Harbin Institute of Technology
无线电定位原理实验报告
课程名称: 无线电定位原理与应用 班级: 姓名: 学号: 同组人: 学号: 指导教师: 张云 实验时间: 实验成绩:
哈尔滨工业大学
1. 实验一 调频法测距实验
1.1实验要求
(1)掌握雷达测距原理,了解雷达测距实验仪器原理及使用。
(2)采集静止目标的回波数据,对实验数据进行分析并计算目标的距离。
1.2实验原理
调频法测距通常是对连续波雷达的载频进行一定波形的调制,但有时也可应用在脉冲雷达中。典型的调频法测距调制波形主要有三角波(包括连续三角波,锯齿波及脉冲三角波)及正弦波。相对于脉冲法测距,调频法测距具有无近距离“盲区”,输出功率低,可同时完成测速的特点,但复杂的硬件系统以及对于调制波形线性度和收发隔离的高要求是其最大的弊端。此外,调频法测距很难做到对于多个目标回波信号进行区分。
三角波调频
分析时,可作为斜率分别为正负的两段线性调频波来分析。
∆F ' ≈(∆F ++∆F -) /2=
8Rf T m c
c ∆F ' R =
8f A f m
v =λ/4(∆F +-∆F -)
既可以得到目标的距离,又可以得到目标的径向速度。
1.3实验内容 测试方法:
(1)距离雷达2~5米,用金属板在雷达正前方挥动,可看到CW 段有多普勒频率。
(2)距离雷达2~5米,用金属板静止放在雷达正前端,可看到FMCW 段有距离频偏。当距离增大时,FMCW 段频率也增大。
(3)距离雷达2~5米,用金属板在雷达正前方挥动,CW 端检测到多普勒频率,FMCW 端检测到距离频偏与多普勒频偏的叠加 数据处理:
1、每小组采集静止目标数据,每组数据2048点,采样频率为10kHz 。 2、从每组数据中分别选取波形较好的100-200点,做出时域波形与频谱,并求出目标距离。
1.4实验结果与数据分析 回波信号时域波形:
FFT 处理结果:
这时得到的两个峰值即为反射回波相对于发射的线性调频信号产生的固定频差∆F. 由图中可得,峰值频率∆F1=870.2Hz,另一个峰值频率为∆F2=819.2Hz
固定频差求平均后近似取为∆F=844.7Hz 根据线性调频对静止物体测距公式:
CR =∗∆F
2∗α
(其中c —光速;α—线性调频波斜率,实验中的α=5∗1010Hz/s; ∆F—回波的固定频差)
代入计算可得,带测距离: R=2.534m
2. 实验二 调频法测距实验
2.1 实验要求
(1)掌握雷达测速原理,了解连续波雷达测速实验仪器原理及使用。 (2)采集运动物体回波数据,使用MATLAB 对实验数据进行分析。 2.2 实验原理
多普勒效应:发射源和接受者之间有相对径向径向运动时,接受到的信号频率将发生变化。
雷达利用多普勒频率来提取目标的径向速度(即距离变化率),从而可以区分运动目标和固定目标及杂波。
目标远离雷达为负,靠近雷达为正。
f d =±
2
λ
v r
连续波雷达测速原理框图
2.3
实验内容
1、每小组采集快中慢三组数据,每组数据2048点,采样频率为2048Hz 。 2、从每组数据中分别选取波形较好的200-300点,做出时域波形与频谱,并求出目标速度。其中,雷达发射波频率为24.15GHz 。 3. 每一组速度选取一段回波数据进行MATLAB 分析 2.4
实验结果分析
2.4.1.慢速组
回波混频后得到的信号时域波形:
FFT 结果:
由于混频后信号为目标多普勒频率信息,频率最大值即为运动物体的多普勒频率 读出fd=87.48Hz 带入速度计算公式:
v =
1
∗λ∗fd 2
(其中λ为发射信号波长,fd为多普勒频率,已知发射信号频率为24.15GHz ) 得到慢速组,速度:v=0.5433m/s
2.4.2 中速组
回波混频后得到的信号时域波形:
FFT 结果:
从图中读得fd=118.4Hz,同理带入速度计算公式得, v=0.7351m/s
2.4.3 快速组
回波混频后得到的信号时域波形:
FFT 结果:
从图中读得fd=313.9Hz,同理带入速度计算公式得, v=1.9496m/s
3. 实验三 线性调频信号及匹配滤波实验
3.1 实验要求
(1)掌握线调频信号及其频谱特征,并理解匹配滤波理论 (2)对给定的线性调频脉冲复信号进行匹配滤波。 (3)利用给定的信号参数直接进行仿真。 3.2 实验原理
3.2.1 线性调频信号频谱分析
线调频(LFM )信号时域表达式:
t kt 2
S (t ) =Arect() cos(ω0t +)
T 2
式中:rect(T是矩形函数,k 是调频斜率,并且与调制频偏∆ω的关系是:
t
k =
∆ω2π∆f =T T
T 为时域波形宽度,简称时宽;B =2∆f为调频范围。简称频宽。
D =BT 为时宽带宽积,是线性调频信号一个很重要的参数。
LFM 信号的频谱近似为:
⎧(ω0-ω) 2π∆ωj [-+]}⎪ω-ω≤0S (ω) =⎨2k 42
⎪0others ⎩
近似程度取决于时宽带宽积D , D 越大,近似程度越高,即频谱越接近于矩形。
Time in u sec
Magnitude spectrum of chirp signal
Frequency in MHz
LFM 信号时域频域图
3.2.2 线性调频信号匹配滤波
雷达发射LFM 脉冲信号,固定目标的回波时域表示:
t -t k (t -t ) 2
