脉冲压缩及MATLAB仿真(二)

简介: 脉冲压缩及MATLAB仿真(二)

脉冲压缩及MATLAB仿真(一)https://developer.aliyun.com/article/1473945

①、MATLAB 源码

stretch.m

function [y] = stretch(nscat,taup,f0,b,rrec,scat_range,scat_rcs,winid)
eps = 1.0e-16;              % 未用到
htau = taup / 2.;           % 未用到
c = 3.e8;
trec = 2. * rrec / c;       % 接收窗时间大小 
n = fix(2. * trec * b);     % 所要求的最小样本数,足以完全描述时宽为接收窗大小,带宽为 b 的 LFM 波形
m = power_integer_2(n);     % 计算一个大于等于 n 的最小的 2 的整数幂。
nfft = 2.^m;                % 接收窗 FFT 的长度
x(nscat,1:n) = 0.;
y(1:n) = 0.;
if( winid == 0.)
   win(1:n) = 1.;
   win =win';
else
   if(winid == 1.)
      win = hamming(n);
   else
      if( winid == 2.)
         win = kaiser(n,pi);
      else
         if(winid == 3.)
            win = chebwin(n,60);
         end
      end
   end
end
deltar = c / 2. / b;            % 每个带宽单位内的传播时间
max_rrec = deltar * nfft / 2.;  % 最大可接收的传播距离
maxr = max(scat_range);
if(rrec > max_rrec | maxr >= rrec ) % 判断接收窗口的大小是否合理
   'Error. Receive window is too large; or scatterers fall outside window'
   return
end
t = linspace(0,taup,n);
% 通过循环计算每个散射体对应的压缩回波信号。首先,根据散射体的距离 range 计算相位 psi1 和 psi2,然后使用指数函数计算每个散射体对应的回波信号,并将其累加到 y 中。
for j = 1:1:nscat                       
    range = scat_range(j);% + rmin;     % 目标距离
   psi1 = 4. * pi * range * f0 / c - ...
      4. * pi * b * range * range / c / c/ taup;
   psi2 = (2*4. * pi * b * range / c / taup) .* t;
   x(j,:) = scat_rcs(j) .* exp(i * psi1 + i .* psi2);
   y = y + x(j,:);
end
figure(1)
plot(t,real(y),'k')
xlabel ('Relative delay - seconds')
ylabel ('Uncompressed echo')
grid
ywin = y .* win';
yfft = fft(y,n) ./ n;
out= fftshift(abs(yfft));
figure(2)
delinc = rrec/ n;
%dist = linspace(-delinc-rrec/2,rrec/2,n);
dist = linspace((-rrec/2), rrec/2,n);
plot(dist,out,'k')
xlabel ('Relative range in meters')
ylabel ('Compressed echo')
axis auto
grid

test.m

clear all
close all
nscat = 3;      % three point scatterers
taup = 1e-2;    % 10 millisecond uncompressed pulse
f0 = 5.6e9;     % 5.6 GHz
b = 1e9;        % 1 GHz bandwdith
rrec = 30;      % 30 meter processing window
scat_range = [2 5 10] ; % scattterers are 2 and 5 and 10 meters into window
scat_rcs = [1 1 2]; % RCS 1 m^2 and 1m^2 and 2m^2
winid = 2; % kaiser window
[y] = stretch(nscat,taup,f0,b,rrec,scat_range,scat_rcs,winid);

②、仿真结果

1) 未压缩回波信号,3个目标不能分辨

2) 压缩回波信号,3个日标可以分辨

3、目标速度引起的失真

当目标径向速度非零时,接受脉冲宽度会被时间膨胀因子扩展(或压缩)。另外,接收脉冲的中心频率会以多普勒频率的大小偏移。

由目标径向速度引起的失真校正可以使用下面方法实现:在几个脉冲的时间内,雷达处理器估计跟踪目标的径向速度,然后改变下一个发射脉冲的chirp斜率和脉冲宽度,以补偿估计出的多普勒频率和时间膨胀。

目标速度引起的失真仿真如下:

①、MATLAB 源码

% use this program to reproduce Fig. 5.14 of text
clear all
eps = 1.5e-5;
t = 0:0.001:.5;                 
y = chirp(t,0,.25,20);
figure(1)
plot(t,y);
yfft = fft(y,512) ;
ycomp = fftshift(abs(ifft(yfft .* conj(yfft))));
maxval = max (ycomp);
ycomp = eps + ycomp ./ maxval; 
figure(1)
del = .5 /512.;
tt = 0:del:.5-eps;
plot (tt,ycomp,'k')
axis tight
xlabel ('Relative delay - seconds');
ylabel('Normalized compressed pulse')
grid
%change center frequency
y1 = chirp (t,0,.25,21);
y1fft = fft(y1,512);
y1comp = fftshift(abs(ifft(y1fft .* conj(yfft))));
maxval = max (y1comp);
y1comp = eps + y1comp ./ maxval; 
figure(2)
plot (tt,y1comp,'k')
axis tight
xlabel ('Relative delay - seconds');
ylabel('Normalized compressed pulse')
grid
%change pulse width
t = 0:0.001:.45;                 
y2 = chirp (t,0,.225,20);
y2fft = fft(y2,512);
y2comp = fftshift(abs(ifft(y2fft .* conj(yfft))));
maxval = max (y2comp);
y2comp = eps + y2comp ./ maxval; 
figure(3)
plot (tt,y2comp,'k')
axis tight
xlabel ('Relative delay - seconds');
ylabel('Normalized compressed pulse')
grid

②、仿真结果

1) LFM 信号

2) 脉冲压缩处理器的压缩脉冲输出

3) 失配的压缩脉冲,5%多普勒频移

4) 失配的压缩脉冲,10%时间膨胀

三、资源自取

脉冲压缩思维导图.rar

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