snr=-15;%信噪比
%----------------511位m序列产生---------------------%
fbconnection=[000100001];
n=length（fbconnection）;
m=2^n-1;
register=[101010101];%定义移位寄存器的初始状态
mseqmatrix
（1）=register（n）;
fori=2:
m
newregister
（1）=mod（sum（fbconnection.*register）,2）;
forj=2:
n
newregister（j）=register（j-1）;
end
register=newregister;
mseqmatrix（i）=register（n）;
end
m_511=2*mseqmatrix-1;
%------------------0延时，0多普率的回波--------------------------%
hb=repmat（m_511,1,N）;
hb=awgn（hb,snr,'measured'）;
hb1=hb;
%------------------脉压————————————%
pipei=fliplr（m_511）;
hbb1=conv（pipei,hb1）;
figure;plot（hbb1）;
%-----------------距离门重排------------------%
forr=1:
N
forh=1:
m
s_hb1（h,r）=hbb1（（r-1）*m+h）;
end
end
figure;mesh（1:
N,1:
511,s_hb1）;
%%------------------------------------------------
forh=1:
m
r_fft（h,:
）=abs（fft（s_hb1（h,:
）））;
end
figure;
mesh（1:
N,1:
511,r_fft）;
%-------------------------------------------------
%fora=1:
10
%fd=a*1e3;
fd=5e6/511/4;
i=1:
511*N;
duopule=cos（2*pi*fd/fm*i）;
hb2=hb.*duopule;
%------------------脉压————————————%
pipei=fliplr（m_511）;
hbb2=conv（pipei,hb2）;
m_hb1=abs（hbb2）;
m_hb=abs（hbb2）/max（m_hb1）;
m_hb=10*log（m_hb）;
figure;plot（m_hb）;
%-----------------距离门重排------------------%
forr=1:
N
forh=1:
m
s_hb2（h,r）=hbb2（（r-1）*m+h）;
end
end
figure;mesh（1:
N,1:
511,s_hb2）;
%-------------------------------------------
forh=1:
m
r_fft2（h,:
）=abs（fft（s_hb2（h,:
）））;
end
figure;
mesh（1:
N,1:
511,r_fft2）;
%---------------------------------------------------
%end
二：
仿真线性调频连续波雷达的信号处理。
设线性调频带宽为5MHz，时宽为102.2us，雷达载频为10GHz，输入输出为高斯白噪声，视频输入信噪比为-15dB，相干积累总时宽不大于10ms，给出回波视频表达式，脉压和FFT后的表达式；仿真给出脉压和FFT后的输出图形；通过仿真说明各级处理的增益，与各级时宽和带宽的关系；仿真说明脉压时多卜勒敏感现象。
线性调频信号：
LFM信号的数学表达式：
式中
为载波频率，
为矩形信号，
线性调频信号回波表达式
设输入信号为：
sf=A*exp（j*2*pi*f0*t+j*pi*K*t.*t）；
则回波信号为：
SR=A*exp（j*2*pi*f0*（t-t_yc）+j*pi*K*（t-t_yc）.*（t-t_yc））；
其中t_yc=2*（R+t*V）/C,R为发射机到目标的距离，C为光速。
图1：
发射信号的时域波形
图2：
上图为回波信号的时域波形
下图为回波信号FFT后的频域波形
由于相干积累的时宽不大于10ms，所以取20个时宽为T的线性调频脉冲做相干积累。
图3：
脉压后的时域波形
LFM信号的压缩前脉冲宽度T和压缩后的脉冲宽度
之比通常称为压缩比D，
上式表明，压缩比也就是LFM信号的时宽频宽积。
脉压时多卜勒敏感现象：
回波信号通过一个匹配滤波器就能对所有多普勒信号同时进行压缩，所以线性调频信号是多卜勒不敏感信号。
附：
MATLAB程序
clc;
clearall;
closeall;
%%%%%%%%%%%%%%参数设定%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
C=3e8;
bw=5e6;%线性调频带宽
T=1.022e-4;%信号脉冲宽度
f0=10e9;%载波频率
A=1;%信号幅度
N=512;%采样点数
K=bw/T;%调频斜率
Ts=T/N;%采样间隔
Fs=1/Ts;%采样频率
SNR=-15;
TT=2.044e-3;%相干积累总时间
Numpulse=TT/T;%脉冲数
R0=0;
para=[10001500-15];%距离，速度，方位，信噪比
Num=1;%目标个数
