雷达信号处理和数据处理
雷达信号与数据处理--雷达信号处理基础 ppt课件
A 2
Q(
f
f0)
X( f ) A 2
A 2
Q(
f
f0)
f
f0
f0
X ( f ) sin π f
π f
fr ( f nfr )
n
fr 1/ Tr
6
随机信号与功率谱：
随机信号是指不可能用数学公式来确切地描述的信号，如接收机热噪声等。
x(t)
t
随机信号样本的波形
t
的矩形脉冲
Tr
x(t
)
A
cos(2πf0t 0,
),
t NTr / 2 t NTr / 2
A 2
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A 2 Q( f f0)
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-f0
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X(
f
)
A 2
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f0) Q(
f
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Q( f ) sin(π f ) π f
9
广义平稳随机信号的自相关函数具有厄米特性质
Rx
(m)
E
xn
x* nm
Rx*
(m)
如果一个随机信号的所有统计特性都可以由它的某次样本来决定，就说它 是各态历经的。一个具有各态历经的性质的随机信号一定是狭义平稳的， 而且其数学期望运算可以用单次样本的时间平均运算来替代。
对于广义平稳的随机信号，常用功率谱来表征随机信号的频率特征。随机 信号功率谱等于其自相关函数的傅里叶变换。
Eg 表示数学期望
雷达信号处理与数据处理技术
雷达信号处理与数据处理技术在现代科技发展的浪潮中，雷达技术作为一种重要的传感技术，被广泛应用于军事、航空航天、气象、海洋等领域。
而雷达信号处理和数据处理技术则是雷达系统中的核心部分，对雷达系统的性能和功能至关重要。
雷达信号处理是指将接收到的雷达回波信号进行初步处理和分析的过程。
雷达回波信号是由雷达波束照射目标并被目标反射回来的信号，其中包含了目标的位置、速度、形状等信息。
雷达信号处理的目标是从复杂的混合信号中提取出有用的目标信息，并进行目标检测、跟踪、识别等一系列处理。
雷达信号处理的基本过程包括：信号预处理、目标检测、参数估计和数据融合等。
信号预处理是对接收到的回波信号进行滤波、去噪等处理，以减小噪声对后续处理的影响。
目标检测是在预处理后的信号中寻找目标的存在，常见的方法包括常规方法、自适应方法和基于特征的方法等。
参数估计是对目标的位置、速度等参数进行估计，以实现目标的跟踪和识别。
数据融合是将来自不同传感器的数据进行融合，提高目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性。
雷达数据处理是指对雷达系统中产生的各种数据进行处理和分析的过程。
雷达系统中的数据包括雷达回波信号、目标信息、环境背景信息等。
雷达数据处理的目标是从海量的数据中提取出有用的信息，并进行目标识别、目标定位、目标追踪等应用。
雷达数据处理的基本过程包括：数据预处理、特征提取、目标识别和数据分析等。
数据预处理是对原始数据进行滤波、降噪等处理，以提高后续处理的效果。
特征提取是从预处理后的数据中提取出与目标特征相关的信息，常见的特征包括幅度、相位、频率等。
目标识别是根据特征信息判断目标的类别和属性，常见的方法包括模式识别、机器学习等。
数据分析是对识别出的目标信息进行统计和分析，以得出结论和预测。
雷达信号处理和数据处理技术的发展，为雷达系统的性能和功能提供了强大的支持。
通过不断创新和改进，雷达系统在目标检测和跟踪、目标识别和定位等方面取得了显著的进展。
然而，随着雷达技术的不断发展，也面临着更多的挑战和需求。
雷达信号处理和数据处理技术课程作业
雷达信号处理和数据处理大作业学院电子工程学院专业遥感科学与技术学生姓名导师姓名引 言本世纪四五十年代，人们对雷达目标的检测问题进行了更加细致的研究，基于统计检测以及参数估计等经典理论，总结出如匹配滤波理论等一系列雷达信号处理的基本原则，从而对于雷达信号处理的认知到达了一个新的层面，加速了雷达脉冲压缩技术的发展。
