Matlab雷达回波数据模拟
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MATLAB在测速雷达仿真中的应用
２ ｖ ｒ
勒频移为８ ９ ０ ＨＺ ～１ １ ＫＨＺ ，即 输 入 频 率 为 对Ｄ Ｓ Ｐ中的 数 字处 理 部 分 用编 写Ｍ Ａ ＴＬ Ａｔ ３ ９ ０ ０ Ｈｚ ～１ １ Ｋ Ｈｚ ，测 速误 差 ＜ ２ ｋ ｍ／ ｈ 转换 成 中 ． Ｍ文件 进行 仿真 。 频 率 即为频 率分 辨率 高 于８ ９ Ｈｚ 。 ２ ． １模拟部 分 的仿真 实 现 测 速 雷 达 处 理 机输 入 噪 声 主 要 分 为 两 信 号 输 入 可 以 用Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ｉ ｎ ｋ 中 的仿 真 源 类 ：１ ）电子 设 备 产 生 的噪 声 ，其功 率 谱 随 信 号 产 生 ，也 可 从 ． ｉ ｎ 文件 中直 接 载入 实际 频 率 的升 高 迅 速衰 减 ；２ ）９ １ 、 部 噪声 ，该 噪 测 量数据 ，仿真 中可 以随 时查 看任 一模块 的 声为 随机 的 ，它 的功 率谱 与带 宽成 正 比。 为 输 入输 出 ，对其 仿 真结 果 存入 Ｉ ． ｍａ ｔ 文件 和 抑制 第 一 类噪 声 ，采 用 图３ 中高通 放 大 滤波 Ｑ． ｍａ ｔ 文 件 ，此 两文 件作 为Ｄ Ｓ Ｐ 处理 器 的输 器 ，为抑 制第 二 类噪 声 ，用低 通滤 波 器 。在 入 ，也 可用 示波 器直 接查 看其频 谱 。信 号处 本 例 中输 入信 号 的峰 峰 值 为 １ ０ ｕ Ｖ～２ ｍＶ， 理 机的模 拟 部分 如 图４ 所示 。 又 因 为 放 大 电路 输 出 电压 幅 值 为 ０ ～５ Ｖ， ２ ． ２ 数 字处理 部分 的仿 真实 现 因 此 选 用 一 阶 高 通 放 大 电路 ，高 频 增 益 取 数 字 处 理 部 分 的 仿 真 用 Ｍ ＡＴＬ ＡＢ编 ６ ０ ｄ ｂ；为使 电路 既 能 对 低 频 噪 声 有 抑制 作 写 ． Ｍ 文 件 实 现 ，程 序 如 下 ， １ 个 主 程 序 用 ，又能对 速度 为２ ｋ ｍ／ ｈ以 上 的 多 普 勒 ｒ ａ ｄａｒ ｕ ｓ ｅ ． ｍ ，调 用 三 个 函数 子 程 序 ｆｔ １ ． ｉ ｎｄ ｆ ｒ ｅ ｑｕｅ ｎｃ ｙ． ｉ ２ ２ 、 ｇｅ ｔ ｖｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ． １ Ｔ Ｉ ， 频 移 有 有 效 放 大 ， 因此 ～３ ｄ ｂ 截 止 频 率 取 ｍ 、 ｆ ５ ｋ Ｈｚ ，衰 减 幅 度 为 一２ ０ ｄ Ｂ。为 抑 制 第 ２ 类 各子 程 序 作 用 如下 ：ｆ ｉ ｔ １ ． Ｉ Ｉ １ 是对５ 批 数 据输 噪 声 ，采 用 图３ 中 的低 通滤 波 电路 ，选 用 二 入数 据进 行加 窗Ｆ Ｆ Ｔ 变换 ，变换后 取频 谱平 阶低 通滤 波 电路 ，选 择截 止频 率 为２ ０ ｋ Ｈｚ ， 均值 并输 出频 谱 ；ｆ ｉ ｎ ｄ ＿ ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ ． １ Ｔ Ｉ 对 输 人 衰 减 幅 度 为 一４ ０ ｄ Ｂ。为 补 偿 滤 波后 的信 号 的频 谱 查 找频 谱 大 干 １ 的峰 值 点 ，将 该 点 的 衰 减 ， 图３ 中 的 补 偿放 大 电路 取 ２ 倍 ， Ａ／ 频谱 序 列和 频谱 数值 输 出 ；ｇ ｅ ｔ — ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ． ｍ Ｄ电路 的 电压 输 出 范 围 为 Ｏ ～５ Ｖ，采 样 率 把 频谱 序 列转换 成径 向速度 值 ，并 判断 径 向 取５ Ｏ ＫＨＺ ，１ ２ 位 精 度 。Ｄ Ｓ Ｐ中算 法 采 用 加 速度正 负 。 Ｂ ｌ ａ ｃ ｋ ｍａ ｎ 窗的１ ０ ２ ４ 点Ｆ Ｆ Ｔ，共取 ５ 次 数据 ， ２ ． ３ 仿真 结果 分 别作 Ｆ Ｆ Ｔ 取平 均值 ， 目标 判别 准则 ：对 频 设 定 输 人 信 号 由输 入 幅 值 １ ｍＶ， 频 率 谱 逐 点查 找 ， 当 发 现 极 大 值 点 且 该 点 大 干 ５ ｋ ＨＺ 的余 弦信 号 和输 入幅 值８ ｕ Ｖ， 频 率 １ ，则认 为 为 目 标 。 目标 频率 求法 如 式２ ，式 ｌ ｋ Ｈｚ 的余 弦信 号组 成 ，仿真结 果如 下 ： ３。 运 行ｒ ａ ｄ ａ ｒ — ｕ ｓ ｅ 程序 显示 速 度值为 ｍ／ ｓ
勒频移为８ ９ ０ ＨＺ ～１ １ ＫＨＺ ，即 输 入 频 率 为 对Ｄ Ｓ Ｐ中的 数 字处 理 部 分 用编 写Ｍ Ａ ＴＬ Ａｔ ３ ９ ０ ０ Ｈｚ ～１ １ Ｋ Ｈｚ ，测 速误 差 ＜ ２ ｋ ｍ／ ｈ 转换 成 中 ． Ｍ文件 进行 仿真 。 频 率 即为频 率分 辨率 高 于８ ９ Ｈｚ 。 ２ ． １模拟部 分 的仿真 实 现 测 速 雷 达 处 理 机输 入 噪 声 主 要 分 为 两 信 号 输 入 可 以 用Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ｉ ｎ ｋ 中 的仿 真 源 类 ：１ ）电子 设 备 产 生 的噪 声 ，其功 率 谱 随 信 号 产 生 ，也 可 从 ． ｉ ｎ 文件 中直 接 载入 实际 频 率 的升 高 迅 速衰 减 ；２ ）９ １ 、 部 噪声 ，该 噪 测 量数据 ，仿真 中可 以随 时查 看任 一模块 的 声为 随机 的 ，它 的功 率谱 与带 宽成 正 比。 为 输 入输 出 ，对其 仿 真结 果 存入 Ｉ ． ｍａ ｔ 文件 和 抑制 第 一 类噪 声 ，采 用 图３ 中高通 放 大 滤波 Ｑ． ｍａ ｔ 文 件 ，此 两文 件作 为Ｄ Ｓ Ｐ 处理 器 的输 器 ，为抑 制第 二 类噪 声 ，用低 通滤 波 器 。在 入 ，也 可用 示波 器直 接查 看其频 谱 。信 号处 本 例 中输 入信 号 的峰 峰 值 为 １ ０ ｕ Ｖ～２ ｍＶ， 理 机的模 拟 部分 如 图４ 所示 。 又 因 为 放 大 电路 输 出 电压 幅 值 为 ０ ～５ Ｖ， ２ ． ２ 数 字处理 部分 的仿 真实 现 因 此 选 用 一 阶 高 通 放 大 电路 ，高 频 增 益 取 数 字 处 理 部 分 的 仿 真 用 Ｍ ＡＴＬ ＡＢ编 ６ ０ ｄ ｂ；为使 电路 既 能 对 低 频 噪 声 有 抑制 作 写 ． Ｍ 文 件 实 现 ，程 序 如 下 ， １ 个 主 程 序 用 ，又能对 速度 为２ ｋ ｍ／ ｈ以 上 的 多 普 勒 ｒ ａ ｄａｒ ｕ ｓ ｅ ． ｍ ，调 用 三 个 函数 子 程 序 ｆｔ １ ． ｉ ｎｄ ｆ ｒ ｅ ｑｕｅ ｎｃ ｙ． ｉ ２ ２ 、 ｇｅ ｔ ｖｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ． １ Ｔ Ｉ ， 频 移 有 有 效 放 大 ， 因此 ～３ ｄ ｂ 截 止 频 率 取 ｍ 、 ｆ ５ ｋ Ｈｚ ，衰 减 幅 度 为 一２ ０ ｄ Ｂ。