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【MATLAB】雷达信号处理程序源码 雷达系统仿真代码 matlab SAR包含以下所有源码,内容如下1、 MATGPR R3探地雷达数据处理 MATLAB 程序2、 python 雷达图像识别3、 SAR 雷达回波仿真 matlab4、 SAR 雷达影像处理源码5、 STFT 处理 IPIX 雷达信号源码6、调频连续波雷达信号仿真7、毫米波雷达模型在环仿真实例8、几种典型干扰对脉压雷达影响的仿真9、雷达 CFAR 恒虛警检测仿真10、雷达 MATLAB 仿真8种体制雷达信号的 matlab 仿真11、雷达 MATLAB 仿真12、雷达模糊函数 matlab 代码13、雷达目标检测与恒虛警处理第二版何友仿真程序14、雷达图像处理软件干涉图像的生成15、雷达系统的 matlab 仿真16、雷达系统仿真程序集合17、雷达系统仿真代码18、雷达系统分析与设计 MATLAB 第三版源代码19、雷达系统设计 MATLAB 仿真源代码20、雷达系统设计 matlab 仿真21、雷达系统中杂波信号的建模与仿真22、雷达信号 matlab 仿真23、雷达信号处理 Matlab 程序24、雷达信号分选仿真数据生成代码 matlab 源码25、雷达信号分选源码( matlab )26、雷达信号去斜处理27、雷达压制干扰 matlab 程序28、雷达中的微多普勒效应源码29、脉冲多普勒雷达的 matlab 仿真30、完整的雷达系统仿真程序31、线性调频 LFM 脉冲压缩雷达仿真32、线性调频连续波雷达仿真 matlab )汽车雷达测距测速雷达仿真以上所有源码下载地址雷达系统分析大作最大不模糊距离距离分辨率天线有效面积半功率波束宽度模糊函数的一般表示式为对于线性调频信号则有程序代码见附录1的T_3.m, 仿真结果如下: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.由雷达方程作图输出结果如下程序代码见附录1的T_5.m在R70km时,计算得单个脉冲的SNR12.7497 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 故因此要达到要求就需要10个以上的相参脉冲进行积累。可求得可积累脉冲数为其中,为天线的搜索速度等于30°/s.是重复频率为1200hz.故满足要求.6. 设t时刻弹舰径向与目标航向的夹角为a(t),目标偏离弹轴方向的夹角为β(t),在,利用以上的关系式即可计算出第i个重复周期弹目间的距离和回波信号的多普勒频率.仿真程序代码见附录1的T_6.m.实验结果如下:由仿真结果可知, 的变化不大,这表明相对速度的变化不大同时可求得.7. (1)相干积累:由于相对速度的变化不大所以在仿真时取定值。仿真程序代码见附录1的T_7_1.m.实验结果如下:相干积累前后的信噪比情况如下图所示由仿真结果知积累前匹配滤波器输出的信噪比为约12dB。已知M个脉冲相参积累可以将信噪比提高M倍所以64个脉冲相参积累后的信噪比将提高64倍18db。相干积累后输出的信噪比约30db与预期效果相符。(2)非相干积累双极点滤波器的时域框图如下仿真程序代码见附录1的T_7_2.m.实验结果如下:非相干积累前后的信噪比情况如下图所示由仿真结果知积累前匹配滤波器的信噪比为约12dB。非相干积累后输出的信噪比约20db。将非相干的结果与相干积累的效果进行比较可知相干积累的效果明显优于非相干积累。附录 1 程序代码 %%%%%%%% T_3.m %%%% clear all clc clf taup1; %脉冲宽度 100us b10; %带宽 up_down-1; %up_down-1正斜率 up_down1负斜率 xlfm_ambg(taup,b,up_down); %计算模糊函数 taux-1.1*taup:.01:1.1*taup; fdy-b:.01:b; figure(1) mesh(100*taux,fdy./10,x) %画模糊函数 xlabel(Delay - \mus) ylabel(Doppler - MHz) zlabel(| \chi ( \tau,fd) |) title(模糊函数) figure(2) contour(100.