MATLAB中对不同类型的雷达信号进行仿真是雷达系统设计的关键步骤。常见的雷达信号类型（单频脉冲、线性调频LFM、相位编码）及完整的处理流程：
1. 常见雷达信号类型仿真
%% 基本参数设置
fc = 10e9; % 载频10GHz
B = 500e6; % 带宽500MHz
T = 10e-6; % 脉冲宽度10μs
fs = 2*B; % 采样率
t = 0:1/fs:T-1/fs;
%% (1) 单频脉冲信号
f0 = fc; % 信号频率
single_tone = exp(1j*2*pi*f0*t);
%% (2) 线性调频信号(LFM)
k = B/T; % 调频斜率
lfm_signal = exp(1j*pi*k*t.^2);
%% (3) 相位编码信号(巴克码Barker13)
barker_code = [+1 +1 +1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 -1 +1 -1 +1];
chip_duration = T/length(barker_code);
phase_coded = kron(barker_code, ones(1, round(chip_duration*fs)));
2. 完整雷达系统仿真流程
%% 雷达系统仿真主程序
% 系统参数
c = 3e8; % 光速
target_range = 5000; % 目标距离5km
target_vel = 100; % 目标径向速度100m/s
% 生成LFM信号
[tx_signal, t] = generateLFM(fc, B, T, fs);
% 模拟回波信号
td = 2*target_range/c; % 时间延迟
doppler_shift = 2*target_vel*fc/c; % 多普勒频移
rx_signal = simEcho(tx_signal, t, td, doppler_shift, fs);
% 脉冲压缩处理
compressed = pulseCompression(tx_signal, rx_signal);
% 距离-多普勒处理
range_doppler = dopplerProcessing(compressed, fs, PRF);
% 检测与显示
plotResults(t, compressed, range_doppler, PRF, fs);
参考代码 用matlab对不同信号的额雷达信号进行仿真 youwenfan.com/contentalc/59429.html，例如线性调频信号，频率捷变信号等
3. 关键子函数实现
3.1 LFM信号生成函数
function [lfm, t] = generateLFM(fc, B, T, fs)
t = 0:1/fs:T-1/fs;
k = B/T;
lfm = exp(1j*2*pi*fc*t + 1j*pi*k*t.^2);
end
3.2 回波模拟函数
function echo = simEcho(tx, t, td, fd, fs)
% 添加时间延迟
delay_samples = round(td*fs);
echo = [zeros(1,delay_samples), tx(1:end-delay_samples)];
% 添加多普勒频移
echo = echo .* exp(1j*2*pi*fd*t);
% 添加高斯白噪声
SNR = 20; % 信噪比
echo = awgn(echo, SNR, 'measured');
end
3.3 脉冲压缩处理
function compressed = pulseCompression(tx, rx)
% 使用匹配滤波器（时域相关）
compressed = conv(rx, conj(fliplr(tx)), 'same');
compressed = abs(compressed);
compressed = compressed/max(compressed); % 归一化
end
3.4 距离-多普勒处理
function rd_map = dopplerProcessing(data, fs, PRF)
% data: 多个脉冲组成的矩阵（距离门×脉冲数）
rd_map = fftshift(fft2(data),2);
end
4. 结果可视化函数
function plotResults(t, compressed, rd_map, PRF, fs)
% 距离剖面
subplot(211)
range = t * 3e8/2;
plot(range, 20*log10(compressed))
xlabel('距离(m)'); ylabel('幅度(dB)'); title('脉冲压缩结果')
% 距离-多普勒图
subplot(212)
doppler_axis = linspace(-PRF/2, PRF/2, size(rd_map,2));
imagesc(doppler_axis, range, 20*log10(abs(rd_map)))
xlabel('多普勒频率(Hz)'); ylabel('距离(m)'); title('距离-多普勒图')
colorbar
end
5. 参数计算技巧
最大不模糊距离：
R_max = c/(2*PRF);距离分辨率：
delta_R = c/(2*B);速度分辨率：
delta_v = c/(2*fc*T_obs);
6. 扩展信号类型
非线性调频(NLFM)信号
% 使用窗函数设计更优副瓣的NLFM
nlfm = lfm_signal .* hanning(length(lfm_signal))';
OFDM雷达信号
N_sub = 64; % 子载波数量
ofdm_symbol = ifft(randi([0 1], 1, N_sub)*2-1);
此框架涵盖了雷达信号仿真的核心流程，可根据具体需求调整信号类型（如步进频、MIMO波形）或添加更复杂的信道模型（如多径、干扰等）。实际应用中需考虑计算效率与内存管理的优化。
