基于Matlab测速仪设计(DOC)

1“数字信号处理课程设计”任务书题目5基于Matlab测速仪设计(多普勒效应回波信号处理)主要内容利用离散付里叶变换进行频谱分析，设计数字滤波器组，并对滤波器组加窗降低副瓣，通过频域方法测量速度。设计要求1.产生输入回波信号及加性噪声信号。2.计算回波频率偏移于目标速度的对应关系。3.按技术指标要求对输入信号进行傅立叶变换，对输入信号进行频域分析。4.写出所设计的窄带滤波器组的系统函数并显示出频率响应曲线。5.设计适当的加权窗函数，写出设计过程，画出加权后滤波器频率响应曲线6.正确显示信号频谱和对应的滤波器响应间的关系。7.采用门限等方法确定并显示目标速度。主要仪器设备1、计算机1台，安装MATLAB软件主要参考文献[美]数字信号处理——使用MATLAB[M].西安：西安交通大学出版社，2002.课程设计进度计划（起止时间、工作内容）本课程设计共安排7个题目，这是其中题目之一。整个课程设计共45学时，分1.5周安排，具体进度如下：8学时复习题目相关知识，掌握实现的原理；20学时用MATLAB语言实现题目要求；9学时进一步完善功能，现场检查、答辩；8学时完成课程设计报告。课程设计开始日期2010.12.6课程设计完成日期2010.12.15课程设计实验室名称信号与信息处理实验室地点实验楼3-5032资料下载地址实践环节/数字信号处理课程设计目录一、概述…………………………………………………………………………41、目的………………………………………………………………………………………4二、相关知识简介………………………………………………………………41、背景简介…………………………………………………………………………………42、多普勒频移………………………………………………………………………………43、程序中的相关计算………………………………………………………………………54、测速仪的技术规格………………………………………………………………………65、设计内容…………………………………………………………………………………66、测量方法…………………………………………………………………………………6三、设计过程……………………………………………………………………71、设计步骤…………………………………………………………………………………72、设计流程图3、程序………………………………………………………………………………………7四、实验结果及分析……………………………………………………………121、实验结果…………………………………………………………………………………12五、总结…………………………………………………………………………15参考文献资料…………………………………………………………………………………………………………………………163一、概述1、目的：1、熟悉DFT的基本性质，利用离散付里叶变换对信号和系统进行频域分析；2、熟悉并加深对采样定理的理解；3、设计数字滤波器组，实现对存在加性干扰的时域离散信号的滤波；4、对滤波器组进行加权设计，降低副瓣，通过频域方法测量速度。二、相关知识简介1、背景简介：车辆监测用测速雷达是依据多普勒效应原理实现的。由雷达发出一束微波，遇被测目标（车辆）时微波被反射回来，再由雷达接收反射波。如果目标相对于雷达有距离上的运动，反射波的频率将与发射频率发生差异，而这种差异的大小正比于目标与雷达的相对运动速度。于是，雷达通过检测反射波频率和发射波频率的差，就可以计算出被测车辆的移动速度。2、多普勒频移：多普勒频移，当运动在波源后面时，会产生相反的效应。波长变得较长，频率变得较低（红移redshift）。波源的速度越高，所产生的效应越大。根据光波红（蓝）移的程度，可以计算出波源循着观测方向运动的速度。把声波视为有规律间隔发射的脉冲，可以想象若你每走一步，便发射了一个脉冲，那么在你每走一步时，面前的声源发出的脉冲相对于你的传播距离比你站立不动时近了一步，而在你后面的声源则比原来不动时远了一步。或者说，在你之前的脉冲频率比平常变高，而在你之后的脉冲频率比平常变低了。所谓多普勒效应就是当发射源与接收体之间存在相对运动时，接收体接收的发射源发射信息的频率与发射源发射信息频率不相同，这种现象称为多普勒效应，接收频率与发射频率之差称为多普勒频移。声音的传播也存在多普勒效应，当声源与接收体之间有相对运动时，接收体接收的声波频率f'与声源频率f存在多普勒频移Δf(dopplershift)即Δf=f'-f当接收体与声源相互靠近时，接收频率f'大于发射频率f即：Δf0当接收体与声源相互远离时，接收频率f'小于发射频率即：Δf0可以证明若接收体与声源相互靠近或相互远离的速度为v，声速为c，则接收体接收声波的多普勒频率为：f'=f·(c+-v1)/(c-+v2)括号中分子和分母的加、减运算分别为“接近”和“远离”之意。发射信号表示为：回波信号：4回波与发射信号之间有固定相位差：当目标与雷达之间有相对运动时，则距离R随时间变化：由于通常雷达和目标间的相对运动速度v，远小于电磁波速度c，故时延：相位差：频差（多普勒频移）：多普勒测速系统是利用多普勒效应测定飞行器径向速度的无线电跟踪测量系统。由地面向飞行器或由飞行器向地面发射固定频率的等幅电磁波，因飞行器与测控站存在相对运动，接收信号的频率与发射信号的频率互不相同。其频率之差就是多普勒频移。多普勒频移正比于测控站－航天器方向上的速度分量，所以测出多普勒频移的大小，就可获得目标对测控站的相对径向速度。3、程序中的相关计算测速范围：精度：70km/h------150km/h5km/h换算：19.4m/s------41.6m/s1.387m/sfd:606Hz------1300Hz43.3Hzwp=2*pi*f/Fs=0.233*piws=2*pi*f/Fs=0.249*piBt=2*pi*f/Fs=0.016*pi=ws-wpFs=4~5*fd4、带通滤波器的设计原理一个理想的滤波器应该有一个完全平坦的通带，例如在通带内没有增益或者5衰减，并且在通带之外所有频率都被完全衰减掉，另外，通带外的转换在极小的频率范围完成。