雷达系统仿真设计报告二

雷达系统建模与仿真设计报告

雷达系统仿真设计报告

设计报告二

一、设计题

仿真产生两到三种相关雷达杂波，并检验其概率分布和功率谱。

二、设计过程

1．选择运用MATLAB 软件实现设计要求。2．选择以下三种相关雷达杂波。（1）相关高斯杂波；

（2）非相干相关韦布尔杂波；（3）非相干相关对数正态杂波。3．仿真产生相关高斯杂波（1）实现方法

采用时域褶积法，这种方法是从给定杂波的功率谱密度着手，在时域产生相关序列的。

首先，由功率谱)(f S 求出它的采样值)(^

f S n ，可以证明，离散随机过程的频谱采样间是相互独立的，于是，便可从线性滤波理论出发，将产生相关高斯随机序列看作是一种离散滤波过程，可得到滤波器的幅频响应的离散值

)

()(^^

f S f H n n =显然，它是个实序列。如果以)(^

f X n 表示输入高斯白噪声的频谱采样值，则滤波器的输出谱可表示为

)

()()(^

^

^

f H f X f y n n ?=这样就可用傅里叶反变换表示滤波器的输出))((^

f y ifft y n k =。本设计中

给出相关高斯杂波的功率谱密度函数为2exp()(2

2f f f S σ

-

=，f

σ

在编程中指定

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（2）相关高斯杂波仿真结果（1）参数f σ

=100

（3）相关高斯杂波仿真结果（2）参数f σ=20

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从图中可看出独立高斯杂波和相关杂波的区别。

3．仿真产生非相干相关韦布尔杂波（1）实现方法

在对非高斯杂波的模拟中，Weibull 分布模型在很宽的条件范围内良好的与实验数据相匹配。它能很好的描述多种杂波，包括地物杂波、海杂波和云雨杂波等。而且瑞利分布式Weibull 分布的一个特例。因此Weibull 分布杂波，特别是具有一定相关性的Weibull 分布杂波的模拟具有重要的意义。Weibull 分布的概率密度函数为

]

)(exp[)()(1p p q

x

q x q p x p -=-0

≥x 式中，q 是尺度参数，表示分布的的中位数，p 是形状参数，表明分布的偏斜度。可以看出，p=2是的Weibull 分布就是瑞利分布。

步骤如下：

①给定韦布尔分布的分布参量p,q ；②根据公式2

p

q =

σ计算出所需要的相关高斯杂波随机序列的方差2σ；

③产生一对均值为零，方差为1的相关高斯杂波随机序列1x ，2x 并分别乘以

σ，得到1y ，2y ；

④按照下面的流程图产生非相干相关韦布尔分布的杂波z 。

具体设定为：p=1.5，q=2，谱型为高斯相关的Weibull 分布，其

f

σ为40Hz ，

滤波器的设计采用傅里叶级数展开法，模拟的杂波的功率密度采用改进的周期图法估计得到，概率密度函数的估计采用直方图估计法。

(2)仿真结果

仿真数据绘图如下：

功率谱估计中将2000个点分为5段进行估计，然后取平均，故上图中功率谱估计只有400个点。

4．仿真产生非相干相关对数正态杂波（1）实现方法

在高分辨率和低擦地角条件下，海面和地面的回波可以认为服从对数正态分布。对数正态分布的概率密度函数为

))

2/(

ln exp(21)(22c c

c x

x

x p σμσπ-=

式中，c μ是尺度函数，表示分布的中位数；c σ是形状函数，表明分布的偏斜度。

步骤如下：

①给定对数正态分布的尺度参数c μ，形状参数c σ；

②产生一个均值为零，方差为1的相关高斯杂波随机序列作为线性滤波器的输入，滤波器的设计采用傅里叶级数展开法；

③由于线性滤波器输出信号x 的方差不为1，故需对x 进行归一化处理，然

后使其满足给定的cμ和cσ；

④最后完成非线性变化，得到具体给定参数的非相干相关对数正态随机序列。

按照下面的流程图产生非相干相关对数正态分布的杂波z。

具体设定为概率密度函数参数cσ=0.6dB，尺度函数cμ=10，谱型为高斯谱，fσ为40Hz，模拟的杂波的功率密度采用分段周期图法估计得到，概率密度函数的估计采用直方图估计法。

