雷达信号处理实验报告_课程设计
雷达原理实验报告(哈工程)
实验报告实验课程名称：雷达原理姓名：班级：电子信息工程4班学号：实验名称规范程度原理叙述实验过程实验结果实验成绩雷达信号波形分析实验相位法测角实验接收机测距和灵敏度实验目标距离跟踪和动目标显示实验平均成绩折合成绩注：1、每个实验中各项成绩按照5分制评定，实验成绩为各项总和2、平均成绩取各项实验平均成绩3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合2017年5 月雷达信号波形分析实验报告2017年4 月5 日班级电子信息工程4班姓名评分一、实验目的要求1. 了解雷达常用信号的形式。
2. 学会用仿真软件分析信号的特性。
3．了解雷达常用信号的频谱特点和模糊函数。
二、实验原理为了测定目标的距离，雷达准确测量从电磁波发射时刻到接收到回波时刻的延迟时间，这个延迟时间是电磁波从发射机到目标，再由目标返回雷达接收机的时间。
根据电磁波的传播速度，可以确定目标的距离为：S=CT/2 其中S ：目标距离；T ：电磁波从雷达到目标的往返传播时间；C ：光速。
三、实验参数设置载频范围：0.5MHz 脉冲重复周期：250us 脉冲宽度：10us 幅度：1V 线性调频信号 载频范围：90MHz 脉冲重复周期：250us 脉冲宽度：10us 信号带宽：14 MHz 幅度：1V 四、实验仿真波形x 10-3时间/s 幅度/v脉冲x 10-3时间/s幅度/v连续波0.51 1.52x 10-3时间/s幅度/v脉冲调制x 1070124频率/MHz幅度/d B脉冲频谱图x 10705104频率/MHz幅度/d B连续波频谱图-4-2024x 1070124频率/MHz幅度/d B脉冲调制频谱图0.51 1.52x 10-3-101时间/s 幅度/v脉冲8.2628.26258.263x 10-4-101时间/s 幅度/v连续波0.51 1.52x 10-3-101时间/s幅度/v脉冲调制-4-224x 1070244频率/MHz幅度/d B脉冲频谱图-4-224x 10705104频率/MHz幅度/d B连续波频谱图-4-224x 1070124频率/MHz幅度/d B脉冲调制频谱图02004006008001000五、实验成果分析实验中用到的简单脉冲调制信号的产生由脉冲信号和载频信号组成，对调制信号进行线性调频分析，得到上面的波形图。
雷达信号处理技术教学设计
雷达信号处理技术教学设计一、教学目标本课程旨在使学生掌握雷达信号处理技术的基础知识和应用，具体目标包括：1.理解雷达信号的基本原理和特点；2.掌握雷达信号的采集和处理方法；3.熟悉雷达信号处理的常用算法和技术；4.能够应用所学知识解决实际问题。
二、教学内容及安排1. 雷达信号的基本原理•雷达信号的基本概念和特点；•雷达信号的采集和处理过程；•雷达信号中的噪声和干扰。
2. 雷达信号的采集和处理方法•雷达信号的模拟与数字采集；•时域、频域、小波等常用信号处理方法；•雷达信号的滤波、谱分析、脉冲压缩等处理方法。
3. 雷达信号处理的常用算法和技术•雷达信号的匹配滤波算法；•雷达信号的相干积累算法；•雷达信号的目标检测算法。
4. 应用实例分析•基于雷达信号处理技术的实时目标跟踪系统设计；•基于雷达信号处理技术的人工智能交通监管系统设计。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，包括：1.讲授理论知识，介绍实际应用案例；2.答疑解惑，讨论学生疑问；3.布置编程作业和实验，根据结果反馈教学；4.以小组为单位，进行讨论和演示。
四、教学评估本课程评估方式采用以下方法：1.期末闭卷考试；2.平时作业和实验成绩；3.小组课程设计成果评估。
五、教学资源需求•计算机教室；•雷达信号处理软件；•开源雷达信号处理库；•相关教材及文献。
六、教学团队本课程需要具有以下专业背景的教师组成教学团队：1.信号与系统领域专家；2.数字信号处理领域专家；3.雷达信号处理及应用领域专家。
雷达技术实验报告
雷达技术实验报告雷达技术实验报告专业班级:姓名：学号: ﻩ一、实验内容及步骤1、产生仿真发射信号：雷达发射调频脉冲信号，IQ两路；2、观察信号得波形,及在时域与频域得包络、相位；3、产生回波数据：设目标距离为Ｒ＝0、500０ｍ；４、建立匹配滤波器，对回波进行匹配滤波;5、分析滤波之后得结果。
二、实验环境maｔlab三、实验参数脉冲宽度Ｔ=10e－6; 信号带宽Ｂ=3０e６；调频率γ=B／T; 采样频率 Fｓ＝2*B；采样周期 Ts=1/Fｓ; 采样点数Ｎ＝T/Ts;匹配滤波器h（t）＝S t*（—ｔ)时域卷积conv ,频域相乘fft，ｔ=liｎｓpace(T1,T2，N）;四、实验原理1、匹配滤波器原理：在输入为确知加白噪声得情况下,所得输出信噪比最大得线性滤波器就就是匹配滤波器,设一线性滤波器得输入信号为：其中:为确知信号,为均值为零得平稳白噪声，其功率谱密度为。
设线性滤波器系统得冲击响应为,其频率响应为，其输出响应:输入信号能量:输入、输出信号频谱函数：输出噪声得平均功率：利用Sｃhwarz不等式得:上式取等号时，滤波器输出功率信噪比最大取等号条件：当滤波器输入功率谱密度就是得白噪声时，ＭF得系统函数为：为常数1，为输入函数频谱得复共轭，,也就是滤波器得传输函数.为输入信号得能量,白噪声得功率谱为只输入信号得能量与白噪声功率谱密度有关。
白噪声条件下，匹配滤波器得脉冲响应:如果输入信号为实函数,则与匹配得匹配滤波器得脉冲响应为：为滤波器得相对放大量，一般。
匹配滤波器得输出信号:匹配滤波器得输出波形就是输入信号得自相关函数得倍，因此匹配滤波器可以瞧成就是一个计算输入信号自相关函数得相关器，通常＝1。
2、线性调频信号(ＬＦＭ）LFM信号(也称Chirp 信号)得数学表达式为：2、１式中为载波频率，为矩形信号,，就是调频斜率，于就是,信号得瞬时频率为，如图１图1 典型得chｉrp信号(a）up-chiｒp(K＞0)（b)doｗｎ-chiｒp（K<0）将2、1式中得up－chirｐ信号重写为：2、2当TＢ〉１时，LFM信号特征表达式如下:２、3对于一个理想得脉冲压缩系统，要求发射信号具有非线性得相位谱,并使其包络接近矩形;其中就就是信号s（t)得复包络.由傅立叶变换性质,S（ｔ)与s（t）具有相同得幅频特性,只就是中心频率不同而已。
实验1.雷达信号波形分析实验报告
实验1.雷达信号波形分析实验报告实验一雷达信号波形分析实验报告一、实验目的要求1. 了解雷达常用信号的形式。
2. 学会用仿真软件分析信号的特性。
3．了解雷达常用信号的频谱特点和模糊函数。