*taux,fdy./10,x) %画等高线 xlabel(Delay - \mus) ylabel(Doppler - MHz) title(模糊函数等高线) grid on N_fd_0(length(fdy)1)/2; % fd0 的位置 x_taux(N_fd_0,:); % 时间模糊函数 figure(3) plot(100*taux,x_tau) axis([-110 110 0 1]) xlabel(Delay - \mus) ylabel(| \chi ( \tau,0) |) title( 时间模糊函数) grid on N_tau_0(length(taux)1)/2; % tau0 的位置 x_fdx(:,N_tau_0); % 速度模糊函数 figure(4) plot(fdy./10,x_fd) xlabel(Doppler - MHz) ylabel(| \chi ( 0,fd) |) title( 速度模糊函数) grid on x_db20*log10(xeps); [I,J]find(abs(x_db6)0.09); %取6db点的位置 I(I-b/.01)/(1/.01); %Doppler维 坐标变换 J(J-1.1*taup/.01)/(1/.01); %时间维 坐标变换 figure(5) %6db 的等高线 plot(J*100,I/10,.) axis([-110 110 -1 1]) xlabel(Delay - \mus) ylabel(Doppler - MHz) title(模糊函数 6db 的等高线) grid on %- - - - 模糊函数 - - - function xlfm_ambg(taup,b,up_down) % taup 脉冲宽度; % b 带宽; %up_down-1正斜率 up_down1负斜率 eps0.0000001; i0; muup_down*b/2./taup; for tau-1.1*taup:.01:1.1*taup ii1; j0; for fd-b:.01:b jj1; val11-abs(tau)/taup; val2pi*taup*(1-abs(tau)/taup); val3(fdmu*tau); valval2*val3eps; x(j,i)abs(val1*sin(val)/val); end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%T_4.m %%%%%%% 利用频域处理方法进行脉冲压缩 %%%%%%% clear all clc clf eps 1e-10; Te100e-6; %脉冲带宽 Bm1e6; %调频 muBm/Te; %调频斜率 Ts1/(2*Bm); %采样周期 Nsfix(Te/Ts); %采样点数 Nf1024; % fft点数 t0:Ts:Te-Ts; yexp(j*pi*mu*t.^2); %脉冲压缩前的线形调频信号 yfft fft(y,Nf) ; hzeros(1,Ns); for i1:Ns h(i)conj(y(Ns-i1)); end hfft fft(h,Nf); % 匹配滤波器的频域响应 ycomp abs(ifft(yfft .*hfft)); %脉冲压缩 maxval max (ycomp); ycomp eps ycomp ./ maxval; % 利用最大值归一化 ycomp_db20*log10(ycomp); %取对数 %%%%%%%%%%%%%% 加窗处理 %%%%%%% win hamming(Ns); h_wh.*win; % 加窗 hfft_wfft(h_w,Nf); % 加窗的匹配滤波器的频域响应 ycomp_w abs(ifft(yfft .*hfft_w)); %脉冲压缩 maxval1 max(ycomp_w); valycomp_w ; ycomp_w eps ycomp_w ./ maxval; % 利用ycomp的最大值归一化 ycomp_w1 eps val./ maxval1; % 利用ycomp_w的最大值归一化 ycomp_w_db20*log10(ycomp_w); %取对数 ycomp_w1_db20*log10(ycomp_w1); %取对数 %%%%%%%%%%%%%%%% tt 0:Ts:2*Te-Ts; figure(1) plot (tt,ycomp_db(1:2*Ns),g) axis([.2*Te 1.8*Te -60 0] ) xlabel (t - seconds ); ylabel( db) title(没有加窗的脉冲压缩输出) grid on figure(2) plot (tt,ycomp_w1_db(1:2*Ns),r) axis([.2*Te 1.8*Te -60 0] ) xlabel (t - seconds ); ylabel( db) title(加窗的脉冲压缩输出) grid on figure(3) plot (tt,ycomp_db(1:2*Ns),g,tt,ycomp_w_db(1:2*Ns),r) axis([.7*Te 1.3*Te -60 0] ) xlabel (t - seconds ); ylabel( db) legend(未加窗,加窗); title(脉冲压缩输出对比) grid on %%%%%%%%%% T_5.m %%%%%%%%%SNR与距离的关系 %%%%%% clear all clc eps1e-10; c 3.0e8; % speed of light lambda 0.03; % 波长 