雷达技术实验报告样本.docx

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雷达技术实验报告样本

雷达技术实验报告

 

雷达技术实验报告

 

专业班级:

姓名:

学号:

一、实验内容及环节

1.产生仿真发射信号:

雷达发射调频脉冲信号,IQ两路;

2.观测信号波形,及在时域和频域包络、相位;

3.产生回波数据:

设目的距离为R=0、5000m;

4.建立匹配滤波器,对回波进行匹配滤波;

5.分析滤波之后成果。

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状况下,所得输出信噪比最大线性滤波器就是匹配滤波器,设一线性滤波器输入信号为:

其中:

为确知信号,为均值为零平稳白噪声,其功率谱密度为。

设线性滤波器系统冲击响应为,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:

输出噪声平均功率:

运用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是白噪声时,MF系统函数为:

为常数1,为输入函数频谱复共轭,,也是滤波器传播函数。

为输入信号能量,白噪声功率谱为

只输入信号能量和白噪声功率谱密度关于。

白噪声条件下,匹配滤波器脉冲响应:

如果输入信号为实函数,则与匹配匹配滤波器脉冲响应为:

为滤波器相对放大量,普通。

匹配滤波器输出信号:

匹配滤波器输出波形是输入信号自有关函数倍,因而匹配滤波器可以当作是一种计算输入信号自有关函数有关器,普通=1。

2、线性调频信号(LFM)

LFM信号(也称Chirp信号)数学表达式为:

2.1

式中为载波频率,为矩形信号,

,是调频斜率,于是,信号瞬时频率为,如图1

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

将2.1式中up-chirp信号重写为:

2.2

当TB>1时,LFM信号特性表达式如下:

2.3

对于一种抱负脉冲压缩系统,规定发射信号具备非线性相位谱,并使其包络接近矩形;

其中就是信号s(t)复包络。

由傅立叶变换性质,S(t)与s(t)具备相似幅频特性,只是中心频率不同而已。

因而,Matlab仿真时,只需考虑S(t)。

3、LFM信号脉冲压缩

窄脉冲具备宽频谱带宽,如果对宽脉冲进行频率、相位调制,它就可以具备和窄脉冲相似带宽,假设LFM信号脉冲宽度为T,由匹配滤波器压缩后,带宽就变为,且,这个过程就是脉冲压缩。

信号匹配滤波器时域脉冲响应为:

3.1

是使滤波器物理可实现所附加时延。

理论分析时,可令=0,重写3.1式,

将3.1式代入2.1式得:

图3LFM信号匹配滤波

如图3,通过系统得输出信号

当时,

(3.4)

当时,

(3.5)3.5

合并3.4和3.5两式:

3.6式即为LFM脉冲信号经匹配滤波器得输出,它是一固定载频信号,这是由于压缩网络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,将此时脉冲宽度定义为压缩脉冲宽度。

LFM信号压缩前脉冲宽度T和压缩后脉冲宽度之比普通称为压缩比D

压缩比也就是LFM信号时宽-带宽积。

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

 

五、实验成果

LFM信号时域波形和幅频特性

//实现LFM信号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;%采样频率和采样间隔

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('线性调频信号实部');

gridon;axistight;

subplot(212)

freq=linspace(-Fs/2,Fs/2,N);

plot(freq*1e-6,fftshift(abs(fft(St))));

xlabel('f/Mhz');

title('线性调频信号频率谱');

gridon;axistight;

 

线性调频信号匹配滤波

//实现匹配滤波器及放大matlab代码

T=10e-6;

B=30e6;

K=B/T;

Fs=10*B;Ts=1/Fs;

N=T/Ts;

t=linspace(-T/2,T/2,N);

St=exp(j*pi*K*t.^2);

Ht=exp(-j*pi*K*t.^2);%匹配滤波器

Sot=conv(St,Ht);%匹配滤波器后线性调频信号

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]);gridon;

legend('仿真','sinc');

xlabel('时间');

ylabel('振幅,dB');

title('匹配滤波器后线性调频信号');

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]);gridon;

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('匹配滤波器后线性调频信号()');

仿真成果

//matlab代码

functionLFM_radar(T,B,Rmin,Rmax,R,RCS)

ifnargin==0

T=10e-6;

B=30e6;

Rmin=10000;Rmax=15000;

R=[10500,11000,1,1,13000,13002];%抱负点目的距离

RCS=[111111];%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;%采样频率和采样间隔

Nwid=ceil(Twid/Ts);%接受窗口数

%==================================================================

%%Gneratetheecho

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

M=length(R);%目的数

td=ones(M,1)*t-2*R'/C*ones(1,Nwid);

Srt=RCS*(exp(j*pi*K*td.^2).*(abs(td)

%=========================================================

%%用FFT和IFFT脉冲压缩雷达数字解决

Nchirp=ceil(T/Ts);%脉冲持续时间

Nfft=2^nextpow2(Nwid+Nwid-1);%脉冲持续时间

%计算线性数目

%运用FFT算法卷积

Srw=fft(Srt,Nfft);%FFT雷达回波

t0=linspace(-T/2,T/2,Nchirp);

St=exp(j*pi*K*t0.^2);%FFT雷达回波

Sw=fft(St,Nfft);%fft线性调频斜率

Sot=fftshift(ifft(Srw.*conj(Sw)));%信号通过脉冲

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));axistight;

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

通过这次实验经历加深了我对雷达技术中线性调频脉冲理解,通过查找资料和同窗交流探讨,学习到了匹配滤波器工作原理、特性特点以及LFM信号形式。

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减少对雷达发射机峰值功率规定,也能解决雷达作用距离和距离辨别力之间矛盾;在对低截获概率雷达信号解决中将有辽阔应用前景。

在本次实验过程中,我不但对雷达技术课程内容有了更全面理解,同步也熟悉和运用了matlab中诸多函数。

实验中用到诸多通信原理、信号分析有关知识,对学过知识有了更加深刻理解。

 

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