二、实验参数设置信号参数范围如下：（1）简单脉冲调制信号：载频：85MHz脉冲重复周期：250us脉冲宽度：8us幅度：1V（2）线性调频信号载频:85MHz脉冲重复周期：250us脉冲宽度：20us信号带宽：15MHz幅度：1V三、实验仿真波形1.简单的脉冲调制信号程序：Fs=10e6;t=0:1/Fs:300e-6;fr=4e3;f0=8.5e7;x1=square(2*pi*fr*t,3.2)./2+0.5;x2=exp(i*2*pi*f0*t);x3=x1.*x2;subplot(3,1,1);plot(t,x1,'-');axis([0,310e-6,-1.5,1.5]);xlabel('时间/s')ylabel('幅度/v')title('脉冲信号重复周期T=250US 脉冲宽度为8us') grid;subplot(3,1,2);plot(t,x2,'-');axis([0,310e-6,-1.5,1.5]);xlabel('时间/s')ylabel('幅度/v')title('连续正弦波信号载波频率f0=85MHz') grid;subplot(3,1,3);plot(t,x3,'-');axis([0,310e-6,-1.5,1.5]);xlabel('时间/s')ylabel('·幅度/v')title('脉冲调制信号')grid;仿真波形：脉冲信号重复周期T=250us 脉冲宽度为8us 幅度/v10-101时间/s连续正弦波信号载波频率f0=85MHz23x 10-4 幅度/v10-101时间/s脉冲调制信号123x 10-4幅度/v0-101时间/s23x 10-42.线性调频信号程序：Fs=10e6;t=0:1/Fs:300e-6;fr=4e3;f0=8.5e7;x1=square(2*pi*fr*t,8)./2+0.5;x2=exp(i*2*pi*f0*t); x3=x1.*x2;subplot(2,2,1);plot(t,x1,'-');axis([0,310e-6,-1.5,1.5]);xlabel('时间/s')ylabel('幅度/v')title('脉冲信号重复周期T=250US 脉冲宽度为8us ') grid;subplot(223);plot(t,x2,'-');axis([0,310e-6,-1.5,1.5]);xlabel('时间/s')ylabel('幅度/v')title('连续正弦波信号载波频率f0=85MHz ')grid;eps = 0.000001;B = 15.0e6;T = 10.e-6; f0=8.5e7;mu = B / T;delt = linspace(-T/2., T/2., 10001);LFM=exp(i*2*pi*(f0*delt+mu .* delt.^2 / 2.)); LFMFFT = fftshift(fft(LFM));freqlimit = 0.5 / 1.e-9;freq = linspace(-freqlimit/1.e6,freqlimit/1.e6,10001); figure(1) subplot(2,2,2)plot(delt*1e6,LFM,'k');axis([-1 1 -1.5 1.5])grid;xlabel('时间/us')ylabel('幅度/v')title('线性调频信号T = 10 mS, B = 15 MHz')subplot(2,2,4)y=20*log10(abs(LFMFFT));y=y-max(y);plot(freq, y,'k');axis([-500 500 -80 10]);grid; %axis tight xlabel('频率/ MHz') ylabel('频谱/dB')title('线性调频信号T = 10 mS, B = 15 MHz')仿真波形：??/v 0123-4??/v 时间/s??/v 012x 10-10 0.5 时间/us-0.5 1??/dB 3 x 10-4时间/s-5000 频率/ MHz500四、实验成果分析本实验首先利用MTALAB软件得到一个脉冲调制信号，然后再对其线性调频分析，得到上面的波形图。
雷达的使用实验报告
雷达的使用实验报告一、引言雷达（Radar）是一种利用电磁波进行探测的设备，广泛应用于军事、天气预报、航空等领域。
雷达通过发送电磁波，并通过接收返回的信号来测量目标的位置、速度等信息。
本实验旨在通过自行搭建雷达实验装置，了解雷达的工作原理和基本应用。
二、实验装置本实验所用的雷达实验装置包括雷达发射器、接收器、信号处理系统和显示及记录装置。
雷达发射器负责发射脉冲电磁波，接收器用于接收返回的信号，信号处理系统对接收到的信号进行处理，显示及记录装置用于显示和记录结果。
三、实验步骤1. 首先，将雷达装置搭建起来，并确保所有连接正确。
检查电源、天线等部件是否正常工作。
2. 设置雷达发射器的参数，包括频率、脉宽等。
根据实验要求和具体情况进行调整。
3. 打开雷达发射器，并观察接收器上是否有返回信号。
若有，表示雷达正常工作。
4. 将接收到的信号传递给信号处理系统进行处理。
根据需要，可以对信号进行滤波、放大等处理。
5. 最后，将处理后的信号连接至显示及记录装置，以便进行观测和记录。
四、实验结果经过实验，我们观察和记录了几组雷达信号的实验结果，其中包括目标的位置、速度等信息。
通过分析实验数据，我们可以看出雷达能够有效地探测到目标，并获取准确的信息。
五、实验分析本实验通过自行搭建雷达实验装置，对雷达的工作原理和应用进行了初步了解。
通过观察和分析实验结果，我们发现雷达可以在一定范围内探测到目标的位置和速度等信息，这对军事、天气预报等领域具有重要意义。
然而，在实际应用中，还需要考虑到这样的因素，如天气、地形对雷达信号的影响，以及其他干扰对雷达探测的影响等。
因此，我们需要进一步开展相关实验和研究，以完善雷达的性能和提高其应用效果。
六、实验总结通过本次实验，我对雷达的工作原理和基本应用有了更进一步的了解。
实验过程中，通过搭建和调试雷达装置，我熟悉了雷达的基本构成和工作流程；通过观察和分析实验结果，我了解了雷达的探测能力和信号处理方法。
南京理工大学电子信息工程课程设计之雷达信号分析处理
附录一——MATLAB信号处理程序%% 1、准备工作 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 开始clc;clear;close all;clear vars;%% 雷达波形参数定义及说明f1=1e3; % 最低频率f2=11e3; % 最高频率B=f2-f1; % 信号带宽T=1e-2; % 信号扫频时宽(10ms)c=3e8; % 电磁波空间传播速度f0=(f1+f2)/2; % 雷达工作频率（中心频率）(3kHz)fs=1e5; % 采样率(100kHz)N_signal_T=round(fs*T); % 单周期信号的数据点数number_of_signal_period=400; % 脉冲信号的周期个数duty_ratio=0.5; % 信号占空比T_signal=T/duty_ratio; % 脉冲信号周期%% 导入AD数据时频分析[FileName,PathName] = uigetfile('C:\Users\XYB\Desktop\课程设计之雷达信号分析处理\AD数据\USB (3).dat','Select the USB.dat file');f = fullfile(PathName,filesep,FileName);fid = fopen(f,'r');data = fscanf(fid,'%x');fclose(fid);data = data(1:2:end)*256 + data(2:2:end); %将16进制转换为10进制datsgn = data./1000; %单位换算（mV->V）%转化为有符号数（去直流）datsgn=datsgn-mean(datsgn);%时域波形figure;plot([0:1/fs:(length(datsgn)-1)/fs],datsgn);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('LFMCW时域波形')%频谱图N=1024;datfft = (2/N)*fftshift(fft(datsgn(1:N)));nordat = abs(datfft)/max(abs(datfft)); %对信号做FFT并归一化figure;plot([-length(datfft)/2:(length(datfft)/2-1)].