pt20; %峰值功率 lambda0.03; %波长 tao100e-6; %发射脉冲宽度 G_db30; %天线增益 in db sigma1000; %RCS k1.38e-23; % Boltzmans constant To290; %标准室温 F_db2; % 噪声系数 in db L_db5; % 系统损失 in db R70e3:-100:0; %距离 val10*log10((pt*tao*lambda^2*sigma)/((4*pi)^3*k*To)) 2*G_db-F_db-L_db; SNRval-40*log10(R); figure(1) plot(R./1e3,SNR) title(SNR与距离的关系) xlabel(距离 - km) ylabel(SNR - db) grid on SNR1val-40*log10(70e3)%计算R70km时的SNR %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% T_6.m clear all clc lembda0.03; %波长 fr1200; %重复频率 tra180/pi; % 度到弧度的转化量 alpha31/tra; % t0时弹舰径向与目标航向的夹角 alpha_p30/tra;% 导弹运动方向与目标航向的夹角 Ro70e3; % t0时的弹舰距离 Vs10; % 舰船速度 Va680; % 导弹速度 OMRo*sin(alpha); % t0时 弹舰垂直距离 MPRo*cos(alpha); % t0时 弹舰垂直距离 %%%%%%%%%%%%%% t0:1/fr:10; OM_tOM-0.5*Va.*t; % t时刻 弹舰垂直距离 MP_tMP-Vs.*t-sqrt(3)*Va.*t/2;% t时刻 弹舰垂直距离 alpha_tatan(OM_t./MP_t); %t时刻弹舰径向与目标航向的夹角 R_tOM_t./sin(alpha_t); %t时刻弹舰距离 % t时刻弹舰径向速度 vd_t(sqrt(3)/2*VaVs).*cos(alpha_t)0.5*Va.*sin(alpha_t); fd_t2*vd_t/lembda; %t时刻多普勒频移 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% figure(1) plot(t,R_t) title (t时刻弹舰距离) xlabel(时间 - s) ylabel(弹舰距离 - m) figure(2) plot(t,fd_t) title(t时刻多普勒频移) xlabel(时间 - s) ylabel(多普勒频移 - hz) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T_7_1.m % 相干积累 clear all clc clf c3e8; % speed of light Te100e-6; % 发射脉冲宽度 Be1e6; %带宽 muBe/Te; %调频斜率 Ts1/(2*Be); %采样频率 Ro70e3; % 起始距离 foc/0.03; % 中心频率 Vr688; %径向速度 t0:Ts:Te-Ts; Wexp(j*pi*mu*t.^2); Wffft(W,1024); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% nnnfix((Ro-30e3)/75);%采样的起始位置,从30km开始采样 R0:75:15e3-75; %在30km和45km之间采样采样间隔75m for i1:200 for k1 :64 Ri(k,i)R(i)-Vr*Ts*(k-1); end end taoi2*Ri/c; echo10^0.225*0.707*(randn(64,1024)j*randn(64,1024)); jsqrt(-1); for i1:64 %回波信号 echo(i,nnn:nnn199)echo(i,nnn:nnn199)... exp(-j*2*pi*fo*taoi(i,:)j*pi*mu*taoi(i,:).^2); end for i1:64 %脉冲压缩 sp2(i,:)ifft(fft(echo(i,:),1024).