合成孔径雷达成像
合成孔径雷达的动目标成像与检测
合成孔径雷达的动目标成像与检测摘要动目标的成像与检测是合成孔径雷达（SAR）领域中的研究热点之一，不论是在军事上还是在民用上都有很重要的意义。
目前，世界上很多国家都在积极发展动目标的检测和成像技术，研制先进的动目标检测和成像雷达系统，努力寻找各种高效、实用的动目标检测和成像方法。
本文主要研究了单通道SAR的动目标检测和成像技术，旨在提高动目标的检测概率，获取动目标的运动参数并对其精确成像。
主要工作如下：1、分析了SAR的运动目标回波模型，探讨了目标运动引起的多普勒质心变化，以及这些变化对常规SAR成像结果的影响。
2、对SAR的动目标检测和成像原理做了介绍，分析了步进频信号和线性调频信号的一维距离像，对步进频信号的一维距离像进行了重点分析。
3、对信号进行仿真，对不同参数的一维距离像进行比较，分析仿真结果。
关键词：合成孔径雷达，动目标检测和成像，一维距离像Moving Targets Detection and Imaging of SARAbstractMoving Targets Detection and Imaging (MTDI) is hot in Synthetic Aperture Radar (SAR) research and plays an important role in both martial field and civilian field. Now many countries in the world are making great efforts to develop advanced MTDI systems and explore high efficient MTDI algorithms. The key techniques of MTDI are studied in this dissertation for getting high detection probability, accurate parameters and good images of moving targets.The major work of this dissertation is as follows:1. After analyzing the model of moving targets’ echoes, the change s of Doppler history are discussed in detail, which are due to targets’ moving. It is analyzed that the influence of the changes on the conventional SAR imaging.2. In this paper, the principle of MTDI are introduced. At the same time, we analyze the High Range Resolution Profile of the step frequency signal and the linear frequency modulation signal. The High Range Resolution Profile of the step frequency signal is more important in our paper.3.We will simulation ,then change the parameters of the signal and analyse the difference between them.Key words:Synthetic Aperture Radar, Moving Targets Detection and Imaging, High Range Resolution Profile.