*(fs/N),20*log10(abs(nordat)));xlabel('频率/Hz')ylabel('幅度/dB')title('LFMCW频谱图')%% 调频斜率曲线Hf=20*log10(abs(nordat));FHL=zeros(1,2);j=1;for i=round(length(Hf)/2):length(Hf)if(abs(Hf(i)+6.6)<0.2)FHL(j)=i;j=j+1;endendfigure;time_scan=(0:1/fs:T-1/fs);%扫描时间轴B_interval=(fs/N)*(FHL(2)-FHL(1))/length((0:1/fs:T-1/fs));%频率间隔B_test=[0:B_interval:(fs/N)*(FHL(2)-FHL(1))-B_interval]+(FHL(1)-(length(datfft)/2))*(fs/N);k_B=(fs/N)*(FHL(2)-FHL(1))/T/1000;error_B=abs(k_B*1000-(B/T))/(B/T)*100;%调频斜率测量误差plot(time_scan,B_test);xlabel('扫频周期/s')ylabel('频率范围/Hz')title({['L F M C W 扫频曲线'];['调频斜率：',num2str(k_B,'%.0f'),'KHz/s',' 测量误差：',num2str(error_B,'%.0f'),'%']});%% 信号变换与生成（转换为脉冲信号）if(N_signal_T>1024)N_signal_T=1024;endsignal_1T=datsgn(1:N_signal_T,1); %单周期的LFM信号signal_half_duty_ratio_1T=[signal_1T',zeros(N_signal_T/duty_ratio-N_signal_T,1)'];%单周期LFM脉冲信号（50%占空比）signal_NT=repmat(signal_half_duty_ratio_1T,1,number_of_signal_period); %周期延拓后的LFM脉冲信号（20个周期）figure;plot([0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs],signal_NT);axis([0 (length(signal_NT)/80-1)/fs -2 2]);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('LFM脉冲信号时域波形')%% 加入噪声noise=1*randn(1,length(signal_NT))';%高斯白噪声（没有滤波）/均值为0方差为1signal_noise=signal_NT+noise'; %信号叠加噪声%信号叠加噪声时域波形figure;subplot(211)plot([0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs],signal_NT);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('信号未叠加噪声时域波形')subplot(212)plot([0:1/fs:(length(signal_noise)-1)/fs],signal_noise);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('信号叠加噪声时域波形')%% 2、单目标分析 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 回波信号合成（延时+多普勒+传输衰减）%-----------------------------% 目标信息：distance=8e5; % 目标径向距离(100km)t_delay=2*distance/c; % 与目标径向距离相对应的回波延时N_delay=round(t_delay*fs);%与回波延迟对应的数据点个数v=200000; % 目标径向速度(1000m/s)fd=2*v*f0/c; % 与目标径向速度对应的多普勒频移k=0.5; % 传输衰减系数%-----------------------------% 回波合成：t=0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs; % 回波信号时间轴（有信号的部分，不考虑延迟）doppler=cos(2*pi*fd.*t)'; % 目标多普勒信号s_attenuation=k*signal_NT; % 考虑传输衰减的纯信号(无多普勒)s_attenuation_doppler=k*signal_NT.*doppler'; % 考虑传输衰减的纯信号(有多普勒)sr_noise_doppler=s_attenuation.*doppler'+noise'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)sr_noise_doppler_1=s_attenuation.*doppler'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)delay_n=zeros(1,N_delay)'; % 时延序列sr_noise_doppler_delay=[delay_n',sr_noise_doppler];% 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)sr_noise_doppler_delay_1=[delay_n',s_attenuation]; % 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)%-----------------------------% 回波时域图（未滤波）：% 未考虑传输衰减figure;subplot(211)plot(t,signal_NT);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('未考虑传输衰减的纯信号')% 