雷达信号matlab仿真

本文格式为Word版，下载可任意编辑——雷达信号matlab仿真雷达系统分析大作作者：陈雪娣学号：0410420727

1.最大不模糊距离：Ru,max距离分辩率：?R?C??125km2frc?150m2Bm

?2G2.天线有效面积：Ae??0.0716m24?半功率波束宽度：

?3db?G??6.4o

4?23.模糊函数的一般表示式为

???;fd?2???j2?fd*????stst??edt??t?j??t21Rect??e对于线性调频信号s?t??

??Tp?Tp?则有：

1???;fd??Tp?tRect???T???p???t??Rect????T??p?j??t2j???t?Tp?2eedt??????;fd??????sin??????fd?Tp?1????T??????p??????1??

?T????p???????fd?Tp?1??T??p??22分别令??0,fd?0可得??0;fd?,???;0?

??0;fd??sin??fdTp??fdTp

???sin????Tp?1???Tp????????;0???1????T???p?????Tp?1????Tp??程序代码见附录1的T_3.m,仿真结果如下:

????????

4.程序代码见附录1的T_4.m,仿真结果如下:

通过比较得知，加窗后的主副瓣比变大，副瓣降低到40db以下，但主瓣的宽度却增加了，约为未加窗时的1.5倍，主瓣也有一定的损失。5.由雷达方程

22PG??TetSNR1?(4?)3KT0LFR4

计算可得SNR1?196.55?40logRdb

作图输出结果如下，程序代码见附录1的T_5.m

在R=70km时,计算得单个脉冲的SNR1=2.7497db,要达到要求的检测性能则需要12.5dB的最小检测输入信噪比，而M个相参脉冲积累可以将信噪比提高M倍，故

D0(1)M?=9.4413

SNR1因此要达到要求就需要10个以上的相参脉冲进行积累。可求得可积累脉冲数为：N??3db?afr?256

其中,?a为天线的探寻速度等于30o/s.fr是重复频率为1200hz.故满足要求.

at）6.设t时刻弹舰径向与目标航向的夹角为（,目标偏离弹轴方向的夹角为?,在（t）（o）??t=0时,?由几何关系知,经t秒后,

?31o,?（0）???1o.

OM?Rosin?MP?Rocos?

M'P'?MP?Vst?Vatcos?'O'M'?OM?Vatsin?'?O'M'??

?M'P'?

?(t)?arctan??(t)??(t)??'

R(t)?O'M'OM?Vatsin?'?

sin?(t)sin?(t)Vd?Vacos?(t)?Vscos?(t)

又由于

cos?(t)?cos(?(t)??')

?cos?(t)cos?'?sin?(t)sin?'31?cos?(t)?sin?(t)22

?3?1cos?(t)?sin?(t)??Vscos?(t)故Vd?Va?2?2?

?3?1fd(t)Vd??Va?Vs?cos?(t)?sin?(t)

2?2???2??31fd????Va?Vs?cos?(t)?sin?(t)?

??????22??2Vd利用以上的关系式即可计算出第i个重复周期弹目间的距离Ri(t)和回波信号的多普勒频率

fd(t).仿真程序代码见附录1的T_6.m.试验结果如下:

由仿真结果可知,

fd(t)的变化不大,这说明相对速度的变化不大，同时可求得

Vd?688m/s.

7.(1)相干积累:

由于相对速度的变化不大，所以在仿真时取定值Vd仿真程序代码见附录1的T_7_1.m.试验结果如下:

?688m/s。

相干积累前后的信噪比状况如下图所示：

由仿真结果知，积累前匹配滤波器输出的信噪比为约12dB。已知M个脉冲相参积累可以将信噪比提高M倍，所以，64个脉冲相参积累后的信噪比将提高64倍（18db）。相干积累后输出的信噪比约30db，与预期效果相符。(2)非相干积累：

双极点滤波器的时域框图如下：

由此可的它的频域响应：

k2?exp?2??d?/1??2

其中k1???2exp???d?/1??2cos(?d?)k2?exp?2??d?/1??2

????式中：??0.63，N?d??2.2，N是半功率波束宽度。

仿真程序代码见附录1的T_7_2.m.试验结果如下:

非相干积累前后的信噪比状况如下图所示：

由仿真结果知，积累前匹配滤波器的信噪比为约12dB。非相干积累后输出的信噪比约20db。将非相干的结果与相干积累的效果进行比较，可知，相干积累的效果明显优于非相干积累。

附录1程序代码第3题:

%%%%%%%%T_3.m%%%%clearallclcclf

taup=1;%脉冲宽度100usb=10;%带宽

up_down=-1;%up_down=-1正斜率，up_down=1负斜率x=lfm_ambg(taup,b,up_down);%计算模糊函数taux=-1.1*taup:.01:1.1*taup;fdy=-b:.01:b;

figure(1)

mesh(100*taux,fdy./10,x)%画模糊函数xlabel('Delay-\\mus')ylabel('Doppler-MHz')

zlabel('|\\chi(\\tau,fd)|')title('模糊函数')figure(2)

contour(100.*taux,fdy./10,x)%画等高线xlabel('Delay-\\mus')ylabel('Doppler-MHz')title('模糊函数等高线')gridon

N_fd_0=(length(fdy)+1)/2;%fd=0的位置x_tau=x(N_fd_0,:);%时间模糊函数figure(3)

plot(100*taux,x_tau)axis([-11011001])xlabel('Delay-\\mus')

ylabel('|\\chi(\\tau,0)|')title('时间模糊函数')gridon

N_tau_0=(length(taux)+1)/2;%tau=0的位置x_fd=x(:,N_tau_0);%速度模糊函数figure(4)

plot(fdy./10,x_fd)

xlabel('Doppler-MHz')ylabel('|\\chi(0,fd)|')title('速度模糊函数')gridon

x_db=20*log10(x+eps);

[I,J]=find(abs(x_db+6)title('相干积累输出结果')figure(2)

contour(r,dp,sct)

axis([30100-200200])xlabel('距离km')

ylabel('Doppler-kHz')title('R-fd等高线')gridon

dp=(-32:31)*(Be/32)/1e3;figure(3)

mesh(r,dp,abs(echo)/max(max(abs(echo))))xlabel('距离km')

ylabel('Doppler-kHz')title('相干积累前的结果')

%T_7_2.m%非相干积累clc

clearall

c=3e8;%speedoflightTe=100e-6;%发射脉冲宽度Be=1e6;%带宽

mu=Be/Te;%调频斜率Ts=1/(2*Be);%采样频率Ro=70e3;%起始距离fo=c/0.03;%中心频率Vr=688;%径向速度fr=1200;%重复频率t=0:Ts:Te-Ts;

W=exp(j*pi*mu*t.^2);Wf=fft(W,1024);

%%%双极点滤波器%%%%%%sheta_3_db=6.4;%半功率波束宽度v=30;%天线的探寻速度N=sheta_3_db*fr/v;wd_tao=2.2/N;xi=0.63;

k1=2*exp(-xi*wd_tao/sqrt(1-xi^2))*cos(wd_tao);k2=exp(-2*xi*wd_tao/sqrt(1-xi^2));NN=64;

w=-pi:pi/NN:pi-pi/NN;j=sqrt(-1);

H=exp(-j.*w)./(1-k1*exp(-j*w)+k2*exp(-2*j.*w));h=ifft(H,64);

%%----信号处理---%

nnn=fix((Ro-30e3)/75);%采样的起始位置,从30km开始采样R=0:75:15e3-75;%在30km和45km之间采样，采样间隔75mfori=1:200fork=1:64

Ri(k,i)=R(i)+Vr*Ts*(k-1);endend

taoi=2*Ri/c;

echo=10^0.275*0.707*randn(64,1024)+j*randn(64,1024);j=sqrt(-1);

fori=1:64%回波信号，加随机相位模拟非相干信号echo(i,nnn:nnn+199)=echo(i,nnn:nnn+199)...

