线性调频雷达的干扰与仿真

课程工作报告对线性调频雷达采用高斯窄带白噪声干扰的仿真学生：田强指导老师：朱燕（西安电子科技大学，电子工程学院，陕西省，西安710126）COURSEWORKREPORTTHESIMULATIONFORLMFRANDARWITHGAUSSIANNARROW-BANDWHITENOISEJAMMINGBY:TianQiangSupervisionBy:ProfessorZhuYan(XiDianUniversitySchoolOfElectronicEngineeringShanXiProvinceXi’an710126)XIDIANUNIVERSITY目录摘要……………………………………………………………………………………………………………….11、线性调频信号的时频分析与仿真......................................................................32、白噪声干扰的LFM仿真…………………………………………………………………………………..52.1窄带高斯白噪声………………………………………………………………………………………..52.2窄带白噪声干扰LFM信号的仿真………………………………………………………………73、总结与展望……………………………………………………………………………………………………8参考文献……………………………………………………………………………………………………………91摘要信号与信息处理是信息科学中近十几年发展最为迅速的学科之一。传统的统计信号处理有三个基本的假设：线性、高斯性和平稳性。而现代信号处理则以非线性、非高斯性和非平稳性信号作为分析与处理的对象。在现代信号处理中，非平稳信号处理的发展尤其引人注目。在非平稳信号的研究过程中，有一种特殊的非平稳信号：chirp信号，又称线性调频（LinerFrequencyModulation，LFM）信号，研究价值较高。这是因为：（1）chirp信号在时频平面中呈现直线型，因而常常作为衡量一种时频分析方法是否有效的手段；（2）作为大的时间——频带积的扩频信号，它广泛地出现在通信、雷达、声呐和地震勘探等系统；在扩频通信中，线性调频信号提供了一种具有高度抗干扰能力的调频方案；（3）在生物医学信号分析方面，chirp信号用于CT信号的时频分析；（4）用于故障诊断的振动信号中也存在着大量的chirp信号成分。由于线性调频信号（LPM）有很强的抗干扰性能，本文就怎对其这一特点研究一下“在高斯白噪声的干扰下的线性调频信号（LPM）”的Matlab仿真。关键词：信息处理线性调频干扰仿真2ABSTRACTSignalandinformationprocessingistheinformationsciencenearlytenyearsinthefieldsofmostrapiddevelopment.Thetraditionalstatisticalsignalprocessinghasthreebasichypothesis:linear,gaussiansexandstability.Modernsignalprocessingisbasedonthenonlinear,non-gaussiansexandofnon-stationarysignalanalysisandprocessingastheobject.Inthemodernsignalprocessing,thenon-stationarysignalprocessingdevelopmentespeciallyeye-catching.Inthenon-stationarysignalinthecourseofthestudy,thereisaspecialkindofnon-stationarysignal:chirpsignal,alsocalledlinearFrequencyModulation(LFM,LinerFrequencyModulationsignal,thevalueishigher.Thisisbecause:(1)thechirpsignalinthetime-frequencyplaneonlineartype,andoftenusedasameasureofakindoftime-frequencyanalysismethodiseffectivemeans;(2)asabigtime-frequencybandproductofspreadspectrumsignal,whichiswidelyappearedincommunication,radar,sonarandseismicexplorationsystem;Inspreadspectrumcommunication,linearfrequencymodulationsignalprovidesahighlyanti-jammingabilityoffrequencymodulationscheme;(3)inthebiomedicalsignalanalysis,chirpsignalusedinCTsignaloftime-frequencyanalysis;(4)usedforfaultdiagnosisofvibrationsignalexistinalargenumberofchirpsignalcomponents.Duetothelinearfrequencymodulationsignal(LPM)hasastronganti-jammingperformance,thispaperdidtoitsthischaracteristicstudyingaussianwhitenoiseinterferenceoflinearfrequencymodulationsignal(LPM)ofMatlabsimulation.Keywords：SignalProcessingLFMJammingSimulation31、线性调频信号的时频分析与仿真脉冲压缩雷达最常见的调制信号是线性调频（LinearFrequencyModulation）信号,线性调频信号是通过非线性相位调制或线性频率调制获得大时宽带宽积的典型例子。