《現(xiàn)代雷達(dá)匹配濾波器報(bào)告(共12頁)》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《現(xiàn)代雷達(dá)匹配濾波器報(bào)告(共12頁)（12頁珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-----傾情為你奉上 現(xiàn)代雷達(dá)信號(hào)匹配濾波器報(bào)告 一 報(bào)告的目的 1.學(xué)習(xí)匹配濾波器原理并加深理解 2.初步掌握匹配濾波器的實(shí)現(xiàn)方法 3.不同信噪比情況下實(shí)現(xiàn)匹配濾波器檢測(cè) 二 報(bào)告的原理 匹配濾波器是白噪聲下對(duì)已知信號(hào)的最優(yōu)線性處理器，下面從實(shí)信號(hào)的角度來說明匹配濾波器的形式。一個(gè)觀測(cè)信號(hào)是信號(hào)與干擾之和，或是單純的干擾，即 (1) 匹配濾波器是白噪聲下對(duì)已知信號(hào)的最優(yōu)線性處理器，對(duì)線性處理采用最大信噪比準(zhǔn)則。以代表線性系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)，當(dāng)輸入為(1)所示時(shí)，根據(jù)線性系統(tǒng)理論，濾波器的輸出為

2、 (2) 其中 ， (3) 在任意時(shí)刻，輸出噪聲成分的平均功率正比于 (4) 另一方面，假定濾波器輸出的信號(hào)成分在時(shí)刻形成了一個(gè)峰值，輸出信號(hào)成分的峰值功率正比于 (5) 濾波器的輸出信噪比用表示，則 (6) 尋求使得達(dá)到最大，可以用Schwartz不等式的方法來求解.根據(jù)Schwartz不等式，有 (7) 且等號(hào)只在

3、 (8) 時(shí)成立。由式(1)可知匹配濾波器的脈沖響應(yīng)由待匹配的信號(hào)唯一確定，并且是該信號(hào)的共軛鏡像。在時(shí)刻，輸出信噪比SNR達(dá)到最大。 在頻域方面，設(shè)信號(hào)u(t)的頻譜為U(f)，根據(jù)傅里葉變換性質(zhì)可知，匹配濾波器的頻率特性為 Hmf=cU*(f)e-j2πft0 (9) 由式(9)可知除去復(fù)常數(shù)c和線性相位因子e-j2πft0之外，匹配濾波器的頻率特性恰好是輸入信號(hào)頻譜的復(fù)共軛。式(2)可以寫出如下形式： Hmf=c?U(f) (10) argHmf=-argUf-2πft0+argc

4、 (11) 匹配濾波器的幅頻特性與輸入信號(hào)的幅頻特性一致，相頻特性與信號(hào)的相位譜互補(bǔ)。匹配濾波器的作用之一是：對(duì)輸入信號(hào)中較強(qiáng)的頻率成分給予較大的加權(quán)，對(duì)較弱的頻率成分給予較小的加權(quán)，這顯然是從具有均勻功率譜的白噪聲中過濾出信號(hào)的一種最有效的加權(quán)方式；式(11)說明不管輸入信號(hào)有怎樣復(fù)雜的非線性相位譜，經(jīng)過匹配濾波器之后，這種非線性相位都被補(bǔ)償?shù)袅?，輸出信?hào)僅保留保留線性相位譜。這意味著輸出信號(hào)的各個(gè)頻率分量在t0時(shí)刻達(dá)到同相位，同相相加形成輸出信號(hào)的峰值，其他時(shí)刻做不到同相相加，輸出低于峰值。 匹配濾波器的傳輸特性,當(dāng)然還可用它的沖激響應(yīng)來表示，這時(shí)有：