为 抑 制 第 ２ 类 各子 程 序 作 用 如下 ：ｆ ｉ ｔ １ ． Ｉ Ｉ １ 是对５ 批 数 据输 噪 声 ，采 用 图３ 中 的低 通滤 波 电路 ，选 用 二 入数 据进 行加 窗Ｆ Ｆ Ｔ 变换 ，变换后 取频 谱平 阶低 通滤 波 电路 ，选 择截 止频 率 为２ ０ ｋ Ｈｚ ， 均值 并输 出频 谱 ；ｆ ｉ ｎ ｄ ＿ ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ ． １ Ｔ Ｉ 对 输 人 衰 减 幅 度 为 一４ ０ ｄ Ｂ。为 补 偿 滤 波后 的信 号 的频 谱 查 找频 谱 大 干 １ 的峰 值 点 ，将 该 点 的 衰 减 ， 图３ 中 的 补 偿放 大 电路 取 ２ 倍 ， Ａ／ 频谱 序 列和 频谱 数值 输 出 ；ｇ ｅ ｔ — ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ． ｍ Ｄ电路 的 电压 输 出 范 围 为 Ｏ ～５ Ｖ，采 样 率 把 频谱 序 列转换 成径 向速度 值 ，并 判断 径 向 取５ Ｏ ＫＨＺ ，１ ２ 位 精 度 。Ｄ Ｓ Ｐ中算 法 采 用 加 速度正 负 。 Ｂ ｌ ａ ｃ ｋ ｍａ ｎ 窗的１ ０ ２ ４ 点Ｆ Ｆ Ｔ，共取 ５ 次 数据 ， ２ ． ３ 仿真 结果 分 别作 Ｆ Ｆ Ｔ 取平 均值 ， 目标 判别 准则 ：对 频 设 定 输 人 信 号 由输 入 幅 值 １ ｍＶ， 频 率 谱 逐 点查 找 ， 当 发 现 极 大 值 点 且 该 点 大 干 ５ ｋ ＨＺ 的余 弦信 号 和输 入幅 值８ ｕ Ｖ， 频 率 １ ，则认 为 为 目 标 。 目标 频率 求法 如 式２ ，式 ｌ ｋ Ｈｚ 的余 弦信 号组 成 ，仿真结 果如 下 ： ３。 运 行ｒ ａ ｄ ａ ｒ — ｕ ｓ ｅ 程序 显示 速 度值为 ｍ／ ｓ
毫米波雷达DBS回波信号仿真
龙源期刊网
毫米波雷达DBS回波信号仿真
作者：张俊溪杨亚萍杨海粟
来源：《现代电子技术》2012年第11期
摘要：为了在实验室内完成多普勒波束锐化(DBS)技术的评估、验证
及优化，阐述了多普勒波束锐化(DBS)技术的基本原理及DBS图像拼接算法，
结合目标DBS回波理论模型及毫米波雷达的特点，采用Matlab工具对目标的
DBS回波信号进行了计算机仿真，得到目标DBS回波数据，运用DBS成像技术
完成回波仿真数据的成像处理，实现了不同波束内不同方位的目标回波仿真
及成像，验证了DBS回波仿真算法的正确性。
为DBS回波仿真的工程应用奠定
了基础。
matlab回波延时
在MATLAB中，可以使用以下方法计算回波信号的延时：1. 首先，需要生成一个回波信号，可以使用freqresp 函数或者sinewave 函数来生成。
2. 然后，需要计算信号在传输过程中的延时，可以使用trapz 函数来计算信号的时间加权延迟。
具体来说，需要设置信号的起始时间和结束时间，以及信号的幅度和相位，然后使用trapz 函数计算信号在传输过程中的加权延迟。
3. 最后，需要将信号的起始时间向前移动相应的时间延迟，即可得到回波信号的延时版本。
以下是一个示例代码，用于计算信号在传输过程中的加权延迟：生成回波信号fs = 1000; 采样率t = 0:1/fs:(1-1/fs); 时间向量f = 10; 信号频率A = 0.5; 信号幅度phase = pi/2; 相位y = sin(2*pi*f*t).*A.*cos(phase); 回波信号计算加权延迟t = linspace(0,1,length(y)); 时间向量y_delayed = zeros(length(y),1); 存储加权延迟后的信号for i = 1:length(y)y_delayed(i) = y(i)*t(i)/(1+t(i).^2); 计算加权延迟end绘制原始信号和加权延迟后的信号figure;subplot(2,1,1);plot(t,y);title('原始信号');subplot(2,1,2);plot(t,y_delayed);title('加权延迟后的信号');在这个示例中，首先生成了一个频率为10 Hz、幅度为0.5的正弦波信号，然后计算了信号在传输过程中的加权延迟，并将信号向前移动相应的时间延迟，得到了加权延迟后的信号。
最后，使用subplot 函数将原始信号和加权延迟后的信号绘制在同一个图形窗口中，以便进行比较。
在Matlab中进行雷达信号处理和目标跟踪
在Matlab中进行雷达信号处理和目标跟踪雷达信号处理和目标跟踪是现代雷达技术的重要组成部分，在军事、航空、航天、气象等领域中具有广泛的应用。
Matlab作为一种功能强大的数学软件工具，为雷达信号处理和目标跟踪提供了便利的开发环境。
本文将介绍如何利用Matlab 进行雷达信号处理和目标跟踪，并探讨一些常用的算法和技术。
首先，我们需要了解雷达信号处理的基本概念和流程。
雷达信号处理包括信号预处理、目标检测、目标定位和跟踪等步骤。
在Matlab中，我们可以利用其丰富的工具箱和函数实现这些步骤。
例如，通过使用信号处理工具箱中的函数，我们可以对雷达信号进行滤波、解调、去噪等预处理操作；而通过使用图像处理工具箱中的函数，我们可以实现雷达信号的目标检测和定位。
此外，Matlab还提供了强大的图形界面和数据可视化工具，使我们能够直观地显示和分析雷达信号。
接下来，让我们具体介绍一些常用的雷达信号处理算法和技术。
其中之一是自适应抗干扰处理技术。
雷达系统在实际应用中可能会受到各种干扰，如天线旁瓶、气象杂波等。
自适应抗干扰技术能够根据实时环境自动调整各种参数，提高雷达系统的抗干扰性能。
在Matlab中，我们可以使用自适应滤波器函数对雷达信号进行抗干扰处理。
另一个常用的算法是脉冲压缩处理。
脉冲压缩是一种通过延长脉冲宽度来提高雷达目标分辨率的方法。
在Matlab中，我们可以利用FFT（快速傅里叶变换）等函数对雷达信号进行压缩处理，从而减小脉冲宽度，提高目标分辨率。
除了雷达信号处理，目标跟踪也是雷达应用中的重要环节。
目标跟踪旨在实时追踪目标的位置和运动状态。
在Matlab中，我们可以使用一些常见的目标跟踪算法，如卡尔曼滤波器和粒子滤波器。
这些算法能够根据目标的先验信息和测量值，精确估计目标的位置和动态特性，并实现目标的实时跟踪。
除了以上提到的算法和技术，Matlab还提供了许多其他功能强大的工具和函数，如多普勒失真校正、雷达图像生成、目标特征提取等。
雷达接收机的MATLAB仿真
利用最长延时估计频率
利用所有相关器的相位输出 时对频率进行最小二乘估计
西安电子科技大学
仿真结果：
基于多路鉴相器的并行运用
西安电子科技大学
信道化接收机MATLAB举例
%>>>>>>>>>>适用于三级结构>>>>>>>>>>>>>> clc;clear; f1=2000;f2=4000;%测频范围 f=input('输入待测频率 (MHz) '); if f>=f1&&f<=f2 m1=4;m2=4;m3=4;%各分路器均设为5，分路器结构 u=(f2-f1)/(m1*m2*m3);%频率分辨力 ur=[0,0,0];%为各分路器中放带宽提供缓存
西安电子科技大学
