雷达信号处理大作业

南京航空航天大学

雷达信号分析课程报告

班级：0413001

学号：041300515 姓名：杜亮

2016年4月

1. 摘要：

本文主要求解了单载频矩形脉冲信号以及特定带宽的线性调频信号的模糊函数，并基于matlab 实现了模糊函数、模糊度、距离与速度自相关函数的绘制。

2. 引言：

雷达通过对回波信号进行接收检测处理来识别复杂回波中的有用信息。其中，雷达信号波形的选择与设计有着相当重要的作用，它直接影响到雷达发射机形式的选择、信号处理方式、雷达的作用距离及抗干扰、抗截获等很多重要问题。

为了选择或者设计出适合特定用途的雷达信号形式，在对雷达系统设计之前有必要研究各种雷达信号的性能。雷达信号模糊函数全面地反映了雷达所发射的信号在距离和速度二维上的测量精度和分辨率。

现代信息技术的发展对现代雷达系统在有效作用距离、分辨率、测量精度以及电子对抗诸多方面提出了越来越高的要求。针对现代雷达的特殊用途，模糊函数理论为系统研究最优波形提供了基本的研究平台。模糊函数把雷达接收机输出信号的复包络描述为雷达目标距离和径向速度的函数，它可以提供分辨力、测量精度和杂波抑制等重要信息。

3. 具体内容

3.1 一般雷达信号的模糊函数：

3.1.1时间-频率复合自相关函数，（信号复包络的二维自相关函数）

3.1.2模糊函数的一般定义：

3.1.3模糊函数与一维分辨力的关系

22(,)()()()()j t

j f u t u t e

dt u f u f e

df

πξπτ

χτξτξ∞

*-∞∞

*

--∞

=+=-??2

22(,)(,)

(,)(,)

(,)()()()()j t j f u t u t e dt

u f u f e df

πξπττξχτξχτξχτξχτξτξ*∞

*

*--∞∞

*-∞

ψ==?=+=

-??

2

2

2)

()()()0,(τττ?πξC dt

e

t u t u t

j =+=

?

∞

∞

-*

3.2 单载频脉冲信号的模糊函数：

由3.1.1可知，其模糊函数为：

由3.1.3可知，其距离自相关与速度自相关分别为：

3.3线性调频信号：

，

由3.1.1可知，其模糊函数为：

其距离自相关为:

2

2

2)

()()(),0(ξτξ?πξK dt

e

t u t u t

j =+=

?

∞

∞

-

*0()t T t μ<<=

其它

2

2

sin ()(,)()0T T T T T

T

πξτττχτξπξττ???

-?-??

?>?

2

2

(,0)T T

τ

χτ-=

[]2

2

2

sin (0,)sin ()T c T T πξχξξπξ??==??

?

?

其速度自相关函数为：

4.仿真结果与相关波形：

4.1单载频矩形脉冲信号：

（1）取T=1us，其模糊函数如图一所示：

图 1 （2）取3dB处的模糊度，结果如图2所示：

图 2

（3）其距离与速度自相关函数分别如图3、图4所示：

图 3 .距离自相关函数

图4 速度自相关函数4.2：线性调制脉冲信号：

带宽为40MHZ,其剪切角k=B/T=40

（1）模糊函数如图5所示：

图5模糊函数图（2）取3dB处的模糊度如图6所示：

图6 模糊度图（-3dB）

（3）其距离与速度自相关分别如图7，图8所示：

图7距离自相关函数

图8 速度自相关函数

5.结果与性能分析：

5.1单载频脉冲信号：

为了提高雷达系统的发现能力、测量精度，要求雷达信号具有大的时宽、带宽、能量的乘积、而单载频脉冲信号的时宽与带宽的乘积接近于1，大的时宽与带宽不可兼得，有哪次利用单载频产生的脉冲信号不可能通过时提高距离分辨力和速度分辨力。

5.2 (线性调频)线性调频信号：

虽然其旁瓣较高，信噪比较低，但是其线性调频信号具有较好的多普勒性能：（1）旁瓣

不随多普勒率的增大而升高（2）产生耦合时移，（3）经过加权滤波，旁瓣会降低，信噪比损失

适宜于设计大时宽脉冲压缩信号。

附：Matlab代码如下：

（1）.

close all;

T=1;

D=64;

t=-T:T/D:T; %单位为us

f=-1/T:1/T/D:1/T;

[tau,fd]=meshgrid(t,f);

tau1=(T-abs(tau))/T;

s1=pi*fd.*tau1;

s1=s1+eps;

ambiguity=abs(sin(s1)./s1.*tau1);

figure(1);

surfl(tau*1e6,fd*1e-6,ambiguity);

title ('矩形脉冲信号模糊函数图');

xlabel ('tau - us');

ylabel ('fd - MHz');

zlabel ('Ambiguity function');

figure(2);

contour(tau*1e6,fd*1e-6,ambiguity,[0.5 0.5],'b');

title ('模糊度图（-3dB）'); grid on;

xlabel ('tau - us');

ylabel ('fd - MHz');

figure(3);plot(t*1e6,tau1(D,:));

title ('距离模糊函数图'); grid on;

xlabel ('tau - us');

ylabel ('Ambiguity function');

ff=abs(sin(s1)./s1); ffd=ff(:,D+1);

figure(4);

plot(fd*1e-6,ffd);

title ('速度模糊函数图'); grid on;

xlabel ('fd - MHz');

ylabel ('Ambiguity function');

（2）

close all;

T=1;

D=64;

B=10;

k=B/T;

t=-T:T/D:T; %

f=-10/T:1/T/D:10/T;

[tau,fd]=meshgrid(t,f);

tau1=(T-abs(tau))/T;

s1=pi.*(fd-k*tau).*tau1;

s1=s1+eps;

ambiguity=abs(sin(s1)./s1.*tau1);

figure(1);

surfl(tau*1e6,fd*1e-6,ambiguity);

title ('线性调频信号模糊函数图');

xlabel ('tau - us');

ylabel ('fd - MHz');

zlabel ('Ambiguity function');

figure(2);

contour(tau*1e6,fd*1e-6,ambiguity,[0.7 0.7 ],'b'); title ('模糊度图（-3dB）'); grid on;

xlabel ('tau - us');

ylabel ('fd - MHz');

distance = T*abs (sin (pi*B*tau.*tau1)./(pi*B*tau));

figure(3);plot(t*1e6,distance(D,:));

title ('距离模糊度图'); grid on;

xlabel ('tau - us');

ylabel ('Ambiguity function');

ff=T*abs(sin(pi*fd*T)./(pi*fd*T)); ffd=ff(:,D); figure(4);

tau=0;

A=ambiguity(:,D);

plot(fd*1e-6,A);

title ('速度模糊度图'); grid on;

xlabel ('fd - MHz');

ylabel ('Ambiguity function');