考虑传输衰减subplot(212)plot(t,s_attenuation);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('考虑传输衰减的纯信号')% 有多普勒信息的回波（带噪声）figure;plot(t,sr_noise_doppler);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('有多普勒信息的回波')%figure;plot([0:1/fs:(length(sr_noise_doppler_delay)-1)/fs],sr_noise_doppler_delay);xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('合成回波')%% 接收机前端滤波% 带通滤波器设计（切比雪夫）% 指标：通带宽度：1kHz-5kHz 截止频率：0.5*f1(下)、1.25*f2(上)ws1=f1/fs; %下截止频率（可为其他）wp1=2*f1/fs; %下通带频率wp2=2*f2/fs; %上通带频率ws2=2.5*f2/fs; %上截止频率（可为其他）Rp=1;Rs=30;ws=[ws1 ws2];wp=[wp1 wp2];[ N3,wn ] = cheb1ord( wp , ws , Rp , Rs);[ b,a ] = cheby1(N3,Rp,wn,'bandpass'); %获得转移函数系数filter_bp_sn= filter(b,a,sr_noise_doppler_delay);%信号叠加噪声通过带通滤波器noise_filter =filter(b,a,noise); %纯噪声通过带通滤波器signal_filter=filter(b,a,s_attenuation_doppler); %(传输衰减后)纯信号(有多普勒)通过带通滤波器X_bp_s = fftshift(abs(fft(filter_bp_sn)))/length(sr_noise_doppler_delay); %信号叠加噪声通过带通滤波后的幅频X_bp_s_angle = fftshift(angle(fft(filter_bp_sn))); %信号叠加噪声通过带通滤波后的相频X_bp_n = fftshift(abs(fft(noise_filter)))/length(noise_filter); %纯噪声通过带通滤波后的幅频X_bp_n_angle = fftshift(angle(fft(noise_filter))); %纯噪声通过带通滤波后的相频%滤波器频谱特性figure;freqz(b,a);%信号叠加噪声滤波前后时域波形对比figure;subplot(211);plot([0:length(sr_noise_doppler_delay)-1]./fs,sr_noise_doppler_delay);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('信号叠加噪声带通滤波前时域图形');subplot(212);plot([0:length(sr_noise_doppler_delay)-1]./fs,filter_bp_sn);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('信号叠加噪声带通滤波后时域图形');% %纯噪声滤波前后时域波形对比figure;subplot(211);plot([0:length(noise)-1]./fs,noise);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('纯噪声带通滤波前时域图形');subplot(212);plot([0:length(noise_filter)-1]./fs,noise_filter);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('纯噪声带通滤波后时域图形');% %纯信号滤波前后时域波形对比figure;subplot(211);plot([0:length(s_attenuation_doppler)-1]./fs,s_attenuation_doppler);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('纯信号带通滤波前时域图形');subplot(212);plot([0:length(signal_filter)-1]./fs,signal_filter);grid on;xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('纯信号带通滤波后时域图形');% %信号叠加噪声带通滤波后幅频相频特性figure;subplot(2,1,1);f_fft_sn=[-length(sr_noise_doppler_delay)/2:length(sr_noise_doppler_delay)/2-1].*(fs/length(sr_noise_doppler_delay));%频率轴plot(f_fft_sn,X_bp_s);xlabel('频率/Hz')ylabel('幅度')title('信号叠加噪声带通滤波后频域幅度特性');subplot(2,1,2);plot(f_fft_sn,X_bp_s_angle);xlabel('频率/Hz')ylabel('相位')title('信号叠加噪声带通滤波后频域相位特性');% %纯噪声带通滤波后幅频相频特性figure;subplot(2,1,1);f_fft_n=[-length(noise)/2:length(noise)/2-1].*(fs/length(noise));%频率轴plot(f_fft_n,X_bp_n);xlabel('频率/Hz')ylabel('幅度')title('纯噪声带通滤波后频域幅度特性');subplot(2,1,2);plot(f_fft_n,X_bp_n_angle);xlabel('频率/Hz')ylabel('相位')title('纯噪声带通滤波后频域相位特性');%% 回波信噪比设定snr_in=0; %输入信噪比设定值sr_filter=filter_bp_sn; %带通滤波器处理后的回波信号S_P=sum((signal_filter).^2)/length(signal_filter); %(传输衰减的)回波纯信号滤波后平均功率noiseP=sum(abs(noise_filter).^2)/length(noise_filter); %滤波后的噪声平均功率A_extra=sqrt((noiseP/S_P).*(10.