雷達信號處理的MATLAB仿真

1、11目 錄1. 設計的基本驟11.1 雷達信號的產(chǎn)生11.2 噪聲和雜波的產(chǎn)生12. 信號處理系統(tǒng)的仿真12.1 正交解調(diào)模塊22.2 脈沖壓縮模塊32.3 回波積累模塊32.4 恒虛警處理（CFAR）模塊4結 論11141 設計的基本驟雷達是通過發(fā)射電磁信號，再從接收信號中檢測目標回波來探測目標的。再接收信號中，不但有目標回波，也會有噪聲（天地噪聲，接收機噪聲）；地面、海面和 氣象環(huán)境(如云雨)等散射產(chǎn)生的雜波信號；以及各種干擾信號（如工業(yè)干擾，廣播電磁干擾和人為干擾）等。所以，雷達探測目標是在十分復雜的信號背景下進行的，雷達需要通過信號處理來檢測目標，并提取目標的各種信息，如距離、角度、運

2、動速度、目標形狀和性質(zhì)等。目標回波信號雜波熱 噪聲脈沖壓縮脈沖壓縮求模恒虛警處理視頻積累A/D轉換器數(shù)字下變頻低通濾波器低通濾波器復本振信號至雷的達終端設備數(shù)字化正交解 調(diào)IQ圖3-6 設計原理圖2 信號處理系統(tǒng)的仿真雷達信號處理的目的是消除不需要的信號（如雜波）及干擾，提取或加強由目標所產(chǎn)生的回波信號。雷達信號處理的功能有很多，不同的雷達采用的功能也有所不同，本文是對某脈沖壓縮雷達的信號處理部分進行仿真。一個典型的脈沖壓縮雷達的信號處理部分主要由A/D 采樣、正交解調(diào)、脈沖壓縮、視頻積累、恒虛警處理等功能組成。因此，脈沖壓縮雷達信號處理的仿真模型.2.1 正交解調(diào)模塊雷達中頻信號在進行脈沖壓

3、縮之前，需要先轉換成零中頻的I、Q 兩路正交信號。中頻信號可表示為: (3.2)式(3.2)中， f0 為載波頻率。令: (3.3)則 (3.4)在仿真中，所有信號都是用離散時間序列表示的，設采樣周期為T ,則中頻信號為f IF (rT ) ，同樣，復本振信號采樣后的信號為 flocal=exp(j 0rT ) (3.5)則數(shù)字化后的中頻信號和復本振信號相乘解調(diào)后，通過低通濾波器后得到的基帶信號f BB (r) 為: (3.6)式(3.6)中， h(n) 是積累長度為N 的低通濾波器的脈沖響應。根據(jù)實際的應用，僅僅采用以奈奎斯特采樣率進行采樣的話，得不到較好混頻信號和濾波結果，采樣頻率f s

4、一般需要中心頻率的4 倍以上才能獲得較好的信號的實部和虛部。當采樣頻率為f s = 4 f0時，0 T = /2，則基帶信號可以簡化為 (3.7)使用Matlab 仿真正交解調(diào)的步驟：（1） 產(chǎn)生理想線性調(diào)頻信號y。（2） 產(chǎn)生I、Q 兩路本振信號。設f0為本振信號的中心頻率，f s為采樣頻率，n為線性調(diào)頻信號時間序列的長度，則I 路本振信號為cos(n2f0/fs),同樣，Q路本振信號sin(n2f0/fs)。當f s = 4 f0 時，I、Q 兩路本信號分別為cos(n/2)和sin( n /2)。（3） 線性調(diào)頻信號y 和復本振信號相乘,得到I、Q 兩路信號。（4） I、Q 兩路信號通過

5、低通濾波器，濾除高頻分量，以獲得最終的檢波結果。Matlab 提供了方便的濾波函數(shù)filter(b,a,x)。其中x 為輸入信號，b,a 為濾波器傳遞函數(shù)的分子和分母的系數(shù)向量。2.2 脈沖壓縮模塊在進行脈沖壓縮處理之前，首先要獲得相應的雷達發(fā)射信號的匹配濾波器。在實際工程中，對脈沖壓縮的處理往往是在頻域?qū)崿F(xiàn)的，因為這樣可以利用FFT算法提高計算速度，然后將雷達回波與匹配濾波器的頻域響應（脈沖壓縮系數(shù)）相乘，再經(jīng)過IFFT變換，從而得到脈沖壓縮處理的結果，而不用進行卷積處理，大大降低了運算量。因此，在進行脈沖壓縮處理仿真的時候，首先應當獲取脈沖壓縮處理的匹配濾波器或脈沖壓縮系數(shù)。求線性調(diào)頻信號