num=zeros(1,3);%为每层的信道提供缓存 for k=1:3 j=1; while j<=4 if f-fl(k,j)>=fi(k)-ur(k)/2&&f-fl(k,j)<=fi(k)+ur(k)/2 f=f-fl(k,j); num(k)=j-1; break; else j=j+1; end 频率估计公式 end end
因为，你不在身边 。
快乐时，感到微微的惶恐。 大笑时，感到莫名的忧伤。
初遇你的那天，整个世界都被点亮。 回忆里你的笑容，如那午夜温柔的月光。 于是我时常微笑，因为在你面前没有权利悲伤。
岁月漂白了时光， 这一切也只不过是我单纯的盼望。 多想在阴雨时为你撑起伞， 多想在危难时化为一堵墙。
但这零碎的幸福，却是那阳光的方向。 我可以做你的骑士吗？ 为你，击碎人生所有的无常。
雷达信号处理和数据处理(业界借鉴)
脉冲压缩雷达的仿真脉冲压缩雷达与匹配滤波的MATLAB仿真姓名：--------学号：----------2014-10-28西安电子科技大学信息对抗技术一、 雷达工作原理雷达，是英文Radar 的音译，源于radio detection and ranging 的缩写，原意为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。
因此，雷达也被称为“无线电定位”。
利用电磁波探测目标的电子设备。
发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。
雷达发射机的任务是产生符合要求的雷达波形（Radar Waveform ），然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去，遇到目标后，电磁波一部分反射，经接收天线和收发开关由接收机接收，对雷达回波信号做适当的处理就可以获知目标的相关信息。
但是因为普通脉冲在雷达作用距离与距离分辨率上存在自我矛盾，为了解决这个矛盾，我们采用脉冲压缩技术，即使用线性调频信号。
二、 线性调频（LFM ）信号脉冲压缩雷达能同时提高雷达的作用距离和距离分辨率。
这种体制采用宽脉冲发射以提高发射的平均功率，保证足够大的作用距离；而接受时采用相应的脉冲压缩算法获得窄脉冲，以提高距离分辨率，较好的解决雷达作用距离与距离分辨率之间的矛盾。
脉冲压缩雷达最常见的调制信号是线性调频（Linear Frequency Modulation ）信号,接收时采用匹配滤波器（Matched Filter ）压缩脉冲。
LFM 信号的数学表达式：（2.1）其中c f 为载波频率，()t rect T为矩形信号：（2.2）其中BKT=是调频斜率，信号的瞬时频率为()22cT Tf Kt t+ -≤≤，如图（图2.1.典型的LFM信号（a）up-LFM(K>0)（b）down-LFM(K<0)）将式1改写为：（2.3）其中（2.4）是信号s(t)的复包络。
相控阵雷达 matlab
相控阵雷达 matlab一、相控阵雷达的概念和原理相控阵雷达（Phased Array Radar）是一种基于微波电路技术的雷达系统，它通过控制天线阵列中每个单元的发射和接收信号时序和幅度，实现对目标的定位、跟踪和识别。
相比传统的机械扫描雷达，相控阵雷达具有扫描速度快、灵活性高、抗干扰能力强等优点。
相控阵雷达的原理是基于波束形成技术，即将多个天线单元组合成一个虚拟天线，通过改变各个天线单元之间的相位差来实现波束方向和宽度的调节。
这样可以实现对目标在不同方向上进行扫描和跟踪。
二、Matlab在相控阵雷达中的应用Matlab是一种强大的数学计算软件，在相控阵雷达领域也有广泛应用。
以下是Matlab在相控阵雷达中常见应用场景：1. 相控阵天线设计Matlab可以辅助进行天线设计，包括天线单元数量、间距、位置等参数的确定。
同时还可以进行电磁仿真分析，验证天线的性能和可行性。
2. 波束形成算法Matlab可以实现各种波束形成算法，包括传统的波束形成方法和自适应波束形成方法。
通过模拟实验，可以比较不同算法的性能和适用范围。
3. 目标检测与跟踪Matlab可以进行目标检测和跟踪，根据雷达接收到的信号数据，利用信号处理技术实现对目标的识别和跟踪。
同时还可以进行仿真模拟，验证算法的准确性和可靠性。
4. 仿真模拟Matlab可以进行相控阵雷达系统的仿真模拟，包括天线阵列、信号处理、目标模型等多个方面。
通过仿真模拟，可以评估系统性能、优化参数设置等。
三、相控阵雷达系统设计流程相控阵雷达系统设计流程一般包括以下几个步骤：1. 系统需求分析在设计相控阵雷达系统前，需要明确系统需求和指标要求。
包括工作频段、扫描范围、分辨率、灵敏度等参数。
2. 天线设计根据系统需求确定天线单元数量、间距、位置等参数，进行天线阵列的设计和优化。
3. 信号处理算法选择与优化根据系统需求和目标特点，选择合适的波束形成算法和信号处理算法，并进行优化。
SAR成像RD算法MATLAB仿真
SAR成像RD算法MATLAB仿真在雷达成像中，SAR（Synthetic Aperture Radar）是一种通过向地面发射微波信号并接收反射回来的信号，来生成高分辨率地面图像的技术。
而RD（Range Doppler）算法是一种常用的SAR成像算法，用于将获得的原始数据处理成可视化的图像。
MATLAB是一种在科学和工程领域广泛使用的数学软件，具有强大的矩阵运算和图像处理功能。
下面将介绍如何使用MATLAB进行SAR成像的RD算法仿真。
首先，需要生成模拟的SAR返回信号。
可以使用MATLAB的信号处理工具箱中的函数进行模拟。
假设我们使用一个长度为N的脉冲信号进行雷达扫描，在SAR成像中，我们通常使用线性调频（Linear Frequency Modulation）信号。
可以使用MATLAB的`chirp`函数生成一个线性调频信号。
```matlabN=1024;%信号长度T=5e-6;%信号周期,信号的时间长度为T*Nfs = 100e6; % 采样频率f0=0;%初始频率f1=10e6;%终止频率t = 0:1/fs:T*N-1/fs;s = chirp(t, f0, T*N, f1);```接下来，我们需要生成一个代表地物散射特性的复数反射系数矩阵。
假设地面上有一个半径为R的圆形散射体，其反射系数为0.8、可以使用MATLAB的`meshgrid`函数生成一个二维的坐标网格，然后使用`sqrt`函数计算每个网格点到原点的距离。
```matlabR=5;%圆形散射体半径Np=100;%地物散射点个数x = linspace(-R, R, Np);y = linspace(-R, R, Np);[X, Y] = meshgrid(x, y);rho = sqrt(X.^2 + Y.^2); % 距离计算```然后，我们可以根据雷达与地物之间的距离计算相位偏移。
根据SAR 成像的原理，SAR返回信号中的每个采样点都对应着不同距离下的散射信号。
多普勒雷达仿真代码
多普勒雷达仿真代码下面是一个简单的多普勒雷达仿真代码的示例，使用 Python 编写。
这个示例代码模拟了多普勒雷达的基本工作原理，并生成了一些模拟的雷达回波数据。