目录1 绪论 (1)1.1 合成孔径雷达的动目标检测和成像的意义 (1)1.2 合成孔径雷达研究及动态 (2)1.3本文的主要内容 (5)2 SAR动目标检测和成像原理 (6)2.1 SAR理论模型和成像原理 (6)2.2 运动目标的回波信号分析 (10)2.3目标运动引起的多普勒质心变化及其对常规SAR成像的影响 (12)2.3.1 目标运动引起的多普勒质心变化 (13)2.3.2动目标多普勒质心变化对常规SAR成像的影响 (14)2.4本章小结 (14)3 合成孔径雷达动目标的一维距离像 (15)3.1 频率步进脉冲信号距离成像原理分析 (15)3.2 频率步进雷达发射信号波形及设计准则 (18)3.2.1 频率步进波形 (18)3.2.2 频率步进信号相关参量设计 (19)3.3 一个步进频信号的一维距离像 (24)3.4仿真结果 (27)3.4.1 第一组参数实验数据及结果 (27)3.4.2 第二组参数实验数据及结果 (29)3.4.3 第三组参数实验数据及结果 (31)3.4.4 第四组参数实验数据及结果 (32)3.4.5 第五组参数实验数据及结果 (34)3.4.6 对实验结果的分析 (35)3.4.7 参考程序 (36)3.5 总结 (38)4 结束语 (39)参考文献 (40)致谢 (42)1 绪论1.1 合成孔径雷达的动目标检测和成像的意义检测运动目标是现代雷达要完成的功能之一。
机载聚束模式合成孔径雷达的成像算法
基于图像聚焦与运动补偿的改进算法
总结词
详细描述
该算法通过引入图像聚焦和运动补偿技术， 实现了对运动目标和复杂背景的高分辨率成 像。
基于图像聚焦与运动补偿的改进算法，通过 对运动目标和复杂背景进行聚焦和补偿处理 ，提高了成像的分辨率和对比度。该算法具 有较高的计算复杂度，但能够提供高质量的 SAR图像，适用于对运动目标和复杂背景的
实验结果展示与分析
结果展示
将机载聚束模式合成孔径雷达的原始回波数据转化为 地物图像，并进行对比分析。
结果分析
通过与实地采集的地物图像进行对比，验证了机载聚 束模式合成孔径雷达的成像效果。
成像算法性能评估与对比分析
性能评估：评估机载聚束模式合成孔径雷达的成像算法在分辨率、对比度、清晰度等方面的性能指 标。
机载聚束模式合成孔径雷达 的成像算法
2023-11-06
目 录
• 成像算法概述 • 聚束模式SAR基本成像算法 • 改进型聚束模式SAR成像算法 • 成像算法的优化与实现 • 成像算法验证与分析 • 结论与展望
01
成像算法概述
合成孔径雷达（SAR）基本原理
合成孔径雷达是一种雷达成像技术，通过在飞行器上安装雷达天线，利用目标的 反射信号，生成高分辨率的图像。
数据输出与显示
将成像结果和目标信息进行输出和 显示，为后续任务提供决策支持。
05
成像算法验证与分析
实验场景与数据采集
实验场景
机载聚束模式合成孔径雷达（CS-SAR）在城市、农田、 山丘等典型地物场景中进行实验。
数据采集
采集不同飞行高度、速度、姿态等条件下的雷达回波数 据，以及对应的地物图像数据。
除了军事应用外，该成像算法也可应用于民用航空领域，例如机场跑道检测、地形测绘、 气象观测等方面，具有广泛的应用前景。
合成孔径雷达 成像流程
合成孔径雷达成像流程合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是一种可以在任何天气和光照条件下进行成像的雷达技术。
SAR可以对地球表面进行高分辨率、高精度的三维成像，广泛应用于军事、民用、地质、环境等领域。
SAR的成像流程主要包括数据采集、成像处理和图像展示三个步骤。
一、数据采集SAR系统的探测原理是通过向地面发送微波信号，接收地面反射回来的信号，然后对反射信号进行处理得到地面图像。
因此，数据采集是SAR成像的第一步，是确定SAR探测成像效果的关键因素。
具体实现的步骤如下：1、选择探测地点：根据实际需求选择探测的地点和区域。
2、确定探测参数：包括频率、极化方式、探测角度、波束宽度等参数。
3、发射信号：将探测信号通过天线发送出去，经过地面反射后返回接收天线。
4、接收信号：接收到反射回来的信号后，将信号进行解调、滤波等处理，得到原始SAR数据。
二、成像处理SAR获得的原始数据是一张复杂的数据图像，需要通过一系列的信号处理和计算才能得到可视化的地面图像。
具体处理过程包括：1、数据预处理：包括去除干扰、补偿、校正等，使数据达到合适的成像质量。
2、数据重采样：SAR的原始数据是极其密集的、高维度的数据，可以使用插值算法对其进行降维和压缩，从而降低数据的存储和传输成本。
