maichongyasuo.zip_lfm_matlab_radar_脉冲压缩_雷达

W = 17.2e6; %带宽 T = 42e-6; %时宽 Fs = 10 * W; N = T * Fs; t = linspace(-T/2 ,T/2,N); st = exp(1j * pi * W / T * t.^2);% 发射信号形式 R = 30e3; % 目标距离 c = 3e8; %光速 tao = 2 * R /c; %双程延时 200us sr = exp(1j * pi * W / T * (t-tao).^2);% 接收信号形式 h = exp(-1j * pi * W / T * fliplr(t.^2));% 匹配滤波器形式 % h1 = conj(fliplr(st)); figure subplot(211) plot(t,real(h)) xlabel('I(t)') subplot(212) plot(t,imag(h)) xlabel('Q(t)') title('滤波器的幅度响应') figure plot(t,angle(h)) title('滤波器的相位响应') % y_time = conv(sr,h);% % 如果采用这种形式，由于回波时延远大于脉宽， % 回波信号的相位与匹配滤波器相位没有可以匹配得上的，如果是无限长的信号当然可以 % 这个时候只能利用st与h的卷积然后人为挪动到应该在的位置 y_time = conv(st,h);% 时域做卷积 figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,20*log10(abs(y_time/max(y_time)))) hold on;plot([199 201], [-3 -3],'r') axis([199 201 -30 1]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('功率，dB'),title('时域脉压后的幅度') % 3dB带宽 7220-7228index区间 0.0465us figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,abs(angle(y_time/max(y_time)))) axis([199 201 -5 5]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('角度，rad'),title('时域脉压后的相位') % 频域实现脉压 h_fre = fft(h,16384);%之所以取16384是要大于2N-1即可 st_fre = fft(st,16384);% 一定要注意做fft补零，时域补零，频域插值，如果不补零，那么 % 很有可能看不到副瓣-13dB，因为插值没有那么密 y_fre = st_fre .* h_fre; y_time1 = ifft(y_fre); y_time1_norm = y_time1/max(y_time1);% 进行归一化 figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,20*log10(abs(y_time1_norm(1:2*N-1)))) % 如果作图不取前1:2N-1个点，第2N点后边的值，ifft后非常小，从时域也可以理解，两个信号 % 卷积后总共信号长度就是2N-1，从频域做也应该如此 axis([199 201 -30 1]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('功率，dB'),title('频域脉压后的幅度') figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,abs(angle(y_time1_norm(1:2*N-1)))) axis([199 201 -5 5]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('角度，rad'),title('频域脉压后的相位') %% 时域加窗 hamm = hamming(N); h_hamm = h .* hamm';% hamming窗加权的匹配滤波器 figure subplot(211) plot(t,real(h_hamm)) xlabel('I(t)') subplot(212) plot(t,imag(h_hamm)) xlabel('Q(t)') title('加窗匹配滤波器的幅度响应') figure plot(t,angle(h_hamm)) title('加窗匹配滤波器的相位响应') % 加窗与否对滤波器的相位无影响，因为滤波器是实数，点乘对相位没有影响 y_time_hamm = conv(st,h_hamm);% 时域做卷积 figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,20*log10(abs(y_time_hamm/max(y_time_hamm)))) hold on;plot([199 201], [-3 -3],'r') axis([199 201 -70 1]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('功率，dB'),title('时域加窗脉压后的幅度') % 3dB带宽对应 7218-7230 0.0698us figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,abs(angle(y_time_hamm/max(y_time_hamm)))) axis([199 201 -5 5]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('角度，rad'),title('时域加窗脉压后的相位') %% 频域加窗 hamm = hamming(N); % hamm = kaiser(N,2.5) st_hamm = st .