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船载雷达海杂波去除算法研究及其应用船载雷达是一种重要的海洋观测设备，可以用于海洋探测、海情监测、船舶导航等领域。
然而，在使用船载雷达进行海洋探测时，由于海洋环境的复杂性，往往会受到海杂波的干扰，从而影响了雷达的探测效果。
因此，如何准确去除海杂波的干扰，是船载雷达应用研究的重要方向之一。
1. 船载雷达海杂波的特征船载雷达海杂波是由海洋环境的复杂性所引起的一种干扰，其特征是具有很宽的频率带宽、强度不均、杂乱无章、且随着时空变化而不断变化。
船载雷达常见的海杂波有以下几种类型：（1）表面波干扰：由于海洋表面的波浪运动而形成的一种干扰，在船载雷达的探测过程中，经常会被误判为目标信号。
（2）散射干扰：由海水中颗粒、气泡等物质所产生的散射信号，会与真实目标信号混淆在一起。
（3）多径干扰：由于雷达信号在传播过程中经历了反射、散射、绕射等多种路径，形成的一种多径信号干扰。
这些海杂波干扰会严重影响到船载雷达的探测效果，降低探测率和定位精度，因此需要研究相应的处理算法来去除海杂波干扰。
2. 船载雷达海杂波去除算法研究现状目前，船载雷达海杂波去除算法主要包括滤波算法、时域积分算法、小波变换算法等。
其中，滤波算法是最常用的一种去除海杂波的手段，它采用滤波器对雷达接收到的信号进行滤波处理，使得海杂波信号在滤波过程中被抑制，从而去除海杂波的干扰。
滤波算法主要分为线性滤波算法和非线性滤波算法两种类型。
线性滤波算法包括平均滤波、中值滤波、高斯滤波等，它们都具有简单、易实现的优点，但是其去除海杂波的效果并不理想。
非线性滤波算法则主要包括自适应中值滤波、小波变换滤波等，这类算法可以自适应地根据海杂波的特征进行处理，从而更好地去除干扰。
除了滤波算法外，时域积分算法也是一种常用的海杂波去除算法。
该算法主要是通过时域上对信号进行积分，从而去除杂波的一种方法。
时域积分算法可以有效地去除高频干扰，但是其对低频干扰的抑制效果不是太好。
小波变换算法则是近年来研究比较热门的一种海杂波去除算法。
高频地波雷达干扰与海杂波信号处理研究高频地波雷达干扰与海杂波信号处理研究摘要：高频地波雷达在海洋领域的应用非常广泛，但由于复杂的海洋环境，雷达信号往往会受到各种干扰的影响。
本文主要研究了高频地波雷达常见的干扰源和海杂波信号的处理方法，以提高雷达性能和数据质量。
1. 引言高频地波雷达是一种通过地面电离层反射来检测海洋目标的主动探测系统。
它具有工作频率高、探测距离远、分辨率高等优点，在海洋资源开发、环境监测等方面发挥着重要作用。
然而，由于雷达信号与海洋环境之间存在复杂的相互作用，雷达信号常常会受到多种干扰的影响，这对雷达数据的准确处理和目标检测产生了不小的挑战。
2. 高频地波雷达干扰源（1）海浪干扰：海浪是海洋环境中常见的一种干扰源。
海浪对雷达信号的干扰主要表现为退射信号的强度和相位的变化，产生背景噪声，降低雷达的信噪比。
（2）雷达系统自身干扰：雷达系统本身的非线性、多径效应等也会对信号产生影响，导致目标检测的误报率增加。
（3）其他干扰源：还有一些外部干扰源，如电磁干扰、闪电等，也会对雷达信号的接收产生干扰。
3. 干扰对海杂波信号的影响高频地波雷达中的海杂波信号是由目标反射、海浪反射以及其他干扰源的反射形成的。
这些干扰源使得海杂波信号的强度和相位发生变化，使得海杂波信号与目标信号之间的差异变得更加模糊，增加了目标检测的难度。
4. 干扰处理方法（1）背景噪声估计：通过分析连续时间段内的雷达数据，可以估计出背景噪声的统计特征，从而将背景噪声从海杂波信号中分离出来。
（2）自适应滤波：利用自适应滤波器可以对雷达信号进行预处理，去除海浪干扰和其他杂乱信号，提高雷达信号的质量。
（3）目标检测算法：目标检测是海杂波信号处理的关键步骤，传统的目标检测算法主要基于能量、相关性等指标。
近年来，机器学习算法在目标检测方面取得了显著的进展，如支持向量机、深度学习等。
5. 实验与结果分析通过实验数据的采集和处理，验证了干扰处理方法的有效性。
