MATLAB仿真程序.docx
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MATLAB仿真程序
窗型选择仿真程序:
clear,clc
bw=3e6;%信号带宽
T=1e-4;%信号脉冲宽度
A=2;%信号幅度
fs=4*bw;
lfft=round（T*fs）;%采样点数
lfft=2^nextpow2（lfft）;
dt=1/fs;%采样间隔
f0=1e6;
t=（0:
lfft-1）*dt;%时域采样点
q=（0:
lfft-1）*2*pi/lfft;
s=A*exp（j*2*pi*f0*t+j*pi*bw*t.*t/T）;%产生线性调频信号
S=（fft（s））;%线性调频信号的傅立叶变换fft
H=conj（S）;%匹配滤波器的频率响应
Y=S.*H;%线性调频信号的频域匹配滤波输出
y=fftshift（ifft（Y））;%线性调频信号的时域匹配滤波输出
%对chirp信号进行时域加权
h1=（triang（lfft））';%三角窗函数
s1=s.*h1;S1=fft（s1）;H1=conj（S1）;
Y1=S1.*H1;
y1=fftshift（ifft（Y1））;%加三角窗后的线性调频信号的时域匹配滤波输出h2=（hanning（lfft））';%汉宁窗函数
s2=s.*h2;S2=fft（s2）;H2=conj（S2）;
Y2=S2.*H2;
y2=fftshift（ifft（Y2））;%加汉宁窗后的线性调频信号的时域匹配滤波输出h3=（hamming（lfft））';%海明窗函数
s3=s.*h3;S3=fft（s3）;H3=conj（S3）;
Y3=S3.*H3;
y3=fftshift（ifft（Y3））;%加海明窗后的线性调频信号的时域匹配滤波输出
figure;
subplot（3,1,1）,
plot（t,real（s））,title（'chirpsignal'）;
subplot（3,1,2）,
plot（q,abs（S））,title（'线性调频信号幅度谱'）;
subplot（3,1,3）,
plot（q,angle（S））,title（'线性调频信号相位谱'）;
figure;
subplot（2,1,1）,plot（q,abs（H））;title（'MF的幅度谱'）;
subplot（2,1,2）,plot（q,angle（H））;title（'MF的相位谱'）;
figure;
subplot（3,1,1）,
plot（t,real（y））,title（'脉压信号'）;
subplot（3,1,2）,plot（q,abs（Y））,title（'脉压信号幅度谱'）;
subplot（3,1,3）,plot（q,angle（Y））,title（'脉压信号相位谱'）;
figure;
subplot（2,2,1）,
plot（t,20*log10（abs（y）/max（abs（y））））;title（'未加窗时的时域输出'）;subplot（2,2,2）,
plot（t,20*log10（abs（y1）/max（abs（y1））））;title（'加三角窗时的时域输出'）;subplot（2,2,3）,
plot（t,20*log10（abs（y2）/max（abs（y2））））;title（'加汉宁窗时的时域输出'）;subplot（2,2,4）,
plot（t,20*log10（abs（y3）/max（abs（y3））））;title（'加海明窗时的时域输出'）;
叠加3个频移多普勒干扰程序:
BandWidth=10e6;%发射信号带宽
TimeWidth=20e-6;%发射信号时宽
mu=BandWidth/TimeWidth%调频率
Fs=2*BandWidth;%采样频率
Ts=1/Fs;
Ns=fix（Fs*TimeWidth）;%计算一个脉冲周期的采样点数400;
N=1024;%FFT点数
t=0:
Ts:
TimeWidth-Ts;
y=exp（j*pi*mu*t.^2）;%产生LFM信号
h=zeros（1,Ns）;
fori=1:
Ns
h（i）=conj（y（Ns-i+1））;
end
fd=6e6;
y1=exp（j*2*pi*（fd*t+0.5*mu*t.^2））;%频移干扰信号
fd1=+1e6;
y2=exp（j*2*pi*（fd1*t+0.5*mu*t.^2））;%频移干扰信
fd2=+10e6;
y3=exp（j*2*pi*（fd2*t+0.5*mu*t.^2））;%频移干扰信
y=y1+exp（j*pi*mu*t.^2）+y2+y3;%产生叠加了干扰的LFM信号
yfft=fft（y,1024）;
win=hamming（Ns）';
h_w=h.*win;
hfft_w=fft（h_w,1024）;
ycomp=abs（ifft（yfft.*hfft_w））;%脉冲压缩
maxval1=max（ycomp）;
ycomp_w=eps+ycomp./maxval1;%利用ycomp的最大值归一化tt=0:
Ts:
2*TimeWidth-Ts;
plot（tt,ycomp_w（1:
2*Ns）,'b'）
xlabel（'t-seconds'）;
ylabel（'幅度db'）
title（'带宽=10MHZ,叠加fd=0MHZ,+1MHZ,+6MHZ,+10MHZ的脉压'）gridon
加噪仿真:
BandWidth=1.0e6;%发射信号带宽
TimeWidth=200e-6;%发射信号时宽
mu=BandWidth/TimeWidth%调频率
Fs=2*BandWidth;%采样频率
Ts=1/Fs;
Ns=fix（Fs*TimeWidth）;%计算一个脉冲周期的采样点数400;
N=1024;%FFT点数
t=0:
Ts:
TimeWidth-Ts;
%====================================================================y=exp（j*pi*mu*t.^2）;%产生LFM信号