```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 定义多普勒雷达的参数c = 3e8 # 光速（m/s）f = 1e9 # 雷达频率（Hz）v = 300 # 目标速度（m/s）theta = np.radians(30) # 雷达波束与目标速度之间的夹角# 生成时间序列t = np.linspace(0, 2 * np.sqrt(v**2 * np.sin(theta)**2 / (2 * c * f)), 1000) # 计算多普勒频移fd = 2 * v * np.sin(theta) * np.cos(2 * np.pi * f * t / c)# 生成模拟的雷达回波数据echo = np.sin(2 * np.pi * f * t + fd)# 绘制结果plt.plot(t, echo)plt.xlabel('Time (s)')plt.ylabel('Amplitude')plt.title('Doppler Radar Simulation')plt.show()```在这个示例代码中，我们首先定义了一些多普勒雷达的参数，包括光速`c`、雷达频率`f`、目标速度`v`和雷达波束与目标速度之间的夹角`theta`。
然后，我们生成了一个时间序列`t`，表示雷达发射和接收信号的时间。
接下来，我们根据多普勒效应的公式计算了多普勒频移`fd`，并生成了模拟的雷达回波数据`echo`。
在这里，我们使用了一个简单的正弦函数来模拟回波信号的形状。
最后，我们使用`matplotlib`绘制了结果，显示了时间`t`和回波信号`echo`的关系图。
毫米波雷达三坐标matlab
毫米波雷达三坐标matlab介绍毫米波雷达是一种利用毫米波频段进行探测和成像的雷达系统。
它具有高分辨率、抗干扰能力强等优点，被广泛应用于机场安全、车辆自动驾驶、人体成像等领域。
三坐标毫米波雷达是一种可以同时获取目标的距离、速度和角度信息的雷达系统，它可以实现对目标的精准定位和跟踪。
本文将介绍如何使用Matlab对三坐标毫米波雷达进行数据处理和分析。
数据获取三坐标毫米波雷达通常由发射天线、接收天线和信号处理系统组成。
在实验中，我们可以使用一个仿真平台来模拟雷达系统的工作过程。
Matlab提供了一个名为Phased Array System Toolbox的工具箱，它可以用于设计、分析和模拟天线阵列和雷达系统。
我们可以使用这个工具箱来生成毫米波雷达的信号和接收数据。
首先，我们需要定义雷达系统的参数，包括发射频率、接收天线的位置和方向、目标距离和速度等。
然后，我们可以使用phased.LinearFMWaveform函数生成线性调频信号，该函数可以指定信号的中心频率、带宽和脉冲宽度等参数。
接下来，我们可以使用phased.Transmitter和phased.Receiver对象来模拟发射和接收天线。
这些对象可以指定天线的位置、方向和增益等参数。
最后，我们可以使用phased.RadarTarget对象来模拟目标，并将其放置在指定的距离和速度处。
该对象可以指定目标的反射系数和散射特性等参数。
数据处理一旦我们生成了雷达信号和接收数据，我们就可以使用Matlab进行数据处理和分析。
首先，我们需要将接收数据进行FFT变换，以获得频域信息。
然后，我们可以使用信号处理技术来提取目标的距离、速度和角度信息。
以下是一些常用的信号处理技术：1. 距离测量：我们可以使用峰值检测算法来提取目标的距离信息。
该算法可以搜索FFT谱中的峰值，并计算对应的距离值。
2. 速度测量：我们可以使用多普勒处理技术来提取目标的速度信息。
该技术可以将接收信号进行FFT变换，并提取多普勒频移。
雷达仿真分析报告范文
雷达仿真分析报告范文一、引言雷达技术作为现代军事和民用领域中重要的探测和识别工具，在近年来得到了广泛的研究和应用。
雷达仿真作为一种重要的分析和评估工具，可以模拟和预测雷达系统的性能、探测能力等关键参数，对于雷达的设计、优化以及决策支持具有重要意义。
本文将对雷达仿真分析进行详细讨论和分析，通过一系列仿真实验和数据分析，深入探索和评估雷达的性能与效果。
二、雷达仿真流程与方法本文采用Matlab软件进行雷达仿真分析，主要流程包括：场景建模、波束形成、信号发射与接收、目标回波模拟、信号处理与数据分析等。
具体方法如下：1. 场景建模：根据实际的雷达任务需求，将仿真场景划分为不同的区域，并设置场景的尺寸、形状、地形等参数。
2. 波束形成：根据雷达参数设置波束宽度、扫描方式等参数，生成合适的波束图。
3. 信号发射与接收：仿真模拟雷达信号的发射过程，考虑发射功率、频率等参数，并接收目标返回的回波信号。
4. 目标回波模拟：根据目标的散射特性和雷达波束图，模拟目标的回波信号，考虑目标的距离、速度、方位角等参数。
5. 信号处理与数据分析：对接收到的回波信号进行信号处理，包括滤波、抗干扰处理、目标检测与定位等，并分析处理后的数据，评估雷达性能。
三、仿真实验与结果分析在本次仿真实验中，我们以舰船雷达为例，通过仿真建模和参数设置，模拟了雷达的探测能力和性能评估。
以下是实验数据及结果分析：1. 参数设置：仿真中，我们设置了雷达的工作频率为X 波段，波束宽度为20°，最大可探测距离为200km等参数。
2. 目标模拟与回波仿真：我们设置了多个目标，包括小型舰船、飞机等，根据雷达工作参数，计算了各目标的回波信号，并模拟了不同距离、速度下的回波特性。
3. 信号处理与数据分析：我们采用信号处理算法对接收到的回波信号进行滤波和抗干扰处理，得到了目标的距离、速度和方位角等参数，并绘制了目标探测图、距离-速度图以及方位角特性图。
4. 性能评估：通过分析得到的数据和图形，我们评估了雷达的探测能力、目标识别能力以及抗干扰能力，并对仿真结果进行了验证和优化。
基于MATLAB的数据分析在雷达数据处理中的应用
参考 文献
３基于 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 对 某型 雷 达对 海 探 澜 目标 的滤 波 算法 分 析
跟 踪 滤 波 的 主 要 功 能 是 根 据 目标 的 实 际 测 量 信 息 实 时 估 计 目 标 当前的位置、 速度等参数 ， 并 外 推 出下 一 次 天 线 扫 描 周 期 目标 出 现的位置信息 ， 该 外 推信 息在 跟踪 雷 达 中用 于 检 验 下 一 帧 测 量信 息 的合 理 性 ， 因此 滤 波 算 法 对于 航 迹 的准 确性 起 到 至 关 重 要 的 作用 １ 。
一
算法 改进 的方 向 。
４结 语 雷达数据 处理作为雷达系统一个重要组成部分， 随着雷达技术 的发展 日益重要 ， 算法复杂程度不断加大 ， 对于算法的分析和验证 也越 来 越 复杂 。 本 文 介 绍 了如 何 利用 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 分析 数 据 从 而优 化 雷 达数据处理算法。 通过实验证明通过ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 数据仿真分析雷达 目 标数 据 ， 可 以快 速 、 直 观 的看 到数 据 的误 差 ， 从 而 优 化 算法 。
关 键词 ： 数 据 处 理 滤 波 目标 数 据
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ ７
文献标 识码： Ａ
