中重频PD雷达Matlab仿真系统

1 简介

计算机和仿真技术的发展促进了建模和计算机仿真技术的迅速发展,使计算机仿真技术成为一门独立学科得到日益发展,并广泛应用于各种科学研究中,本论文是用PC机仿真研究PD雷达干扰和抗干扰性能评估中的数据处理和显示控制系统部分,整个项目是我国电子对抗领域首次完整地为研究PD雷达系统及其干扰和抗干扰性能评估所建立的基于PC机的仿真研究平台。显然,这对于我国电子对抗领域开展相关研究具有重要意义。 论文论述了PD雷达系统的数据处理、显示器以及雷达性能的测试与评估这些模块的原理,建立了数学模型, 设计了相应的仿真软件,给出了仿真结果。 第一章扼要论述了系统仿真技术的理论、方法以及雷达仿真技术的特点,给出了雷达系统仿真的通用模型。 第二章扼要论述了脉冲多普勒(PD)雷达体制和仿真软件的整体设计思想,给出了PD雷达的定义、杂波谱、分类及工作特点,阐述了雷达测距、测速的原理和方法,并且给出了仿真方案的流程图和仿真软件中各个模块的主要功能。 第三章重点叙述了脉冲多普勒雷达数据处理的关键技术,包括数据录取时距离和速度的解模糊;PD雷达工作在搜索状态下目标航迹的起始,航迹的更新,航迹的消失,以及目标的编批和最优先级目标的判断,其中航迹更新中主要讲述了跟踪滤波和点迹—航迹关联的原理及实现;PD雷达工作在跟踪状态下的单目标跟踪原理。 第四章详细介绍了雷达终端显示器的分类,以及在本仿真试验中要求的雷达显示画面、数据显示画面和人机界面的设计。 第五章介绍了雷达技术和战术性能测试软件的方法和实现。 第六章给出了PD雷达系统仿真软件的运行结果及其性能统计分析结果。 整个软件使用Matlab作为开发工具,以PC机作为运行平台。

2 部分代码

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clc

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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%    雷达系统仿真参数    %%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

c=3e8;                           % 光速

k=1.38e-23;                      % 玻尔兹曼常数

Pt=20e3;                         % 发射功率【W】

Fc=1e9;                          % 中心频率【Hz】

Wavelength=c/Fc;                 % 工作波长【m】

Tp=8e-6;                        % 脉冲宽度【微秒】

Fr=[8e3 11e3 13e3];                         % 脉冲重复频率【Hz】

B=10e6;                           % 带宽【Hz】

Fs=20e6;                         % 采样率【Hz】

F=10^(6.99/10); % 噪声系数

K=B/Tp;                          % 调频率【Hz】

Tr=1./Fr;% 脉冲重复周期【秒】

R_T=Tr*c/2;%最大模糊距离

Delta_t=1/Fs;                    % 时域采样点时间间隔【秒】

vv=Fr*Wavelength/2;  %最大模糊速度

D=5;                             % 天线孔径【m】

Ae=1*pi*(D/2)^2;                 % 天线有效面积【m^2】

% G=4*pi*Ae/Wavelength^2;          % 天线增益

G=10^(32/10);

BeamWidth=0.88*Wavelength/D;     % 天线3dB波束宽度【deg】

BeamShift=0.8*BeamWidth/2;         % A、B波束与天线轴向的夹角【deg】

Theta0=30*pi/180;                % 波束主瓣初始指向【度】

Wa=0;2*pi/1;                       % 天线波束转速【rad/sec】

Num_Tr_CPI=64;                      % CPI周期数

R_set=[70e3,7e3,10e3];          % 目标距离【m】         

RCS=[1,1,1];                 % 目标平均后向散射截面积【m^2】   

Theta_target_set=30.1*pi/180; % 目标方位角【deg】

V_set=[2100,1000,900];                % 目标速度【m/s】 

for a=1:length(Fr)


   R_A(a)=mod(R_set(1),R_T(a));%判断是否出现模糊

end

for a=1:length(Fr)


   v_A(a)=mod(V_set(1),vv(a));

end    

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%      产生发射信号     %%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

s=lfm(Pt,Tp,Fr,B,Fs,G,Num_Tr_CPI);

figure

s_plot(s);

title('雷达发射信号')

xlabel('time [sec]')

ylabel('magnitude [v]')

print(gcf,'-dbitmap','F:\仿真图片\雷达发射信号.bmp')   % 保存为png格式的图片。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%      目标回波     %%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

[s_A s_B] = target(G,Fc,Fs,Fr,Num_Tr_CPI,Theta0,Wa,BeamWidth,s,R_set,V_set,RCS,Theta_target_set);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%      仿真热噪声     %%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

[s_A s_B] = nose(s_A,s_B,k,B,F);

figure

subplot(2,1,1)

s_plot(s_A);

title('A通道回波信号')

xlabel('time [sec]')

ylabel('magnitude [v]')

subplot(2,1,2)

s_plot(s_B);

title('B通道回波信号')

xlabel('time [sec]')

ylabel('magnitude [v]')

print(gcf,'-dbitmap','F:\仿真图片\雷达回波信号.bmp')   % 保存为png格式的图片。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%      和差波束调制    %%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