5、（12） 由此可見，匹配濾波器的沖激響應(yīng)便是信號(hào)的鏡像信號(hào)在時(shí)間上再平移。當(dāng)信號(hào)表示為復(fù)信號(hào)時(shí)，匹配濾波器的沖擊響應(yīng)為信號(hào)的共軛鏡像在時(shí)間上平移。 三 報(bào)告內(nèi)容與結(jié)果 3.1 線性調(diào)頻（LFM）信號(hào) 脈沖壓縮雷達(dá)最常見的調(diào)制信號(hào)是線性調(diào)頻（Linear Frequency Modulation）信號(hào),接收時(shí)采用匹配濾波器（Matched Filter）壓縮脈沖。 根據(jù)匹配濾波器原理，信號(hào)為零中頻線性調(diào)頻信號(hào)，其脈沖信號(hào)采用線性調(diào)頻信號(hào)，其帶寬B為20KHz；脈沖寬度T為10ms；采樣頻率fs為50KHz。仿真結(jié)果如下： 圖1 LFM信號(hào)的時(shí)域波形和幅頻特性 3.2 無噪

6、聲時(shí)LFM脈沖的匹配濾波 根據(jù)匹配濾波器原理，對(duì)匹配濾波器進(jìn)行仿真，無噪聲時(shí)，仿真結(jié)果如下： 圖2 匹配濾波器的時(shí)域輸出 匹配濾波器輸出最大值為第601點(diǎn)，采樣間隔?T=0.02ms，信號(hào)持續(xù)時(shí)間是-5ms到5ms，第601點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間為601*?T-T/2=7ms，即在信號(hào)結(jié)束那一時(shí)刻取得最大值。對(duì)延遲時(shí)間t0的要求為t0≥T，t0大于等于信號(hào)持續(xù)時(shí)間。 3.3 有噪聲時(shí)LFM脈沖的匹配濾波 當(dāng)信噪比SNR=10dB時(shí)，結(jié)果如下。 圖3 信號(hào)時(shí)域波形 圖4 匹配濾波器時(shí)域輸出 有噪聲時(shí)，匹配濾波前時(shí)域波形受噪聲影響，檢測(cè)性能降低，

7、匹配濾波后信號(hào)能量聚集，信噪比43.2dB。 當(dāng)SNR=0dB時(shí)，結(jié)果如下。 圖5 信號(hào)時(shí)域波形 圖6 匹配濾波器時(shí)域輸出 信噪比SNR=0dB時(shí)，匹配濾波前信號(hào)完全淹沒在噪聲中，檢測(cè)不出信號(hào)，匹配濾波后輸出信噪比33.8dB。 3.4 現(xiàn)代雷達(dá)利用匹配濾波器測(cè)距 設(shè)回波信號(hào)為u(t-τ0)，當(dāng)回波信號(hào)通過匹配濾波器時(shí)，在t=t0+τ0時(shí)刻達(dá)到最大值，根據(jù)峰值對(duì)應(yīng)的時(shí)刻求出回波信號(hào)的延時(shí)，τ0=tmax-t0，其中t0為信號(hào)持續(xù)時(shí)間T，通過目標(biāo)回波延時(shí)測(cè)距，目標(biāo)距離Rtar=cτ0/2。 3.4.1 雷達(dá)單目標(biāo)回波 仿真一個(gè)目標(biāo)回波信號(hào)，無

8、噪聲，結(jié)果如下。 圖7 匹配濾波輸出 由圖7可知匹配濾波器輸出峰值對(duì)應(yīng)的時(shí)刻tmax=0.022s，則信號(hào)延時(shí)τ0=tmax-T=0.002s，對(duì)應(yīng)的目標(biāo)距離Rtar=cτ0/2=300km。 3.4.2 雷達(dá)多目標(biāo)回波 仿真兩個(gè)目標(biāo)回波信號(hào)，一個(gè)信噪比為-10dB，一個(gè)信噪比為0dB。結(jié)果如圖8所示。 兩個(gè)峰值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間分別為tmax1=0.022s，tmax2=0.0226s，目標(biāo)延時(shí)分別為τ1=0.002s，τ2=0.0026s，對(duì)應(yīng)的目標(biāo)距離分別為Rtar1=300km，Rtar2=390km。經(jīng)過匹配濾波器后兩目標(biāo)分離開來，能分別測(cè)得各自的時(shí)間延時(shí)和距離，原本無法分

