用MATLAB实现相控阵雷达仿真，要求：（1）模拟LFM脉冲信号（带宽1MHz，脉宽100us），画出其时域、频域波形，画出模糊函数； （2）模拟目标回波（目标距离100km，速度100m/s），进行匹配滤波/脉冲压缩仿真（无噪声）； （3）设雷达的脉冲重复频率为1KHz，模拟脉冲串回波信号（含噪声，信噪比-10dB），并进行匹配滤波和MTD处理，给出MTD输出的“距离-速度-幅度”三维图，标出目标的距离-速度信息； （4）画出阵列天线（16阵元均匀线阵）方向图，采用hamming窗控制旁瓣；模拟阵列接收信号，对其进行DBF处理仿真，给出“DBF-脉冲压缩-MTD”处理输出的“距离-速度-幅度”三维图，标出目标。给出相应代码

以下是一个基于MATLAB的相控阵雷达仿真代码，实现了上述要求的所有功能。注意，由于篇幅限制，代码中可能没有完整注释，请结合上述实现步骤和相关函数的介绍进行理解和调试。

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close all;

%% 生成LFM脉冲信号

% 信号参数
fs = 1e6;      % 采样率
Tp = 100e-6;   % 脉宽
B = 1e6;       % 带宽
f0 = B/Tp;     % 起始频率
f1 = 0;        % 终止频率

% 生成LFM脉冲信号
t = 0:1/fs:Tp;
s = chirp(t, f0, Tp, f1);

% 画出时域波形
figure;
plot(t, real(s));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('LFM Pulse (Time Domain)');

% 画出频域波形
f = linspace(-fs/2, fs/2, length(s));
S = fftshift(fft(s));
figure;
plot(f, abs(S));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('LFM Pulse (Frequency Domain)');

% 画出模糊函数
figure;
ambgfun(s, 1/fs);

%% 模拟目标回波

% 目标参数
R = 100e3;     % 距离
v = 100;       % 速度

% 生成目标回波信号
tau = 2*R/c;   % 时延
fr = 2*v/lambda;% 多普勒频率
t = 0:1/fs:Tp;
s_rx = chirp(t-tau, f0, Tp, f1).*exp(1i*2*pi*fr*(t-tau));

% 进行匹配滤波/脉冲压缩
s_matched = conj(fliplr(s)).*s_rx;
s_compressed = conv(s_matched, s);

% 画出匹配滤波/脉冲压缩的输出
t_matched = 0:1/fs:(2*Tp-tau/fs);
t_compressed = 0:1/fs:(3*Tp-tau/fs);
figure;
plot(t_matched, abs(s_matched));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Matched Filter Output');
figure;
plot(t_compressed, abs(s_compressed));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Pulse Compression Output');

%% 模拟脉冲串回波信号

% 信号参数
PRF = 1e3;     % 脉冲重复频率
SNR = 0.1;     % 信噪比

% 目标参数
R = 100e3;     % 距离
v = 100;       % 速度

% 生成目标回波信号
tau = 2*R/c;   % 时延
fr = 2*v/lambda;% 多普勒频率
t = 0:1/fs:Tp;
s_rx = chirp(t-tau, f0, Tp, f1).*exp(1i*2*pi*fr*(t-tau));

% 生成脉冲串回波信号
N = round(Tp*PRF);
s_train = zeros(1, N);
for i = 1:N
    noise = sqrt(SNR)*randn(size(s));
    s_train(i) = s_rx*exp(1i*2*pi*(i-1)/PRF) + noise;
end

% 进行匹配滤波和MTD处理
s_matched = conj(fliplr(s)).*s_train;
s_sum = sum(s_matched, 2);
mtd = abs(fftshift(ifft(s_sum)));
Rmax = c/2/abs(B);
Vmax = lambda/4/Tp;
dr = Rmax/length(mtd);
dv = 2*Vmax/length(mtd);
r_axis = (0:length(mtd)-1)*dr;
v_axis = (-length(mtd)/2:length(mtd)/2-1)*dv;
[mesh_r, mesh_v] = meshgrid(r_axis, v_axis);
figure;
surf(mesh_r, mesh_v, mtd);
xlabel('Range (m)');
ylabel('Velocity (m/s)');
zlabel('Amplitude');
title('MTD Output');

% 标出目标的距离和速度
[~, r_idx] = max(mtd);
[~, v_idx] = max(mtd(r_idx,:));
R_hat = r_axis(r_idx);
V_hat = v_axis(v_idx);
hold on;
scatter3(R_hat, V_hat, mtd(r_idx, v_idx), 'ro');
hold off;

%% 阵列天线方向图

% 阵列参数
N = 16;        % 阵元数
d = lambda/2;  % 间距

% 建立阵列天线
array = phased.URA(N, d, 'ArrayNormal', [0; 0; 1]);

% 计算阵列方向图
theta = -90:0.5:90;
w = hamming(N);
pattern = beamformpattern(array, f, theta, 0, 'Weights', w);

% 画出阵列方向图
figure;
patternAzimuth = -90:0.5:90;
patternElevation = zeros(size(patternAzimuth));
patternMagnitude = abs(pattern);
polarpattern(patternAzimuth,patternMagnitude,'CoordinateSystem','rectangular',...
    'MagnitudeScale','log','Normalize',false);
title('Array Pattern');

%% 阵列信号处理

% 目标参数
R = 100e3;     % 距离
v = 100;       % 速度

% 生成目标回波信号
tau = 2*R/c;   % 时延
fr = 2*v/lambda;% 多普勒频率
t = 0:1/fs:Tp;
s_rx = chirp(t-tau, f0, Tp, f1).*exp(1i*2*pi*fr*(t-tau));

% 生成脉冲串回波信号
N = round(Tp*PRF);
s_train = zeros(N, N);
for i = 1:N
    noise = sqrt(SNR)*randn(size(s));
    s_train(i,:) = s_rx*exp(1i*2*pi*(i-1)/PRF) + noise;
end

% 阵列信号处理
w = hamming(N);
s_beamformed = phased.ArrayBeamformer('SensorArray', array, 'PropagationSpeed', c, ...
    'Weights', w, 'Direction', [0; 0]);
s_sum = s_beamformed(s_train');
s_matched = conj(fliplr(s)).*s_sum;
s_compressed = conv2(s_matched, s, 'same');

% 进行MTD处理
mtd = abs(fftshift(ifft2(s_compressed)));
Rmax = c/2/abs(B);
Vmax = lambda/4/Tp;
dr = Rmax/size(mtd,1);
dv = 2*Vmax/size(mtd,2);
r_axis = (0:size(mtd,1)-1)*dr;
v_axis = (-size(mtd,2)/2:size(mtd,2)/2-1)*dv;
[mesh_r, mesh_v] = meshgrid(r_axis, v_axis);
figure;
surf(mesh_r, mesh_v, mtd);
xlabel('Range (m)');
ylabel('Velocity (m/s)');
zlabel('Amplitude');
title('MTD Output');

% 标出目标的距离和速度
[~, r_idx] = max(mtd);
[~, v_idx] = max(mtd(r_idx,:));
R_hat = r_axis(r_idx);
V_hat = v_axis(v_idx);
hold on;
scatter3(R_hat, V_hat, mtd(r_idx, v_idx), 'ro');
hold off;