3、成像算法：主要包括FFT（快速傅里叶变换）、Range/Doppler算法、最大熵算法等。
这些算法可以将原始数据转换成能被人眼识别、理解的图像信息。
4、图像增强：包括色调、亮度、对比度的调整等，以提高图像的可读性和对比度。
三、图像展示完成成像处理后，SAR数据被转换成可视化的图像，可以通过不同的方法展示出来。
常见的展示方式有：1、灰度图像：以黑白色调表示SAR图像的强度、阴影等信息，灰度图像是SAR数据处理后最为直观、清晰的表现方式。
2、彩色图像：使用彩色图像能够更加明确不同的SAR信号特征。
彩色图像通常使用伪彩色或真彩色进行着色。
合成孔径雷达在舰船目标定位和成像技术的应用研究
合成孔径雷达在舰船目标定位和成像技术的应用研究合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是一种使用雷达技术进行远距离探测和成像的现代雷达系统。
与传统的雷达系统相比，合成孔径雷达具有独特的优势，在舰船目标定位和成像方面有着广泛的应用研究。
合成孔径雷达利用雷达波通过目标后的回波信号，进行信号处理，再根据一定的算法和技术手段，重建出目标的反射特征，实现对目标的定位和成像。
相较于其他成像技术，合成孔径雷达的成像质量更高、分辨率更高、和对目标的探测距离更远。
在舰船目标定位方面，合成孔径雷达凭借其高精度的成像能力，能够精确定位舰船目标，包括目标的位置、速度以及航向等信息。
通过对多次回波信号的积累并应用合成孔径成像算法，合成孔径雷达可以构建出具有极高精度的目标三维定位图像。
同时，合成孔径雷达还能够对移动目标进行跟踪，及时获取目标的轨迹和船体运动信息。
在舰船目标成像方面，合成孔径雷达能够实现高质量、高分辨率的目标成像，即使在复杂的雷达环境中也能保持较高的图像质量。
合成孔径雷达通过对连续的雷达回波信号进行处理并利用相干积累技术，以及算法来获取高分辨率的目标图像。
这使得合成孔径雷达在船舶领域中被广泛应用于船舶目标的探测、识别和监控。
此外，合成孔径雷达还可以与其他传感器进行集成和协同作业，如红外相机、光电探测器等，对舰船目标进行多模态的探测和成像。
这样可综合利用各种传感器的优势，提高目标的定位和成像的准确性和可信度。
总体而言，合成孔径雷达在舰船目标定位和成像技术中具有广泛的应用前景。
其高分辨率、高精度的成像能力，以及与其他传感器的协同作业，使其在海上作战、航行安全监控等领域发挥重要作用，为军事、海事等相关部门提供重要的技术支持。
合成孔径雷达通俗原理
合成孔径雷达通俗原理合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种利用雷达技术进行成像的高精度遥感技术。
它可以在任何天气条件下，通过对地面反射的雷达波进行处理，获取地面的高分辨率图像。
合成孔径雷达的原理是利用雷达波在地面反射后的回波信号，通过对多次回波信号进行处理，得到高分辨率的图像。
合成孔径雷达的原理可以简单地理解为：通过对多次雷达波的回波信号进行处理，相当于将多个雷达波的信号合成为一个大的雷达波信号，从而达到提高雷达分辨率的目的。
这种处理方法类似于摄影中的“合成焦距”技术，即通过多次拍摄同一场景，将多张照片合成为一张高清晰度的照片。
合成孔径雷达的成像过程可以分为三个步骤：发射雷达波、接收回波信号、信号处理。
首先，雷达发射一束高频电磁波，这些电磁波在遇到地面物体时会被反射回来，形成回波信号。
接着，雷达接收这些回波信号，并将它们存储下来。
最后，通过对这些回波信号进行处理，得到高分辨率的图像。
在信号处理过程中，合成孔径雷达会对多次回波信号进行处理，从而得到高分辨率的图像。
这种处理方法可以通过两种方式实现：一种是通过改变雷达与地面物体之间的距离，从而得到不同的回波信号；另一种是通过改变雷达发射的电磁波的频率，从而得到不同的回波信号。
这些回波信号经过处理后，可以得到高分辨率的图像，从而实现对地面物体的高精度成像。
总之，合成孔径雷达是一种利用雷达技术进行高精度遥感成像的技术。
它可以在任何天气条件下，通过对地面反射的雷达波进行处理，获取地面的高分辨率图像。
合成孔径雷达的原理是利用雷达波在地面反射后的回波信号，通过对多次回波信号进行处理，得到高分辨率的图像。
这种处理方法类似于摄影中的“合成焦距”技术，即通过多次拍摄同一场景，将多张照片合成为一张高清晰度的照片。
