雷达信号处理基础-基本流程

下面仅给出了一个常见的信号处理流程，主要包括现象，信号的调节与干扰抑制，成像，检测和后处理。

雷达的时间尺度

FMCW雷达系统中对应的快时间与慢时间

在这里主要分为两类，一类是单个脉冲的处理，另一类则是对多个脉冲的处理。其中在对单个脉冲进行处理的时候，对应的时间尺度往往都极短。因此在进行雷达信号处理的时候，我们通常定义单个脉冲对应的时间尺度为快时间。在快核搏时间上，会进行脉冲压缩和匹配滤波等 *** 作。

对于多个脉冲的处理，考虑到脉冲的重复间隔PRI，对比单个脉冲的采样时间，此时的采样较慢，因此通常定义对多个脉冲的 *** 作隐盯和处理是在慢时间维进行的。快时间上的处理一般包括多普勒处理，以及一些空时自适应处理，成像等等。

现象学

在进行信号处理之前，首先要对所要处理信号的特性进行了解。 现象即指雷达接收到的信号特性 。这些特性主要有：功率，频率，极化，到达角，信号随时间的变化，随机性等。这些现象即与发射回波的特性决定，也和雷达自身的特性决定，如发射波形，极化，天线增益等。

信号调节和干扰抑制

信号的调节主要是为了提高数据的SIR，便于后续的参数估计，检测成像等处理。通常包括一些波束形成，脉冲压缩，杂波滤除和一些多普勒处理等。

成像

大多数人对雷达的了解都是屏幕上不断闪烁的光点，实际中的检测和跟踪雷达系统的确有可能是这样子的。雷达在成像中相比于光学成像，它的分辨率和图像的质量是不能比较的，但是雷达所采用的射频波长具有一个显著的特点，穿透性，这就使得雷达在恶劣天气下工作的可靠性，而光学成像在这种恶劣天气下则是失效的。

检测

雷达信号处理的目的就是希望判知回波中是否有我们感兴趣的目标，这个时间就需要到检测，大多数情况下，采用门限检测的方法可以获得最佳的检测性能。此时的信号已经经过了前面一系列的信号调节和干扰抑制等处理，通过将信号的幅度和门限进行比较，判断该回波中是否存在目标。

当然这种处改携祥理方法也存在着一定的错误概率，有可能出现的干扰强过我们认为的目标信号，导致检测到虚假目标，雷达信号处理中将其定义为“虚警”，在实际中，我们往往是通过估计接收回波数据本身的统计特性进行门限计算，这一过程即为“恒虚警率CFAR”检测。

其他处理

在进行检测处理后，即为数据处理的部分，一般在经过检测处理，我们可以得到目标信号，然后根据得到的目标信号，可以估计出其相应的参数，比如距离，速度，角度等等。给出目标的这些参数，主要用于后面的数据处理，数据处理中一般主要实现跟踪轨迹等功能。

题图：organization-chart-geralt，来自网络

CS

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

%%产生Stripmap SAR的回波

clear all

clc

thetaT=0%T平台波束斜视角

thetaT=thetaT*pi/180%rad

thetaR=0%R平台波束斜视角

thetaR=thetaR*pi/180

c=3e8%光速

fc=1.5e9%载频

lambda=c/fc%波长

%%测绘带区域

X0=200%方位向[-X0,X0]

Rtc=3000

Rrc=3000

Rc=(Rtc+Rrc)/2

R0=150%距离向[Rc-R0,Rc+R0]

%%距离向(Range),r/t domain

Tr=1.33e-6%LFM信号脉宽1.33us (200m)

Br=150e6%LFM信号带宽 150MHz

Kr=Br/Tr%调频斜率

Nr=1024

r=Rc+linspace(-R0,R0,Nr)

t=2*r/c%t域序列

dt=R0*4/c/Nr%采样周期

f=linspace(-1/2/dt,1/2/dt,Nr)%f域序列

%%方位向(Azimuth,Cross-Range),x/u domain

v=100%SAR 平台速度

Lsar=300%合成孔径长度

Na=512

x=linspace(-X0,X0,Na)%u域序列

u=x/v

du=2*X0/v/Na

fu=linspace(-1/2/du,1/2/du,Na)%fu域序列

ftdc=v*sin(thetaT)

ftdr=-(v*cos(thetaT))^2/lambda/Rtc

frdc=v*sin(thetaR)

frdr=-(v*cos(thetaR))^2/lambda/Rrc

fdc=ftdc+frdc%Doppler调频中心频率

fdr=ftdr+frdr%Doppler调频斜率

%％目标位置

Ntar=3%目标个数

Ptar=[Rrc,0,1 %距离向坐标,方位向坐标,sigma

Rrc+50,-50,1

Rrc+50,50,1]

%%产生回波

s_ut=zeros(Nr,Na)

U=ones(Nr,1)*u%扩充为矩阵

T=t'*ones(1,Na)

for i=1:1:Ntar

rn=Ptar(i,1)xn=Ptar(i,2)sigma=Ptar(i,3)

rtn=rn+Rtc-Rrc

RT=sqrt(rtn^2+(rtn*tan(thetaT)+xn-v*U).^2)

RR=sqrt(rn^2+(rn*tan(thetaT)+xn-v*U).^2)

R=RT+RR

DT=T-R/c

phase=-pi*Kr*DT.^2-2*pi/lambda*R

s_ut=s_ut+sigma*exp(j*phase).*(abs(DT)<Tr/2).*(abs(v*U-xn)<Lsar/2)

end

%方位向fft

s_kt=fftshift(fft(fftshift(s_ut).')).'

