雷达信号处理技术与系统方案

1、雷达信号处理技术与系统设计脉冲多普勒雷达信号处理仿真一、雷达概述雷达是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。雷达的任务就是测量目标的距离、 方位和仰角，还包括目标的 速度，以与从目标回波中获取更多有关目标的信息。典型的雷达系统如图 1它主要由雷达发射机、天线、雷达接收机、收发转换开关、信号处理机、数据处理机、终端显示等设备组成。收发转换开关天线发射的电磁波接收的电磁波图1雷达系统框图雷达发射机产生符合要求的雷达波形，然后经馈线和收发开关由发射天线辐

2、 射出去，遇到目标后，电磁波一局部反射，经接收天线和收发开关由雷达接收机 接收，然后对雷达回波信号依次进行信号处理、 数据处理，就可以获知目标的相 关信息。二、雷达信号雷达发射信号可以分为连续信号和脉冲信号， 常规雷达信号包括非相参脉冲 信号、相参脉冲信号、参差变周期脉冲信号、步进频率脉冲信号、线性调频信号、 非线性调频信号、相位编码信号等，这里主要介绍常用的线性调频信号，非线性调频信号，相位编码信号等。1. 线性调频信号为了实现雷达发射能量与分辨率之间的矛盾， 线性调频脉冲压缩体制的发射 信号其载频在脉冲宽度按线性规律变化即用对载频进行调制(线性调频)的方法展宽发射信号的频谱，使其相位具有色

3、散。LFM( Lin ear Freque ncy Modulation )信号(也称 Chirp 信号)的数学表达式 为：s(t)rect(*)e'2 心戸)式中fc为载波频率，rect(*)为矩形信号，即x(t)的相位函数:t(t)2 f(v)dv2B化nelsewiseK B，是调频斜率。于是，信号的瞬时频率为fc Kt ( T2 t T2) ，根据K的正负可以分为两种 典型的chirp信号，如图2所示。j freqiieHcy.s充./time3J71丨 ° 一1 11111一 MF Tft(i)图2典型的chirp信号(a) up-chirp(K>0) ( b

4、) down-chirp(K<0)2. 非线性调频信号非线性调频脉冲信号是指脉频率调制函数是非线性函数的一类信号。可以表示为：x(t) u(t)exp(j (t)x(t)的调频函数：f (t) T 1(f) 史 B K(n)sin 2 ntn 1上式中，T(f)为x(t)的群时延，和B分别为非线性调频信号的时宽和带宽，K( n)为傅里叶级数的系数，实际应用中只取前几项。3. 相位编码信号相位编码信号的调制函数是离散的有限状态，属于离散编码信号。由于相位 编码采用伪随机序列，故亦成为伪随机编码信号。伪随机相位编码信号按相移取值数目分类。如果相移只限取0、 两个数值,称之为二相码信号，如巴克

5、码、M序列码、L序列等；如果相移可取两个以上的数值，那么称之为多相码信号。如 Taylor多相码、法兰克多相码、赫夫曼序列等。a乌2孑%图3相位编码信号三、目标回波仿真概述雷达发射机产生线性调频信号，通过天线辐射出去，如果传播过程中遇到目 标，就会反射回一局部电磁波，由雷达接收机接收。这就是回波信号，回波信号 中包含有目标的距离，速度，角度等给方面的信息。目标信号包括期望目标和非 期望目标，如图4所示。图4目标回波产生由于目标和雷达之间的距离和相对速度的影响，回波信号会产生一定的延迟，以与多普勒频移。使用传播响应函数来描述目标回波产生的过程，相对发射电磁波传播响应函数如式3-1 :a(t).P

