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  • 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=============...

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    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); 

     

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  • 根据不同的窗函数编制matlab程序产生不同的非线性调频信号 根据不同的窗函数编制matlab程序产生不同的非线性调频信号
  • 线性调频信号可以获得较大的压缩比,有着良好的距离分辨率和径向速度分辨率,作为一种常用的脉冲压缩信号,已经广泛应用于高分辨率雷达领域。  Matlab是美国MathWorks公司自20世纪80年代中期推出的数学软件,的...
  • 线性调频信号可以获得较大的压缩比,有着良好的距离分辨率和径向速度分辨率,作为一种常用的脉冲压缩信号,已经广泛应用于高分辨率雷达领域。  Matlab是美国MathWorks公司自20世纪80年代中期推出的数学软件,优秀...
  • 线性调频信号

    2015-03-28 12:34:05
    matlab线性调频信号产生算法,用于纤纤调频信号参数估计
  • 本文仿真的信号类型有:高斯白噪声、噪声调幅信号、噪声调频信号、单音信号、多音信号、扫频信号、2ASK信号、2FSK信号、BPSK信号、16QAM信号。仿真时主要针对时域波形和频谱进行展示,并对当时的代码加注释方便大家...

    背景:

      临近毕业整理毕业论文的资料时,看到了写论文时仿真的各类常见通信信号,当时每种信号的仿真的都找了挺久的,因为网上有的代码实现太复杂看不太懂,有的代码呈现的效果不太好,所以现在把这些MATLAB代码整理总结一下方便大家直接使用。本文仿真的信号类型有:高斯白噪声、噪声调幅信号、噪声调频信号、单音信号、多音信号、扫频信号、2ASK信号、2FSK信号、BPSK信号、16QAM信号。仿真时主要针对时域波形和频谱进行展示,并对当时的代码加注释方便大家理解。

    1、高斯白噪声

      在分析通信系统的抗噪声性能时,因为通信系统中常见的热噪声近似为白噪声,且热噪声的取值恰好服从高斯分布,
    所以常用高斯白噪声作为通信信道中的噪声模型。其中噪声的统计均值为 0,统计方差为1,并且高斯白噪声的幅值-频次统计直方图服从正态分布。仿真结果如图所示,图1是高斯白噪声的时域波形,图2是高斯白噪声的归一化功率,图3是高斯白噪声的统计信息和幅值用来验证高斯白噪声分布的特点,其中程序的最后两行分别计算了噪声的均值和方差验证是否均值=0方差=1,本次仿真的均值=5.3547e-4,接近于0,方差=0.9987,接近于1。

    length = 1000000;
    ff = 0:length-1;
    noise = wgn(length,1,0);%生成100000*1个高斯白噪声,功率为0dBW(分贝瓦)
    y1 = fft(noise,length);%采样点个数100000个
    p1 = y1.*conj(y1);%conj()得到相应的复共轭数,y1.*conj(y1)就是模的平方
    max_P=max(p1);%求功率的最大值
    p1 =p1/(max_P);%除以最大值把功率谱归一化
    
    subplot(2,2,1),plot(ff,noise(1:length)),axis([0 (length) -5 5]),xlabel('时间(s)'),ylabel('幅值(V)'),title('高斯白噪声波形');
    subplot(2,2,2),plot(ff,p1(1:length)),axis([0 length 0 1]);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率');title('高斯白噪声归一化功率谱');
    set(gca,'YTick',0:1:1);%设置逻辑值坐标轴为0和1,这样子就不会出现0-0.1-0.2^0.8-0.9-1的坐标,影响美观
    subplot(2,2,3),hist(noise,40);axis([ -5 5 0 110000]);xlabel('幅值(V)');ylabel('频次');title('幅值-频次直方图');
    mean_value = mean(noise)%计算噪声的均值,理论上应该是0
    variance = var(noise)%计算噪声的方差,理论上应该为1,功率为0dBW(10*log1=0)

