号的包络比原始要少。

    2.5 正交调制的理解

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      正交变频,表面上看,是使用三角函数的的和差化积得来的,但是换一种思路来看就可以得到不同的一种观点。
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      正交调制的过程,其实是一个用复指数信号去调制的过程,只不过,复指数最终的结果,只取了复指数信号的实部。
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      虽然现在,对基带信号进行调制后,能够减少最终得到的包络的个数,但是对于基带信号,并没有减少基带信号的带宽,依然还是一个双边带的信号。

    3. 信号的复调制

    3.1 理想情况下的信号调制

      期望中的基带信号的调制如下图,只希望传输一个信号的一个边带,但是实际中很难实现一个单边带的信号。
     &emps;理想中可以根据希尔伯特变换,得到信号的解析表达,从而得到信号的一个边带,但是在实际中,希尔伯特变换很难实现。
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    2.2 复信号的调制

      虽然希尔伯特变换很难实现,但是人为地构造一个复数信号还是能够做到的。
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      信号的这种形式,其实就跟前面的IQ信号比较类似了。
      现在考虑一个IQ信号b(t)频谱如下:
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      举个例子:两个强度不一样的复指数相加,就是这种情况。把 cosω0t,看作是I路信号,把 ***sinω0t***看作是Q路信号。
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      其实就可以把频谱为这种形似的信号看作是两个信号的叠加。现在考虑对该IQ信号进行调制。

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      可以看到,得到的结果是将该信号搬移到了对应的频率的位置。
      若现在取该信号的实部,就可以得到一个时钟中存在的信号。
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      这样就把原来的信号,调制到了想要的频率上,可以看到,使用这种方式,虽然没有改变基带信号的频带宽度,但是,原始的基带信号,是由两个信号组成的,最终得到的结果,频谱的宽度却没有改变,也就是所,用原来的带宽,承载了两个信号的信息,因此就提高了频带的利用率。

    2.3 复信号的二次变频

      对于一个复信号,想要对其进行二次变频,并且得到的结果呢,依然能用最少的带宽就可以了,可以先对这个复数信号进行一次变频,得到一个复信号。
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    然后再对该信号进行二次变频,并取其实部,就得到了最终调制出来的结果。
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    参考:


    深入浅出数字信号处理

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  • 基于深度神经网络的数字信号调制类型自动识别方法.pdf
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  • MATLAB数字信号处理(2)LFM脉冲雷达回波处理仿真

    万次阅读 多人点赞 2019-03-13 15:41:24
    线性调频(LFM)信号是应用广泛的一种波形,主要优点是脉冲压缩的形状和信噪比对多普勒频移不敏感,即在目标速度未知的情况下,用匹配滤波器仍可以实现回波信号的脉冲压缩,这将大大有利于雷达对目标的探测和信号...

    将上学期的“气象雷达原理与系统”课程报告放到blog上。


    摘要

    线性调频(LFM)信号是应用广泛的一种波形,主要优点是脉冲压缩的形状和信噪比对多普勒频移不敏感,即在目标速度未知的情况下,用匹配滤波器仍可以实现回波信号的脉冲压缩,这将大大有利于雷达对目标的探测和信号处理效率的提高。本设计实现了对线性调频(LFM)脉冲压缩雷达的工作原理仿真,在MATLAB 平台中模拟一个叠加的线性调频回波信号,对该信号分别进行采样解调、滤波抽取、脉冲压缩,提取出其中包含的测量物体的距离信息,实验效果良好。


    Abstract

    The linear frequency modulation (LFM) signal is a widely used waveform. The main advantage is that the shape and signal-to-noise ratio of pulse compression are not sensitive to Doppler shift. That is, if the target speed is unknown, the matched filter is still used. Pulse compression of the echo signal can be achieved, which will greatly benefit the radar’s detection of the target and the improvement of signal processing efficiency. This design realizes the simulation of the working principle of linear frequency modulation (LFM) pulse compression radar. In the MATLAB platform, a superimposed chirp echo signal is simulated, and the signal is sampled, demodulated, filtered and compressed, and the distance information of the measured object is extracted. The experimental results are good.


