雷达波形及MATLAB仿真

简介: 雷达波形及MATLAB仿真

前言

本文对雷达波形的内容以思维导图的形式呈现,有关仿真部分进行了讲解实现。


一、雷达波形

思维导图如下图所示,如有需求请到文章末尾端自取。

二、Matlab 仿真

1、SFW 的距离分辨率和距离模糊

距离分辨率 Δ R = c 2 n Δ f \Delta R=\large \frac{c}{2n\Delta f}ΔR=2nΔfc

不模糊距离窗为 R u = c 2 Δ f R_u=\large \frac{c}{2\Delta f}Ru=fc

①、MATLAB 源码

hrr_profile.m

function [hl] = hrr_profile (nscat, scat_range, scat_rcs, n, deltaf, prf, v, rnote,winid)
% Range or Time domain Profile
% Range_Profile returns the Range or Time domain plot of a simulated 
% HRR SFWF returning from a predetermined number of targets with a predetermined
% RCS for each target.
c=3.0e8;  % speed of light (m/s)
num_pulses   = n;
SNR_dB = 40;
nfft = 256;
%carrier_freq = 9.5e9; %Hz (10GHz)
freq_step    = deltaf; %Hz (10MHz)
V = v;  % radial velocity (m/s)  -- (+)=towards radar (-)=away
PRI = 1. / prf; % (s)
if (nfft > 2*num_pulses)
    num_pulses = nfft/2;
else
end
Inphase = zeros((2*num_pulses),1);
Quadrature = zeros((2*num_pulses),1);
Inphase_tgt    = zeros(num_pulses,1);
Quadrature_tgt = zeros(num_pulses,1);
IQ_freq_domain = zeros((2*num_pulses),1);
Weighted_I_freq_domain = zeros((num_pulses),1);
Weighted_Q_freq_domain = zeros((num_pulses),1);
Weighted_IQ_time_domain = zeros((2*num_pulses),1);
Weighted_IQ_freq_domain = zeros((2*num_pulses),1);
abs_Weighted_IQ_time_domain = zeros((2*num_pulses),1);
dB_abs_Weighted_IQ_time_domain = zeros((2*num_pulses),1);
taur = 2. * rnote / c;
for jscat = 1:nscat
   ii = 0;
   for i = 1:num_pulses
      ii = ii+1;
      rec_freq = ((i-1)*freq_step);
      Inphase_tgt(ii) = Inphase_tgt(ii) + sqrt(scat_rcs(jscat)) * cos(-2*pi*rec_freq*...
         (2.*scat_range(jscat)/c - 2*(V/c)*((i-1)*PRI + taur/2 + 2*scat_range(jscat)/c)));
      Quadrature_tgt(ii) = Quadrature_tgt(ii) + sqrt(scat_rcs(jscat))*sin(-2*pi*rec_freq*...
         (2*scat_range(jscat)/c - 2*(V/c)*((i-1)*PRI + taur/2 + 2*scat_range(jscat)/c)));
   end
end
if(winid >= 0)
    window(1:num_pulses) = hamming(num_pulses);
else
    window(1:num_pulses) = 1;
end
Inphase = Inphase_tgt;
Quadrature = Quadrature_tgt;
Weighted_I_freq_domain(1:num_pulses) = Inphase(1:num_pulses).* window';
Weighted_Q_freq_domain(1:num_pulses) = Quadrature(1:num_pulses).* window';
Weighted_IQ_freq_domain(1:num_pulses)= Weighted_I_freq_domain + ...
   Weighted_Q_freq_domain*j;
Weighted_IQ_freq_domain(num_pulses:2*num_pulses)=0.+0.i;
Weighted_IQ_time_domain = (ifft(Weighted_IQ_freq_domain));
abs_Weighted_IQ_time_domain = (abs(Weighted_IQ_time_domain));
dB_abs_Weighted_IQ_time_domain = 20.0*log10(abs_Weighted_IQ_time_domain)+SNR_dB;
% calculate the unambiguous range window size
Ru = c /2/deltaf;
hl = dB_abs_Weighted_IQ_time_domain;
numb = 2*num_pulses;
delx_meter = Ru / numb;
xmeter = 0:delx_meter:Ru-delx_meter;
plot(xmeter, dB_abs_Weighted_IQ_time_domain,'k')
xlabel ('relative distance - meters')
ylabel ('Range profile - dB')
grid

例如,假设距离像起始点为 R 0 = 912 m R_0=912mR0=912m 处,RCS 为 σ = 10 m 2 \sigma=10m^2σ=10m2v = 15 m / s v=15m/sv=15m/s 的运动目标的合成距离像

fig3_17.m

clear all
close all
nscat = 1;
scat_range = 912;
scat_rcs = 10;
n =64;
deltaf = 10e6;
prf = 10e3;
v = 15;
rnote = 900,
winid = 1;
count = 0;
for time = 0:.05:3
    count = count +1;
    hl = hrr_profile (nscat, scat_range, scat_rcs, n, deltaf, prf, v, rnote,winid);
    array(count,:) = transpose(hl);
    hl(1:end) = 0;
    scat_range =  scat_range - 2 * n * v / prf;
end
figure (1)
 numb = 2*256;% this number matches that used in hrr_profile. 
 delx_meter = 15 / numb;
 xmeter = 0:delx_meter:15-delx_meter;
 imagesc(xmeter, 0:0.05:4,array)
 colormap(gray)
ylabel ('Time in seconds')

