第7章 相干脉冲串信号(研)
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第7章采样第8章通信系统第9章拉普拉斯变换第10章Z变换第11章线性反馈系统第7章采样7.2连续时间信号x(t)从一个截止频率为的理想低通滤波器的输出得到,如果对x(t)完成冲激串采样,那么下列采样周期中的哪一些可能保证x(t)在利用一个合适的低通滤波器后能从它的样本中得到恢复?7.3在采样定理中,采样频率必须要超过的那个频率称为奈奎斯特率。
试确定下列各信号的奈奎斯特率:7.4设x(t)是一个奈奎斯特率为ω0的信号,试确定下列各信号的奈奎斯特率:7.5设x(t)是一个奈奎斯特率为ω0的信号,同时设其中。
7.6在如图7-1所示系统中,有两个时间函数x1(t)和x2(t)相乘,其乘积W (t)由一冲激串采样,x1(t)带限于ω17.7信号x(t)用采样周期T经过一个零阶保持的处理产生一个信号x0(t),设x1(t)是在x(t)的样本上经过一阶保持处理的结果,即7.8有一实值且为奇函数的周期信号x(t),它的傅里叶级数表示为7.9考虑信号x(t)为7.10判断下面每一种说法是否正确。
7.11设是一连续时间信号,它的傅里叶变换具有如下特点:7.12有一离散时间信号其傅里叶变换具有如下性质:7.13参照如图7-7所示的滤波方法,假定所用的采样周期为T,输入xc(t)为带限,而有7.14假定在上题中有重做习题7.13。
7.15对进行脉冲串采样,得到若7.16关于及其傅里叶变换7.17考虑理想离散时间带阻滤波器,其单位脉冲响应为频率响应在条件下为7.18假设截止频率为π/2的一个理想离散时间低通滤波器的单位脉冲响应是用于内插的,以得到一个2倍的增采样序列,求对应于这个增采样单位脉冲响应的频率响应。
7.19考虑如图7-11所示的系统,输入为x[n],输出为y[n]。
零值插入系统在每一序列x[n]值之间插入两个零值点,抽取系统定义为其中W[n]是抽取系统的输入序列。
若输入x[n]为试确定下列ω1值时的输出y[n]:7.20有两个离散时间系统S1和S2用于实现一个截止频率为π/4的理想低通滤波器。
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1. 非线性调频信号(NLFM)由前面介绍,我们知道为了解决单载频脉冲信号的局限性,在现代雷达系统中,人们普遍使用具有大时宽带宽积的脉冲压缩信号。
脉冲压缩技术:在发射端,通过对相对较宽的脉冲进行调制使其同时具有大的带宽,从而得到大时宽带宽积的发射信号;在接收端,对接收的回波信号进行压缩处理,得到较窄的脉冲。
下图为 LFM 信号脉压前后的回波对比图,同图中我们可以看出,脉压可极大的提升目标的距离分辨率。
故脉冲压缩可以有效地解决距离分辨力与平均功率(速度分辨力)之间的矛盾,能够得到较高的距离测量精度、速度测量精度、距离分辨率和速度分辨力,在现代雷达中得到了广泛的使用。
在脉冲压缩技术中,雷达所使用的发射信号波形的设计,是决定脉冲压缩性能的关键。
常用的发射信号波形分为:线性调频(LFM)信号,非线性调频(NLFM)信号和相位编码(PSK)信号等,本文主要讨论的是NLFM信号。
LFM 信号的产生和实现都比较容易,是研究最早、应用较为广泛的一种脉冲压缩信号。
LFM 信号的频率在脉冲宽度内与时间变化成线性关系。
LFM 信号最大的优点是匹配滤波器对回波信号的脉冲多普勒频移不敏感,即使回波信号具有较大的多普勒频移,采用原有的匹配滤器仍然能得到较好的脉冲压缩结果,因而可简化信号处理系统。
LFM信号波形如下图所示。
但 LFM 信号匹配滤波器输出响应的旁瓣较高,为了抑制旁瓣常需要进行加权处理,但这会造成主瓣展宽,并导致信噪比损失。
此外,LFM 信号的缺点是会产生多普勒耦合时移现象,不能同时独立提供距离和速度的测量值。
LFM 信号经过匹配滤波器后的输出响应及主副瓣图形如下图所示。
为了解决以上问题,现代雷达也经常采用非线性调频(NLFM)信号。
NLFM 信号的频率随着时间做非线性变化,其突出的优点是直接进行匹配滤波即可得到较低的旁瓣而无需加权处理,因而避免了引入加权所带来的信噪比损失问题。
脉冲串的频谱
脉冲串的频谱是指脉冲串信号在频域上的频谱分布。
脉冲串信号是由一系列等幅度的短脉冲组成的序列,因此其频谱主要集中在高频分量上。
根据频谱的定义,可以通过傅里叶变换来分析脉冲串的频谱特性。
傅里叶变换将时域上的信号转换为频域上的信号,可以得到脉冲串信号的频谱分布。
脉冲串信号的频谱分布具有周期性和冲激函数特点。
由于脉冲串信号是周期性的,因此在频域上会出现一系列峰值,每个峰值对应一个频率分量,这些频率分量的间隔与脉冲串的周期相关。
此外,脉冲串信号的频谱也具有冲激函数特点,即在频率为零的地方出现一个高峰,表示信号中的直流分量。
总而言之,脉冲串的频谱主要集中在高频分量上,具有周期性和冲激函数特点。
脉冲串信号的频谱分布对信号的频率特性分析和滤波等应用具有重要意义。
脉冲串公式
在电信号处理中,脉冲串公式是一个非常重要的概念,用于描述一系列脉冲信号的特性。
脉冲串公式可以表示为:
\(P(t) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} a_n \delta(t-nT)\)
其中,\(P(t)\)表示脉冲串信号,\(\delta(t)\)表示单位冲激函数,\(a_n\)表示第\(n\)个脉冲的幅值,\(T\)表示脉冲周期。
这个公式表明,脉冲串信号是由无穷多个幅值不同、相位相同的脉冲信号组成的。
每个脉冲信号的幅值为\(a_n\),出现的时间为\(nT\)。
当\(n\)取不同的整数值时,脉冲串信号可以描述出各种不同的脉冲序列。
通过这个公式,我们可以对脉冲串信号进行各种数学处理和分析,例如求导、积分、傅里叶变换等。
这些处理和分析可以帮助我们更好地理解脉冲串信号的特性和性质,从而在实际应用中更好地利用这些特性。