6、的脈沖壓縮系數(shù)比較簡單，只需要將理想線性調(diào)頻信號取共軛和翻轉即可。使用Matlab仿真線性調(diào)頻信號脈沖壓縮的步驟：（1） 產(chǎn)生理想線性調(diào)頻信號y ；（2） 對信號正交解調(diào)， 得到解調(diào)后的信號fbb = fbb _ i + j * fbb _ q ；（3） 產(chǎn)生理想線性調(diào)頻脈沖壓縮系數(shù)。這一步要首先求出正交解調(diào)后的信號fbb 的匹配濾波器，然后利用離散傅里葉變換求出脈沖壓縮系數(shù)；（4） 產(chǎn)生理想回波信號（ signal ），對信號進行正交解調(diào)。理想回波信號是一個脈沖重復周期內(nèi)雷達收到的回波信號，并假設目標為靜止點目標；（5） 脈沖壓縮處理。首先對回波信號做離散傅里葉變換，得到signal_fft

7、，然后將signal_fft與匹配濾波器的頻域響應（脈沖壓縮系數(shù)）相乘，再經(jīng)過離散傅里葉反變換，從而得到脈沖壓縮結果。設雷達發(fā)射信號為線性調(diào)頻信號，具體參數(shù)如下：脈寬10s、中心頻率10MHz、調(diào)頻帶寬2MHz。對雷達回波信號的采樣頻率為40MHz，中頻進行正交下變頻。2.3 回波積累模塊現(xiàn)在的雷達都是在多脈沖觀測的基礎上進行檢測的，多個脈沖積累后可以有效地提高信噪比，從而改善雷達的檢測能力。積累處理可以在包絡檢波前完成，稱為檢波前積累或者中頻積累。信號在中頻積累時要求信號間有嚴格的相位關系，也就是說信號是相參的，所以也稱為相參積累。此外，積累過程可以在包絡檢波后完成，稱為檢波后積累或者視頻積

8、累。由于信號在包絡檢波后失去了相位信息而只保留了幅度信息，所以檢波后積累處理就不需要信號間有嚴格的相位關系，因此這種積累又稱為非相參積累。實現(xiàn)非相參積累的方法有很多，例如抽頭延遲線積累（FIR 積累）器和反饋積累器。下面介紹抽頭延遲線積累（FIR 積累）模型。（1） 積累脈沖數(shù) 積累脈沖數(shù)N 應該等于天線波束掃過一個點目標時的目標回波個數(shù)，即：束掃過一個點目標時的目標回波個數(shù)，即： (3.8)式(3.8)中： BWa 為天線方位波束寬度； 為天線在一個脈沖重復周期掃過的角度； Tc 為天線掃描一周所需的時間； PRI 為脈沖重復周期。（2） 回波幅度調(diào)制 雷達接收機內(nèi)部的噪聲一般都認為是高斯白

9、噪聲，且是平穩(wěn)隨機過程，而回波脈沖的幅度調(diào)制還受天線雙程場強波瓣圖調(diào)制。如果天線場強波瓣圖（單程）是sinx/x的形式，則天線主瓣內(nèi)的脈沖將以如下的權函數(shù)加 (3.9) 為天線在一個脈沖重復周期掃過的角度2.4 恒虛警處理（CFAR）模塊恒虛警處理有多種方法，從大的分類來看，有所謂的均值類CFAR、有序統(tǒng)計量類CFAR和雜波圖CFAR等等。均值類CFAR包括多種實現(xiàn)方式，如單元平均方式、兩側單元平均選大方式、兩側單元平均選小方式等等，其基本理論是相同的。使用Matlab仿真恒虛警處理的步驟：（1） 產(chǎn)生疊加了瑞利雜波、熱噪聲的點目標回波。這一步首先按照上述的方法分別產(chǎn)生高斯熱噪聲和瑞利雜波，然

10、后與點目標回波進行疊加，疊加時需要對瑞利雜波和熱噪聲的幅度加權。（2） 對疊加了瑞利雜波、熱噪聲的點目標回波進行恒虛警處理。這一步首先要確定參考單元數(shù)。如果參考單元數(shù)為16，那么第1點恒虛警處理時噪聲均值由其后面的16點噪聲決定，第2點到第16點的恒虛警的噪聲均值由其前面和后面的16點噪聲共同決定，而正常數(shù)據(jù)點的恒虛警處理的噪聲均值由其前后各16點的噪聲決定，最后16點的恒虛警處理與前16點相同。最后輸出的信號為每個檢測單元與雜波均值估計值的比值。 程 序 close all;clear all;clc;%產(chǎn)生雷達發(fā)射信號%code=1,1,1,1,1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,1;