*conj(Wf),1024); end for k1:1024 % 相干积累 sct(:,k)abs(fftshift(fft(sp2(:,k),256))); end sctsct./max(max(sct));%归一化 spsp2./max(max(sp2));%归一化 %积累前后信噪比输出 figure(1) plot(20*log10(abs(sp))) ylabel(-db) title(相干积累前) axis([1 1024 -30 0]) figure(2) plot(20*log10(sct)) ylabel( - db) title(相干积累输出) axis([1 1024 -30 0]) %%%%%%%%%积累结果输出 r((1:1024)*7530e3)./1e3; dp(-128:127)*(Be/128)/1e3; figure(1) mesh(r,dp,sct) xlabel(距离 km) ylabel(Doppler - kHz) title(相干积累输出结果) figure(2) contour(r,dp,sct) axis([30 100 -200 200]) xlabel(距离 km) ylabel(Doppler - kHz) title(R-fd 等高线) grid on dp(-32:31)*(Be/32)/1e3; figure(3) mesh(r,dp,abs(echo)/max(max(abs(echo)))) xlabel(距离 km) ylabel(Doppler - kHz) title(相干积累前的结果)% T_7_2.m % 非相干积累 clc clear all c3e8; % speed of light Te100e-6; % 发射脉冲宽度 Be1e6; %带宽 muBe/Te; %调频斜率 Ts1/(2*Be); %采样频率 Ro70e3; % 起始距离 foc/0.03; % 中心频率 Vr688; %径向速度 fr1200; %重复频率 t0:Ts:Te-Ts; Wexp(j*pi*mu*t.^2); Wffft(W,1024); %%%------- 双极点滤波器 -----%%%%%% sheta_3_db6.4; %半功率波束宽度 v30; % 天线的搜索速度 Nsheta_3_db*fr/v; wd_tao2.2/N; xi0.63; k12*exp(-xi*wd_tao/sqrt(1-xi^2))*cos(wd_tao); k2exp(-2*xi*wd_tao/sqrt(1-xi^2)); NN64; w-pi:pi/NN:pi-pi/NN; jsqrt(-1); Hexp(-j.*w)./(1-k1*exp(-j*w)k2*exp(-2*j.*w)); hifft(H,64); %%- - - - 信号处理 - - - % nnnfix((Ro-30e3)/75);%采样的起始位置,从30km开始采样 R0:75:15e3-75; %在30km和45km之间采样采样间隔75m for i1:200 for k1 :64 Ri(k,i)R(i)Vr*Ts*(k-1); end end taoi2*Ri/c; echo10^0.275*0.707*randn(64,1024)j*randn(64,1024); jsqrt(-1); for i1:64 %回波信号加随机相位模拟非相干信号 echo(i,nnn:nnn199)echo(i,nnn:nnn199)... exp(-j*2*pi*fo*taoi(i,:)j*pi*mu*taoi(i,:).^2 ... j*2*pi*rand*ones(1,200)); end for i1:64 %脉冲压缩 sp2(i,:)ifft(fft(echo(i,:),1024).*conj(Wf),1024); end for i1:1024 %用双极点滤波器进行非相干积累 isct(:,i)conv((sp2(:,i)),h); end for k1:1024 sct(:,k)abs(fftshift(fft(isct(:,k),256))); end sctsct./max(max(sct)); %归一化 sp2sp2./max(max(abs(sp2))); %归一化 %积累前后信噪比输出 figure(1) plot(20*log10(abs(sp2))) ylabel(-db) title(非相干积累前) axis([1 1024 -30 0]) figure(2) plot(20*log10(sct)) ylabel( - db) title(非相干积累输出) axis([1 1024 -30 0]) %%%%%%%%%积累结果输出 r((1:1024)*7530e3)./1e3; dp(-128:127)*(Be/128)./1e3; figure(3) mesh(r,dp,sct) xlabel(距离 km) ylabel(Doppler - kHz) title(非相干积累输出结果) figure(4) contour(r,dp,sct) axis([30 100 -200 200]) xlabel(距离 km) ylabel(Doppler - kHz) title(R-fd 等高线) grid on dp(-32:31)*(Be/32)/1e3; figure(5) mesh(r,dp,abs(echo)/max(max(abs(echo)))) xlabel(距离 km) ylabel(Doppler - kHz) title(非相干积累前的结果) %%%%%————————%%%%%% 【MATLAB】雷达信号处理程序源码 雷达系统仿真代码 matlab SAR