S i (t ) =Arect() cos(ω0(t -t r ) +)
T 2
对应的匹配滤波器的传输函数近似(大时宽带宽积下)为:
(ω0-ω) 2π∆ω
H (ω) =exp{j [-]} ω0-ω≤
2k 42
匹配滤波器输出:
S 0=S i (ω) H (ω)exp(-j ωt d ) =-j ωt d
ω0-ω≤
∆ω
2
代入相关参数,∆ω=2πB , k =2πB , ω0=2πf 0 匹配滤波器时域输出:
1
S o (t ) =
2π=+∞
-∞
⎰
S o (ω) e j ωt d ω
i 2πf 0(t -t d )
d 时宽带宽积:D =BT
匹配滤波器的包络输出如下图3-2所示,所示,通常规定顶点下降到-4dB 处的宽度为输出脉冲的脉宽T 0,并且有T 0=
1T
,所以脉冲压缩比:=BT =D B T 0
A m p l i t u d e
Time in sec ⨯B
A m p l i t u d e , d B
Time in sec ⨯B
A m p l i t u d e , d B
Time in sec ⨯B
LFM 通过匹配滤波器的时域图
对应的匹配滤波器的传输函数在大时宽带宽积下,如上图3-3所示,与辛格函数拟和很好,在主瓣和临近的几个旁瓣都没有偏差,但是在小时宽带宽积下,仅在主瓣和辛格函数拟和无偏差,而在旁瓣偏差较大。
3.2.3 实际雷达系统匹配滤波
实际处理雷达系统中,为了压低副瓣,通常是将匹配函数加窗,然后加零延伸为的时间长度,作傅立叶变换后并作共轭,和接收信号的傅立叶变换相乘后,作傅立叶逆变换,取前时间段的有效数据段。为了便于采用快速傅立叶变换,可能对匹配函数要补更多的零,对接收信号也要补零。脉压处理过程的下图所示,其中虚框部分可事先计算好,以减小运算量。
3.3
实验内容
1、MATLAB 中导入线性调频脉冲信号,实际是长度为400的矩阵,realpart.txt 为信号实部,imagpart.txt 为信号虚部。 2、FFT 作出线性调频脉冲复信号的频谱
3、对信号频域取共轭,求出系统函数 ,IFFT 求出系统冲击响应 。
4、匹配滤波,复信号通过线性系统,即频域相乘,IFFT 求出匹配滤波后的信号的时域,取对数归一化后作出图像。
5、给定的信号参数:信号频率:0-10MHz ;信号时长:10us ,采样率:40MHz ,自行构造参考函数:
x =exp[j 2π(f 0t +0.5kt 2)]
重复上述步骤。 3.4
实验结果分析
3.4.1 给定线性调频信号 时域波形与频域频谱:
匹配滤波器系统函数:
匹配滤波结果(蓝色线为滤波结果、红色线为sinc 函数):
第一副瓣下降 -13.52dB ,而理论上sinc 函数第一副瓣下降-13.4dB
3.4.2 自己设计时宽带宽积不同的的线性调频信号
x=exp(j*2*pi*(f0*t+0.5*k*t.^2));
(1)时宽带宽积:
D=B*T=100
其中时间t[-5us,5us],k=10e11;
匹配滤波结果:
(2)时宽带宽积D=50
改变k 值,保持信号持续时间T 不变
k=5e11,这样信号带宽就会减小一半,时宽带宽积D=50
输入信号时域图像:
匹配滤波频域图像与滤波结果:
(3)时宽带宽积D=200
对比三个时宽带宽积线性调频信号与匹配滤波器输出结果,可得以下结论: (1)线性调频信号的频谱接近于矩形,近似程度取决于时宽带宽积D ,D 越大,近似程度越高。
(2)对应的匹配滤波器的传输函数在大时宽带宽积下,与sinc 函数拟和很好,在主瓣和临近的几个旁瓣都没有偏差,但是在小时宽带宽积下,仅在主瓣和sinc 函数拟和无偏差,而在旁瓣偏差较大。
4. 实验总结
通过用线性调频信号完成测距、测速、设计匹配滤波三个实验,进一步掌握了线性调频信号的性质
(1)线性调频信号测距原理:利用反射回波相对于发射的线性调频信号产生的固定频差∆F. 测距;
(2)线性调频信号测速原理:利用回波包含的多普勒频率信息,用混频的方式提取多普勒频率fd ,进行测速
(3)线性调频信号的频谱接近于矩形,近似程度取决于时宽带宽积D ,D 越大,近似程度越高。对应的匹配滤波器的传输函数在大时宽带宽积下,与sinc 函数拟和很好,在主瓣和临近的几个旁瓣都没有偏差。
利用数字信号处理理论,借助MATLAB 信号处理软件更好地掌握雷达数字信号处理的整体过程。
附录:全部matlab 代码 实验一
clear all ;
a=importdata('C:\Users\asus\Desktop\无线电实验\无线电实验\测距4.txt' ); fs=10240;
% f=linspace(-1024,1024,200);
I=a(1:200,1);
t=0:1/fs:(199/fs);
subplot(311);plot(t,I);
xlabel(' 时间/s');ylabel(' 电压幅值/U');grid on ; title(' 信号时域波形(实部)' ); Q=a(1:200,2);
subplot(312);plot(t,Q);
xlabel(' 时间/s');ylabel(' 电压幅值/U');grid on ; title(' 信号时域波形(虚部)' ); x=I+j*Q; x=x-mean(x);
X=fftshift(fft(x,200));
