雷达信号处理基本流程

更新时间:2023-07-19 01:03:01 阅读量: 实用文档 文档下载

说明:文章内容仅供预览,部分内容可能不全。下载后的文档,内容与下面显示的完全一致。下载之前请确认下面内容是否您想要的,是否完整无缺。

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

基本雷达信号处理流程

一、脉冲压缩

窄带(或某些中等带宽)的匹配滤波:

相关处理,用FFT数字化执行,即快速卷积处理,可以在基带实现(脉冲压缩) 快速卷积,频域的匹配滤波

脉宽越小,带宽越宽,距离分辨率越高 ;

脉宽越大,带宽越窄,雷达能量越小,探测距离越近; D=BT(时宽带宽积); 脉压流程:

频域:回波谱和参考函数共轭相乘 时域:相关

即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT; Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));

Task1

f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率 R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;

Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j*pi*f0*tau);%回波信号

x 10

7

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号(参考信号)

x 10

-5

x 10

-5

x 10

7

So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压 figure(7);

plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dB grid on

0-50-100-150-200-250-300-350-400

01000200030004000500060007000

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

二、去斜处理(宽带的匹配滤波)

去斜处理“有源相关”,通常用来处理极大带宽的LFM波形(如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大,采样点数就很多,所以要经过去斜处理)

Stretch方法是针对线性调频信号而提出的,其方法是将输入信号与参考信号(经适当延迟的本振信号,延迟量通常由窄带信号测距结果估计出)混频,则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量,对混频输出的信号进行DFT处理,即可获得目标的距离像,对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。

去斜处理流程:

输入信号

参考信号

输出信号

混频过程为回波信号在时域与参考信号的共轭相乘

混频后得到一个瞬时频率和目标距离成正比的单频信号,对其进行频谱分析即可得到目标的距离像;

去斜处理一般情况下可降低信号带宽;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 去斜处理仿真程序 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clc;clear all;close all; B=10e6;%带宽10MHz tp=10e-6;%脉宽10us k=B/tp;%LFM系数 fs=50e6;

R0=3e3;R1=2000;R2=3500;R=5000; c=3e8; f0=60e6;

N=round(2*R/c*fs); fft_N=2^nextpow2(N); t=linspace(0,2*R/c,N);

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 参考信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Sref=exp(2i*pi*f0*t).*exp(1i*pi*k*t.^2);

参考信号实部

1

幅度

-10

0.5

1

1.52仿真时间/t参考信号虚部

1

2.5

3

3.5x 10

-5

幅度

-10

0.5

1

1.52仿真时间/t参考信号频谱

2.5

3

3.5x 10

-5

100

幅度

50

0-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

00.5频率f/Hz

1

1.5

2

2.5x 10

7

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 回波信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Sb0=exp(1j*pi*k*(t-2*R0/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R0/c)); Sb1=exp(1j*pi*k*(t-2*R1/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R1/c)); Sb2=exp(1j*pi*k*(t-2*R2/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R2/c)); Sb=Sb0+Sb1+Sb2;

回波信号1实部

1

幅度

-10

0.5

1

1.52仿真时间t/s回波信号2实部

1

2.5

3

3.5x 10

-5

幅度

-10

0.5

1

1.52仿真时间t/s回波信号3实部

1

2.5

3

3.5x 10

-5

幅度

-10

0.5

1

1.52仿真时间t/s

2.5

3

3.5x 10

-5

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

三个目标组成的回波信号的实部

3

2

1

幅度

-1

-2

-3

时间 t/s

x 10

-5

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 混频信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% SSb=Sref.*conj(Sb);%去斜后时域信号 spectrum=fft(SSb,fft_N);%去斜后频域信号 f=fs*(0:fft_N-1)/fft_N-fs/2;%从-fs/2到fs/2 f=f*c*tp/2/B;%瞬时频率对应的距离 sf=exp(-j*pi/k*f.^2);%滤波器传输函数

SSb=spectrum.*sf;%从频域去距离扭曲,实现了压缩和去RVP figure;

SSb=fftshift(SSb);

SSb1=ifft(SSb);%消除了距离扭曲和RVP的时域信号 subplot(211);

plot(f,db(abs(SSb)/max(SSb))) xlabel('距离/m'); grid on subplot(212); plot(f,abs(SSb)) xlabel('距离/m'); grid on