(2)仿真结果

仿真数据绘图如下：

设计报告三

一、设计题

选择某雷达系统，对其进行建模与仿真并输出仿真结果。

二、设计过程

1．选择运用MATLAB软件实现设计要求。

2．选择脉冲多普勒雷达系统进行建模与仿真。

脉冲多普勒雷达是利用多普勒效应检测运动目标的一种脉冲雷达。它是在动目标（MTI）雷达的基础上发展起来的一种新的雷达体制。由于脉冲多普勒雷达集中了脉冲雷达和连续波雷达的优点，同时具有脉冲雷达的距离分辨率和连续波雷达的速度分辨率，因此它具有更强的杂波抑制能力，能在强杂波背景中提取运动目标。

本设计的仿真模型为某脉冲多普勒雷达系统的信号和数据处理部分，具有数字化正交解调，数字脉压处理，固定目标对消，动目标（MTD）检测和恒虚警（CFAR）处理等功能。仿真模型具体组成如下：

本设计中选用脉冲重复频率（PRF）为1kHz，中频发射信号为线性调频和13位巴克码混合调制的信号的某雷达系统。线性调频中心频率为30MHz，调频带宽为4MHz，每一位码宽为10s ，采样频率为50MHz。

3．仿真设计步骤

步骤如下：

①对该系统发射波形进行仿真，发射信号为线性调频和13位巴克码混合调制的信号，参数在上面已给出；

②设计数字正交解调模块，并通过对子脉冲进行数字正交解调获得子脉冲压缩的一次匹配系数、通过对整个脉冲进行数字正交解调获得混合调频脉冲压缩的二次匹配系数；

③对该系统的回波信号进行仿真，包括动、静目标回波，瑞利分布杂波信号和均匀分布白噪声信号；

④依次设计脉压、固定目标对消、MTD和CFAR模块，并使18个周期的回波信号依次通过这些模块，最后获得仿真结果，即清晰的动目标视频信号。

4．仿真结果

（1）假设在120公里处有一个移动的目标，多普勒频率为0.4kHz，在67.5公里处有一个固定的点目标，通过运行matlab程序，获得如图1仿真图形；

（2）假设在60公里处有一个移动的目标，多普勒频率为0.4kHz，在67.5公里处有一个固定的点目标，通过运行matlab程序，获得如图2仿真图形。

图中列出了各模块的输出图形，并获得了动目标回波相对于发射脉冲的延迟时间，从而得到动目标的距离信息，达到了在强杂波背景中提取运动目标的目的。

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图1

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图2

附程序实现代码

设计报告二实现代码

（1）相关高斯杂波实现代码

%用来产生相关高斯杂波随机序列,长度为8*sigmaf

%谱参数sigmaf(Hz),决定了滤波器宽度

sigmaf=20;

f=(-4*sigmaf+1):(4*sigmaf);

s=exp((-f.^2)/(2*(sigmaf^2)));

H=zeros(1,length(f));

for i=1:length(f)

H(i)=sqrt(s(i));

end

x=randn(1,length(f));

X=fft(x);Y=H.*X;

y=real(ifft(Y));

subplot(321);hist(x,20);title('独立高斯概率分布');grid on;

subplot(323);plot(x);title('独立高斯杂波');grid on;

subplot(322);hist(y,20);title('相关高斯概率分布');grid on;

subplot(324);plot(y);title('相关高斯杂波');grid on;

%%功率谱估计%%%%%%%%%%

P=(abs(Y).*abs(Y))/length(Y);

P=P/max(P);

for i=1:length(Y)

P(i)=10*log10(P(i));

end

subplot(326);plot(f,P);title('功率谱估计');ylabel('幅度(取对数)');xlabel('f');

s=s/max(s);

for i=1:length(s)

s(i)=10*log10(s(i));

end

subplot(325);plot(f,s);title('真实功率谱');ylabel('幅度(取对数)');xlabel('f');grid on;