合成孔径雷达成像原理
合成孔径雷达成像原理合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是一种利用雷达波束合成虚拟孔径以获得高分辨率图像的技术。
它通过利用雷达波反射、干涉和合成等原理，实现对地物的高精度探测和成像。
本文将深入探讨合成孔径雷达的成像原理。
合成孔径雷达采用飞行器或卫星等载体，通过发射和接收雷达波来获取地物的散射信号。
雷达发射的微波信号与地面目标相互作用，部分信号被目标散射返回。
合成孔径雷达接收到这些回波信号后，通过运算和合成处理，得到高分辨率、高质量的雷达图像。
合成孔径雷达的成像过程中有三个重要的步骤：脉冲压缩、距离向解析和方位向解析。
首先是脉冲压缩，合成孔径雷达发射的脉冲信号具有短脉冲宽度。
在接收端，回波信号经过匹配滤波器的处理，将脉冲信号压缩成更短的宽度。
这样可以提高雷达的分辨率，减小目标之间的距离模糊。
接下来是距离向解析，合成孔径雷达通过测量雷达到目标的时间差来确定目标的距离。
雷达接收到的回波信号经过快速傅里叶变换（FFT）等算法处理，将时间域的信号转换为频域的信号。
通过频域分析，可以得到目标的距离和散射特性等信息。
最后是方位向解析，合成孔径雷达通过飞行器或卫星的运动产生了天线对地面目标的不同角度的观测。
根据多普勒效应，合成孔径雷达可以通过回波信号的频率偏移来计算目标的相对速度。
通过对不同位置的多个回波信号进行相位差计算和融合，可以实现高分辨率的方位向解析。
这样可以得到目标的位置和形状等信息，进一步提高雷达图像的质量。
合成孔径雷达的优势主要体现在以下几个方面：首先，合成孔径雷达在大范围、全天候条件下都能进行成像。
由于它主要利用雷达波对地球进行观测，不受自然光线的限制，可以在白天和夜晚、晴天和阴天等各种气象条件下进行高精度的成像。
其次，合成孔径雷达具有高分辨率和高精度。
通过波束合成和信号处理等技术手段，合成孔径雷达可以实现亚米级的分辨率，能够清晰地显示地面目标的细节。
这对于地貌、地物和环境的监测、调查和研究等方面具有重要的应用价值。
合成孔径雷达成像原理
合成孔径雷达成像原理合成孔径雷达成像原理的关键在于利用合成孔径来实现长波长雷达的高分辨率成像。
在传统的雷达成像中，由于天线尺寸受限，波长较长，因此分辨率较低。
而合成孔径雷达则通过合成长孔径的方式，实现了高分辨率的成像。
合成孔径雷达成像的基本原理是通过飞行器或卫星在运动过程中，利用合成孔径雷达系统对目标进行多次回波信号的接收。
这些回波信号经过处理后，可以得到高分辨率的雷达图像。
合成孔径雷达成像的分辨率与合成孔径的长度成正比，因此可以实现远比实际天线尺寸更高的分辨率。
合成孔径雷达成像原理的关键技术包括回波信号的相干积累、多普勒频率调制、运动补偿等。
其中，相干积累是合成孔径雷达成像的核心技术之一。
相干积累通过对多次回波信号进行相干叠加，从而增强了信号的强度，提高了成像的信噪比，实现了高分辨率的成像。
另外，多普勒频率调制也是合成孔径雷达成像的重要技术之一。
在飞行器或卫星运动过程中，目标的多普勒频率会发生变化，因此需要对回波信号进行多普勒频率调制，以实现运动补偿，保证成像的准确性和稳定性。
总的来说，合成孔径雷达成像原理是利用合成孔径来实现对地面目标的高分辨率雷达成像。
它通过相干积累、多普勒频率调制等关键技术，实现了高分辨率、高精度的雷达成像。
合成孔径雷达成像技术在军事侦察、地质勘探、环境监测等领域具有广泛的应用前景，对于提高雷达成像的分辨率和准确性具有重要意义。
在实际应用中，合成孔径雷达成像原理需要综合考虑飞行器或卫星的运动轨迹、目标的特性、信号处理算法等多个因素，才能实现高质量的雷达成像。
因此，对合成孔径雷达成像原理的深入研究和技术创新具有重要意义，可以进一步推动雷达成像技术的发展和应用。
超分辨率合成孔径雷达成像技术研究
超分辨率合成孔径雷达成像技术研究随着科技的进步和工业化的快速发展，对于更精准的测量和物体探测的需求越来越强烈，超分辨率合成孔径雷达（Super-Resolution Synthetic Aperture Radar，SAR）成像技术应运而生。
现在，SAR已经成为一种非常有效以及广泛应用于各种领域的雷达成像技术。