^(snr_in/10))); %信号外加幅度sr_snr=[delay_n',(A_extra*signal_filter+noise_filter')]; %设定输入信噪比的回波信号%设定输入信噪比后的时域波形figure;plot([0:1/fs:(length(sr_noise_doppler_delay)-1)/fs],sr_snr)xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')text_s=['设定输入信噪比后的时域波形(信噪比：',num2str(snr_in,'%.0f'),'dB',')'];title(text_s);%% 匹配滤波处理(时域卷积法)match_filter=fliplr(signal_1T'); % 匹配滤波器冲激响应match_out=conv(match_filter,sr_snr); % 信号叠加噪声通过匹配滤波器match_out_noise=conv(match_filter,noise_filter); % 纯噪声通过匹配滤波器match_out_signal=conv(match_filter,A_extra*signal_filter); % 纯信号通过匹配滤波器match_out_signal_1=conv(match_filter,signal_1T); % 单周期信号匹配滤波% 单周期匹配滤波波形figure;plot([0:1/fs:(length(match_out_signal_1)-1)/fs],20*log10(abs(match_out_signal_1)/max(abs(match_out_signal_1))));xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('单周期匹配滤波冲激响应')%匹配滤波冲激响应figure;plot([0:1/fs:(length(match_filter)-1)/fs],match_filter)xlabel('时间/s')ylabel('振幅/V')title('匹配滤波冲激响应')%匹配滤波输出波形figure;subplot(311)plot([0:1/fs:(length(match_out)-1)/fs],abs(match_out));title('信号叠加噪声匹配输出')subplot(312)plot([0:1/fs:(length(match_out_noise)-1)/fs],abs(match_out_noise));title('纯噪声匹配输出')subplot(313)% plot(abs(match_out_signal));plot([0:1/fs:(length(match_out_signal)-1)/fs],abs(match_out_signal));title('纯信号匹配输出')%匹配滤波信噪比增益计算n_mf_P=sum(abs(match_out_noise).^2)/length(match_out_noise);%匹配滤波后噪声功率s_mf_P_max=max(abs(match_out_signal))^2; %匹配滤波后信号峰值功率G_snr_mf=10*log10(s_mf_P_max/n_mf_P)-snr_in; %匹配滤波信噪比增益计算%% 多普勒滤波处理（MTD）%距离门重排distance_door=c/(2*fs); %相邻采样点之间的距离NT=number_of_signal_period;%信号周期数MTD_process_sn=zeros(N_signal_T/duty_ratio,NT);%信号和噪声同时经过脉压后重排MTD_process_s=zeros(N_signal_T,NT); %信号经过脉压后重排(用于信噪比增益分析)MTD_process_n=zeros(N_signal_T,NT); %噪声经过脉压后重排(用于信噪比增益分析)j=1;for i=1:N_signal_T/duty_ratio*NTif((mod(i,N_signal_T/duty_ratio)==0))MTD_process_s((i/j),j)=match_out_signal(i);MTD_process_sn((i/j),j)=match_out(i);MTD_process_n((i/j),j)=match_out_noise(i);j=j+1;elseMTD_process_s(mod(i,N_signal_T/duty_ratio),j)=match_out_signal(i);MTD_process_sn(mod(i,N_signal_T/duty_ratio),j)=match_out(i);MTD_process_n(mod(i,N_signal_T/duty_ratio),j)=match_out_noise(i);endendfigure;mesh([1:NT],(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*distance_door-distance_door))-N_signal_T*distance_door,(abs(MTD_process_sn)));xlabel('频率通道');ylabel('目标距离');title('距离门重排')%FFTi=round(log2((NT)));while ((2^i)<(NT))i=i+1;endMTD_N=2^(i);%确定FFT点数%内存分配MTD_FFT_sn=zeros(N_signal_T/duty_ratio,MTD_N);MTD_FFT_sn_w_H=zeros(N_signal_T/duty_ratio,MTD_N);MTD_FFT_sn_w_B=zeros(N_signal_T/duty_ratio,MTD_N);for i=1:N_signal_T/duty_ratioMTD_FFT_sn(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft([MTD_process_sn(i,:)],MTD_N));%信号+噪声脉压后FFT%加海明窗MTD_FFT_sn_w_H(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft(([MTD_process_sn(i,:),zeros(1,MTD_N-NT)]).*hamming(MTD_N)',MTD_N));%信号+噪声脉压后加窗后FFT%加布拉克曼窗MTD_FFT_sn_w_B(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft(([MTD_process_sn(i,:),zeros(1,MTD_N-NT)]).