11、%13位巴克碼tao=10e-6;%脈沖寬度10sfc=28e6;%調(diào)頻信號起始頻率f0=30e6;fs=100e6;%采樣頻率100MHzts=1/fs;B=4e6;%調(diào)頻信號帶寬t_tao=0:1/fs:tao-1/fs;N=length(t_tao);k=B/fs*2*pi/max(t_tao);n=length(code);pha=0;s=zeros(1,n*N);for i=1:n; if code(i)=1 pha=pi; else pha=0; end s(1,(i-1)*N+1:i*N)=cos(2*pi*fc*t_tao+k*cumsum(t_tao)+pha);endt=0

12、:1/fs:13*tao-1/fs;figure(1),subplot(2,1,1),plot(t,s),xlabel('t(單位:s)'),title('混合調(diào)制信號(13位巴克碼+線性調(diào)頻)');s_fft_rsult=abs(fft(s(1:N);subplot(2,1,2),plot(0:fs/N:fs/2-fs/N),abs(s_fft_result(1:N/2),xlabel('頻率(單位：Hz）'),title('碼內(nèi)信號頻譜');%生脈沖壓縮系數(shù)%_正交解調(diào)_%N=tao/ts;n=0:N-1;s1=s(1:N);

13、local_oscillator_i=cos(n*f0/fs*2*pi);%i路本振信號local_oscillator_q=sin(n*f0/fs*2*pi);%q路本振信號fbb_i=local_oscillator_i.*s1;%i路解調(diào)fbb_q=local_oscillator_q.*s1;%q路解調(diào)window=chebwin(51,40);b,a=fir1(50,2*B/fs,window);fbb_i=fbb_i,zeros(1,25);fbb_q=fbb_q,zeros(1,25);fbb_i=filter(b,a,fbb_i);fbb_q=filter(b,a,fbb_q)

14、;fbb_i=fbb_i(26:end);%截取有效信息fbb_q=fbb_q(26:end);%截取有效信息fbb=fbb_i+j*fbb_q;%_產(chǎn)生理想線性調(diào)頻脈沖壓縮匹配系數(shù)_%M=131072;%因為回波信號數(shù)據(jù)長度位3600點，所以利用FFT做4096點FFTD=B*tao;match_filter_1=ts*fliplr(conj(fbb)*sqrt(D)*2/tao;match_filter_1_fft=fft(match_filter_1,M);%第一次脈沖壓縮處理匹配系數(shù)figure(2),subplot(2,1,1),plot(real(match_filter_1_ff

15、t),title('脈沖壓縮系數(shù)（實部）');subplot(2,1,2),plot(imag(match_filter_1_fft),title('脈沖壓縮系數(shù)（虛部）');N=length(s);n=0:N-1;local_oscillator_i=cos(n*f0/fs*2*pi);%i路本振信號local_oscillator_q=cos(n*f0/fs*2*pi);%q路本振信號fbb_i=local_oscillator_i.*s;%i路解調(diào)fbb_q=local_oscillator_q.*s;%q路解調(diào)window=chebwin(51,40);

16、%這是采用50階cheby窗的FIR低通濾波器b,a=fir1(50,0.5,window);fbb_i=fbb_i,zeros(1,25);fbb_q=fbb_q,zeros(1,25);fbb_i=filter(b,a,fbb_i);fbb_q=filter(b,a,fbb_q);fbb_i=fbb_i(26:end);%截取有效信息fbb_q=fbb_q(26:end);%截取有效信息signal=fbb_i+j*fbb_q;clear fbb_i;clear fbb_q;signal_fft=fft(signal,M)*2;pc_result_fft=signal_fft.*match

17、_filter_1_fft;pc_result=ifft(pc_result_fft,M);figure(3),plot(0:ts:length(signal)*ts-ts),pc_result(1:length(signal),xlabel('時間,單位:s'),title('回波脈沖壓縮處理結果');clear local_oscillator_i;clear local_oscillator_q;t=tao*length(code);match_filter_2=2*ts*fliplr(conj(pc_result)*2/t;match_filter_2_

