第一篇：雷達(dá)原理作業(yè)4-2016

《雷達(dá)原理》作業(yè)，No.4 遞交日期：2016.4.20

1.對固定目標(biāo)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的相干脈沖多普勒雷達(dá)回波，分別通過相位檢波器后，輸出信號(hào)的主要區(qū)別是，回波脈沖在距離顯示器上的主要區(qū)別是.。

2、雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)顯示系統(tǒng)的作用是，常用的實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)顯示的方法是。

3、雷達(dá)的盲速效應(yīng)是指，出現(xiàn)盲速的條件是

，要提高第一等效盲速，采取的措施有

，頻閃效應(yīng)是指

，出現(xiàn)頻閃的條件是。

4、對于PRF為1KHz、波長3cm的脈沖多普勒雷達(dá)，它的第一盲速為()米/秒，當(dāng)目標(biāo)速度大于()米/秒時(shí)，會(huì)出現(xiàn)頻閃效應(yīng)。為了消除盲速現(xiàn)象，可以采用()。

5.MTI濾波器的凹口寬度應(yīng)該()，通帶內(nèi)的頻響要求()。

6.在MTD中，如果采用N=256的濾波器組，PRF為1KHz，則能檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分辨率是（）；與MTI系統(tǒng)相比，其信噪比提高了（）倍，分辨力提高了（）倍。

7.說明采用參差重復(fù)頻率提高第一盲速的基本原理。

8.如果雷達(dá)系統(tǒng)的PRF為1 KHz，工作頻率為3 GHz, 氣象雜波（云）的徑向運(yùn)動(dòng)速度為10m/s，試設(shè)計(jì)一個(gè)一階的MTI對消器。

9.若目標(biāo)的最大徑向速度為120m/s，雷達(dá)的工作波長為2cm，脈沖重復(fù)頻率為1500Hz，則雷達(dá)對該目標(biāo)測量時(shí)，會(huì)不會(huì)出現(xiàn)盲速和頻閃現(xiàn)象？為什么？

10.什么是點(diǎn)盲相？什么是連續(xù)盲相？試畫出點(diǎn)盲相和連續(xù)盲相出現(xiàn)時(shí)鑒相器的矢量圖。

11.作圖描述地面雷達(dá)的雜波和動(dòng)目標(biāo)頻譜，并以一次對消器為例說明MTI處理的基本原理。比較一次對消器和二次對消器的基本結(jié)構(gòu)及濾波特性，說明二次對消器在抑制固定雜波上的優(yōu)點(diǎn)。

第二篇：雷達(dá)原理大作業(yè)

雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)綜述

1引言

目標(biāo)識(shí)別是現(xiàn)代雷達(dá)技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要組成部分。對雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的研究，在國內(nèi)外已經(jīng)形成熱點(diǎn)，但由于問題本身的復(fù)雜性，以及多干擾信號(hào)，特別是多噪聲干擾源存在的復(fù)雜電磁環(huán)境，雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別問題至今還沒有滿意的答案，尚無成熟的技術(shù)和方法。因此，對雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究具有極其重要的軍事應(yīng)用價(jià)值。本文將對雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行簡要回顧，討論目前理論研究和應(yīng)用比較成功的幾類目標(biāo)識(shí)別方法，以及應(yīng)用于雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別中的模式識(shí)別技術(shù)，分析和討論問題的可能解決思路。

2雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別模型

雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別需要從目標(biāo)的雷達(dá)回波中提取目標(biāo)的有關(guān)信息標(biāo)志和穩(wěn)定特征并判明其屬性。它根據(jù)目標(biāo)的后向電磁散射來鑒別目標(biāo)，是電磁散射的逆問題。利用目標(biāo)在雷達(dá)遠(yuǎn)區(qū)所產(chǎn)生的散射場的特征，可以獲得用于目標(biāo)識(shí)別的信息，回波信號(hào)的幅值、相位、頻率和極化等均可被利用。對獲取的目標(biāo)信息進(jìn)行計(jì)算機(jī)處理，與已知目標(biāo)的特性進(jìn)行比較，從而達(dá)到自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)的目的。識(shí)別過程分成三個(gè)步驟：目標(biāo)的數(shù)據(jù)獲取、特征提取和分類判決。相應(yīng)模型如圖“所示。

