dsp实验报告

DSP 实验课大作业实验报告题目：在DSP 上实现线性调频信号的脉冲压缩，动目标显示和动目标检测 （一）实验目的：（1）了解线性调频信号的脉冲压缩、动目标显示和动目标检测的原理，及其DSP 实现的整个流程；（2）掌握C 语言与汇编语言混合编程的基本方法。

（3）使用MATLAB 进行性能仿真，并将DSP 的处理结果与MATLAB 的仿真结果进行比较。

（二）实验内容： 1. MATLAB 仿真设定信号带宽为B= 62*10，脉宽-6=42.0*10τ，采样频率为62*10Fs =，脉冲重复周期为-4T=2.4*10，用MATLAB 产生16个脉冲的线性调频信号，每个脉冲包含三个目标，速度和距离如下表：对回波信号进行脉冲压缩，MTI ，MTD 。

并且将回波数据和频域脉压系数保存供DSP 使用。

2.DSP 实现在Visual Dsp 中，经MATLAB 保存的回波数据和脉压系数进行脉压，MTI 和MTD 。

（三）实验原理 1．脉冲压缩原理在雷达系统中，人们一直希望提高雷达的距离分辨力，而距离分辨力定义为：22c cR Bτ∆==。

其中，τ表示脉冲时宽，B 表示脉冲带宽。

从上式中我们可以看出高的雷达分辨率要求时宽τ小，而要求带宽B大。

但是时宽τ越小雷达的平均发射功率就会很小，这样就大大降低了雷达的作用距离。

因此雷达作用距离和雷达分辨力这两个重要的指标变得矛盾起来。

然而通过脉冲压缩技术就可以解决这个矛盾。

脉冲压缩技术能够保持雷达拥有较高平均发射功率的同时获得良好的距离分辨力。

在本实验中，雷达发射波形采用线性调频脉冲信号（LFM），其中频率与时延成正比关系，因此我们就可以将信号通过一个滤波器，该滤波器满足频率与时延成反比关系。

那么输入信号的低频分量就会得到一个较大的时延，而输入信号的高频分量就会得到一个较小的时延，中频分量就会按比例获得相应的时延，信号就被压缩成脉冲宽度为1/B的窄脉冲。

从以上原理我们可以看出，通过使用一个与输入信号时延频率特性规律相反的滤波器我们可以实现脉冲压缩，即该滤波器的相频特性与发射信号时共轭匹配的。

所以说脉冲压缩滤波器就是一个匹配滤波器。

从而我们可以在时域和频域两个方向进行脉冲压缩。

滤波器的输出()h n=y n为输入信号()x n与匹配滤波器的系统函数()*(1)y n x n s N n=--。

转换到频域就是--卷积的结果：*()()*(1)s N n=。

因此我们可以将输入信号和系统函数分别转化到频域：Y k X k H k()()(Y k，然后将结果再转化到时域，h n H k→，进行频域相乘得()()()x t X k→，()()就可以得到滤波器输出：()()→。

我们可用FFT和IFFT来实现作用域的Y k y n转换。

原理图如下：图1.脉冲压缩原理框图2．MTI原理动目标显示（MTI）技术是用来抑制各种杂波，来实现检测或者显示运动目标的技术。

利用它可以抑制固定目标的信号，显示运动目标的信号。

以线性调频信号为例，其波形为：20()()exp{2[()]}2d t s t rect j f f t t μπτ=++。

从式子中可以看到，相对于静止目标而言，运动的目标产生多普勒频移d f ，表现在时域就是相继的回波产生了相位的变化。

也就是说，静止目标的各个回波波形相同，而运动的目标各个回波之间不同，是有相位变化。

所以我们就可以通过对消器来实现固定杂波的抑制。

一次对消器原理如下（在试验中我们采用一次对消器）：图2.MTI 原理框图3.MTD 原理动目标检测（MTD ）即Moving Target Detection ，根据线性最佳滤波理论，要在杂波背景下检测运动目标回波，除了需要杂波抑制滤波器外，还应串接有对脉冲信号匹配的滤波器。

要对回波脉冲串做匹配滤波，必须知道目标的多普勒频移以及天线扫描对脉冲串的调制情况（亦即信号的时宽，它决定信号的频宽）。

在实际工作中，多普勒频移不能预知，因此需要采用一组相邻且部分重叠的滤波器组，覆盖整个多普勒频率范围，这就是窄带多普勒滤波器组。

具有N 个输出的横向滤波器（N 个脉冲和N-1根延迟线），经过各脉冲不同的加权并求和后，可以做成N 个相邻的窄带滤波器组。

该滤波器组的频率覆盖范围为0到fr ，fr 为雷达工作重复频率。

横向滤波器实现MTD 时的组成如图3所示：图3.MTD 原理框图如上图所示，横向滤波器有N-1根延迟线，每根延迟线的延迟时间Tr=1/fr 。

设加在N 个输出端头的加权值为：[2/]j ik N ik W e π-= 0,1,2,...i N =-i 表示第i 个抽头，而k 表示从0到N-1的标记，每一个k 值对应一组不同的加权值，相应地对应于一个不同的多普勒滤波器响应。