X(99)=0;
X(100)=0;%由于所测数据含有直流成分,将其零频处强制置为0 X(101)=0;
f2=-100:1:99; f2=f2*fs/200;
subplot(313);plot(f2,abs(X));xlabel(' 频率(Hz )' ) title('FFT result');
[a,nd]=max(abs(X));%取出峰值的位置 f1=abs(f2(nd));%读出频率位置 R=3*10^(-3)*f1
实验二
clear all ;
a=importdata('C:\Users\asus\Desktop\无线电实验\无线电定位原理与应用实验(For Stu. )\实验结果\1\快.txt' ); fs=2048;%抽样频率2048Hz f=linspace(-1024,1024,200);
I=a(1:200,1);
t=0:1/fs:(199/fs);
subplot(311);plot(t,I);
xlabel(' 时间/s');ylabel(' 电压幅值/U');grid on ; title(' 信号实部' ); Q=a(1:200,2);
subplot(312);plot(t,Q);
xlabel(' 时间/s');ylabel(' 电压幅值/U');grid on ; title(' 信号虚部' ); x=I-j*Q;
X=fftshift(fft(x,200));
X(99)=0;
X(100)=0;%由于所测数据含有直流成分,将其零频处强制置为0 X(101)=0;
subplot(313);plot(f,abs(X));
xlabel(' 频率/Hz');ylabel(' 电压幅值' );grid on ; title('FFT result');
[a,nd]=max(abs(X));%取出峰值的位置 fd=f(nd);%读出频率位置 v=1.5*fd/241.5
实验三 (1)
clear all ;
I=importdata('C:\Users\asus\Desktop\无线电实验\无线电定位原理与应用实验(For Stu. )\realpart.txt');
Q=importdata('C:\Users\asus\Desktop\无线电实验\无线电定位原理与应用实验(For Stu. )\imagpart.txt'); l=length(I);
n=-l/2:1:(l-1)/2; fs=4e7; t=n/fs; x=I+j*Q;
X=fftshift(fft(x,800)); figure
subplot(211);plot(t,x);title(' 输入信号时域图像' ); xlabel('t/s');ylabel(' 幅度/V');
subplot(212);plot(abs(X));title(' 输入信号的频谱' ); xlabel('f/MHz');ylabel(' 幅度/V');
t0=1/100000;
H=zeros(l,1);
for k=1:2*l
H(k)=conj(X(k))*exp(-j*2*pi*k*t0/800);
end
figure
subplot(211);plot(abs(H));title(' 系统函数' );
xlabel('f/MHz');ylabel(' 幅度/V');
h=ifft(ifftshift(H));
Y=X.*H;
y=ifftshift(ifft(Y,800));
ay=abs(y);
maxy=max(ay);
dBy=20*log10(ay/maxy);
n=-400:399;
t=n/fs;
l=10;
sincn1=sin(2*pi*n/l+eps)./(2*pi*n/l+eps);
sincn=20*log10(sincn1/max(sincn1));
% subplot(312);
% plot(t,y);title('匹配滤波后的图像');
% xlabel('t/us');ylabel('归一化幅度/dB');
subplot(212);
plot(t,dBy);title(' 匹配滤波后的图像' );
xlabel('t/us');ylabel(' 归一化幅度/dB');
xlim([-0.2*10e-6 0.2*10e-6])
ylim([-50 0]);
hold on
plot(t,sincn,'r' )
(2)
clear all ;
fs=4e7;
t=-5*10^-6:1/fs:5*10^-6-1/fs;
T=10*10^-6;
f0=0;
k=10e11;%时宽带宽积D=200
x=exp(j*2*pi*(f0*t+0.5*k*t.^2));
X=fftshift(fft(x,800));
figure
subplot(211);plot(t,real(x));title(' 输入信号时域图像' ); xlabel('t/s');ylabel(' 幅度/V');
subplot(212);plot(abs(X));title(' 输入信号的频谱' ); xlabel('f/MHz');ylabel(' 幅度/V');
l1=length(x);
t0=1/100000;
H=zeros(1,l1);
for k=1:800
H(k)=conj(X(k))*exp(-j*2*pi*k*t0/800);