文章 编号 ： ｌ ０ ０ ７ — ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ４ — ０ １ １ ９ — ０ １
１何 为数 据分 析
数 据 的 分析 与 处理 在 经济 管 理 、 科 学研 究 、 工 程技 术 等方 面 应 用 相 当广泛。 数据分析处理就是对实验、 测量等 已有 的数据找 出其中的 规律 和特点 ， 用以解决一些 问题 和对数据以后的变化找 出规律 。 目 前， 用 于数 据 分析 和数 据运 算 的软 件很 多 ， 其 中 最 著 名 的 首 当 Ｍａ ｔ ｈ ｗｏ ｋ ｓ 公 司 推 出 的ＭＡＴ Ｌ ＡＢ 。 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ （ Ｍａ ｔ ｒ ｉ ｘ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ） 语 言是 Ｍａ ｔ ｈ ｗｏ ｋ ｓ 公司 推 出 的一 种 面 向工程 和 科 学运 算 ， 数据 可 视 化 和 交互式程序设计的矩 阵运算语言。 它将数值分析 ， 矩阵运算 ， 非线性 动 态 系 统 的建 模 和仿 真 集成 在 一 起 ， 为 科学 研 究 ， 工程 设计 及 必 须 进 行 有效 数值计算 的众 多学科领域提供简洁 ， 高效的编程工具［ 】 １ 。
３基于 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 对 某型 雷 达对 海 探 澜 目标 的滤 波 算法 分 析
跟 踪 滤 波 的 主 要 功 能 是 根 据 目标 的 实 际 测 量 信 息 实 时 估 计 目 标 当前的位置、 速度等参数 ， 并 外 推 出下 一 次 天 线 扫 描 周 期 目标 出 现的位置信息 ， 该 外 推信 息在 跟踪 雷 达 中用 于 检 验 下 一 帧 测 量信 息 的合 理 性 ， 因此 滤 波 算 法 对于 航 迹 的准 确性 起 到 至 关 重 要 的 作用 １ 。
一
算法 改进 的方 向 。
４结 语 雷达数据 处理作为雷达系统一个重要组成部分， 随着雷达技术 的发展 日益重要 ， 算法复杂程度不断加大 ， 对于算法的分析和验证 也越 来 越 复杂 。 本 文 介 绍 了如 何 利用 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 分析 数 据 从 而优 化 雷 达数据处理算法。 通过实验证明通过ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 数据仿真分析雷达 目 标数 据 ， 可 以快 速 、 直 观 的看 到数 据 的误 差 ， 从 而 优 化 算法 。
关 键词 ： 数 据 处 理 滤 波 目标 数 据
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ ７
文献标 识码： Ａ
文章 编号 ： ｌ ０ ０ ７ — ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ４ — ０ １ １ ９ — ０ １
１何 为数 据分 析
数 据 的 分析 与 处理 在 经济 管 理 、 科 学研 究 、 工 程技 术 等方 面 应 用 相 当广泛。 数据分析处理就是对实验、 测量等 已有 的数据找 出其中的 规律 和特点 ， 用以解决一些 问题 和对数据以后的变化找 出规律 。 目 前， 用 于数 据 分析 和数 据运 算 的软 件很 多 ， 其 中 最 著 名 的 首 当 Ｍａ ｔ ｈ ｗｏ ｋ ｓ 公 司 推 出 的ＭＡＴ Ｌ ＡＢ 。 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ （ Ｍａ ｔ ｒ ｉ ｘ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ） 语 言是 Ｍａ ｔ ｈ ｗｏ ｋ ｓ 公司 推 出 的一 种 面 向工程 和 科 学运 算 ， 数据 可 视 化 和 交互式程序设计的矩 阵运算语言。 它将数值分析 ， 矩阵运算 ， 非线性 动 态 系 统 的建 模 和仿 真 集成 在 一 起 ， 为 科学 研 究 ， 工程 设计 及 必 须 进 行 有效 数值计算 的众 多学科领域提供简洁 ， 高效的编程工具［ 】 １ 。
雷达作用距离方程公式 matlab
雷达作用距离方程公式 matlab雷达作用距离方程是用来计算雷达在不同条件下的探测距离的数学表达式。
雷达作用距离方程可以根据雷达的性能参数和环境条件来推导，一般包含雷达的发射功率、接收灵敏度、天线增益、工作频率、目标散射截面积等因素。
雷达作用距离方程一般采用雷达方程和雷达探测方程相结合得到。
雷达方程描述了雷达接收到的回波功率与雷达参数之间的关系，而雷达探测方程则描述了雷达探测到目标的最大距离。
雷达方程可以表示为：Pr = Pt * Gt * Gr * (λ^2 * σ * N) / [(4 * π)^3 * R^4 * L]其中，Pr是接收功率，Pt是发射功率，Gt是发射天线增益，Gr是接收天线增益，λ是雷达工作波长，σ是目标散射截面积，N是目标散射体的数量，R是目标与雷达之间的距离，L是信号的损耗因子。
雷达探测方程可以表示为：Rmax = [(Pt * Gt * Gr * (λ^2 * σ * N) / (4 * π * Pr_min * L))^0.25]其中，Rmax是雷达的最大探测距离，Pr_min是最小可接收功率，L是信号的损耗因子。
根据雷达作用距离方程，我们可以计算雷达在不同条件下的探测距离。
通过调整雷达参数和环境条件，我们可以优化雷达的性能，提高雷达的探测距离。
在Matlab中，我们可以利用雷达作用距离方程进行雷达性能分析和仿真。
通过编写相应的程序，我们可以输入雷达参数和环境条件，计算得到雷达的探测距离，并进行可视化展示和结果分析。
总之，雷达作用距离方程是计算雷达探测距离的数学表达式，可以帮助我们优化雷达性能，提高雷达的探测能力。
在Matlab中，我们可以利用雷达作用距离方程进行雷达性能分析和仿真，进一步研究和改进雷达系统。
多普勒走动matlab程序
多普勒走动matlab程序1.引言1.1 概述本文将介绍多普勒走动的Matlab程序设计和实现。
首先，我们需要了解多普勒效应的原理和应用。
多普勒效应是流体中物体运动引起的频率变化现象，广泛应用于医学、气象、交通等领域。
在医学方面，多普勒效应常被用于心血管疾病的诊断和治疗。
通过使用超声波检测心脏或血管中血液的流动情况，可以获取血液速度和流量信息，从而帮助医生判断病情和制定治疗方案。
在气象领域，多普勒雷达常被用于探测和跟踪风暴的运动。
通过测量风暴中雨滴、冰粒等物质的运动速度，可以分析出风暴的强度、大小和移动方向，为气象预测和防灾减灾提供重要信息。
在交通领域，多普勒效应被广泛应用于雷达测速仪。
当汽车驶向或远离雷达测速仪时，其速度会引起雷达所接收到的回波频率的变化。
通过测量这一频率变化，可以准确计算出汽车的速度，以实现道路交通的管理和监控。
本文将重点介绍如何使用Matlab编写多普勒走动的程序，并实现对多普勒效应的模拟和分析。
