《大作业-雷达线性调频脉冲压缩的原理及其MATLAB仿真教学提纲.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大作业-雷达线性调频脉冲压缩的原理及其MATLAB仿真教学提纲.docx（15页珍藏版）》请在三一文库上搜索。
1、精品文档线性调频（LFM ）脉冲压缩雷达仿真概述：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。它是通过发射电磁波并接收回波信号，在后端经过信号处理将目标的各种特性分析出来的一个复杂的 系统。其中，雷达回波中的可用信息包括目标斜距，角位置，相对速度以及目标的尺寸形状等。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
2、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。调制/发射S(0枚发开关L*接收信号|f信号处理1定时 控制结果显示精品文档图1.1 :简单脉冲雷达系统框图一. 线性调频（LFM ）脉冲压缩雷达原理雷达发射机的任务是产生符合要求的雷达波形（Radar Waveform）,然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去，遇到目标后，电磁波一部分反射， 经接收天线和收发开关由接收机接收，对雷达回波信号做适当的处理就可以获知目标的相关信息。假设理想点目标与雷达的相对距离为R,为了探测这个目标，雷达发射信号s（t）,电磁波以光速C向
3、四周传播，经过时间 R C后电磁波到达目标，照射到目标上的电磁波可写成:电磁波与目标相互作用，部分电磁波被目标散射，被反射的电磁波为s(t-C),S(t)等效LTI系统Srft)电磁波的散射能力。再经过时间RRC后，被雷达接收天线接收的信号为7陀）。其中二为目标的雷达散射截面（Radar Cross Section，简称 RCS),反映目标对如果将雷达天线和目标看作一个系统，便得到如图 1.2的等效，而且这是一个LTI （线性时不变）系统。图1.2:雷达等效于LTI系统 等效LTI系统的冲击响应可写成：M(1.1)(1.2)h(t) - '-i 4M表示目标的个数， G是目标散射特性，
4、J是光速在雷达与目标之间往返一次的时间,2Ric式中，Ri为第i个目标与雷达的相对距离。雷达发射信号s(t)经过该LTI系统，得输出信号(即雷达的回波信号)sr(t):MMS,t) =S(t)* h(t) =S(t)* ' ；亠(t 一 J - ' 阳一 7)(1.3)i=1i=1那么，怎样从雷达回波信号 Sr(t)提取出表征目标特性的 i(表征相对距离)和(表征目标反 射特性)呢？常用的方法是让 Sr(t)通过雷达发射信号 S(t)的匹配滤波器，如图1.3。雷达等妓系统匹配滤波器图1.3 :雷达回波信号处理S(t)的匹配滤波器hr (t)为：hr(t) =S*(t)(1.4)
5、于是，So(t)二S,t)* hr(t)二S(t)* S*(-t)* h(t)( 1.5)对上式进行傅立叶变换：So(jw)二 S(jw)S*(jw)H(jw)2 (1.6)二 |S(jw)|2H(jw)如果选取合适的s(t)，使它的幅频特性|S(jw)|为常数，那么1.6式可写为：So(jw)二 kH(jw)(1.7)M其傅立叶反变换为：So(t)二k h( t尸(tj )(1.8)i =±So(t)中包含目标的特征信息i和二i。从So(t)中可以得到目标的个数M和每个目标相对(1.9)雷达的距离:这也是线性调频(LFM )脉冲压缩雷达的工作原理。二. 线性调频(LFM )信号脉冲
6、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；而接收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(Lin ear Freque ncy 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：s(t) = rectq)eK 2 j2 二(fct -t )(2.1)式中fc为载波频率,rect(*)为矩形信号(2.2)图 2.1 典型的 chirp 信
7、号(a) up-chirp(K>0) ( b) down-chirp(K<0) 将2.1式中的up-chirp信号重写为：(2.3)s(t)二 S(t)ej2：fct式中,S(t)二 rect(2.4)是信号s(t)的复包络。由傅立叶变换性质，S(t)与s(t)具有相同的幅频特性，只是中心频率不同而以，因此，Matlab仿真时，只需考虑 S(t)。以下Matlab程序产生2.4式的chirp信号, 并作出其时域波形和幅频特性，如图2.2。>> %线性调频信号的程序T=10e-6;B=30e6;K=B/T;Fs=2*B;Ts=1/Fs;N=T/Ts;t=li nspace