0-20-40-60-80-4000

-3000-2000-1000

0距离

/m

1000200030004000

2000150010005000-4000

-3000-2000-1000

0距离/m

1000200030004000

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

三、加窗

信号的截取产生了能量泄漏,而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应,在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应可采用不同的截取函数对信号进行截短,截短函数称为窗函数,简称窗。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 窄带加窗处理 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

clc;clear all;close all;

f0=10e9;%载频 B=10e6;%信号带宽 tp=10e-6;%脉冲宽度 fs=100e6;%采样频率 k=B/tp;%LFM系数,线性调频率 R0=3000;%初始距离c=3e8;%光速 R=6000; tau=2*R0/c; N=round(2*R/c*fs); fft_N=2^nextpow2(N); t=(0:fft_N-1)/fs;

s=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(j*pi*k*(t-tp/2).^2); %% 发射信号 spectrum_s=fft(s,fft_N);%参考信号频谱 spectrum_s=fftshift(spectrum_s);

sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*k*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j*pi*f0*tau); %% 回波信号 %% 时域加窗

sm=hamming(round(tp*fs))'.*s(1:round(tp*fs));%参考信号加窗 %% 频域加窗

%找频谱的-4dB压缩点,窗函数严格与该压缩点之间的频谱对应

hamming1=[zeros(1855,1)',hamming(387)',zeros(1854,1)']; spectrum_sm=hamming1.*spectrum_s; %% 脉压

fft_ssb=ifft(fft(sb).*conj(fft(s)));

fft_smsb=ifft(fft(sb).*conj(fft(sm,length(sb)))); fft_spsb=ifft(fft(sb).*conj(fftshift(spectrum_sm)));

归一化发射信号频谱

0-10-20-30

幅度 /dB

-40-50-60-70-80-90

频率 f/Hz

x 10

7

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

时域加窗后的参考信号频谱图

150100

幅度

50

时域加窗前的参考信号频谱

150100

幅度

50

频率 f/Hz

x 10

7

频域加窗后的参考信号频谱图

150100

幅度

500

频率 f/Hz

x 10

7

频域加窗前的参考信号频谱图

150100

幅度

500

频率 f/Hz

x 10

7

窄带加窗与否对比图

0-50-100-150

幅度 /db

-200-250-300-350-400距离 /m

窄带频域加窗与否对比图

0-50-100-150

幅度 /db

-200-250-300-350-400距离 /m

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 去斜加窗处理 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% B=10e6;%带宽10MHz tp=10e-6;%脉宽10us u=B/tp;%LFM系数 fs=50e6;%fs>=2*B/tp*tau R0=3000;%初始距离 R=4500;%距离波门 c=3e8; f0=60e6;%载频

N=round(2*R/c*fs); fft_N=2^nextpow2(N); t=linspace(0,2*R/c,N); f=fs*(0:fft_N-1)/fft_N-fs/2;%从-fs/2到fs/2

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 参考信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Sref=exp(1i*pi*u*t.^2);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 回波信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Sb=rectpuls(t-2*R0/c,tp).*exp(1j*pi*u*(t-2*R0/c).^2);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 混频信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ssb=Sref.*conj(Sb); %% 加窗

% w = hamming(502)';

% hamming=[zeros(749,1)',w-min(w),zeros(249,1)']; % hamming=abs(hamming)/max(hamming);

hamming=[zeros(749,1)',hamming(502)',zeros(249,1)']; ssb0=hamming.*ssb;

spectrum_ssb0=fft(ssb0,fft_N); %一维距离像 spectrum_ssb=fft(ssb,fft_N); f=f*c*tp/2/B;%瞬时频率对应的距离

figure; %%图6

plot(f,db(abs(fftshift(spectrum_ssb))/max(fftshift(spectrum_ssb)))) hold on

plot(f,db(abs(fftshift(spectrum_ssb0))/max(fftshift(spectrum_ssb0))),'r') hold off

去斜加窗与否对比图

-20

-40

归一化幅度 /db

-60

-80

-100

-120

-140-4000

-3000-2000-1000

频率 f/Hz

1000200030004000

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

消除了RVP和距离扭曲的混频信号

归一化幅度 /db

-50

-100-150-4000

-3000-2000

010002000距离/m

消除了RVP和距离扭曲的混频信号

-100030004000

600400

幅度

2000-4000

-3000-2000-1000

0距离/m

1000200030004000

二、检测

1、脉冲多普勒(PD处理)

