这是目录

实验原理
- 1.1 前情提要
- 1.2 为什么要做脉冲压缩
- 1.3 脉冲压缩过程
实验内容
- 2.1 实验参数
实验结果和分析
- 3.1 脉冲压缩的结果
全部代码

实验原理

1.1 前情提要

为了获得长的工作范围，雷达需要有长脉冲以获得高能量。同时，为了提高雷达的距离分辨率，要求雷达信号具有较大的带宽。然而，对于简单的未调制脉冲雷达信号，其距离分辨率为δr=c/2B=cτ/2\delta_r=c/2B=c\tau/2δr=c/2B=cτ/2其中BBB和τ\tauτ分别是雷达脉冲的带宽和脉冲持续时间。我们可以看到，带宽和脉冲宽度是相互倒数的，因此工作范围和距离分辨率之间存在着不可调和的矛盾。

1.2 为什么要做脉冲压缩

传统的未调制脉冲雷达系统很难同时获得窄脉冲宽度和宽带宽，但是，如果对长脉冲在其频率或相位上进行调制（即FM,PM），则长脉冲可以具有与短脉冲相同的带宽（距离分辨率）。因此，引入脉冲压缩技术，她允许雷达获得长脉冲的能量和短脉冲的分辨率。

脉冲压缩可以同时提高工作距离和距离分辨率。

方法：

我们可以发射更宽的脉冲来提高平均功率，以获得足够的工作范围。
接收机采用脉冲压缩算法获得窄脉冲，从而提高距离分辨率。

线性调频（Linear Frequency Modulation, LFM) 信号是脉冲压缩雷达最常用的调制信号，接收时采用匹配滤波进行脉冲压缩。线性调频信号（也称为啁啾信号,chrip signal）的时域表达式如下所示：

其瞬时频率为

其中k=B/Tpk=B/T_pk=B/Tp是频率调制的斜率。BBB和TpT_pTp分别是脉冲带宽和持续时间。我们给出了线性调频信号的一个例子，其时域波形和频谱如下所示。

线性调频信号具有较大的带宽延迟积，在脉冲压缩过程中可以获得较高的脉冲压缩比。

1.3 脉冲压缩过程

在接收端，我们使用匹配滤波来实现脉冲压缩。下图展示出了基于LFM信号的脉冲压缩过程。
我们在下图中给出了一个脉冲压缩的例子。

实验内容

2.1 实验参数

LFM信号模型：

其中，G(t,Tp)G(t,T_p)G(t,Tp)是门宽为TpT_pTp的门函数。其他参数如下所示：代码：（MATLAB）

%% parameters
f0 = 10e9;       % 载波
Tp = 10e-6;      % 脉冲持续时间
B = 10e6;        % 带宽
fs = 100e6;      % 采样频率
c = 3e8;         % 光速
R0 = 3e3;        % 目标距离
k = B/Tp;        % 调频斜率

实验结果和分析

3.1 脉冲压缩的结果

(1) 参考信号和回波信号的时域波形
我们回顾一下LFM信号和回波信号的表达式。
参考信号：

回波信号：

其中，τ=2R/c\tau=2R/cτ=2R/c为信号延迟，RRR是目标距离。
参考信号（左），回波信号（右）

信号生成代码：

%% signal generation
N = 1024*4;      % 采样点
n = 0:N-1;
Ts = 1/fs;       % 采样间隔
t = n*Ts;
f = -fs/2+ n*(fs/N);
tau_0 = 2*R0/c;  % 时延
tau_1 = 2*R1/c;
st = rectpuls(t-Tp/2,Tp).*exp(1i*pi*k*(t-Tp/2).^2);  % 参考信号
% 回波信号
secho = rectpuls(t-tau_0-Tp/2,Tp).*exp(1i*pi*k*(t-tau_0-Tp/2).^2)*exp(-1i*2*pi*f0*tau_0);

（2）脉冲压缩过程
根据前面1.3的叙述，我们首先将回波信号（输入）的频谱乘以参考信号频谱的共轭（乘法器），然后对乘法器的输出做IFFT。因此，我们可以得到匹配滤波器的输出信号。代码如下：

