对1GHz脉冲多普勒雷达进行快速和慢速处理生成5个移动目标的距离多普勒图研究(Matlab代码实现)

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📋📋📋++本文目录如下:++🎁🎁🎁

目录

[💥1 概述](#💥1 概述)

[📚2 运行结果](#📚2 运行结果)

[2.1 多普勒与距离图中的五个塔格特:](#2.1 多普勒与距离图中的五个塔格特:)

[2.2 回波信号和匹配滤波器输出:](#2.2 回波信号和匹配滤波器输出:)

[2.3 数据立方体: 看到tha Barker代码相移和目标的回声:](#2.3 数据立方体: 看到tha Barker代码相移和目标的回声:)

[🎉3 参考文献](#🎉3 参考文献)

[🌈4 Matlab代码实现](#🌈4 Matlab代码实现)


💥1 概述

本文涉及对1GHz脉冲多普勒雷达进行快速和慢速处理,以生成5个移动目标的距离多普勒图。目标的范围和速度将使用 matlab 函数随机生成。

五个目标的反射率为1、0.5、0.25、0.25和0.1,每个目标的组合回波由下式给出:

其中t是快速时间,m是慢时间脉冲指数。b(t) 是巴克码,k0 是雷达传播常数。 􏰈

  • 快速处理(测距) 巴克代码用于该雷达的测距。模拟 13 芯片巴克码。假设脉冲宽度为10uS。假设检测是杂乱无章的。杂波是通过假设任何时间样本中的杂波幅度具有瑞利分布的幅度和均匀分布的相位来建模的。杂波功率可以通过更改 SCR 来控制。单个杂波样本可以由

    c(t, m) = sqrt 建模 × exp(2π × rand × j) 注意日志是基数 e

    对于快速时间处理,请使用 10MHz 的采样率(采样间隔为 0.1uS。在每个脉冲传输后产生100uS(1000个样本)的回波。对于 1000 个样本中的每一个,都会生成一个独立的杂波值。使用巴克代码的匹配滤波器将回声装箱到 (1000+200) 范围箱中。额外的 200 个箱用于开始和结束,因为每个脉冲将有 100 个样本。

  • 慢时处理(多普勒) 使用 1000Hz 的 PRF (T = 1ms)。在慢时间内从1024个脉冲产生回波。通过沿 1024 个范围箱中的每一个对 1200 个脉冲进行傅里叶变换来执行慢时处理。生成强度图(1024x1200),显示5个目标中每个目标的距离和多普勒。还要在目标的实际位置放置一个"+",这在模拟中是已知的。请注意,强度分布应以这些"+"为中心。将慢时间轴转换为多普勒频率(以 Hz 为单位),将快速时间轴转换为以米为单位的范围。请注意,每个脉冲的杂波都是相同的,即对所有脉冲使用相同的 1000 个杂波值。