    1、引言

    1.1 作用距离和距离分辨力

    作用距离和距离分辨力是雷达最重要的两个技术指标。作用距离取决于发射信号的能量,发射信号的能量又与发射脉冲的功率和发射时间(即脉冲宽度)成正比。前者受发射管峰值功率和传输线功率损耗等的限制,成本高且调节范围有限。因此,在发射机峰值功率受限的情况下,只能通过增加脉冲宽度的方法来增加信号能量以增大雷达的作用距离。

    雷达的距离分辨力取决于发射信号带宽,带宽越大,距离分辨力越好。传统脉冲雷达发射的是单频信号,脉冲宽度越窄,信号带宽就越宽,距离分辨率就越好。然而发射窄脉冲必然导致平均功率下降,进而减小雷达的作用距离。因此,传统的脉冲雷达中,增大作用距离和提高雷达的分辨力之间存在矛盾。

    为了兼顾雷达的作用距离和距离分辨力,发射信号应同时具备大时宽和大带宽的特点,为此,研究人员利用复杂波形来替代传统的单频脉冲信号。在发射端调制信号的频率或相位以增大信号的带宽,并发射大时宽的信号以保证作用距离。在接收端通过匹配滤波器,将接收到的宽脉冲信号进行脉冲压缩得到窄脉冲信号,提高距离分辨率,从而兼顾了作用距离和距离分辨力。这是雷达隐蔽、抗干扰、区分多目标的重要手段。研究最早且应用最广泛的复杂波形便是线性调频信号。

    1.2 线性调频信号

    雷达波形设计中,采用线性调频信号的优势在于信号产生方便,同时当目标回波存在多普勒频移时脉压结果变化较小,缺点是经过脉压处理后副瓣较高,固定为13.6dB,虽然可以通过加窗的方法对其进行抑制,但同时对信号的其他特性也会带来损失,另外在时宽带宽积小于20时,主瓣副瓣比会变小,导致性能恶化。

    线性调频信号的产生方法在早期雷达中使用的是通过全通移相网络、压控振荡器或色散延迟线的方法,后来采用声表面波器件通过模拟手段形成。而新一代雷达一般则使用DDS技术直接合成。脉冲压缩处理方法在现代雷达中一般采用数字方式进行。有两类方式,一类是在频域上进行处理,将零中频回波信号进行快速傅里叶变换然后与发射信号的频谱相乘,然后再进行逆傅里叶变换得出结果;另一类是时域处理法,将零中频信号与回波信号进行卷积直接得出结果。

    早期,由于FPGA硬件水平较低,无法进行大量的乘法并行运算,所以主要使用DSP以第一类方法为主。目前随着FPGA的设计制造工艺水平逐步提高,使用FPGA来实现各种雷达信号处理算法乃至整个雷达信号处理系统成为了一种数字信号处理的发展趋势。
    本文设计实现了对线性调频(LFM)脉冲压缩雷达的工作原理仿真,在MATLAB 平台中模拟一个叠加的线性调频回波信号,对该信号分别进行采样解调、滤波抽取、脉冲压缩,提取出其中包含的测量物体的距离信息。


    2、原理分析

    2.1 LFM 脉冲雷达原理分析

    雷达是利用无线电波来检测目标并测定目标的有无、目标斜距、目标角位置、目标相对速度等的装置。雷达发射机的任务是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。

    假设目标与雷达的相对距离为 R,雷达发射信号s(t) ,传播速度为光速C ,则经过时间R/C后电磁波到达目标,照射到目标上的电磁波可写成:s(t-R/C)。电磁波与目标相互作用,一部分电磁波被目标散射,被反射的电磁波为σ·s(t-R/C),其中σ为目标的雷达散射截面(RCS)。再经过时间R/C后,被雷达接收天线接收的信号为σ·s(t-2 R/C)。
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    图 2.1 雷达等效于 LTI 系统

    如果将雷达天线和目标看作一个系统,便得到如图 2.1 的等效,而且这是一个 LTI(线性时不变)系统。

    等效 LTI 系统的冲激响应可写成:

    █(h(t)=∑_(i=1)^M▒σ_i  δ(t-τ_i )#(2.1) )
    M 表示目标的个数,σ_i是目标散射特性,τ_i是光速在雷达与目标之间往返一次的时间:
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    式中, Ri 为第 i 个目标与雷达的相对距离。雷达发射信号 s(t) 经过该 LTI 系统,得输出信号(即雷达的回波信号)sr (t) :
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    从雷达回波信号sr (t)提取出表征目标特性的τ_i(表征相对距离)的常用方法如图2.2所示。
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    图 2.2 雷达回波信号处理

    以上便是线性调频(LFM)脉冲压缩雷达的工作原理。

    2.2数字下变频原理分析

    本设计中可以选用降低采样率来实现数字下变频的目的,原理如图2.3所示。
    在这里插入图片描述

    图 2.3 降低采样率实现数字下变频

    如果原信号采样率为f,则经过n点重采样处理后,采样频率变为f/n。

    2.3脉冲压缩原理分析

    脉冲压缩相当于让 sr(t) 通过雷达发射信号s(t)的匹配滤波器。s(t)的匹配滤波器hr (t)为:
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    于是进行滤波处理有:
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    对上式进行傅立叶变换:
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    如果选取合适的s(t),使它的幅频特性|S(jω)|为常数,那么2.6式可写为:
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    其傅立叶反变换为:
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    so (t)中包含目标的特征信息τi和σi。从so(t)中可以得到目标的个数M和每个目标相对雷达的距离:
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    实现脉冲压缩的方式有两种,一种是直接在时域卷积(滤波)法,另一种是在频域中进行处理,如图 2.4 所示。
    在这里插入图片描述

    图 2.4 频域脉冲压缩处理

    3、详细设计

    3.1 线性调频信号回波产生模块

    表3.1 关键系统参数
    参数含义
    f调频信号基础频率 10MHz
    fs采样频率 100MHz
    ts采样周期 1/fs
    B调频范围 10MHz
    T脉冲宽度 10μs
    c信号传播速度 3×108m/s
    PRT脉冲周期 500μs

    本系统中使用到的关键系统参数如表3.1所示。基于上述参数,本系统中使用的线性调频信号为:
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    本系统假设该线性调频信号检测到三个目标,距离分别为 10km,30km和31km。本模块使用到的主要信号如表3.2所示。

    表 3.2 回波信号生成模块信号
    信号含义
    y基础线性调频信号
    y110km 处的回波信号
    y230km 处的回波信号
    y331km 处的回波信号
    xt叠加后的回波信号

    线性调频信号回波产生模块的程序设计流程图如图3.1所示。
    在这里插入图片描述

    图3.1 LFM信号回波产生模块程序流程图

    程序设计时先计算出三个距离所对应的传播时间,然后根据时间计算出其对应的序列长度,建立三个子信号分别作为三个距离上的回波信号。之后再设计一个 10μs 的 LFM 信号。每一个回波信号由传播时间、10μs的LFM信号、补零三部分组成,总时长为 PRT。最后将三个回波信号叠加起来。

    3.2 回波信号采样解调模块

    该模块使用一个基础频率的信号进行解调:
    在这里插入图片描述
    本模块使用到的主要信号如表3.3所示。

    表3.3 回波信号采样解调模块信号
    信号含义
    xtLFM 叠加的回波信号
    yf相干载波信号
    xrt解调后的信号

    相干解调的过程只需要让 xt 和 yf 相乘即可,相乘结果即为解调出来的雷达信号。

    3.3 滤波抽取模块

    解调后的信号xrt中包含有两信号相乘的和频信号和差频信号,本模块滤除掉和频信号分量,之后对滤波后的信号重采样,以降低采样率达到数字下变频的目的。本模块使用到的主要信号如表 3.4 所示。