【MATLAB】雷达信号处理程序源码 雷达系统仿真代码 matlab SAR包含以下所有源码,内容如下1、 MATGPR R3探地雷达数据处理 MATLAB 程序2、 python 雷达图像识别3、 SAR 雷达回波仿真 matlab4、 SAR 雷达影像处理源码5、 STFT 处理 IPIX 雷达信号源码6、调频连续波雷达信号仿真7、毫米波雷达模型在环仿真实例8、几种典型干扰对脉压雷达影响的仿真9、雷达 CFAR 恒虛警检测仿真10、雷达 MATLAB 仿真8种体制雷达信号的 matlab 仿真11、雷达 MATLAB 仿真12、雷达模糊函数 matlab 代码13、雷达目标检测与恒虛警处理第二版何友仿真程序14、雷达图像处理软件干涉图像的生成15、雷达系统的 matlab 仿真16、雷达系统仿真程序集合17、雷达系统仿真代码18、雷达系统分析与设计 MATLAB 第三版源代码19、雷达系统设计 MATLAB 仿真源代码20、雷达系统设计 matlab 仿真21、雷达系统中杂波信号的建模与仿真22、雷达信号 matlab 仿真23、雷达信号处理 Matlab 程序24、雷达信号分选仿真数据生成代码 matlab 源码25、雷达信号分选源码( matlab )26、雷达信号去斜处理27、雷达压制干扰 matlab 程序28、雷达中的微多普勒效应源码29、脉冲多普勒雷达的 matlab 仿真30、完整的雷达系统仿真程序31、线性调频 LFM 脉冲压缩雷达仿真32、线性调频连续波雷达仿真 matlab )汽车雷达测距测速雷达仿真以上所有源码下载地址雷达系统分析大作最大不模糊距离距离分辨率天线有效面积半功率波束宽度模糊函数的一般表示式为对于线性调频信号则有程序代码见附录1的T_3.m, 仿真结果如下: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.由雷达方程作图输出结果如下程序代码见附录1的T_5.m在R70km时,计算得单个脉冲的SNR12.7497 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 故因此要达到要求就需要10个以上的相参脉冲进行积累。可求得可积累脉冲数为其中,为天线的搜索速度等于30°/s.是重复频率为1200hz.故满足要求.6. 设t时刻弹舰径向与目标航向的夹角为a(t),目标偏离弹轴方向的夹角为β(t),在,利用以上的关系式即可计算出第i个重复周期弹目间的距离和回波信号的多普勒频率.仿真程序代码见附录1的T_6.m.实验结果如下:由仿真结果可知, 的变化不大,这表明相对速度的变化不大同时可求得.7. (1)相干积累:由于相对速度的变化不大所以在仿真时取定值。仿真程序代码见附录1的T_7_1.m.实验结果如下:相干积累前后的信噪比情况如下图所示由仿真结果知积累前匹配滤波器输出的信噪比为约12dB。已知M个脉冲相参积累可以将信噪比提高M倍所以64个脉冲相参积累后的信噪比将提高64倍18db。相干积累后输出的信噪比约30db与预期效果相符。(2)非相干积累双极点滤波器的时域框图如下仿真程序代码见附录1的T_7_2.m.实验结果如下:非相干积累前后的信噪比情况如下图所示由仿真结果知积累前匹配滤波器的信噪比为约12dB。非相干积累后输出的信噪比约20db。将非相干的结果与相干积累的效果进行比较可知相干积累的效果明显优于非相干积累。附录 1 程序代码 %%%%%%%% T_3.m %%%% clear all clc clf taup1; %脉冲宽度 100us b10; %带宽 up_down-1; %up_down-1正斜率 up_down1负斜率 xlfm_ambg(taup,b,up_down); %计算模糊函数 taux-1.1*taup:.01:1.1*taup; fdy-b:.01:b; figure(1) mesh(100*taux,fdy./10,x) %画模糊函数 xlabel(Delay - \mus) ylabel(Doppler - MHz) zlabel(| \chi ( \tau,fd) |) title(模糊函数) figure(2) contour(100.