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(1)?脈沖雷達(dá)使用的是什么信號?信號是什么樣的?
脈沖雷達(dá),顧名思義,就是使用一系列的脈沖信號。
脈沖信號可以用PRF(pulse repetition frequency),PRI(pulse repetition interval),τ(pulse width)和T(IPP ,inter-pulse period)來表征,如下圖所示。

每個周期內(nèi),雷達(dá)在脈寬τ內(nèi)發(fā)射信號,然后其余的時間主要就是等候回波。
雷達(dá)的占空比定義為:

雷達(dá)平均發(fā)射功率和峰值發(fā)射功率的關(guān)系如下圖所示:

如果以PRF(pulse repetition frequency)來對脈沖雷達(dá)進(jìn)行分類的話,大概可以分為:
low PRF:?低PRF意味著高PRI,也就是周期很長,比較適用于長距離,對目標(biāo)速度不感興趣的場景
medium PRF
high PRF:主要是用來短距離的距離測量和速度測量。
(2)?脈沖雷達(dá)是怎么來測距的?
假設(shè)有一個雷達(dá)系統(tǒng),它與目標(biāo)之間的關(guān)系如下圖所示,那么根據(jù)發(fā)射脈沖和接收脈沖之間的時延,可以計算出目標(biāo)距離雷達(dá)的距離。

文獻(xiàn)[1]有提供配套的matlab程序,比如說,距離的計算,有興趣的可以去看一看。不懂程序的硬件工程師也不用害怕,有AI的加持,讀懂程序,雖說不能秒級吧,但是花費時間也不長的(完整程序見文末!想要文獻(xiàn)+配套程序的,可加我微信,微信在文末的課程海報上)
比如說,我看程序的時候,有個疑問,我隱隱約約能把疑問表達(dá)出來,但是沒能表達(dá)的很明白,不過KIMI聽懂了,因為他給的答案是我想要的答案。

(3)?脈沖雷達(dá)是多大距離都能測么?
但是脈沖雷達(dá)也不是所有的距離都能測,它有它的局限。
如下圖所示,如果距離合適,脈沖1發(fā)射出去的信號,其由于目標(biāo)1和目標(biāo)2產(chǎn)生的回波的時間,位于脈沖1和脈沖2之間,這個時候,能分別計算出目標(biāo)1和目標(biāo)2的距離。

如果距離過大,基于脈沖1的回波信號,在脈沖2發(fā)射之后,才被雷達(dá)接收到,那距離就會產(chǎn)生歧義。

所以,最大的無歧義距離,可以定義為:

(4)?脈沖雷達(dá)的測距分辨率是多少?
待看~
(5)?脈沖雷達(dá)是怎么來測量速度的?
?待看~
(6)?脈沖雷達(dá)是多大速度都能測么?
?待看~
(7)?脈沖雷達(dá)的速度分辨率是多少?
?待看~
% This function implements the matched filter processor%% Inputs% tau == uncompressed pulse width in seconds% b == chirp bandwidth in Hz% range == scatterers?relative range in m% rcs == vector of scatterers?RCS in meter squared% Output% y == normalized compressed output%clcclose allclear alltau = 1e-6;b = 50e6;fs =5*b;rcs = 1;range = 150;nnoise = 0.05;n = ceil(tau*fs); %Number of sample points of chirp signalc = 3e8;ts = 1/fs;t = 0:ts:ts*(n-1);% Transmitted LFM Chirp pulse:x = exp(i * pi * (b/tau) .* t.^2);replica = exp(i * pi * (b/tau) .* t.^2);ntarget = size(range,2);time_delay = 2*range/c;y = zeros(ntarget,ceil(max(time_delay/ts))+n-1);for k = 1:ntargety(k,ceil(time_delay(k)/ts):ceil(time_delay(k)/ts)+n-1) = x*rcs(k);endycomp = ones(1,ntarget)*y;ycomp =ycomp +nnoise*randn(1,size(ycomp,2));tsamp = 0:ts:ts*ceil((length(ycomp)-1));nfft =size(ycomp,2)H = (conj(fft(replica,nfft)));h = (b*tau/n)*ifft(H.*fft(ycomp));filter_out = h;tout = 0.0:ts:ts*(length(filter_out)-1);% subplot(2,2,4);% plot(tout*1e6,20*log10( filter_out+0.0004));% title('\bf Output of Matched Filter');% xlabel('\bf Time \mu s');% grid% ylabel ('\bf Pulse compression gain in dB')delr = (tout)*c/2;figuresubplot(2,1,1)filter_out = filter_out./max(filter_out);plot(70*tout*1e6,20*log10( filter_out+0.0004),'linewidth',1.5);title('\bf Output of Matched Filter');xlabel('\bf Time \mu s');gridylabel ('\bf Output vs. time')title({['\bf Targets range 10.5 km', '; delay = 70 \mu sec']})% determine Hamming windowH = conj(fft(replica,nfft));h= (b*tau/n)*ifft((H.*fft(ycomp)));filter_out = h;tout = 0:ts:ts*(length(filter_out)-1);filter_out = filter_out./max(filter_out);subplot(2,1,2)plot((10350+delr)./1000,20*log10( filter_out+0.00004));xlabel('\bf Target range in km');ylabel('\bf Output vs. range')grid
參考文獻(xiàn):
[1] Bassem R. Mahafza, Radar Systems Analysis and Design Using Matlab


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