在匹配滤波器理论基础下，线性调频概念被提出，在大时宽的前提下附加线性调频，从而保证信号大的频带宽度，这种大时宽带宽积信号的出现，改善了普通雷达作用距离与距离分辨力之间的矛盾。
怎么样可以产生大时宽带宽积是实现雷达脉冲压缩的重要保证之一，就是按信号的调制规律，比如调频或调相来分类，其中包含频率调制方式的线性调频脉冲信号、非线性调频脉冲信号等，这些发射信号的相位谱必须是非线性的，换句话说，就是确保其频谱宽度与脉冲宽度的乘积远远大于一，这种信号形式改善了普通雷达作用距离与距离分辨力之间的矛盾，但同时也会造成一些问题：（a ）系统的最小作用距离受发射脉冲宽度τ的限制，不考虑收/发开关由关闭到开通的延迟时间，雷达系统的最小作用距离为2/min τc R =。
（b ）雷达收发系统比较复杂，接收信号需要匹配滤波压缩处理。
（c ）距离副瓣电平较高，一般采用失配加权以抑制副瓣，使主副瓣比达到40dB 以上，但信噪比会损失1-3dB 。
这种用于脉冲压缩雷达的大时宽带宽积信号，虽然存在一些缺点，但其对雷达系统具有很明显的改善作用，所以在现代雷达系统中被广泛地应用。
对雷达的距离分辨力，作用距离等衡量雷达性能优劣的也进入了新的发展阶段。
雷达有关理论表明，雷达的检测能力在噪声功率谱密度一定时由信号的能量决定。
对于普通的载频为固定值的矩形脉冲信号来说，其信号能量可以表示为平均功率与脉冲宽度的乘积。
因此，可以从两个方面来增加雷达的作用距离，提高平均功率t P 或增大脉冲宽度τ。
然而，t P 并不能无限制提高，其会受到发射管最大允许峰值功率以及传输线功率容量等因素的限制。
雷达信号处理和数据处理技术
雷达信号处理和数据处理技术定价: ￥89.00元金桥价: ￥84.55元节省: ￥4.45元内容简介雷达信号处理和数据处理技术是雷达的神经中枢。
信号处理通过对雷达回波信号的处理来发现目标和测定目标的坐标和速度等，形成目标点迹，数据处理通过对目标点迹的处理形成目标的航迹供指挥决策使用。
本书的主要内容包括雷达信号的形式、雷达杂波抑制、雷达脉冲压缩、雷达信号检测、雷达抗干扰、雷达目标识别、雷达点迹处理和雷达航迹处理等。
全书共14章，第1章为概论，第2章到第10章为雷达信号处理技术，第11章到第14章为雷达数据处理技术。
全部内容既包含处理理论，也包含设计技术。
本书可以帮助雷达工程技术人员和雷达使用人员掌握有关雷达信号处理和数据处理技术，解决有关应用问题；同时还可以作为高等学校电子工程相关专业高年级本科生和研究生的参考用书。
雷达信号处理基础定价: ￥55.00元金桥价: ￥52.25元节省: ￥2.75元内容简介本书译自国际著名雷达信号处理专家Mark A. Richards教授编写的教科书。
该书介绍了雷达系统与信号处理的基本理论和方法，主要内容包括：雷达系统导论、雷达信号模型、脉冲雷达信号的采样和量化、雷达波形、多普勒处理、检测基础原理、恒虚警率检测、合成孔径雷达成像技术、波束形成和空-时二维自适应处理导论。
书中包含了大量反映雷达信号处理最新研究成果和当前研究热点的补充内容，提供了大量有助于读者深入的示例。
该书对基础理论和方法进行了详尽的介绍与深入严谨的论述，是一本雷达信号处理领域中高水平的教科书。
本书适合于从事雷达成像、检测、数据处理及相关信号处理的研究生作为教材使用，也是相关专业研究人员不可多得的一本参考书。
Mark A.Richards。
博士，佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的首席研发工程师和兼职教授。
他具有20余年在学术界、工业界及政府部门从事雷达信号处理和嵌入式计算方面研究的经历。
insar 技术生产 dem的原理和数据处理步骤
insar 技术生产 dem的原理和数据处理步骤一、引言合成孔径雷达（InSAR）技术是一种广泛应用于地球遥感领域的高分辨率成像雷达。
通过这种技术，我们可以获取地面高精度的几何形态和高度信息，进而生成数字高程模型（DEM），为地理、地质、环境等领域提供了重要的数据支持。
本篇文章将详细介绍insar技术生产DEM的原理和数据处理步骤。
二、insar技术生产DEM的原理insar技术通过重复的卫星扫描，获取地面的反射信号，经过信号处理和分析，可以重建地面的三维结构。
这种技术具有高分辨率、全天时、全天候工作、无损测量等优点。
在雷达信号处理中，我们可以通过对信号的干涉处理，得到同一地物的多幅图像的相位信息，进而利用相位信息反演地物的形状，得到DEM。