通常把现行调频信号成为Chirp信号，它是研究最早而且应用最广泛的一种脉冲压缩信号。采用线性调频脉冲压缩技术的雷达可以同时获得远的作用距离和高的距离分辨力。线性调频信号的主要优点是所用的匹配滤波器对回波的多普勒频移不敏感，即使回波信号有较大的多普勒频移，仍能用同一个匹配滤波器完成脉冲压缩，这将大大简化信号处理系统。随着SAW技术的飞速发展，用SAW色散滤波器产生和处理（匹配滤波，或称脉冲压缩）这类信号的技术已经比较成熟，这也是它获得广泛应用的重要原因。线性调频脉冲压缩技术的主要缺点是存在距离和多普勒平移的耦合。此外，线性调频信号的匹配滤波器的输出旁瓣电平较高，通常采用对SAW匹配滤波器进行加权的方法来降低压缩脉冲时间旁瓣电平。降低旁瓣电平是以增大主瓣宽度为代价的忙着将在一定程度上降低系统的灵敏度。LFM信号(也称Chirp信号)的数学表达式为：22()2()()cKjftttstrectTe(1.1)式中cf为载波频率，()trectT为矩形信号，11()0,ttrectTTelsewise（1.2）B是带宽，T是持续时间长度，BKT，是调频斜率，于是，信号的瞬时频率为()22cTTfKtt，如图1.14（a）up-chirp(K0)（b）down-chirp(K0)图1.1典型的chirp信号将2.1式中的up-chirp信号重写为：2()()cjftstSte（1.3）式中，2()()jKttStrecteT（1.4）是信号s(t)的复包络。由傅立叶变换性质，S(t)与s(t)具有相同的幅频特性，只是中心频率不同而以，因此，Matlab仿真时，只需考虑S(t)。以下Matlab程序产生1.4式的chirp信号，并作出其时域波形和幅频特性，如图1.2。Matlab程序如下：%线性调频信号的时域、频域仿真图T=10e-6;B=30e6;K=B/T;Fs=5*B;Ts=1/Fs;N=T/Ts;t=linspace(-T/2,T/2,N);St=exp(j*pi*K*t.^2);subplot(2,1,1);plot(t*1e6,real(St));xlabel('Timeinusecond');title('LFM的时域图');f=linspace(-Fs/2,Fs/2,N);subplot(2,1,2);cplot(f*1e-6,fftshift(abs(fft(St))));xlabel('FrequencyinMHz');title('LFM的频谱图');gridon;axistight;5仿真结果截图如下：图1.2：LFM信号的时域波形和幅频特性2、白噪声干扰的LFM仿真我们已经知道线性调频信号的抗干扰性能比较强，下面我们就用窄带高斯白噪声对线性调频雷达信号进行线性干扰，用Matlab仿真干扰结果，并把结果与原信号进行对比。2.1窄带高斯白噪声高斯白噪声的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。而窄带高斯白噪声的产生就是把高斯白噪声经过一个带通滤波器变为窄带信号输出。下面是产生窄带高斯信号的原理图以及Matlab仿真过程（1）产生窄带白噪声的图示：图2.1：高斯窄带白噪声的产生白噪声（WN）带通滤波器（W0，B）（w在此处键入公式。）窄带高斯白噪声6噪声经过一个中心频率为Wo，带宽为B的带通滤波器。Matlab仿真程序：时域图如下：图3.1：白噪声信号的时域波形和幅频特性程序仿真截图：%产生窄带高斯白噪声Fs=30*10^6;T=10e-6;rp=0.95;rs=45;fp=1*10^6;fs=1.3*10^6;t=[-T/2:1/Fs:T/2];whitenoise=randn(1,length(t));%下面是设计带通滤波器wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;[N,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);[bz,az]=butter(N,wc);y=filter(bz,az,whitenoise);plot(y);title('窄带高斯白噪声')；7图2.2：高斯窄带白噪声的时域仿真2.2窄带白噪声干扰LFM信号的仿真用窄带白噪声对线性调频雷达信号进行线性干扰，也就是把窄带白噪声与线性调频信号进行线性相加，从而产生对应的干扰信号。由于前面已经把相关的信号一一产生所以下面就对干扰信号进行仿真。Matlab程序如下：运行截图如下：%白噪声干扰的线性调频信号的时域、频域图T=10e-6;B=30e6;K=B/T;Fs=5*B;Ts=1/Fs;rp=0.95;rs=45;fp=1*10^6;fs=1.3*10^6;N=T/Ts;t=linspace(-T/2,T/2,N);whitenoise=randn(1,length(t));wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;[M,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);[bz,az]=butter(M,wc);y=filter(bz,az,whitenoise);St=exp(j*pi*K*t.^2);after=St+whitenoise;subplot(2,1,1);plot(t*1e6,real(after));xlabel('Timeinusecond');title('干扰后的LFM时域图');f=linspace(-Fs/2,Fs/2,N);subplot(2,1,2);plot(f*1e-6,fftshift(abs(fft(after))));xlab