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雷达信号处理基础理论与应用雷达信号处理是现代雷达技术的核心，是将雷达接收到的回波信号转换为目标信息的过程。
因此，对于雷达信号处理的理论和应用的研究具有重要的现实意义和应用价值。
一、雷达基础理论1.1 雷达系统基础原理雷达系统的基础原理是通过发射电磁波，在目标物体上产生散射回波信号，并接收并处理回波信号，从而实现目标位置、速度、方位等信息的测量。
雷达系统的核心构成包括发射机、天线、接收机和信号处理器。
其中，发射机产生电磁信号，通过天线发射；接收机接收回波信号，信号处理器对回波信号进行处理后提取目标信息。
1.2 雷达信号理论雷达信号的理论表述是指雷达系统中涉及到各种信号处理算法的基础理论和应用。
雷达信号通常具有高频段、窄带和受干扰的特点，因此需要对信号进行复杂的处理。
雷达信号处理中涉及到的主要理论包括多普勒效应、回波信号分析、信号干扰、雷达成像等。
1.3 雷达系统性能参数雷达系统性能参数通常包括雷达探测能力、定位精度、分辨率、探测距离、反射截面等。
其中，雷达探测能力是指雷达系统可以发现目标的能力；定位精度是指雷达系统可以测量目标在空间中的位置；分辨率是指雷达系统可以将多个目标区分开来的能力；探测距离是指雷达系统可以探测到目标的最远距离；反射截面是指雷达系统接收到的目标回波信号对应的物体截面。
二、雷达信号处理应用2.1 雷达成像雷达成像是一种基于微波辐射的成像技术。
它通过对反射回波信号进行处理，实现目标在三维空间中的图像展示。
在雷达成像过程中，通常需要采用多个角度的发射和接收，以实现更准确的成像效果。
雷达成像技术在军事、航天、地质勘探等各个领域都得到了广泛的应用。
2.2 多普勒雷达多普勒雷达是一种测量目标速度的传感器。
它基于多普勒效应，利用目标运动产生的频移信息，对目标速度进行测量。
多普勒雷达的应用领域非常广泛，包括交通监控、地震预警、气象预报等。
2.3 监测雷达监测雷达是一种通过对目标进行连续观测，实时监测目标的运动和变化的雷达系统。
通信中的雷达信号处理技术简介雷达信号处理技术是一种应用广泛的数字信号处理技术，它既可以用于军事领域，也可以用于民用领域。
雷达信号处理技术可以处理雷达系统接收到的复杂信号，获取目标的距离、速度和方向等信息，具有非常重要的意义。
本文将简要介绍通信中的雷达信号处理技术。
一、雷达系统的组成雷达系统通常由天线、发射器、接收器、数字信号处理器等组成。
天线用来发射和接收信号，发射器用来产生和放大雷达信号，接收器用来接收目标反射回来的信号，数字信号处理器用来处理接收到的信号，获取目标的相关信息。
二、雷达信号的处理过程雷达信号处理过程主要包括目标检测、目标跟踪和目标辨识等三个方面。
目标检测是指利用雷达系统接收到的信号，检测出存在的目标，目标跟踪是指追踪目标的运动状态，以便更加精确地估计目标的位置和速度，目标辨识是指对不同目标进行分类识别。
三、雷达信号处理技术1. 脉冲压缩技术脉冲压缩技术是一种常用的处理雷达信号的技术，它可以有效提高雷达系统的距离分辨率。
脉冲压缩技术的原理是在发射的频率宽带脉冲中引入码序列，在接收时与反射回来的信号相乘，经过积分后可以实现信号的压缩，从而提高信号的距离分辨率。
2. 最大似然法最大似然法是处理雷达信号的一种重要方法，它可以实现目标的检测和跟踪等功能。
最大似然法的基本思想是在给定的观测量下，找到最大可能性的参数估计值。
通过比较似然值的大小，可以确定目标的存在，并且估计目标的位置和速度等信息。
3. 相干积累法相干积累法是一种处理雷达信号的高精度预估方法，它可以通过对接收信号进行积累处理，实现对目标距离和速度的估计。
相干积累法在目标距离和速度较小的情况下，可以保证高精度的估计结果。
四、结论雷达信号处理技术在现代通信中广泛应用，不仅可以用于军事领域，还可以用于海洋探测、气象预报等领域。
本文简要介绍了通信中的雷达信号处理技术，其中包括脉冲压缩技术、最大似然法以及相干积累法等处理技术，这些技术具有重要的应用价值。
雷达信号处理基础理论研究与应用雷达信号处理是一门交叉学科，涉及到数学、物理、电子等多个领域。
其主要研究对象是雷达数据，即通过雷达接收到的回波信号，结合雷达技术以及信号处理技术对其进行分析、处理和识别，实现对目标的探测、跟踪和定位。
雷达信号处理的基础理论主要包括信号检测、参数估计和目标识别等方面。
其中，信号检测是雷达信号处理的基础，其研究的是如何在噪声背景下有效地识别目标回波信号，并提取出其中的信息。
在信号检测中，常用的指标有信噪比、虚警概率和漏警概率等，其目的是在尽可能保持目标检测正确率的同时，尽量减小误检率和漏检率。
参数估计是雷达信号处理中比较重要的一环，其研究的是如何从雷达接收到的信号中提取目标的相关参数。
雷达信号中的目标参数主要包括目标的距离、速度和角度等方面，常用的方法有FFT、MTI、FMCW等。