18、fft=fft(match_filter_2,M);%第二次脈沖壓縮處理匹配系數(shù)figure,subplot(2,1,1),plot(real(match_filter_2_fft),title('脈沖壓縮系數(shù)（實部）');subplot(2,1,1),plot(imag(match_filter_2_fft),title('脈沖壓縮系數(shù)（虛部）');clear fbb;clear match_filter_1;clear match_filter_2;clear signal;clear signal_fft;clear pc_result;clear pc_

19、result_fft;%產(chǎn)生雷達回波%f_frame=1e3;%雷達發(fā)射信號重頻，單位HzT_frame=1/f_frame;N_echo_frame=18;f_doppler=3.5e3;%動目標的多普勒領串t_mobj=200e-6;%動目標位置echo_mobj_pulse=zeros(1,t_mobj/ts),s,zeros(1,(T_frame-t_mobj)/ts-length(s);echo_mobj=repmat(echo_mobj_pulse,1,N_echo_frame);t_doppler=0:ts:N_echo_frame*T_frame-ts;s_doppler=co

20、s(2*pi*f_doppler*t_doppler);s_echo_mobj=echo_mobj.*s_doppler;t_fobj=450e-6;%固定目標位置echo_fobj_pulse=zeros(1,t_fobj/ts),s,zeros(1,(T_frame-t_fobj)/ts-length(s);s_echo_fobj=repmat(echo_fobj_pulse,1,N_echo_frame);t_clutter=700e-6;%雜波位置t_clutter_pulse=39e-6;sigma=2;%瑞利分布canshu數(shù)sigmat1=0:ts:t_clutter_pulse

21、-ts;rand('state',0);%把均勻分布偽隨機發(fā)生器置為0狀態(tài)u=rand(1,length(t1);echo_clutter=0.08*sqrt(2*log(1./u)*sigma;%,*ss_echo_clutter_pulse=zeros(1,t_clutter/ts),echo_clutter,zeros(1,(T_frame-t_clutter)/ts-length(echo_clutter);s_echo_clutter=repmat(s_echo_clutter_pulse,1,N_echo_frame);s_nosie=0.1*rand(1,N_ec

22、ho_frame*T_frame/ts);s_echo=s_echo_mobj+s_echo_fobj+s_echo_clutter+s_nosie;clear s_echo_mobj;clear s_echo_fobj;clear s_echo_clutter;clear s_echo_clutter_pulse;clear s_nosie;clear echo_mobj_pulse;clear echo_mobj;clear echo_fobj_pluse;clear echo_clutter;clear s_doppler;clear t_doppler;%_正交解調(diào)_%N=N_echo

23、_frame*T_frame/ts;n=0:N-1;local_oscillator_i=cos(n*f0/fs*pi);%I路本振信號local_oscillator_q=cos(n*f0/fs*pi);%Q路本振信號s_echo_i=local_oscillator_i.*s_echo;%I路解調(diào)s_echo_q=local_oscillator_q.*s_echo;%Q路解調(diào)window=chebwin(51,40);%這是采50階cheby窗的FIR低通濾波器b,a=fir1(50,2*B/fs,window);s_echo_i=s_echo_i,zeros(1,25);s_echo_

24、q=s_echo_q,zeros(1,25);s_echo_i=filter(b,a,s_echo_i);s_echo_q=filter(b,a,s_echo_q);s_echo_i=s_echo_i(26:end);%截取有效信息s_echo_q=s_echo_q(26:end);%截取有效信息s_echo_mf=s_echo_i+j*s_echo_q;clear s_echo_iclear local_oscillator_i;clear local_oscillator_q;clear s_echo_i;clear s_echo_q;clear n;%脈沖壓縮處理%for i=1:N_e

25、cho_frame s_echo_fft_result=fft(s_echo_mf(1,(i-1)*T_frame/ts+1:i*T_frame/ts),M); s_pc_fft_1=s_echo_fft_result.*match_filter_1_fft; s_pc_fft_2=s_pc_fft_1.*match_filter_2_fft; s_pc_result(i,:)=ifft(s_pc_fft_2,M); endclear s_echo_mf;s_pc_result_1=s_pc_result's_pc_result_1=reshape(s_pc_result_1,1,N_

26、echo_frame*M);figure,subplot(2,1,1),plot(0:ts:length(s_pc_result_1)*ts-ts,real(s_pc_result_1),%N_echo_frame*T_frame-tsxlabel('t(單位:s)'),title('脈沖壓縮處理后結果（實部）');subplot(2,1,2),plot(0:ts:length(s_pc_result_1)*ts-ts,imag(s_pc_result_1),xlabel('t(單位:s)'),title('脈沖壓縮處理后結果（虛部）');%固定雜波對消處理%for i=1:16 s_MTI_r