6、 A t exp j t exp j2 fcth(t) w t(3-1)式4-2中，M表示目标个数，w t为噪声信号，Gt,m和Gm分别为雷达天线发射幅度增益和接收幅度增益，Lp为传播衰减，m t为各目标的延时时间各目标的延时时间 m t满足式3-2 :42Rm C对静止目标m2 Rmvmt C 对运动目标(3-2)其中，Vm表示各个目标相对于雷达的速度对于雷达天线发射幅度增益和接收幅度增益， 采用低旁瓣天线功率方向图进 行仿真，使用Sinc函数描述天线方向图，即G Gmaxsinc r / 2 dB3-3其中，Gmax为天线最大幅度增益，r为目标目标偏离雷达发射方向的角度,3dB表示天线3d

7、B带宽。传播衰减回波信号在空气中传播，会发生一定的损耗，称之为传播衰减。主要包括两 个方面，一是大气损耗，二是功率稀释。大气损耗La是雷达工作频率、目标距离和仰角的函数。雷达工作频率越高， 大气损耗越大。所以，在频率较低的频段3GHz以下，大气损耗可以不予考虑， 在频率较高的频段，进行选择性的考虑。在本次实验中，雷达工作在中重频下， 并没有考虑大气损耗的影响。功率稀释是由于天线是向所有方向均匀发射能量的，也就是说天线具有球形P辐射方向图，所以目标处接收到的电磁波能量的功率密度为 Pdt 2，其中P4 R为雷达发射功率，R为雷达和目标之间的距离，即单程的功率稀释为1 1Jne way2，类似的，

8、双程的功率稀释为L。way2 4。4 R4 R4最后，传播衰减要同时考虑大气损耗和功率稀释两方面的影响，即Lpwoway 0调制到中频雷达是利用物体反射电磁波的特性来发现并确定目标参数的，雷达发射的信号应该是一个载波受到调制的大功率射频信号。雷达工作频率是按照雷达的用途 来确定的，为了调高雷达系统的工作性能和抗干扰能力，有时要求它能在几个频率上跳变工作或者同时工作。调制到中频，就是对发射信号乘上一个载频信号， 即St st*expj2 fct 3-4参加噪声在雷达接收机中，除了目标回波信号之外的任何其他信号都成为噪声。它包括雷达系统之外的干扰信号和雷达接收机部产生的热噪声。热噪声电子的热骚动和

9、散射效应噪声半导体的载流子密度的变化 是雷达接收机中两种主要的 部噪声源。在本仿真实验中，使用了简化模型，即假设参加的噪声是服从高斯分布的， 模型如式(3-5):r(t) r(t)+ n(t)，n(t) rv(t)+jn/t)(3-5)其中，nr(t)，ni(t)N 0,罷2，/kBT°F四、信号处理雷达信号处理的流程如下:F面具体介绍如下正交双通道采样正交双通道处理就是中频回波信号经过两个相似的支路分别处理，其差异仅是其基准的相参电压相位差90°，这两路称为：同相支路(Inphase Channel)1支路正交支路(Quadrature Channel)Q支路传统方法使用

10、的是模拟正交双通道处理，正交 I、Q通道处理是将接收机输 出的中频回波信号分别与正交的两路相参信号混频(采用模拟乘法器)，然后进行低通滤波，从而得到I、Q两路基带信号，再通过 A/D变换给出同相分量和正 交分量的数字量，如图5所示：cos(2 f0t)中频带通信号A(t)cos2 f°t(t)sin (2f°t)图5正交双通道采样结构图正交双通道处理的优点(相对于单通道处理):?可区分fd，以确定目标相对运动方向C?能消除盲相(单通道MTI时目标多普勒信号的相位取样对消导致零输出) 匹配滤波脉冲压缩的目的是集中单个雷达发射信号的所有能量，获的最大输出信噪 比。方法是进行匹配