[s_Sigma s_Delta] =sigma_delta(s_A,s_B);

figure

subplot(2,1,1)

s_plot(s_Sigma);

title('和通道回波信号')

xlabel('time [sec]')

ylabel('magnitude [v]')

subplot(2,1,2)

s_plot(s_Delta);

title('差通道回波信号')

xlabel('time [sec]')

ylabel('magnitude [v]')

print(gcf,'-dbitmap','F:\仿真图片\和差调制回波信号.bmp')   % 保存为png格式的图片。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%  匹配滤波(脉冲压缩)  %%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%]

[s_Sigma_rc s_Delta_rc] = match(s_Sigma,s_Delta,Tr,Fs,K,Num_Tr_CPI);

figure

s_plot(s_Sigma_rc);

title('和通道匹配滤波结果')

xlabel('time [sec]')

ylabel('magnitude [v]')

print(gcf,'-dbitmap','F:\仿真图片\匹配滤波结果.bmp')   % 保存为png格式的图片。

%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%  多普勒滤波(脉冲积累)  %%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

[ S_Sigma_a S_Delta_a] =mtd(s_Sigma_rc,s_Delta_rc,Tr,Fs,Num_Tr_CPI );

S_Sigma_abs=cell(1,3);

S_Delta_abs=cell(1,3);

for m=1:length(Fr)

  S_Sigma_abs{1,m}=abs(S_Sigma_a{1,m});

  S_Delta_abs{1,m}=abs(S_Delta_a{1,m});  

end

figure

s_plot(S_Sigma_abs);

title('和通道MTD结果')

xlabel('time [sec]')

ylabel('magnitude [v]')

print(gcf,'-dbitmap','F:\仿真图片\MTD结果.bmp')   % 保存为png格式的图片。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%   CFAR(恒虚警检测)  %%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

[ S_out] = CFAR(S_Sigma_a,Num_Tr_CPI );

figure

s_plot(S_out);

title('和通道CFAR结果')

xlabel('time [sec]')

print(gcf,'-dbitmap','F:\仿真图片\CFAR结果.bmp')   % 保存为png格式的图片。

%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%  目标确定,距离、多普勒测量   %%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

[s_R s_D Target_R Target_D target_num Target_Range_all Target_Doppler_all ] = measure(S_out,S_Sigma_a,Num_Tr_CPI ,Fs,Tp,Fr,Wavelength);

figure

subplot(2,1,1)

s_plot_B(s_R);

title('距离中心定位后结果')

xlabel('time [sec]')

ylabel('距离 [m]')

subplot(2,1,2)

s_plot_B(s_D);

title('速度中心定位后结果')

xlabel('time [sec]')

ylabel('速度 [m/s]')

print(gcf,'-dbitmap','F:\仿真图片\距离与多普勒定心.bmp')   % 保存为png格式的图片。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%  解距离模糊   %%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

v_TT=Fr*Wavelength/2;

R_TT=Tr*c/2;

for m=1:length(Fr)

    v_aa(m)=mod(V_set(1),v_TT(m));

    R_aa(m)=mod(R_set(1),R_TT(m));

end

R_am=[Target_R{1,1}(1),Target_R{1,2}(1),Target_R{1,3}(1)];

[ R] = R_ambity(Fr,R_am );

R_plot=[zeros(1,2e3) R zeros(1,500)];

figure

subplot(2,1,1)

plot(R_plot,'LineWidth',2)

title('解距离模糊结果')

ylabel('距离 [m]')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%  解速度模糊   %%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

V_am=[Target_D{1,1}(1),Target_D{1,2}(1),Target_D{1,3}(1)];

 [V] =  V_ambity( Fr,V_am );

V_plot=[zeros(1,2e3) V zeros(1,500)];

subplot(2,1,2)

plot(V_plot,'LineWidth',2)

title('解速度模糊结果')

ylabel('速度 [m/s]')

print(gcf,'-dbitmap','F:\仿真图片\解模糊结果.bmp')   % 保存为png格式的图片

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%       单脉冲测角       %%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% [angle_aa angle_result ] =angel_measure(S_Sigma_a,S_Delta_a,BeamWidth,BeamShift,Target_Range_all,Target_Doppler_all,Theta0,G);

[angle_result ] =angel_measure(S_Sigma_a,S_Delta_a,BeamWidth,BeamShift,Target_Range_all,Target_Doppler_all,Theta0,G);

[angle_aa ] =angel_measure(S_Sigma_a,S_Delta_a,BeamWidth,BeamShift,Target_Range_all,Target_Doppler_all,Theta0,G);

figure 

s_plot_B(angle_result);

title('和差通道测角结果')

xlabel('time [sec]')

ylabel('角度 [°]')

print(gcf,'-dbitmap','F:\仿真图片\测角结果.bmp')   % 保存为png格式的图片。

figure

angle_s=(angle_aa{1,1}(1)+angle_aa{1,2}(1)+angle_aa{1,3}(1))/3;

angle_plot=[zeros(1,2e3) angle_s zeros(1,500)];

plot(angle_plot,'LineWidth',2)

title('重频测角取平均')

ylabel('角度 [°]')

print(gcf,'-dbitmap','F:\仿真图片\重频测角取平均.bmp')   % 保存为png格式的图片

aaa=1;

3 仿真结果

4 参考文献

[1]刘扬, 郭锋, 顾宗山,等. 基于方向图的机载PD雷达中重频设计[J]. 雷达科学与技术, 2020, 18(1):5.

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、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

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