end
figure
subplot(211);plot(abs(H));title(' 系统函数' );
xlabel('f/MHz');ylabel(' 幅度/V');
h=ifft(ifftshift(H));
Y=X.*H;
y=ifftshift(ifft(Y,800));
ay=abs(y);
maxy=max(ay);
dBy=20*log10(ay/maxy);
n=-400:399;
t=n/fs;
l=10;
sincn1=sin(2*pi*n/l+eps)./(2*pi*n/l+eps);
sincn=20*log10(sincn1/max(sincn1));
subplot(212);
plot(t,dBy);title(' 匹配滤波后的图像' );
xlabel('t/us');ylabel(' 归一化幅度/dB');
xlim([-0.2*10e-6 0.2*10e-6])
ylim([-50 0]);
hold on
plot(t,sincn,'r' )
%时宽带宽积,改变带宽
clear all ;
fs=4e7;
t=-5*10^-6:1/fs:5*10^-6-1/fs;
T=10*10^-6;
f0=0;
k=20e11;%时宽带宽积D=200
x=exp(j*2*pi*(f0*t+0.5*k*t.^2));
X=fftshift(fft(x,800));
figure
subplot(211);plot(t,real(x));title(' 输入信号时域图像' ); xlabel('t/s');ylabel(' 幅度/V');
subplot(212);plot(abs(X));title(' 输入信号的频谱' ); xlabel('f/MHz');ylabel(' 幅度/V');
l1=length(x);
t0=1/100000;
H=zeros(1,l1);
for k=1:800
H(k)=conj(X(k))*exp(-j*2*pi*k*t0/800);
end
figure
subplot(211);plot(abs(H));title(' 系统函数' );
xlabel('f/MHz');ylabel(' 幅度/V');
h=ifft(ifftshift(H));
Y=X.*H;
y=ifftshift(ifft(Y,800));
ay=abs(y);
maxy=max(ay);
dBy=20*log10(ay/maxy);
n=-400:399;
t=n/fs;
l=5;
sincn1=sin(2*pi*n/l+eps)./(2*pi*n/l+eps);
sincn=20*log10(sincn1/max(sincn1));
subplot(212);
plot(t,dBy);title(' 匹配滤波后的图像' );
xlabel('t/us');ylabel(' 归一化幅度/dB');
xlim([-0.2*10e-6 0.2*10e-6])
ylim([-50 0]);
hold on
plot(t,sincn,'r' )
% % %时宽带宽积改变, 改变时间
% fs=4e7;
% t=-2.5*10^-6:1/fs:2.5*10^-6-1/fs;
% T=10*10^-6;
% f0=0;
% k=10e11;%时宽带宽积D=100
% x=exp(j*2*pi*(f0*t+0.5*k*t.^2));
% X=fftshift(fft(x,400));
% % figure
% % subplot(211);plot(t,real(x));title('输入信号时域图像'); % % xlabel('t/s');ylabel('幅度/V');
% % subplot(212);plot(abs(X));title('输入信号的频谱'); % % xlabel('f/MHz');ylabel('幅度/V');
%
% l1=length(x);
% t0=1/100000;
% H=zeros(1,l1);
% for k=1:400
% H(k)=conj(X(k))*exp(-j*2*pi*k*t0/400);
% end
% figure
% subplot(211);plot(abs(H));title('系统函数');
% xlabel('f/MHz');ylabel('幅度/V');
%
% h=ifft(ifftshift(H));
%
% Y=X.*H;
% y=ifftshift(ifft(Y,400));
% ay=abs(y);
% maxy=max(ay);
% dBy=20*log10(ay/maxy);
%
% n=-200:199;
% t=n/fs;
% l=20;
% sincn1=sin(2*pi*n/l+eps)./(2*pi*n/l+eps);
% sincn=20*log10(sincn1/max(sincn1));
% subplot(212);
% plot(t,dBy);title('匹配滤波后的图像');
% xlabel('t/us');ylabel('归一化幅度/dB');
% xlim([-0.2*10e-6 0.2*10e-6])
% ylim([-50 0]);
% hold on
% plot(t,sincn,'r')
