电子科技大学电子工程学院标准实验报告
（实验）课程名称：信息对抗实验电子科技大学教务处制表
实验报告（六）
学生姓名：王超楠学号：2013020904011
指导教师：廖红舒/张花国
实验地点：科研二号楼B453 实验时间：周二晚
一、实验室名称：信息对抗系统专业实验室
二、实验项目名称：雷达参数侦实验察
三、实验学时：4学时
四、实验原理：
MATLAB软件具有编程实现简单、使用方便等优点，是目前应用广泛的计算机仿真软件，并且提供各种常用数字通信信号源生成函数的使用帮助文件。
因此让学生通过实际上机实验，熟悉MATLAB计算机仿真软件，可实现各种雷达信号产生及分析仿真，从而加深对雷达信号产生、参数提取的理解。
五、实验目的：
1.针对常规脉冲/脉冲压缩（LFM、相位编码）雷达，掌握截获信号的计算机模拟仿真；
2.掌握脉冲雷达脉宽、脉冲幅度、脉冲达到时间、频率及脉内调制特征参数估计的基本方法。
六、实验内容：
1. 提取信号包络；
2. 设置门限；
3. 估计TOA与PW；
4. 提取脉内信号样本；
5. 脉内调制识别；
6. 估计频率；
7. 估计噪声功率、PA；
七、实验器材（设备、元器件）：
计算机、Matlab仿真软件
八、实验步骤：
1.学习MATLAB软件的使用并学习其通信信号帮助工具箱；
2.利用MATLAB语言生成雷达信号，并提取雷达参数。
九、实验数据及结果分析
1.提取信号包络
（1）常规脉冲信号包络
（2）BPSK信号包络
（3）QPSK信号包络
（4）LFM信号包络
2.设置门限
由上图分析可以设置门限，其中常规脉冲信号门限设置为4，其余的设置为3。
3.估计TOA与PW
4.提取脉内信号样本
四种信号的脉内样本提取方式类似，由于数据比较多因此以常规脉冲雷达的脉内数据提取为例。
5. 脉内调制识别
识别思路：首先分别进行FFT 变化，如果有离散谱线出现，那么该信号时常规脉冲信号；如果2次方谱出现离散谱线，则该信号时BPSK ；如果四次方谱出现离散谱线，则该信号是QPSK 信号。
6.估计频率
7. 估计噪声功率、PA
实验程序：
N=2000;%%%time length
B=0.3;
SNR=20;%%% dB
pulse_width=1000;
delay=500; %%% time delay fc=100;%%% carry frequency
r=10;%g过采样率
% 常规脉冲
v1=4;%设置门限
t=0:pulse_width-1;
noise=sqrt(0.5)*(randn(1,N)+j*randn(1,N));%噪声功率1W
y=sqrt(10^(SNR/10))*exp(j*2*pi*fc*t);%信号功率50w
normal=[zeros(1,delay),y,zeros(1,N-pulse_width-delay)]+noise;%输出常规脉冲信号
TOA1=min(find(normal>=v1));%到达时间
TOE1=max(find(normal>=v1));%脉冲结束时间
fprintf('常规脉冲信号到达时间TOA为%d\n',TOA1);
pw1=TOE1-TOA1;%脉宽
fprintf('常规脉冲信号的脉宽PW为%d\n',pw1);
z=zeros(1,pw1);
p=var(z)-var(noise);
figure(1)
plot(real(normal));%提取包络，即信号幅度
title('常规脉冲信号包络');
grid on;
% BPSK
figure(2)
v2=3;%设置门限
s=randsrc(1,pulse_width/r,[1,-1]);
rec=rectpulse(s,r);
bpsk=[zeros(1,delay),rec.*y,zeros(1,N-pulse_width-delay)]+noise;
TOA2=min(find(bpsk>=v2));%到达时间
TOE2=max(find(bpsk>=v2));%脉冲结束时间
fprintf('BPSK到达时间TOA为%d\n',TOA2);
pw2=TOE2-TOA2;%脉宽
fprintf('BPSK脉宽PW为%d\n',pw2);
plot(real(bpsk));
title('BPSK信号包络');
grid on;
%QPSK
figure(3)
v3=3;%门限设置
ss=randsrc(1,pulse_width/r,[1,-1,j,-j]);
recc=rectpulse(s,r);
qpsk=[zeros(1,delay),recc.*y,zeros(1,N-pulse_width-delay)]+noise; TOA3=min(find(qpsk>=v3));%到达时间
TOE3=max(find(qpsk>=v3));%脉冲结束时间
fprintf('QPSK到达时间TOA为%d\n',TOA3);
pw3=TOE2-TOA3;%脉宽
fprintf('QPSK脉宽PW为%d\n',pw3);
plot(real(qpsk));
title('QPSK信号包络');
grid on;
%LFM
figure(4)
v4=3;
yy=sqrt(10^(SNR/10))*exp(j*(2*pi*fc*t+pi*B/pulse_width*t.^2)); lfm=[zeros(1,delay),yy,zeros(1,N-pulse_width-delay)]+noise; TOA4=min(find(lfm>=v4));%到达时间
TOE4=max(find(lfm>=v4));%脉冲结束时间
fprintf('LFM到达时间TOA为%d\n',TOA4);
pw4=TOE4-TOA4;%脉宽
fprintf('BPSK脉宽PW为%d\n',pw2);
plot(real(lfm));
title('LFM信号包络');
grid on;
%识别
figure(5)
subplot(411)
plot(fftshift(abs(fft(normal))));
grid on;
subplot(412)
plot(fftshift(abs(fft(bpsk.^2))));
grid on;
subplot(413)
plot(fftshift(abs(fft(qpsk.^4))));
grid on;
subplot(414)
plot(fftshift(abs(fft(lfm))));
grid on;
%噪声功率估计
noise_qpsk=sqrt(var([normal(1:TOA1),normal(TOE1:2000)]));
fprintf('常规脉冲信号噪声功率为%fW\n',noise_qpsk);
noise_bpsk=sqrt(var([bpsk(1:TOA2),normal(TOE2:2000)]));
fprintf('BPSK信号噪声功率为%fW \n',noise_bpsk);
noise_qpsk=sqrt(var([qpsk(1:TOA3),qpsk(TOE3:2000)]));
fprintf('QPSK信号噪声功率为%fW\n',noise_qpsk);
noise_lfm=sqrt(var([lfm(1:TOA4),lfm(TOE4:2000)])); fprintf('LFM信号噪声功率为%fW\n',noise_lfm);。
