基于matlab实现步进频波形的雷达定位算法 |
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基于matlab实现步进频波形的雷达定位算法
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 ⛄ 内容介绍步进频波形雷达（Stepped Frequency Continuous Wave, SFCW）是一种常用的雷达信号设计和处理技术，用于雷达定位。以下是基于步进频波形雷达的定位算法的基本原理： 发射步进频波形：SFCW雷达通过在一定频率范围内连续发射频率递增或递减的信号，称为步进频波形。频率范围和步进的大小取决于具体的应用场景和性能要求。 接回波信：接收到目标物体反射回来的回波信号，包含了目标物体与雷达之间的距离和其他特征信息。 目标回波信号处理：对接收到的回波信号进行处理，主要包括功率计算和频谱分析。这可以通过幅度测量和快速傅里叶变换（FFT）等方法实现。 距离估计：根据回波信号的到达时间（从发射到接收之间的延迟）计算目标与雷达之间的距离。假设光速已知，则距离可以通过乘以光速和延迟时间得到。 定位估计：结合雷达的位置和接收到的目标距离信息，采用三角方法来估计目标的二维或三维位置。可应用于跟踪等应用。 需要注意的是，步进频波形涉及到相干信号处理、回波信号分离等技术，以提高距离测量的精度和抑制多径干扰等。此外，对于多目标的情况，可能需要采取目标识别和跟踪算法，以区分和跟踪不同的目标。步进频波形雷达算法在实际应用中已得到广泛应，并在车辆安全、人体检测等领域发挥了重要作用。 ⛄ 部分代码 %计算并画出SFW的合成HRR像%该函数使用长度为步长两倍的逆傅里叶变化IFFTfunction [hl] = hrr_profile(nscat,scat_range,scat_rcs,n,deltaf,prf,v,rnote,winid)%nscat组成目标散射体的个数%scat_range包含散射体距离的向量%scat_rcs 包含散射体RCS的向量%n步进数%deltaf步进频率%prf SFW的PRF%v 目标速度%rnote 像起始距离%winid > 0为汉明窗 2*num_pulses) num_pulses = nfft/2;end%初始化矩阵Inphase = zeros((2*num_pulses),1);Quadrature = zeros((2*num_pulses),1); Inphase_tgt = zeros(num_pulses,1);Quadrature_tgt = zeros(num_pulses,1);IQ_freq_domain = zeros((2*num_pulses),1);Weighted_I_freq_domain = zeros((num_pulses),1);Weighted_Q_freq_domain = zeros((num_pulses),1);Weighted_IQ_freq_domain = zeros((2*num_pulses),1);Weighted_IQ_time_domain = zeros((2*num_pulses),1);abs_Weighted_IQ_time_domain = zeros((2*num_pulses),1);dB_abs_Weighted_IQ_time_domain = zeros((2*num_pulses),1);taur = 2.*rnote/c; %起始时间延迟for jscat = 1:nscat ii = 0; for i = 1:num_pulses ii = ii + 1; rec_freq = ((i-1)*freq_step); %fi %实数分量 利用欧拉公式 Inphase_tgt(ii) = Inphase_tgt(ii) + sqrt(scat_rcs(jscat))*cos(-2*pi*rec_freq*(2.*scat_range(jscat)/c-2*(V/c)*((i-1)*PRI + taur/2 + 2*scat_range(jscat)/c))); %虚部分量 Quadrature_tgt(ii) = Quadrature_tgt(ii) + sqrt(scat_rcs(jscat))*sin(-2*pi*rec_freq*(2.*scat_range(jscat)/c-2*(V/c)*((i-1)*PRI + taur/2 + 2*scat_range(jscat)/c))); endendif (winid >= 0) %加汉明窗 window(1:num_pulses) = hamming(num_pulses);else window(1:num_pulses) = 1;endInphase = Inphase_tgt;Quadrature = Quadrature_tgt;Weighted_I_freq_domain(1:num_pulses) = Inphase(1:num_pulses).*window';Weighted_Q_freq_domain(1:num_pulses) = Quadrature(1:num_pulses).*window';Weighted_IQ_freq_domain(1:num_pulses) = Weighted_I_freq_domain + Weighted_Q_freq_domain*j; %虚部和实部的合并Weighted_IQ_freq_domain(num_pulses:2*num_pulses) = 0.+0.i;Weighted_IQ_time_domain = (ifft(Weighted_IQ_freq_domain)); %换算时域上abs_Weighted_IQ_time_domain = abs(Weighted_IQ_time_domain);dB_abs_Weighted_IQ_time_domain = 20*log10(abs_Weighted_IQ_time_domain) + SNR_dB;%计算未定义的范围窗口大小Ru = c/2/deltaf;hl = dB_abs_Weighted_IQ_time_domain;numb = 2*num_pulses;delx_meter = Ru/numb;xmeter = 0:delx_meter:Ru-delx_meter;plot(xmeter,dB_abs_Weighted_IQ_time_domain,'k');xlabel('相对距离/m');ylabel('一维距离像');grid ⛄ 运行结果
[1] 周沿海,张勇.基于Matlab的步进频率波形与高分辨力距离像[J].现代电子技术, 2007, 30(4):4.DOI:10.3969/j.issn.1004-373X.2007.04.025. [2] 文心怡,李静,梁广宇,等.基于MATLAB的陆基激光雷达信号分析[J].智能计算机与应用, 2020.DOI:10.3969/j.issn.2095-2163.2020.09.024. ⛳️ 代码获取关注我 ❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除 ❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 🍅 仿真咨询 1.卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3.旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划 4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配 5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位 6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号 7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化 8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
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