Harbin Institute of Technology
无线电定位原理实验报告
课程名称: 无线电定位原理与应用 班级: 姓名: 学号: 同组人: 学号: 指导教师: 张云 实验时间: 实验成绩:
哈尔滨工业大学
1. 实验一 调频法测距实验
1.1实验要求
(1)掌握雷达测距原理,了解雷达测距实验仪器原理及使用。
(2)采集静止目标的回波数据,对实验数据进行分析并计算目标的距离。
1.2实验原理
调频法测距通常是对连续波雷达的载频进行一定波形的调制,但有时也可应用在脉冲雷达中。典型的调频法测距调制波形主要有三角波(包括连续三角波,锯齿波及脉冲三角波)及正弦波。相对于脉冲法测距,调频法测距具有无近距离“盲区”,输出功率低,可同时完成测速的特点,但复杂的硬件系统以及对于调制波形线性度和收发隔离的高要求是其最大的弊端。此外,调频法测距很难做到对于多个目标回波信号进行区分。
三角波调频
分析时,可作为斜率分别为正负的两段线性调频波来分析。
∆F ' ≈(∆F ++∆F -) /2=
8Rf T m c
c ∆F ' R =
8f A f m
v =λ/4(∆F +-∆F -)
既可以得到目标的距离,又可以得到目标的径向速度。
1.3实验内容 测试方法:
(1)距离雷达2~5米,用金属板在雷达正前方挥动,可看到CW 段有多普勒频率。
(2)距离雷达2~5米,用金属板静止放在雷达正前端,可看到FMCW 段有距离频偏。当距离增大时,FMCW 段频率也增大。
(3)距离雷达2~5米,用金属板在雷达正前方挥动,CW 端检测到多普勒频率,FMCW 端检测到距离频偏与多普勒频偏的叠加 数据处理:
1、每小组采集静止目标数据,每组数据2048点,采样频率为10kHz 。 2、从每组数据中分别选取波形较好的100-200点,做出时域波形与频谱,并求出目标距离。
1.4实验结果与数据分析 回波信号时域波形:
FFT 处理结果:
这时得到的两个峰值即为反射回波相对于发射的线性调频信号产生的固定频差∆F. 由图中可得,峰值频率∆F1=870.2Hz,另一个峰值频率为∆F2=819.2Hz
固定频差求平均后近似取为∆F=844.7Hz 根据线性调频对静止物体测距公式:
CR =∗∆F
2∗α
(其中c —光速;α—线性调频波斜率,实验中的α=5∗1010Hz/s; ∆F—回波的固定频差)
代入计算可得,带测距离: R=2.534m
2. 实验二 调频法测距实验
2.1 实验要求
(1)掌握雷达测速原理,了解连续波雷达测速实验仪器原理及使用。 (2)采集运动物体回波数据,使用MATLAB 对实验数据进行分析。 2.2 实验原理
多普勒效应:发射源和接受者之间有相对径向径向运动时,接受到的信号频率将发生变化。
雷达利用多普勒频率来提取目标的径向速度(即距离变化率),从而可以区分运动目标和固定目标及杂波。
目标远离雷达为负,靠近雷达为正。
f d =±
2
λ
v r
连续波雷达测速原理框图
2.3
实验内容
1、每小组采集快中慢三组数据,每组数据2048点,采样频率为2048Hz 。 2、从每组数据中分别选取波形较好的200-300点,做出时域波形与频谱,并求出目标速度。其中,雷达发射波频率为24.15GHz 。 3. 每一组速度选取一段回波数据进行MATLAB 分析 2.4
实验结果分析
2.4.1.慢速组
回波混频后得到的信号时域波形:
FFT 结果:
由于混频后信号为目标多普勒频率信息,频率最大值即为运动物体的多普勒频率 读出fd=87.48Hz 带入速度计算公式:
v =
1
∗λ∗fd 2
(其中λ为发射信号波长,fd为多普勒频率,已知发射信号频率为24.15GHz ) 得到慢速组,速度:v=0.5433m/s
2.4.2 中速组
回波混频后得到的信号时域波形:
FFT 结果:
从图中读得fd=118.4Hz,同理带入速度计算公式得, v=0.7351m/s
2.4.3 快速组
回波混频后得到的信号时域波形:
FFT 结果:
从图中读得fd=313.9Hz,同理带入速度计算公式得, v=1.9496m/s
3. 实验三 线性调频信号及匹配滤波实验
3.1 实验要求
(1)掌握线调频信号及其频谱特征,并理解匹配滤波理论 (2)对给定的线性调频脉冲复信号进行匹配滤波。 (3)利用给定的信号参数直接进行仿真。 3.2 实验原理
3.2.1 线性调频信号频谱分析
线调频(LFM )信号时域表达式:
t kt 2
S (t ) =Arect() cos(ω0t +)
T 2
式中:rect(T是矩形函数,k 是调频斜率,并且与调制频偏∆ω的关系是:
t
k =
∆ω2π∆f =T T
T 为时域波形宽度,简称时宽;B =2∆f为调频范围。简称频宽。
D =BT 为时宽带宽积,是线性调频信号一个很重要的参数。
LFM 信号的频谱近似为:
⎧(ω0-ω) 2π∆ωj [-+]}⎪ω-ω≤0S (ω) =⎨2k 42
⎪0others ⎩
近似程度取决于时宽带宽积D , D 越大,近似程度越高,即频谱越接近于矩形。
Time in u sec
Magnitude spectrum of chirp signal
Frequency in MHz
LFM 信号时域频域图
3.2.2 线性调频信号匹配滤波
雷达发射LFM 脉冲信号,固定目标的回波时域表示:
t -t k (t -t ) 2