8、(-T/2,T/2,N);St=exp(j*pi*K*t.A2);线性调频信号subplot(211)plot(t*1e6,real(St);xlabel('Time in u sec');title('Real part of chirp sig nal');grid on; axis tight;subplot(212)freq=li nspace(-Fs/2,Fs/2,N);plot(freq*1e-6,fftshift(abs(fft(St);xlabel('Frequency in MHz');title('Magnitude
9、spectrum of chirp signal');grid on; axis tight;>>仿真结果显示：Real part of chirp signalFrequency in MHz图2.2： LFM信号的时域波形和幅频特性三. LFM 脉冲的匹配滤波信号S(t)的匹配滤波器的时域脉冲响应为：(3.1)t0 = 0,重写3.1式，h(t) =s*(t。-t)to是使滤波器物理可实现所附加的时延。理论分析时，可令h(t)=s*(-t)(3.2)将2.1式代入3.2式得：t .2. _h(t)二rect()ejKtej2fct(3.3 )*匹配滤波soft)图3.1
10、: LFM信号的匹配滤波如图3.1, S(t)经过系统h(t)得输出信号so(t),So(t) =s(t)* h(t)=s(u)h(tu)du 二 h(u)s(tu)dujOQjQO°° +.j -Ku2U j2ifcuj-K(t-U)2t U j2ifc(t_u)=erect( )e e rect( )e duT T钝)=2ej“Ktdj2“Ktudu-j2Ktuj 二 Kt2 e=eT2-j2兀 Kt tsin K (T t)t j2ifct e: Ktt 2 jKt2- j2 7Ktu ,s)(t) = e e du.j 2 -Ktue -j2 兀 Kt -V2sin
11、 二 K(T t)t j2f eKtej2.fctt 爲ej2二以(3.4)(3.5)合并3.4和3.5两式:So(t) =Ttsin jtKT(1)t.T rect(丄)ej沁2T-：KTt(3.6)号。当t时，包(3.7)3.6式即为LFM脉冲信号经匹配滤波器得输出，它是一固定载频fe的信络近似为辛克(sine)函数。S0(t) =TSa(二 KTt)rect(缶)=TSsC Bt)rect(占)图3.2:匹配滤波的输出信号.1JI如图3.2，当二Bt -:时，t为其第一零点坐标；当 二Bt时，B2惯上，将此时的脉冲宽度定义为压缩脉冲宽度。1c 1(3.8)2 =2B BLFM信号的压缩前
12、脉冲宽度T和压缩后的脉冲宽度之比通常称为压缩比D，(3.9)D =T -TB3.9式表明，压缩比也就是 LFM信号的时宽频宽积。由2.1,333.6式，s(t),h(t),so(t)均为复信号形式，Matab仿真时，只需考虑它们的复包络S(t),H(t),So(t)。以下Matlab程序段仿真了图3.1所示的过程，并将仿真结果和理论进行对照。>> %demo of chirp signal after matched filterT=10e-6;B=30e6;K=B/T;Fs=10*B;Ts=1/Fs;N=T/Ts;t=li nspace(-T/2,T/2,N);线性调频信号匹配滤
13、波器线性调频信号经过匹配滤波器后的输出St=exp(j*pi*K*t.A2);Ht=exp(-j*pi*K*t.A2);Sot=co nv(St,Ht);subplot(211)L=2*N-1;t1=lin space(-T,T,L);Z=abs(Sot);Z=Z/max(Z);归一化处理Z=20*log10(Z+1e-6);Z仁abs(si nc(B.*t1);辛克函数(理论波形)Z1=20*log10(Z1+1e-6);t1=t1*B;plot(t1,Z,t1,Z1,'r.');axis(-15,15,-50,inf);grid on;lege nd('emulat
14、i on al','s in c');xlabel('Time in sec timesitB');ylabel('Amplitude,dB');title('Chirp signal after matched filter');subplot(212)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,'Yt
15、ick',-13.4,-4,0,'Xtick',-3,-2,-1,-0.5,0,0.5,1,2,3); xlabel('Time in sec timesitB');ylabel('Amplitude,dB');title('Chirp signal after matched filter (Zoom)');仿真结果如图3.3:0Chirp signal after matched fiirer-2Q-40-16-10-5051015Time in seo xEChirp signal after maiched fil
