1 内容介绍 在现代脉冲雷达系统中,相位编码信号以其较好的抗干扰性能,越来越被重视和使用.MATLAB作为一种仿真工具,经常被用于雷达信号处理方案设计中.本文用MATLAB对相位编码信号的信号处理过程进行仿真,对信号处理过程中各节点信号进行分析,为雷达系统的总体设计提供了参考依据.
2 部分代码
clc;
close all;
clear all;
%% 雷达参数
Tx_Number = 2;
%发射天线
Rx_Number = 4;
%接收天线
Range_Number = 128;
%距离点数（每个脉冲128个点）
Doppler_Number = 128;
%多普勒通道数(总共128个重复脉冲数)
global Params;
Params.NChirp = Doppler_Number;
%1帧数据的chirp个数
Params.NChan =Rx_Number;
%RxAn数,ADC通道数
Params.NSample = Range_Number;
%每个chirp ADC采样数
Params.Fs = 2.5e6;
%采样频率
Params.c = 3.0e8;
%光速
Params.startFreq = 77e9;
%起始频率
Params.freqSlope = 60e12;
%chirp的斜率
Params.bandwidth = 3.072e9;
%真实带宽
Params.lambda=Params.c/Params.startFreq;
%雷达信号波长
Params.Tc = 144e-6;
%chirp周期
global FFT2_mag;
%% 坐标计算
[X,Y] = meshgrid(Params.c*(0:Params.NSample-1)*Params.Fs/2/Params.freqSlope/Params.NSample, ...
(-Params.NChirp/2:Params.NChirp/2 - 1)*Params.lambda/Params.Tc/Params.NChirp/2);
%% 距离时域信号直流分量去除
load ReIm_Data_All.mat ;
fft1d_before=ReIm_Data_All;
AmR=zeros(Range_Number,Doppler_Number);
dataR=zeros(Range_Number,Doppler_Number,Tx_Number*Rx_Number);
for antenna=1:Tx_Number*Rx_Number
for Range=1:Range_Number
%1.估计每个扫频周期时间内的基带复信号中频信号的幅值
AmR(Range,:)=fft1d_before(Range,:,antenna);
%2.幅值时间序列和已知的初始相位时间序列得到复平面上的离散点
%figure(2);
%plot(fft1d(:,doppler,1),'o');
%title([num2str(doppler)]);
%3.一个距离门上的所有多普勒点进行圆拟合
xdataR=real(AmR(Range,:));
ydataR=imag(AmR(Range,:));
【雷达|【雷达】基于圆拟合（circfit）算法抑制雷达信号处理中的直流分量附matlab代码】%最小二乘法拟合
k0 = ones(1,3);
F = @(k)(xdataR-k(1)).^2+(ydataR-k(2)).^2-k(3)^2;
[k,resnorm] = lsqnonlin(F,k0);
%k(1)是圆心的x坐标
%k(2)是圆心的y坐标
%k(3)的绝对值是圆的半径
%r0 = [k(1),k(2)];
%R = abs(k(3));
%xx = k(1)-R:0.01*R:k(1)+R;
%y1_h = sqrt(R.^2 - (xx - r0(1)).^2) + r0(2);
%y2_h = -sqrt(R.^2 - (xx - r0(1)).^2) + r0(2);
%figure(1);
%plot(xx,y1_h,'b')
%hold on
%plot(xx,y2_h','b')
%plot(xdata,ydata,'*r')
%title('距离维圆拟合');
%xlabel('实部');
%ylabel('虚部');
%axis equal %axis square
%4.修正补偿
%获取拟合圆的圆心
x=k(1);
y=k(2);
%将圆心移到零点（0，0）
xdataR=xdataR-x;
ydataR=ydataR-y;
%5.得到新的点的时间序列相位
dataR(Range,:,antenna)=complex(xdataR,ydataR);
%hold off;
end
end
%% 速度维 圆拟合
AmV=zeros(Range_Number,Doppler_Number);
dataV=zeros(Range_Number,Doppler_Number,Tx_Number*Rx_Number);