②、仿真结果

一个运动目标的合成距离像(4s 长)

三、资源自取

雷达波形相关知识点思维导图笔记

目录
相关文章
|
17天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真
该内容包括一个算法的运行展示和详细步骤,使用了MATLAB2022a。算法涉及水印嵌入和提取,利用LAB色彩空间可能用于隐藏水印。水印通过二维CS-SCHT变换、低频系数处理和特定解码策略来提取。代码段展示了水印置乱、图像处理(如噪声、旋转、剪切等攻击)以及水印的逆置乱和提取过程。最后,计算并保存了比特率,用于评估水印的稳健性。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
m基于Q-Learning强化学习的路线规划和避障策略matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了Q-Learning算法在路线规划与避障中的应用,展示了智能体在动态环境中学习最优路径的过程。Q-Learning通过学习动作价值函数Q(s,a)来最大化长期奖励,状态s和动作a分别代表智能体的位置和移动方向。核心程序包括迭代选择最优动作、更新Q矩阵及奖励机制(正奖励鼓励向目标移动,负奖励避开障碍,探索奖励平衡探索与利用)。最终,智能体能在复杂环境中找到安全高效的路径,体现了强化学习在自主导航的潜力。
23 0
|
23小时前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真,并对比CNN+GRU网络
该文介绍了使用MATLAB2022A进行时间序列预测的算法,结合CNN和RNN(LSTM或GRU)处理数据。CNN提取局部特征,RNN处理序列依赖。LSTM通过门控机制擅长长序列,GRU则更为简洁、高效。程序展示了训练损失、精度随epoch变化的曲线,并对训练及测试数据进行预测,评估预测误差。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于DCT变换和位平面分解的数字水印嵌入提取算法matlab仿真
这是一个关于数字水印算法的摘要:使用MATLAB2022a实现,结合DCT和位平面分解技术。算法先通过DCT变换将图像转至频域,随后利用位平面分解嵌入水印,确保在图像处理后仍能提取。核心程序包括水印嵌入和提取,以及性能分析部分,通过PSNR和NC指标评估水印在不同噪声条件下的鲁棒性。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
m基于Qlearning强化学习工具箱的网格地图路径规划和避障matlab仿真
MATLAB 2022a中实现了Q-Learning算法的仿真,展示了一种在动态环境中进行路线规划和避障的策略。Q-Learning是强化学习的无模型方法,通过学习动作价值函数Q(s,a)来优化智能体的行为。在路线问题中,状态表示智能体位置,动作包括移动方向。通过正负奖励机制,智能体学会避开障碍物并趋向目标。MATLAB代码创建了Q表,设置了学习率和ε-贪心策略,并训练智能体直至达到特定平均奖励阈值。
33 15
|
3天前
|
算法 数据安全/隐私保护 C++
基于二维CS-SCHT变换和扩频方法的彩色图像水印嵌入和提取算法matlab仿真
该内容是关于一个图像水印算法的描述。在MATLAB2022a中运行,算法包括水印的嵌入和提取。首先,RGB图像转换为YUV格式,然后水印通过特定规则嵌入到Y分量中,并经过Arnold置乱增强安全性。水印提取时,经过逆过程恢复,使用了二维CS-SCHT变换和噪声对比度(NC)计算来评估水印的鲁棒性。代码中展示了从RGB到YUV的转换、水印嵌入、JPEG压缩攻击模拟以及水印提取的步骤。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于BP神经网络的32QAM解调算法matlab性能仿真
```markdown - 32QAM解调算法运用BP神经网络在matlab2022a中实现,适应复杂通信环境。 - 网络结构含输入、隐藏和输出层,利用梯度下降法优化,以交叉熵损失最小化为目标训练。 - 训练后,解调通过前向传播完成,提高在噪声和干扰中的数据恢复能力。 ``` 请注意,由于字符限制,部分详细信息(如具体图示和详细步骤)未能在摘要中包含。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
基于yolov2深度学习网络的单人口罩佩戴检测和人脸定位算法matlab仿真
摘要:该内容展示了一个基于YOLOv2的单人口罩佩戴检测和人脸定位算法的应用。使用MATLAB2022A,YOLOv2通过Darknet-19网络和锚框技术检测图像中的口罩佩戴情况。核心代码段展示了如何处理图像,检测人脸并标注口罩区域。程序会实时显示检测结果,等待一段时间以优化显示流畅性。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
摘要: 该文介绍了使用 MATLAB 2022a 进行时间序列预测的算法优化。优化前后对比显示效果改善明显。算法基于CNN、GRU和注意力机制的深度学习模型,其中GWO(灰狼优化)用于优化超参数。CNN提取时间序列的局部特征,GRU处理序列数据的长期依赖,注意力机制聚焦关键信息。GWO算法模拟灰狼行为以实现全局优化。提供的代码片段展示了网络训练和预测过程,以及预测值与真实值的比较。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法
m基于GA-GRU遗传优化门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中,一个基于遗传算法优化的GRU网络展示显著优化效果。优化前后的电力负荷预测图表显示了改进的预测准确性和效率。GRU,作为RNN的一种形式,解决了长期依赖问题,而遗传算法用于优化其超参数,如学习率和隐藏层单元数。核心MATLAB程序执行超过30分钟,通过迭代和适应度评估寻找最佳超参数,最终构建优化的GRU模型进行负荷预测,结果显示预测误差和模型性能的提升。
24 4

热门文章

最新文章