步进频线性调频信号的单脉冲雷达回波处理系统

guygg882025-07-19 12:06

步进频线性调频信号的单脉冲雷达回波处理系统

步进频线性调频(SF-LFM)信号的单脉冲雷达回波数据处理系统。该系统包含信号生成、回波模拟、脉冲压缩、目标检测、参数估计和成像等核心功能。

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%% 步进频线性调频信号的单脉冲雷达回波处理系统
clear; close all; clc;

% ===================== 系统参数设置 =====================
c = 3e8;                    % 光速 (m/s)
fc = 10e9;                  % 载频 (Hz)
Tp = 10e-6;                 % 脉冲宽度 (s)
B = 100e6;                  % 单脉冲带宽 (Hz)
N_pulse = 64;               % 步进频脉冲数
f_step = 20e6;              % 频率步进量 (Hz)
PRF = 10e3;                 % 脉冲重复频率 (Hz)
fs = 2.5 * B;               % 采样率 (Hz)
SNR = 20;                   % 信噪比 (dB)

% 目标参数 (距离[m], 速度[m/s], RCS[m²])
targets = [1000, 50, 10; 
           1500, -30, 5;
           2500, 0, 20];
       
% 计算派生参数
lambda = c / fc;            % 波长 (m)
t_sweep = 1 / PRF;          % 脉冲重复周期 (s)
t = 0:1/fs:Tp-1/fs;         % 单脉冲时间向量
N_samples = length(t);      % 单脉冲采样点数

fprintf('系统参数:\n');
fprintf('  载频: %.2f GHz\n', fc/1e9);
fprintf('  脉冲宽度: %.2f μs\n', Tp*1e6);
fprintf('  单脉冲带宽: %.2f MHz\n', B/1e6);
fprintf('  频率步进: %.2f MHz\n', f_step/1e6);
fprintf('  脉冲数: %d\n', N_pulse);
fprintf('  距离分辨率: %.2f m\n', c/(2*B));
fprintf('  速度分辨率: %.2f m/s\n\n', lambda*PRF/(2*N_pulse));

% ===================== 信号生成 =====================
% 生成步进频LFM信号
tx_signal = zeros(N_pulse, N_samples);
for n = 1:N_pulse
    f_start = fc + (n-1)*f_step;  % 当前脉冲起始频率
    k = B / Tp;                   % 调频率
    phase = 2*pi*(f_start*t + 0.5*k*t.^2);
    tx_signal(n, :) = exp(1i*phase);
end

% 绘制时频图
figure('Name', '发射信号时频特性', 'Position', [100, 100, 1200, 500]);
subplot(1,2,1);
imagesc(t*1e6, 1:N_pulse, real(tx_signal));
xlabel('时间 (\mus)');
ylabel('脉冲序号');
title('发射信号实部');
colorbar;

subplot(1,2,2);
[~, idx] = max(abs(tx_signal), [], 2);
freq_actual = zeros(1, N_pulse);
for n = 1:N_pulse
    freq_actual(n) = fc + (n-1)*f_step + B*t(idx(n))/Tp;
end
plot(1:N_pulse, freq_actual/1e9, 'LineWidth', 1.5);
xlabel('脉冲序号');
ylabel('瞬时频率 (GHz)');
title('步进频LFM信号频率变化');
grid on;

% ===================== 回波模拟 =====================
rx_signal = zeros(N_pulse, N_samples);
num_targets = size(targets, 1);

% 为每个目标生成回波
for k = 1:num_targets
    R = targets(k, 1);      % 目标距离
    v = targets(k, 2);      % 目标速度
    rcs = targets(k, 3);    % 目标RCS
    
    for n = 1:N_pulse
        % 计算当前脉冲往返时间延迟(考虑距离徙动)
        tau = 2*(R + v*(n-1)*t_sweep) / c;
        
        % 计算时间延迟对应的采样点数
        delay_samples = round(tau * fs);
        
        % 确保延迟在合理范围内
        if delay_samples < N_samples
            % 计算幅度衰减 (距离衰减 + RCS)
            attenuation = sqrt(rcs) / (R^2);
            
            % 生成延迟信号
            delayed_signal = [zeros(1, delay_samples), tx_signal(n, 1:end-delay_samples)];
            
            % 添加多普勒相移
            f_doppler = 2*v / lambda;
            doppler_phase = exp(1i*2*pi*f_doppler*(n-1)*t_sweep);
            
            % 累加回波信号
            rx_signal(n, :) = rx_signal(n, :) + attenuation * delayed_signal * doppler_phase;
        end
    end
end

% 添加高斯白噪声
noise_power = 10^(-SNR/10) * mean(abs(rx_signal(:)).^2);
noise = sqrt(noise_power/2) * (randn(size(rx_signal)) + 1i*randn(size(rx_signal)));
rx_signal = rx_signal + noise;

% ===================== 脉冲压缩处理 =====================
% 生成匹配滤波器
matched_filter = conj(fliplr(tx_signal(1, :))); % 使用第一个脉冲的匹配滤波器