具体来说，我们可以通过对同一地物在不同时间获得的雷达图像进行干涉处理，得到地物表面的高度信息，再结合地物的反射率信息，通过一系列算法，可以精确计算出地物表面的三维形态。
三、数据处理步骤1. 数据获取：获取经过处理并配准好的SAR数据，确保数据的准确性和完整性。
2. 预处理：对获取的数据进行预处理，包括去除噪声、滤波、几何校准等，以提高数据的可用性。
3. 差分干涉处理：对预处理过的数据进行差分干涉处理，得到干涉图，通过解干涉图获得相位信息。
4. 相位解包裹：利用获得的相位信息进行相位解包裹，得到地面点的幅度和相位信息。
5. 高度计算：根据反射率或其他参数，结合幅度和相位信息，通过算法反演地物的高度信息。
6. 精度评估与后处理：对反演得到的高度信息进行精度评估，并进行后处理，如平滑、插值等，得到最终的DEM结果。
7. DEM成果输出：将DEM成果进行格式转换，并输出。
四、结论insar技术通过精确的干涉测量和先进的算法，可以有效地生产DEM，为地理、地质、环境等领域提供了重要的数据支持。
然而，由于雷达信号的复杂性以及地球曲率等因素的影响，DEM的生产过程中需要精细的处理和校准，以确保结果的准确性。
激光雷达信号与数据处理(6)
信号处理（以激光测风雷达为例） 信号处理（以激光测风雷达为例）
航天学院
信号处理的目的和要求
1. 激光雷达气象回波信号特点： – 夹杂在各种杂波中的强度很弱、脉动很强、语宽较宽的随机信号。这 种信号的特点决定了雷达信号处理是从各种杂波中提取微弱有用信号 ，并使有用信号具有统计平均意义的过程。 2. 提高微弱信号检测能力、减小脉动和进行质量控制。 3. 主要措施分别是相干积分、谱平均，以及噪声抑制与杂波分离。 – 相干积分又称为相干积累或相参积累。相干积分在时域进行，在信号 保持相干的条件下，对一定数量的脉冲回波信号进行平均处理，所以 相干积分是时域平均过程。 – 相干积分的主要目的是为了提高信噪比，使信号电平高于平均噪声电 平，从而使雷达接收机能够检测到有用的微弱信号。 航天学院
e
= Y (ω )eiωt
其小Y(ω)是经过M次相干积分后输出信号的复振幅。 设H(ω)为相干积分器的传递函数，由相干积分器的输入与输出 关系，可以得到相干积分器的传递函数H(ω)为
Y (ω ) = H (ω ) • X (ω ) H (ω ) = 1 M
M −1 k =0
∑e ω
i kT
=e
i ( M −1)ωT 2
航天学院
2. 谱变换 –如果只提取回波强度信息，则无需对回波信号进行谱分析和谱变 换。 –为了在获取回波强度信息的同时得到速度信息，需要对相干积分 后的时域信号进行谱分析。通过谱变换将时域信号变为频域信号 –在频域对信号进行研究．不但可以得到回波强度，还可以得到速 度以及速度谱宽。 –激光测风雷达通常采用快速博里叶变换(FFT)方法对相干积分后 得到的数据进行频率变换。 –样本数一般取2n个(n为整数)。 –用于FFT的数据个数称为谱变换点数(简称谱点数)，记为NSP (number of spectral points)。
2.2雷达、雷达数据处理技术指标
1 雷达子系统设备技术指标（1）雷达天线天线类型：X波段波导开缝天线天线尺寸：≥18ft天线增益：≥35dB水平波宽：≤0.45°(-3dB)垂直波宽：≥10°天线转速：20r/min（转速可编程）极化方式：水平线极化付瓣电平：≤-26dB(±10°内)≤-30dB(±10°外)驻波比：≤1.25马达：有保护、有告警电源：380V/220V±10%，50Hz±5% （2）雷达收发机发射功率：25kw发射频率：9375±30MHz脉冲宽度：40ns~80ns/250ns~1000ns可调脉宽误差：≤10ns脉冲前沿宽度：≤20ns脉冲后沿宽度：≤30ns重复频率：400~5000Hz可调噪声系数：≤4dB中放带宽：3～20MHz与脉冲宽度自适应对数中放范围：≥120dB镜像抑制：≥18dB扇形发射区数：4扇形发射分辨力：1°（3）雷达维修终端CPU：最新双核处理器，主频率≥3.0GHz，支持二级缓存，二级缓存≥2M，处理器数量≥2内存：≥2GB，支持ECC内存纠错技术内存磁盘：≥120GB，接口SATA，转速≥10000rpm主板：CPU插座与CPU匹配内存插槽：≥3外设接口：并口≥1，串口≥1，PS/2≥2，USB≥4显示器：液晶，17in，1280*102423雷达数据综合处理子系统设备技术指标（1）雷达信号处理器采样频率：≥60MHz幅度量化：≥8bit方位量化：≥8192处理范围：≥30n