    2、噪声调幅信号

      噪声调幅信号是是利用噪声作为调制信号,对载波信号进行AM调制,使得载波信号的振幅随基带噪声做随机变化,这里的噪声使用了上面的高斯白噪声进行调制。其中这里的上包络和下包络只是噪声信号的变形,不是噪声调幅信号真正的包络,只是为了便于理解调幅信号的本质所构造的辅助曲线。
      噪声调幅信号的公式为:J ( t ) = ( U 0 + U n ( t ) ) cos ⁡ ( w j t + φ ) , J(t)=\left(U_{0}+U_{n}(t)\right) \cos \left(w_{j} t+\varphi\right),J(t)=(U0​+Un​(t))cos(wj​t+φ),其中,U 0 U_{0}U0​是载波振幅,w j w_{j}wj​是载波角频率,U n ( t ) U_{n}(t)Un​(t)是基带噪声,φ φφ在[0,2π]内均匀分布。
      通过分析图中噪声信号和噪声调幅干扰信号的波形与功率谱,可以发现噪声调幅干扰信号具有以下特点:

      1) 噪声调幅干扰信号的功率谱由载波谱和对称旁瓣谱构成,旁瓣谱的形状与基带噪声功率谱的形状相似。

      2) 噪声调幅干扰信号的带宽为基带噪声带宽的两倍

    fj=20e6;fs=4*fj; Tr=520e-6;
    t1=0:1/fs:3*Tr-1/fs; N=length(t1);
    u=wgn(1,N,0);%生成N*1个高斯白噪声,功率为0dBW(分贝瓦)
    df1=fs/N;n=0:N/2;f=n*df1;
    wp=10e6;ws=14e6;rp=1; rs=60;
    [n1,wn1]=buttord(wp/(fs/2),ws/(fs/2),rp,rs);
    [b,a]=butter(n1,wn1);
    u1=filter(b,a,u);
    p=0.1503*mean((u1.^2));
    figure;subplot(2,2,1),plot(t1,u1),title('噪声信号波形'); axis([0,0.02e-4,-2,2]);xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(V)');
    subplot(2,2,2), j2=fft(u1);plot(f,10*log10(abs(j2(n+1)*2/N)));xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率(dBW)');axis([0,4e7,-70,0]);title( '噪声信号功率谱');
    u0=1;y=(u1+u0).*cos(2*pi*fj*t1+2);%噪声调幅信号的波形
    u2=u1+u0;%上包络的波形
    u3=-u0-u1;%下包络的波形
    subplot(2,2,3), plot(t1,y,t1,u2,t1,u3),title( '噪声调幅信号时域波形'); axis([0,0.02e-4,-2,2]);xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(V)');
    subplot(2,2,4), J=fft(y);plot(f,10*log10(abs(J(n+1))));xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率(dBW)');axis([0,4e7,-20,50]);title( '噪声调幅信号功率谱');

    uj=1;mf=2;wpp=10;
    fj=20e6;fs=8*fj;Tr=520e-6;
    t1=0:1/fs:3*Tr-1/fs;N=length(t1);
    u=wgn(1,N,0);
    wp=10e6;ws=16e6;rp=1;rs=60;
    [n1,wn1]=buttord(wp/(fs/2),ws/(fs/2),rp,rs);
    [b,a]=butter(n1,wn1);
    u1=filter(b,a,u);
    p=0.8503*mean((u1.^2)) ;
    fj=20e6;fs=8*fj;Tr=520e-6;bj=5e6;
    t1=0:1/fs:3*Tr-1/fs;N=length(t1);
    u=wgn(1,N,wpp);
    df1=fs/N;n=0:N/2;f=n*df1;
    wp=10e6;ws=14e6;rp=1;rs=60;
    [Nn,wn]=buttord(wp/(30e6/2),ws/(30e6/2),rp,rs);
    [b,a]=butter(Nn,wn);
    figure;subplot(2,2,1),plot(t1,u1),title('噪声信号波形');axis([0,2e-6,-2,2]);xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(V)');
    subplot(2,2,2),j2=fft(u1); plot(f,10*log10(abs(j2(n+1)*2/N)));xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率(dBW)');axis([0,4e7,-20,50]);title( '噪声信号功率谱');axis([0,4e7,-80,0]);
    i=1:N-1;ss=cumsum([0 u1(i)])
    ss=ss*Tr/N;
    y=uj*cos(2*pi*fj*t1+2*pi*mf*bj*ss*10);%uj=1 是输出的噪声调频信号的幅度  fj是调制信号中心频率是20M    增加调制指数*10 让波形明显
    subplot(2,2,3), plot(t1,y),title( '噪声调频信号波形'),axis([0,2e-6,-1.5,1.5]);xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(V)');
    y=uj*cos(2*pi*fj*t1+2*pi*mf*bj*ss);%uj=1 是输出的噪声调频信号的幅度  fj是调制信号中心频率是20M  
    subplot(2,2,4),J=fft(y);plot(f,10*log10(abs(J(n+1))));axis([0,4e7,-20,60]);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率(dBW)');axis([0,4e7,-20,50]);title( '噪声调频信号功率谱')