+exp(-j*2*pi*fo*taoi(i,:)+j*pi*mu*taoi(i,:).^2...+j*2*pi*rand*ones(1,200));end

fori=1:64%脉冲压缩

sp2(i,:)=ifft(fft(echo(i,:),1024).*conj(Wf),1024);end

fori=1:1024%用双极点滤波器进行非相干积累isct(:,i)=conv((sp2(:,i)),h)';end

fork=1:1024

sct(:,k)=abs(fftshift(fft(isct(:,k),256)));end

sct=sct./max(max(sct));%归一化sp2=sp2./max(max(abs(sp2)));%归一化%积累前后信噪比输出figure(1)

plot(20*log10(abs(sp2')))ylabel('-db')

title('非相干积累前')axis([11024-300])figure(2)

plot(20*log10(sct'))ylabel('-db')

title('非相干积累输出')axis([11024-300])%%%%%%%%%积累结果输出

r=((1:1024)*75+30e3)./1e3;dp=(-128:127)*(Be/128)./1e3;figure(3)

mesh(r,dp,sct)xlabel('距离km')

ylabel('Doppler-kHz')title('非相干积累输出结果')figure(4)

contour(r,dp,sct)

axis([30100-200200])xlabel('距离km')

ylabel('Doppler-kHz')title('R-fd等高线')gridon

dp=(-32:31)*(Be/32)/1e3;figure(5)

mesh(r,dp,abs(echo)/max(max(abs(echo))))xlabel('距离km')

ylabel('Doppler-kHz')title('非相干积累前的结果')%%%%%————————%%%%%%

二翻译

11.2比幅单脉冲

比幅单脉冲跟踪类似于对于圆形区域而言需要四个斜的波束来测量目标的角度位置。区别就是这四个波束是同时产生而不是相继产生的。由于这个目的，一种特别的天线馈电正是利用一个单独的脉冲产生四个波束原理，因此它的名字叫做单脉冲。并且，单脉冲跟踪更加确切并且不简单受圆柱形的近点角的影响，譬如调幅干扰和获得的倒置的电子对抗措施。最终，连续并且圆锥形变化的雷达回波降低了跟踪的精度；尽管如此，自从一个单独的脉冲被用来产生错误信号后者对单脉冲技术已经不是一个问题。单脉冲跟踪雷达既可以用天线反射器又可以用相控阵天线。

图11.7显示了一种典型的单脉冲天线的模型。A,B,C,D四个波束描绘出四个圆锥形扫描波束的位置。这四个方向，大体上呈喇叭状，用来产生单脉冲天线的模式。振幅单脉冲处理器要求这四个信号有一致的相位但却有不同的

幅度。

图

11.7单脉冲天线模型

一个解释振幅单脉冲技术的好方法就是用天线轴线的圆形中心来表示目标回波信号，正如图11.8a所示，在图中四个象限表示四个波束。在这种状况下，这四个喇叭接受相等的能量，这就显示目标位于天线跟踪的轴线上。然而，当目标不在轴线上时（图11.8b-d），各喇叭中的能量就会不平衡。这个不平衡的能量用来产生差信号来驱动伺服控制系统。单脉冲处理包括计算天线模型的一个加?两个不同的差?（方位角和仰角）然后除去差信道的电压核信道的电压，信号的角度就可以确定了。

图

11.8用图形解释单脉冲的概念(a)目标在轴线

上（b-d）目标不在轴线上

雷达通过不断比较返回波束的幅度和相位来判断目标对轴线的位移。四个

信号的相位相位在传输和接受模式都是连续的，这是关键性的。因此，任何

数字电路或是微波比较电路都可以利用。图11.9显示了一个典型的微波比较仪的方框图，图中三个接收通道分别被称为加通道，仰角差通道和方位角差通道。

图

11.9单脉冲比较器

为了产生仰角差波束，我们可以用波束差（A-D）或（B-C）。然而，通

过先形成和的形式(A+B)和(D+C)然后计算(A+B)-(D+C)的差，我们获得一个更强的仰角差信号，

?el。同样，通过首先形成和的形式(A+B)和(D+C)然后

?az，也产生了。

计算(A+B)-(D+C)的差，一个更强的方位角差信号，

一个简单的单脉冲雷达的结构方框图如图11.10.所示。加通道被用作发射和接收。在接收机中加通道为其他两个不同的通道提供相位参考。加通道还可以用来测距。为了说说明加通道和差通道的天线模型是如何形成的，我们将会假设一个sin?/?为天线的单独的一部分和斜角?0。归一化