MATLAB仿真程序

窗型选择仿真程序：clear,clcbw=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fftH=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:Nsh(i)=conj(y(Ns-i+1));endfd=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:Nsh(i)=conj(y(Ns-i+1));endfigure(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')gridonfigure(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')gridonfigure(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:Nsh(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td1t1=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td2t2=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