matlab 压缩感知 fmcw雷达一维距离超分辨 代码

MATLAB 压缩感知（compressive sensing）是一种基于稀疏表示原理的信号处理方法，而FMCW雷达（Frequency Modulated Continuous Wave Radar）则是一种通过频率调制连续信号来进行测量的雷达技术。一维距离超分辨在FMCW雷达中起到了提高目标检测精度的作用。以下是一种可能的MATLAB代码实现：

% 定义雷达参数
fs = 10e6;              % 采样率
bw = 1e6;               % 带宽
fc = 2.4e9;             % 载频
t = 500e-6;             % 发射时间
sweep_time = 50e-6;     % 扫频时间
N = fs * t;             % 采样点数
Ts = 1 / fs;            % 采样间隔
Tsweep = 1 / bw;        % 扫频周期
f = linspace(fc - bw/2, fc + bw/2, N/2); % 频率序列

% 生成FMCW信号
s = exp(1j * 2 * pi * cumsum(f) * Tsweep); % 连续波信号

% 目标距离
range = 50;             % 目标距离
td = 2 * range / 3e8;    % 目标延时

% 接收信号
rx_signal = s .* exp(1j * 4 * pi * fc * t) .* exp(1j * 2 * pi * fc * td); % 叠加目标回波

% 压缩感知重建超分辨距离
W = rand(N, N);          % 压缩矩阵
measurement = W * rx_signal; % 稀疏测量

% 重建距离信号
reconstructed_signal = pinv(W) * measurement; % 压缩感知重建

% 超分辨距离估计
nfft = 2^nextpow2(N);
freq = (-fs/2:fs/nfft:fs/2-fs/nfft); % 频谱序列
spectrum = fftshift(abs(fft(reconstructed_signal, nfft))); % 频谱
[max_val, max_ind] = max(spectrum); % 最大谱点位置
distance = range * freq(max_ind) / (bw/2);

disp(['目标距离估计为：', num2str(distance), ' 米。']);

以上代码中，首先定义了FMCW雷达的相关参数，然后生成了FMCW信号。接下来模拟目标回波，其中包括了目标距离信息。然后通过压缩感知的方法将接收信号进行稀疏测量，并利用计算出的压缩矩阵进行反变换，实现距离信号的重建。最后，通过频域分析得到的频谱信息，估计出超分辨距离。

需要注意的是，以上只是一种简单的实现，实际应用中可能还需要对接收信号进行预处理、加窗、去除杂散信号等操作，也可能涉及到多目标距离的估计。具体的实现方法可能根据具体的需求和算法进行调整和改进。