雷达信号模糊函数仿真分析研究

用于无源雷达的商业无线电信号模糊函数分析
杨进佩;刘中;朱晓华
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2007(032)009
【摘要】研究了可用于无源雷达照射源的各类商业无线电(广播、电视、移动通信和卫星)信号的模糊函数.首先分析了广播(调幅、调频和数字音频广播)信号、电视(模拟、数字)信号、移动通信(GSM、CDMA)信号和GPS卫星信号的波形特点,然后建立了相应的适于目标探测的信号模型,最后进行了计算机仿真并给出性能比较,为这类信号在无源雷达中的应用提供一定的理论参考.
【总页数】4页(P43-46)
【作者】杨进佩;刘中;朱晓华
【作者单位】南京理工大学,江苏,南京,210094;南京理工大学,江苏,南京,210094;南京理工大学,江苏,南京,210094
【正文语种】中文
【中图分类】TN957
【相关文献】
1.内模滤波与小波分解结合用于视觉诱发脑电信号提取--提取视觉诱发脑电信号的新方法之六 [J], 张建华;徐宁寿;潘映辐
2.一种用于无线脑电信号检测系统的发射机电路 [J], 龙洋;高同强;杨海钢
3.一种用于无线脑电信号检测系统的发射机电路 [J], 龙洋;高同强;杨海钢;;;;;
4.基于频谱模糊匹配的无线电信号异常监测方法 [J], 姜胜宇;张晓阳
5.用于远程无线心电监护仪的心电信号采集电路的设计 [J], 张石;王军辉;张帷;董建威
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雷达系统分析大作作 者： 雪娣 学号：04104207271. 最大不模糊距离：,max1252u rC R km f == 距离分辨率：1502mcR m B ∆== 2. 天线有效面积：220.07164e G A m λπ==半功率波束宽度：3 6.4o dbθ==3. 模糊函数的一般表示式为()()()22*2;⎰∞∞-+=dt e t s t s f d f j d πττχ 对于线性调频信号 ()21Re j t p t s t ct e T πμ⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭则有：()()221;Re Re p j t T j t d ppp t t f ct ct e e dt T T T πμπμτχτ∞+-∞⎛⎫⎛⎫+=⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎰ ()()()sin 1;11d p p d p d p p f T T f T f T T τπμττχττπμτ⎛⎫⎛⎫+- ⎪⎪ ⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭⎝⎭=- ⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭+-⎪ ⎪⎝⎭分别令0,0==d f τ可得()()220;,;0τχχd f()()sin 0;d p d d pf T f f T πχπ=()sin 1;011p p p p p T T T T T τπμττχττπμτ⎛⎫⎛⎫-⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭⎝⎭=- ⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭- ⎪ ⎪⎝⎭程序代码见附录1的T_3.m, 仿真结果如下:4. 程序代码见附录1的T_4.m, 仿真结果如下:通过比较得知，加窗后的主副瓣比变大，副瓣降低到40db 以下，但主瓣的宽度却增加了，约为未加窗时的1.5倍，主瓣也有一定的损失。

5.由雷达方程221340(4)tPG Te SNR KT LFR λσπ=计算可得1196.5540log SNR R =- db作图输出结果如下，程序代码见附录1的T_5.m在R=70km 时,计算得单个脉冲的SNR 1=2.7497 db,要达到要求的检测性能则需要12.5dB 的最小检测输入信噪比，而M 个相参脉冲积累可以将信噪比提高M 倍， 故 10)1(SNR D M ==9.4413 因此要达到要求就需要10个以上的相参脉冲进行积累。

雷达模糊函数函数名称：radar_blur函数功能：对雷达信号进行模糊处理函数参数：- signal：雷达信号，类型为一维数组- blur_radius：模糊半径，类型为整数函数返回值：处理后的雷达信号，类型为一维数组函数实现：```pythondef radar_blur(signal, blur_radius):"""对雷达信号进行模糊处理Args:signal: 雷达信号，类型为一维数组blur_radius: 模糊半径，类型为整数Returns:处理后的雷达信号，类型为一维数组"""# 初始化结果数组result = [0] * len(signal)# 处理每个点for i in range(len(signal)):# 计算当前点的模糊范围start = max(0, i - blur_radius)end = min(len(signal) - 1, i + blur_radius)# 对当前点进行模糊处理for j in range(start, end + 1):result[i] += signal[j]result[i] /= (end - start + 1)return result```函数说明：该函数实现了对雷达信号进行模糊处理的功能。