mile（每个雷达站）视频更新延迟时间：≤300ms陆地掩膜单元：≤0.044°杂波处理：相关处理、STC、CFAR及门限处理等（2）目标录取器目标视频：数字视频（反映目标回波的大小、形状、幅度、运动尾迹）视频幅度：≥4bit视频分辨力：≤3m(距离，最小值)≤0.088°(方位，最小值)标绘视频：计算目标的大小及轴向最大模拟目标数：100个（3）目标跟踪器跟踪能力：≥700(动目标)+300(静目标)跟踪性能：在跟踪目标航速≤70kn，跟踪目标加速度≤1kn/s，跟踪目标转向率≤3º/s时，能保持稳定跟踪；在目标航向和航速基本不变的情况下，当两个跟踪目标回波合并时间不超过天线10次扫描时，系统不出现误跟踪。
雷达信号与数据处理整理多媒体
雷达信号与数据处理整理多媒体雷达信号与数据处理是雷达系统中非常重要的一环。
雷达系统通过发射电磁波并接收回波来探测目标的位置和特征。
这些回波信号经过一系列的处理和整理才能被有效地利用。
雷达信号的处理涉及到一系列的步骤，其中最关键的就是波形处理。
波形处理通常包括目标检测、参数估计和目标识别等步骤。
目标检测通过比较接收到的信号强度和背景噪声的水平来确定是否存在目标。
参数估计则通过分析回波信号的特征来估计目标的距离、速度、方位角等参数。
目标识别则是根据目标的一些特征来对其进行分类和识别。
在波形处理之后，还需要对信号进行成像处理。
雷达信号经过成像处理可以获得目标的空间分布图像，从而更直观地观测目标。
成像处理通常包括距离像、速度像和方位角像等。
距离像用来表示目标与雷达的距离关系，速度像用来表示目标的运动状态，方位角像用来表示目标的方向。
除了信号处理外，雷达数据的整理也是非常重要的一步。
雷达系统通常会产生大量的数据，这些数据包含了丰富的信息，但同时也会存在大量的冗余和噪声。
数据整理主要包括数据去噪、数据压缩和数据融合等步骤。
数据去噪通过消除噪声信号来提高数据质量。
数据压缩则是将数据进行编码压缩，以减少数据量和传输带宽。
数据融合则是将多个雷达的数据进行融合，以提高目标探测和跟踪的精度。
整理后的数据可以被用于目标检测、目标跟踪和目标识别等应用。
在目标检测中，可以通过分析数据来确定目标是否存在，并给出目标的位置和特征等信息。
在目标跟踪中，可以通过分析数据的变化趋势来预测目标的位置和运动轨迹。
在目标识别中，可以通过分析数据的特征来对目标进行分类和识别。
综上所述，雷达信号与数据处理是雷达系统中非常重要的一环。
它们通过一系列的处理和整理步骤，将原始的雷达信号和数据转化为可用于目标探测、跟踪和识别的信息。
这些处理和整理步骤的优化和改进对于提高雷达系统性能和应用效果具有重要意义。
雷达信号与数据处理在现代雷达系统中起着至关重要的作用。
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脉冲压缩雷达的仿真脉冲压缩雷达与匹配滤波的MATLAB仿真姓名：--------学号：----------2014-10-28西安电子科技大学一、 雷达工作原理雷达，是英文Radar 的音译，源于radio detection and ranging 的缩写，原意为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。
因此，雷达也被称为“无线电定位”。
利用电磁波探测目标的电子设备。
发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。
雷达发射机的任务是产生符合要求的雷达波形（Radar Waveform ），然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去，遇到目标后，电磁波一部分反射，经接收天线和收发开关由接收机接收，对雷达回波信号做适当的处理就可以获知目标的相关信息。
但是因为普通脉冲在雷达作用距离与距离分辨率上存在自我矛盾，为了解决这个矛盾，我们采用脉冲压缩技术，即使用线性调频信号。
二、 线性调频（LFM ）信号脉冲压缩雷达能同时提高雷达的作用距离和距离分辨率。
这种体制采用宽脉冲发射以提高发射的平均功率，保证足够大的作用距离；而接受时采用相应的脉冲压缩算法获得窄脉冲，以提高距离分辨率，较好的解决雷达作用距离与距离分辨率之间的矛盾。
