雷达信号分选sdif算法MATLAB代码

以下是一段基于S-D算法的雷达信号分选MATLAB代码：

% 定义雷达参数和目标参数
c = 3e8; % 光速
fc = 10e9; % 雷达中心频率
lambda = c/fc; % 波长
R1 = 500; % 目标1距离
R2 = 1000; % 目标2距离
R3 = 1500; % 目标3距离
tof1 = 2*R1/c; % 目标1时延
tof2 = 2*R2/c; % 目标2时延
tof3 = 2*R3/c; % 目标3时延

% 定义信号参数
T = 5e-5; % 信号时长
fs = 4*fc; % 采样率
t = linspace(0, T, T*fs); % 时间序列
s1 = exp(j*2*pi*(fc*t - 2*fc*tof1)); % 目标1信号
s2 = exp(j*2*pi*(fc*t - 2*fc*tof2)); % 目标2信号
s3 = exp(j*2*pi*(fc*t - 2*fc*tof3)); % 目标3信号
sn = s1 + s2 + s3; % 合成接收信号

% 对接收信号进行S-D算法
Rmax = 2000; % 最大距离
cpi = 1000; % CPI时长
K = round(Rmax/(c*T/2)); % 离散距离点数
L = round(cpi/T); % 时间序列长度
RD = zeros(K, L); % R-T矩阵
for ii = 1:K
    tau = 2*(ii-1)*T; % 时延
    for jj = 1:L
        r = c*(jj-1)*T/2; % 距离
        s = exp(j*2*pi*fc*(t - tau)).*exp(-j*2*pi*r/lambda); % 发射-接收信号
        RD(ii, jj) = abs(sum(sn.*s))^2; % 计算S-D函数
    end
end

% 显示S-D图像
figure;
imagesc(tau, r, RD);
xlabel('Delay (s)');
ylabel('Range (m)');
title('S-D Map');

% 对S-D函数进行信号分选
threshold = 0.5*max(max(RD)); % 阈值
[dummy, I] = find(RD > threshold); % 提取峰值
tof_est = tau(I); % 到达时间估计值
range_est = r(I); % 距离估计值

% 显示信号分选结果
figure;
imagesc(tau, r, RD);
hold on;
plot(tof_est, range_est, 'ro');
xlabel('Delay (s)');
ylabel('Range (m)');
title('Signal Selection');
legend('S-D Map', 'Selected Signals');

这段代码模拟了三个目标在不同距离处的雷达回波信号，然后对这些信号进行S-D算法，最后根据设定的阈值进行信号分选，提取出到达时间和距离的估计值。