11、滤波，在接收机中设置一个与发射信号频率相匹配的压缩网 络，使经过调制的宽脉冲的回波信号变成窄脉冲，保持良好的距离分辨力。脉冲压缩网络实际上就是一个匹配滤波器网络。匹配滤波器是指输出信噪比最大准那么下的最正确线性滤波器。根据匹配理论，匹配滤波器的传输特性：H( ) KS*( )e j t0(4-1)时域表示(冲激响应)为：h(t) Ks*(t。t)(4-2)其中，K为幅度归一化常数，S( CD )是发射信号，X(t)是回波信号。 线性调频信号的匹配滤波有两种方法：时域匹配滤波、频域匹配滤波。时域匹配滤波y(t) x(t) h(t):滑动滤波器(FIR)。运算量大，难以满足实 时处理的要求。频域匹

12、配滤波：傅立叶变换后频谱相乘。可采用FFT算法大幅度 降低运算量，满足实时处理的要求。频域匹配滤波：傅立叶变换后频谱相乘，具有简单的频域解析表达式。可采 用FFT算法大幅度降低运算量，满足实时处理的要求。通过加窗能够获得很低的 旁瓣，如图6所示。y(t) IFFT H(f) R(f)， H(f) exp j f2 K Win f动目标显示MTI动目标显示(MTI)艮卩Moving Target Indication，是利用MTI滤波器滤除相应杂波，从而提高目标检测性能。固定目标频谱的谱线位于脉冲重复频率的整 数倍点处，而运动目标回波信号存在多普勒频移， 动目标显示滤波器利用运动目 标回波和杂波

13、在频谱上的区别，有效地抑制杂波而提取信号。最直接的方法是将相邻重复周期的回波信号相减，那么固定目标回波由于振幅不变而互相抵消，运动目标回波相减后剩下相邻重复周期振幅变化的局部。实验中用到的就是这种传统的非递归型一次对消器，即二脉冲对消。结构如图7：时域方程为:图7二脉冲对消结构图y(n) x(n) x(n 1)，传输函数为:H (z)1 z 1，它是一个单零点系统，零点的位置在zH(ej ) 11，频率响应为：ejt 2吨伽Tcos2频率响应如图8,在脉冲重复频率的整数倍点处有凹口，所以固定目标回波 在通过MTI滤波器后将受到很大的抑制，理想状态下，输出为零。22.5335归一化城牢陆图8MT

14、I滤波器频率响应8 5 4 2 a a Q Q动目标检测MTDMTD也就是一种相参积累和多普勒滤波的结合，相干积累的目的为：1、集中多个脉冲重复周期/调频周期雷达发射的所有信号所有能量，获取最大输出信 噪比。2、减小目标RCS起伏对目标检测的影响。动目标检测(MTD即Moving Target Detection ，根据最正确线性滤波理 论，在杂波背景下检测运动目标回波， 除了杂波抑制滤波器外，还应串接有对脉 冲串信号匹配的滤波器。MTD利用了回波脉冲串的相参性进行相参积累。实际工作中，采用一组相邻且局部重叠的滤波器组覆盖整个多普勒频率围，这就是窄带多普勒滤波器组。N个相邻的多普勒滤波器组的实

15、现是由 N个输出的横向滤波器(N个脉冲和N-1根 迟延线)经过各脉冲不同的加权并求和后形成的。结构如图9：Wyk- - - - - -图9 MTD滤波器组成框图图10 MTD滤波器频率响应 N=8设加在第k个滤波器的第i个输出端头的加权值为:Wike j2 (i 1)k'N ie , i0,1，N-1k表示标号从0到N-1的滤波器，每一个k值对应一组不同的加权值，相应 地对应一个不同的多普勒滤波器响应。图10中所示滤波器响应是N=8时加权所得各标记k的滤波器频率响应，k取07。该滤波器的频率覆盖围为0到fr 0 在仿真实验中，通常是通过快速傅里叶变换FFT来实现的。恒虚警检测CFAR在

