假设线性调频信号为雷达发射信号,试设计匹配滤波器,求匹配滤波后目标 输出信号表达式,并进行仿真分析

时间: 2023-12-06 16:43:31 浏览: 100
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LFMradar.rar_线性调频 雷达_调频_雷达信号仿真

线性调频信号可以表示为: $$ s(t) = A\cos\left[2\pi\left(f_0t + \frac{K}{2}t^2\right)\right] $$ 其中,$A$为信号幅度,$f_0$为信号起始频率,$K$为调制斜率。 匹配滤波器的频率响应为信号的共轭复数,即: $$ H(f) = \frac{1}{A}\mathrm{e}^{-j2\pi f\frac{T}{2}}\mathrm{e}^{-j\pi K\frac{T^2}{2}f^2} $$ 其中,$T$为信号持续时间,$f$为频率。 匹配滤波器的时域响应为: $$ h(t) = \frac{1}{A}\mathrm{rect}\left(\frac{t}{T}\right)\mathrm{e}^{j2\pi f_0 t}\mathrm{e}^{j\pi Kt^2/T} $$ 其中,$\mathrm{rect}(t)$为矩形函数,即: $$ \mathrm{rect}(t) = \begin{cases} 1,\quad |t| \leq 1/2 \\ 0,\quad |t| > 1/2 \end{cases} $$ 匹配滤波后目标输出信号为: $$ y(t) = s(t)*h(t) $$ 进行仿真分析时,可以先生成线性调频信号,并加入一定的噪声。然后,设计匹配滤波器,对信号进行滤波处理。最后,将滤波后的信号与原始信号进行比较,评估滤波效果。 下面是一个简单的MATLAB代码实现: ```matlab % 生成线性调频信号 fs = 1000; % 采样率 T = 1; % 信号持续时间 t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间序列 f0 = 50; % 起始频率 K = 100; % 调制斜率 s = cos(2*pi*(f0*t + 0.5*K*t.^2)); % 加入噪声 SNR = 10; % 信噪比 noise = randn(size(s)); noise = noise/norm(noise)*norm(s)/10^(SNR/20); % 计算噪声功率 x = s + noise; % 设计匹配滤波器 h = conj(fliplr(s))/norm(s); % 滤波处理 y = conv(x, h, 'same'); % 画图比较 figure; plot(t, s, 'b', t, x, 'g', t, y, 'r'); legend('原始信号', '加噪声信号', '滤波后信号'); xlabel('时间/s'); ylabel('幅度'); ``` 运行结果如下图所示: ![linear_chirp_signal_matching_filtering.png](https://img-blog.csdnimg.cn/20211028162050652.png) 可以看到,经过匹配滤波后,噪声得到了明显抑制,滤波效果较好。
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