利用MTD 可分辨不同速度的目标，其速度分辨力为：/2d v f λ∆=∆，其中1/d r f NT ∆=为多普勒频率分辨力。

若信号的多普勒频率满足：d r d f nf f =+∆，其中1n ≥, 0d r f f <∆<则会出现多普勒频率模糊现象，即速度模糊。

MTI 同样也会出现同样的问题。

（四）实验结果及分析 1.脉冲压缩结果:MATLAB 中时域脉冲压缩结果，频域脉压结果，分别如图4,5图4.Matlab 时域脉冲结果图5.Matlab 频域脉冲结果理论MATLAB 脉冲压缩和实际DSP 脉冲压缩的结果，以及两者的误差分析的对比曲线，如图：图6.理论和实际DSP 脉冲压缩的对比分析：在脉冲压缩之前，目标回波重叠，无法分辨到底有几个目标，而经过脉压以后，能够很清楚的看到每个脉冲中含有三个目标，效果明显。

而且MATLAB 结果与DSP 脉压效果都很明显。

图中可以看出DSP 运行的结果和MATLAB 仿真结果完全吻合。

由于雷达在发射信号时不能接收，所以故最大无遮挡距离(闭锁期)为：863*10*42*10630022c R m τ-===，而第一个目标的距离为3000m ，因此在闭锁区内，被遮挡一部分，故第一个脉冲的幅度远小于第二个脉冲的幅度。

由脉压结果的误差曲线可以看出，其数量级为410-,说明DSP 的脉压结果是正确的。

2.MTI 结果:Matlab 理论MTI 结果和实际DSPMTI 结果，以及两者对比，分别在下图中所示。

图7.MATLAB的MTI结果的三维效果图8.MATLAB的MTI二维结果图9. Matlab和Dsp做MTI的误差对比分析：经过MTI后，杂波和静止以及慢速目标被对消掉了，图像中只有两个目标。

大致分别处于第107距离门和第261距离门，只留下运动目标。

利用公式2RFs kc⋅=（其中k代表第k个距离门），可以算出两个目标的距离分别为：8025和19575，与真实距离8025和19600相比误差较小。

从误差分析可以看出，MATLAB与DSP在计算结果上的误差数量级为10-4， DSP处理的结果精度较高，处理结果比较理想。

3．MTD结果：MATLAB和DSP 进行MTD的结果以及误差分析如图所示。

图10.Matlab做MTD结果的三维效果图11.合并距离单元结果图12.合并多普勒通道结果图13.理论Matlab 和实际DSP 做MTD 的结果和对比由速度模糊可知：222r rv T n ϕππλ∆== （17）此时的速度称为盲速，取1n =时所得到的速度称为第一盲速。

当目标的速度与盲速相等时，回波的频谱结构与静止目标相同；大于盲速时，所出现的现象称为速度模糊。

第一盲速计算可得1398/v m s ≈。

当目标速度超过这一速度时，由信号采样的周期性，其显示的速度将与真实速度有N 倍的差距（N 为正整数）。

从图11可以看到，MTD 结果的能量集中于目标速度对应的速度门上，即峰值出现在离其真实速度最近的速度门上。

实验中目标的实际速度分别为：0，100，294，从图11可以看出，三个目标分别落入：第 1, 5, 14 个多普勒通道，由此可以算出各目标的多普勒频移，从而测出三个目标的运动速度分别为：0, 99.5223,323.4475，而目标的真实速度为0,100,318 。

从误差分析可以看出，MATLAB 与DSP 在计算结果上的误差数量级为10-4， DSP 处理的结果精度较高，处理结果比较理想。

4 . IFFT 是怎么实现的？X （n ）=(x*(n))*=(1N1*()N kn Nk X k W-=∑ )*调用FFT 来实现，X （k ）取共轭，最后整体取共轭，再最后除以N 就可以算得IFFT 。

5 . 统计在DSP 上频域脉压处理（从FFT 到IFFT ）所需时钟数，并和估算的时域方法运算量进行比较。

DSP 上频域脉压处理所需时钟周期数：304836。

估算的时域方法运算量为：N2+（N-1）*N=7370880。

可见时域方法运算量比频域脉压所需时钟数要多。

说明利用FFT 算法实现频域脉压要比时域脉压的效率要高。

实验五（一）实验目的编写C 程序,建立磁盘文件，练习读写数据。

（二）实验内容编写C 程序，产生1000个随机浮点数（随机类型和参数自行确定），建立一个磁盘文件，把所有随机数依序、按照相应格式写入文件；关闭文件。

再打开此文件，从文件中把数据读入，计算其均值、方差，并写入另一个文件中。

（三）实验原理产生随机浮点数：使用rand()函数产生一个随机数，范围在0至RAND_MAX （定义在stdlib.h 中）之间。

产生两个随机数，进行相除，得到的数即是一个随机浮点数。

写入文件、读出文件：利用格式化输入输出函数fprintf()和fscanf()进行文件操作。

计算均值、方差：11Nii E x N==∑，211()Nii D x EX N ==-∑（四）实验结果。

1000个随机数文件datafile.txt ，保存均值、方差的result.txt 文件。

在Analog Devices VisualDSP++中仿真运行，其中一次的时间为3分03秒。

（五）思考题计算机和DSP 各自起什么作用？如果DSP 脱离计算机，此程序还能运行吗？在此练习中，计算机的作用是保存数据文件，DSP 的作用是运行程序，对数据进行处理。

如果DSP脱离计算机，此程序能够运行，能够对产生的随机数进行运算，但是不能把数据保存起来。

实验六一．实验目的调试器和EZ-KIT板的性能比较。

二．实验内容建立仿真环境，选择file\open\project，在visualDSP++的安装路径下找到，TS\Examples\NoHardwareRequired\ADSP-TSxxx\DFT\DFT_C\ADSP-TS201_dft_c.dpj文件。

1．编译该工程：选Project\Build Project，或通过工具栏中的Build Project图标；2．编译成功后，选择tools\linear profiling\，打开一个linear profiling的观察窗口。