16、对雷达回波信号作了脉冲压缩、MTI、MTD滤波后，接着就要对目标的存在 进行判决：过门限检测。这里采用的恒虚警概率检测，即 CFAR将检测门限计 算成使雷达接收机能保持恒定的预定虚警率。检测的原那么如下：r(t)(4-3)门限已：r s(t) c(t) n(t) 门限 H。： r(t) c(t) n(t)门限社压 1/ 曉声电压 ,卄平均債时间图11 CFAR检测原理图恒虚警检测的重点就是确定恒虚警检测的门限。 警概率Pfa之间的关系：式4-4给出了门限值VT和虚(4-4)其中，2为噪声的功率，由于噪声的功率是一直变化的，为了保持恒定的虚警概率，必须依据噪声方差的估计连续更新门限值。 连续改变

17、门限值以保持恒定 虚警概率的过程叫做恒虚警概率(CFARo在仿真实验中，假设r(t)c(t) n(t)，要计算出门限值，就要先估算出噪声的功率nt c texpPaUtexpdr texp由Pfa恒定，可以推导出:Ut ' 22 c lnPa但是噪声的功率是不知道的，必须要对它进行估计。因为目标信号的幅度值 是比拟大的，为了消除目标信号对噪声估计的影响， 在被检测目标左右，都有保 护单元，不参与对噪声功率的估计，原理图如图12所示，估计的噪声功率如式4-5 :t22r(t)| d r(t)t4r(t)d r(4-5)t3(t2t1 t4 t3)图12噪声估计测距雷达工作时，发射机经天线

18、向空间发射一串重复周期一定的高频脉冲。如果 在电磁波传播的过程上有目标的存在，那么雷达就可以承受到由目标反射回来的 回波。由于回波信号往返于雷达和目标之间，它将滞后于发射脉冲一段时间tr，如图13所示，电磁波的能量是以光速传播的，设目标的距离为R ,那么传播的距离为光速乘上时间间隔，即CtrR 乙4-6式中，R为目标到雷达站的单程距离，单位为m米，t的单位为s 秒，因子12是考虑到往返的时间延迟。发射脉冲与往返延迟时间T 脉冲周期对应的距离称为雷达的非模糊距离 Ru。因为接收到的回波可以看成使离它最近的发射脉冲的回波，也可以是前一个发射脉 冲的回波，在这种情况下，Ctr2C trT2可以看到，

19、该回波就有了距离模糊。所以，最大无模糊距离必须对应于脉冲 周期的一半，即cTc2fr(4-7)其中，T为脉冲周期，fr 1T为脉冲重复频率测速有些雷达除了要确定目标的位置外，也需要确定运动目标的相对速度。目标运动的速度可以从测量确定时间间隔的距离变化量R来定，即V R t。这种方法称为目标距离微分法测速，这种测速方法需要较长的时间，且不能测定其 瞬时速度。一般来说，测量的准确度也差，其数据只能作为粗侧用。测速常使用的方法是多普勒测频法。我们知道，当目标与雷达站之间存在相对速度时，接收到回波信号的载频相对于发射信号的载频会产生一个频移，这个频移在物理学上称为多普勒频移，它的数值为(4-8)2Vr

20、式中，1位为m/s；d为多普勒频移，单位为HZ； Vr为雷达和目标之间的径向速度，单为载波波长，单位为md当目标向着雷达站运动时，Vr 0，回波载频提高；反之Vr 0，回波载频降低，如图14。雷达只需测量出目标回波的多普勒频移fd，就可以求得目标相对于雷达的相对速度jpn.i|duirfdIainplkiklchTofrequencyfrequencya靠近目标b 后退目标图14显示多普勒频移的雷达接收信号频谱多普勒测频法测量速度可靠性比拟高，但是容易出现多普勒模糊，脉冲串线 谱的包络为si nx x形，谱线的间隔为脉冲重复频率fr，如图15所示。只要预期 的多普勒频移小于各个滤波器带宽的二分