     

    Fs=20000;  %采样频率
    N=20000;    %采样点
    n=0:N-1;t=n/Fs;  %时间序列
    fc=1000;  %载波信号频率 
    f=n*Fs/N;  %频率 
    Uc=1*sin(2*fc*pi*t);     %载波信号 
    C1=fft(Uc);             %对载波信号进行傅里叶变换 
    cxf=abs(C1);           %进行傅里叶变换  
    cxf=cxf/max(cxf);%归一化
    subplot(3,1,1);plot(t,Uc);title('载波信号波形');xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(V)');title('单音干扰信号波形');axis([0 0.009 -1 1]);
    subplot(3,1,2); plot(f(1:N/2),cxf(1:N/2));title('载波信号频谱'); axis([0 2000 0 1]);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率');title('单音干扰信号归一化功率谱');
    set(gca,'YTick',0:1:1);%设置功率谱坐标轴只有0和1

     

    Fs=200000;  %采样频率
    N=200000;    %采样点
    n=0:N-1;t=n/Fs;  %时间序列
    A0=1;  %信号振幅 
    fc=1000;  %信号中间频率 
    f=n*Fs/N;  %信号步进频率
    w0=2*fc*pi; 
    step=2*pi*50;
    Uc=A0*cos(w0*t)+A0*cos((w0+step)*t)++A0*cos((w0+2*step)*t)++A0*cos((w0+3*step)*t)+A0*cos((w0-step)*t)++A0*cos((w0-2*step)*t)++A0*cos((w0-3*step)*t);%多音信号 
    C1=fft(Uc);      %对信号进行傅里叶变换 
    cxf=abs(C1);     %求绝对值
    cxf=cxf/max(cxf);%归一化
    subplot(2,1,1);plot(t,Uc);xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(V)');title('多音信号波形');axis([0 0.1 -8 8]);
    subplot(2,1,2);plot(f(1:N/2),cxf(1:N/2));title('载波信号频谱');axis([0 2000 0 1]);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率');title('多音信号归一化功率谱');
    set(gca,'YTick',0:1:1);%设置功率谱坐标轴只有0和1

    t=0:0.00001:3-0.00001;%3对应3个周期,0.00001为精度
    f0=5;%扫频起始频率
    fe=100;%扫频截止频率
    x=chirp(mod(t,1),f0,1,fe);%1代表的是单周期时间
    subplot(3,1,1);plot(t,x);title('三个周期的线性扫频信号波形');xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(V)');
    
    ft=f0+(fe-f0)*mod(t,1);
    subplot(3,1,2);plot(t,ft);title('线性扫频信号频率-时间图');xlabel('时间(s)');ylabel('频率(Hz)');
    
    t=0:0.00001:1-0.00001;%求频谱时不能对多周期的求,对1个周期进行FFT
    x=chirp(t,f0,1,fe);
    C1=fft(x);     %对载波信号进行傅里叶变换 
    cxf=abs(C1);    %求绝对值
    cxf=cxf/max(cxf);%归一化
    subplot(3,1,3);plot(cxf); axis([0 150 0 1]);title('线性扫频信号归一化频谱');xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率');

