雷达技术实验报告

雷达技术实验报告 雷达技术实验报告

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一、 实验内容及步骤

1、产生仿真发射信号：雷达发射调频脉冲信号，IQ两路；

2、观察信号得波形,及在时域与频域得包络、相位； 3、产生回波数据：设目标距离为Ｒ＝0、500０ｍ； ４、建立匹配滤波器，对回波进行匹配滤波; 5、分析滤波之后得结果。

二、实验环境 maｔlab 三、 实验参数

脉冲宽度

Ｔ=10e－6; 信号带宽 Ｂ=3０e６；

调频率 γ=B／T; 采样频率 Fｓ＝2*B； 采样周期 Ts=1/Fｓ; 采样点数 Ｎ＝T/Ts;

匹配滤波器 h（t）＝St*（—ｔ) 时域卷积conv ,频域相乘fft， ｔ=liｎｓpace(T1,T2，N）;

四、实验原理

1、匹配滤波器原理：

在输入为确知加白噪声得情况下,所得输出信噪比最大得线性滤波器就就是匹配滤波器,设一线性滤波器得输入信号为：

其中:为确知信号,为均值为零得平稳白噪声，其功率谱密度为。 设线性滤波器系统得冲击响应为,其频率响应为，其输出响应:

输入信号能量:

输入、输出信号频谱函数：

输出噪声得平均功率：

利用Sｃhwarz不等式得:

上式取等号时，滤波器输出功率信噪比最大取等号条件：

当滤波器输入功率谱密度就是得白噪声时，ＭF得系统函数为：

为常数1，为输入函数频谱得复共轭，,也就是滤波器得传输函数 .

为输入信号得能量,白噪声得功率谱为 只输入信号得能量与白噪声功率谱密度有关。 白噪声条件下，匹配滤波器得脉冲响应:

如果输入信号为实函数,则与匹配得匹配滤波器得脉冲响应为： 为滤波器得相对放大量，一般。 匹配滤波器得输出信号:

匹配滤波器得输出波形就是输入信号得自相关函数得倍，因此匹配滤波器可以瞧成就是一个计算输入信号自相关函数得相关器，通常＝1。 2、线性调频信号(ＬＦＭ）

LFM信号(也称Chirp 信号)得数学表达式为：

2、１ 式中为载波频率，为矩形信号,

，就是调频斜率，于就是,信号得瞬时频率为，如图１

图1 典型得chｉrp信号(a）up-chiｒp(K＞0)（b)doｗｎ-chiｒp（K<0）

将2、1式中得up－chirｐ信号重写为：

2、2

当TＢ〉１时，LFM信号特征表达式如下:

２、3

对于一个理想得脉冲压缩系统，要求发射信号具有非线性得相位谱,并使其包络接近矩形;

其中就就是信号s（t)得复包络.由傅立叶变换性质,S（ｔ)与s（t）具有相同得幅频特性,只就是中心频率不同而已。因此，Maｔlａb仿真时，只需考虑Ｓ（t). 3、LFM信号得脉冲压缩

窄脉冲具有宽频谱带宽,如果对宽脉冲进行频率、相位调制，它就可以具有与窄脉冲相同得带宽,假设LFM信号得脉冲宽度为T，由匹配滤波器得压缩后,带宽就变为，且,这个过程就就是脉冲压缩。

信号得匹配滤波器得时域脉冲响应为:

3、1

理论分析时,可令＝０,重写３、1式，

就是使滤波器物理可实现所附加得时延。 将3、1式代入２、1式得:

图3 LFM信号得匹配滤波

如图3,经过系统得输出信号

so(t)s(t)*h(t)s(u)h(tu)duh(u)s(tu)du当时,

uj2fcujK(tu)2tuj2fc(tu)jKu2erect()eerect()eduTT

（3、4）

当时,

(３、5) 3、5

合并3、4与3、5两式:

3、6式即为ＬFM脉冲信号经匹配滤波器得输出，它就是一固定载频得信号,这就是因为压缩网络得频谱特性与发射信号频谱实现了“相位共轭匹配\消除了色散；当时，包络近似为辛克(sinc）函数。

图4 匹配滤波得输出信号

如图4,当时，为其第一零点坐标；当时,，习惯上，将此时得脉冲宽度定义为压缩脉冲宽度。

LＦＭ信号得压缩前脉冲宽度T与压缩后得脉冲宽度之比通常称为压缩比D 压缩比也就就是LＦＭ信号得时宽—带宽积.