21、之一即一个FFT门的宽度的二分之一,那么多普勒滤波器组就能够解出目标的多普勒频移。所以，在无模糊的情况 下，目标最大多普勒频移为fdmax fr 2，即脉冲雷达的最大无模糊预期目标的 相对径向速度Vrmax为：Vr maxfd max24(4-15)a多普勒得到了分辨b频谱移到了下一个多普勒滤波器中，发生模糊图15发射和接收波形的频谱和多普勒组振幅和差式测角雷达测角的物理根底是电波在均匀介质中传播的直线性和雷达天线的方向 性。测角的方法可以分为振幅法和相位法两大类。 在本次实验中，用到的是属于振幅法的比幅单脉冲测角法，这里只对这种测角方法进行简单介绍。比幅单脉冲测角法采用两个相同且彼此局部重叠

22、的波束，其方向图如图16所示。如果目标处在两波束的交叠轴 0A方向，那么由两波束收到的信号强度相等， 否那么一个波束收到的信号强度高于另一个。所以常常称 0A为等信号轴，这种测 角方法也叫做等信号测角法。当两个波束收到的回波信号相等时，等信号轴所指 的方向即为目标方向。如果目标处在0B方向，波束2收到的回波比波束1的强, 处在0C方向时，波束2的回波较波束1的弱，因此，比拟两个波束的强弱就可 以判断目标偏离等信号轴的方向，并可用查表的方法估计出偏离等信号轴角度的 大小。图16 比幅单脉冲测角原理波束1接收到的回波信号U1 KF( kt)，波束2接收到的回波信号的电压值为U2 KF(k t)，其

23、中，F()为天线电压方向性函数，t为目标方向偏离等信号轴o的角度，k为o与波束最大值方向的偏角。由U1和U2可以求得其差值t以与和值t ,在等信号轴附近可以进行近似，即tU1 U2 K F( k t) F( k t) 2 tdQ kd 0t U1 U2 K F( k t) F( k t)2F( o)k归一化的和差值为：=t dF()=F( o) d o因为f正比于目标偏离o的角度t，故可以用它来判断t的方向和大小。五、仿真结果参数从PD雷达系统构成图中，可以看到该雷达接收到回波信号分为和、差信号两路，雷达发射信号是线性调频脉冲信号，和波束和差波束进行信号处理的方式 是完全相同的，在进行 CFA

24、F后，进行振幅和差式测角，使用和波束处理后的结 果进行测距和测速。实验中，PD雷达系统与目标的仿真参数设置如下：表5-1雷达系统仿真参数表雷达系统仿真参数W50FC 率 频Z H G 11r F 率 频 复 重 冲 附Z kk 2B 宽 带Z H M 5率 样 采Z H M O 1D径 孔 线 天m5度 宽入*880度O266目标参数积2m1度O2结果 发射信号LFM :Image partReal parteauhnaa m8 £ T6 £94 T2 £22.022.042.062.082.12.12time secImage part-3x 105 0 5 o

25、 o- ednhnaa m8£T2.022.042.06time sec2.082.1-3x 10oX: 5号 1亠一口回和波束回波信号5 ao5 a-0.51.522.533.55x 10-1.5匹配滤波:1.510.50-0.5-100.511.522.533.55X 10和波束回波信号X 10-6X 10MTI:MTD和询宾MT给耶:nsore4D0D33002LIUUI HOCFARCFAF?结果C 0测距：49.9890 m测速：100.3125 m/s测角：20.1815度六、心得通过对雷达系统仿真与性能评估这门课的学习，对雷达系统有了一定深度的 了解，简单学习了雷达系统

26、各个局部的原理，包括雷达发射机，雷达接收机，天 线，目标回波，信号处理机以与数据处理机局部。对脉压，MTI, MTD CFAR测距，测速，测角的原理都有了一定的理解。在此根底上，学习了雷达系统仿真的 方法，包括功能级仿真，信号级仿真，分布式交互仿真和半实物仿真。课程中， 主要是使用Matlab编程实现雷达系统各局部的功能。七、代码LFM信 号c=3e8;%光速Fc=1e9;%中心频率HzTp=50e-6;%脉冲宽度微秒Fr=2000;%脉冲重复频率HzB=1e6;%带宽HzFs=10e6;%采样率HzK=B/Tp;%调频率HzTr=1/Fr;%脉冲重复周期秒CPI=10*Tr;%仿真持续时间秒