多普勒效应:fd=2v/c*f0,v为镜像速度;

慢时间维上的采样点做FFT可以测出目标的速度; 使用复信号:频率正负可测量目标速度的方向; clc;clear all;close all; f0=10e9;%载频

tp=10e-6;%脉冲宽度 B=10e6;%带宽

fs=100e6;%采样频率 R0=3000;%初始距离 c=3e8;%光速

R=4500;%距离波门

gate=R+tp*c/2;%距离波门加脉宽对应距离 N=round(2*gate/c*fs);%波门内采样点个数 fft_N=2^nextpow2(N); t=0:1/fs:tp;%信号长度

echo_t=linspace(0,2*gate/c,N);%波门长度 tau=2*R0/c; k=B/tp;%调频系数

Tr=100e-6;%脉冲重复周期

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

CPI=64;%总脉冲个数 v=60;%目标速度,朝向雷达 %发射信号

s=exp(i*pi*k*t.^2); %回波信号 for m=1:CPI

sb(m,:)=rectpuls((echo_t-2*(R0-(m-1)*v*Tr)/c-tp/2)/(tp)).*exp(1i*pi*k*(echo_t-2*(R0-(m-1)*v*Tr)/c).^2-1i*pi*2*f0*round(2*R0/c*fs)+1i*2*pi*(2*f0*v/c)*(m-1)*Tr)+sqrt(0.1)*(randn(1,N)+1i*randn(1,N)); end

%脉压

fft_n=2^nextpow2(length(t)+N-1); fft_s=fft(s,fft_n); for m=1:1:CPI

fft_sb(m,:)=fft(sb(m,:),fft_n);

fft_ssb(m,:)=ifft(fft_sb(m,:).*conj(fft_s)); z(m,:)=abs(fft_ssb(m,(1:N))); z1(m,:)=z(m,:)/max(z(m,:)); z1(m,:)=20*log10(z1(m,:)); [maxval,maxpo]=max(z1(m,:)); end %FFT for fm=1:N

dop(:,fm)=fft(fft_ssb(:,fm));

a_dop(:,fm)=fftshift(abs(dop(:,fm))); end

%求极大值对应的坐标

[maxva,max_v]=max(a_dop(:,maxpo)); %PD测速

fd=(max_v-33)/CPI/Tr; v_pd=fd*c/2/f0 %测速范围

fd_max=1/Tr/2; v_max=fd_max*c/2/f0 %测速精度

det_fd=1/Tr/64; det_v=det_fd*c/2/f0 figure;

mesh(echo_t*c/2,linspace(-75,75,64),a_dop); axis tight; xlabel('距离:m');

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

ylabel('速度:m/s'); title('二维距离-多普勒平面'

);

v_pd =60.9375 v_max =75 det_v =2.3438

2、形心法测距测速

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 形心法 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

clc;clear all;close all

f0=10e9;%载频 tp=10e-6;%脉冲宽度 B=10e6;%带宽 fs=100e6;%采样频率 R0=3000;%初始距离 c=3e8;%光速

N=4096; %此为培训期间数据,实际情况可以根据波门和信号宽度求出N t=(0:N-1)/fs; snr=20;

tau=2*R0/c; k=B/tp;%调频系数 Tr=100e-6;%脉冲重复周期 CPI=64;%总脉冲个数 v=60;%目标速度,朝向雷达

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

sigmaf=1^2/(10^(snr/10));

s=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(j*pi*k*(t-tp/2).^2);%发射信号 % figure;

% plot(t,real(s)) % xlabel('时间 /s'); % ylabel('幅度'); % title('发射信号实部'); % grid on

for m=1:CPI

taum=2*(R0-m*Tr*v)/c;

sb=rectpuls(t-taum-tp/2).*exp(j*pi*k*(t-taum-tp/2).^2).*exp(-2j*pi*f0*taum);%回波信号

sb_noise=sb+sqrt(sigmaf/2)*(randn(1,N)+1i*randn(1,N));%加噪声的回波信号

fft_ssb=ifft(fft(sb).*conj(fft(s)));%脉压处理 fft_ssb_snr=ifft(fft(sb_noise).*conj(fft(s))); Group(m,1:N)=fft_ssb; Group_snr(m,1:N)=fft_ssb_snr; end

figure;

imagesc(t*c/2,1:CPI,abs(fft_ssb)) figure;

imagesc(t*c/2,1:CPI,abs(fft_ssb_snr))

for n=1:N

Group2=fft(Group(1:CPI,n));%纵向做FFT Group2_2=fftshift(abs(Group2)); Group3(n,1:CPI)=Group2_2; end for n1=1:N

