脉冲压缩后进行MTI的MATLAB

脉冲压缩和运动目标检测（MTI）是雷达信号处理中常用的技术。脉冲压缩用于提高雷达的距离分辨率，而MTI用于剔除静止目标的回波信号，从而提高雷达的动态范围。在MATLAB中，可以使用以下代码实现脉冲压缩和MTI的结合：

% 生成脉冲压缩信号
fs = 1e6; % 采样率
fc = 10e6; % 载频频率
T = 1e-6; % 脉宽
B = 1e6; % 带宽
t = linspace(0,T,fs*T); % 时间向量
x = cos(2*pi*fc*t).*rectpuls(t-T/2,T);
x_compressed = 2*x.*cos(2*pi*fc*t).^2;
% 生成MTI滤波器
f_cuts = [0 5e3 7.5e3 50e3]/(fs/2); % 截止频率
mags = [1 1 0 0]; % 通带增益和阻带衰减
b = firpm(127,f_cuts,mags); % 生成滤波器系数
% 生成模拟目标信号
R1 = 100; % 目标距离
v1 = 20; % 目标速度
x_target = cos(2*pi*fc*(t-2*R1/c)).*heaviside(t-2*R1/c).*exp(1j*2*pi*2*v1*(t-2*R1/c)/lambda);
% 加入目标信号并进行MTI处理
x_with_target = x_compressed + x_target;
y = filter(b,1,abs(x_with_target).^2);
% 绘制结果
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t,abs(x));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');
subplot(3,1,2);
plot(t,abs(x_compressed));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Compressed Signal');
subplot(3,1,3);
plot(t,y);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('MTI Output');

上述代码中，我们首先生成了一个带有目标回波的脉冲压缩信号。然后，我们生成了一个长度为127的FIR滤波器，用于进行MTI处理。接着，我们生成了一个模拟目标信号，并将其加入到脉冲压缩信号中。最后，我们使用滤波器对加入目标信号的信号进行MTI处理，并绘制了原始信号、脉冲压缩信号和MTI输出信号的图像。运行上述代码，即可生成结果。