*taux,fdy./10,x) %画等高线 xlabel(Delay - \mus) ylabel(Doppler - MHz) title(模糊函数等高线) grid on N_fd_0(length(fdy)1)/2; % fd0 的位置 x_taux(N_fd_0,:); % 时间模糊函数 figure(3) plot(100*taux,x_tau) axis([-110 110 0 1]) xlabel(Delay - \mus) ylabel(| \chi ( \tau,0) |) title( 时间模糊函数) grid on N_tau_0(length(taux)1)/2; % tau0 的位置 x_fdx(:,N_tau_0); % 速度模糊函数 figure(4) plot(fdy./10,x_fd) xlabel(Doppler - MHz) ylabel(| \chi ( 0,fd) |) title( 速度模糊函数) grid on x_db20*log10(xeps); [I,J]find(abs(x_db6)0.09); %取6db点的位置 I(I-b/.01)/(1/.01); %Doppler维 坐标变换 J(J-1.1*taup/.01)/(1/.01); %时间维 坐标变换 figure(5) %6db 的等高线 plot(J*100,I/10,.) axis([-110 110 -1 1]) xlabel(Delay - \mus) ylabel(Doppler - MHz) title(模糊函数 6db 的等高线) grid on %- - - - 模糊函数 - - - function xlfm_ambg(taup,b,up_down) % taup 脉冲宽度; % b 带宽; %up_down-1正斜率 up_down1负斜率 eps0.0000001; i0; muup_down*b/2./taup; for tau-1.1*taup:.01:1.1*taup ii1; j0; for fd-b:.01:b jj1; val11-abs(tau)/taup; val2pi*taup*(1-abs(tau)/taup); val3(fdmu*tau); valval2*val3eps; x(j,i)abs(val1*sin(val)/val); end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%T_4.m %%%%%%% 利用频域处理方法进行脉冲压缩 %%%%%%% clear all clc clf eps 1e-10; Te100e-6; %脉冲带宽 Bm1e6; %调频 muBm/Te; %调频斜率 Ts1/(2*Bm); %采样周期 Nsfix(Te/Ts); %采样点数 Nf1024; % fft点数 t0:Ts:Te-Ts; yexp(j*pi*mu*t.^2); %脉冲压缩前的线形调频信号 yfft fft(y,Nf) ; hzeros(1,Ns); for i1:Ns h(i)conj(y(Ns-i1)); end hfft fft(h,Nf); % 匹配滤波器的频域响应 ycomp abs(ifft(yfft .*hfft)); %脉冲压缩 maxval max (ycomp); ycomp eps ycomp ./ maxval; % 利用最大值归一化 ycomp_db20*log10(ycomp); %取对数 %%%%%%%%%%%%%% 加窗处理 %%%%%%% win hamming(Ns); h_wh.*win; % 加窗 hfft_wfft(h_w,Nf); % 加窗的匹配滤波器的频域响应 ycomp_w abs(ifft(yfft .*hfft_w)); %脉冲压缩 maxval1 max(ycomp_w); valycomp_w ; ycomp_w eps ycomp_w ./ maxval; % 利用ycomp的最大值归一化 ycomp_w1 eps val./ maxval1; % 利用ycomp_w的最大值归一化 ycomp_w_db20*log10(ycomp_w); %取对数 ycomp_w1_db20*log10(ycomp_w1); %取对数 %%%%%%%%%%%%%%%% tt 0:Ts:2*Te-Ts; figure(1) plot (tt,ycomp_db(1:2*Ns),g) axis([.2*Te 1.8*Te -60 0] ) xlabel (t - seconds ); ylabel( db) title(没有加窗的脉冲压缩输出) grid on figure(2) plot (tt,ycomp_w1_db(1:2*Ns),r) axis([.2*Te 1.8*Te -60 0] ) xlabel (t - seconds ); ylabel( db) title(加窗的脉冲压缩输出) grid on figure(3) plot (tt,ycomp_db(1:2*Ns),g,tt,ycomp_w_db(1:2*Ns),r) axis([.7*Te 1.3*Te -60 0] ) xlabel (t - seconds ); ylabel( db) legend(未加窗,加窗); title(脉冲压缩输出对比) grid on %%%%%%%%%% T_5.m %%%%%%%%%SNR与距离的关系 %%%%%% clear all clc eps1e-10; c 3.0e8; % speed of light lambda 0.03; % 波长 pt20; %峰值功率 