16、ter (Zoom)-13.4-32-1-0 500.5123Time in sec xfi图3.3: Chirp信号的匹配滤波图3.3中，时间轴进行了归一化，（t心/B）=MB ）。图中反映出理论与仿真结果吻合良好。11第一零点出现在_1 （即）处，此时相对幅度-13.4dB。压缩后的脉冲宽度近似为一BB1（土），此时相对幅度-4dB,这理论分析（图3.2）一致。2B上面只是对各个信号复包络的仿真，实际雷达系统中，LFM脉冲的处理过程如图 3.4。正交報闿一 匹配恣渡一检測制决-一图3.4： LFM信号的接收处理过程雷达回波信号s,t）（ 1.4式）经过正交解调后，得到基带信号，再经过匹配滤
17、波脉冲压缩后就可以作出判决。正交解调原理如图3.5,雷达回波信号经正交解调后得两路相互正交的信号I（t）和Q（t）。一种数字方法处理的的匹配滤波原理如图3.6。图3.5 :正交解调原理图3.6: 种脉冲压缩雷达的数字处理方式 四：Matlab仿真结果（1 ）任务：对以下雷达系统仿真。雷达发射信号参数：幅度：1.0信号波形：线性调频信号频带宽度：30兆赫兹（30MHz）脉冲宽度：10微妙（20us）中心频率：1GHz（ 109Hz）雷达接收方式： 正交解调接收距离门：10Km15Km目标：Tar1 :10.5KmTar2 :11KmTar3 :12KmTar4 :12Km + 10mTar5 :
18、13KmTar6 :13Km + 25m（2）系统模型：结合以上分析，用 Matlab仿真雷达发射信号，回波信号，和压缩后的信号的复包络特性，其载频不予考虑（实际中需加调制和正交解调环节），仿真信号与系统模型如图4.1。S(t)hr(t)So(t)雷达等效系统匹配滤波器图4.1 :雷达仿真等效信号与系统模型（3）线性调频脉冲压缩雷达仿真程序LFM_radar仿真程序模拟产生理想点目标的回波，并采用频域相关方法（以便利用FFT ）实现脉冲压缩。函数LFM_radar的参数意义如下：T: chirp信号的持续脉宽；B: chirp信号的调频带宽；Rmin：观测目标距雷达的最近位置；Rmax :观测
19、目标距雷达的最远位置；R: 维数组，数组值表示每个目标相对雷达的斜距；RCS: 维数组，数组值表示每个目标的雷达散射截面。在Matlab指令窗中键入：LFM_radar（10e-6,30e6,10000,15000,10500,11000,12000,12010,13000,13025,1,1,1,1,1,1） 得到的仿真结果如图 4.2。Radar echo without compression7075359095TOO2 口dpn<E<Tims in u 弓匚图4.2:仿真系统仿真程序： LFM_radar.mfunction LFM_radar(T,B,Rmin,Rmax,
20、R,RCS) if nargin=0T=10e-6;B=30e6;Rmin=10000;Rmax=15000;目标距离目标有效面积R=10500,11000,12000,12010,13000,13025;RCS=1 1 1 1 1 1;EndC=3e8;K=B/T;Rwid=Rmax-Rmin;Twid=2*Rwid/C;Fs=5*B;Ts=1/Fs;Nwid=ceil(Twid/Ts);t=linspace(2*Rmin/C,2*Rmax/C,Nwid);M=length(R);td=ones(M,1)*t-2*R'/C*ones(1,Nwid);回波信号Srt=RCS*(exp(
21、j*pi*K*tdA2).*(abs(td)<T/2);Nchirp=ceil(T/Ts);Nfft=2A nextpow2(Nwid+Nwid-1);Srw=fft(Srt,Nfft);t0=linspace(-T/2,T/2,Nchirp);St=exp(j*pi*K*t0.A2);Sw=fft(St,Nfft);Sot=fftshift(ifft(Srw.*conj(Sw);N0=Nfft/2-Nchirp/2;Z=abs(Sot(N0:N0+Nwid-1);Z=Z/max(Z);Z=20*log10(Z+1e-6);subplot(211)plot(t*1e6,real(Srt);axistightxlabel( 'Time in u sec' );ylabel( title( 'Radar echo without compression'subplot(212)plot(t*C/2,Z) axis(10000,15000,-60,0);xlabel('Range in meters');ylabel('Amplitude' );'Amplitude in dB' ) );title( 'Radar echo after compression'