    N=10;%仿真10S的时间
    xn=[];
    x=[1 0 1 1 0 0 1 0 1 0];%每秒一个逻辑值,一共10个
    t=0.001:0.001:N;%以1ms为步进
    for i=1:N
    if x(i)==1
    xn(i*1000-999:i*1000)=ones(1,1000);
    else
    xn(i*1000-999:i*1000)=zeros(1,1000);
    end
    end
    y=cos(2*pi*3*t);%载波波形 频率为3Hz
    z=xn.*y;%载波调制
    subplot(3,1,1);plot(xn);title(' 基带信号');xlabel('时间(ms)');ylabel('逻辑值');axis([0 10000 -0.2 1.2]);
    set(gca,'YTick',-1:1:1);%设置逻辑值坐标轴只有0和1
    subplot(3,1,2);plot(y);title(' 载波波形');xlabel('时间(ms)');ylabel('幅度(V)');axis([0 10000 -1 1]);
    subplot(3,1,3);plot(z);title(' 2ASK信号');xlabel('时间(ms)');ylabel('幅度(V)');axis([0 10000 -1 1]);

     

    N=10;%仿真10S的时间
    xn=[];xn1=[];
    x=[1 0 1 1 0 0 1 0 1 0];%%每秒一个逻辑值,一共10个
    t=0.001:0.001:N;%以1ms为步进
    for i=1:N
    if x(i)==1
    xn(i*1000-999:i*1000)=ones(1,1000);%xn都置为0
    xn1(i*1000-999:i*1000)=zeros(1,1000);%xn1都置为1
    else
    xn(i*1000-999:i*1000)=zeros(1,1000);%xn都置为1
    xn1(i*1000-999:i*1000)=ones(1,1000);%xn1都置为0
    end
    end
    y=cos(2*pi*2*t);%载波波形1 频率为2Hz
    y2=cos(2*pi*6*t);%载波波形2 频率为6Hz
    F1=xn.*y; %加入载波1
    F2=xn1.*y2; %加入载波2
    e_fsk=F1+F2;%叠加
    figure(1);heigth=160;width=160;set(gcf,'Position',[0 0 width/0.277 heigth/0.277]);%前面是图片在屏幕的位置,后面是图片大小为20*20
    subplot(4,1,1);plot(xn);title(' 基带信号');xlabel('时间(ms)');ylabel('逻辑值');axis([0 10000 -0.2 1.2]);
    set(gca,'YTick',-1:1:1);%设置逻辑值坐标轴只有0和1
    subplot(4,1,2);plot(y);title(' 载波波形');xlabel('时间(ms)');ylabel('幅度(V)');axis([0 10000 -1 1]);
    subplot(4,1,3);plot(y2);title(' 2ASK信号');xlabel('时间(ms)');ylabel('幅度(V)');axis([0 10000 -1 1]);
    subplot(414);plot(e_fsk);title('2FSK信号');axis([0 10000 -1 1]);xlabel('时间(ms)');ylabel('幅度(V)');

    N=10;%仿真10S的时间
    xn=[];xn1=[];
    x=[1 0 1 1 0 0 1 0 1 0];%每秒一个逻辑值,一共10个
    t=0.001:0.001:N;%以1ms为步进
    for i=1:N
    if x(i)==1
    xn(i*1000-999:i*1000)=ones(1,1000);
    xn1(i*1000-999:i*1000)=ones(1,1000);%码元值都为1
    else
    xn(i*1000-999:i*1000)=-ones(1,1000);
    xn1(i*1000-999:i*1000)=zeros(1,1000);%码元值都为0
    end
    end
    y=sin(2*pi*1*t);%载波波形 频率为3Hz   与前面的不一样,为正弦波
    z=xn.*y;%载波调制
    subplot(3,1,1);plot(xn1);title(' 基带信号');xlabel('时间(ms)');ylabel('逻辑值');axis([0 10000 -0.2 1.2]);
    set(gca,'YTick',-1:1:1);%设置逻辑值坐标轴只有0和1
    subplot(3,1,2);plot(y);title(' 载波波形');xlabel('时间(ms)');ylabel('幅度(V)');axis([0 10000 -1 1]);
    subplot(3,1,3);plot(z);title(' 2ASK信号');xlabel('时间(ms)');ylabel('幅度(V)');axis([0 10000 -1 1]);

     

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  • 线性调频信号的脉冲压缩

    千次阅读 2020-09-23 20:55:11
    线性调频信号,最大的优点就是波形的产生比较容易,此外该信号对多普勒频移不敏感,也就是说当存在多普勒频率偏移的时候,线性调频信号仍然能够应用。但LFM信号主要缺点是信号在匹配滤波后输出信号的旁瓣较高,第一...

