一、简介
1．雷达工作原理

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。典型的雷达系统如图1.1，它主要由发射机，天线，接收机，数据处理，定时控制，显示等设备组成。利用雷达可以获知目标的有无，目标斜距，目标角位置，目标相对速度等。现代高分辨雷达扩展了原始雷达概念，使它具有对运动目标(飞机，导弹等)和区域目标(地面等)成像和识别的能力。雷达的应用越来越广泛。







2．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（Linear Frequency Modulation）信号,接收时采用匹配滤波器（Matched Filter）压缩脉冲。

LFM信号(也称Chirp 信号)的数学表达式为：



3. LFM脉冲的匹配滤波

信号的匹配滤波器的时域脉冲响应为：






二、源代码
%%demo of LFM pulse radar
%==================================================================
function LFM_radar(T,B,Rmin,Rmax,R,RCS)
if nargin==0
    T=10e-6;                                          %pulse duration 10us
    B=30e6;                                           %chirp frequency modulation bandwidth 30MHz
    Rmin=10000;Rmax=15000;              %range bin
    R=[10500,11000,12000,12008,13000,13002];  %position of ideal point targets
    RCS=[1 1 1 1 1 1];                           %radar cross section
end
%==================================================================
%%Parameter
C=3e8;                                            %propagation speed
K=B/T;                                             %chirp slope
Rwid=Rmax-Rmin;                           %receive window in meter
Twid=2*Rwid/C;                               %receive window in second
Fs=5*B;Ts=1/Fs;                             %sampling frequency and sampling spacing
Nwid=ceil(Twid/Ts);                         %receive window in number
%==================================================================
%%Gnerate the echo      
t=linspace(2*Rmin/C,2*Rmax/C,Nwid); %receive window
                                                            %open window when t=2*Rmin/C
                                                            %close window when t=2*Rmax/C                            
M=length(R);                                        %number of targets                                        
td=ones(M,1)*t-2*R'/C*ones(1,Nwid);
Srt=RCS*(exp(j*pi*K*td.^2).*(abs(td)<T/2));%radar echo from point targets  
%%demo of chirp signal
T=10e-6;                                  %pulse duration10us
B=30e6;                                   %chirp frequency modulation bandwidth 30MHz
K=B/T;                                      %chirp slope
Fs=2*B;Ts=1/Fs;                      %sampling frequency and sampling spacing
N=T/Ts;
t=linspace(-T/2,T/2,N);
St=exp(j*pi*K*t.^2);                    %generate chirp signal

三、运行结果



四、备注
完整代码或者代写添加QQ1564658423

往期回顾>>>>>>

【信号处理】基于matlab HMM的睡眠状态检测【含Matlab源码 050期】

【信号处理】基于matlab CDR噪声和混响抑制【含Matlab源码 051期】

【信号处理】基于matlab最小二乘法解决稀疏信号恢复问题【含Matlab源码 052期】

【信号处理】基于matlab遗传算法的VST混响【含Matlab源码 080期】

【信号处理】基于matlab ICA算法信号分离【含Matlab源码 054期】

【信号处理】基于matlab GUI界面的脉搏信号之脉率存档【含Matlab源码 237期】

【信号处理】基于matlab GUI界面的虚拟信号发生器（各种波形）【含Matlab源码 271期】

【信号处理】基于matlab GUI界面信号发生器之电子琴【含Matlab源码 272期】

【信号处理】基于matlab的数字电子琴设计与实现【含Matlab源码 273期】

【雷达通信】基于matlab的雷达数字信号处理【含Matlab源码 281期】

【雷达通信】基于mtatlab距离多普勒（RD）、CS、RM算法的机载雷达成像【含Matlab源码 284期】

目录

方式1：每个频率持续一段时间

方式二：每个频率采样一个点

方式1：每个频率持续一段时间



% ==================================================
% 作者： jialf
% 时间： 2020/3/22
% 版本： V1
% =================FM线性调频仿真================
Fs = 30.72*10^6; %采样频率
period = 1000;   %每个频点的采样点数
t=1:period;      
N=20;            %频点个数
fm_i = zeros(1,N*length(t));
fm_q = zeros(1,N*length(t));
for n=1:N
   fm_i((n-1)*length(t)+1:(n-1)*length(t)+period) = cos(2*pi*t*n/period);
   fm_q((n-1)*length(t)+1:(n-1)*length(t)+period) = sin(2*pi*t*n/period);
end
plot_xy(fm_i,fm_q,0,Fs); 

方式二：每个频率采样一个点



% ==================================================
% 作者： jialf
% 时间： 2020/3/22
% 版本： V1
% =================FM线性调频仿真================
 Fs = 30.72*10^6;  %采样频率
 len = 30720;      %数据长度       
 f=0;              %频率变化间隔
 n=0;
 fm_i = zeros(1,len);
 fm_q = zeros(1,len);
 for t=0:1/Fs:(len-1)/Fs
    n=n+1;
    f=f+10;
    fm_i(n) = cos(2*pi*f*t);
    fm_q(n) = sin(2*pi*f*t);
 end
plot_xy(fm_i,fm_q,0,Fs); 

 

clear;
B=20e6;%带宽
T=10e-6;%脉宽
f0=10e6;%中心频率
fs=100e6;%采样频率
N=round( T/(1/fs));%采样点数
t=linspace(-0.5*T,0.5*T,N);%时间
K=B/T;%调频斜率
x=exp(1j*2*pi*(f0*t+K*t.^2/2));%信号
% 线性调频信号
plot(t,real(x))
ff=-fs/2:fs/N:fs/2-fs/N;
plot(ff,abs(fftshift(fft(x))))


关键的问题在于采样点数应该是计算出来的，而不是自己随便定的

clear all;

%%  LFM线性调频信号%%

fs=48e6;       %采样率：fs=1.2B此时效果最好

T=2e-6;         %脉宽：脉冲持续时间

B=40e6;         %带宽：所包含的所有的频率成分

k=B/T;          %调频斜率

n=round(Tfs);  %采样点个数，round是取整

t=linspace(-T/2,T/2,n);     %步长取点

y=exp(1jpikt.^2);        %信号

c = 3e8;

R0 = 50;    %定点

sr = exp(jpik*(t-2*R0/c).^2);		%定点回波信号
figure;

subplot(2,2,1);plot(t,real(y));        %real是实部，imag是虚部，两者偏转90°，abs是幅值

title(‘LFM信号时域’);

xlabel(‘t/s’);

ylabel(‘幅度’);
fft_y=fftshift(fft(y));     %傅里叶变换

f=linspace(-fs/2,fs/2,n);

subplot(2,2,2);plot(f,abs(fft_y));

title(‘LFM信号频谱’);

xlabel(‘f/HZ’);

ylabel(‘幅度’);
subplot(2,2,3);plot(t,real(sr));

fft_sr=fftshift(fft(sr));     %傅里叶变换

f=linspace(-fs/2,fs/2,n);

subplot(2,2,4);plot(f,abs(fft_sr));