脉冲压缩雷达最常见的调制信号是线性调频（Linear Frequency Modulation ）信号,接收时采用匹配滤波器（Matched Filter ）压缩脉冲。
LFM 信号的数学表达式：（2.1）其中c f 为载波频率，()t rect T为矩形信号：（2.2）其中BKT=是调频斜率，信号的瞬时频率为()22cT Tf Kt t+ -≤≤，如图（图2.1.典型的LFM信号（a）up-LFM(K>0)（b）down-LFM(K<0)）将式1改写为：（2.3）其中（2.4）是信号s(t)的复包络。
由傅立叶变换性质，S(t)与s(t)具有相同的幅频特性，只是中心频率不同而以，因此，Matlab仿真时，只需考虑S(t)。
以下Matlab程序产生(2.4）的LFM信号，并作出其时域波形和幅频特性。
%%线性调频信号的产生T=10e-6; %持续时间是10usB=30e6; %调频调制带宽为30MHzK=B/T; %调频斜率Fs=2*B;Ts=1/Fs; %采样频率和采样间隔N=T/Ts;N=T/Ts;t=linspace(-T/2,T/2,N);St=exp(j*pi*K*t.^2); %产生线性调频信号subplot(211)plot(t*1e6,real(St));xlabel('时间/us');title('LFM的时域波形');grid on;axis tight;subplot(212)freq=linspace(-Fs/2,Fs/2,N);plot(freq*1e-6,fftshift(abs(fft(St)))); xlabel('频率/MHz'); title('LFM 的频域特性'); grid on;axis tight;（图2.2：LFM 信号的时域波形和频域特性）三、 压缩脉冲的匹配滤波信号()s t 的匹配滤波器的时域脉冲响应为：(3.1)0t 是使滤波器物理可实现所附加的时延。
理论分析时，可令0t ＝0，重写3.1式，(3.2)将2.1式代入3.2式得:(3.3)图3.1：LFM 信号的匹配滤波如图3.1,()s t 经过系统()h t 得输出信号()o s t ，(3.4)当0t T ≤≤时,(3.5)当0T t -≤≤时,(3.6)合并3.5和3.6两式：(3.7)3.7式即为LFM 脉冲信号经匹配滤波器得输出,它是一固定载频c f 的信号。
当t T ≤时，包络近似为辛克（sinc ）函数。
(3.8)图3.2：匹配滤波的输出信号如图3.2，当πBt=±π时，t=±1/B为其第一零点坐标；当πBt=±π/2时，t=±1/2B，习惯上，将此时的脉冲宽度定义为压缩脉冲宽度。
(3.9)LFM信号的压缩前脉冲宽度T和压缩后的脉冲宽度 之比通常称为压缩比D，(3.10)式3.10表明，压缩比也就是LFM信号的时宽频宽积。
由 2.1,3.3,3.7式，s(t),h(t),so(t)均为复信号形式，Matab仿真时，只需考虑它们的复包络S(t),H(t),So(t)。
以下Matlab程序段仿真了图3.1所示的过程，并将仿真结果和理论进行对照。
%%线性调频信号的匹配滤波T=10e-6;B=30e6;K=B/T;Fs=10*B;Ts=1/Fs;N=T/Ts;t=linspace(-T/2,T/2,N);St=exp(j*pi*K*t.^2); %产生线性调频信号Ht=exp(-j*pi*K*t.^2); %匹配滤波器Sot=conv(St,Ht); %线性调频信号经过匹配滤波器subplot(211)L=2*N-1;t1=linspace(-T,T,L);Z=abs(Sot);Z=Z/max(Z); %归一化Z=20*log10(Z+1e-6);Z1=abs(sinc(B.*t1)); %sinc函数Z1=20*log10(Z1+1e-6);t1=t1*B;plot(t1,Z,t1,Z1,'r.');axis([-15,15,-50,inf]);grid on;legend('仿真','sinc');xlabel('时间sec \times\itB');ylabel('振幅,dB');title('线性调频信号经过匹配滤波器');subplot(212) %放大N0=3*Fs/B;t2=-N0*Ts:Ts:N0*Ts;t2=B*t2;plot(t2,Z(N-N0:N+N0),t2,Z1(N-N0:N+N0),'r.');axis([-inf,inf,-50,inf]);grid on;set(gca,'Ytick',[-13.4,-4,0],'Xtick',[-3,-2,-1,-0.5,0,0.5,1,2,3]);xlabel('时间sec \times\itB');ylabel('振幅,dB');title('线性调频信号经过匹配滤波器（放大）');结果：图3.3：线性调频信号的匹配滤波上图中，时间轴进行了归一化，（t/(1/B)=t x B）。