天波超视距雷达干扰与杂波信号处理技术研究天波超视距雷达干扰与杂波信号处理技术研究引言：天波超视距雷达是一种利用地球的大气作为波导传输介质进行通信和侦察的技术。
然而，由于在大气传播中受到自然现象和人工干扰的影响，雷达信号容易受到干扰和杂波的干扰。
因此，研究天波超视距雷达干扰与杂波信号处理技术对于提高雷达系统性能具有重要意义。
一、天波超视距雷达干扰源分析干扰源是指干扰天波超视距雷达工作的各种因素。
首先，天气因素会引起雷达信号强度降低，例如降雨会导致回波增强和信号衰减。
其次，大气湍流和表面波传播也会导致雷达信号变弱。
此外，天波超视距雷达还面临人为干扰，如电力线，地面设备和其他雷达等的发射机发射出的辐射信号。
二、天波超视距雷达干扰信号特点天波超视距雷达的干扰信号主要有两个特点。
首先，干扰信号的强度明显大于目标回波信号的强度。
其次，干扰信号中包含大量的杂波，这些杂波会对雷达系统的探测和跟踪能力造成严重影响。
三、天波超视距雷达干扰与杂波信号处理技术研究为了克服天波超视距雷达干扰与杂波的问题，研究人员提出了一系列处理技术。
其中，预处理技术是最基础的处理方法。
预处理技术包括时域和频域两种处理方法。
时域处理方法通过对信号进行滤波、去噪和抑制干扰等操作，消除了干扰信号对回波信号的影响。
频域处理方法主要通过快速傅里叶变换和相关处理等方法，将信号从时域映射到频域进行分析和处理。
此外，自适应滤波技术也是一种常用的干扰与杂波信号处理技术。
该技术通过估计干扰信号和回波信号的相关性，自动调整滤波器参数，实现对干扰信号的压制和消除。
自适应滤波技术的优点是能够自动适应不同的干扰情况，并且具有较高的抗干扰能力。
此外，雷达信号处理中还可以采用时频域分析方法，如小波分析和时频分析技术。
这些方法能够将信号分解为不同的频带，并在时域和频域上进行分析和处理。
通过时频域分析，可以更加准确地提取目标信号，抑制干扰信号和杂波。
四、结论天波超视距雷达的干扰与杂波问题对其正常工作具有较大的影响，因此必须采取相应的信号处理技术来对其进行处理。
<>全部作者：成芳韩春林第1作者单位：电子科技大学电子工程学院论文摘要：韦布尔杂波模型通常用来模拟雷达工作环境海杂波。
韦布尔分布是两参数分布。
其中,1个参数是反映杂波平均功率的尺度参数,另1个是反映分布偏斜度的形状参数。
实际上，1般人们很难事先知道形状参数P的确切值。
因此，在自适应检测中通常必须实时估计形状参数P，因为很多情况下的门限值都与该参数有关。
为了能基本保持恒虚警率恒定并同时在1定的条件下获得高的检测概率，对形状参数P的估计必须使用1种好的估计方法。
本文就基于参考滑窗随机变量对3种形状参数估计方法作了讨论，比较了其估计的性能，并给出了对检测性能的影响分析。
关键词：韦布尔；恒虚警率；形状参数；估计(浏览全文)发表日期：2008年03月14日同行评议：p.1 倒3行，“当形状参数1时”，应为“当形状参数p=1时”。
p.3 第7行，“3.3 基于基于最优”，应为“3.3 基于最优”正文5. 结论该部分过于简单含糊。
英文摘要第2行，“men clutter power”应为“mean clutter power”第4行，“estimate”应为“estimated”第6行，“based”应为“based on”综合评价：修改稿：注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对论文各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。
<>1.绪论1.1研究背景网络被认为是互联网发展的第三阶段。
网络的设计和实施能够带来切身实际的利益，城域网、企业网、局域网、家庭网和个人网络都是网络发展的体现。
网络发明的初衷并不仅仅是表现在它的规模上，而是互联互通，资源共享，消除资源访问的壁垒，让生活更加方便、快捷、高效。