输入参数包括一个一维数组signal表示原始的雷达信号以及一个整数blur_radius表示模糊半径。

输出结果也是一个一维数组，表示经过模糊处理后的雷达信号。

函数的实现过程如下：首先，初始化一个长度为原始信号长度的数组result，用于存储处理后的信号。

然后，遍历原始信号中的每个点，计算该点的模糊范围，并对该范围内的所有点进行加权平均处理。

最后，将处理结果存储到result数组中，并返回该数组作为输出结果。

函数测试：```pythonsignal = [1, 2, 3, 4, 5]blur_radius = 1result = radar_blur(signal, blur_radius)print(result)```输出结果：```[1.5, 2.0, 3.0, 4.0, 4.5]```说明：对于输入信号[1,2,3,4,5]和模糊半径1，经过处理后得到的输出信号为[1.5,2.0,3.0,4.0,4.5]。

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。

典型雷达信号的产生及其“模糊函数”仿真（含Matlab程序）雷达发射波形的选择和设计直接影响雷达的性能以及抗干扰能力。

本次课程重点从模糊函数出发，仿真分析多种典型雷达信号：线性调频脉冲信号、三角波调频连续波信号、二相编码信号(Barker码/m序列)、多相编码信号(Frank码)。

课程将给出上述典型雷达信号的产生以及模糊图的Matlab仿真程序。

雷达模糊函数模糊函数是进行雷达波形设计和分析信号处理系统性能的重要工具，根据雷达信号的模糊函数，可以确定雷达发射波形的分辨能力、测量精度、模糊情况以及抑制干扰的能力。

雷达模糊函数表示匹配滤波器的输出，描述目标的距离和多普勒频移对回波信号的影响，信号的雷达模糊函数通常被定义为二维互相关函数的模的平方。

具体表达式为：模糊函数关于多普勒频率和延迟时间的三维图形称为雷达的模糊图。

对于一种给定的波形，其模糊图可以确定该波形的一些特征，同时也可以用某个时间或者频率门限值来切割三维模糊图得到模糊等高图。

模糊图的原点处模糊函数的值等于与感兴趣目标反射的信号理想匹配时的匹配滤波器的输出。

非零时的模糊函数值表示与感兴趣目标有一定距离和多普勒的目标回波。

在二维坐标平面内，若模糊函数的绝对值逼近于冲击函数呈理想图钉型时，就可以得到理想的二维分辨率，相当于把所有能量都集中在了坐标原点附近。

这是一次精品课程(图文课程)，主要包含以下几个部分：一、模糊函数的概述二、线性调频脉冲信号及其模糊函数三、三角波调频连续波信号及其模糊函数四、二相码信号（Barker码/m序列）及其模糊函数五、多相码信号（Frank码）及其模糊函数具体内容见下面截图，订阅后可查看WORD可编辑版本以及下载相关Matlab仿真程序。

具体参数设置以及仿真结果见WORD文档和Matlab源程序。

matlab 雷达信号处理模糊函数文章题目: Matlab雷达信号处理中的模糊函数摘要：雷达信号处理是现代雷达系统中至关重要的一个环节。

随着科技的进步，Matlab 已成为研究雷达信号处理领域的主要工具之一。

而在雷达信号处理中，模糊函数是一种常用的数学工具，用于处理雷达信号的模糊问题。

本文将一步一步回答关于Matlab雷达信号处理中模糊函数的相关问题，以帮助读者深入了解该主题。

引言：雷达信号处理是通过对雷达接收到的信号进行分析和处理，以获取目标位置、速度等信息的过程。

而在这个过程中，我们常常需要处理一些模糊问题，例如雷达信号的模糊性、模糊目标的检测等。

而Matlab作为一款功能强大、易于使用的科学计算软件，为我们提供了很多方便快捷的工具，其中包括了一些常用的模糊函数。

接下来，我们将介绍这些模糊函数的使用方法以及在雷达信号处理中的应用。

一、模糊函数基础知识1.1 定义模糊函数是一种将模糊集映射到一组实数上的函数。

可以将其看作是一种模糊逻辑的扩展，常用于描述和处理模糊性问题。

1.2 成员函数模糊函数通常由一组成员函数组成，例如三角形函数、梯形函数、高斯函数等。

每个成员函数都描述了一个特定的模糊概念。

二、Matlab中的模糊函数2.1 Matlab的模糊逻辑工具箱Matlab提供了一套强大的模糊逻辑工具箱，包括了许多常用的模糊函数、模糊控制器等。

在使用这些工具之前，我们需要先安装并加载模糊逻辑工具箱。

2.2 模糊逻辑工具箱的基本使用要使用模糊逻辑工具箱，我们需要先定义输入输出变量、成员函数以及规则库。

在定义好这些基本元素之后，我们就可以进行模糊推理和模糊控制等操作了。

三、雷达信号处理中的模糊函数应用3.1 雷达信号的模糊性处理雷达信号在传输过程中常常会受到多种因素的影响，例如气象条件、地形、杂波干扰等，导致信号的模糊性增大。

而模糊函数可以帮助我们对这种模糊信号进行处理，从而提高信号的可靠性和准确性。

3.2 模糊目标的检测在雷达信号处理中，我们经常需要对目标进行检测和跟踪。