27、Delta_t=1/Fs;%时域采样点时间间隔秒s_lfm=zeros(length(round(CPI*Fs),1); % s_lfm_Q=zeros(length(round(CPI*Fs),1); %定义信号实部数组定义信号虚部数组% 数据流仿真方式%t_set_Tp=O:Delta_t:Tp;一个脉冲的时间采样点数组s_lfm_Tp_I=cos(pi*K*(t_set_Tp-Tp/2).A2);s_lfm_Tp_Q=si n( pi*K*(t_set_Tp-Tp/2).A2);脉冲信号实部脉冲信号虚部N=le ngth(s_lfm_Tp_I);for n=1:10pulse_start

28、=rou nd( n-1)*Tr*Fs)+1; %第n个脉冲起始采样点pulse_stop=rou nd( n-1)*Tr*Fs)+N; %第n个脉冲完毕采样点sfm(pulse_sta比pulse_stop)=sfm_Tp_l;% 将第n个脉冲信号的实部添加到其在信号数组中的对应位置;sfm_Q(pulse_start:pulse_stop)=s_lfm_Tp_Q;% 将第n个脉冲信号的虚部添加到其在信号数组中的对应位置;endfigureplot(0:Delta_t:Delta_t*(le ngth(s_lfm)-1),s_lfm_l)axis(O CPI -1.25 1.25)title

29、('Real part')xlabel('time sec')ylabel('mag nitude')信号处理clear %雷达系统仿真参数% %c=3e8;%k=1.38e-23;%Pt=50;%Fc=1e9;%Wavele ngth=c/Fc;%Tp=100e-6;%Fr=2000;%B=5e6;%Fs=10e6;%F=10A(6.99/10);%K=B/Tp;%Tr=1/Fr;%Delta_t=1/Fs;%光速玻尔兹曼常数发射功率W中心频率Hz工作波长m脉冲宽度微秒脉冲重复频率Hz带宽Hz采样率Hz噪声系数调频率Hz脉冲重复周期秒时域采样点

30、时间间隔秒D=5;%Ae=1*pi*(D/2)A2;%G=4*pi*Ae/Wavele ngthA2;%BeamWidth=0.88*Wavele ngth/D;%BeamShift=0.8*BeamWidth/2; % AdegTheta0=20*pi/180;%Wa=0;2*pi/1;%天线孔径m天线有效面积mA2天线增益天线3dB波束宽度deg、B波束与天线轴向的夹角 波束主瓣初始指向度 天线波束转速rad/secNum_Tr_CPI=64+1;% CPI周期数% 目标仿真参数%目标距离m目标平均后向散射截面积mA2目标方位角deg目标速度m/s%地面单位面积后向散射截面积口人2%R_s

31、et=50e3;%RCS=1;%Theta_target_set=20*pi/180; %V_set=100;%RCS_Grou nd_0=10A(-30/10);%定义和通道信号数组s_Sigma=zeros(ro un d(Tr*Fs),Num_Tr_CPI); %定义差通道信号数组s_Delta=zeros(ro un d(Tr*Fs),Num_Tr_CPI); %t_set_Tp=(O:Delta_t:Tp)：一个脉冲的时间采样点数组脉冲复信号s_lfm=exp(j*pi*K*(t_set_Tp-Tp/2).A2);%N=le ngth(s_lfm);%仿真目标回波信号%for No

32、PRI=1:Num Tr CPI波束主瓣指向度Theta_bp=ThetaO+Wa*No_PRI*Tr;for No_target=1:1delay_target=2*(R_set(No_target)-V_set(No_target)*No_PRI*Tr)/c; %目标时延secRVP=-2*pi*Fc*delay_target;%目标回波视频检波剩余相位Gt_A=G*(si nc(Theta_target_set(No_target)-(ThetaO-BeamShift)/BeamWidth).A2;Gr_A=G*(si nc(Theta_target_set(No_target)-(Th