    线性调频信号,最大的优点就是波形的产生比较容易,此外该信号对多普勒频移不敏感,也就是说当存在多普勒频率偏移的时候,线性调频信号仍然能够应用。但LFM信号主要缺点是信号在匹配滤波后输出信号的旁瓣较高,第一旁瓣相对于主瓣为-13.2dB,无法满足实际的需要。从而发展出了加权网络技术,即在匹配滤波之后将信号通过一个加权网络来抑制旁瓣的影响。本章将重点介绍线性调频信号的脉冲压缩,并对其多普勒频率偏移的敏感性与旁瓣加权抑制技术进行研究,并通过MATLAB进行仿真分析。

    在研究线性调频信号的脉冲压缩理论之前,我们首先通过原理图来说明线性调频脉冲压缩的基本原理。

    图3.1a 输入信号的高频脉冲包络

    图3.1b 线性调频过程中载频的调频特性

    图3.1c 压缩网络的频率延迟特性

    图3.1d 压缩网络的输出脉冲包络

    由上面的分析可知,线性调频信号通过匹配滤波器后,输出压缩脉冲的包络近似与sinc函数形状。最大的旁瓣电平为主瓣电平的-13.46dB,其他旁瓣按其离主瓣的间隔x按1/x规律衰减。图3.2给出了LFM信号的实部与虚部的基带波形。

    图3.2 LFM信号仿真图(TB=300)

    在实际系统中,接收到的信号往往是中频信号,首先需要对中频信号解调,还原出图3.2所示的I,Q两路信号。本文暂不考虑这个因素,本文主要在已知两路信号的前提下对系统进行仿真分析。

    由前面的分析可知,线性调频信号通过匹配滤波器后,输出压缩脉冲的包络近似为sinc函数形状。其中最大的一对旁瓣为主瓣电平的-13.49dB,。在多目标环境中,这些旁瓣会埋没附近较小目标的主信号,引起目标丢失。图3.4的效果表面通过匹配滤波后的波形其旁瓣电平是比较大的。

    图3.4 未加权前的信号仿真图

    从仿真结果可以看到,当没有加权的时候,信号的旁瓣非常大,由图3.4第二个图可以看到,旁瓣幅度达到了主瓣的-13.4db。这会小回波的主峰可能造成严重干扰,降低雷达的性能。为了提高多目标的分辨能力,必须采用旁瓣抑制技术,即加权技术。加权技术就是对匹配滤波以后的信号进行窗操作。

        下面通过一组雷达参数,来对本章的介绍进行系统的仿真与分析,设雷达的参数指标为:

    表3.1 雷达参数指标

     

    参数

    指标

    1

    雷达发射信号参数

     

    2

    幅度

    1.0

    3

    信号波形

    线性调频信号

    4

    频带宽度

    30MHz

    5

    脉冲宽度

    10us

    6

    中心频率

    109Hz

    7

    雷达接收方式

    正交解调接收

    8

    距离门

    10Km~15Km

     

    根据前面的理论可知,线性调频后,其分辨率为:

     

    四个目标,其相互之间间隔为1Km,所以是能够分别的,其仿真结果如下所示:

    图3.11 四目标线性调频后的仿真图

    图3.12 七目标线性调频后的仿真图

    由此可见,线性调频脉冲压缩,其能够在一定范围之内对雷达信号进行分辨。当然,以上的仿真是在信号的功率相同的条件下进行的,如果接收到的信号功率不一致,如果两个目标相距比较远,系统仍然能够对系统进行分辨,但当弱信号在强信号的旁瓣范围之内,当信号的强度小于旁瓣电平的时候,强信号的旁瓣就会淹没掉弱信号的主瓣,从而无法识别信号。 图3.13的仿真将说明这个问题。

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  • 三、 基于DDS的线性调频信号产生由DDS原理可知通过控制输入的频率控制字即可控制输出的信号频率,我们可以通过控制频率控制字使DDS输出信号的频率线性变化,由此产生线性调频信号。由于在MATLAB中仿真能更清楚的...
    34cfcfed152ab8583e28fd172e9f2f06.gif大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。5d902eb36eacf79e1675060926027864.png