% 脉冲压缩处理
compressed = zeros(N_pulse, N_samples);
for n = 1:N_pulse
    % 脉冲压缩 (时域卷积)
    compressed(n, :) = conv(rx_signal(n, :), matched_filter, 'same');
end

% 绘制脉冲压缩结果
figure('Name', '脉冲压缩结果', 'Position', [100, 100, 1200, 600]);
subplot(2,1,1);
plot(t*1e6, abs(compressed(1, :)), 'LineWidth', 1.5);
xlabel('时间 (\mus)');
ylabel('幅度');
title('第一个脉冲的脉冲压缩结果');
grid on;

subplot(2,1,2);
imagesc(t*1e6, 1:N_pulse, abs(compressed));
xlabel('时间 (\mus)');
ylabel('脉冲序号');
title('所有脉冲的脉冲压缩结果');
colorbar;

% ===================== 目标检测与参数估计 =====================
% 距离-多普勒处理
range_doppler = fftshift(fft2(compressed), 2);

% 计算距离和多普勒轴
range_bins = (0:N_samples-1) * c / (2*fs); % 距离轴
doppler_bins = (-N_pulse/2:N_pulse/2-1) * PRF / N_pulse; % 多普勒轴
velocity_bins = doppler_bins * lambda / 2; % 速度轴

% 检测目标
threshold = 10 * mean(abs(range_doppler(:))); % CFAR阈值
[doppler_idx, range_idx] = find(abs(range_doppler) > threshold);
detected_targets = [];

% 提取目标参数
for k = 1:length(range_idx)
    r_idx = range_idx(k);
    d_idx = doppler_idx(k);
    
    % 计算距离和速度
    R_est = range_bins(r_idx);
    v_est = velocity_bins(d_idx);
    
    % 计算RCS估计 (相对值)
    rcs_est = abs(range_doppler(d_idx, r_idx));
    
    % 存储检测结果
    detected_targets = [detected_targets; R_est, v_est, rcs_est];
end

% 去除重复检测
detected_targets = unique(detected_targets, 'rows');

% 显示检测结果
fprintf('目标检测结果:\n');
fprintf('  真实目标: 距离(m)  速度(m/s)  RCS(m²)\n');
disp(targets);
fprintf('  检测目标: 距离(m)  速度(m/s)  相对RCS\n');
disp(detected_targets(:, 1:3));

% ===================== 距离-多普勒成像 =====================
figure('Name', '距离-多普勒图像', 'Position', [100, 100, 1200, 600]);

% 线性坐标显示
subplot(1,2,1);
imagesc(range_bins, velocity_bins, 20*log10(abs(range_doppler)));
xlabel('距离 (m)');
ylabel('速度 (m/s)');
title('距离-多普勒图像 (线性)');
colorbar;
axis xy;
hold on;
scatter(targets(:,1), targets(:,2), 100, 'rx', 'LineWidth', 2);
legend('真实目标位置');
grid on;

% 对数坐标显示
subplot(1,2,2);
imagesc(range_bins, velocity_bins, 20*log10(abs(range_doppler)));
xlabel('距离 (m)');
ylabel('速度 (m/s)');
title('距离-多普勒图像 (对数)');
colorbar;
axis xy;
caxis([max(20*log10(abs(range_doppler(:))))-60, max(20*log10(abs(range_doppler(:))))]);
hold on;
scatter(targets(:,1), targets(:,2), 100, 'rx', 'LineWidth', 2);
legend('真实目标位置');
grid on;

% ===================== 高分辨率距离像生成 =====================
% 合成宽带信号
synthetic_bandwidth = N_pulse * f_step;
delta_r = c / (2 * synthetic_bandwidth); % 合成分辨率

% 步进频信号合成
synthetic_signal = zeros(1, N_samples * N_pulse);
for n = 1:N_pulse
    % 提取每个脉冲的峰值点
    [~, peak_idx] = max(abs(compressed(n, :)));
    phase_term = exp(1i*2*pi*(n-1)*f_step*2*range_bins(peak_idx)/c);
    synthetic_signal((n-1)*N_samples+1:n*N_samples) = compressed(n, :) * phase_term;
end

% 高分辨率距离像
high_res_profile = fft(synthetic_signal);
range_axis_hr = (0:length(high_res_profile)-1) * c / (2 * fs * N_pulse);

% 绘制高分辨率距离像
figure('Name', '高分辨率距离像', 'Position', [100, 100, 1000, 500]);
plot(range_axis_hr, 20*log10(abs(high_res_profile)), 'LineWidth', 1.5);
xlabel('距离 (m)');
ylabel('幅度 (dB)');
title('高分辨率距离像');
xlim([0, max(range_axis_hr)/2]);
grid on;
hold on;

% 标记真实目标位置
for k = 1:size(targets, 1)
    line([targets(k,1), targets(k,1)], ylim, 'Color', 'r', 'LineStyle', '--');
end
legend('距离像', '真实目标位置');