随着网络技术的发展，网络在应用方面也体现出了很大的潜力，能够共享和调度成千上万的计算设备协同并发工作，能汇聚数百万计的信息资源加以归类、分析和发布，还可以让世界每一个角落的人们实时沟通交流。
1.雷达系统中杂波信号的建模与仿真目的雷达的基本工作原理是利用目标对雷达波的散射特性探测和识别目标。
然而目标存在于周围的自然环境中,环境对雷达电磁波也会产生散射,从而对目标信号的检测产生干扰，这些干扰就称为雷达杂波。
对雷达杂波的研究并通过相应的信号处理技术可以最大限度的压制杂波干扰，发挥雷达的工作性能.雷达研制阶段的外场测试不仅耗费大量的人力、物力和财力，而且容易受大气状况影响,延长了研制周期。
随着现代数字电子技术和仿真技术的发展,计算机仿真技术被广泛应用于包括雷达系统设计在内的科研生产的各个领域，在一定程度上可以替代外场测试，降低雷达研制的成本和周期。
长期以来，由于对杂波建模与仿真的应用己发展了多种杂波类型和多种建模与仿真方法。
然而却缺少一个集合了各种典型杂波产生的成熟的软件包，雷达系统的研究人员在需要用到某一种杂波时，不得不亲自动手，从建立模型到计算机仿真,重复劳动，造成了大量的时间和人力的浪费.因此，建立一个雷达杂波库，就可以使得科研人员在用到杂波时无需重新编制程序,而直接从库中调用杂波生成模块,用来产生杂波数据或是用来构成雷达系统仿真模型，在节省时间和提高仿真效率上的效益是十分可观的。
从七十年代至今已经公布了很多杂波模型，其中有几类是公认的比较合适的模型。
而且，杂波建模与仿真技术的发展己有三十多年的历史,己经有了一些比较成熟的理论和行之有效的方法，这就使得建立雷达杂波库具有可行性。
为了能够反映雷达信号处理机的真实性能，同时为改进信号处理方案提供理论依据,雷达杂波仿真模块输出的杂波模拟信号应该能够逼真的反映对象环境的散射环境。
模拟杂波的一些重要散射特性影响着雷达对目标的检测和踉踪性能,比如模拟杂波的功率谱特性与雷达的动目标显示滤波器性能有关;模拟杂波的幅度起伏特性与雷达的恒虚警率检测处理性能有关。
因此，杂波模拟方案的设计是雷达仿真设计中极其重要的内容,杂波模型的精确性、通用性和灵活性是衡量杂波产生模块的重要指标。
雷达海杂波性能分析及消除方法摘要：文章根据舰载雷达海杂波影响情况及相关资料，对海杂波时域特性、频域特性、空域特性进行了分析。
在分析的基础上给出了处理办法，并给出仿真结果。
海杂波在时域上相关时间有限；海杂波在频域上类似高斯型。
可以通过估计其参数进行自适应处理，在频域、空域及时域进行滤除，达到目标检测的目的。
仿真结果表明，该种处理可达到滤除杂波的要求。
关键词：海杂波；时域特性；频域特性；自适应；目标检测中图分类号：tp3 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）05-1177-021 概述舰载雷达执行任务时，经常面临海杂波的影响，造成目标检测能力下降。
海杂波处理困难是因为海杂波具有变化无规律，性质难把握的特点。
首先，海杂波与海域，气象及季节等均有关系。
在杂波不出现时，画面较为干净，而杂波出现时，则会严重干扰目标检测，甚至看不到目标。
因此，对海杂波进行深入研究并采取针对的有效措施是提高舰载与岸基雷达作战效能的一项紧迫任务。
解决舰载雷达的抗海杂波能力应从杂波特性分析入手进行处理。
2 海杂波特性分析根据相关资料及实测数据，海杂波具有如下特性。
海杂波与雷达工作频率、风力、风速、擦地角、温度等均有关系。
其中，最主要的影响是风。
风的影响在海杂波的时域及频域表现出来[1]。
2.1 海杂波的时域特性在a显上观察海杂波时，其表现为与分辨单元的尺寸有关，对于大的分辨单元，海杂波在距离上是分布式的；随着分辨单元的减小，海杂波表现得越来越孤立，类似于时变目标的一系列回波，在小入射角时，则表现为海浪尖峰。
根据《雷达手册》的表述，海杂波在小入射角时，表现为海面尖峰。
如：水平极化时x波段海面尖峰如图1所示。
图1中，左图为海态3，右图为海态1对应的回波，从图中可以看出，时域分辨力越高，杂波越呈尖峰状态，杂波的影响越小。
舰载多功能雷达工作于水平极化方式，性质与之基本相同。