    国际妇女节全称“联合国妇女权益和国际和平日”,在中国又称“国际劳动妇女节”、“三八节”和“三八妇女节”。现流行称为“女神节”、“女王节”,祝广大女神、女王,节日快乐。

    大侠好,今天由“82年的程序媛”本媛给大侠带来FPGA设计之基于DDS的线性调频信号的产生,后续本媛还会继续更新产品项目开发心得,学习心得等,欢迎大家持续关注,话不多说,上货。

    一、 DDS工作原理

    DDS(Direct Digital Synthesizer)技术是一种频率合成方法,其输出频率具有分辨率高、功耗低、频率切换速度快且频率切换时输出信号的相位连续等特点。为此在数字信号处理及硬件实现中有着很重要的作用。DDS的结构主要由相位累加器、波形存储器、数模转换器和低通滤波器等四个大的结构组成,其结构框图如下:

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    其中,fclk为参考时钟,Pword为相位控制字,给定输出信号的初始相位值;Fword为频率控制字,用于控制输出信号的频率。DDS模块工作时,每来一个参考时钟,相位累加器就将频率控制字与寄存器输出的值累加,将相加后的值继续输入到寄存器中,这样构成一个循环,可以不停的对频率控制进行累加。累加的值作为地址在波形存储器中通过查找地址所对应的幅值表,就可以完成其从相位到幅值之间的转化。

    在DDS模块中,输出频率的公式为:Fout = fclk/2*Fword

    从公式可以看出,DDS输出的频率由频率控制Fword决定。当频率控制变化时,输出频率也跟着变化,从而可以实现调频信号的产生。

    二、 线性调频信号

    线性调频信号是一种频率连续线性变化的信号,是一种常用的雷达信号。在雷达系统中常用做发射信号,由于其带宽较高且包络为矩形,故在接收机端可以实现脉冲压缩得到较高的距离分辨力。线性调频信号表达式为:S(t)=Acos(2πf0 + πut^2) (0≤t≤τ);相位对 t 求导得到频率 f=f0+ut;其中:f0为起始频率,u为调频斜率,τ为脉冲宽度,B=uτ为信号的带宽。由公式可以看出,S(t)的频率随时间变化线性变化,初始值为f0,斜率为u。

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    三、 基于DDS的线性调频信号产生

    由DDS原理可知通过控制输入的频率控制字即可控制输出的信号频率,我们可以通过控制频率控制字使DDS输出信号的频率线性变化,由此产生线性调频信号。由于在MATLAB中仿真能更清楚的了解信号的频谱,故本实验采用在system generator中搭建模型的方式,仿真正确后生成IP核的加入到工程中。首先,我们需要确定线性调频信号的相关参数,即模型的输入包括采样率fs、信号的带宽B、斜率选择ratio以及初始相位frq_first等。整体模型框图如下图所示:

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    首先根据带宽及采样率通过fword_gen模块产生线性的DDS的频率控制字,并且给出初始相位和斜率选择;将计算得到的频率控制字输出给DDS,产生频率在Band带宽内线性变化的余弦信号;最后通过幅度调制模块对输出信号的振幅进行调整,得到一个chirp信号。

    DDS模块调用xilinx的IP核DDS compiler6.0,可以双击IP核进行配置其系统时钟、相位位宽、输出信号位宽等。

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    其中poff为相位控制字,pinc为频率控制字。需要注意的是,在搭建模型调用IP核时,输入的相位控制字和频率控制字均需要为小数,可以通过调用reinterpret模块,将fword_gen模块生成的频率控制字转换成小数后输入给DDS IP核。

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    最后通过在matlab环境下仿真得到的chirp信号如下图所示:分别为信号实部、虚部以及初始相位375M、带宽为500M的信号频谱图。

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    今天本媛就说到这里,后续继续和大侠一起分享,欢迎关注貌美如花的“82年的程序媛”本媛,江湖偌大,继续闯荡,加油!END后续会持续更新,带来Vivado、 ISE、Quartus II 、candence等安装相关设计教程,学习资源、项目资源、好文推荐等,希望大侠持续关注。大侠们,江湖偌大,继续闯荡,愿一切安好,有缘再见!a855bac4ebcd5363ce38711ca22c8a62.gif

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