此外，由于雷达信号经常会因为多径效应、杂波干扰等因素而变形，所以参数估计还需要进行补偿或去除，以得到准确的目标参数。
目标识别是雷达信号处理中的核心问题之一，其研究的是如何从接收到的雷达信号中判断目标的种类、性质以及状态。
常用的目标识别方法有基于统计特征的方法、基于模式识别的方法以及神经网络等。
这些方法可以通过对目标回波信号的幅度、相位、波形等无穷多的方面进行分析来实现目标的识别。
除了基础理论研究外，雷达信号处理在实际应用中也发挥了重要的作用。
在军事、民用、环保、医疗等领域，雷达信号处理技术都有广泛的应用。
在军事领域中，雷达信号处理是实现军事情报、指挥控制以及武器装备识别等任务的基础。
通过对雷达信号的处理，可以实现对飞机、导弹、舰船等目标的探测、跟踪和定位，为军队的战术决策提供强有力的依据。
在民用领域中，雷达信号处理技术也有广泛的应用。
例如，在气象探测、地震勘探、航空、交通、导航、测绘等领域中都有用到雷达信号处理技术，为相应的工作提供重要的技术支持。
在环保领域中，雷达信号处理技术也有重要的应用。
雷达信号处理基础pdf中文雷达信号处理是指对雷达接收到的信号进行处理和分析的过程。
雷达信号处理的目的是从接收到的信号中提取出目标的信息，如目标的位置、速度、形状等，并对信号进行滤波、去噪、增强等处理，以提高雷达系统的性能和可靠性。
雷达信号处理的基础知识包括雷达信号的特点、雷达信号的模型、雷达信号的处理方法等。
首先，雷达信号具有脉冲性质，即雷达系统发送的是一系列的脉冲信号，接收到的信号也是一系列的脉冲信号。
这些脉冲信号的特点包括脉冲宽度、脉冲重复频率、脉冲幅度等。
了解这些特点对于后续的信号处理非常重要。
其次，雷达信号的模型是指对雷达信号进行数学建模，以便进行信号处理。
常见的雷达信号模型包括单脉冲信号模型、多脉冲信号模型、连续波信号模型等。
这些模型可以描述雷达信号的时域特性和频域特性，为信号处理提供了理论基础。
雷达信号的处理方法包括滤波、去噪、增强等。
滤波是指对信号进行频率选择，以去除不需要的频率成分。
常见的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
去噪是指对信号中的噪声进行抑制，以提高信号的质量和可靠性。
常见的去噪方法包括均值滤波、中值滤波、小波去噪等。
增强是指对信号进行增强，以提高信号的强度和清晰度。
常见的增强方法包括直方图均衡化、自适应增强等。
除了基础知识外，雷达信号处理还涉及到一些高级技术，如目标检测、目标跟踪、目标识别等。
目标检测是指从雷达信号中检测出目标的存在和位置。
目标跟踪是指对目标进行连续跟踪，以获取目标的运动轨迹和速度信息。
目标识别是指对目标进行分类和识别，以区分不同类型的目标。
总之，雷达信号处理是雷达系统中非常重要的一环。
通过对雷达信号进行处理和分析，可以提取出目标的信息，并对信号进行滤波、去噪、增强等处理，以提高雷达系统的性能和可靠性。
掌握雷达信号处理的基础知识和方法，对于从事雷达相关工作的人员来说是非常重要的。
希望这份雷达信号处理基础PDF中文能够帮助读者更好地理解和应用雷达信号处理的知识。
雷达信号处理方法综述雷达是一种广泛应用于军事、民用等领域的无线电测量技术，其本质是利用电磁波与物体相互作用的原理，通过测量反射回来的信号来确定目标的距离、速度和方位等信息。
然而，由于雷达应用的复杂性和环境的多样性，雷达信号处理一直是一个极具挑战性的研究领域。
本文将就雷达信号处理方法进行综述。
1. 脉冲压缩处理脉冲压缩是一种常用的雷达信号处理方法，其本质是通过合理的信号设计和处理使得雷达信号带宽变窄，达到更好的距离分辨率。
脉冲压缩技术主要包括线性调频信号、窄带信号、压缩滤波器等方法。
其中，线性调频信号是最常用的一种方法。
它通过在单个脉冲内改变信号频率，使得所产生的信号包含了多个频率分量。
通过对这些分量信号进行相位累积处理，就可以实现脉冲压缩。
此外，窄带信号则是在设计信号时选择一个窄带频率，通过窄化带宽提高距离分辨率。
压缩滤波器则是在接收端对信号进行滤波，去除绝大部分带外干扰信号。
然而，脉冲压缩技术也存在一些缺陷，比如会带来相干处理的问题，直接影响目标的信噪比等。
因此，在实际应用中，通常需要结合其他信号处理技术进行综合应用。
2. 相控阵信号处理相控阵技术是一种基于阵列天线的信号处理方法，它在空间领域实现对目标信号的精确定位、较高灵敏度和干扰抑制能力等优点。
相控阵技术的信号处理方法包括平衡传输子阵列、权重调整和波束形成等。
平衡传输子阵列是一种常用的相控阵信号处理方法，它通过对每个阵元的接收信号进行平衡处理，保证每个天线之间的插入损耗差异相同，从而消除了阵列天线的失配影响。
权重调整则是在信号接收过程中对每个天线的信号进行加权，以达到方向剖面控制和干扰抑制的目的。
波束形成是指通过迭代算法对参数进行优化，从而实现波束指向和形成的过程。