9、辨的兩個(gè)目標(biāo)，在匹配濾波后能分辨開來。 圖8 匹配濾波輸出 3.5 現(xiàn)代雷達(dá)利用匹配濾波器進(jìn)行DECHIRP參數(shù)估計(jì) 三次相位函數(shù)(Cubic Phase Function—CPF) 是一種檢測(cè)和估計(jì)單分量二次調(diào)頻信號(hào)參數(shù)的方法。由于其計(jì)算復(fù)雜度低，而且估計(jì)精度在信噪比較高時(shí)接近Cramer-Rao界，因此是一種很好的信號(hào)處理方法。本節(jié)針對(duì)多分量LFM信號(hào)的情況，提出了基于CPF進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)的方法，過程如下： 考慮如下單分量LFM信號(hào)模型 (13) 其中為信號(hào)相位，為幅度，為初始頻率，為調(diào)頻率。其CPF定義為

10、 (14) 將式(13)代入式(14)可以得到 (15) 的能量集中在直線上，所以可通過譜峰檢測(cè)獲得調(diào)頻率的估計(jì)。在估計(jì)出調(diào)頻率后，初始頻率可以通過解線性調(diào)頻(dechirp)技術(shù)將原信號(hào)解調(diào)為正弦信號(hào)，通過傅里葉變換得到其估值，同時(shí)也可以得到幅度的估計(jì)。 圖9 初始信號(hào)的時(shí)域和頻域圖 本實(shí)驗(yàn)設(shè)的是兩個(gè)線性調(diào)頻信號(hào)的疊加，故不是規(guī)則的LFM時(shí)頻圖。 圖10 LFM信號(hào)CPF三維分布圖 由圖10可以看出，在三維時(shí)頻圖中通過匹配濾波在延時(shí)處出現(xiàn)峰值。兩個(gè)信號(hào)，故沿著時(shí)間軸有兩個(gè)峰值。 圖11 LFM信號(hào)DECHIRP

11、圖 經(jīng)過匹配濾波之后，進(jìn)行DECHIRP操作，并進(jìn)行譜峰搜索，此處再次用的匹配濾波器，它們?cè)诟髯缘某跏碱l率714Hz和1330Hz處輸出得到相應(yīng)峰值。 四 結(jié)論與討論 現(xiàn)代雷達(dá)匹配濾波器的輸出最大信噪比已經(jīng)指出，信號(hào)的能量越大輸出的信噪比就會(huì)越大，所以要獲得更高的信噪比只能通過加大信號(hào)能量的方式來完成，只要信號(hào)能量強(qiáng)于噪聲功率譜密度，那么在再強(qiáng)的噪聲背景下也是能夠?qū)⑿盘?hào)檢測(cè)出來的。但是如果信號(hào)能量低于了噪聲功率譜密度，那么信號(hào)就不容易檢測(cè)了。實(shí)驗(yàn)中的仿真結(jié)果也說明了這一點(diǎn)。所以對(duì)于固定時(shí)刻觀測(cè)而言，信號(hào)的匹配檢測(cè)能力只與信號(hào)的能量有關(guān)，而與信號(hào)形式無關(guān)。 當(dāng)觀測(cè)時(shí)間內(nèi)存在多個(gè)信號(hào)時(shí)，

12、不同的信號(hào)形式具有不同的輸出，當(dāng)信號(hào)之間時(shí)差滿足一定關(guān)系時(shí)可以從匹配輸出上對(duì)其進(jìn)行區(qū)分，不同信號(hào)形式對(duì)應(yīng)的時(shí)差不同，當(dāng)然這已經(jīng)是分辨率的問題了?？梢灾?，分辨率問題和信號(hào)的形式有著密切關(guān)系。 實(shí)際上從匹配輸出的結(jié)果圖上來看，一般為了檢測(cè)的需要會(huì)設(shè)定一定的門限，以決定是否有信號(hào)的存在，當(dāng)匹配輸出具有更寬的等效時(shí)寬時(shí)，應(yīng)該會(huì)具有更大的發(fā)現(xiàn)概率，因?yàn)閷?duì)于最大信噪比時(shí)刻，發(fā)現(xiàn)概率都一樣，但對(duì)于非最大輸出信噪比的時(shí)刻，時(shí)寬越寬，對(duì)信號(hào)的檢測(cè)概率就會(huì)越大。所以從發(fā)現(xiàn)概率上來看，簡單脈沖的匹配輸出的信號(hào)檢測(cè)概率會(huì)大于線性調(diào)頻信號(hào)的檢測(cè)概率。這說明當(dāng)從一段時(shí)間上觀察時(shí)，信號(hào)形式對(duì)于信號(hào)檢測(cè)還是有一定影響的

