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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
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2020-07-21 13:14:00% 线性调频信号% clear all k=50; fs=250; n=0:1000-1; x=exp(j*pi*k(n/fs^2; subplot(221; plot(n/fs,real(x; title'线性调频信号; xlabel'时间; ylabel'振幅; % 线性调频信号频谱 % P=fft(x; subplot(222; plot(n/... -
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2021-03-24 16:49:03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=============...目录
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);
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2021-04-01 20:12:36clear; B=17e6;%带宽 T=10e-6;%脉宽 f0=2e6;%中心频率 fs=100e6;%载频 N=3000;%采样点 t=linspace(0,0.5*T,N);...% 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)))) ...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
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2019-11-04 09:17:02%% 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...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);
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