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雷达回波信号产生 线性调频信号: 线性调频信号是指频率随时间而线性改变(增加或减少)的信号,是通过非线性相位调制或线性频率调制获得大时宽带宽积的典型例子。通常把线性调频信号称为Chirp信号,它是研究最早而且应用最广泛的一种脉冲压缩信号。线性调频信号的主要优点是所用的匹配滤波器对回波的多普勒频移不敏感,即使回波信号有较大的多普勒频移,仍能用同一个匹配滤波器完成脉冲压缩;主要缺点是存在距离和多普勒频移的耦合。此外,线性调频信号的匹配滤波器的输出旁瓣电平较高。 单个线性调频脉冲信号的时域表达式为: 其中A为脉冲幅度,f0为中心频率,μ为调频斜率。 Matlab实现: 参数设置 : 信号产生:u=cos(2*pi*(f0*t+K*t.^2/2)); 仿真结果: 多普勒频移 “多普勒效应”是由奥地利物理学家 Chrjstian?Doppler 首先发现并加以研究而得名的,其内容为:由于波源和接收者之间存在着相互运动而造成接收者接收到的频率与波源发出的频率之间发生变化。 多普勒频移(Doppler Shift)是多普勒效应在无线电领域的一种体现。其定义为:由于发射机和接收机间的相对运动,接收机接收到的信号频率将与发射机发出的信号频率之间产生一个差值,该差值就是Doppler Shift。 设发射机发出的信号频率为(f 发),接收机接收到的信号频率为(f 收),发射机与接收机之间的相对运动速度为 V,C 为电磁波在自由空间的传播速度:3×10(8次方)米/秒则有如下公式:f 收=(c±v)/λ=f 发±v/λ=f 发±f 移;(f 移)即为多普勒频移,(f 移)的大小取决于信号波长λ及相对运动速度 V。对某发射机,λ是恒定的,因此相对运动速度 V 决定了频移的幅度。 Matlab实现: 代码实现: 仿真结果: 可以从频谱结果中看出,整个信号在频谱上进行了平移。 回波时延: 广义相对论实验检验之一 。1964年I.I.夏皮罗提出一项新的广义相对论检验,利用雷达发射一束电磁波脉冲,经其他行星反射回地球被接收。当来回的路径远离太阳,太阳的影响可忽略不计;当来回路径经过太阳近旁,太阳引力场造成传播时间加长,此称为雷达回波延迟。这一观测也可以以人造天体作为雷达信号的反射靶进行实验。观测的结果和理论计算之间在1%的精度内符合。 Matlab实现: 仿真结果: 这是最终的信号结果,可以看出信号整体向右边平移。 高斯瑞利分布杂波 杂波可以说是雷达在所处环境中接收到的不感兴趣的回波。就像目标回波一样,杂波也是极为复杂的。为了有效地克服杂波对信号检测的影响,需要知道杂波的幅度特性以及频谱特性。除独立的建筑物、岩石等可以认为是固定目标外,大多数地物、海浪杂波都是极为复杂的,它可能既包含有固定的部分又包含有运动的部分,而每一部分反射回来的回波,其振幅和相位都是随机的。通常采用一些比较接近而又合理的数学模型来表示杂波幅度的概率分布特性,这就是雷达杂波模型。目前描述杂波模型主要有三种方式: (1)描述杂波散射单元机理的机理模型; (2)描述杂波后向散射系数的概率密度函数的分布模型; (3)描述由实验数据拟合与频率、极化、俯角、环境参数等物理量的依赖关系的关系模型。 对于瑞利分布的杂波,雷达可分辨范围内,当散射体的数目很多的时候,根据散射体反射信号振幅和相位的随机特性,它们合成的回波包络振幅是服从瑞利分布的。以x表示杂波回波的包络振幅,以σ2表示它的功率,则x的概率密度函数为: 相对应的概率密度函数分布曲线如图: 因此瑞利分布的杂波可用两列独立的高斯分布信号叠加,然后使其模值符合瑞丽分布即可; Matlab实现: 仿真结果: 根据某次信号产生的结果计算得到: 高斯白噪声: 高斯白噪声:如果一个噪声,它的瞬时值服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。 Matlab实现: 信噪比设置为40db; 仿真结果:
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