3. 非相参信号处理非相参信号处理技术是近年来迅速发展的一种信号处理方法，它不需要相位信息，只利用信号幅度和功率等信息来获取目标信息。
非相参信号处理技术主要包括多普勒谱分析、阵列信号处理和小波变换等方法。
雷达信号处理原理雷达信号处理原理是指将雷达接收到的信号进行处理和分析的过程，以提取有用的信息和数据。
雷达信号处理是雷达技术的核心之一，对于雷达系统的性能和效果起着重要的影响。
一、信号接收与采样雷达系统首先接收到由雷达发射器发射出来的脉冲信号。
这些信号经过天线接收后，进入到接收机中。
在接收机中，会进行信号预处理，包括了低噪声放大、滤波和混频等环节。
经过预处理后的信号会进行采样，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
二、脉冲压缩在雷达接收到信号后，有时候会出现回波信号的时间宽度很宽的情况，这样就会导致目标的分辨能力变差。
为了解决这个问题，需要对信号进行脉冲压缩处理。
脉冲压缩通过降低脉冲信号的时域宽度，来提高雷达的分辨能力。
三、目标检测与跟踪在经过脉冲压缩后，雷达系统需要进行目标检测和跟踪。
目标检测是指通过对接收到的信号进行处理，找出其中的目标信息，即在雷达图像或雷达数据中找到目标的位置和特征。
目标跟踪是指对已经检测到的目标进行跟踪，通过对目标连续观测信息的处理，估计目标的位置和运动状态。
四、信号解调与波形重建在目标检测和跟踪之后，雷达系统需要对信号进行解调和波形重建。
解调是将接收到的信号还原成原始的调制信号，以便进一步分析和处理。
波形重建是指通过对解调后的信号进行处理和滤波，将信号还原成接收到的原始信号。
五、特征提取与分析在信号解调和波形重建之后，雷达系统需要进行特征提取和分析。
特征提取是指从原始信号中提取出与目标有关的特征和参数，比如目标的尺寸、速度、形状等。
特征分析是对提取出的特征进行进一步的处理和分析，以得到更深入的目标信息。
六、信号处理算法与技术雷达信号处理过程中，需要运用各种信号处理算法和技术。
常见的信号处理算法包括了滤波、频谱分析、时域分析、相关分析等。
此外，雷达信号处理还与数字信号处理、图像处理等领域相结合，采用了很多先进的技术和方法。
七、数据处理与决策最后，经过了信号接收、压缩、检测、跟踪、解调、波形重建、特征提取和分析等多个环节的处理，雷达系统会得到一系列的数据和信号。
雷达信号处理原理
雷达信号处理是指对雷达回波信号进行处理和分析的过程，以提
取目标的位置、速度、形状等信息。
下面是雷达信号处理的基本原理：
1. 信号接收：雷达发射高频电磁波，并接收目标反射回来的回波
信号。
2. 信号预处理：对接收的回波信号进行预处理，包括放大、滤波、混频等操作，以提高信号的信噪比和分辨率。
3. 脉冲压缩：对预处理后的回波信号进行脉冲压缩处理，以提高
雷达的距离分辨率。
4. 动目标检测：对回波信号进行动目标检测处理，以区分静止目
标和运动目标。
5. 恒虚警处理：对动目标检测后的信号进行恒虚警处理，以减少
虚警率。
6. 目标跟踪：对检测到的目标进行跟踪处理，以获取目标的位置、速度等信息。
7. 目标识别：对跟踪到的目标进行识别处理，以确定目标的类型
和属性。
雷达信号处理是雷达系统中的关键技术之一，其处理结果直接影响到雷达的性能和应用效果。
随着电子技术和计算机技术的不断发展，雷达信号处理技术也在不断更新和改进，以满足不同应用场景的需求。
气象雷达原理与系统电子工程学院大气探测学院12第六章气象雷达信号处理基础（二）——概念和运算、信号模型•分辨率•傅里叶变换•采样理论和谱周期化•信号的矢量表示•数据积累•相关•简单点目标的雷达距离方程•分布目标形式的雷达距离方程•雷达截面积•气象目标的雷达截面积31、分辨率径向距离分辨力俯仰角度分辨力方位角度分辨力42、傅里叶变换1()()2i F f e d ωξωξξπ+∞--∞=⎰()()i x f x F e d ωωω+∞-∞=⎰其中复形式的Fourier 积分定理53、采样理论和谱周期化•采样理论是对雷达回波进行数字化处理的理论基础。
这包括：1.低通采样定理f S ≥2f H2.带通采样定理221H L S f f f n n ≤≤+n=1,2,3,…64、信号的矢量表示•很多情况下，将一个有限长的信号表示成矢量比将其表示成用序号表示顺序的序列更为方便。
•如果信号x[n]定义在0≤n<N上，则我们可以用矢量将它表示为：[][][][]0 1 ... 2 1 Tx x x N x N x ⎡⎤=--⎣⎦其中，T表示矩阵转置运算。
信号矢量通常定义为列矢量，黑斜体用来表示矢量或矩阵。
7•很多重要的信号处理运算可以表示成矩阵或者矢量的形式。
其中，特别重要的是计算有限冲击响应（FIR）线性滤波器的单个输出样本。