lambda0.03; %波长 tao100e-6; %发射脉冲宽度 G_db30; %天线增益 in db sigma1000; %RCS k1.38e-23; % Boltzmans constant To290; %标准室温 F_db2; % 噪声系数 in db L_db5; % 系统损失 in db R70e3:-100:0; %距离 val10*log10((pt*tao*lambda^2*sigma)/((4*pi)^3*k*To)) 2*G_db-F_db-L_db; SNRval-40*log10(R); figure(1) plot(R./1e3,SNR) title(SNR与距离的关系) xlabel(距离 - km) ylabel(SNR - db) grid on SNR1val-40*log10(70e3)%计算R70km时的SNR %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% T_6.m clear all clc lembda0.03; %波长 fr1200; %重复频率 tra180/pi; % 度到弧度的转化量 alpha31/tra; % t0时弹舰径向与目标航向的夹角 alpha_p30/tra;% 导弹运动方向与目标航向的夹角 Ro70e3; % t0时的弹舰距离 Vs10; % 舰船速度 Va680; % 导弹速度 OMRo*sin(alpha); % t0时 弹舰垂直距离 MPRo*cos(alpha); % t0时 弹舰垂直距离 %%%%%%%%%%%%%% t0:1/fr:10; OM_tOM-0.5*Va.*t; % t时刻 弹舰垂直距离 MP_tMP-Vs.*t-sqrt(3)*Va.*t/2;% t时刻 弹舰垂直距离 alpha_tatan(OM_t./MP_t); %t时刻弹舰径向与目标航向的夹角 R_tOM_t./sin(alpha_t); %t时刻弹舰距离 % t时刻弹舰径向速度 vd_t(sqrt(3)/2*VaVs).*cos(alpha_t)0.5*Va.*sin(alpha_t); fd_t2*vd_t/lembda; %t时刻多普勒频移 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% figure(1) plot(t,R_t) title (t时刻弹舰距离) xlabel(时间 - s) ylabel(弹舰距离 - m) figure(2) plot(t,fd_t) title(t时刻多普勒频移) xlabel(时间 - s) ylabel(多普勒频移 - hz) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T_7_1.m % 相干积累 clear all clc clf c3e8; % speed of light Te100e-6; % 发射脉冲宽度 Be1e6; %带宽 muBe/Te; %调频斜率 Ts1/(2*Be); %采样频率 Ro70e3; % 起始距离 foc/0.03; % 中心频率 Vr688; %径向速度 t0:Ts:Te-Ts; Wexp(j*pi*mu*t.^2); Wffft(W,1024); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% nnnfix((Ro-30e3)/75);%采样的起始位置,从30km开始采样 R0:75:15e3-75; %在30km和45km之间采样采样间隔75m for i1:200 for k1 :64 Ri(k,i)R(i)-Vr*Ts*(k-1); end end taoi2*Ri/c; echo10^0.225*0.707*(randn(64,1024)j*randn(64,1024)); jsqrt(-1); for i1:64 %回波信号 echo(i,nnn:nnn199)echo(i,nnn:nnn199)... exp(-j*2*pi*fo*taoi(i,:)j*pi*mu*taoi(i,:).^2); end for i1:64 %脉冲压缩 sp2(i,:)ifft(fft(echo(i,:),1024).