MATLAB仿真实现雷达信号处理:模糊函数与脉冲压缩
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更新于2024-08-01
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雷达信号MATLAB仿真的研究主要探讨了雷达信号处理中的关键概念和技术。文献核心内容涉及以下几个方面:
1. **最大不模糊距离与距离分辨率**:论文首先定义了雷达系统的最大不模糊距离,这是雷达能够区分最远两点信号的能力。同时,通过模糊函数的分析,讨论了距离分辨率,即在给定的带宽下,雷达能准确测量的目标间距。
2. **模糊函数的表示及线性调频信号**:模糊函数是雷达信号的重要特性,对于线性调频信号,模糊函数的具体表达式被给出,并展示了如何通过特定参数计算得到其特性。通过MATLAB仿真,展示了线性调频信号的生成和分析。
3. **脉冲压缩与相参积累**:脉冲压缩技术用于提高雷达的信号质量,文中提供了程序代码(T_4.m)展示了其效果,结果显示加窗操作改善了副瓣性能,但主瓣宽度增加,信噪比有所损失。相参积累则是通过多次接收脉冲来提升信噪比,文中计算了所需的相参脉冲数以达到检测性能要求。
4. **雷达方程与信噪比计算**:利用雷达方程,作者计算了单个脉冲的信噪比(SNR1),并指出通过相参积累可以显著提高SNR。根据要求的性能,确定了需要的相参脉冲数量和积累次数。
5. **弹舰目标跟踪仿真**:通过目标的几何运动模型,论文详细描述了如何计算目标位置和回波信号的多普勒频率。实验结果(T_6.m)显示了相对速度变化对雷达跟踪的影响,以及如何通过仿真验证这些计算。
6. **相干积累**:当相对速度变化不大时,进行了相干积累的仿真(T_7_1.m)。仿真结果对比了积累前后信噪比的变化,显示了相干积累能够显著提升信噪比,达到大约12dB的改善。
这篇文献深入研究了雷达信号的MATLAB仿真,包括信号产生、处理技术(如模糊函数、脉冲压缩和相参积累)、信噪比优化以及目标跟踪中的多普勒效应分析,提供了丰富的MATLAB代码示例和实验结果,有助于理解雷达信号处理的原理及其在实际应用中的效果。
2018-04-12 上传
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zjniu
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