S i (t ) =Arect() cos(ω0(t -t r ) +)
T 2
对应的匹配滤波器的传输函数近似(大时宽带宽积下)为:
(ω0-ω) 2π∆ω
H (ω) =exp{j [-]} ω0-ω≤
2k 42
匹配滤波器输出:
S 0=S i (ω) H (ω)exp(-j ωt d ) =-j ωt d
ω0-ω≤
∆ω
2
代入相关参数,∆ω=2πB , k =2πB , ω0=2πf 0 匹配滤波器时域输出:
1
S o (t ) =
2π=+∞
-∞
⎰
S o (ω) e j ωt d ω
i 2πf 0(t -t d )
d 时宽带宽积:D =BT
匹配滤波器的包络输出如下图3-2所示,所示,通常规定顶点下降到-4dB 处的宽度为输出脉冲的脉宽T 0,并且有T 0=
1T
,所以脉冲压缩比:=BT =D B T 0
A m p l i t u d e
Time in sec ⨯B
A m p l i t u d e , d B
Time in sec ⨯B
A m p l i t u d e , d B
Time in sec ⨯B
LFM 通过匹配滤波器的时域图
对应的匹配滤波器的传输函数在大时宽带宽积下,如上图3-3所示,与辛格函数拟和很好,在主瓣和临近的几个旁瓣都没有偏差,但是在小时宽带宽积下,仅在主瓣和辛格函数拟和无偏差,而在旁瓣偏差较大。
3.2.3 实际雷达系统匹配滤波
实际处理雷达系统中,为了压低副瓣,通常是将匹配函数加窗,然后加零延伸为的时间长度,作傅立叶变换后并作共轭,和接收信号的傅立叶变换相乘后,作傅立叶逆变换,取前时间段的有效数据段。为了便于采用快速傅立叶变换,可能对匹配函数要补更多的零,对接收信号也要补零。脉压处理过程的下图所示,其中虚框部分可事先计算好,以减小运算量。
3.3
实验内容
1、MATLAB 中导入线性调频脉冲信号,实际是长度为400的矩阵,realpart.txt 为信号实部,imagpart.txt 为信号虚部。 2、FFT 作出线性调频脉冲复信号的频谱
3、对信号频域取共轭,求出系统函数 ,IFFT 求出系统冲击响应 。
4、匹配滤波,复信号通过线性系统,即频域相乘,IFFT 求出匹配滤波后的信号的时域,取对数归一化后作出图像。
5、给定的信号参数:信号频率:0-10MHz ;信号时长:10us ,采样率:40MHz ,自行构造参考函数:
x =exp[j 2π(f 0t +0.5kt 2)]
重复上述步骤。 3.4
实验结果分析
3.4.1 给定线性调频信号 时域波形与频域频谱:
匹配滤波器系统函数:
匹配滤波结果(蓝色线为滤波结果、红色线为sinc 函数):
第一副瓣下降 -13.52dB ,而理论上sinc 函数第一副瓣下降-13.4dB
3.4.2 自己设计时宽带宽积不同的的线性调频信号
x=exp(j*2*pi*(f0*t+0.5*k*t.^2));
(1)时宽带宽积:
D=B*T=100
其中时间t[-5us,5us],k=10e11;
匹配滤波结果:
(2)时宽带宽积D=50
改变k 值,保持信号持续时间T 不变
k=5e11,这样信号带宽就会减小一半,时宽带宽积D=50
输入信号时域图像:
匹配滤波频域图像与滤波结果:
(3)时宽带宽积D=200
对比三个时宽带宽积线性调频信号与匹配滤波器输出结果,可得以下结论: (1)线性调频信号的频谱接近于矩形,近似程度取决于时宽带宽积D ,D 越大,近似程度越高。
(2)对应的匹配滤波器的传输函数在大时宽带宽积下,与sinc 函数拟和很好,在主瓣和临近的几个旁瓣都没有偏差,但是在小时宽带宽积下,仅在主瓣和sinc 函数拟和无偏差,而在旁瓣偏差较大。
4. 实验总结
通过用线性调频信号完成测距、测速、设计匹配滤波三个实验,进一步掌握了线性调频信号的性质
(1)线性调频信号测距原理:利用反射回波相对于发射的线性调频信号产生的固定频差∆F. 测距;
(2)线性调频信号测速原理:利用回波包含的多普勒频率信息,用混频的方式提取多普勒频率fd ,进行测速
(3)线性调频信号的频谱接近于矩形,近似程度取决于时宽带宽积D ,D 越大,近似程度越高。对应的匹配滤波器的传输函数在大时宽带宽积下,与sinc 函数拟和很好,在主瓣和临近的几个旁瓣都没有偏差。
利用数字信号处理理论,借助MATLAB 信号处理软件更好地掌握雷达数字信号处理的整体过程。
附录:全部matlab 代码 实验一
clear all ;
a=importdata('C:\Users\asus\Desktop\无线电实验\无线电实验\测距4.txt' ); fs=10240;
% f=linspace(-1024,1024,200);
I=a(1:200,1);
t=0:1/fs:(199/fs);
subplot(311);plot(t,I);
xlabel(' 时间/s');ylabel(' 电压幅值/U');grid on ; title(' 信号时域波形(实部)' ); Q=a(1:200,2);
subplot(312);plot(t,Q);
xlabel(' 时间/s');ylabel(' 电压幅值/U');grid on ; title(' 信号时域波形(虚部)' ); x=I+j*Q; x=x-mean(x);
X=fftshift(fft(x,200));