*blackman(MTD_N)',MTD_N));%信号+噪声脉压后加窗后FFTendfigure;[R_single,V_single]=find(fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn)))==max(max(fftsh ift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn))))));V_single_1=(V_single(2,1)-MTD_N/2)*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal));%目标速度error_v=abs(V_single_1-v)/v*100;%测速误差(%)R_single_1=R_single(1,1)*distance_door;%目标距离error_R=abs(R_single_1-distance)/distance*100;%测速误差(%)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),(fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn)))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title({['\fontsize{12}{单目标探测}'];['目标距离：',num2str(R_single_1,'%.0f'),'m',' 目标速度：',num2str(V_single_1,'%.0f'),'m/s'];['测距误差：',num2str(error_R,'%.0f'),'%',' 测速误差：',num2str(error_v,'%.0f'),'%']})figure;subplot(311)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),(fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn)))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('FFT单目标（不加窗）')subplot(312)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn_w_H))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('FFT单目标（加海明窗）')subplot(313)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn_w_B))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('FFT单目标（加布拉克曼窗）')%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 多目标分析 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %**************************************%****************目标一****************%目标信息R_1=1e6; % 目标径向距离t_delay_1=2*R_1/c; % 与目标径向距离相对应的回波延时N_delay_1=round(t_delay_1*fs);%与回波延迟对应的数据点个数v_1=1250e3; % 目标径向速度fd_1=2*v_1*f0/c; % 与目标径向速度对应的多普勒频移k_1=0.8; % 传输衰减系数%目标回波t=0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs; % 回波信号时间轴（有信号的部分，不考虑延迟）doppler=cos(2*pi*fd_1.*t)'; % 目标多普勒信号s_attenuation=k_1*signal_NT; % 考虑传输衰减的纯信号(无多普勒)s_attenuation_doppler=k_1*signal_NT.*doppler'; % 考虑传输衰减的纯信号(有多普勒)sr_noise_doppler=s_attenuation.*doppler'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)delay_n=zeros(1,N_delay_1)'; % 时延序列sr_target_1=[delay_n',sr_noise_doppler]; % 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)%**************************************%****************目标二****************%目标信息R_2=1.5e6; % 目标径向距离t_delay_2=2*R_2/c; % 与目标径向距离相对应的回波延时N_delay_2=round(t_delay_2*fs); %与回波延迟对应的数据点个数v_2=500e3; % 目标径向速度fd_2=2*v_2*f0/c; % 与目标径向速度对应的多普勒频移k_2=0.6; % 传输衰减系数%目标回波t=0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs; % 回波信号时间轴（有信号的部分，不考虑延迟）doppler=cos(2*pi*fd_2.*t)'; % 目标多普勒信号s_attenuation=k_2*signal_NT; % 考虑传输衰减的纯信号(无多普勒)s_attenuation_doppler=k_2*signal_NT.*doppler'; % 考虑传输衰减的纯信号(有多普勒)sr_noise_doppler=s_attenuation.*doppler'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)delay_n=zeros(1,N_delay_2)'; % 时延序列sr_target_2=[delay_n',sr_noise_doppler]; % 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)%**************************************%****************目标三****************%目标信息R_3=5e6; % 目标径向距离t_delay_3=2*R_3/c; % 与目标径向距离相对应的回波延时N_delay_3=round(t_delay_3*fs); %与回波延迟对应的数据点个数v_3=1500e3; % 目标径向速度fd_3=2*v_3*f0/c; % 与目标径向速度对应的多普勒频移k_3=0.4; % 传输衰减系数%目标回波t=0:1/fs:(length(signal_NT)-1)/fs; % 回波信号时间轴（有信号的部分，不考虑延迟）doppler=cos(2*pi*fd_3.*t)'; % 目标多普勒信号s_attenuation=k_3*signal_NT; % 考虑传输衰减的纯信号(无多普勒)s_attenuation_doppler=k_3*signal_NT.*doppler'; % 考虑传输衰减的纯信号(有多普勒)sr_noise_doppler=s_attenuation.