（2）非相干相关韦布尔杂波实现代码

clear all;

close all;

clc

azi_num=2000;

fr=1000;

lamda0=0.05;

sigmav=0.7;

sigmaf=2*sigmav/lamda0;

rand('state',sum(100*clock));

d1=rand(1,azi_num);

rand('state',7*sum(100*clock)+3);

d2=rand(1,azi_num);

xi=1*sqrt(-2*log(d1)).*cos(2*pi*d2);

xq=2*sqrt(-2*log(d1)).*sin(2*pi*d2);

coe_num=12;

coeff=zeros(1,coe_num+1);

for n=0:coe_num

coeff(n+1)=2*sigmaf*sqrt(pi)*exp(-4*sigmaf^2*pi^2*n^2/fr^2)/fr;

end

b=zeros(1,2*coe_num+1);

for n=1:2*coe_num+1

if n<=coe_num+1

b(n)=1/2*coeff(coe_num+2-n);

else

b(n)=1/2*coeff(n-coe_num);

end

end

%生成高斯谱杂波

xxi=conv(b,xi);

xxq=conv(b,xq);

xxi=xxi(coe_num*2+1:azi_num+coe_num*2);

xxq=xxq(coe_num*2+1:azi_num+coe_num*2);

xisigmac=std(xxi);

ximuc=mean(xxi);

yyi=(xxi-ximuc)/xisigmac;

xqsigmac=std(xxq);

xqmuc=mean(xxq);

yyq=(xxq-xqmuc)/xqsigmac;

p=1.5;

q=2;

sigmac=sqrt((q.^p)/2);%杂波的标准差

yyi=sigmac*yyi;

yyq=sigmac*yyq;

xdata=(yyi.*yyi+yyq.*yyq).^(1/p);

subplot(311),plot(xdata);title('相关Weibull分布杂波时域波形');

num=100;

maxdata=max(abs(xdata));

mindata=min(abs(xdata));

NN=hist(abs(xdata),num);

xpdf1=num*NN/((sum(NN))*(maxdata-mindata));

xaxis1=mindata:(maxdata-mindata)/num:maxdata-(maxdata-mindata)/num; th_val=p*(xaxis1.^(p-1)).*exp(-(xaxis1/p).^p)./(q.^p);

subplot(312),plot(xaxis1,xpdf1);hold on;

plot(xaxis1,th_val,':r');

title('杂波幅度分布');xlabel('幅度');ylabel('概率密度');

Ns=400;

pxx1=abs(fft(xdata(1:400),Ns).^2)/Ns;

pxx2=abs(fft(xdata(401:800),Ns).^2)/Ns;

pxx3=abs(fft(xdata(801:1200),Ns).^2)/Ns;

pxx4=abs(fft(xdata(1201:1600),Ns).^2)/Ns;

pxx5=abs(fft(xdata(1601:2000),Ns).^2)/Ns;

pxx=10*log10((pxx1+pxx2+pxx3+pxx4+pxx5)/5);

f=(0:length(pxx)-1)/length(pxx);

subplot(313),plot(pxx);title('功率谱估计');ylabel('幅度(取对数)');xlabel('f');grid on;

（3）非相干相关对数正态杂波实现代码

clear all;

close all

azi_num=2000;

fr=1000;

lamda0=0.05;

sigmav=1.0;

sigmaf=2*sigmav/lamda0;

rand('state',7*sum(100*clock));

d1=rand(1,azi_num);

rand('state',7*sum(100*clock)+3);

d2=rand(1,azi_num);

xi=1*sqrt(-2*log(d1)).*cos(2*pi*d2);

coe_num=12;

coeff=zeros(1,coe_num+1);

for n=0:coe_num

coeff(n+1)=2*sigmaf*sqrt(pi)*exp(-4*sigmaf^2*pi^2*n^2/fr^2)/fr; end

b=zeros(1,2*coe_num+1);

for n=1:2*coe_num+1

if n<=coe_num+1

b(n)=1/2*coeff(coe_num+2-n);

else

b(n)=1/2*coeff(n-coe_num);

end

end

xxi=conv(b,xi);

xxi=xxi(coe_num*2+1:azi_num+coe_num*2);

xisigmac=std(xxi);

ximuc=mean(xxi);

yyi=(xxi-ximuc)/xisigmac;

muc=10;

sigmac=0.6;

yyi=sigmac*yyi+log(muc);

xdata=exp(yyi);

subplot(311),plot(xdata);title('对数正态杂波时域波形');

num=50;

maxdata=max(abs(xdata));

mindata=min(abs(xdata));

subplot(312),hist(abs(xdata),num);title('概率密度函数估计');