* hamm'; h_hamm_fre = conj(fft(st_hamm,16384));%figure;plot(abs(h_hamm_fre)) h_hamm1 = ifft(h_hamm_fre); figure subplot(211) plot(t,real(h_hamm1(end-N+1:end)))%取后边长度为N的序列 xlabel('I(t)') subplot(212) plot(t,imag(h_hamm1(end-N+1:end))) xlabel('Q(t)') title('频域加窗匹配滤波器的幅度响应') figure plot(t,angle(h_hamm1(end-N+1:end))) title('频域加窗匹配滤波器的相位响应') y_fre_hamming = st_fre .* h_hamm_fre; y_time2 = ifftshift(ifft(y_fre_hamming)); y_time2_norm = y_time2/max(y_time2);% 进行归一化 y_time2_norm1 = y_time2_norm((16384-2*N)/2+2:16384-(16384-2*N)/2);% 去除弃置区 % 作图真实数据是2N-1个点，通过观察总的图形，确认弃置区 figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,20*log10(abs(y_time2_norm1))) axis([199 201 -70 1]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('功率，dB'),title('频域加窗脉压后的幅度') figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,abs(angle(y_time2_norm1))) axis([199 201 -5 5]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('角度，rad'),title('频域加窗脉压后的相位') %% 加入多普勒分析 fd1 = 0.05 * W; %多普勒频移 带宽的5% % st_fd1 = exp(1j * pi * W / T * (fd1 * t + t.^2));% % 这种建模方法是错的，W/T是线性调频率，是2次相位的系数 st_fd1 = exp(1j * pi *(fd1 * t + W / T * t.^2));% 加入多普勒效应的信号 y_time_fd1 = conv(st_fd1,h);% 时域做卷积 figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,20*log10(abs(y_time_fd1/max(y_time_fd1)))) % hold on;plot([197 199], [-3 -3],'r') axis([195 200 -40 1]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('功率，dB'),title('时域脉压后的幅度，fd=0.05W') % 3dB带宽 7220-7228index区间 0.0465us figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,abs(angle(y_time_fd1/max(y_time_fd1)))) axis([195 200 -5 5]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('角度，rad'),title('时域脉压后的相位，fd=0.05W') fd2 = 0.1 * W; %多普勒频移 带宽的5% % st_fd1 = exp(1j * pi * W / T * (fd1 * t + t.^2));% % 这种建模方法是错的，W/T是线性调频率，是2次相位的系数 st_fd2 = exp(1j * pi *(fd2 * t + W / T * t.^2));% 加入多普勒效应的信号 y_time_fd2 = conv(st_fd2,h);% 时域做卷积 figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,20*log10(abs(y_time_fd2/max(y_time_fd2)))) % hold on;plot([197 199], [-3 -3],'r') axis([195 200 -40 1]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('功率，dB'),title('时域脉压后的幅度，fd=0.1W') % 3dB带宽 7220-7228index区间 0.0465us figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,abs(angle(y_time_fd2/max(y_time_fd2)))) axis([195 200 -5 5]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('角度，rad'),title('时域脉压后的相位，fd=0.1W') fd3 = 0.2 * W; %多普勒频移 带宽的5% % st_fd1 = exp(1j * pi * W / T * (fd1 * t + t.^2));% % 这种建模方法是错的，W/T是线性调频率，是2次相位的系数 st_fd3 = exp(1j * pi *(fd3 * t + W / T * t.^2));% 加入多普勒效应的信号 y_time_fd3 = conv(st_fd3,h);% 时域做卷积 figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,20*log10(abs(y_time_fd3/max(y_time_fd3)))) % hold on;plot([197 199], [-3 -3],'r') axis([195 200 -40 1]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('功率，dB'),title('时域脉压后的幅度，fd=0.2W') figure plot(linspace(-T,T,2*N-1)*1e6+200,abs(angle(y_time_fd3/max(y_time_fd3)))) axis([195 200 -5 5]);grid on; xlabel('时间,us'),ylabel('角度，rad'),title('时域脉压后的相位，fd=0.2W')