*doppler'; % 有多普勒信息的回波（带噪声）(已考虑传输衰减)delay_n=zeros(1,N_delay_3)'; % 时延序列sr_target_3=[delay_n',sr_noise_doppler]; % 有多普勒信息的回波（带噪声、时延）(已考虑传输衰减)%**************************************%**************回波合成****************max_1=max(length(sr_target_2),length(sr_target_1));max_n=max(length(sr_target_3),max_1);sr_multiple_target=[sr_target_1,zeros(1,max_n-length(sr_target_1))]+[sr_target_2,zeros(1,max_n-length(sr_target_2))]+[sr_target_3,zeros(1,max_n-length(sr_target_3))];%**************************************%**************BPF滤波*****************sr_multiple_target_BPF_out=filter(b,a,sr_multiple_target); %信号叠加噪声通过带通滤波器%**************************************%**************匹配滤波****************sr_multiple_target_BPF_out_match_out=conv(match_filter,sr_multiple_target_BPF_out);% 信号叠加噪声通过匹配滤波器%**************************************%**************距离门重排**************MTD_process_multiple_target=zeros(N_signal_T/duty_ratio,NT); %信号和噪声同时经过脉压后重排j=1;for i=1:N_signal_T/duty_ratio*NTif((mod(i,N_signal_T/duty_ratio)==0))MTD_process_multiple_target((i/j),j)=sr_multiple_target_BPF_out_match_out(i);j=j+1;elseMTD_process_multiple_target(mod(i,N_signal_T/duty_ratio),j)=sr_multiple_target_BPF_out_match_out(i);endendfigure;mesh([1:NT],(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*distance_door-distance_door)),(abs(MTD_process_multiple_target)));xlabel('频率通道');ylabel('目标距离');title('距离门重排')i=round(log2((NT)));while ((2^i)<(NT))i=i+1;endMTD_N=2^(i);%确定FFT点数%内存分配MTD_FFT_multiple_target=zeros(N_signal_T/duty_ratio,MTD_N);for i=1:N_signal_T/duty_ratioMTD_FFT_multiple_target(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft([MTD_process_multiple_target(i,:)],MTD_N)); %信号+噪声脉压后FFT%加海明窗MTD_FFT_sn_w_H(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft(([MTD_process_multiple_target(i,:),zeros(1,MTD_N-NT)]).*hamming(MTD_N)',MTD_N));%信号+噪声脉压后加窗后FFT%加布拉克曼窗MTD_FFT_sn_w_B(i,:)=(2/MTD_N)*abs(fft(([MTD_process_multiple_target(i,:),zeros(1,MTD_N-NT)]).*blackman(MTD_N)',MTD_N));%信号+噪声脉压后加窗后FFTendfigure;subplot(311)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),(fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_multiple_target)))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('多目标探测（不加窗）')subplot(312)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn_w_H))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('多目标探测（加海明窗）')subplot(313)mesh((-MTD_N/2:MTD_N/2-1).*(0.5*(1/MTD_N)*c/f0/(T_signal)),(0:distance_door:(N_signal_T/duty_ratio*dis tance_door-distance_door)),fftshift(20*log10(abs(MTD_FFT_sn_w_B))));xlabel('目标速度');ylabel('目标距离'); zlabel('幅度/dB')title('多目标探测（加布拉克曼窗）')。
雷达实验报告
雷达实验报告雷达实验报告摘要：本次实验旨在通过搭建雷达系统，探索雷达技术的原理和应用。
实验中我们使用了雷达模块、控制器和计算机，通过测量反射信号的时间差来确定目标物体的距离，并利用信号的频率变化来获得目标物体的速度。
实验结果表明，雷达系统能够准确地检测目标物体的位置和运动状态，具有广泛的应用前景。
1. 引言雷达（Radar）是一种利用电磁波进行探测和测量的技术。
它广泛应用于军事、民用和科学研究等领域，如航空、天气预报、导航等。
雷达系统通过发射电磁波并接收其反射信号，利用信号的时间和频率变化来确定目标物体的距离和速度。
本次实验旨在通过搭建雷达系统，深入了解雷达技术的原理和应用。
2. 实验设备和方法2.1 实验设备本次实验使用的设备有：雷达模块、控制器、计算机。
2.2 实验方法（1）搭建雷达系统：将雷达模块与控制器连接，并将控制器与计算机连接。
（2）设置实验参数：根据实验需求，设置雷达系统的工作频率和功率。
（3）目标检测：通过控制器发送电磁波，并接收其反射信号。