%CS变换

kc=4*pi/lambda

kc=kc*ones(1,Na)

kx=fu/v

p_kx0=-sqrt(kc.^2-kx.^2)%相位项泰勒展开的系数函数

p_kx1=2*kc/c/p_kx0

p_kx2=-2.*kx.^2/早基c^2./p_kx0.^3

C_kx=-(c*p_kx1/2+1)

Ks_r=1-2*Kr*Rc.*p_kx2

Ks_kx_r=Kr/pi./Ks_r

r0=Rc

s2_ut=exp(j*pi*C_kx.*ones(Nr,1)*Ks_kx_r.*(t'*ones(1,Na)-2*r0*(1+C_kx)/c).^2)%设计的线性调频信号

S_cs=s_kt.*s2_ut

%距离向fft

S_kw=fftshift(fft(fftshift(S_cs)))

%距离向匹配滤波

w=2*pi*f

rmc_r=exp(j.*w*2*C_kx*r0/c).*exp(j.*w.^2/4/贺樱pi/Kr/(1+C_kx))

rmc_r=rmc_r'陆拍谨*ones(1,Na)

S_rmc=S_kw.*rmc_r

%距离向ifft

S_kt=fftshift(ifft(fftshift(S_rmc)))

d_kxr=4*pi/c^2*Kr*C_kx*(1+C_kx).*(Rc-r0).^2%CS变换带来的相位误差

S_kt=S_kt.*exp(-j*d_kxr)%消除相位误差

%方位向匹配滤波

FU=ones(Nr,1)*fu

H_kx=exp(j*pi/fdr*(FU-fdc).^2)%方位向压缩因子

I_ut=S_kt.*H_kx

I_ut=fftshift(ifft(fftshift(I_ut.'))).'

subplot(221)

G=20*log10(abs(s_ut)+1e-6)

gm=max(max(G))

gn=gm-40%显示动态范围40dB

G=255/(gm-gn)*(G-gn).*(G>gn)

imagesc(x,r-Rc,-G),colormap(gray)

grid on,axis tight,

xlabel('Azimuth')

ylabel('Range')

title('(a)原始信号')

subplot(222)

G=20*log10(abs(S_rmc)+1e-6)

gm=max(max(G))

gn=gm-40%显示动态范围40dB

G=255/(gm-gn)*(G-gn).*(G>gn)

imagesc(x,r-Rc,-G),colormap(gray)

grid on,axis tight,

xlabel('Azimuth')

ylabel('Range')

title('(b)距离向匹配滤波后频谱')

subplot(223)

G=20*log10(abs(S_kt)+1e-6)

gm=max(max(G))

gn=gm-40%显示动态范围40dB

G=255/(gm-gn)*(G-gn).*(G>gn)

imagesc(x,r-Rc,G),colormap(gray)

grid on,axis tight,

xlabel('Azimuth')

ylabel('Range')

title('(c)消除相位误差后频谱')

subplot(224)

G=20*log10(abs(I_ut)+1e-6)

gm=max(max(G))

gn=gm-60%显示动态范围40dB

G=255/(gm-gn)*(G-gn).*(G>gn)

imagesc(x,r-Rc,G),colormap(gray)

grid on,axis tight,

xlabel('Azimuth')

ylabel('Range')

title('(d)目标图象')

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

RD

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

%%产生Stripmap SAR的回波

clear all

thetaT=0%T平台波束斜视角

thetaT=thetaT*pi/180%rad

thetaR=0%R平台波束斜视角

thetaR=thetaR*pi/180

c=3e8%光速

fc=1.5e9%载频

lambda=c/fc%波长

%%测绘带区域

X0=200%方位向[-X0,X0]

Rtc=3000

Rrc=3000

Rc=(Rtc+Rrc)/2

R0=150%距离向[Rc-R0,Rc+R0]

%%距离向(Range),r/t domain

Tr=1.5e-6%LFM信号脉宽 1.5us (200m)