    表3.4 滤波抽取模块信号
    信号含义
    xrt解调后的信号
    firxrt滤波后的信号
    xrtdown数字下变频处理后的信号

    滤波抽取模块的程序设计流程图如图3.2所示。
    在这里插入图片描述

    图 3.2 滤波抽取模块程序流程图

    由于回波信号为10-20MHz,与10MHz的相干信号相乘,结果频谱应该包含 0-10MHz和20-30MHz两个频段,因此使用fdatool设计一个低通滤波器滤除掉20~30MHz的信号。滤波器通带频率15MHz,阻带频率18MHz,通带衰减1dB,阻带衰减1dB,将系数导出到工作空间供滤波处理调用。

    对滤波后的信号使用downsample函数进行4位的抽取,则抽取后的信号采样频率变为100Mhz/4=25MHz。

    3.4 脉冲压缩模块

    表3.5 脉冲压缩模块信号
    信号含义
    xrtdown数字下变频处理后的信号
    hdt匹配滤波信号
    out脉冲压缩处理后的信号

    脉冲压缩模块让下变频后的回波信号通过发射信号的匹配滤波器,提取出每个目标回波的距离信息。脉冲压缩有时域法和频域法两种。本模块使用到的主要信号如表3.5所示。匹配滤波信号hdt如公式3.3所示。
    在这里插入图片描述
    匹配滤波信号中的f0为0Hz。时域法进行脉冲压缩使用hdt与xrtdown直接进行卷积即可。频域法进行脉冲压缩按照图2.4中的原理框图处理。


    4、仿真分析

    4.1 回波产生模块仿真分析

    绘制出雷达回波信号的时域图与频域图,结果如图4.1所示。
    在这里插入图片描述

    图 4.1 雷达回波信号时域与频域

    时域中可以看到在10km、30km、31km处看到三个脉冲波形,其中在30km和 31km的交界处发生了信号叠加。频域中信号的频率范围在10MHz至20MHz间线性分布,符合预期设定。

    4.2 采样解调模块仿真分析

    在这里插入图片描述

    图 4.2 解调后信号时域图和频域图

    绘制出解调,即相乘后的信号时域和频域图,如图4.2所示。时域中可以仍然保留了10km、30km、31km处的三个脉冲波形信息。由于回波信号为10~20MHz,与10MHz的相干信号相乘,结果频谱应该包含0-10MHz和20-30MHz两个频段,因此该模块设计符合预期设定。

    4.3 滤波抽取模块仿真分析

    绘制对解调信号滤波后的信号频域如图4.3所示。
    在这里插入图片描述

    图 4.3 解调信号滤波后频域图

    经过低通滤波后,解调信号中的 20~30MHz 频段被滤除,只留下 0~10MHz频段信号。对该信号抽取后绘制频域如图4.4所示。
    在这里插入图片描述

    图4.4 抽取后信号频域图

    抽取后信号仍保留了0~10MHz的信号信息,但采样频率由100MHz降至25MHz,图4.3中最大频率为100MHz/2=50MHz,图4.4中最大频率为25MHz/2=12.5MHz,表明该模块设计符合预期设定。

    4.4 脉冲压缩模块仿真分析

    脉冲压缩处理后绘制信号的时域图如图4.5所示。
    在这里插入图片描述

    图 4.5 脉冲压缩后信号时域图

    原来每个距离的回波信号脉宽为10μs,经过脉冲压缩后,每个脉冲变为10μs/100=0.1μs。从图4.5中可以清楚的看到在10km、30km、31km处各有一个很窄的脉冲。脉冲压缩处理的能力也决定了雷达信号处理系统的距离分辨力大小, 压缩后脉冲越窄,距离分辨力越大。


    5、结束语

    本设计实现了对线性调频( LFM)脉冲压缩雷达的工作原理仿真,在MATLAB 平台中模拟一个叠加的线性调频回波信号,对该信号分别进行采样解调、滤波抽取、脉冲压缩,提取出其中包含的测量物体的距离信息,实验效果良好。

    脉冲压缩的原理就是使用一个发射信号与接收回波进行相关,可以将较宽的回波信号“压缩”成很窄的信号。压缩后的脉冲宽度决定了可以分辨的最小距离。例如两个目标的回波信号重叠在一起,在回波信号中无法直接分辨出两个目标的位置,未进行脉冲压缩的雷达距离分辨力 ΔR=(cτ)/2=c/(2B)。这种体制的雷达要提高距离分辨率必须减小脉冲宽度,脉宽减少会降低平均发射功率,使用线性调频信号进行脉冲压缩可以实现提高距离分辨率而保持平均发射功率。脉冲压缩后的距离分辨力 ΔR=(cτ’)/2<<(cτ)/2。


