1 内容介绍
在现代脉冲雷达系统中,相位编码信号以其较好的抗干扰性能,越来越被重视和使用.MATLAB作为一种仿真工具,经常被用于雷达信号处理方案设计中.本文用MATLAB对相位编码信号的信号处理过程进行仿真,对信号处理过程中各节点信号进行分析,为雷达系统的总体设计提供了参考依据.
2 部分代码
clc;
close all;
clear all;
%% 雷达参数
Tx_Number = 2; %发射天线
Rx_Number = 4; %接收天线
Range_Number = 128; %距离点数（每个脉冲128个点）
Doppler_Number = 128; %多普勒通道数(总共128个重复脉冲数)
global Params;
Params.NChirp = Doppler_Number; %1帧数据的chirp个数
Params.NChan = Rx_Number; %RxAn数,ADC通道数
Params.NSample = Range_Number; %每个chirp ADC采样数
Params.Fs = 2.5e6; %采样频率
Params.c = 3.0e8; %光速
Params.startFreq = 77e9; %起始频率
Params.freqSlope = 60e12; %chirp的斜率
Params.bandwidth = 3.072e9; %真实带宽
Params.lambda=Params.c/Params.startFreq; %雷达信号波长
Params.Tc = 144e-6; %chirp周期
global FFT2_mag;
%% 坐标计算
[X,Y] = meshgrid(Params.c*(0:Params.NSample-1)*Params.Fs/2/Params.freqSlope/Params.NSample, ...
(-Params.NChirp/2:Params.NChirp/2 - 1)*Params.lambda/Params.Tc/Params.NChirp/2);
%% 距离时域信号直流分量去除
load ReIm_Data_All.mat ;
fft1d_before=ReIm_Data_All;
AmR=zeros(Range_Number,Doppler_Number);
dataR=zeros(Range_Number,Doppler_Number,Tx_Number*Rx_Number);
for antenna=1:Tx_Number*Rx_Number
for Range=1:Range_Number
%1.估计每个扫频周期时间内的基带复信号中频信号的幅值
AmR(Range,:)=fft1d_before(Range,:,antenna);
%2.幅值时间序列和已知的初始相位时间序列得到复平面上的离散点
% figure(2);
% plot(fft1d(:,doppler,1),'o');
% title([num2str(doppler)]);
%3.一个距离门上的所有多普勒点进行圆拟合
xdataR=real(AmR(Range,:));
ydataR=imag(AmR(Range,:));
%最小二乘法拟合
k0 = ones(1,3);
F = @(k)(xdataR-k(1)).^2+(ydataR-k(2)).^2-k(3)^2;
[k,resnorm] = lsqnonlin(F,k0);
%k(1)是圆心的x坐标
%k(2)是圆心的y坐标
%k(3)的绝对值是圆的半径
% r0 = [k(1),k(2)];
% R = abs(k(3));
% xx = k(1)-R:0.01*R:k(1)+R;
% y1_h = sqrt(R.^2 - (xx - r0(1)).^2) + r0(2);
% y2_h = -sqrt(R.^2 - (xx - r0(1)).^2) + r0(2);
% figure(1);
% plot(xx,y1_h,'b')
% hold on
% plot(xx,y2_h','b')
% plot(xdata,ydata,'*r')
% title('距离维圆拟合');
% xlabel('实部');
% ylabel('虚部');
% axis equal %axis square
%4.修正补偿
%获取拟合圆的圆心
x=k(1);
y=k(2);
%将圆心移到零点（0，0）
xdataR=xdataR-x;
ydataR=ydataR-y;
%5.得到新的点的时间序列相位
dataR(Range,:,antenna)=complex(xdataR,ydataR);
% hold off;
end
end
%% 速度维 圆拟合
AmV=zeros(Range_Number,Doppler_Number);
dataV=zeros(Range_Number,Doppler_Number,Tx_Number*Rx_Number);
for antenna=1:Tx_Number*Rx_Number
for doppler=1:Doppler_Number
%1.估计每个扫频周期时间内的基带复信号中频信号的幅值
AmV(:,doppler)=dataR(:,doppler,antenna);
%2.幅值时间序列和已知的初始相位时间序列得到复平面上的离散点
% figure(2);
% plot(fft1d(:,doppler,1),'o');
% title([num2str(doppler)]);
%3.一个距离门上的所有多普勒点进行圆拟合
xdataV=real(AmV(:,doppler));
ydataV=imag(AmV(:,doppler));
%最小二乘法拟合
k0 = ones(1,3);
F = @(k)(xdataV-k(1)).^2+(ydataV-k(2)).^2-k(3)^2;
[k,resnorm] = lsqnonlin(F,k0);
%k(1)是圆心的x坐标
%k(2)是圆心的y坐标
%k(3)的绝对值是圆的半径
% r0 = [k(1),k(2)];
% R = abs(k(3));
% xx = k(1)-R:0.01*R:k(1)+R;
% y1_h = sqrt(R.^2 - (xx - r0(1)).^2) + r0(2);
% y2_h = -sqrt(R.^2 - (xx - r0(1)).^2) + r0(2);
% figure(1);
% plot(xx,y1_h,'b')
% hold on
% plot(xx,y2_h','b')
% plot(xdata,ydata,'*r')
% axis equal %axis square
%4.修正补偿
%获取拟合圆的圆心
x=k(1);
y=k(2);
%将圆心移到零点（0，0）
xdataV=xdataV-x;
ydataV=ydataV-y;
%5.得到新的点的时间序列相位
dataV(:,doppler,antenna)=complex(xdataV,ydataV);
% hold off;
end
end
%% 1D FFT
fft1d= zeros(Range_Number,Doppler_Number,Tx_Number*Rx_Number);
for antenna =1:Tx_Number*Rx_Number
for Range=1:Range_Number
fft1d(Range,:,antenna) = fft((dataV(Range,:,antenna)));
end
end
FFT1_mag=abs(fft1d(:,:,1));
figure();
mesh(FFT1_mag);
xlabel('采样点数');ylabel('脉冲数');zlabel('幅度');
title('圆拟合 1D-FFT结果');
%% 2D-FFT
fft2d= zeros(Range_Number,Doppler_Number,Tx_Number*Rx_Number);
for antenna=1:Tx_Number*Rx_Number
for doppler=1:Doppler_Number
fft2d(:,doppler,antenna) =fftshift( fft((fft1d(:,doppler,antenna))));
end
end
FFT2_mag=(abs(fft2d(:,:,1)));
figure();
mesh(X,Y,FFT2_mag);
xlabel('距离维(m)');ylabel('速度维(m/s)');zlabel('幅度');
title('圆拟合 2D-FFT结果');
%% END
3 运行结果
4 参考文献
[1]殷俊丽, 丁康利, 郝鹏飞. 基于MATLAB的雷达信号处理仿真[J]. 电子技术与软件工程, 2017(18):1.