海表面在时间和空间上可看成是一个平稳的随机过程，在特定的持续时间与空间内，杂波散射截面积是各态历经的，即为一个均值。
基于多维联合的高频雷达杂波及干扰抑制方法研究高频地波超视距雷达利用垂直极化电磁波能够沿海面绕射传播的特点实现对海面目标及低空飞行目标的超视距探测。
其工作在3~30MHz的HF波段,使具有隐身设计的目标无所遁形。
其探测距离远、范围广、可全天候工作的特点吸引了众多国家投入大量精力进行高频地波超视距雷达的研制工作。
高频地波超视距雷达由于其自身体制的特点以及工作的频段十分拥挤,其面临的杂波及干扰背景是极其复杂的。
因此高频地波超视距雷达中的杂波及干扰抑制方法一直是各国学者和科研人员研究的重点问题。
本文针对高频地波超视距雷达,从杂波及干扰特性角度出发,致力于更深入的研究高频地波超视距雷达所面临的杂波及干扰的特点,提出了两种距离相关性分析方法:基于子空间的距离相关性分析方法和基于压缩感知的距离相关性分析方法。
其中基于子空间的距离相关性分析方法利用统计的协方差矩阵获得杂波及干扰子空间,再利用杂波及干扰子空间分析距离相关性。
由于该方法需要对数据进行统计,因此适用于统计特性强的杂波和干扰。
基于压缩感知的距离相关性分析方法能够在单次快拍条件下,对杂波分量进行分离,进而依据各杂波分量之间的关系综合计算其距离相关性。
本文利用基于压缩感知的距离相关性分析方法对实测的海杂波、电离层杂波、流星余迹进行了分析,同时比较了不同积累时间对杂波距离相关性的影响。
通过对海杂波和电离层的空域分布特性的分析,将其归为方位扩展杂波,并根据其空域相关性提出了利用杂波的旁瓣信息来估计主瓣内杂波信息的方法。
首先利用海杂波验证了该方法的可行性,再通过对常见空域分布的仿真验证了该方法理论上的有效性,最后通过实测数据中的海杂波和电离层杂波进一步验证了该方法的有效性。
但是该方法在实用中对阵列幅相一致性要求很高,并且对于目标方位与波束指向存在偏差情况下的鲁棒性不强。
针对上述问题,利用雷达信号处理理论中的空时等效性,提出了基于知识的方位扩展杂波抑制方法。
依据目标检测原则和输出信杂比最大原则,提出了空域阻塞滤波器的设计准则,其主要思想是利用系统的参数和预检测到的最大目标能量,自适应的设计空域阻塞滤波器,从而达到提高鲁棒性的目的对于分布复杂的电离层杂波,基于知识的方位扩展杂波抑制方法适用范围有限。
雷达系统设计中的抗干扰原理及应用雷达系统是一种利用无线电波对目标进行探测和定位的技术。
然而，在现实应用中，雷达系统常常会受到各种干扰的影响，如电磁干扰、多径干扰和杂波干扰等。
为了保证雷达系统的可靠性和精确性，设计中需要考虑并采取相应的抗干扰措施。
本文将探讨雷达系统设计中的抗干扰原理及应用。
首先，我们需要了解干扰对雷达系统的影响。
干扰会引起雷达系统的误报和漏报，从而降低系统的准确性和可用性。
其中，电磁干扰是最常见的一种干扰形式，包括电磁波源、天气现象和电磁兼容性等。
多径干扰是由于雷达信号在传播过程中发生反射、散射和折射等导致的信号多次接收现象。
杂波干扰则是指雷达接收到的不是目标回波信号，而是其他噪声信号。
为了解决这些干扰问题，雷达系统设计中采取了一系列的抗干扰原理和技术。
首先，天线设计是关键。
天线不仅需要具有较高的增益和方向性，还需要在频率选择性和极化选择性方面具有良好的特性。
其次，采用适当的调制和编码技术可以提高系统的抗噪声性能，如调频调制、脉冲压缩和编码脉冲等。
此外，通过降低系统的噪声系数和增加动态范围，可以提高系统抗干扰能力。
这些技术可以使雷达系统对目标回波信号进行有效提取，并抑制干扰信号。
在雷达系统应用中，抗干扰技术有着广泛的应用。
首先，在军事领域，雷达系统的抗干扰能力是保障作战效果的关键。
对抗各种干扰手段，如电子对抗、干扰弹和虚假回波等，雷达系统需要具备强大的抗干扰功能，以确保对真实目标的准确探测和定位。
其次，在民用领域，雷达系统被广泛应用于航空、航海和气象等领域。
在航空领域，雷达系统的抗干扰能力可以保障航空器的安全和导航定位的精确性。
在航海领域，雷达系统可以进行船舶的导航和防碰撞，在精确性和可靠性方面起到重要作用。