利用信号的时间差来计算目标物体的距离，并利用频率变化来计算目标物体的速度。
（4）数据分析：将实验结果导入计算机，并进行数据分析和处理。
3. 实验结果与讨论3.1 距离测量我们在实验中选择了不同距离的目标物体进行测量，并记录了实验结果。
通过分析数据，我们发现雷达系统能够准确地测量目标物体的距离。
实验结果与实际距离相差不大，证明了雷达系统的测量精度较高。
3.2 速度测量在实验中，我们选择了运动目标进行速度测量。
通过分析信号的频率变化，我们能够准确地计算目标物体的速度。
实验结果表明，雷达系统能够实时监测目标物体的运动状态，并提供准确的速度信息。
4. 实验误差分析在实验过程中，我们发现了一些误差来源。
首先，由于环境中存在其他电磁波干扰，可能会对实验结果产生一定的影响。
其次，雷达系统的精度受到设备本身的限制，可能会导致测量结果的偏差。
此外，实验操作的不准确也可能引入误差。
简单雷达实信号仿真实验报告
《雷达原理》实验报告学院：专业：姓名：学号：成绩：评阅教员：时间：一、实验内容简介：利用Mathlab实现对几种常见的雷达信号的仿真。
画出这几种信号形式的时域和频域的波形图。
二、实验目的：通过仿真熟悉常用的雷达信号的时域和频谱形式，掌握MatLab中信号的产生和表示方法及信号频谱的计算和图形绘制。
进一步锻炼学员的编程能力，提高利用算法实现解决实际问题的能力。
三、实验原理：不同体制的雷达由于不同的任务采用了不同的信号形式，雷达常用的信号形式有连续波和脉冲波两种；连续波中又有按三角形或按正弦规律变化的调频连续波，脉冲波中有简单脉冲波、脉内调频脉冲波和脉间调频脉冲波；其中测高雷达和车载测距雷达多采用连续波的形式，常规雷达采用简单调频脉冲信号；动目标显示或测速多普勒雷达多采用高工作比的矩形调幅脉冲信号；一些新体制的高分辨率雷达多采用线性调频或相位编码等脉冲压缩信号。
对以上信号形式经傅立叶变换可以得到其频谱。
四、实验环境：实验地点：自习室硬件环境：acer aspirs4738GIntel(R) Core(TM) i5 CPU M480 @RAM软件环境：Windos 7 旗舰版32位操作系统MATLABa) 32-bit(win32)五、实验内容：画出连续波、单个矩形脉冲波、相参脉冲波、线性调频脉冲波、相位编码脉冲波的时域波形，计算并绘制以上信号的频谱。
信号采用的参数如下：1、连续波连续波是最基本的波形，其表达式为：参数为：载波频率f0为20MHz，采样频率为4倍f0，采样长度为1000.Mathlab代码：仿真效果如下图所示：2、单个矩形脉冲单个矩形脉冲的表达式为：参数为：载波频率f0为20MHz，采样频率为4倍f0，脉宽为1us ，脉冲周期为20us Mathlab代码为：仿真结果如图（a）单个矩形脉冲信号的合成过程说明（b）单个矩形脉冲信号的时域频域波形图3、相参脉冲参数为：载波频率f0为20MHz，采样频率为4倍f0，脉宽为1us，脉冲周期为20us。
雷达数据处理及应用第三版课程设计
雷达数据处理及应用第三版课程设计课程信息•课程名称：雷达数据处理及应用•课程代码：RADAR302•学时数：32学时课程背景随着现代雷达技术的不断发展，雷达数据处理及应用领域的研究也越来越深入。
雷达数据处理及应用课程是雷达技术专业中的一门核心课程，旨在培养学生熟练掌握雷达数据的处理方法和应用技术，提高学生对雷达技术的理解和掌握能力。
本文档为雷达数据处理及应用第三版课程设计，内容包括课程目标、教学方法、考核方式和课程大纲等方面的介绍。
课程目标本课程的主要目标是培养学生熟练掌握雷达数据处理的基本方法和应用技术，具备初步的雷达数据分析和应用能力，掌握雷达信号处理的基本原理，了解主流雷达系统的应用及相关发展趋势。
同时，通过实际案例和实验实践，提高学生的学习兴趣和解决实际问题的能力。
教学方法本课程采用讲授、实验、案例研究等多种教学方法，辅以PPT、演示软件、仿真软件等多种现代化教学手段，力求使学生理论联系实际。
具体教学方法如下：讲授讲授是本课程主要的教学方法之一，通过教师对相关理论知识的讲解，使学生掌握雷达信号处理的基本原理和方法。
实验本课程将安排相关实验，通过实验操作，让学生掌握雷达数据的采集、处理和分析方法。
实验内容包括雷达信号生成、雷达信号采集、信号处理和雷达图像分析等。
案例研究本课程将选取一些实际应用案例进行分析研究，以便学生更好地理解雷达数据的处理和应用技术。
案例研究内容包括雷达在环境监测、空中监视、导航、航空交通管理等方面的应用。
考核方式本课程的考核方式主要包括平时成绩和期末考试。
其中，平时成绩占总成绩的40%，期末考试占60%。
平时成绩根据学生的课堂表现和实验报告评定，期末考试主要考察学生对雷达数据处理及应用的掌握情况。
课程大纲本课程的内容主要分为四部分：雷达信号处理基础、雷达成像技术、雷达数据分析与应用、雷达实验。
雷达信号处理基础本部分主要介绍雷达信号的基本概念和处理方法。
具体内容包括：•雷达系统的信号处理流程•雷达系统的基本参数•雷达信号采集与转换•雷达信号的预处理和滤波•雷达信号的解调和复杂信号分析雷达成像技术本部分主要介绍雷达成像技术的原理和方法。
雷达系统实验实验报告
船用导航雷达系统实验一、实验目的1、掌握船用导航雷达系统的工作原理和各主要模块的功能；2、掌握船用导航雷达系统的操作使用方法。
二、实验内容1、结合实用船用导航雷达系统学习其工作原理和各主要模块的功能；2、结合实用船用导航雷达系统学习掌握其操作使用方法；3、应用实用船用导航雷达系统测试三个不同方位目标的距离和方位值。
三、船用导航雷达系统工作原理1、基本知识雷达（RADAR）是英文”radio detection and ranging”的缩写，意思是“无线电探测和测距”。
这一发明被用于第二次世界大战。
在发明雷达前，船只在大雾中航行时，只能通过发出短促汽笛、灯光和敲钟的方法，利用回声传回的时间来大致估算与目标之间的位置从而避免碰撞。
雷达发出的射频电磁波，通过计算电磁波反射回来所需的时间来确定到达目标的距离，这是在已知雷达波传播速度是接近恒定的也就是光速的前提下实现的。
这样通过计算雷达波从发出到从目标反射回到天线的时间，就可以计算出船只到目标的距离。
这个时间是往返的时间，将它除以2才是电磁波从船只到达目标的单程距离的时间。
这些都是由雷达内部的算法来自动完成的。
雷达确定目标的方位是通过雷达天线发射波束在空间的扫描来实现的。
雷达天线发射波束在空间是不均匀分布的，其主波束内的功率密度远大于副瓣内的功率密度，因而主波束内目标反射的信号强度远大于副瓣内目标反射的信号强度，所以此时雷达探测到的目标信号可以认为是来自主波束内目标反射的信号，且认定目标方位处于雷达天线主波束的最大方向上。
当天线波束最大方向瞄准某一个目标时，如果另一个目标恰好处在天线波束第一零点方向上，则回波信号完全来自天线波束最大方向的那个目标。
因此，天线的分辨率为第一零点波束宽度的一半，即FNBW/2。
例如，当天线的FNBW=20时，具有10的分辨率，可用来辨别方位上相距10的两个目标。
船用导航雷达天线是在水平360°方位上匀速转动，将天线方位位置信号实时送入信息处理机，信息处理机就知道了目标回波信号与目标方位的对应关系。