13、。 匹配濾波器沖激函數(shù)與信號(hào)復(fù)共軛的時(shí)間翻轉(zhuǎn)線性相關(guān)；當(dāng)匹配濾波器的輸入是匹配的信號(hào)加白噪聲時(shí)，輸出相應(yīng)的峰值與信號(hào)的能量成線性關(guān)系。經(jīng)過匹配濾波器后信號(hào)輸出信噪比最大，能從噪聲中檢測(cè)信號(hào)，仿真結(jié)果與理論分析相符。 利用匹配濾波器進(jìn)行測(cè)距，目標(biāo)回波通過匹配濾波器后，能量聚集，找出輸出峰值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻即可求出目標(biāo)回波的延時(shí)，進(jìn)而得到目標(biāo)的距離。線性調(diào)頻信號(hào)通過匹配濾波器后，相當(dāng)于對(duì)原信號(hào)進(jìn)行脈沖壓縮，原目標(biāo)回波無法分辨的目標(biāo)，匹配濾波后能分辨出原本兩個(gè)目標(biāo)，提高分辨力。 五 附錄 %%==============現(xiàn)代雷達(dá)信號(hào)匹配濾波器報(bào)告========== %%----即在白噪聲

14、的環(huán)境下檢測(cè)，當(dāng)信號(hào)通過匹配濾波器后輸出端信噪比最大。 %%---- Edit by sody_zhang, HIT, JAN, 2010 %% LFM signal close all clear all clc %% set parameters c=3e8; B=10e3; T=20e-3; K=B/T; fs=20e3;

15、 %% echos t=-T/2:1/fs:T/2; N=length(t); s0=exp(1i*pi*K*t.^2); SNR=-10; s1=s0+sqrt(0.5*10^(-SNR/10))*(randn(1,N)+1i*randn(1,N)); Rtar1=300e3; tao1=2*Rtar1/c; sr=exp(1i*pi*K*(t-tao1).^2).*(abs(t-tao1)<=T/2)+sqrt(0.5*10^(-SNR/10))*(randn(1,N)+1i*randn(1,N)); %%% 兩個(gè)目標(biāo) %

16、Rtar2=390e3; % tao2=2*Rtar2/c; % sr=sr+3.16*exp(1i*pi*K*(t-tao2).^2).*(abs(t-tao2)<=T/2); %%% %% matched filter Time domain h=conj(s0); MF=conv(sr,h); %% frequency domain Nfft=2*N; win=hamming(N).; S0=fftshift(fft(s0,Nfft)); S1=fftshift(fft(sr,Nfft)); w=-pi:pi/N:pi-pi/N; f=-fs/2:fs/Nfft

17、:fs/2-fs/Nfft; H=conj(S0).*exp(-1i*2*pi*f*T); MF_f=H.*S1; MFoutput=ifft(MF_f); MFoutputmax=max(abs(MFoutput)); MFoutput_db=20*log10(abs(MFoutput)/MFoutputmax); figure,plot(unwrap(angle(MF_f))) ylabel(相位) figure,plot(MFoutput_db) %% result % f=-fs/2:fs/Nfft:fs/2-fs/Nfft; % figure,plot(t,re