Xdata=fft(xdata);

%%%%%%%%用分段周期图法对相关对数正态杂波进行谱估计Ns=400;

pxx1=abs(fft(xdata(1:400),Ns).^2)/Ns;

pxx2=abs(fft(xdata(401:800),Ns).^2)/Ns;

pxx3=abs(fft(xdata(801:1200),Ns).^2)/Ns;

pxx4=abs(fft(xdata(1201:1600),Ns).^2)/Ns;

pxx5=abs(fft(xdata(1601:2000),Ns).^2)/Ns;

pxx=10*log10((pxx1+pxx2+pxx3+pxx4+pxx5)/5);

f=(0:length(pxx)-1)/length(pxx);

subplot(313),plot(f,pxx);title('功率谱估计');ylabel('幅度(取对数)');xlabel('f');grid on;

设计报告三实现代码

close all;

clear all;

clc;

%%%%%%产生雷达发射信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%

f_frame=1e3;%雷达发射信号重频

T_frame=1/f_frame;%雷达发射脉冲重复周期

code=[1,1,1,1,1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,1];%13位巴克码

tao=10e-6;%脉冲宽度10us

fc=28e6;%调频信号起始频率

f0=30e6;%中频频率

fs=50e6;%采样频率50MHz

ts=1/fs;%采样周期

B=4e6;%调频信号带宽

t_tao=0:1/fs:tao-1/fs;%在一个脉宽内的采样点数

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);

end

%%%%%%%产生脉冲压缩系数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%对单个脉宽内线性LMF信号进行正交解调

n=0:N-1;

s1=s(1:N);

local_oscillator_i=cos(n*f0/fs*2*pi);%i路本振信号

local_oscillator_q=sin(n*f0/fs*2*pi);%q路本振信号

fbb_i=local_oscillator_i.*s1;%i路解调

fbb_q=local_oscillator_q.*s1;%q路解调

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);

fbb_i=fbb_i(26:end);%截取有效信息

fbb_q=fbb_q(26:end);

fbb=fbb_i+j*fbb_q;

%%产生理想线性调频脉冲压缩匹配系数%%%%%%%%%%%%%%

M=65536;%在一个周期内采样了50000个点，所以利用fft做65536点fft（2^16) D=B*tao;

match_filter_1=ts*fliplr(conj(fbb))*sqrt(D)*2/tao;

match_filter_1_fft=fft(match_filter_1,M);%第一次脉冲压缩匹配处理系数%%%%对混合调制信号进行正交解%%%%%%%%%%%%%%%

N=length(s);

n=0:N-1;

local_oscillator_i=cos(n*f0/fs*2*pi);%i路本振信号

local_oscillator_q=sin(n*f0/fs*2*pi);%q路本振信号

fbb_i=local_oscillator_i.*s;%i路解调

fbb_q=local_oscillator_q.*s;%q路解调

window=chebwin(51,40);

[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);

signal=fbb_i+j*fbb_q;

signal_fft=fft(signal,M);

pc_result_fft=signal_fft.*match_filter_1_fft;

pc_result=ifft(pc_result_fft,M);

t=tao*length(code);

match_filter_2=2*ts*fliplr(conj(pc_result))*2/t;

match_filter_2_fft=fft(match_filter_2,M);%第二次脉冲压缩匹配处理系数

clear local_oscillator_i;

clear local_oscillator_q;

clear fbb;clear fbb_q;clear fbb_i;

clear match_filter_1;

clear match_filter_2;

clear signal;

clear signal_fft;

clear pc_result;

clear pc_result_fft;

%%%产生雷达回波信号：动目标反射回波+静目标反射回波+瑞利杂波+噪声N_echo_frame=18;%本程序设计为对18个脉冲进行采样

%%动目标反射回波信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%