Group2_snr=fft(Group_snr(1:CPI,n1));%纵向做FFT Group2_2_snr=fftshift(abs(Group2_snr)); Group3_snr(n1,1:CPI)=Group2_2_snr; end

figure;

mesh(abs(Group3)) figure;

mesh(abs(Group3_snr))

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

[line,row]=find(abs(Group3)==max(max(abs(Group3))));

[line_snr,row_snr]=find(abs(Group3_snr)==max(max(abs(Group3_snr)))); Range=t*c/2; PRF=1/Tr;

fd=(-CPI/2:CPI/2-1)*PRF/CPI; v=fd*c/2/f0;

for Ra=line-3:line+3 amp=abs(Group3(Ra,row)); C(Ra)=amp*Range(Ra); D(Ra)=sum(amp); end

sum(C)/sum(D) for V=row-3:row+3

index=abs(Group3(line,V)); E(V)=index*v(V); F(V)=sum(index); end

sum(E)/sum(F)

for Ra_snr=line_snr-3:line_snr+3

amp_snr=abs(Group3_snr(Ra_snr,row_snr)); C_snr(Ra_snr)=amp_snr*Range(Ra_snr); D_snr(Ra_snr)=sum(amp_snr); end

sum(C_snr)/sum(D_snr) for V_snr=row_snr-3:row_snr+3

index_snr=abs(Group3_snr(line_snr,V_snr)); E_snr(V_snr)=index_snr*v(V_snr); F_snr(V_snr)=sum(index_snr); end

sum(E_snr)/sum(F_snr)

结果:

ans =3.0000e+003 ans =60.3560 ans =3.0000e+003 ans =60.3533

3、信号检测

结果:

mean_noise =0.0010 + 0.0079i var_noise = 1.0123 pf1 =1.0000e-003

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

高斯白噪声取模值后的波形以及检测门限

模值

1000200030004000

5000点数

600070008000900010000

检测概率相对于SNR曲线

10.90.80.70.60.50.40.30.20.10

2

4

6

8

10SNR/dB

12

14

16

18

20

检测概率

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

4、单脉冲测角仿真

单脉冲跟踪雷达是通过比较来自两个或多个同时波束的信号获得目标角位置信息的一种雷达;

目前常用的单脉冲测角方法主要有幅度和差单脉冲测角和相位和差单脉冲测角。幅度和差单脉冲测角通过比较两个相位中心重合但指向不同的波束得到目标角度信息;相位和差单脉冲测角则通过比较两个相位中心有一定距离但波束指向相互平行的波束得到目标角度信息。

相位和差单脉冲与幅度和差单脉冲的相似之处在于:目标角度坐标都是由一个和通道和两个差通道来提取的。主要不同之处在是,幅度和差单脉冲产生的四个信号具有相同的相位但具有不同的幅度,而相位和差单脉冲信号具有相同的幅度但有不同的相位。相位和差单脉冲对每个坐标系(方位和俯仰坐标)使用最少由两个阵元组成的阵列天线。相位误差信号是由于不同天线阵元产生的信号之间的相位差来计算得出的。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 单脉冲测角仿真 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

f0=10e6;

R0=3e3;%目标距0号阵元的距离 d=10;%阵列接收天线之间的距离 theta0=0.2*pi/180;%目标角度 %R0=R0+d*sin(theta0)/2; c=3e8;%光速 lamda=c/f0;

tau0=2*R0/c;%到0号阵元的时延

theta=linspace(-1*pi/180,1*pi/180,1000); thetaP=0.15*pi/180;%偏置角 N=4;%天线个数

%% 幅度和差单脉冲测角 %相同相位不同幅度

%波束形成结果

Y=exp(2j*pi*f0*tau0)*exp(j*pi*(N-1)*d*sin(theta0)/lamda).*(sin(N*pi*d*(sin(theta0)-sin(theta))/lamda)./sin(pi*d*(sin(theta0)-sin(theta))/lamda));

thetaA=theta+thetaP; thetaB=theta-thetaP;

