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循环神经网络

lfm雷达信号处理matlab,雷达信号处理-线性调频(LFM)Chirp信号脉冲压缩

發布時間:2023/12/9 循环神经网络 28 豆豆
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%本程序用來模擬Chirp信號的脈沖壓縮,并進行目標識別

%輸入:Tp-脈寬 B-帶寬 Fc-載頻 R-目標位置 Sigma-目標散射系數

%輸出:脈沖壓縮前后效果

clear

close all

clc

Tp=6e-6;

%參數定義:脈寬

B=400e6;

%帶寬

Alpha=B/Tp;

Fc=5.321e9;

%載頻

C=3e8;PI=3.1415926;

Fs=5*B;Ts=1/Fs;

Rn=500;Rf=1500;

%處理窗口范圍

R=[995 1000 1001 1005];

%目標位置坐標

Sigma=[1 1.5 2.25 3.375];

%目標散射系數

Tn=2*Rn/C;Tf=2*Rf/C;

t=Tn:Ts:Tf;

%時間窗取樣

Ns=length(t);Nr=length(R);

St=zeros(1,Ns);

%生成回波信號

for i=1:Nr

tt=2*R(i)/C;

for

j=1:Ns

St(j)=St(j)+Sigma(i)*(exp(1i*((2*PI*Fc-PI*B)*(t(j)-tt)+PI*Alpha*((t(j)-tt)^2))))*(abs((t(j)-tt))

end

end

ti=-Tp/2:Ts:Tp/2;Nr=length(ti);

%生成參考信號

Sr=exp(1i*(PI*Alpha*(ti.^2)+(2*PI*Fc-PI*B)*ti)).*(abs(ti)

% Sr=zeros(1,length(ti));

% for i=1:length(ti)

%

Sr(i)=exp(1i*((2*PI*Fc-PI*B)*ti(i)+PI*Alpha*(ti(i).^2)))*(abs(ti(i))

% end

Nfft=2^nextpow2(Ns);

Stw=fft(St,Nfft);

Srw=fft(Sr,Nfft);

So=fftshift(ifft(Stw.*conj(Srw)));

%匹配濾波

% So=ifft(Stw.*conj(Srw));

N0=Nfft/2-Nr/2;

A=abs(So(N0:N0+Ns-1));

% A=abs(So(1:Ns));

A=A/max(A);

A=20*log10(A);

figure

subplot(211)

plot(C*t/2,real(St))

%繪制回波信號

% xlim([980 1020])

title(['散射回波信號波形-B=',num2str(B/(1e6)),'MHz'])

xlabel('橫向距離/m')

ylabel('脈沖幅度')

subplot(212)

%繪制脈沖壓縮之后的波形

plot(C*t/2,A(1:Ns))

title(['脈沖壓縮之后波形-B=',num2str(B/(1e6)),'MHz'])

xlabel('橫向距離/m')

ylabel('增益/dB')

xlim([980 1020])

saveas(gcf,['Chirp-',num2str(B/(1e6)),'MHz.jpg'])

回波信號與脈沖壓縮效果

總結

以上是生活随笔為你收集整理的lfm雷达信号处理matlab,雷达信号处理-线性调频(LFM)Chirp信号脉冲压缩的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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