%% 脉冲压缩
Xs = fft(st,N);        % 本地副本的FFT
Xecho = fft(secho,N);  % 输入信号的FFT
Y = conj(Xs).*Xecho;   % 乘法器
Y = fftshift(Y);
y = ifft(Y,N);         % IFFT

回波信号的幅频特性和脉冲压缩结果：

我们可以看到，脉冲压缩结果的频谱振幅是回波信号频谱振幅的平方。

（3）脉冲压缩结果

时域脉冲压缩结果。
通过脉冲压缩可以获得窄脉冲，提高了距离分辨率。
脉冲压缩结果vs距离的图像

我们可以检测到目标的距离为3000m，副瓣比主瓣低约13.4dB。

在多目标环境中，不合适的副瓣可能会掩埋附近较小目标的主瓣，导致目标丢失。为了提高识别多个目标的能力，需要采用旁瓣抑制技术，即加窗技术。
然而，加窗实际上是信号的失配处理。虽然它可以抑制旁瓣，但会降低输出信号的主瓣。换句话说，多目标分辨率的提高是以降低信噪比和距离分辨率为代价的。

全部代码

close all
clc
clear
%% =================== 参数 ======================
f0 = 10e9;       % 载波
Tp = 10e-6;      % 脉冲持续时间
B = 10e6;        % 带宽
fs = 100e6;      % 采样频率
c = 3e8;         % 光速
R0 = 3e3;        % 目标距离
k = B/Tp;        % 调频斜率
%% ================= 信号产生 =================
N = 1024*4;      % 采样点
n = 0:N-1;
Ts = 1/fs;       % 采样间隔
t = n*Ts;
f = -fs/2+ n*(fs/N);
tau_0 = 2*R0/c;  % 时延
tau_1 = 2*R1/c;
st = rectpuls(t-Tp/2,Tp).*exp(1i*pi*k*(t-Tp/2).^2);  % 参考信号
% 回波信号
secho = rectpuls(t-tau_0-Tp/2,Tp).*exp(1i*pi*k*(t-tau_0-Tp/2).^2)*exp(-1i*2*pi*f0*tau_0);
% two targets
% R1 = 3e3 + 10;
% tau_1 = 2*R1/c;
% echo = rectpuls(t-tau_0-Tp/2,Tp).*exp(1i*2*pi*k*(t-tau_0-Tp/2).^2)*exp(-1i*2*pi*f0*tau_0)+...rectpuls(t-tau_1-Tp/2,Tp).*exp(1i*2*pi*k*(t-tau_1-Tp/2).^2)*exp(-1i*2*pi*f0*tau_1);
%% =============== 脉冲压缩 ================
Xs = fft(st,N);        % 本地副本的FFT
Xecho = fft(secho,N);  % 输入信号的FFT
Y = conj(Xs).*Xecho;   % 乘法器
Y = fftshift(Y);
y = ifft(Y,N);         % IFFT
%% ================== 画图 ======================
figure;
subplot(211);plot(t*1e6,real(st));
xlabel('Time/us');ylabel('Amplitude');
title('Real Part of Reference Signal');grid on;
subplot(212);plot(t*1e6,imag(st));
xlabel('Time/us');ylabel('Amplitude');
title('Imagine Part of Reference Signal');grid on;
echo signal
figure;
subplot(211);plot(t*1e6,real(escho));
xlabel('Time/us');ylabel('Amplitude');
title('Real Part of Echo Signal');grid on;
subplot(212);plot(t*1e6,imag(secho));
xlabel('Time/us');ylabel('Amplitude');
title('Imagine Part of Echo Signal');grid on;
% ============ 频谱 =============
figure;
x1 = fftshift(Xs);
plot(f/1e6,abs(x1));
xlabel('Frequency/Hz');ylabel('Amplitude');
title('Spectral of Reference Signal');grid on;
figure;
plot(f/1e6,abs(fftshift(Xecho)));
xlabel('Frequency/Hz');ylabel('Amplitude');
title('Spectral of Echo Signal');grid on;
figure;
plot(f/1e6,abs(Y));
xlabel('Frequency/Hz');ylabel('Amplitude');
title('Spectral of the Result of Pulse Compression');grid on;
% ========= 脉冲压缩结果 ===========
figure;
r = t*c/2;
y = abs(y)/max(abs(y));
plot(r,20*log10(y));
xlabel('Range/m');title('Result of Pulse Compression');grid on;