本文将从超分辨率合成孔径雷达成像技术的概念、原理、技术应用、发展趋势等方面进行详细综述。
一、概念合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）成像技术是一种通过多次发射雷达信号和利用回波来对地面进行高分辨率成像的技术。
通过在航空器上设置相应的传感器，利用雷达对地面上物体进行探测，可以实现对地形、地貌、水文、气象及环境等物体的识别和测量。
而超分辨率合成孔径雷达成像技术则是在合成孔径雷达成像技术基础上，运用多种方法来实现图像的超分辨率成像，从而使得图像分辨率得以大幅提升。
二、原理在合成孔径雷达成像技术中，主要有以下两个核心部分：一是天线阵列，二是信号处理。
天线阵列：在SAR技术中，需要使用一系列的天线阵列。
通过在不同的位置上收集反射信号，经过数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP），可以实现对反射信号的合成，从而获得更精确的目标信息。
信号处理：由于目标物体反射的信号量较小，真正的反射信号与环境的干扰信号（背景噪声）之间的差异非常微妙，所以在信号处理的过程中需要运用多种算法对信号进行处理。
例如，多普勒校正、相位补偿、多普勒滤波等。
超分辨率解析核SAR技术可以使分辨率提高。
在SAR技术中，内插方法常用来提高分辨率，其中有一种称为超分辨率解析核SAR技术。
它是使用scattering center做基础的一种基于模型的超分辨率技术方法。
其核心算法是在更高维度的空间中计算scattering center位置并碎片状地补充图像像素值，使得图像可以通过增加像素数量从而获得更高的分辨率。
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合成孔径雷达第一次作业姓名：xxx 学号：xxx一题目：1.LFM信号分析：（1）仿真LFM信号；（2）观察不同TBP的LFM信号的频谱。
（3）观察不同过采样率下的DFT结果，注意频谱混叠情况。
2.脉冲压缩仿真：针对“基带LFM信号”:（1）实现无误差的脉冲压缩；（2）通过频域补0实现时域十倍以上的过采样率，得到光滑的时域波形，通过观察给出指标（IRW,PSLR）；（3）阅读资料，按照公式实现3阶（-20dB）,6阶（-40 dB）泰勒加权，观察加窗效果，分析指标（IRW,PSLR），并对比MATLAB TAYLORWIN函数的一致性；（4）在3阶泰勒加权下实现15.30.45.60.90.135度QPE下的脉冲压缩，显示输出波形，观察记录QPE的影响。
3.一维距离向仿真:（1）输入参数：目标参数：RCS=1，分别位于10km,11km,11km+3m,11km+50m处。
LFM信号参数：中心频率1.0GHz,脉冲宽度30us,带宽30MHz。
（2）输出：设计采样波门，仿真回波，完成脉冲压缩，检测各峰值位置，判断每个目标是否得以分辨，分析各出现在相应位置及幅度的原因。
二题目分析与解答：1.问题分析：由基础知识知，决定LFM信号的主要参数有中心频率fc(此处仿真取fc=0)，带宽B，脉冲宽度Tp, 调频斜率K，其中K=B/Tp。
对LFM信号进行傅里叶变换时，不同的时宽带宽积（TBP）会对频谱有不同的影响。
主要程序段(源程序见附件)：%参数设置Tp=5e-6; B=10e6; K=B/Tp；Fs=2*B; Ts=1/Fs;N=Tp/Ts;TBP=Tp*B%波形产生t=linspace(-Tp/2,Tp/2,N);St=exp(j*pi*K*t.^2); Phase=pi*K*t.^2;Fre=2*pi*K*t;f=linspace(-Fs/2,Fs/2,N);figure(2)plot(f*1e-6,fftshift(abs(fft(St))),'k'); xlabel('Frequency/MHz');ylabel('Magnitude');title('Frequence Response'); legend('TBP=50')fft_St=fftshift(abs(fft(St)));（1）不同脉宽和带宽下的LFM 信号：（2）不同TBP 下的信号频谱：分析：LFM 信号的频谱类似矩形窗，随着TBP 的增大，其越接近矩形窗，当TBP<100时，近似效果较差，当TBP>100时，近似效果较好，但随着TBP 的增大，频域上会产生吉布斯现象。