X(99)=0;
X(100)=0;%由于所测数据含有直流成分,将其零频处强制置为0 X(101)=0;
f2=-100:1:99; f2=f2*fs/200;
subplot(313);plot(f2,abs(X));xlabel(' 频率(Hz )' ) title('FFT result');
[a,nd]=max(abs(X));%取出峰值的位置 f1=abs(f2(nd));%读出频率位置 R=3*10^(-3)*f1
实验二
clear all ;
a=importdata('C:\Users\asus\Desktop\无线电实验\无线电定位原理与应用实验(For Stu. )\实验结果\1\快.txt' ); fs=2048;%抽样频率2048Hz f=linspace(-1024,1024,200);
I=a(1:200,1);
t=0:1/fs:(199/fs);
subplot(311);plot(t,I);
xlabel(' 时间/s');ylabel(' 电压幅值/U');grid on ; title(' 信号实部' ); Q=a(1:200,2);
subplot(312);plot(t,Q);
xlabel(' 时间/s');ylabel(' 电压幅值/U');grid on ; title(' 信号虚部' ); x=I-j*Q;
X=fftshift(fft(x,200));
X(99)=0;
X(100)=0;%由于所测数据含有直流成分,将其零频处强制置为0 X(101)=0;
subplot(313);plot(f,abs(X));
xlabel(' 频率/Hz');ylabel(' 电压幅值' );grid on ; title('FFT result');
[a,nd]=max(abs(X));%取出峰值的位置 fd=f(nd);%读出频率位置 v=1.5*fd/241.5
实验三 (1)
clear all ;
I=importdata('C:\Users\asus\Desktop\无线电实验\无线电定位原理与应用实验(For Stu. )\realpart.txt');
Q=importdata('C:\Users\asus\Desktop\无线电实验\无线电定位原理与应用实验(For Stu. )\imagpart.txt'); l=length(I);
n=-l/2:1:(l-1)/2; fs=4e7; t=n/fs; x=I+j*Q;
X=fftshift(fft(x,800)); figure
subplot(211);plot(t,x);title(' 输入信号时域图像' ); xlabel('t/s');ylabel(' 幅度/V');
subplot(212);plot(abs(X));title(' 输入信号的频谱' ); xlabel('f/MHz');ylabel(' 幅度/V');
t0=1/100000;
H=zeros(l,1);
for k=1:2*l
H(k)=conj(X(k))*exp(-j*2*pi*k*t0/800);
end
figure
subplot(211);plot(abs(H));title(' 系统函数' );
xlabel('f/MHz');ylabel(' 幅度/V');
h=ifft(ifftshift(H));
Y=X.*H;
y=ifftshift(ifft(Y,800));
ay=abs(y);
maxy=max(ay);
dBy=20*log10(ay/maxy);
n=-400:399;
t=n/fs;
l=10;
sincn1=sin(2*pi*n/l+eps)./(2*pi*n/l+eps);
sincn=20*log10(sincn1/max(sincn1));
% subplot(312);
% plot(t,y);title('匹配滤波后的图像');
% xlabel('t/us');ylabel('归一化幅度/dB');
subplot(212);
plot(t,dBy);title(' 匹配滤波后的图像' );
xlabel('t/us');ylabel(' 归一化幅度/dB');
xlim([-0.2*10e-6 0.2*10e-6])
ylim([-50 0]);
hold on
plot(t,sincn,'r' )
(2)
clear all ;
fs=4e7;
t=-5*10^-6:1/fs:5*10^-6-1/fs;
T=10*10^-6;
f0=0;
k=10e11;%时宽带宽积D=200
x=exp(j*2*pi*(f0*t+0.5*k*t.^2));
X=fftshift(fft(x,800));
figure
subplot(211);plot(t,real(x));title(' 输入信号时域图像' ); xlabel('t/s');ylabel(' 幅度/V');
subplot(212);plot(abs(X));title(' 输入信号的频谱' ); xlabel('f/MHz');ylabel(' 幅度/V');
l1=length(x);
t0=1/100000;
H=zeros(1,l1);
for k=1:800
H(k)=conj(X(k))*exp(-j*2*pi*k*t0/800);