for antenna=1:Tx_Number*Rx_Number
for doppler=1:Doppler_Number
%1.估计每个扫频周期时间内的基带复信号中频信号的幅值
AmV(:,doppler)=dataR(:,doppler,antenna);
%2.幅值时间序列和已知的初始相位时间序列得到复平面上的离散点
%figure(2);
%plot(fft1d(:,doppler,1),'o');
%title([num2str(doppler)]);
%3.一个距离门上的所有多普勒点进行圆拟合
xdataV=real(AmV(:,doppler));
ydataV=imag(AmV(:,doppler));
%最小二乘法拟合
k0 = ones(1,3);
F = @(k)(xdataV-k(1)).^2+(ydataV-k(2)).^2-k(3)^2;
[k,resnorm] = lsqnonlin(F,k0);
%k(1)是圆心的x坐标
%k(2)是圆心的y坐标
%k(3)的绝对值是圆的半径
%r0 = [k(1),k(2)];
%R = abs(k(3));
%xx = k(1)-R:0.01*R:k(1)+R;
%y1_h = sqrt(R.^2 - (xx - r0(1)).^2) + r0(2);
%y2_h = -sqrt(R.^2 - (xx - r0(1)).^2) + r0(2);
%figure(1);
%plot(xx,y1_h,'b')
%hold on
%plot(xx,y2_h','b')
%plot(xdata,ydata,'*r')
%axis equal %axis square
%4.修正补偿
%获取拟合圆的圆心
x=k(1);
y=k(2);
%将圆心移到零点（0，0）
xdataV=xdataV-x;
ydataV=ydataV-y;
%5.得到新的点的时间序列相位
dataV(:,doppler,antenna)=complex(xdataV,ydataV);
%hold off;
end
end
%% 1D FFT
fft1d= zeros(Range_Number,Doppler_Number,Tx_Number*Rx_Number);
for antenna =1:Tx_Number*Rx_Number
for Range=1:Range_Number
fft1d(Range,:,antenna) = fft((dataV(Range,:,antenna)));
end
end
FFT1_mag=abs(fft1d(:,:,1));
figure();
mesh(FFT1_mag);
xlabel('采样点数');
ylabel('脉冲数');
zlabel('幅度');
title('圆拟合 1D-FFT结果');
%% 2D-FFT
fft2d= zeros(Range_Number,Doppler_Number,Tx_Number*Rx_Number);
for antenna=1:Tx_Number*Rx_Number
for doppler=1:Doppler_Number
fft2d(:,doppler,antenna) =fftshift( fft((fft1d(:,doppler,antenna))));
end
end
FFT2_mag=(abs(fft2d(:,:,1)));
figure();
mesh(X,Y,FFT2_mag);
xlabel('距离维(m)');
ylabel('速度维(m/s)');
zlabel('幅度');
title('圆拟合 2D-FFT结果');
%% END
3 运行结果 
文章图片
文章图片
4 参考文献 [1]殷俊丽, 丁康利, 郝鹏飞. 基于MATLAB的雷达信号处理仿真[J]. 电子技术与软件工程, 2017(18):1.
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机、雷达通信、无线传感器等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。
部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。
推荐阅读
- 优化求解|【PID优化】基于萤火虫算法PID控制器优化设计含Matlab源码
- 资讯|AI 编程“神器”国产化！华为耗时 8 个月，这个能用中文生成代码的模型诞生了...
- 后端|Java 8中 Stream 的小知识
- 药老算法|深入理解搜索引擎——详解query理解
- 文献阅读|文献阅读-CSC-中文错别字-有关论文搜集-+CGED
- 算法|阿里飞猪搜索技术的应用与创新
- 自然语言处理|基于中文形近字相似度与加权编辑距离融合实现的汉字纠错算法
- #|【目标检测算法】利用wandb可视化YOLO-V5模型的训练
- matlab|matlab 滤波器设计 coe_一种半带滤波器的低功耗实现方法