步进频雷达通信共存仿真代码

步进频雷达通信共存仿真代码需要分为两部分：雷达部分和通信部分。

雷达部分：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 参数设置
fc = 10e9  # 雷达中心频率
B = 5e6  # 雷达带宽
N = 64  # 雷达脉冲数量
T = 1 / B  # 雷达脉冲宽度
fs = N / T  # 雷达采样频率
t = np.linspace(0, N * T, N)  # 雷达时间序列

# 发射信号
fif = 500e3  # 中频
f_step = B / N  # 步进频率
s_tx = np.zeros((N, N))  # 发射信号矩阵
for i in range(N):
    s_tx[i, :] = np.cos(2 * np.pi * (fc + fif + i * f_step) * t)

# 接收信号
s_rx = np.zeros((N, N))  # 接收信号矩阵
for i in range(N):
    s_rx[i, :] = s_tx[i, :] + np.random.randn(N)  # 添加高斯噪声

# 脉冲压缩
s_pc = np.zeros((N, N))  # 脉冲压缩后信号矩阵
for i in range(N):
    s_pc[i, :] = np.correlate(s_rx[i, :], s_tx[i, :], mode='same')

# 画图
plt.figure()
plt.subplot(411)
plt.imshow(s_tx, aspect='auto', cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.title('Transmit signal')

plt.subplot(412)
plt.imshow(s_rx, aspect='auto', cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.title('Receive signal')

plt.subplot(413)
plt.imshow(np.abs(s_pc), aspect='auto', cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.title('Matched filter')

plt.subplot(414)
plt.plot(t, s_tx[0, :])
plt.plot(t, s_rx[0, :])
plt.plot(t, s_pc[0, :])
plt.legend(['Transmit signal', 'Receive signal', 'Matched filter'])
plt.show()

通信部分：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 参数设置
fc = 10e9  # 通信中心频率
B = 10e6  # 通信带宽
N = 64  # 通信符号数量
T = 1 / B  # 通信符号宽度
fs = N / T  # 通信采样频率
t = np.linspace(0, N * T, N)  # 通信时间序列

# 发射信号
fif = 500e3  # 中频
s_tx = np.zeros((N, N))  # 发射信号矩阵
for i in range(N):
    s_tx[i, :] = np.cos(2 * np.pi * (fc + fif) * t + 2 * np.pi * np.random.rand())

# 接收信号
s_rx = np.zeros((N, N))  # 接收信号矩阵
for i in range(N):
    s_rx[i, :] = s_tx[i, :] + np.random.randn(N)  # 添加高斯噪声

# 画图
plt.figure()
plt.subplot(211)
plt.plot(t, s_tx[0, :])
plt.plot(t, s_rx[0, :])
plt.legend(['Transmit signal', 'Receive signal'])
plt.title('Communication signal')

plt.subplot(212)
plt.plot(t, np.abs(np.fft.fft(s_rx[0, :])))
plt.title('Spectrum')
plt.show()

以上是步进频雷达和通信共存的简单仿真代码，其中雷达部分使用了脉冲压缩算法，通信部分使用了随机载波通信。需要注意的是，实际应用中需要对信号进行更加复杂的处理，以达到更好的性能。