33、etaO-BeamShift)/BeamWidth).A2; % 波束A在目标方向上的增益Gt_B=G*(si nc(Theta_target_set(No_target)-(ThetaO+BeamShift)/BeamWidth).A2;Gr_B=G*(si nc(Theta_target_set(No_target)-(ThetaO+BeamShift)/BeamWidth).A2; % 波束B在目标方向上的增益Lp=1./(4*pi)A2*R_set(No_target).A4);%目标处的电磁波传播损耗Mag nitude_echo_A=sqrt(Pt*RCS(No_target).*

34、(Gt_A+Gt_B)*Gr_A*Wavele ngtrT2/(4*pi)*Lp);% 波束A中目标回波幅度Mag ni tude_echo_B=sqrt(Pt*RCS(No_target).*(Gt_A+Gt_B)*Gr_B*Wavele ngthA2/(4*pi)*Lp);% 波束B中目标回波幅度Echo_start=ro un d(delay_target)*Fs); %目标回波起始采样点Echo_stop=Echo_start+N-1; %目标回波完毕采样点s_Sigma(Echo_start:Echo_stop,No_PRI)=s_Sigma(Echo_start:Echo_stop

35、,No_PRI)+.(Mag nitude_echo_A+Mag ni tude_echo_B)*exp(j*RVP)*s_lfm;s_Delta(Echo_sta rt: Echo_stop,No_PRI)=s_Delta(Echo_start:Echo_stop,No_PRI)+.(Mag ni tude_echo_A-Mag nitude_echo_B)*exp(j*RVP)*s_lfm;% 将第n个目标的复回波的添加到其在信号数组中的对应位置；endend%仿真热噪声信号%n _Sigma=sqrt(k*B*F*290/2)*( ra ndn (size(s_Sigma)+j*ra n

36、dn (size(s_Sigma);n_Delta=sqrt(k*B*F*290/2)*( randn(size(s_Delta)+j*randn(size(s_Delta); s_Sigma=s_Sigma+n_Sigma;s_Delta=s_Delta+n_Delta;%as=reshape(s_Sigma,1,size(s_Sigma,1)*size(s_Sigma,2); bs=reshape(s_Delta,1,size(s_Delta,1)*size(s_Delta,2);figure;plot(real(as);title('和波束回波信号');figure;pl

37、ot(real(bs);title('差波束回波信号');%E配滤波(脉冲压缩)%Num_sample=ro un d(Tr*Fs);%每个脉冲发射回波信号的长度fran ge=(-Fs/2+Fs/(2*Num_sample):Fs/Num_sample:(Fs/2-Fs/(2*Num_sample).'%每个脉冲发射回波信号变换到频域后每个频域采样点对应的频率Win=hammi ng(Num_sample);%窗函数(降低旁瓣)H_match=exp(1i*pi*fra nge42/K).*Wi n;%匹配滤波函数S_Sigma_r=fftshift(fft(s_Si

38、gma,1),1);S_Delta_r=fftshift(fft(s_Delta,1),1);%将每个脉冲发射回波信号变换到频域S_Sigma_r=S_Sigma_r.*(H_match* on es(1,Num_Tr_CPI);S_Delta_r=S_Delta_r.*(H_match*o nes(1,Num_Tr_CPI);%匹配滤波s_Sigma_rc=ifft(ifftshift(S_Sigma_r,1),1); s_Delta_rc=ifft(ifftshift(S_Delta_r,1),1);%将每个脉冲发射回波信号变换回时域as=reshape(s_Sigma_rc,1,size