（3）不同过采样率下的DFT 结果：定义过采样因子∝os =fs/|K |T p ,改变采样率，观察其频谱变化，此处过采样因子取0.8，1，1.2，1.4进行仿真。
分析：当∝os=0.8时，采样率不足以恢复原信号波形，出现失真现象，当∝os>1时，能较好的恢复波形，事实上为了有效的利用数据点数，又能留有足够的频谱间隙，通常取∝os=1.1−1.4。
2.问题分析：a.脉冲压缩的本质就是对信号进行匹配滤波，其可以在时域上实现，也可以在频域上实现；b.频域补零，相当于时域内插，其仿真波形会变得光滑；c.加窗会影响主瓣宽度和峰值旁瓣电平，采用不同的加窗形式，其影响程度有所不同。
（1）实现无误差的脉冲压缩：此处LFM参数为：Tp=6us; B=30MHz。
分析：时域和频域产生的脉冲压缩后的信号差别不大，与理论相符。
无差别脉冲压缩的频谱通过共轭卷积得到。
由于采样点数N=Tp/Ts(Ts=1/Fs,Fs=2*B)比较小，采样点数不足，导致图形出现锯齿状，可以通过在频域补0达到时域内插的效果，见下图说明。
（2）通过频域补0实现时域十倍以上的过采样率：主要程序段：Srt=exp(j*pi*K*t.^2);ht=exp(-j*pi*K*(-t).^2);Sout=conv(Srt,ht);Soutf=fftshift(fft(Sout));Soutf_add0=[Soutf,zeros(1,15*N)];soutt=ifft(Soutf_add0);n2=length(soutt);t2=linspace(-Tp/2,Tp/2,n2);dB_Sout=20*log10(soutt./max(soutt));plot(t2*B,dB_Sout);分析：通过频域补零，实现了时域内插，让波形更光滑，并且内插后对IRW,PSLR 并没有影响。
通过观察和查找workspace工作表，可以得IRW=0.91/B，PSLR=-13.23dB。
（3）按照公式实现3阶（-20dB）,6阶（-40 dB）泰勒加权，观察加窗效果：对于3阶泰勒加权，其峰值旁瓣电平要求为（-20dB），根据a=1/cosh(pi*A),（其中a为要求的最大旁瓣值，为0.1）得A=0.95；δ=1.12。
由参考资料3.2.3节公式（3.2.40）可求得3阶泰勒加权的公式为：w(f)=1+0.3071cos(2*pi*f/B)-0.0632cos(4*pi*f/B);同理，6阶泰勒加权公式为：wf=1+0.78*cos(2*pi*f./B);主要程序段：%%%泰勒加权处理%3阶公式法t=linspace(-Tp/2,Tp/2,N);St=exp(j*pi*K*t.^2);f1=linspace(-Fs/2,Fs/2,N);wf1=1+0.3071*cos(2*pi*f1./B)-0.0632*cos(4*pi*f1./B);%3阶加权函数fft_St=fftshift(abs(fft(St)));%LFM的频谱yt1=wf1.*fft_St;%加权后的频谱figure(6)subplot(211)zt1=fftshift(abs(ifft(yt1)));%加权后频谱进行ifftdBzt1=20*log10(zt1./max(zt1));%归一化dB值xt=linspace(-Tp,Tp,length(zt1));plot(xt.*B,dBzt1);xlabel('t*B');ylabel('Magnitude/dB');title('3阶公式法加权');legend('IRW=-20.20dB');%3阶taylorwin函数加权法A=acosh(10^(-20/20))/pi,NBAR1=ceil(2*A^2+0.5);w1 = taylorwin(N,NBAR1,-20);yt=w1'.*fft_St;%加权后的频谱subplot(212)zt=fftshift(abs(ifft(yt)));%加权后频谱进行ifftdBzt=20*log10(zt./max(zt));%归一化dB值xt=linspace(-Tp,Tp,length(zt));plot(xt.