18、al(s1)) % xlabel(時(shí)間/s) % ylabel(幅度) % figure,plot(f,abs(S0)) % xlabel(頻率/Hz) % ylabel(幅度) % figure,plot(real(h)) NMF=length(MF); t_output=(0:NMF-1)/fs; MFmax=max(abs(MF)); MF_db=20*log10(abs(MF)/MFmax); % figure,plot(t_output,abs(MF)) % xlabel(時(shí)間/s) % ylabel(幅度) % figure,plot(t_output,

19、MF_db) % xlabel(時(shí)間/s) % ylabel(幅度歸一化/dB) %%==============匹配濾波器實(shí)驗(yàn)報(bào)告========== %%----即在白噪聲的環(huán)境下檢測(cè)，利用匹配濾波器進(jìn)行DECHIRP參數(shù)估計(jì)。 %%---- Edit by sody_zhang, HIT, JAN, 2010 clear all; close all; clc; N=101;%快拍數(shù) snr=1e-3;%信噪比 A1=1;A2=1;%兩信號(hào)幅度 a10=0;a11=-0.1*pi;a12=-0.2*pi/N;%信號(hào)1參數(shù) a20=0;a21=0.1*pi;a22

20、=0.5*pi/N;%信號(hào)2參數(shù) %%參數(shù)初始化 n=-(N-1)/2:(N-1)/2;%采樣頻率為1HZ f=1/N*(-(N-1)/2:(N-1)/2); omega=2*pi/N*(-1:0.01:1); cpf=zeros(N,length(omega)); cpf_temp=zeros(N,length(omega)); %%初始信號(hào) s1=exp(j*(a10+a11*n+a12*n.^2)); s2=exp(j*(a20+a21*n+a22*n.^2)); s=s1+s2; noise=snr*normrnd(0,1,1,N); s=s+noise; %

21、 y=fft(s); y=fftshift(fft(fftshift(s))); %%CPF for i=1:length(omega) for k=1:N for l=0:min(N-k,k-1) cpf(k,i)=cpf(k,i)+s(k-l)*s(k+l)*exp(-j*(omega(i)*l^2)); end end end %%%%%%%%%%%結(jié)果顯示%%%%%%%%%%%%% %%初始信號(hào) figure subplot(211) plot(real(s)); title(初始信號(hào)

22、時(shí)域表示); xlabel(time(s)); ylabel(amplitude); subplot(212) plot(f,abs(y)); title(初始信號(hào)頻域表示); xlabel(frequency(HZ)); ylabel(amplitude); %%三次相位函數(shù)時(shí)頻圖 figure mesh(omega,n,abs(cpf)); title( ICPF-temp ); xlabel(omega); ylabel(n); %%搜索 findk=find(abs(icpf)>0.999*max(abs(cpf))); num=length(fin

23、dk); kf=zeros(1,num); for i=1:num kf(i)=omega_kf(findk(i)); end %%估計(jì)初始頻率，解線調(diào) sd=zeros(num,N); yd=zeros(num,N); findf=zeros(1,num); f0=zeros(1,num); for i=1:num sd(i,:)=s.*exp(-j*(kf(i)*pi/N*n.^2)); yd(i,:)=fft(sd(i,:)); findf(i)=find(abs(yd(i,:))==max(abs(yd(i,:))));

24、 f0(i)=f(findf(i)); end %%解線調(diào)后的信號(hào) for i=1:num figure subplot(211) plot(real(sd(i,:))); title(解線調(diào)信號(hào)時(shí)域表示); xlabel(time(s)); ylabel(amplitude); subplot(212) plot(f,abs(yd(i,:))); title(解線調(diào)信號(hào)頻域表示); xlabel(frequency(HZ)); ylabel(amplitude); str1_f0=num2str(f0(i)); str_=strcat(\itf0=,str1_f0,(Hz) \it); text(f0(i),1*abs(yd(findf(i)))+50,str_); hold on; plot([f0(i) f0(i)],[0 abs(yd(findf(i)))+50],r--); end %%%%%%%%%%%結(jié)果顯示%%%%%%%%%%%%% disp(調(diào)頻斜率估計(jì)值為：); disp(kf); disp(初始頻率估計(jì)值為：); disp(f0); 專心---專注---專業(yè)