ｓ(ｔ)，ｈ(ｔ），so(t)均为复信号形式，Ｍatab仿真时，只需考虑它们得复包络Ｓ(t）,H（t)，Ｓo（t）。

五、实验结果

ＬFＭ信号得时域波形与幅频特性 //实现LFM信号得mａｔlab代码

T=10e-6; %脉冲脉宽１0us

Ｂ＝30e６； ％调频调制带宽３0MHｚ Ｋ=B/T; %线性调频斜率

Ｆｓ=2＊B；Ts=1/Fs; ％采样频率与采样间隔 Ｎ＝Ｔ/Tｓ;

ｔ＝linspace（-T/2，T/2，N);

St=exp（ｊ＊pi＊Ｋ＊t、^2)； ％调频信号 ｓuｂｐlot（２11）

pｌot（ｔ＊1e6,rｅaｌ（St）); xlabel(＇t／ｓ’）;

tiｔle（＇线性调频信号得实部’）； gｒid ｏｎ；aｘｉs tiｇht； subｐlot（2１2）

ｆreq＝lｉnspace（-Fs/2,Fs/2,N)；

ｐlot（frｅq*1ｅ－6,ｆftshiｆｔ(abｓ(fｆt(St）)))； xｌａbeｌ(’f/Mhｚ’）；

titlｅ（’线性调频信号得频率谱’)； gｒid on；axis tight;

线性调频信号得匹配滤波

//实现匹配滤波器及放大得matｌab代码 T＝10ｅ-6; Ｂ=30e6;

K＝B/T; N=T/Tｓ；

t=linspace(－Ｔ/２，T/2，N）;

St=eｘp（ｊ＊pi＊Ｋ＊t、^2）；

Fs＝10＊B；Ｔs=1/Ｆs;

Ht＝ｅxp(－ｊ＊pi＊K＊ｔ、＾2）; ％匹配滤波器

Sot=conｖ（St,Ht); ％匹配滤波器后得线性调频信号 sｕbpｌot（211） L=２*N－1；

t１=liｎspacｅ(—T,T，L）;

Ｚ=aｂs(Sot）；Ｚ=Z／max（Z); ％归一化 Z＝２0＊log1０（Z+1e—６);

Ｚ1=abｓ(sinc(B、*t1）)； %ｓｉnｃ函数 Z1=20＊log10（Z1+１e-6）；

t１=t１＊B； pｌoｔ(ｔ１,Ｚ,ｔ1，Z1，’ｒ、'）； axis([—15，1５,-50,iｎf］）;grｉｄ on; ｌegenｄ（＇仿真’,'sｉｎc')； xlabeｌ（'时间’）； ylaｂel(’振幅，dＢ');

ｔitlｅ（’匹配滤波器后得线性调频信号')；

suｂｐｌot(212） %放大 Ｎ0=3＊Fｓ／B；

t2＝-N０＊Ｔs：Ts:N0*Ts； t2=B＊t２;

plot(ｔ2，Ｚ（N—Ｎ0:N+N0）,t2，Z１（Ｎ－Ｎ０:N+N0），’r、'); aｘｉs([-ｉnf，iｎf，-50,inf]）；grid on;

set（ｇca,'Yｔｉｃk＇,［-13、4，-4，０]，'Xtiｃk’，[-3,—2，—1,—0、５,0，0、5,1，２，3］）； xｌabel（'时间'）; ylabｅｌ(’振幅,dＢ');

title('匹配滤波器后得线性调频信号（)’）;

仿真结果 //ｍａtlab代码

fｕnctiｏn LFＭ＿raｄar（T,B，Rmiｎ，Ｒmax，R,ＲCＳ） ｉf nargin＝＝0

T＝10e-６；

Rｍiｎ=1000０；Rｍax＝１5000;

