使用脉冲压缩估算范围和多普勒

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此示例显示了脉冲压缩，调制传输脉冲并与接收信号相关的地方。雷达和声纳系统使用脉冲压缩来通过缩短回声持续时间来提高信噪比（SNR）和范围分辨率。此示例也证明了多普勒处理，其中一个目标的径向速度是由目标运动产生的多普勒移位确定的。

确定目标范围和速度

以下雷达系统将线性调制（FM）波形的脉冲列车传播到移动目标并接收回声。通过将匹配的过滤和多普勒处理应用于回声，雷达系统可以有效地检测目标的范围和速度。

指定雷达系统的要求。此示例使用载体频率FC3 GHz和抽样率FS1 MHz。

FC = 3E9;FS = 1E6;c = physconcst（“ Lightspeed”）；

创建系统对象以建模雷达系统。该系统是单静止的。发射器位于（0,0,0），静止，而目标位于（5000,5000,0），速度为（25,25,0），雷达横截面（RCS）的速度为（25,25,0）1平方米。

天线=分阶段。异位剂（异位剂）（'频率范围'，[1E8 10E9]）;发射机= phased.Transmitter（'获得'，20，“ InuseOutputport”，真的）;txloc = [0; 0; 0];tgtloc = [5000; 5000; 0];％radial dist〜 = 7071 mtgtvel = [25; 25; 0];％径向速度〜= 35.4 m/starget = phase.radartarget（'模型'，，，，“非推翻”，，，，“平均值”，1，'工作频率'，fc）;触角= phase.platform（'初始位置'，txloc）;targetPlatform = phase.platform（'初始位置'，tgtloc，'速度'，tgtvel）;散热器=分阶段。放射线（“繁殖速度”，C，...'工作频率'，fc，'传感器'，天线）;频道= phased.freespace（“繁殖速度”，C，...'工作频率'，fc，“ TwowayPropagation”，错误的）;collector = phasted.collector（“繁殖速度”，C，...'工作频率'，fc，'传感器'，天线）;接收者= phase.receiverpreamp（“噪音”，0，...'enableInputport'，真的，“ seedsource'，，，，'财产'，，，，'种子'，2e3）;

创建一个线性FM波形，其脉冲宽度为10μs，脉冲重复频率为10 kHz和100 kHz的扫描带宽。匹配的滤波器系数是从该波形生成的。

waveform = phase.linearfmwaveform（“脉冲宽”，10e-6，'prf'，10E3，'输出格式'，，，，“脉冲”，，，，'numpulses'，1，“扫带宽度”，1E5）;wav = waveform（）;c = physconcst（“ Lightspeed”）；maxrange = c/（2*waveform.prf）;snr = npwgnthresh（1e-6,1，“非合法者”）；lambda = c/fc;tau =波形。TS = 290;filter =分阶段。...“系数”，getMatchedFilter（波形），...“ gainoutputport”，真的）;

为了改善多普勒分辨率，系统发出64脉冲，回声存储在rxsig。数据矩阵沿每列沿每一列的快速时间样本（每个脉冲内的时间）和沿每一行的缓慢时间样本（脉冲之间的时间）存储。

numpulses = 64;rxsig =零（长度（wav），numpulses）;为了n = 1：numpulses [tgtloc，tgtvel] = targetPlatform（1/waveform.prf）;[tgtrng，tgtang] = rangeangle（tgtloc，txloc）;[txsig，txstatus] =发射器（wav）;txsig =散热器（txsig，tgtang）;txsig =通道（txsig，txloc，tgtloc，[0; 0; 0]，tgtvel）;txsig = target（txsig）;txsig =通道（txsig，tgtloc，txloc，tgtvel，[0; 0; 0; 0]）;txsig = collector（txsig，tgtang）;rxsig（：：，n）=接收器（txsig，〜txstatus）;结尾prf = waveform.prf;fs = samplater;响应=分阶段。'Dopplerfftlengthsource'，，，，'财产'，，，，“多普勒夫特长度”，2048年，'采样率'，fs，“多普勒图”，，，，'速度'，，，，'工作频率'，fc，“ prfsource'，，，，'财产'，，，，'prf'，prf）;filt = getMatchedFilter（waveform）;[reves，rng_grid，dop_grid] =响应（rxsig，filt）;plotResponse（响应，rxsig，filt，'单元'，，，，'D b'）Ylim（[0 12000]）

响应表明目标以约–40 m/s的速度移动，并且由于速度为负，目标正在远离发射器。

计算对应于信号的行进速度的范围门。第一个缓慢时间样本的图显示了7000 m左右的最大峰，这与范围速度响应模式图相对应。

fasttime = unigrid（0,1/fs，1/prf，'[）'）；rangebins =（physconst（physconst）（“ Lightspeed”）*fasttime/2）;绘图（rangebins，abs（rxsig（：，1）））

确定范围

创建一个阈值，其中错误警报的概率小于1E-6。假设信号在白色高斯噪声中，使用64个脉冲的非合并整合。以高于阈值的最大峰，并在估计的目标范围内进行减小。

PFA = 1E-6;NoingerBandWidth = 5E6/2;npower = noisepow（noingerbandwidth，receiver.noisefigure，receiver.ReferenceTemperature）;thresh = npwgnthresh（pfa，numpulses，“非合法者”）；阈值= npower*db2pow（阈值）;[pks，range_detect] = findpeaks（pulsint（rxsig，，“非合法者”），'Minpeakheight'，阈值，'sorttr'，，，，“下降”）；range_estimate = rangebins（range_detect（1））;fprintf（“范围估计：％3.2F m”，range_estimate）;

范围估计：7344.92 m

确定速度

采用对应于包含检测到目标的范围bin的慢速样品，并使用该样品绘制慢速样品的功率频谱密度估计值期刊图功能。

ts = rxsig（range_detect（1），:)。';周期图（TS，[]，256，PRF，“居中”）

峰频率对应于多普勒偏移除以2，可以将其转换为目标速度。正速度意味着目标接近发射器，而负速度表示目标正在远离发射机。

[pxx，f] =期刊（ts，[]，256，prf，“居中”）；[y，i] = max（pxx）;lambda = physconst（“ Lightspeed”）/fc;tgtspeed = dop2speed（f（i）/2，lambda）;fprintf（“多普勒换档估计：％2.2F Hz”，f（i）/2）

多普勒换档估计值：-351.56 Hz

fprintf（“速度估计：％2.2F m/s”，tgtspeed）

速度估计：-35.13 m/s