figure
（1）
plot（real（y））;%加噪前的输入信号
title（'未加噪前的LFM信号'）;
h=zeros（1,Ns）;
fori=1:
Ns
h（i）=conj（y（Ns-i+1））;
end
figure
（2）
plot（real（h））;
title（'匹配滤波器信号'）;
hfft=fft（h,N）;%匹配滤波器的频域响应
y_n=awgn（y,20）;%在中叠加一个信噪比为20的高斯白噪声
figure（3）
plot（real（y_n））;%加噪后的输入信号
title（'加噪后的LFM信号'）;
y_nfft=fft（y_n,N）;
ycomp=abs（ifft（y_nfft.*hfft））;%脉冲压缩
maxval=max（ycomp）;
ycomp=eps+ycomp./maxval;%利用最大值归一化
ycomp_db=20*log10（ycomp）;%取对数
%%%%%%%%%%%%%%加窗处理%%%%%%%
win=hamming（Ns）';
figure（4）
plot（win）;
title（'海明窗信号'）;
h_w=h.*win;%加窗
hfft_w=fft（h_w,N）;%加窗的匹配滤波器的频域响应
ycomp_w=abs（ifft（y_nfft.*hfft_w））;%脉冲压缩
maxval1=max（ycomp_w）;
val=ycomp_w;
ycomp_w=eps+ycomp_w./maxval;%利用ycomp的最大值归一化ycomp_w1=eps+val./maxval1;%利用ycomp_w的最大值归一化ycomp_w_db=20*log10（ycomp_w）;%取对数
ycomp_w1_db=20*log10（ycomp_w1）;%取对数%%%%%%%%%%%%%%%%
tt=0:
Ts:
2*TimeWidth-Ts;
figure（5）
plot（tt,ycomp_db（1:
2*Ns）,'b'）
axis（[.2*TimeWidth1.8*TimeWidth-600]）
xlabel（'t-seconds'）;
ylabel（'幅度db'）
title（'未加窗的脉冲压缩输出'）
gridon
figure（6）
plot（tt,ycomp_w1_db（1:
2*Ns）,'r'）
axis（[.2*TimeWidth1.8*TimeWidth-600]）
xlabel（'t-seconds'）;
ylabel（'幅度db'）
title（'加窗的脉冲压缩输出'）
gridon
figure（7）
plot（tt,ycomp_db（1:
2*Ns）,'b',tt,ycomp_w_db（1:
2*Ns）,'r'）
axis（[.2*TimeWidth1.8*TimeWidth-600]）
xlabel（'t-seconds'）;
ylabel（'幅度db'）
legend（'未加窗','加窗'）;
title（'脉冲压缩输出对比'）
gridon
延时干扰仿真:
BandWidth=1.0e6;%发射信号带宽
TimeWidth=200e-6;%发射信号时宽
mu=BandWidth/TimeWidth%LFM的调频率
Fs=2*BandWidth;%采样频率
Ts=1/Fs;%采样周期
Ns=fix（Fs*TimeWidth）;%计算一个脉冲周期的采样点数;
N=1024;%FFT点数
t=0:
Ts:
TimeWidth-Ts;
y=exp（j*pi*mu*t.^2）;%产生LFM信号,写成复数的形式
h=zeros（1,Ns）;%匹配系数初始化为0,点数与LFM的点数一致
fori=1:
Ns
h（i）=conj（y（Ns-i+1））;
end%匹配滤波系数取LFM信号的镜像共轭
yfft=fft（y,1024）;%对回波LFM信号做FFT变换
win=hamming（Ns）';%产生海明窗
h_w=h.*win;%时域加海明窗,匹配系数乘以海明窗函数,完成加权抑制距离旁瓣hfft_w=fft（h_w,1024）;%加权后的匹配系数做FFT变换
ycomp=abs（ifft（yfft.*hfft_w））;%完成脉冲压缩
maxval1=max（ycomp）;%取ycomp的最大值
ycomp_w=ycomp./maxval1;%利用ycomp的最大值归一化
tt=0:
Ts:
2*TimeWidth-Ts;
subplot（2,1,1）;
plot（tt,ycomp_w（1:
2*Ns）,'b'）
axis（[.2*TimeWidth1.8*TimeWidth01]）%设定显示图形的尺寸
title（'时宽=200us无时延的脉冲压缩输出'）;
gridon;
td1=20e-6;%时延值为td1
t1=t+td1;%有时延的时间变量
yd1=exp（j*pi*mu*t1.^2）;%产生时延为td1的LFM信号
td2=20e-6%时延值为td2
t2=t-td2;
yd2=exp（j*pi*mu*t2.^2）;%产生时延为td2的LFM信号
y1=y+yd1+yd2;%叠加有2个时延的回波信号
y1fft=fft（y1,1024）;
hfft_w=fft（h_w,1024）;
ycomp_w1=abs（ifft（y1fft.*hfft_w））;%脉冲压缩
maxval1=max（ycomp_w1）;
ycomp_w2=ycomp_w1./maxval1;%利用ycomp_w1的最大值归一化%%%%%%%%%%%%%%%%
tt=0:
Ts:
2*TimeWidth-Ts;
subplot（2,1,2）;
plot（tt,ycomp_w2（1:
2*Ns）,'r'）
axis（[.1*TimeWidth2.0*TimeWidth01]）xlabel（'t-seconds'）;
title（'有td=+20us,-20us时延干扰输出'）gridon
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