    MATLAB代码如下(fir.mat放不上来,按照文中参数使用FDATOOL工具设计导出即可):

    % written by 刘奇
    
    clc;
    clear;
    close all;
    
    f = 10000000;         %10MHz
    fs = 100e6;
    ts = 1 / fs;
    B = 10^7;
    T = 10^(-5);
    u = B / T;
    c = 3e8;
    PRT = 500e-6;
    
    
    r1 = 10000;   tao1 = 2*r1/c;  n1 = round(tao1 / ts);
    r2 = 30000;  tao2 = 2*r2/c;  n2 = round(tao2 / ts);
    r3 = 31000;  tao3 = 2*r3/c;  n3 = round(tao3 / ts);
    NN = PRT / ts;
    
    t1 = 0 : ts : T-ts;
    y = sin(2*pi*(f*t1+0.5*u*t1.^2));
    N = length(y);
    
    
    y1 = [zeros(1, n1), y, zeros(1, NN-n1-N)];
    y2 = [zeros(1, n2), y, zeros(1, NN-n2-N)];
    y3 = [zeros(1, n3), y, zeros(1, NN-n3-N)];
    xt = y1+y2+y3;
    figure;
    subplot(2, 1, 1);
    plot((0:length(xt)-1)*ts*c/2/1000, xt);
    xlabel('距离/km');
    xtfft = abs(fft(xt, 50000));
    subplot(2, 1, 2);
    fx=(0:length(xt)/2-1)*fs/length(xt);
    plot(fx/1e6, xtfft(1:length(xt)/2));
    xlabel('频率/MHz');
    
    % 对回波信号采样
    fs1 = 100e6;
    ts1 = 1/fs1;
    t2 = 0 : ts1 : (length(xt)-1)*ts1;
    xrt = xt .* sin(2*pi*f*t2);
    
    fx1=(0:length(xt)/2-1)*fs1/length(xt);
    figure;
    subplot(2, 1, 1);
    plot((0:length(xt)-1)*ts*c/2/1000, xrt);
    xlabel('距离/km');
    xrtfft = abs(fft(xrt, 50000));
    subplot(2, 1, 2);
    fx1=(0:length(xrt)/2-1)*fs1/length(xrt);
    plot(fx1/1e6, xrtfft(1:length(xrt)/2));
    xlabel('频率/MHz');
    
    load fir.mat
    firxrt = filter(Num, 1,  xrt);
    firfft = abs(fft(firxrt, 50000));
    figure;
    plot(fx1/1e6, firfft(1:length(firxrt)/2));
    xlabel('频率/MHz');
    xrtdown = downsample(firxrt, 4);
     value0=abs(fft(xrtdown));%FFT分析
    figure;
    fx1=(0:length(xrtdown)/2-1)*(fs1/4)/length(xrtdown);
    %plot((fx1(1:length(value0)))/1e6, value0);
    plot( fx1/1e6, value0(1:length(fx1)));
    xlabel('频率/MHz');
    
    T = 10^(-5);
    u = B / T;
    c = 3e8;
    fs = 25e6;
    ts = 1 / fs;
    t1 = 0 : ts : T-ts;
    hdt = sin(2*pi*(0*t1+0.5*u*t1.^2));
    figure;
    plot(hdt);
    
    replica = xrtdown;
    y = fliplr(hdt);
    % out = conv(replica, y);
    replica1= [replica,zeros(1,16384-length(replica))];
    y1 = [hdt,zeros(1,16384-length(hdt))];
    
    rfft = fft(replica1);
    yfft = fft(y1);
    out = abs(ifft((rfft.*conj(yfft))));
    figure;
    t = (0:length(xrtdown)-1)*ts*c/2/1000;
    plot(t, out(1:length(t)));
    xlabel('距离/km');
    
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