Br=150e6%LFM信号带宽 150MHz

Kr=Br/Tr%调频斜率

Nr=512

r=Rc+linspace(-R0,R0,Nr)

t=2*r/c%t域序列

dt=R0*4/c/Nr%采样周期

f=linspace(-1/2/dt,1/2/dt,Nr)%f域序列

%%方位向(Azimuth,Cross-Range),x/u domain

v=100%SAR 平台速度

Lsar=300%合成孔径长度

Na=1024

x=linspace(-X0,X0,Na)%u域序列

u=x/v

du=2*X0/v/Na

fu=linspace(-1/2/du,1/2/du,Na)%fu域序列

ftdc=v*sin(thetaT)

ftdr=-(v*cos(thetaT))^2/lambda/Rtc

frdc=v*sin(thetaR)

frdr=-(v*cos(thetaR))^2/lambda/Rrc

fdc=ftdc+frdc%Doppler调频中心频率

fdr=ftdr+frdr%Doppler调频斜率

%％目标位置

Ntar=3%目标个数

Ptar=[Rrc,0,1 %距离向坐标,方位向坐标,sigma

Rrc+50,-50,1

Rrc+50,50,1]

%%产生回波

s_ut=zeros(Nr,Na)

U=ones(Nr,1)*u%扩充为矩阵

T=t'*ones(1,Na)

for i=1:1:Ntar

rn=Ptar(i,1)xn=Ptar(i,2)sigma=Ptar(i,3)

rtn=rn+Rtc-Rrc

RT=sqrt(rtn^2+(rtn*tan(thetaT)+xn-v*U).^2)

RR=sqrt(rn^2+(rn*tan(thetaT)+xn-v*U).^2)

R=RT+RR

DT=T-R/c

phase=pi*Kr*DT.^2-2*pi/lambda*R

s_ut=s_ut+sigma*exp(j*phase).*(abs(DT)<Tr/2).*(abs(v*U-xn)<Lsar/2)

end

%%距离压缩

p0_t=exp(j*pi*Kr*(t-2*Rc/c).^2).*(abs(t-2*Rc/c)<Tr/2)%距离向LFM信号

p0_f=fftshift(fft(fftshift(p0_t)))

s_uf=fftshift(fft(fftshift(s_ut)))%距离向FFT

src_uf=s_uf.*(conj(p0_f).'*ones(1,Na))%距离压缩

src_ut=fftshift(ifft(fftshift(src_uf)))%距离压缩后的信号

src_fut=fftshift(fft(fftshift(src_ut).')).'%距离多普勒域

%%二次距离压缩,距离迁移校正原理仿真

src_fuf=fftshift(fft(fftshift(src_uf).')).'%距离压缩后的二维频谱

F=f'*ones(1,Na)%扩充为矩阵

FU=ones(Nr,1)*fu

p0_2f=exp(j*pi/fc^2/fdr*(FU.*F).^2+j*pi*fdc^2/fc/fdr*F-j*pi/fc/fdr*FU.^2.*F)

s2rc_fuf=src_fuf.*p0_2f

s2rc_fut=fftshift(ifft(fftshift(s2rc_fuf)))%距离多普勒域

%%方位压缩

p0_2fu=exp(j*pi/fdr*(FU-fdc).^2)%方位向压缩因子

s2rcac_fut=s2rc_fut.*p0_2fu%方位压缩

s2rcac_fuf=fftshift(fft(fftshift(s2rcac_fut)))%距离方位压缩后的二维频谱

s2rcac_ut=fftshift(ifft(fftshift(s2rcac_fut).')).'%方位向IFFT

subplot(221)

G=20*log10(abs(s_ut)+1e-6)

gm=max(max(G))

gn=gm-40%显示动态范围40dB

G=255/(gm-gn)*(G-gn).*(G>gn)

imagesc(x,r-Rc,-G),colormap(gray)

grid on,axis tight,

xlabel('Azimuth')

ylabel('Range')

title('(a)原始信号')

subplot(222)

G=20*log10(abs(src_fut)+1e-6)

gm=max(max(G))

gn=gm-40%显示动态范围40dB

G=255/(gm-gn)*(G-gn).*(G>gn)

imagesc(fu,r-Rc,-G),colormap(gray)

grid on,axis tight,

xlabel('Azimuth')

ylabel('Range')

title('(b)距离多普勒域频谱')

subplot(223)

G=20*log10(abs(s2rc_fut)+1e-6)

gm=max(max(G))

gn=gm-40%显示动态范围40dB

G=255/(gm-gn)*(G-gn).*(G>gn)

imagesc(fu,r-Rc,-G),colormap(gray)

grid on,axis tight,

xlabel('Azimuth')

ylabel('Range')

title('(c)RMC后的RD域频谱')

subplot(224)

G=20*log10(abs(s2rcac_ut)+1e-6)

gm=max(max(G))

gn=gm-60%显示动态范围40dB

G=255/(gm-gn)*(G-gn).*(G>gn)

imagesc(x,r-Rc,G),colormap(gray)

grid on,axis tight,

xlabel('Azimuth')

ylabel('Range')

title('(d)目标图象')

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