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电子信息综合实践2
《综合实践2》报告
实践项目名称:
MATLAB在雷达信号处理中的应用
班级:
通信062班
姓名:
白海娟
学号:
2006132014
指导教师:
于泓博
摘要
现代雷达系统日益变得复杂,难以用简单直观的分析法进行处理,往往需要借助计算机来完成对系统的各项功能和性能的仿真。
利用计算机来进行雷达系统仿真具有方便、灵活以及经济的特点。
而matlab提供了强大的仿真平台,可以为大多数飞仿真提供方便快捷的运算。
典型的雷达主要由天线、发射机、接收机、信号处理机、伺服系统和终端设备等部分构成。
本文主要讨论的是雷达信号处理部分,并结合雷达处理系统的实例来说明matlab在雷达信号处理机系统仿真中的应用。
关键词 雷达;matlab;信号处理机;
Abstract
Themodernradarsystemchangescomplexdaybyday.Itisdifficulttousethesimpledirect-viewinganalyticmethodtocarryonprocesse.Itoftenneedsthecomputertofinisheachfunctionandtheperformancesimulationtosystem.Usingthecomputertocarringontheradarsystemsimulationisconvenient,flexibleaswellastheeconomicalcharacteristic.Butmatlabhasprovidedtheformidablesimulationplatform,anditmayflythesimulationforthemajoritysystemtoprovidetheconveniencequickoperation.
Thetypicalradarincludesmainlytheantenna,thetransmitter,thereceiver,thesignalprocessor,theservosystemandtheterminaldeviceandsoon.Thisarticlemainlydiscussestheradarsignalprocessingpart,andtheunionradarprocessingsystemexampleshowsmatlabintheradarsignalprocessorsystemsimulationapplication.
Keywords radar;matlab;thesignalprocessor
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目录
摘要III
AbstractIV
第1章绪论1
1.1课题背景1
第2章雷达信号的产生2
2.1脉冲幅度调制2
2.2线性调频信号(LFM)2
2.2.1method函数的用法3
2.2.2程序如下3
2.2.3运行结果3
第3章噪声和杂波的产生5
3.1随机热噪声5
3.1.1均匀分布的热噪声5
3.1.2指数分布的热噪声6
3.1.2.1指数分布随机序列及其直方图7
3.2噪声的模拟与实现7
第4章数字化正交解调和脉冲压缩处理9
4.1数字化正交解调9
4.2具体实例9
结论11
致谢12
参考文献13
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第1章绪论
1.1课题背景
信号处理的目的是消除不需要的信号(如杂波)及其他干扰,提取或加强有目标所产生的回波信号。
雷达信号处理的功能又很多,不同的雷达采用的功能也有所不同。
Matlab是一个综合的数学计算软件,由于其强大的功能及其数学运算能力,为大多数雷达系统的仿真提供了方便快捷的运算。
第2章雷达信号的产生
现代雷达的体制多种多样,根据雷达体制的不同,可以选用各种各样的信号形式。
雷达信号形式的不同,对发射机的射频部分和调制器的要求也不同。
对于常规雷达的简单脉冲波形而言,调制器主要满足脉冲宽度、脉冲重复频率和脉冲波形(脉冲上下沿、下降沿和顶部的不稳定)的要求,一般困难不大,但是对于复杂调制、射频放大器和调制器往往要采用一些特殊的措施才能满足要求。
2.1脉冲幅度调制
脉冲幅度调制或者脉冲调制(PAM)是支脉冲序列的幅度随信息信号线性变化的一种调制方式。
类比于正弦波的调幅信号,脉冲幅度调制(PAM)信号可以表示成:
Spam(t)=[A0+f(t)]Sp(t)
式中,A0为常数,代表直流电平;f(t)为信息信号,通常为正弦波;s(t)为脉冲序列,其波形可以是任意的,但在一般分析和实际应用中,多采用矩形波,切单极性更为广泛。