我们将详细讲解程序设计的步骤和关键技术，以及如何利用Matlab的强大功能进行数据处理和可视化展示。
总结而言，本文旨在帮助读者理解多普勒效应的原理和应用，并通过Matlab程序设计和实现，实现对多普勒走动的模拟和分析。
希望读者通过本文的学习，能够深入掌握多普勒走动的特点和优势，并对未来多普勒走动的发展有所展望。
文章结构部分的内容可以编写为：1.2 文章结构文章将分为三个主要部分：引言、正文和结论。
在引言部分，我们将概述本文的主题——多普勒走动，并介绍本文的结构和目的。
首先，我们将提供对多普勒效应原理和应用的概述，以帮助读者了解多普勒走动的背景和原理。
其次，我们将介绍本文的重点——Matlab程序设计与实现，包括算法和相关的编程技巧。
在正文部分，我们将详细讨论多普勒效应的原理和应用。
首先，我们将简要介绍多普勒效应的基本原理和公式。
然后，我们将探讨多普勒走动在不同领域的应用，如气象雷达、医学诊断和无线通信等。
sar md估计调频率算法 matlab
标题：MATLAB中的SAR MD估计调频率算法摘要：1. SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）是一种通过合成孔径处理技术实现高分辨率成像的雷达系统。
在SAR成像过程中，准确估计目标的调频率对于图像质量至关重要。
2. SAR MD（Multiple Doppler）估计是一种常用的调频率估计算法，它利用多个回波时序数据的多普勒频率差异进行估计，适用于多目标情况下的调频率估计。
3. MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的信号处理工具箱和相关函数，能够有效实现SAR MD估计调频率算法。
正文：1. SAR MD估计调频率算法简介1.1 SAR MD估计的原理SAR MD估计调频率算法是利用雷达接收到的多个回波的多普勒频率差异进行调频率估计的一种方法。
对于单个目标的情况，可以利用多个回波的多普勒频率差异来估计目标的运动状态，包括速度和方向；对于多目标的情况，可以利用多个回波的多普勒频率差异来估计多个目标的调频率，实现多目标的分离和跟踪。
1.2 SAR MD估计的应用SAR MD估计调频率算法在合成孔径雷达成像中具有广泛的应用。
在复杂场景下，目标之间存在重叠或者运动模糊的情况，传统的SAR成像算法难以实现高质量的成像效果。
而利用SAR MD估计调频率算法可以对目标的多普勒频率差异进行估计，从而实现对复杂场景下的目标进行有效分离和重构。
2. MATLAB中的SAR MD估计调频率算法实现2.1 MATLAB中的信号处理工具箱MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，包括信号生成、变换、滤波、频谱分析等功能，可以方便地实现各种信号处理算法。
在SAR MD估计调频率算法中，利用MATLAB的信号处理工具箱可以方便地生成合成孔径雷达接收到的回波数据，并进行多普勒频率差异的估计。
2.2 MATLAB中的SAR MD估计调频率算法函数在MATLAB中，可以编写自定义的函数来实现SAR MD估计调频率算法。
基于matlab的fmcw雷达仿真代码
基于matlab的fmcw雷达仿真代码摘要：I.引言- 介绍FMCW雷达的基本原理- 阐述基于MATLAB的FMCW雷达仿真代码的意义和目的II.FMCW雷达原理简介- 调频连续波雷达的基本工作原理- FMCW雷达在测量距离和速度方面的优势III.基于MATLAB的FMCW雷达仿真代码- 代码的编写环境和工具- 代码的基本思路和主要函数IV.代码实现过程- 初始化参数和变量- 生成调频连续波信号- 对信号进行调制和解调- 计算接收信号的频谱- 提取距离和速度信息V.代码仿真结果及分析- 仿真结果的展示- 结果的分析和解释VI.结论- 总结代码的主要功能和优点- 展望基于MATLAB的FMCW雷达仿真代码在实际应用中的前景正文：I.引言FMCW雷达（调频连续波雷达）是一种在频域上进行调制的连续波雷达，通过发送连续波形的雷达信号，并接收其反射信号来实现对目标的探测、跟踪和识别。
与传统的脉冲雷达相比，FMCW雷达具有测量距离和速度精度高、抗干扰能力强等优点，因此在军事、民用等领域得到了广泛的应用。
基于MATLAB的FMCW雷达仿真代码可以帮助我们更好地理解FMCW 雷达的工作原理，为雷达系统的设计和优化提供有力的支持。
II.FMCW雷达原理简介FMCW雷达通过发送连续波形的雷达信号，并接收其反射信号来实现对目标的探测、跟踪和识别。
其基本工作原理如下：1.发射端：发射连续波信号，通常采用线性调频信号，其频率随时间线性变化。
2.接收端：接收目标反射回来的信号，通过混频和滤波等处理，提取出频率差值信号，从而获得目标与雷达之间的距离和速度信息。
FMCW雷达在测量距离和速度方面具有较高的精度和稳定性，是现代雷达技术的重要发展方向之一。
III.基于MATLAB的FMCW雷达仿真代码本节将介绍基于MATLAB的FMCW雷达仿真代码的编写环境和工具，以及代码的基本思路和主要函数。
1.编写环境和工具：MATLAB R2016a及以上版本，信号处理工具箱。
合成孔径雷达 matlab
合成孔径雷达matlab摘要：I.合成孔径雷达简介- 合成孔径雷达的定义- 合成孔径雷达的原理II.合成孔径雷达在遥感中的应用- 什么是遥感- 合成孔径雷达在遥感中的作用- 遥感中的合成孔径雷达应用案例III.合成孔径雷达数据处理- 合成孔径雷达数据的获取- 合成孔径雷达数据的预处理- 合成孔径雷达数据的分析与可视化IV.利用Matlab 进行合成孔径雷达仿真- Matlab 在合成孔径雷达仿真中的作用- 利用Matlab 进行合成孔径雷达仿真的步骤- 仿真结果的分析与讨论正文：I.合成孔径雷达简介合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）是一种高分辨率微波成像雷达，通过利用雷达与目标的相对运动，将尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径，从而实现对目标的成像。
合成孔径雷达具有分辨率高、全天候工作、能有效识别伪装和穿透掩盖物等特点，广泛应用于航空测量、航空遥感、卫星海洋观测、航天侦察、图像匹配制导等领域。
II.合成孔径雷达在遥感中的应用遥感是一种通过传感器获取地球表面信息的技术，它可以在不直接接触的情况下，对地球表面进行观测和测量。
合成孔径雷达在遥感中具有重要作用，因为它可以在复杂气象条件下，对地球表面进行成像，获取地表信息。
在林业、农业、地质勘查、环境监测等领域，合成孔径雷达都取得了广泛的应用。
例如，在农业方面，合成孔径雷达可以用于监测作物生长状况、作物病虫害、土壤湿度等信息，为农业生产提供数据支持。
在地质勘查方面，合成孔径雷达可以用于探测地下岩层结构、矿产资源等信息，提高地质勘查的准确性。
III.合成孔径雷达数据处理合成孔径雷达数据的获取是一个复杂的过程，需要对雷达系统进行精确的参数设置，并在数据处理阶段进行一系列的预处理和分析工作。
预处理主要包括去除噪声、消除失真、滤波等，以提高数据的质量。