•假设滤波器冲击响应为h[n],0≤n<L 且L≤N,则滤波器的输出可以表示为下面的卷积和的形式：[][][]10L l y n h l x n l -==-∑这是用序号形式表示的滤波过程8•我们可以用矢量将h[l]表示为L个元素的列矢量h，其中每个元素都是滤波器冲击响应的系数[][][][]0 1 ... 2 1 Th x h L h L h ⎡⎤=--⎣⎦定义L个元素的信号矢量为:[][][][] 1 ... 2 1 Tn x n x n x N L x N L x ⎡⎤=--+-+⎣⎦滤波过程可以写成矢量内积的形式：Tn y h x =矢量形式方便直观，适合表示更为复杂的信号处理过程95、数据积累雷达信号处理中另一个基本的操作是对样本进行积累以提高信噪比。
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带（或某些中等带宽）的匹配滤波：相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT（时宽带宽积）；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));Task1f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j*pi*f0*tau);%回波信号S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号（参考信号）x 10x 10x 10So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压 figure(7);plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dB grid on-400-350-300-250-200-150-100-500二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”，通常用来处理极大带宽的LFM 波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
雷达信号处理基础雷达信号处理是一种技术，用于收集、分析和加工获得的信号，以满足特定用途。
它由模型发展和预测，数据预处理，专用传感器和信号处理器，以及用于信号处理的算法等构成。
雷达信号处理技术多用于军事用途，最常见的是雷达信号处理系统，它用于探测外部空间和追踪物体的位置及运动情况。
1.达信号的概念雷达信号是指从天空或特定区域发射到接收器的电磁脉冲信号。
这种脉冲信号有三个特点：频率，幅值和过程。
频率一般按照秒计算，幅值是指信号的强弱，而过程指的是以定义的时间节点发射和接收信号的过程。
2.达信号处理的基本原理雷达信号处理的基本原理，指的是通过分析接收到的信号，对信号进行改变，获得更多信息的过程。
通常的信号处理技术有：滤波技术、时域技术、频域技术、压缩感知技术、综合技术和定位技术等几种。
综合考虑这些技术，可以更加有效地分析信号，从而更加有效地处理信号。
3.达信号处理的基本结构雷达信号处理的基本结构，是由传感器、处理器、滤波器、信号发射器和接收器组成的。
其中，传感器用于采集信号，处理器用于解码信号，滤波器用于处理信号并减少噪音，信号发射器用于发射信号，而接收器用于接收信号。
4.达信号处理的应用雷达信号处理的应用非常广泛，其中，最常见的应用是军事领域，用于收集敌人的信号，分析及采取有效的对抗方式。
此外，雷达信号处理也广泛应用在气象、公共安全、海洋监测等领域，例如用于流量检测、冰川探测等。
5.达信号处理的发展随着科技的进步，雷达信号处理技术也得到了快速发展，主要体现在以下几个方面：一是传感器技术的进步，例如改良结构和传感器性能，使处理的信号更加准确；二是算法技术的进步，使处理的信号更加快速准确；三是相关技术的发展，如计算机视觉技术，激光时域反射技术，多普勒雷达技术，以及智能信号处理技术等。
综上所述，雷达信号处理是一种重要而有效的技术，它可以帮助我们更好地收集信号，从而更快更准确地分析信号。
随着技术的进步，雷达信号处理技术也在不断发展，这将为人类发展带来更多更好的服务。
雷达信号处理基础之【相参积累处理】
雷达信号处理中，相参积累处理是一种常用的方法。
该方法可以降低噪声干扰，并提升雷达探测的信噪比。
相参积累处理主要是通过将多次回波信号相加，从而增强回波信号的幅度。
这种方法可以通过多次回波信号的相位一致性来实现。
在雷达信号处理中，回波信号的相位是非常重要的，因为它可以提供目标的位置和速度信息。
相参积累处理的具体步骤如下：
1. 通过雷达探测，得到多次回波信号。
2. 对多次回波信号进行相位校准，使得它们的相位一致。
3. 将多次回波信号进行相加，得到相参积累信号。
4. 对相参积累信号进行后续的信号处理，如滤波、解调等。
相参积累处理可以提高雷达探测的灵敏度和信噪比，从而提高雷达探测的性能。
但是，在实际应用中，相参积累处理也存在一些局限性。
例如，当目标速度较高时，相参积累处理会导致相位失配，从而降低雷达探测的性能。
