雷达模糊函数及MATLAB仿真(二)

简介: 雷达模糊函数及MATLAB仿真

雷达模糊函数及MATLAB仿真(一)https://developer.aliyun.com/article/1472371


②、仿真结果

1)上调频 LFM 信号三维不确定图

脉宽 1s,带宽 10Hz

2)上调频 LFM 信号不确定函数等高线图

3)上调频 LFM 信号三维模糊度图

脉宽 1s,带宽 10Hz

4)上调频 LFM 信号模糊函数等高线图

4、LFM 沿时间延迟轴 τ \tauτ 的切面

上调频模糊函数沿时间延迟轴 τ \tauτ 的切面为:

①、MATLAB 源码

close all
clear all
taup = 1;
b =20.;
up_down = 1.;
taux = -1.5*taup:.01:1.5*taup;
fd = 0.;
mu = up_down * b / 2. / taup;
ii = 0.;
for tau = -1.5*taup:.01:1.5*taup
   ii = ii + 1;
   val1 = 1. - abs(tau) / taup;
   val2 = pi * taup * (1.0 - abs(tau) / taup);
   val3 = (fd + mu * tau);
   val = val2 * val3;
   x(ii) = abs( val1 * (sin(val+eps)/(val+eps)));
end
figure(1)
plot(taux,x)
grid
xlabel ('Delay - seconds')
ylabel ('Uncertainty')
figure(2)
plot(taux,x.^2)
grid
xlabel ('Delay - seconds')
ylabel ('Ambiguity')

②、仿真结果

1)不确定函数切面图

LFM 脉冲(τ ′ = 1 , b = 20 \tau'=1,b=20τ=1,b=20)的零多普勒不确定函数

注意到 LFM 信号模糊函数沿多普勒频率轴的切面是与单脉冲类似的,因为脉冲形状没有发生改变(只是增加了频率调制)。然而,沿时间延迟轴的切面变化显著,与没有调制脉冲的切面图相比窄了很多,第一个零点位于:

τ n 1 ≈ 1 / B \tau_{n1}\approx 1/Bτn11/B

这表明匹配滤波器输出的有效脉冲宽度由雷达的带宽决定。

2)模糊函数切面图

5、相干脉冲串模糊度函数

相干脉冲串的模糊函数。对于 τ ′ < T / 2 \tau'τ<T/2

沿时间延迟轴的模糊函数切面:

沿多普勒频率轴的模糊函数切面:

①、MATLAB 源码

train_ambg.m

function x = train_ambg (taup, n, pri)
if( taup > pri / 2.)
   'ERROR. Pulse width must be less than the PRI/2.'
   return
end
gap = pri - 2.*taup;
eps = 0.000001;
b = 1. / taup;
ii = 0.;
for q = -(n-1):1:n-1
   tauo = q - taup ;
   index = -1.;
   for tau1 = tauo:0.0533:tauo+gap+2.*taup
      index = index + 1;
      tau = -taup + index*.0533;
      ii = ii + 1;
      j = 0.;
      for fd = -b:.0533:b
         j = j + 1;
         if (abs(tau) <= taup)
            val1 = 1. -abs(tau) / taup;
            val2 = pi * taup * fd * (1.0 - abs(tau) / taup);
            val3 = abs(val1 * sin(val2+eps) /(val2+eps)); 
            val4 = abs((sin(pi*fd*(n-abs(q))*pri+eps))/(sin(pi*fd*pri+eps)));
            x(j,ii)=  val3 * val4 / n;
         else
            x(j,ii) = 0.;
         end
      end
   end
end

fig4_8.m

close all
clear all
taup =0.2;
pri=1;
n=5;
x = train_ambg (taup, n, pri);
figure(1)
mesh(x)
xlabel ('Delay - seconds')
ylabel ('Doppler - Hz')
zlabel ('Ambiguity function')
figure(2)
contour(x);
xlabel ('Delay - seconds')
ylabel ('Doppler - Hz')

②、仿真结果

1)相干脉冲串的三维模糊图

5个脉冲等幅相干串的三维模糊图,脉冲宽度为 0.2s,PRI 为 1s,N=5

2)相干脉冲串的等高线图


雷达模糊函数及MATLAB仿真(三)https://developer.aliyun.com/article/1472373

目录
相关文章
|
6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。
|
5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。
10 0
|
3天前
|
算法
m基于BP译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真,对比不同的码长
MATLAB 2022a仿真实现了LDPC码的性能分析,展示了不同码长对纠错能力的影响。短码长LDPC码收敛快但纠错能力有限,长码长则提供更强纠错能力但易陷入局部最优。核心代码通过循环进行误码率仿真,根据EsN0计算误比特率,并保存不同码长(12-768)的结果数据。
21 9
m基于BP译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真,对比不同的码长
|
6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-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
摘要: 本文介绍了使用matlab2022a中优化后的算法,应用于时间序列回归预测,结合CNN、LSTM和Attention机制,提升预测性能。GWO算法用于优化深度学习模型的超参数,模拟灰狼社群行为以求全局最优。算法流程包括CNN提取局部特征,LSTM处理序列依赖,注意力机制聚焦相关历史信息。GWO的灰狼角色划分和迭代策略助力寻找最佳解。
|
6天前
|
算法 计算机视觉
基于高斯混合模型的视频背景提取和人员跟踪算法matlab仿真
该内容是关于使用MATLAB2013B实现基于高斯混合模型(GMM)的视频背景提取和人员跟踪算法。算法通过GMM建立背景模型,新帧与模型比较,提取前景并进行人员跟踪。文章附有程序代码示例,展示从读取视频到结果显示的流程。最后,结果保存在Result.mat文件中。
|
6天前
|
资源调度 算法 块存储
m基于遗传优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB2022a仿真实现了遗传优化的LDPC码OSD译码算法,通过自动搜索最佳偏移参数ΔΔ以提升纠错性能。该算法结合了低密度奇偶校验码和有序统计译码理论,利用遗传算法进行全局优化,避免手动调整,提高译码效率。核心程序包括编码、调制、AWGN信道模拟及软输入软输出译码等步骤,通过仿真曲线展示了不同SNR下的误码率性能。
10 1
|
6天前
|
存储 算法 数据可视化
基于harris角点和RANSAC算法的图像拼接matlab仿真
本文介绍了使用MATLAB2022a进行图像拼接的流程,涉及Harris角点检测和RANSAC算法。Harris角点检测寻找图像中局部曲率变化显著的点,RANSAC则用于排除噪声和异常点,找到最佳匹配。核心程序包括自定义的Harris角点计算函数,RANSAC参数设置,以及匹配点的可视化和仿射变换矩阵计算,最终生成全景图像。
|
6天前
|
算法 Serverless
m基于遗传优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了遗传优化的归一化最小和(NMS)译码算法,应用于低密度奇偶校验(LDPC)码。结果显示了遗传优化的迭代过程和误码率对比。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找最佳归一化因子,以提升NMS译码性能。核心程序包括迭代优化、目标函数计算及性能绘图。最终,展示了SNR与误码率的关系,并保存了关键数据。
19 1
|
6天前
|
数据安全/隐私保护
地震波功率谱密度函数、功率谱密度曲线,反应谱转功率谱,matlab代码
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
6天前
|
Serverless
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)

热门文章

最新文章