%偏置波束A、B

Y_thetaA=exp(2j*pi*f0*tau0).*exp(j*pi*(N-1)*d*sin(theta0)/lamda).*(sin(N*pi*d*(sin(theta0)-sin(thetaA))/lamda)./sin(pi*d*(sin(theta0)-sin(thetaA))/lamda));

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

Y_thetaB=exp(2j*pi*f0*tau0).*exp(j*pi*(N-1)*d*sin(theta0)/lamda).*(sin(N*pi*d*(sin(theta0)-sin(thetaB))/lamda)./sin(pi*d*(sin(theta0)-sin(thetaB))/lamda));

%差波束

Y_delta=Y_thetaA-Y_thetaB; %和波束

Y_sigma=Y;

%复比

Y_AB=Y_delta./Y_sigma;

thetaAB=linspace(0*pi/180,0.35*pi/180,1000);

波束形成配相结果

4

3.999

3.998

3.997

3.996

3.995

3.994

-1

-0.8-0.6-0.4-0.2

00.2角度 /。

0.40.60.81

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

幅度和差单脉冲测角之和波束

4

3.999

3.998

幅度

3.997

3.996

3.995

3.994

00.050.1

0.150.2角度 /。

0.250.30.35

2.521.510.5

x 10

-3

幅度和差单脉冲测角之差波束

幅度

0-0.5-1-1.5-2

00.050.1

0.150.2角度 /。

0.250.30.35

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

8

-4

幅度和差单脉冲测角之和差比

6

4

电压增益

2

-2

-4

-6

00.050.1

0.150.2角度 /。

0.250.30.35

%% 相位和差单脉冲测角 %相同幅度不同相位

%第一种配相方法

%波束1

beam1=exp(2j*pi*f0*tau0)*[exp(2j*pi*0*d*(sin(theta0)-sin(theta))/lamda)+exp(2j*pi*1*d*(sin(theta0)-sin(theta))/lamda)];

%波束2

beam2=exp(2j*pi*f0*tau0)*exp(2j*pi*2*d*sin(theta0)/lamda)*[exp(2j*pi*0*d*(sin(theta0)-sin(theta))/lamda)+exp(2j*pi*1*d*(sin(theta0)-sin(theta))/lamda)];

beam_sigma=beam1+beam2;%和波束 beam_delta=beam1-beam2;%差波束

beam_12=(beam1-beam2)./(beam1+beam2);%和差比

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

第一种配相法之和波束

3.99993.9998

3.99973.99963.99953.99943.99933.99923.99913.9993.9989

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0角度 /。

0.2

0.4

0.6

0.8

1

第一种配相法之差波束

0.02920.0292

0.02920.02920.02920.02920.02920.02920.02920.0292

-1

-0.8-0.6-0.4-0.2

角度 /。

0.20.40.60.81

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

-7.3109

-7.3109-7.3109-7.3109-7.3109-7.3109-7.3109-7.3109-7.3109-7.3109

-3

第一种配相之和差比

-7.3109

-1

-0.8-0.6-0.4-0.2

00.2角度 /。

0.40.60.81

%% 第二种配相方法

%波束1

beam1_2=exp(2j*pi*f0*tau0).*[exp(2j*pi*0*d*(sin(theta0)-sin(theta))/lamda)+exp(2j*pi*1*d*(sin(theta0)-sin(theta))/lamda)];

%波束2

beam2_2=exp(2j*pi*f0*tau0).*exp(2j*pi*2*d*(sin(theta0)-sin(theta))/lamda).*[exp(2j*pi*0*d*(sin(theta0)-sin(theta))/lamda)+exp(2j*pi*1*d*(sin(theta0)-sin(theta))/lamda)]; beam2_sigma=beam1_2+beam2_2;%和波束 beam2_delta=beam1_2-beam2_2;%差波束

beam12_2=(beam1_2-beam2_2)./(beam1_2+beam2_2);%和差比

简单介绍了脉冲压缩,去斜处理,以及窄带和去斜的加窗,形心法测距,信号检测以及单脉冲幅度和相位测角等雷达信号处理的流程,配上有主要实现代码和实现图形

43.9995

3.9993.99853.9983.99753.9973.99653.9963.99553.995

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

00.2角度 /。

0.4

0.6

0.8

1

第二种配相法之差波束

0.180.16

0.140.120.10.080.060.040.020-1

-0.8-0.6-0.4-0.2

00.2角度 /。

0.40.60.81

本文来源:https://www.bwwdw.com/article/hyg1.html

Top