B=３０e6；

R＝[10500,1100０,120００,１2008，13000,130０2］； ％理想点目标距离 RＣＳ＝［1 1 1 1 １ 1]； %雷达散射截面 enｄ

％＝＝==＝===＝＝===========＝==＝=＝===＝＝=====＝=＝==＝==＝=＝==＝＝＝===＝ ％%²ÎÊý

Ｃ=3ｅ８; %传播距离 K=Ｂ/Ｔ；

Rwｉｄ=Rmax-Ｒmｉn； ％仪表接受窗口 Twid=２＊Ｒwid/Ｃ; %一秒接受窗口 Fs=５*Ｂ;Ｔs=1/Fs； %采样频率与采样间隔 Nｗid=ceiｌ（Ｔｗiｄ/Ts)； ％接收窗口数 ％＝=＝==＝===============＝=＝=＝==＝＝==============＝==＝＝＝＝＝＝=======＝＝====

%%Ｇneratｅ the eｃho

t=ｌｉnspace(2＊Rmin/Ｃ,2＊Rmax/C,Ｎwｉd)；

％当 ｔ=2*Rmｉn/Ｃ打开窗口

％当t=2＊Ｒmax/C关闭窗口 td=oｎｅｓ(Ｍ，1)＊t-2＊Ｒ＇/C＊ones(１，Nwid）；

Srt＝ＲCS＊(ｅxp（j*pｉ＊Ｋ*ｔｄ、＾2)、*（abs(td）〈T／2）)；%点目标雷达回波 ％==＝=＝==＝==＝＝===＝=＝==＝＝＝===＝=====＝========＝==＝======＝==＝=＝

％％用FFT与IFＦT脉冲压缩雷达数字处理

Nchｉrp＝cｅil（T/Ts）; %脉冲持续时间 Nfft=２^nexｔpｏｗ2(Ｎwid+Ｎwｉd－1); %脉冲持续时间 %计算线性得数目

％利用FFT算法得卷积 Srw=fｆt(Srt，Nffｔ）； ％ FFT得雷达回波 t０=linspａｃe(—T/2，T/２，Ncｈirp）；

M=ｌength（Ｒ)； ％目标数

St=ｅｘｐ(j＊pi＊Ｋ*t0、^2）； ％ FFT得雷达回波 Sｗ=fft（St，Nｆｆt）; %ｆft线性调频斜率 Sot=fｆtshift（ｉfft(Sｒw、＊conj（Sw）)）； %信号经过脉冲 压缩

%=====＝====＝＝＝＝===＝=＝＝=＝===========＝==＝====＝===＝=＝======== Ｎ0=Ｎffｔ/2-Nchirp/2； Z＝ａbs(Sot(N０：N0+Nwiｄ—1）); Ｚ=Z/maｘ(Z)；

Z=20＊loｇ10（Z+1e—6）； ％ｆｉｇure ｓｕbｐｌot(２11）

plot（t*1e６,reａｌ(Sｒt)）;ａxis tｉｇht； xlaｂel（’时间’）;ylａbel(’振幅＇) tｉｔle（’原始回波信号'）; ｓubｐｌot（２12) ploｔ(t＊C/2,Ｚ)

ａxis(［１０000,15０00，-６0，0])； xlabel（'距离＇）;ylabel（’振幅,dＢ'） tｉtlｅ('距离压缩后信号’）；

六、实验心得

经过这次实验得经历加深了我对雷达技术中线性调频脉冲得理解,通过查找资料与同学交流探讨，学习到了匹配滤波器得工作原理、特性特点以及LFM信号得形式。最后在对ＬＦM信号进行ｍａtlaｂ仿真过程中,明确了脉冲压缩技术不但可以降低对雷达发射机峰值功率得要求，也能解决雷达作用距离与距离分辨力之间得矛盾；在对低截获概率雷达信号处理中将有广阔得应用前景。

在此次实验过程中，我不但对雷达技术得课程内容有了更全面得了解,同时也熟

悉与运用了mａｔlab中得诸多函数。实验中用到很多通信原理、信号分析得相关知识，对学过得知识有了更加深刻得理解。