*conj(Wf),1024); end for k1:1024 % 相干积累 sct(:,k)abs(fftshift(fft(sp2(:,k),256))); end sctsct./max(max(sct));%归一化 spsp2./max(max(sp2));%归一化 %积累前后信噪比输出 figure(1) plot(20*log10(abs(sp))) ylabel(-db) title(相干积累前) axis([1 1024 -30 0]) figure(2) plot(20*log10(sct)) ylabel( - db) title(相干积累输出) axis([1 1024 -30 0]) %%%%%%%%%积累结果输出 r((1:1024)*7530e3)./1e3; dp(-128:127)*(Be/128)/1e3; figure(1) mesh(r,dp,sct) xlabel(距离 km) ylabel(Doppler - kHz) title(相干积累输出结果) figure(2) contour(r,dp,sct) axis([30 100 -200 200]) xlabel(距离 km) ylabel(Doppler - kHz) title(R-fd 等高线) grid on dp(-32:31)*(Be/32)/1e3; figure(3) mesh(r,dp,abs(echo)/max(max(abs(echo)))) xlabel(距离 km) ylabel(Doppler - kHz) title(相干积累前的结果)% T_7_2.m % 非相干积累 clc clear all c3e8; % speed of light Te100e-6; % 发射脉冲宽度 Be1e6; %带宽 muBe/Te; %调频斜率 Ts1/(2*Be); %采样频率 Ro70e3; % 起始距离 foc/0.03; % 中心频率 Vr688; %径向速度 fr1200; %重复频率 t0:Ts:Te-Ts; Wexp(j*pi*mu*t.^2); Wffft(W,1024); %%%------- 双极点滤波器 -----%%%%%% sheta_3_db6.4; %半功率波束宽度 v30; % 天线的搜索速度 Nsheta_3_db*fr/v; wd_tao2.2/N; xi0.63; k12*exp(-xi*wd_tao/sqrt(1-xi^2))*cos(wd_tao); k2exp(-2*xi*wd_tao/sqrt(1-xi^2)); NN64; w-pi:pi/NN:pi-pi/NN; jsqrt(-1); Hexp(-j.*w)./(1-k1*exp(-j*w)k2*exp(-2*j.*w)); hifft(H,64); %%- - - - 信号处理 - - - % nnnfix((Ro-30e3)/75);%采样的起始位置,从30km开始采样 R0:75:15e3-75; %在30km和45km之间采样采样间隔75m for i1:200 for k1 :64 Ri(k,i)R(i)Vr*Ts*(k-1); end end taoi2*Ri/c; echo10^0.275*0.707*randn(64,1024)j*randn(64,1024); jsqrt(-1); for i1:64 %回波信号加随机相位模拟非相干信号 echo(i,nnn:nnn199)echo(i,nnn:nnn199)... exp(-j*2*pi*fo*taoi(i,:)j*pi*mu*taoi(i,:).^2 ... j*2*pi*rand*ones(1,200)); end for i1:64 %脉冲压缩 sp2(i,:)ifft(fft(echo(i,:),1024).*conj(Wf),1024); end for i1:1024 %用双极点滤波器进行非相干积累 isct(:,i)conv((sp2(:,i)),h); end for k1:1024 sct(:,k)abs(fftshift(fft(isct(:,k),256))); end sctsct./max(max(sct)); %归一化 sp2sp2./max(max(abs(sp2))); %归一化 %积累前后信噪比输出 figure(1) plot(20*log10(abs(sp2))) ylabel(-db) title(非相干积累前) axis([1 1024 -30 0]) figure(2) plot(20*log10(sct)) ylabel( - db) title(非相干积累输出) axis([1 1024 -30 0]) %%%%%%%%%积累结果输出 r((1:1024)*7530e3)./1e3; dp(-128:127)*(Be/128)./1e3; figure(3) mesh(r,dp,sct) xlabel(距离 km) ylabel(Doppler - kHz) title(非相干积累输出结果) figure(4) contour(r,dp,sct) axis([30 100 -200 200]) xlabel(距离 km) ylabel(Doppler - kHz) title(R-fd 等高线) grid on dp(-32:31)*(Be/32)/1e3; figure(5) mesh(r,dp,abs(echo)/max(max(abs(echo)))) xlabel(距离 km) ylabel(Doppler - kHz) title(非相干积累前的结果) %%%%%————————%%%%%%