脉冲压缩（Pulse Compression, PC）原理与MATLAB实现相关推荐

匹配滤波（脉冲压缩）
[TOC] 匹配滤波原理匹配滤波器(match filter)是最佳线性滤波器的一种,该滤波器的准则是输出信噪比最大,常用于通信.雷达等系统的接收机中,下面对其冲激响应/系统函数进行推导. 设该滤波 ...
matlab 脉冲压缩算法,线性调频脉冲压缩原理及其MATLAB仿真+程序
摘要:脉冲压缩技术在现代雷达系统和超带宽通信系统等领域具有越来越重要的应用.本文首先阐述了线性调频脉冲压缩的基本原理,并提出了增大信号等效带宽可以提高雷达距离分辨率,然后分析了匹配滤波器的特性,给出 ...
matlab 脉冲密度调制,脉冲压缩技术研究指导.doc
脉冲压缩技术在雷达信号处理中的应用姓名郭帅王继鹏学号脉冲压缩技术研究引言脉冲压缩技术是雷达信号处理的关键技术之一.主要是通过发射许多具有脉内调制的足够宽的脉冲,从而在峰值功率不太高 ...
线性调频脉冲信号 matlab,线性调频脉冲信号压缩的原理及MATLAB仿真程序
摘要:本论文对目前在雷达信号处理系统中应用较为广泛的脉冲压缩技术进行了介绍,主要是线性调频的脉冲压缩信号.首先对脉冲压缩的概念以及雷达的工作原理进行了介绍,其次介绍了线性调频脉冲压缩技术的基本原理, ...
matlab计算正交变换,基于Matlab的LFM信号的正交变换和脉冲压缩
基于 Matlab的 LFM 信号的正交变换和脉冲压缩付银娟 (西安邮电学院陕西西安 710121) 摘要 :正交变换和脉冲压缩是雷达信号处理中常用的两个基本技术.介绍了正交变换和脉冲压缩的基 ...
带有匹配滤波器的雷达信号调制和脉冲压缩技术的Matlab程序
带有匹配滤波器的雷达信号调制和脉冲压缩技术的Matlab程序 clear all; %%% parameters' definition c=3e+8; ...
雷达回波信号脉冲压缩处理（MATLAB）
一.线性调频脉冲雷达的工作原理雷达发射机的任务是产生符合要求的雷达波形(Radar Waveform),然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去,遇到目标后,电磁波一部分反射,经接收天线和收发开关由接 ...
雷达回波模拟仿真（一）：回波产生，脉冲压缩（以LFM为例）matlab
雷达回波模拟仿真(一):回波产生,脉冲压缩(以LFM为例)matlab 雷达目标回波雷达目标回波脉冲压缩脉冲压缩雷达目标回波脉冲压缩仿真代码雷达目标回波首先介绍雷达目标回波的组成结构,然后 ...
MATLAB实现LFM信号的脉冲压缩及代码
关于LFM信号是什么?还有脉冲压缩的的算法目的,算法原理是什么?楼主在这里不作解释,有需求的小伙伴请移步其他楼主那里康康算法的原理. 楼主在此只是提供一下自己的代码,供朋友们参考学习,也欢迎批评改正. ...
雷达原理与系统仿真实验 LFM信号的目标回波与脉冲压缩处理
采用matlab语言以LFM信号为例,仿真其目标回波和脉冲压缩的过程.分析目标个数\目标间距\目标幅度\雷达带宽\脉宽\加权方式等因素对脉压的综合影响机理;试试dB和原始数值的显示效果 ...

脉冲压缩（Pulse Compression, PC）原理与MATLAB实现