雷达信号处理地MATLAB仿真

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1、标准文档11目录1.设计的基本骤11.1雷达信号的产生11.2噪声和杂波的产生12.信号处理系统的仿真12.1正交解调模块22.2脉冲压缩模块32.3回波积累模块32.4恒虚警处理(CFAR)模块4结论11实用文案标准文档1设计的基本骤雷达是通过发射电磁信号,再从接收信号中检测目标回波来探测目标的。再接收信号中,不但有目标回波,也会有噪声(天地噪声,接收机噪声);地面、海面和气象环境(如云雨)等散射产生的杂波信号;以及各种干扰信号(如工业干扰,广播电磁干扰和人为干扰)等。所以,雷达探测目标是在十分复杂的信号背景下进行的,雷达需要通过信号处理来检测目标,并提取目标的

2、各种信息,如距离、角度、运动速度、目标形状和性质等。目标回波信号杂波热噪声脉冲压缩脉冲压缩求模恒虚警处理视频积累A/D转换器数字下变频低通滤波器低通滤波器复本振信号至雷的达终端设备数字化正交解调IQ图3-6设计原理图2信号处理系统的仿真雷达信号处理的目的是消除不需要的信号(如杂波)及干扰,提取或加强由目标所产生的回波信号。雷达信号处理的功能有很多,不同的雷达采用的功能也有所不同,本文是对某脉冲压缩雷达的信号处理部分进行仿真。一个典型的脉冲压缩雷达的信号处理部分主要由A/D采样、正交解调、脉冲压缩、视频积累、恒虚警处理等功能组成。因此,脉冲压缩雷达信号处理的仿真模型

3、.实用文案标准文档2.1正交解调模块雷达中频信号在进行脉冲压缩之前,需要先转换成零中频的I、Q两路正交信号。中频信号可表示为:(3.2)式(3.2)中,f0为载波频率。令:(3.3)则(3.4)在仿真中,所有信号都是用离散时间序列表示的,设采样周期为T,则中频信号为fIF(rT),同样,复本振信号采样后的信号为flocal=exp(−jω0rT)(3.5)则数字化后的中频信号和复本振信号相乘解调后,通过低通滤波器后得到的基带信号fBB(r)为:(3.6)式(3.6)中,h(n)是积累长度为N的低通滤波器的脉冲响应。根据实际的应用,仅仅采用以奈奎斯特采样率进行采样的

4、话,得不到较好混频信号和滤波结果,采样频率fs一般需要中心频率的4倍以上才能获得较好的信号的实部和虚部。当采样频率为fs=4f0时,ω0T=/2,则基带信号可以简化为(3.7)使用Matlab仿真正交解调的步骤:(1)产生理想线性调频信号y。(2)产生I、Q两路本振信号。设f0为本振信号的中心频率,fs为采样频率,n为线性调频信号时间序列的长度,则I路本振信号为cos(n2f0/fs),同样,Q路本振信号sin(n2f0/fs)。当fs=4f0时,I、Q两路本信号分别为cos(n/2)和sin(nπ/2)。(3)线性调频信号y和复本振信号相乘,得到I、Q两路信号。

5、(4)I、Q两路信号通过低通滤波器,滤除高频分量,以获得最终的检波结果。Matlab实用文案标准文档提供了方便的滤波函数filter(b,a,x)。其中x为输入信号,b,a为滤波器传递函数的分子和分母的系数向量。2.2脉冲压缩模块在进行脉冲压缩处理之前,首先要获得相应的雷达发射信号的匹配滤波器。在实际工程中,对脉冲压缩的处理往往是在频域实现的,因为这样可以利用FFT算法提高计算速度,然后将雷达回波与匹配滤波器的频域响应(脉冲压缩系数)相乘,再经过IFFT变换,从而得到脉冲压缩处理的结果,而不用进行卷积处理,大大降低了运算量。因此,在进行脉冲压缩处理仿真的时候,首先

6、应当获取脉冲压缩处理的匹配滤波器或脉冲压缩系数。求线性调频信号的脉冲压缩系数比较简单,只需要将理想线性调频信号取共轭和翻转即可。使用Matlab仿真线性调频信号脉冲压缩的步骤:(1)产生理想线性调频信号y;(2)对信号正交解调,得到解调后的信号fbb=fbb_i+j*fbb_q;(3)产生理想线性调频脉冲压缩系数。这一步要首先求出正交解调后的信号fbb的匹配滤波器,然后利用离散傅里叶变换求出脉冲压缩系数;(4)产生理想回波信号(signal),对信号进行正交解调。理想回波信号是一个脉冲重复周期内雷达收到的回波信号,并假设目标为静止点目标;(5)脉冲压缩处理。首先对

7、回波信号做离散傅里叶变换,得到signal_fft,然后将signal_fft与匹配滤波器的频域响应(脉冲压缩系数)相乘,再经过离散傅里叶反变换,从而得到脉冲压缩结果。设雷达发射信号为线性调频信号,具体参数如下:脉宽10μs、中心频率10MHz、调频带宽2MHz。对雷达回波信号的采样频率为40MHz,中频进行正交下变频。2.3回波积累模块实用文案标准文档现在的雷达都是在多脉冲观测的基础上进行检测的,多个脉冲积累后可以有效地提高信噪比,从而改善雷达的检测能力。积累处理可以在包络检波前完成,称为检波前积累或者中频积累。信号在中频积累时要求信号间有严格的相位关系,也就是

8、说信号是相

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