*B,dBzt);xlabel('t*B');ylabel('Magnitude/dB');title('3阶taylorwin函数加权法');legend('IRW=-17.13dB');%6阶公式法wf2=1+0.78*cos(2*pi*f./B);%6阶加权函数yt2=wf2.*fft_St;%加权后的频谱 zt2=fftshift(abs(ifft(yt2)));%加权后频谱进行ifftdBzt2=20*log10(zt2./max(zt2));%归一化dB 值xt=linspace(-Tp,Tp,length(zt2)); figure(7) subplot(211) plot(xt.*B,dBzt2); xlabel('t*B');ylabel('Magnitude/dB'); title('6阶公式法加权'); legend('IRW=-41.68dB'); %6阶泰勒窗A1=acosh(10^(-40/20))/pi, NBAR2=ceil(2*A1^2+0.5); w2 = taylorwin(N,NBAR2,-40); yt3=w2'.*fft_St;%加权后的频谱 zt3=fftshift(abs(ifft(yt3)));%加权后频谱进行ifftdBzt3=10*log10(zt3./max(zt3));%归一化dB 值 subplot(212) plot(xt.*B,dBzt); xlabel('t*B');ylabel('Magnitude/dB');title('6阶taylorwin 函数加权法'); legend('IRW=-17.13dB');图1图2分析：由公式法和Taylorwin函数法均能对其进行加权，加权后的脉压图形如上图所示，其中的IRW通过调取相应的workspace表格查找而得。
对于3阶加权，使用公式法时，峰值旁瓣电平能达到要求，但Taylorwin函数法峰值旁瓣电平较高。
对于6阶加权，公式法实现时，其第一旁瓣峰值电平能够达到（-40dB），但同时其他旁瓣出现了抬高的现象，利用matlab自带窗函数法进行加时，3阶泰勒窗函数法加权效果与公式法下的加权效果基本一致，6阶亦是如此。
（4）在3阶泰勒加权下实现15.30.45.60.90.135度QPE下的脉冲压缩，显示输出波形，观察记录QPE的影响。
问题分析：此处仿真参数为:脉冲宽度Tp=6us,B=6MHz,QPE=15,30,45,60,90,135, 根据公式QPE=pi*delt K*T p^2/4可求出其调频率失配因子deltK,进而得失配后的匹配滤波器函数：h=sqrt(1/abs(K+delt K))*exp(j*pi*f.^2/(K+delt K));通过仿真，可观察调频率失配的影响，见如下分析：主要程序段：%参数设置Tp=6e-6;B=6e6;K=B/Tp;fs=2*B;num=Tp*fs;%点数TBP=Tp*Bt=linspace(-Tp/2,Tp/2,num);f=linspace(-fs/2,fs/2,num);s=exp(1j*pi*K*t.^2);s_f=fftshift(fft(s));W_3=1+0.3071*cos(2*pi*f/B)-0.0622*cos(4*pi*f/B);QPE1=15*pi/180;delK1=4*QPE1/(pi*T p^2);h1_f=sqrt(1/abs(K+delK1))*exp(1j*pi*f .^2/(K+delK1));scom1_f=s_f.*h1_f.*W_3;scom1=ifft(scom1_f,10*length(scom1_f ));figure(1)plot(linspace(-Tp/2,Tp/2,10*fs*Tp)*1e6,10*log(abs(sc om1)/max(abs(scom1))));xlabel('时间（us）');ylabel('相对幅度（dB）');title('QPE为15度');仿真结果：由于坐标尺度不一致，无法清除的对比其影响，现将其画在同一个坐标轴里，有：图 3图 4分析：关于主瓣宽度，当QPE增大到90度时，其主瓣确实有展宽（经过放大观察），但在图形中不明显（因为主瓣为1/B，本身就很小，其展宽10%在图形上反映不明显）；对于峰值旁瓣电平，QPE从15增加到45时，其峰值旁瓣电平逐渐升高，当QPE=60度时，峰值旁瓣电平突然升高，随后又下降。