在气象领域，雷达系统可以对天气系统进行监测和预测，为气象预报提供重要的数据支持。
此外，随着技术的不断进步，雷达系统的抗干扰能力也在不断提高。
新一代雷达系统采用了自适应信号处理和智能算法，可以对干扰信号进行自动识别和抑制。
雷达信号处理电路分析与设计方法随着雷达技术的不断发展，雷达信号处理电路在现代雷达系统中的地位变得越来越重要。
本文将详细介绍雷达信号处理电路的分析与设计方法，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
一、雷达信号处理电路的概述雷达信号处理电路是雷达系统中一个关键的组成部分，它负责对接收到的雷达信号进行预处理、目标检测、距离估计、速度估计等一系列处理。
其功能的强大与否直接影响整个雷达系统的性能指标。
二、雷达信号处理电路的基本原理1. 信号采集与放大：雷达接收到的微弱回波信号首先需要通过前端电路进行采集和放大，以提高信噪比和动态范围，保证后续处理的准确性和可靠性。
2. 频谱分析：采用一些特定的算法和电路，对接收到的雷达信号进行频谱分析，以确定回波信号中目标的频率成分，为后续目标检测和距离估计提供依据。
3. 滤波与去噪：雷达信号中常常包含大量的噪声和杂波，需要利用滤波器和去噪算法对信号进行处理，以提高信号的质量和准确性。
4. 目标检测与距离估计：通过一系列的算法和电路，对处理后的信号进行目标检测和距离估计，以确定目标的存在并计算目标与雷达的距离。
5. 速度估计与参数提取：利用多普勒效应原理，对回波信号进行速度估计和参数提取，以获取目标的运动状态和其他相关信息。
三、雷达信号处理电路的设计方法1. 确定需求：首先需要明确雷达信号处理电路的应用场景和性能要求，以确定设计的目标和方向。
2. 选取合适的器件：根据需求和性能要求，选择合适的模拟电路和数字电路器件，包括放大器、滤波器、模数转换器、数字信号处理器等。
3. 电路设计与仿真：根据功能要求和器件特性，进行电路设计和仿真，确保电路的准确性和稳定性。
4. 系统集成与优化：将各个功能电路进行集成，考虑电路的互相影响，进行整体的优化和调试。
5. 性能测试与验证：对设计的雷达信号处理电路进行性能测试和验证，确保其满足设计要求。
6. 优化与改进：根据实际反馈和需求变化，对设计的电路进行优化和改进，以提高性能和可靠性。
是德科技使用 Keysight SystemVue进行雷达系统设计和干扰分析应用指南序言本应用指南列出了 Keysight SystemVue 软件在进行雷达系统设计和杂波/干扰分析方面的主要特性。
将要讨论的部分关键领域包括: 如何实现雷达线性调频 (Chirp) 波形; 为发射机和接收机设计射频链路; 使用快速傅立叶变换 (FFT) 卷积进行脉冲压缩分析。
最后，我们在有干扰和杂波信号的环境中对雷达系统进行了测试，旨在研究此类损伤对雷达性能的影响。
1.0 定制信号生成1.1 用于雷达系统设计的 LFM 线性调频信号SystemVue 为生成定制信号提供了一个灵活的平台。
在图 1-1 的实例中，工程师使用 SystemVue 浮点元件对 LFM线性调频信号源进行建模。
左侧的积分器对时间进行累加，直到达到脉冲周期值，然后复位并再次开始累加。
图 1-1 中显示了 u (μ) 和 wc (ωc) 值的计算过程。
(1-1a)(1-1b)图 1-1. 使用 SystemVue DSP 库模块生成定制信号1.2 使用 MathLang 生成定制信号SystemVue 内置可兼容 m 代码的语法，该语法可在整个程序中使用。
在图 1-2 中，LFM 线性调频信号源在 Math-Lang 组件中定义。
1.3 使用三重播放工具生成定制信号SystemVue 提供到 C++、HDL 和 MATLAB ® 的直接链接。
如图 1-3 和 1-4 所示，SystemVue 可以导入使用这些语言编写的任何定制信号。
MATLAB 中的协同仿真功能允许用户使用原有的 m 代码文件。