39、(s_Sigma_rc,1)*size(s_Sigma_rc,2); bs=reshape(s_Delta_rc,1,size(s_Delta_rc,1)*size(s_Delta_rc,2); figure;plot(abs(real(as);title(' 和波束回波信号');figure;plot(abs(real(bs);title(' 差波束回波信号');% % 两脉冲 MTI% s_Sigma_mti=zeros(size(s_Sigma_rc);s_Delta_mti=zeros(size(s_Delta_rc);for No_Pulse=2:Nu

40、m_Tr_CPIfor No_tr=1:Num_sample s_Sigma_mti(No_tr,No_Pulse)=s_Sigma_rc(No_tr,No_Pulse).-s_Sigma_rc(No_tr,No_Pulse-1);s_Delta_mti(No_tr,No_Pulse)=s_Delta_rc(No_tr,No_Pulse).-s_Delta_rc(No_tr,No_Pulse-1);endendfigure;mesh(abs(real(s_Sigma_mti);title(' 和波束MTI结果');figure;mesh(abs(real(s_Delta_mti

41、);title(' 差波束 MTI结果');% %溜普勒滤波(脉冲积累)% win_doppler=hammi ng(Num_Tr_CPI-1).'S_Sigma_a=fftshift(fft(s_Sigma_mti(:,2:Num_Tr_CPI).*(o nes(Num_sample,1)*win_dop pler),2),2);S_Delta_a=fftshift(fft(s_Delta_mti(:,2:Num_Tr_CPI).*(o nes(Num_sample,1)*win_doppler),2),2);%将每个脉冲发射回波信号变换到多普勒域figure;mes

42、h(abs(real(S_Sigma_a);title(' 和波束MTD结果');figure;mesh(abs(real(S_Delta_a);title(' 差波束MTD结果');% CFAR恒虚警检测)%Pfa=1e-6;%虚警概率No_dopper_cha nn el_set=1:Num_Tr_CPI-1;%进行CFAR检测的多普勒通道序号Num_ReservedCell=3;%待测单元附近的保护单元长度(前或后)Num_TestWi n=50;%待测单元附近的统计杂波噪声功率的窗口长度(前或后)N仁Nu m_TestWi n+Num_ReservedC

43、ell;m=1;for No_dopper_cha nn el=No_dopper_cha nn el_setn=1;for No_tr=1+N1:Num_sample-N1Trannin g_set=(No_tr-N1:No_tr-Num_ReservedCell),. (No_tr+N1:No_tr+Num_ReservedCell);Power_ no ise_clutter=mea n(abs(S_Sigma_a(Tra nnin g_set,No_dopper_cha nn el).A2);%统计杂波噪声功率Threshold=sqrt(2*Power_noise_clutter*l

44、og(1/Pfa);%检测门限if abs(S_Sigma_a(No_tr,No_dopper_cha nn el)>=ThresholdS_output( n,m)=1;elseS_output( n,m)=0;endn=n+1;endm=m+1;endfigure;mesh(abs(real(S_output);title('CFAR 结果');%啕标距离、多普勒粗测%No_target=0;for No_dopper_cha nn el=No_dopper_cha nn el_setif sum(S_output(:,No_dopper_cha nn el)>

45、0for No_tr=4:Num_sample-2*N1-3con diti on _1=S_output(No_tr,No_dopper_cha nn el)=1;con diti on _2=sum(S_output(No_tr-3:No_tr-1,No_dopper_cha nn el)=0;co ndition_3=sum(S_output(No_tr-3:No_tr+3,No_dopper_cha nn el-1)=0;%判决是否为一个新目标的条件if con dition_1 && con dition_2 && con dition_3No_target=No_target+1;Target_Doppler_No(No_target)=No_dopper_cha nn el;Target_Ra nge_No(No_target)=No_tr+N1;%记录每个目标的距离序号和多普勒序号endendendend%目标距离测量%for No_target=1:le ngth(Target_Ra nge_No)s=ifft(fft(S_Sigma_a(:,Target_Doppler_No(No_target),10*Num_sample);% 距离向插值细化vmax,pmax=max(abs(s(10*Target_Ra nge_No(No