实现脉冲幅度调制的方法比较简单,一般将信号[A0+f(t)]与矩形脉冲序列Sp(t)直接相乘而得到的信号就是脉冲幅度调制(PAM)信号。
2.2线性调频信号(LFM)
频率调制是指载波信号的瞬时频率偏移调制信号f(t)线性变化的调制,即
W(t)=Wo+KFMf(t)
式中,KFM为调频器的灵敏度。
线性调频就是载波随时间线性变化的调制信号。
Matlab7.0提供了modulate函数,可以方便的产生线性调频信号。
Modulate函数调用格式如下:
Y=modulate(x,fc,fs,‘method’);
Y=modulate(x,fc,fs,‘method’,opt)
[y,t]=modulate(x,fc,fs)
参数x为调制信号序列,fc为载波频率,fs为采样频率,method参数是用来决定进行何种调制,method的选择为所示的形式。
Method类型
描述
amdsb_sc或者am
抑制载波双边带幅度调制
amssb
载波传输单边带幅度调制
fm
调频
pm
调相
Ppm
脉内调制
pwm
脉宽调制
qam
正交幅度调制
amssb-tc
载波传输双边带幅度调制
2.2.1Method函数的用法
产生一个线性调频信号的起始频率为10MHz,调频脉宽为2MHz,采样频率为10MHz,脉宽为10s的线性调频信号。
2.2.2程序如下
closeall;
clearall;
clc;
t=10e-6;
fs=100e6;
fc=10e6;
B=2e6;
ft=0:
1/fs:
t-1/fs;
N=length(ft);
k=B/fs*fs*2*pi/max(ft);
y=modulate(ft,fc,fs,’fm’,k);
y_fft_result=fft(y);
figure,subplot(2,1,1),plot(ft,y),xlabet(‘t(单位:
秒)’),
ylabel(‘y(单位:
伏)’),title(‘线性调频信号y(t)’);
subblot(2,1,2),plot((0:
fs/N:
fs/2-fs/N),abs(y_fft_result(1:
N/2))),
xlabel(‘频率f(单位:
Hz)’),title(‘线性调频信号y(t)的频谱’);
2.2.3运行结果
线性调频信号y(t)
y单位:
(伏)t(单位:
秒)
第3章噪声和杂波的产生
在实际的雷达回波信号中,不仅仅有目标的反射信号,同时还有接收机的热噪声、地物杂波、气象杂波等各自噪声和杂波的叠加。
由于噪声和杂技都不是确知信号,只能通过统计特性来分析。
3.1随机热噪声
随机热噪声有很多中,常见的又概率密度函数服从高斯分布、均匀分布、指数分布以及t分布热噪声。
3.1.1均匀分布的热噪声
(a-b)均匀分布的概率密度函数为
P(x)=
根据(a-b)均匀分布的概率密度函数和(0-1)均匀分布的概率密度函数可以推导出它们之间的关系为
u=
式中,u服从(0-1)分布,e服从(a-b)分布。
所以根据上式,可以先产生一个服从(0-1)分布的信号,然后在将其经过上式的变换,就可以得到一个服从(a-b)
Matlab也自带了(0-1)单位分布的内部函数rand格式如下:
y=rand(n)
y=rand(m,n)
y=rand([m,n])
y=rand(size(a))
s=rand(‘state’)
a=3;
b=5;
fs=1e7;
t=1e-3;
n=t*fs;
rand(‘state’,0);
u=rand(1,n);
x=(b-a)*u+a;
%figure;
subplot(2,1,1),plot(x),xlabel(‘t(单位:
秒)’),
%ylabel(‘y=(单位:
伏)’),
title(‘均匀分布信号’);
subplot(2,1,2),hist(x,a:
0.02:
b),title(‘均匀分布直方图’);
图为(a-b)均匀分布的随机序列及其直方图
3.1.2指数分布的热噪声
参数为
的指数分布的概率密度为
p(x)=
e
根据指数分布概率密度函数和(0-1)单位均匀分布的概率密度函数可以推导出它们之间的关系为
u=1-e
由于u服从(0-1)分布,所以(1-ui)仍然服从(0-1)分布,所以上式可以简化为
e=-
㏑u
其中u服从(0-1)单位分布的信号,然后再将其经过上式的变换,就可以得到一个服从参数
的指数分布的信号了,实现程序如下:
lambda=2.5;
fs=1e7;
t=1e-3;
n=t*fs;
rand(‘state’,0);
u=rand(1,n);
x=log2(1-u)/(-lambda);
subplot(2,1,1),plot(0:
1/fs:
t-1/fs,x),xlabel(‘t(单位:
秒)’),
title(‘指数分布信号’);
subplot(2,1,2),hist(x,0:
0.05:
4),title(‘指数分布直方图’);
3.1.2.1指数分布随机序列及其直方图
图为指数分布随机序列及其直方图
3.2噪声的模拟与实现
雷达工作环境的波杂,如地面、海面及空中的云雨、干扰箔条等对雷达性能影响很大,很显然,雷达工作环境的不同,雷达所接收的杂波就不同。
按照杂波背景的不同,通常人们把杂波分为地物杂波、海杂波和气象杂波等类型。
不同的杂技类型具有不同的杂波特性。
对于地物杂波,可采用幅度概率分布为端利分布、对数正态分布、weibull分布的模型来描述,功率谱为高斯谱、立方谱,常用的谱型为功率谱高斯谱;海杂波可采用幅度为对数正态分布、K分布的高斯谱杂波模型来表示;气象杂波可采用幅度分布为瑞利分布的高斯谱模型来描述。
具体对应某种杂波,采用何种幅度分布及功率谱模型应根据实际情况而定。
统计模型的杂波模拟就是产生同时具有特定的概率密度和功率谱密度(或者相关函数)的随机序列。
第4章数字化正交解调和脉冲压缩处理
4.1数字化正交解调
雷达的中频信号是一个窄带过程,其表达式为
fIF(t)=r(t)cos(wot+(t))
=r(t)cos(wotcos(Q(t))-r(t)sin(wotsin(Q(t))
=I(t)cos(wot)-Q(t)sin(wct)
式中,r(t)、Q(t)分别为幅度、相位函数。
正交解调目的是把中频信号转换成零中频的I、Q两路正交信号。
对于中低频、较小带宽的雷达系统而言,可以舍去接收端的模拟正交解,实现中频信号的数字化接收以及数字化正交解调。
数字解调可以从根本上克服I、Q两路具有精确的幅度一致性和相位正交性,从而引入了不希望有的镜频分量。
此外,模拟元件的老化特性是一项随时间变化的过程特性,难以控制。
模拟电路的温度特性,生产性能重复性等方面都是与数字电路无法相比的,而且数字化已经飞速发展,使数字化已由视频推向中频。
数字化正交解调有很多方法,如FFT法。
希尔伯特变换法、直接乘cosx、sinx等方法。
4.2具体实例
实现中心频为10MHz,宽带为2MHz的线性调频信号的数字化正交解调,采样频率为4MHz
程序如下:
clearall;
closeall;
clc;
t=100e-6;
fs=40e6;
fc=9e6;
f0=10e6;
B=2e6;
ft=0:
1/fs:
t-1/fs;
N=length(ft);
k=B/fs*2*pi/max(ft);
y=modulate(ft,fc,fs,’fm’,k);
y_fft_result=fft(y);
figure,
subplot(2,1,1),plot(ft,y),xlabel(‘t(单位:
秒)’),ylabel(‘y(单位:
伏)’),title(‘线性调制信号y(t)’);
subplot(2,1,2),plot((0:
fs/N:
fs/2-fs/N),abs(y_fft_result(1:
N/2))),
xlabel(‘频率f(单位:
Hz)’),title(‘线性调频信号y(频谱’);
图为线性调频信号及其频谱
不要删除行尾的分节符,此行不会被打印。
“结论”以前的所有正文内容都要编写在此行之前。
结论
本文主要讨论了雷达信号处理分布,应用matlab为雷达系统的仿真提供了方便。
雷达信号处理的功能有很多,不同的雷达采用的功能也有所不同,一个典型的脉冲压缩多普勒雷达的信号处理部分主要由AD采样,正交解调、缓冲器、脉冲压缩处理、固定目标(杂波)对消、对目标检测(MTD)数据合成求模、恒虚警和视频积累等功能部分组成。
对于常规雷达的简单脉冲波形而言,调制器主要满足脉冲宽带、脉冲重复频率和脉冲波形(脉冲上升沿、下降沿和顶部的不稳定)的要求,一般困难不大,但是对于复杂调制、射频放大器和调制器往往采用一些特殊的措施才能满足要求。
致谢
在这次的综合实践中,我对matlab的使用有了更进一步的了解,同时也感受到了matlab的强大功能及在信号处理中的作用,用matlab更容易的处理并对信号进行仿真。
但在处理程序过程中,我也遇到了很多问题,运行程序中出现了一些问题,我查阅了一系列的书籍,并在老师和同学的帮助下,一一解决了,在此对老师和同学的帮助表示衷心的感谢,同时也对书籍编辑者表示感谢。
参考文献
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[6]WAVECOM.ATCommandsInterfaceGuide,Revision002[EB/OL].6thNovember2003
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[8]matlab信号处理刘波文忠曾涯编著电子工业出版社
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