脉冲压缩（匹配滤波）

脉冲压缩是一种信号处理技术，用于增强雷达等传感器系统的性能。它的基本原理是通过匹配滤波器来压缩发射脉冲和接收信号，从而提高信号的分辨率和峰值信噪比。具体步骤如下：

1. 发射线性调频信号（LFM信号），即频率随时间线性变化的信号。
2. 接收回波信号，并将其与发射信号进行匹配滤波。
3. 匹配滤波器的输出是一个脉冲序列，其中包含了目标的信息。
4. 对脉冲序列进行处理，如进行峰值检测和积分等操作，以提取目标的信息。

匹配滤波器的设计是脉冲压缩的关键。匹配滤波器的频率响应应该与发射信号的频率响应相同，这样才能实现最佳的压缩效果。常用的匹配滤波器包括理想匹配滤波器和脉冲压缩滤波器。

下面是一个使用Python实现脉冲压缩的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成线性调频信号
f0 = 10e6  # 起始频率
f1 = 20e6  # 终止频率
T = 50e-6  # 信号持续时间
fs = 100e6  # 采样率
t = np.arange(0, T, 1/fs)
chirp = np.cos(2*np.pi*(f0*t + (f1-f0)/(2*T)*t**2))

# 生成回波信号
delay = 10e-6  # 目标距离
echo = np.roll(chirp, int(delay*fs))

# 匹配滤波
matched_filter = np.flip(chirp)
output = np.convolve(echo, matched_filter, mode='same')

# 绘制结果
plt.figure()
plt.plot(t, chirp, label='发射信号')
plt.plot(t, echo, label='回波信号')
plt.plot(t, output, label='匹配滤波输出')
plt.legend()
plt.show()