图中反映出理论与仿真结果吻合良好。
第一零点出现在±1（即±1/B）处，此时相对幅度-13.4dB。
压缩后的脉冲宽度近似为1/B（±1/2B），此时相对幅度-4dB,这理论分析（图3.2）一致。
四、Matlab仿真1.任务：对以下雷达系统仿真。
雷达发射信号参数：幅度：1.0信号波形：线性调频信号频带宽度：30MHz脉冲宽度：10us中心频率：1GHzHz雷达接收方式：正交解调接收距离门：10Km~15Km目标：Tar1：10.5KmTar2：11KmTar3：12KmTar4：12Km＋5mTar5：13KmTar6：13Km＋2m2.系统模型：结合以上分析，用Matlab仿真雷达发射信号，回波信号，和压缩后的信号的复包络特性，其载频不予考虑（实际中需加调制和正交解调环节），仿真信号与系统模型如下图。
图4.1：雷达仿真等效信号与系统模型3.线性调频脉冲压缩雷达仿真程序LFM_radar仿真程序模拟产生理想点目标的回波，并采用频域相关方法（以便利用FFT）实现脉冲压缩。
函数LFM_radar的参数意义如下：T：LFM信号的持续脉宽；B：LFM信号的频带宽度；Rmin：观测目标距雷达的最近位置；Rmax：观测目标距雷达的最远位置；R：一维数组，数组值表示每个目标相对雷达的距离；RCS：一维数组，数组值表示每个目标的雷达散射截面。
在Matlab指令窗中输入：LFM_radar(10e-6,30e6,10000,15000,[10500,11000,12000,12005,13000,13002],[1,1,1,1,1,1])得到的仿真结果如下图。
五、心得通过这次使用Matlab对脉冲压缩雷达的仿真，让我充分理解到了脉冲压缩雷达的工作原理，以及脉冲压缩雷达与普通脉冲雷达的差异，这让我对与雷达原理这门课有了更加深入的理解，对于匹配滤波的深入了解，使得在课堂中没有充分理解的地方清晰的展现在眼前。
这次实验不仅仅会促进我雷达原理课程的学习，也为我以后学习雷达专业提供了一种可靠的方法。
六、附录Matlab代码（LFM_radar.m）%%脉冲压缩雷达仿真function LFM_radar(T,B,Rmin,Rmax,R,RCS)if nargin==0T=10e-6; %脉冲持续时间10usB=30e6; %频带宽度30MHzRmin=10000;Rmax=15000; %作用范围R=[10500,11000,12000,12008,13000,13002]; %目标位置RCS=[1 1 1 1 1 1]; %雷达散射面end%%参数设定C=3e8; %设定速度为光速K=B/T; %调频斜率Rwid=Rmax-Rmin; %距离Twid=2*Rwid/C; %时间Fs=5*B;Ts=1/Fs; %采样频率和采样间隔Nwid=ceil(Twid/Ts);%%回波t=linspace(2*Rmin/C,2*Rmax/C,Nwid); %接收范围(2*Rmin/C < t < 2*Rmax/C)M=length(R); %目标数量td=ones(M,1)*t-2*R'/C*ones(1,Nwid);Srt=RCS*(exp(j*pi*K*td.^2).*(abs(td)<T/2)); %雷达回波%%利用FFT和IFFT进行数字信号处理Nchirp=ceil(T/Ts); %多脉冲持续时间Nfft=2^nextpow2(Nwid+Nwid-1);Srw=fft(Srt,Nfft); %雷达回波的fft计算t0=linspace(-T/2,T/2,Nchirp);St=exp(j*pi*K*t0.^2); %线性调频信号Sw=fft(St,Nfft); %线性调频信号的fft计算Sot=fftshift(ifft(Srw.*conj(Sw))); %脉冲压缩后的信号N0=Nfft/2-Nchirp/2;Z=abs(Sot(N0:N0+Nwid-1));Z=Z/max(Z);Z=20*log10(Z+1e-6);%产生图像subplot(211)plot(t*1e6,real(Srt));axis tight;。