雷达参数侦察.docx
《雷达参数侦察.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《雷达参数侦察.docx（12页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
雷达参数侦察
电子科技大学电子工程学院
标准实验报告
（实验）课程名称：
信息对抗实验
电子科技大学教务处制表
实验报告（六）
学生姓名：
王超楠学号：
2013020904011
指导教师：
廖红舒/张花国
实验地点：
科研二号楼B453实验时间：
周二晚
一、实验室名称：
信息对抗系统专业实验室
二、实验项目名称：
雷达参数侦实验察
三、实验学时：
4学时
四、实验原理：
MATLAB软件具有编程实现简单、使用方便等优点，是目前应用广泛的计算机仿真软件，并且提供各种常用数字通信信号源生成函数的使用帮助文件。
因此让学生通过实际上机实验，熟悉MATLAB计算机仿真软件，可实现各种雷达信号产生及分析仿真，从而加深对雷达信号产生、参数提取的理解。
五、实验目的：
1.针对常规脉冲/脉冲压缩（LFM、相位编码）雷达，掌握截获信号的计算机模拟仿真；
2.掌握脉冲雷达脉宽、脉冲幅度、脉冲达到时间、频率及脉内调制特征参数估计的基本方法。
六、实验内容：
1.提取信号包络；
2.设置门限；
3.估计TOA与PW；
4.提取脉内信号样本；
5.脉内调制识别；
6.估计频率；
7.估计噪声功率、PA；
七、实验器材（设备、元器件）：
计算机、Matlab仿真软件
八、实验步骤：
1.学习MATLAB软件的使用并学习其通信信号帮助工具箱；
2.利用MATLAB语言生成雷达信号，并提取雷达参数。
九、实验数据及结果分析
1.提取信号包络
（1）常规脉冲信号包络
（2）BPSK信号包络
（3）QPSK信号包络
（4）LFM信号包络
2.设置门限
由上图分析可以设置门限，其中常规脉冲信号门限设置为4，其余的设置为3。
3.估计TOA与PW
4.提取脉内信号样本
四种信号的脉内样本提取方式类似，由于数据比较多因此以常规脉冲雷达的脉内数据提取为例。
5.脉内调制识别
识别思路：
首先分别进行FFT变化，如果有离散谱线出现，那么该信号时常规脉冲信号；如果2次方谱出现离散谱线，则该信号时BPSK；如果四次方谱出现离散谱线，则该信号是QPSK信号。
6.估计频率
7.估计噪声功率、PA
实验程序：
N=2000;%%%timelength
B=0.3;
SNR=20;%%%dB
pulse_width=1000;
delay=500;%%%timedelay
fc=100;%%%carryfrequency
r=10;%g过采样率
%常规脉冲
v1=4;%设置门限
t=0:
pulse_width-1;
noise=sqrt（0.5）*（randn（1,N）+j*randn（1,N））;%噪声功率1W
y=sqrt（10^（SNR/10））*exp（j*2*pi*fc*t）;%信号功率50w
normal=[zeros（1,delay）,y,zeros（1,N-pulse_width-delay）]+noise;%输出常规脉冲信号
TOA1=min（find（normal>=v1））;%到达时间
TOE1=max（find（normal>=v1））;%脉冲结束时间
fprintf（'常规脉冲信号到达时间TOA为%d\n',TOA1）;
pw1=TOE1-TOA1;%脉宽
fprintf（'常规脉冲信号的脉宽PW为%d\n',pw1）;
z=zeros（1,pw1）;
p=var（z）-var（noise）;
figure
（1）
plot（real（normal））;%提取包络，即信号幅度
title（'常规脉冲信号包络'）;
gridon;
%BPSK
figure
（2）
v2=3;%设置门限
s=randsrc（1,pulse_width/r,[1,-1]）;
rec=rectpulse（s,r）;
bpsk=[zeros（1,delay）,rec.*y,zeros（1,N-pulse_width-delay）]+noise;
TOA2=min（find（bpsk>=v2））;%到达时间
TOE2=max（find（bpsk>=v2））;%脉冲结束时间
fprintf（'BPSK到达时间TOA为%d\n',TOA2）;
pw2=TOE2-TOA2;%脉宽
fprintf（'BPSK脉宽PW为%d\n',pw2）;
plot（real（bpsk））;
title（'BPSK信号包络'）;
gridon;
%QPSK
figure（3）
v3=3;%门限设置
ss=randsrc（1,pulse_width/r,[1,-1,j,-j]）;
recc=rectpulse（s,r）;
qpsk=[zeros（1,delay）,recc.*y,zeros（1,N-pulse_width-delay）]+noise;
TOA3=min（find（qpsk>=v3））;%到达时间
TOE3=max（find（qpsk>=v3））;%脉冲结束时间
fprintf（'QPSK到达时间TOA为%d\n',TOA3）;
pw3=TOE2-TOA3;%脉宽
fprintf（'QPSK脉宽PW为%d\n',pw3）;
plot（real（qpsk））;
title（'QPSK信号包络'）;
gridon;
%LFM
figure（4）
v4=3;
yy=sqrt（10^（SNR/10））*exp（j*（2*pi*fc*t+pi*B/pulse_width*t.^2））;
lfm=[zeros（1,delay）,yy,zeros（1,N-pulse_width-delay）]+noise;
TOA4=min（find（lfm>=v4））;%到达时间
TOE4=max（find（lfm>=v4））;%脉冲结束时间
fprintf（'LFM到达时间TOA为%d\n',TOA4）;
pw4=TOE4-TOA4;%脉宽
fprintf（'BPSK脉宽PW为%d\n',pw2）;
plot（real（lfm））;
title（'LFM信号包络'）;
gridon;
%识别
figure（5）
subplot（411）
plot（fftshift（abs（fft（normal））））;
gridon;
subplot（412）
plot（fftshift（abs（fft（bpsk.^2））））;
gridon;
subplot（413）
plot（fftshift（abs（fft（qpsk.^4））））;
gridon;
subplot（414）
plot（fftshift（abs（fft（lfm））））;
gridon;
%噪声功率估计
noise_qpsk=sqrt（var（[normal（1:
TOA1）,normal（TOE1:
2000）]））;
fprintf（'常规脉冲信号噪声功率为%fW\n',noise_qpsk）;
noise_bpsk=sqrt（var（[bpsk（1:
TOA2）,normal（TOE2:
2000）]））;
fprintf（'BPSK信号噪声功率为%fW\n',noise_bpsk）;
noise_qpsk=sqrt（var（[qpsk（1:
TOA3）,qpsk（TOE3:
2000）]））;
fprintf（'QPSK信号噪声功率为%fW\n',noise_qpsk）;
noise_lfm=sqrt（var（[lfm（1:
TOA4）,lfm（TOE4:
2000）]））;
fprintf（'LFM信号噪声功率为%fW\n',noise_lfm）;
升级会员 