总之，相参积累处理是雷达信号处理中的一种重要方法，可以提高雷
达探测的性能，但需要在实际应用中根据具体情况进行选用和调整。
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带（或某些中等带宽）的匹配滤波：相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT（时宽带宽积）；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));Task1f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j*pi*f0*tau);%回波信号S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号（参考信号）So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压figure(7);plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dBgrid on二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”，通常用来处理极大带宽的LFM波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
去斜处理流程：混频过程为回波信号在时域与参考信号的共轭相乘混频后得到一个瞬时频率和目标距离成正比的单频信号，对其进行频谱分析即可得到目标的距离像；去斜处理一般情况下可降低信号带宽；%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%去斜处理仿真程序%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clc;clear all;close all;B=10e6;%带宽10MHztp=10e-6;%脉宽10usk=B/tp;%LFM系数fs=50e6;R0=3e3;R1=2000;R2=3500;R=5000;c=3e8;f0=60e6;N=round(2*R/c*fs);fft_N=2^nextpow2(N);t=linspace(0,2*R/c,N);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%参考信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sref=exp(2i*pi*f0*t).*exp(1i*pi*k*t.^2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%回波信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sb0=exp(1j*pi*k*(t-2*R0/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R0/c));Sb1=exp(1j*pi*k*(t-2*R1/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R1/c));Sb2=exp(1j*pi*k*(t-2*R2/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R2/c));Sb=Sb0+Sb1+Sb2;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%混频信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%SSb=Sref.*conj(Sb);%去斜后时域信号spectrum=fft(SSb,fft_N);%去斜后频域信号f=fs*(0:fft_N-1)/fft_N-fs/2;%从-fs/2到fs/2f=f*c*tp/2/B;%瞬时频率对应的距离sf=exp(-j*pi/k*f.^2);%滤波器传输函数SSb=spectrum.*sf;%从频域去距离扭曲，实现了压缩和去RVPfigure;SSb=fftshift(SSb);SSb1=ifft(SSb);%消除了距离扭曲和RVP的时域信号subplot(211);plot(f,db(abs(SSb)/max(SSb)))xlabel('距离/m');grid onsubplot(212);plot(f,abs(SSb))xlabel('距离/m');grid on三、加窗信号的截取产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称窗。