​生成不同信杂波 (SCR) 比的距离多普勒图:20dB、10dB、3dB、0dB、-10dB。一般信息和说明什么是快时间和慢时间?​

​目标是创建一个包含 1024 个范围箱的矩阵,每个箱有 1000 个脉冲。

慢时间=更新每个PRI,表示每次一个脉冲,1000个脉冲,每个立方体在慢时间内是1个PRI。

单个脉冲内的时间是快速时间。脉冲之间的时间是慢时间。

快速时间是指给定脉冲的范围箱或范围样本的数量,代表范围延迟。

慢时间只是脉冲数。

在快速时间的不同时间段组成一个 PRI,意味着在每个 PRI 内部,延迟时间。我们可以说我们得到了 1024 次分辨率和 1000 PRI x 轴上的每个脉冲。

如果在x=2,第二个脉冲,快速时间=10。然后下一个脉冲在 x=3,目标 仍然在快速时间 = 10,表示目标没有移动。

如果在 x=4 的下一个脉冲中,我们上升到相应的 y 值,并且目标移动到 快速时间 y= 14 表示它正在移动。

单个脉冲内的时间是快速时间。脉冲之间的时间是慢时间。

FFT

使用FFT,我们从慢时间移动到多普勒频率,从快速时间移动到范围。

原因:因为在移动目标中,相位信息出现在每个接收到的脉冲中。

不同的返回可以在多普勒域而不是时域中分离。

所以,当我们从快速时间移动到范围时,

每个 y 值都变成了范围, 当我们从慢速时间移动到多普勒时,每个x值都变成多普勒频率

当两个目标在相同的y"范围"但不同的x"多普勒"时,这意味着两个目标在相同的范围内,但速度不同。

多普勒频率和速度由 如果两个目标具有相同的多普勒但射程不同,则意味着它们的速度相同,但范围不同。

流程:

  1. 使用 rand 函数生成五个范围、五个速度和法夫反射率。

  2. 使用方程找到每个目标的回波,知道回波将始终比原始信号延迟 2R/C。所以我(到)ia 2R / C。

  3. 在回波方程中,我们得到t-2R/C.(t)这里是快速时间,因为我们有兴趣看到每个脉冲的回波。

  4. 使用Barker代码进行压缩,使脉冲具有180个相移,以增加带宽而不会损失分辨率。在这个雷达中,它用于测距。

  • 从快速时间处理(测距)开始 快速脉冲是1.100微秒,我们生成1000微秒,所以1000个样本。

    在每个脉冲之后,或每个M慢时间,或在每个X处,我们为这1200个样本中的每一个生成一个新的混乱。

    我将使用匹配的过滤器进行 barker 代码,将回声装箱到 200 范围内,以增加 <> 个箱。

  • 慢时处理(多普勒) 使用 PRF = 1000 Hz,T = 1ms 并使用回波方程, 我从 1024 个脉冲中生成了 1024 个回波,并将这些回波堆叠在我的 (S) 中。 然后我沿着 1024 个范围箱获取 1200 个回波或脉冲的 FFT。

📚 2 运行结果

2.1 多普勒与距离图中的五个塔格特:

具有坏多普勒频率的塔格特正在远离雷达,而积极的塔格特正在向雷达走来。

2.2 回波信号和匹配滤波器输出:

请注意,每当我们同时输入匹配的滤波器输出和回波信号时,我们都会检测到目标。

2.3 数据立方体: 看到tha Barker代码相移和目标的回声:

部分代码:

% The Echo received for each Target + Clutter

for k = 1 : 5

Delay = to(k);

S(Delay:Delay+12) = S(Delay:Delay+12)+ p(k).* barker (1:13).* exp(j*2*Ko*u(k)*t);

end

%Matched Filtering with inverse Barker code coefficients

Sfilterd= filter(a,1,S)/13;

% Building the Matrix Cube

MatrixCube(i,1:L) = Sfilterd(1:L);

end

FFTMatrixCube = fftshift(fft(MatrixCube,[],1));

figure

% Ploting the Doppler - Range Grapgh

image([-500 500],[-15 15],200*log10(abs(FFTMatrixCube')));

xlabel('Doppler')

ylabel('Range')

figure

X = 1:1:1000;

plot(X,abs(Sfilterd))

hold on

plot(X,abs(S))

hold off

legend('Clutter','Filter output')

L1 = 1:1:1024;

M1 = -500:1:500;

figure

mesh(abs(MatrixCube))

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

[1]林晓斌,张承志,谢梦.脉冲多普勒雷达目标航迹自动起始方法研究[J].科技视界, 2018(12):2.DOI:CNKI:SUN:KJSJ.0.2018-12-005.

[2]李惠峰,赵明.基于多目标的脉冲多普勒雷达导引头系统研究[C]//山东自动化学会;山东理工大学.山东自动化学会;山东理工大学, 2010.

[3]A.Yasotharan,T.Thayaparan.傅里叶变换法用于脉冲多普勒雷达检测加速运动目标的研究[J].空载雷达, 2005(2):7.

🌈4 Matlab代码实现

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