end
figure
subplot(211);plot(abs(H));title(' 系统函数' );
xlabel('f/MHz');ylabel(' 幅度/V');
h=ifft(ifftshift(H));
Y=X.*H;
y=ifftshift(ifft(Y,800));
ay=abs(y);
maxy=max(ay);
dBy=20*log10(ay/maxy);
n=-400:399;
t=n/fs;
l=10;
sincn1=sin(2*pi*n/l+eps)./(2*pi*n/l+eps);
sincn=20*log10(sincn1/max(sincn1));
subplot(212);
plot(t,dBy);title(' 匹配滤波后的图像' );
xlabel('t/us');ylabel(' 归一化幅度/dB');
xlim([-0.2*10e-6 0.2*10e-6])
ylim([-50 0]);
hold on
plot(t,sincn,'r' )
%时宽带宽积,改变带宽
clear all ;
fs=4e7;
t=-5*10^-6:1/fs:5*10^-6-1/fs;
T=10*10^-6;
f0=0;
k=20e11;%时宽带宽积D=200
x=exp(j*2*pi*(f0*t+0.5*k*t.^2));
X=fftshift(fft(x,800));
figure
subplot(211);plot(t,real(x));title(' 输入信号时域图像' ); xlabel('t/s');ylabel(' 幅度/V');
subplot(212);plot(abs(X));title(' 输入信号的频谱' ); xlabel('f/MHz');ylabel(' 幅度/V');
l1=length(x);
t0=1/100000;
H=zeros(1,l1);
for k=1:800
H(k)=conj(X(k))*exp(-j*2*pi*k*t0/800);
end
figure
subplot(211);plot(abs(H));title(' 系统函数' );
xlabel('f/MHz');ylabel(' 幅度/V');
h=ifft(ifftshift(H));
Y=X.*H;
y=ifftshift(ifft(Y,800));
ay=abs(y);
maxy=max(ay);
dBy=20*log10(ay/maxy);
n=-400:399;
t=n/fs;
l=5;
sincn1=sin(2*pi*n/l+eps)./(2*pi*n/l+eps);
sincn=20*log10(sincn1/max(sincn1));
subplot(212);
plot(t,dBy);title(' 匹配滤波后的图像' );
xlabel('t/us');ylabel(' 归一化幅度/dB');
xlim([-0.2*10e-6 0.2*10e-6])
ylim([-50 0]);
hold on
plot(t,sincn,'r' )
% % %时宽带宽积改变, 改变时间
% fs=4e7;
% t=-2.5*10^-6:1/fs:2.5*10^-6-1/fs;
% T=10*10^-6;
% f0=0;
% k=10e11;%时宽带宽积D=100
% x=exp(j*2*pi*(f0*t+0.5*k*t.^2));
% X=fftshift(fft(x,400));
% % figure
% % subplot(211);plot(t,real(x));title('输入信号时域图像'); % % xlabel('t/s');ylabel('幅度/V');
% % subplot(212);plot(abs(X));title('输入信号的频谱'); % % xlabel('f/MHz');ylabel('幅度/V');
%
% l1=length(x);
% t0=1/100000;
% H=zeros(1,l1);
% for k=1:400
% H(k)=conj(X(k))*exp(-j*2*pi*k*t0/400);
% end
% figure
% subplot(211);plot(abs(H));title('系统函数');
% xlabel('f/MHz');ylabel('幅度/V');
%
% h=ifft(ifftshift(H));
%
% Y=X.*H;
% y=ifftshift(ifft(Y,400));
% ay=abs(y);
% maxy=max(ay);
% dBy=20*log10(ay/maxy);
%
% n=-200:199;
% t=n/fs;
% l=20;
% sincn1=sin(2*pi*n/l+eps)./(2*pi*n/l+eps);
% sincn=20*log10(sincn1/max(sincn1));
% subplot(212);
% plot(t,dBy);title('匹配滤波后的图像');
% xlabel('t/us');ylabel('归一化幅度/dB');
% xlim([-0.2*10e-6 0.2*10e-6])
% ylim([-50 0]);
% hold on
% plot(t,sincn,'r')