分析与可视化主要是将处理后的数据进行图像重建和显示，以便于对数据进行进一步的解读和分析。
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clear, hold off format compact J = sqrt(-1); close all% Get root file name for saving resultsfile=input('Enter root file name for data and listing files: ','s');
% form radar chirp pulseT = 10e-6; % pulse length, seconds W = 10e6; % chirp bandwidth, Hz fs = 12e6; % chirp sampling rate, Hz; oversample by a littlefprintf('\nPulse length = %g microseconds\n',T/1e-6) fprintf('Chirp bandwidth = %g Mhz\n',W/1e6) fprintf('Sampling rate = %g Msamples/sec\n',fs/1e6) s = git_chirp(T,W,fs/W); % 120-by-1 array plot((1e6/fs)*(0:length(s)-1),[real(s) imag(s)]) title('Real and Imaginary Parts of Chirp Pulse') xlabel('time (usec)') ylabel('amplitude') gridNp = 20; % 20 pulses jkl = 0:(Np-1); % pulse index array, 慢时间采样的序列，注意第一个PRI标记为0是为了慢时间起始时刻从零开始 PRF = 10.0e3; % PRF in Hz PRI = (1/PRF); % PRI in sec T_0 = PRI*jkl; % relative start times of pulses, in sec g = ones(1,Np); % gains of pulses T_out = [12 40]*1e-6; % start and end times of range window in sec， 这个就是接收窗的时间宽度Trec T_ref = 0; % system reference time in usec， T_ref = 0指T_0=0时，r_at_T_0 = ri ；当T_0 ~= 0时，r_at_T_0 = ri - vi*T_0(j)fc = 10e9; % RF frequency in Hz; 10 GHz is X-bandfprintf('\nWe are simulating %g pulses at an RF of %g GHz',Np,fc/1e9) fprintf('\nand a PRF of %g kHz, giving a PRI of %g usec.',PRF/1e3,PRI/1e-6) fprintf('\nThe range window limits are %g to %g usec.\n', ... T_out(1)/1e-6,T_out(2)/1e-6)% Compute unambiguous Doppler interval in m/sec % Compute unambiguous range interval in metersvua = 3e8*PRF/(2*fc); %第一盲速 rmin = 3e8*T_out(1)/2; rmax = 3e8*T_out(2)/2; rua = 3e8/2/PRF;fprintf('\nThe unambiguous velocity interval is %g m/s.',vua) fprintf('\nThe range window starts at %g km.',rmin/1e3) fprintf('\nThe range window ends at %g km.',rmax/1e3) fprintf('\nThe unambiguous range interval is %g km.\n\n',rua/1e3)% Define number of targets, then range, SNR, and % radial velocity of each. The SNR will be the actual SNR of the target in % the final data; it will not be altered by relative range.Ntargets = 4; del_R = (3e8/2)*( 1/fs )/1e3; % in km ranges = [2 3.8 4.4 4.4]*1e3; % in km SNR = [-3 5 10 7]; % dB vels = [-0.4 -0.2 0.2 0.4]*vua; % in m/sec% From SNR, we compute relative RCS using the idea that SNR is proportional % to RCS/R^4. Students will be asked to deduce relative RCS. rel_RCS = (10.^(SNR/10)).*(ranges.^4); rel_RCS = db(rel_RCS/max(rel_RCS),'power')
fprintf('\nThere are %g targets with the following parameters:',Ntargets) for i = 1:Ntargets fprintf('\n range=%5.2g km, SNR=%7.3g dB, rel_RCS=%7.3g dB, vel=%9.4g m/s', ... ranges(i)/1e3,SNR(i),rel_RCS(i),vels(i) ) end% Now form the range bin - pulse number data mapdisp(' ') disp(' ') disp('... forming signal component') y = radar(s,fs,T_0,g,T_out,T_ref,fc,ranges,SNR,vels); % y是337-by-20的矩阵% add thermal noise with unit powerdisp('... adding noise') %randn('seed',77348911); [My,Ny] = size(y); nzz = (1/sqrt(2))*(randn(My,Ny) + J*randn(My,Ny)); % 产生方差为1的复高斯白噪声 y = y + nzz;% create log-normal (ground) "clutter" with specified C/N and 具体原理不清楚，需要时套用此格式即可！ % log-normal standard deviation for amplitude, uniform phase % Clutter is uncorrelated in range, fully correlated in pulse #disp('... creating clutter') CN = 20; % clutter-to-noise ratio in first bin (dB) SDxdB = 3; % in dB (this is NOT the sigma of the complete clutter) ncc=10 .^((SDxdB*randn(My,Ny))/10); ncc = ncc.*exp( J*2*pi*rand(My,Ny) );% Force the power spectrum shape to be Gaussiandisp('... correlating and adding clutter') G = exp(-(0:4)'.^2/1.0); G = [G;zeros(Ny-2*length(G)+1,1);G(length(G):-1:2)];for i=1:My ncc(i,:)=ifft(G'.*fft(ncc(i,:))); end
% rescale clutter to have desired C/N ratio pcc = var(ncc(:)); ncc = sqrt((10^(CN/10))/pcc)*ncc; % 10*log10(var(ncc(:))/var(nzz(:))) % check actual C/N% Now weight the clutter power in range for assume R^2 (beam-limited) loss cweight = T_out(1)*((T_out(1) + (0:My-1)'*(1/fs)).^(-1)); cweight = cweight*ones(1,Np); ncc = ncc.*cweight; % var(ncc)可以看出20列clutter的方差均在30左右y = y + ncc;[My,Ny]=size(y); d=(3e8/2)*((0:My-1)*(1/fs) + T_out(1))/1e3; % T_out(1))/1e3是接收窗的起始时刻 plot(d,db(y,'voltage')) xlabel('distance (km)') ylabel('amplitude (dB)') grid% Save the data matrix in specified file. % Save the student version in the mystery file. % Also save all parameter value displays in corresponding filedata_file=[file,'.mat']; mystery_file=[file,'_mys.mat']; listing_file=[file,'.lis'];eval(['save ',data_file,' J T W fs s Np PRF PRI T_out fc vua', ... ' rmin rmax rua Ntargets ranges vels SNR rel_RCS y']);eval(['save -v6 ',mystery_file,' J T W fs s Np PRF T_out fc y']);fid=fopen(listing_file,'w');fprintf(fid,['\rDESCRIPTION OF DATA IN FILE ',file,'.mat AND ',file,'_mys.mat\r\r']); fprintf(fid,'\rPulse length = %g microseconds\r',T/1e-6); fprintf(fid,'Chirp bandwidth = %g Mhz\r',W/1e6); fprintf(fid,'Sampling rate = %g Msamples/sec\r',fs/1e6); fprintf(fid,'\rWe are simulating %g pulses at an RF of %g GHz',Np,fc/1e9); fprintf(fid,'\rand a PRF of %g kHz, giving a PRI of %g usec.',PRF/1e3,PRI/1e-6); fprintf(fid,'\rThe range window limits are %g to %g usec.\r', ... T_out(1)/1e-6,T_out(2)/1e-6); fprintf(fid,'\rThe unambiguous velocity interval is %g m/s.',vua); fprintf(fid,'\rThe range window starts at %g km.',rmin/1e3); fprintf(fid,'\rThe range window ends at %g km.',rmax/1e3); fprintf(fid,'\rThe unambiguous range interval is %g km.\r\r',rua/1e3); fprintf(fid,'\rThere are %g targets with the following parameters:', ... Ntargets); for i = 1:Ntargets fprintf(fid,'\r range=%5.2g km, SNR=%7.3g dB, rel_RCS=%7.3g dB, vel=%9.4g m/s', ... ranges(i)/1e3,SNR(i),rel_RCS(i),vels(i) ); endfclose(fid);fprintf(['\n\nData is in file ',data_file]) fprintf(['\nStudent data is in file ',mystery_file]) fprintf(['\nListing is in file ',listing_file,'\n\n']) _________________________________________________________________________用到的函数function y = radar( x, fs, T_0, g, T_out, T_ref, fc, r, snr, v ) % RADAR simulate radar returns from a single pulse or burst % of identical pulses % usage: % R = radar( X, Fs, T_0, G, T_out, T_ref, Fc, R, SNR, V ) % X: baseband single pulse waveform (complex vector) % Fs: sampling frequency of input pulse [in Hz] % T_0: start time(s) of input pulse(s) [sec]