实际上，并不存在理想的带通滤波器。滤波器并不能够将期望频率范围外的所有频率完全衰减掉，尤其是在所要的通带外还有一个被衰减但是没有被隔离的范围。这通常称为滤波器的滚降现象，并且使用每十倍频的衰减幅度dB来表示。通常，滤波器的设计尽量保证滚降范围越窄越好，这样滤波器的性能就与设计更加接近。然而，随着滚降范围越来越小，通带就变得不再平坦—开始出现“波纹”。这种现象在通带的边缘处尤其明显，这种效应称为吉布斯现象。除了电子学和信号处理领域之外，带通滤波器应用的一个例子是在大气科学领域，很常见的例子是使用带通滤波器过滤最近3到10天时间范围内的天气数据，这样在数据域中就只保留了作为扰动的气旋。在频带较低的剪切频率f1和较高的剪切频率f2之间是共振频率，这里滤波器的增益最大，滤波器的带宽就是f2和f1之间的差值。布莱克曼窗计算公式：增加一个二次谐波余弦分量，可进一步降低旁瓣，但主瓣宽度进一步增加，增加N可减少过渡带。频谱的幅度函数为：+0.045、设计内容：基于Matlab设计车辆测速仪的信号处理部分，要求测速范围：18～255Km/h，测速精度：优于1Km/h，响应时间：小于30ms。6、测量方法：a)测量方法大致有两种方法:时域法和频域法。b)因环境影响，接收到的多普勒信号的“背景”十分复杂，信噪比大大降低，采用传统的时域处理方法对被淹没在干扰和噪声中的多普勒信号检出或识别往往是困难的，使得测频精度明显下降。6c)采用频域谱分析方法，选择合适的采样频率及适当的窗口，可以大大提高测频精度和可靠性。三、设计过程：1、设计步骤：1.按技术指标要求确定抽样频率，分析车辆反射波的信号形式、载波、频偏范围，仿真车辆反射波的抽样信号（线性调频信号）。2.按照对实际背景噪声分析，仿真产生加性随机噪声输入信号。3.分析输入信号的频谱，根据载波频率和车辆速度范围要求，分析多普勒频率与车速的对应关系，确定滤波器系统的处理带宽。4.选择合适的滤波器，按照技术指标及测速精度要求和测量范围要求，分析分辨率与滤波器之间的关系，设计和实现滤波器组，显示出窄带滤波器组的频率响应图形。5.选用合适的窗函数加权，以降低副瓣，实用中，为避免副瓣淹没附近较小的车辆回波的主信号，引起漏测，必须压低副瓣电平。加权处理可以抑制副瓣电平。加权处理可以在时域或频域进行。时域加权会降低发射机的利用率，且特定形状的波形调制困难。一般在频域进行，频域加权处理不必增加实时处理的运算量。实际采用的加权函数包括汉明、汉宁、余弦平方、余弦立方等。从信噪比损失、主瓣宽度和旁瓣电平方面分析选择较优的加权函数，显示出加权后滤波器响应曲线。6.采用门限等方法判明信号所出滤波器位置，确定目标速度。7.利用Matlab将测速结果仿真显示出来。2、设计流程图73、程序：clc;clearall;fs=5213;N=1200;n=0:N-1;t=n/fs;v1=75;v2=(v1*1000)./3600;fd=(2*v2)./(6.4*0.01);y=sin(2*pi*fd*t)/800+randn(1,N)/N;;B=2*pi*100/fs;%一个过渡带wc1=2*pi*584.55/fs;wc2=2*pi*627.95/fs;figure(1)plot(t,y);8M=ceil(11*pi/B);a=(M-1)/2;k=0:1:M-1;m=k-a;ep=0.0000001;hd1=sin(wc1*m+ep)./(pi*m+ep);hd2=sin(wc2*m+ep)./(pi*m+ep);hd=hd2-hd1;Ha=abs(fft(hd,1024));f=[0:1023]*fs/1024;figure(2)plot(f,20*log10(Ha/max(Ha)));grid;title('(a)带通滤波器幅频特性')axis([0,fs/3,-60,20]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')%**********************************加布莱克曼窗之后的滤波器wn=(blackman(M))';hn=hd.*wn;Hw=abs(fft(wn,1024));9Hw0=abs(fft(hn,1024));f=[0:1023]*fs/1024;figure(3)plot(f,20*log10(Hw0/max(Hw0)));grid;title('(a)带通滤波器幅频特性')axis([0,fs/3,-60,20]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度');figure(4)plot(wn);figure(5)plot(f,20*log10(Hw/max(Hw)));grid;title('(a)窗函数幅频特性')axis([0,500,-100,0]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度');%********************************L=16;hh1=0;hh2=0;fori=0:Lwc3=(584.55+43.44*i)*2*pi/fs;wc4=(584.55+43.44*(i+1))*2*pi/fs;10hd3=sin(wc3*m+ep)./(pi*m+ep);hd4=sin(wc4*m+ep)./(pi*m+ep);hp=hd3-hd4;hh1=hh1+hp;Hw2=abs(fft(hp,1024));wn2=(blackman(M))';figure(6)plot(f,20*log10(Hw2/max(Hw2)));grid;title('(a)带通滤波器组幅频特性')axis([500,fs/3-300,-34,20]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度');holdon