1.0 定制信号生成 (续)图 1-2. 使用 SystemVue 中的 MATH 语言生成定制信号(1-3a. MATLAB 协同仿真链接)图 1-3. 将 MATLAB 脚本链接到 SystemVue(1-3b)图 1-4. C++ 形式的定制波形代码2.0 LFM 线性调频 IF 信号生成图 2-1. LFM 线性调频信号生成与 IF 频谱。
请注意, Sample_Rate 元件确定了 MathLang 信号源生成的复数数据的时间步进。
图 3-1. 发射机 RF 频谱(2-1a)(2-1b)使用 SystemVue 中的数据流射频 (Data Flow RF) 模块库，可以设计雷达发射机的射频链路。
该模块库为用户提供了多种射频模型，用于实现系统的射频部分设计 (图 3-1 和 3-2)。
SystemVue 还可对真实损伤(例如非线性特性、LO 相位噪声和混频器泄漏产物)进行仿真。
图 3-2. 使用 SystemVue 中的射频模块库设计雷达发射机的射频部分本应用指南介绍了使用 Math 语言生成雷达系统设计所需的 LFM 波形的方法 (图 2-1)。
注意，MathLang 元件没有为 SystemVue 提供其内置模型所用采样率的信息。
因此建议在 MathLang 组件之后加入一个采样率元件。
MathLang 元件作为信号源来隐性定义采样率 (图 2-1)。
CxToEnvelope 元件将复数波形转换到射频包络波形。
射频包络波形中定义了 I 、Q 时间波形以及载波频率。
图 2-1 显示了频谱测量结果，中心是 500 MHz 。
3.0 发射机 RF 设计使用 SystemVue 模型库中的模块对雷达传播路径进行建模，采用标准的 Math 方程来计算传播时延和自由空间的传播损耗 (图 4-1 和 4-2)。
4.0 雷达传播损耗建模图 4-2. 雷达传播损耗和传播时延建模图 4-1. 在接收机输入端看到的雷达信号在设计雷达前端 (FE) 接收机时使用了射频模块。
如图 5-1 至图 5-5 所示，在设计过程中进行了多项预算分析，以便优化性能。
5.0 雷达接收机设计图 5-1. 使用 SystemVue 中的射频模块库进行雷达前端接收机设计图 5-2. 接收机前端的噪声系数预算分析图 5-3. 接收机前端的信道功率预算图 5-4. 接收机前端的级联增益预算图 5-5. 接收机输出中频 (IF) 频谱接收机 IF 信号经过滤波、下变频和下采样后，用于模拟/数字转换。
后处理算法是使用 SystemVue DSP 库中的模块设计的，如图 6-1 至图 6-5 所示。
6.0 接收机信号处理图 6-1. 接收机 IF 后处理顶层视图接收机 IFCIC Filter 滤波器0 =不激活(短路)1 =激活来自线性调频信号源基于 FFT 的卷积器6.0 接收机信号处理 (续)图 6-2. 使用 SystemVue DSP 库模块实现 FFT 卷积算法 (脉冲压缩)图 6-3. ADC 输入处的时域波形图 6-4. ADC 输出处的时域重建数据图 6-5. 后处理之后的压缩脉冲FFT 卷积参考输入求参考信号共轭值除法器参考/测试FFT 幅度积分值注: 两个输入端口的位置与符号是颠倒的接收到的信号1/测试值(Test), 随着测试值的增加, VGA 增益降低输出信号=共轭(参考信号)*接收信号反向 FFT 变换信号电平在此点进行归一化如图 7-1 至图 7-4 所示，针对雷达系统设计可以进行干扰分析。
请注意，干扰源的幅度和频率可以调整，以便工程师执行雷达接收机保真度分析和假设分析。
图 7-4. 通过扫描干扰信号功率, 查看其对已压缩脉冲峰值检波的影响图 7-1. 创建和组合干扰源与雷达波形图 7-2. 雷达接收机输入端口处的合成频谱图 7-3. 在有干扰源情况下的各种波形7.0 干扰分析虽然复杂雷达系统的设计与测试一般是分开进行的，但是工程师希望这两项工作最好能够联系起来，形成一套完整的系统开发与测试方法。
使用 SystemVue 中的仪器链接选项，可以实现上述愿望。