% ===================== 单脉冲测角模拟 =====================
% 假设四喇叭单脉冲天线
theta = [-5, 5] * pi/180; % 两个目标的角度 (弧度)
num_antennas = 4;          % 天线数

% 生成阵列响应
array_response = zeros(num_antennas, num_targets);
for k = 1:num_targets
    for m = 1:num_antennas
        % 简单线性阵列
        d = (m-1) * lambda/2;
        array_response(m, k) = exp(1i*2*pi*d*sin(theta(k))/lambda);
    end
end

% 生成和差信号
sum_channel = sum(array_response, 1);
diff_channel = array_response(1, :) - array_response(2, :);

% 计算角误差信号
error_signal = diff_channel ./ sum_channel;

% 角度估计
theta_est = asin(angle(error_signal) * lambda / (2*pi*d));

fprintf('\n单脉冲测角结果:\n');
fprintf('  真实角度: %.2f°, %.2f°\n', theta*180/pi);
fprintf('  估计角度: %.2f°, %.2f°\n', theta_est*180/pi);

% ===================== 数据处理结果汇总 =====================
figure('Name', '系统处理结果汇总', 'Position', [100, 100, 1400, 800]);

% 发射信号频谱
subplot(2,3,1);
pwelch(tx_signal(1,:), [], [], [], fs);
title('发射信号频谱');

% 接收信号时域
subplot(2,3,2);
plot(t*1e6, real(rx_signal(1,:)));
xlabel('时间 (\mus)');
title('接收信号 (第一个脉冲)');
grid on;

% 脉冲压缩结果
subplot(2,3,3);
plot(t*1e6, abs(compressed(1,:)));
xlabel('时间 (\mus)');
title('脉冲压缩结果');
grid on;

% 距离-多普勒图
subplot(2,3,4);
imagesc(range_bins, velocity_bins, 20*log10(abs(range_doppler)));
xlabel('距离 (m)');
ylabel('速度 (m/s)');
title('距离-多普勒图');
colorbar;
axis xy;

% 高分辨率距离像
subplot(2,3,5);
plot(range_axis_hr, 20*log10(abs(high_res_profile)));
xlabel('距离 (m)');
title('高分辨率距离像');
grid on;

% 单脉冲测角
subplot(2,3,6);
plot(theta*180/pi, [0, 0], 'ro', theta_est*180/pi, [0, 0], 'bx');
xlabel('角度 (度)');
title('单脉冲测角结果');
legend('真实角度', '估计角度');
grid on;

1. 步进频LFM信号生成

  • 时频特性：生成频率步进的线性调频信号序列
  • 参数计算 ：
    • 起始频率：fc + (n-1)*f_step
    • 调频率：k = B / Tp
    • 瞬时相位：2*pi*(f_start*t + 0.5*k*t.^2)

2. 雷达回波模拟

  • 目标模型：考虑距离、速度和RCS特性
  • 物理效应建模 ：
    • 距离延迟：tau = 2*(R + v*(n-1)*t_sweep)/c
    • 多普勒相移：exp(1i*2*pi*f_doppler*(n-1)*t_sweep)
    • 幅度衰减：sqrt(rcs)/R^2
  • 噪声添加：高斯白噪声模拟真实环境

3. 脉冲压缩处理

  • 匹配滤波：使用时域卷积实现脉冲压缩
  • 处理增益：提高信噪比和目标分辨率
  • 可视化：显示单个脉冲和整个脉冲序列的压缩结果

4. 目标检测与参数估计

  • 距离-多普勒处理：二维FFT实现

    matlab 复制代码 
    range_doppler = fftshift(fft2(compressed), 2);

  • CFAR检测：基于阈值的峰值检测

    matlab 复制代码 
    threshold = 10 * mean(abs(range_doppler(:)));

  • 参数估计：

    • 距离：range_bins(r_idx)
    • 速度：velocity_bins(d_idx)
    • RCS：相对幅度值

5. 高分辨率距离成像

  • 带宽合成 ：syntheticbandwidth=Npulse∗fstepsynthetic_bandwidth = N_pulse * f_stepsyntheticbandwidth=Npulse∗fstep
  • 分辨率提升 ：deltar=c/(2∗syntheticbandwidth)delta_r = c/(2*synthetic_bandwidth)deltar=c/(2∗syntheticbandwidth)
  • 相干处理：相位补偿后合成宽带信号

6. 单脉冲测角

  • 天线模型：四喇叭单脉冲天线

  • 和差处理：

    matlab 复制代码 
    sum_channel = sum(array_response, 1);
diff_channel = array_response(1, :) - array_response(2, :);

  • 角误差信号 ：error_signal = diff_channel ./ sum_channel

  • 角度估计 ：theta_est = asin(angle(error_signal)*lambda/(2*pi*d))

参考代码 线性调频信号的雷达回波数据处理 youwenfan.com/contentcsa/51140.html

系统完整实现了步进频线性调频信号的单脉冲雷达回波处理流程，包括信号生成、回波模拟、脉冲压缩、目标检测、参数估计和高分辨率成像等核心功能，为雷达系统设计和算法验证提供了完整框架。

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