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%回波信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
t_yc0=2*R0/C;
Rec=zeros（Num,Numpulse*N）;
t=0:
Ts:
（N*Numpulse-1）*Ts;
sf=A*exp（j*2*pi*f0*（mod（t,T）-t_yc0）+j*pi*K*（mod（t,T）-t_yc0）.*（mod（t,T）-t_yc0））;%产生线性调频信号
t_yc=2*（1000+t*150）/C;
Rec=A*exp（j*2*pi*f0*（mod（t,T）-t_yc）+j*pi*K*（mod（t,T）-t_yc）.*（mod（t,T）-t_yc））;
SR=Rec*10^（SNR/20）;
figure
（1）
subplot（2,1,1）;
plot（t,sf）;axis（[02e-4-11]）;xlabel（'时间t/s'）;ylabel（'幅度'）;
figure
（2）
subplot（2,1,1）;
plot（t,SR）;axis（[02.044e-4-0.20.2]）;xlabel（'时间t/s'）;ylabel（'幅度'）;
S=（abs（fft（SR）））;
subplot（2,1,2）;
f=（1:
length（S））/length（S）*Fs;
plot（f,S/max（S））;axis（[05e601]）;xlabel（'频率f/Hz'）;ylabel（'归一化幅度'）;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%回波信号脉压%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Srw=fft（SR）;
Sw=fft（sf）;
Sot=fftshift（ifft（Srw.*conj（Sw）））;
figure（3）
subplot（2,1,1）;
plot（t*C/2,Sot）;axis（[03e40140]）;xlabel（'距离'）;ylabel（'幅度'）;
subplot（2,1,2）;
plot（t*C/2,Sot）;xlabel（'距离'）;ylabel（'幅度'）;
三：
假设有一个二坐标雷达对一平面上运动目标的进行观察，目标在t=0~400s沿y轴做恒速直线运动，运动速度为-15m/s，目标的起点为（2000m，10000m）雷达扫描周期为2s，x和y独立的进行观察，观察噪声的标准差均为100m。
试建立雷达对目标的跟踪算法，并进行仿真分析，给出仿真结果，画出目标真实轨迹，对目标的观察和滤波曲线。
仿真结果：
三种曲线比较显示：
附matlab程序：
clc;
clear;
T=2;%雷达扫描周期
t=0:
T:
400;%目标运动时间
%目标起点
x0=2000;y0=10000;
%目标速度
vx=0;
vy=-15;
x=x0+vx.*t;
y=y0+vy.*t;
figure;
plot（x,y）;axis（[1000,3000,3000,11000]）;xlabel（'x（单位：
m）'）;ylabel（'y（单位：
m）'）;title（'目标真实轨迹'）;
x_noise=x+normrnd（0,100,1,length（t））;
y_noise=y+normrnd（0,100,1,length（t））;
figure;
plot（x_noise,y_noise）;axis（[1000,3000,3000,11000]）;xlabel（'x（单位：
m）'）;ylabel（'y（单位：
m）'）;title（'对目标的观察曲线'）;
A=[1T;01];%状态转移矩阵
C=1;
K=0.2*（1.8-2*sqrt（0.8））/T;
X=zeros（2,length（t））;
Y=zeros（2,length（t））;
Sx=zeros（2,length（t））;
Sy=zeros（2,length（t））;
%X
fork=1:
length（t）
X（:
k）=[x_noise（k）;vx];
end
Sx（:
1）=X（:
1）;
fork=2:
length（t）
Sx（:
k）=A*Sx（:
k-1）+K*（X（:
k）-C*A*（A*Sx（:
k-1）））;
end
%Y
fork=1:
length（t）
Y（:
k）=[y_noise（k）;vy];
end
Sy（:
1）=Y（:
1）;
fork=2:
length（t）
Sy（:
k）=A*Sy（:
k-1）+K*（Y（:
k）-C*A*（A*Sy（:
k-1）））;
end
x_k=zeros（1,length（t））;
y_k=zeros（1,length（t））;
fork=1:
length（t）
x_k（k）=Sx（1,k）;
y_k（k）=Sy（1,k）;
end
figure;
plot（x_k,y_k）;axis（[1000,3000,3000,11000]）;xlabel（'x（单位：
m）'）;ylabel（'单位：
m）'）;title（'滤波后的曲线'）;
figure;
plot（x,y,':
r',x_noise,y_noise,'--g',x_k,y_k,'-b'）;axis（[1000,3000,3000,11000]）;xlabel（'x（单位：
m）'）;ylabel（'y（单位：
m）'）;
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