该项功能使设计师和测试工程师可以将各种测试测量设备与 SystemVue 连接起来，以便实现以下目标:—生成任意信号并将其下载到仪器上—创建逼真的信号，用于在实验室环境中进行真实的系统集成测试—借助仪表捕捉真实的信号，并使用这些包含失真的真实信号设计帮助设计其它模块8.0 集成软件和仪器, 实现先进系统级设计8.1 集成的测试系统完全集成的系统开发与测试方法可以解决本应用指南中介绍的案例的问题。
图 8-1 显示的测试系统包含: —安装在 PC 上的 SystemVue 软件—是德科技矢量信号发生器 (VSG)，在本例中为 N5182A MXG—Keysight PXA 信号分析仪，在本例中为 N9030A PXA 本案例研究中使用了 LFM 线性调频雷达波形。
可以使用 SystemVue 软件讲不同标准的信号并下载到 VS 上 (图 8-2 和 8-3)。
SystemVue 可将设计中任意节点处的波形数据下载到仪器中。
在本案例中，选定的节点有雷达回波进入接收机的输入端处，并可添加干扰信号以进行接收机信号处理保真度测试 (图 8-4)。
图 8-1. 下载到 VSG 上的定制信号装有 SystemVue软件的笔记本电脑是德科技矢量信号发生器 (顶部) 和矢量信号分析仪 (底部),通过 LAN 连接到 PC 上的 SystemVue图 8-3. 使用频谱分析仪分析理想状态下的 LFM 线性调频信号波形; 使用在 N9030A PXA 上运行的 89600 VSA 软件进行矢量信号分析。
图 8-2. SystemVue 工作区, 包含信号下载器元件, 用于将定制波形下载到 VSG(8-3a)(8-3b)插入信号下载(Signal Downloader) 元件线性调频雷达波形发射机和射频路径干扰源多态化接收机模型 — 可以在数据流模型与射频模型之间的进行切换。
CIC 滤波器0 = 不激活(短路)1 = 激活来自线性调频信号源FFT 卷积器图 8-4. 合成 LFM 雷达与干扰源信号, 对干扰功率进行扫描, 用于了解接收机在不同条件下的特性。
(8-4a)(8-4c)(8-4e)(8-4b)(8-4d)(8-4f)Keysight SystemVue 为实施复杂的航空航天与国防系统 (例如雷达)，提供了一个非常灵活的平台。
例如，使用其独有的“包络”仿真技术，可以轻松处理系统设计的各方面问题，包括射频和数字子系统。
SystemVue 在设计和测试复杂的航空航天与国防系统方面的其他重要优势还包括:—射频架构设计功能有利于快速和准确地设计射频系统，同时其预算分析能力还可帮助工程师精细调试和优化射频系统性能。
—独特的实时调试与扫描功能使工程师能够改变任意参数，并快速分析任意参数对系统性能的影响。
—它支持完整的定点数字实现，从而使工程师能够设计实际的 DSP 系统; 另外它可以针对 FPGA 实自动生成位真和周期精确(Bit True, cycle accurate) 的定点 VHDL 或Verilog 代码。
—它可与 VSG、信号分析仪、示波器和逻辑分析仪等仪器完美集成，用于为复杂系统验证创建和下载标准的或定制的测试矢量。
它还可以捕获来自被测件的数据并导入软件中，用于系统信号处理单元的设计，或用于射频系统的设计与优化。
—它可与第三方的数字/DSP 工具(例如 ModelSim、MAT-LAB 和 C++) 直接集成。
将这些工具/第三方 IP 集成到一个平台上，可进行完整的系统设计与验证。
是德科技提供的其他雷达相关资料包括: —/fi nd/radar —SystemVue 主页:/fi nd/eesof-systemvue —SystemVue 视频: /fi nd/—eesof-systemvue-videos9.0 结论10.0 参考资料MATLAB 是 Math Works 公司在美国的注册商标。
/fi nd/probes 如欲获得是德科技的产品、应用和服务信息, 请与是德科技联系。
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