整個(gè)識(shí)別過程可以分為兩個(gè)階段：訓(xùn)練（或設(shè)計(jì)）階段和識(shí)別階段。前者用一定數(shù)量的訓(xùn)練樣本進(jìn)行分類器的設(shè)計(jì)或訓(xùn)練，后者用所設(shè)計(jì)或訓(xùn)練的分類器對待識(shí)別的樣本進(jìn)行分類決策。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取是對各已知目標(biāo)進(jìn)行測量，取得目標(biāo)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。測試數(shù)據(jù)獲取是獲得未知種類目標(biāo)的測量數(shù)據(jù)；測量數(shù)據(jù)的獲得可采用目標(biāo)的靶場動(dòng)態(tài)測量、外場靜態(tài)測量、微波暗室縮比模型等。特征提取模塊從目標(biāo)回波數(shù)據(jù)中提取出對分類識(shí)別有用的目標(biāo)特征信息。特征空間壓縮與變換模塊對特征信息進(jìn)行特征空間維數(shù)壓縮與變換，得到具有高同類聚合性的訓(xùn)練樣本進(jìn)行分類器的設(shè)計(jì)。類間可分離性的特征。分類器設(shè)計(jì)模塊根據(jù)已知類別目標(biāo)分類模塊完成對未知目標(biāo)的分類判決。

3雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)回顧

雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的研究始于”#世紀(jì)$#年代。早期雷達(dá)目標(biāo)特征信號(hào)的研究工作主要是研究雷達(dá)目標(biāo)的有效散射截面積。但是，對形狀不同、性質(zhì)各異的各類目標(biāo)，籠統(tǒng)用一個(gè)有效散射截面積來描述，就顯得過于粗糙，也難以實(shí)現(xiàn)有效識(shí)別。幾十年來，隨著電磁散射理論的不斷發(fā)展以及雷達(dá)技術(shù)的不斷提高，在先進(jìn)的現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)條件下，許多可資識(shí)別的雷達(dá)目標(biāo)特征信號(hào)相繼被發(fā)現(xiàn)，從而建立起了相應(yīng)的目標(biāo)識(shí)別理論和技術(shù)。近年來理論研究和實(shí)際應(yīng)用比較成功的目標(biāo)識(shí)別方法有以下4類。

3.1基于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的回波起伏和調(diào)制譜特性的目標(biāo)識(shí)別

這類方法大都基于目前廣泛使用的雷達(dá)時(shí)域一維目標(biāo)回波波形，抽取波形序列中包含的目標(biāo)特征信息來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類。這類研究已獲得一些成功應(yīng)用。(1)利用目標(biāo)回波起伏特性的識(shí)別

空中目標(biāo)對低分辨力雷達(dá)來講可以看作點(diǎn)目標(biāo)，其運(yùn)動(dòng)過程中，目標(biāo)回波的幅度相位隨目標(biāo)對雷達(dá)的相對姿態(tài)的不同而變化，根據(jù)目標(biāo)回波的幅度與相位的變化過程，判斷其形狀，對復(fù)信息數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析，可以判斷目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)情況(2)利用動(dòng)態(tài)目標(biāo)的調(diào)制譜特性的識(shí)別

動(dòng)態(tài)目標(biāo)如飛機(jī)的螺旋槳或噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)旋轉(zhuǎn)葉片、直升機(jī)的旋翼等目標(biāo)結(jié)構(gòu)的周期運(yùn)動(dòng)，產(chǎn)生對雷達(dá)回波的周期性調(diào)制。不同目標(biāo)的周期性調(diào)制譜差異很大，因而可用于目標(biāo)識(shí)別。詳細(xì)分析了噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)的調(diào)制現(xiàn)象，并建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，為利用JEM效應(yīng)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別奠定了理論基礎(chǔ)。

3.2基于極點(diǎn)分布的目標(biāo)識(shí)別

目標(biāo)的自然諧振頻率又稱為目標(biāo)極點(diǎn)，“極點(diǎn)”和“散射中心”分別是在諧振區(qū)和光學(xué)區(qū)建立起來的基本概念。目標(biāo)極點(diǎn)分布只決定于目標(biāo)形狀和固有特性，與雷達(dá)的觀測方向（目標(biāo)姿態(tài)）及雷達(dá)的極化方式無關(guān)，因而給雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別帶來了很大方便。

除了直接求目標(biāo)的極點(diǎn)外，由于目標(biāo)的極點(diǎn)與目標(biāo)的頻率響應(yīng)存在一一對應(yīng)的關(guān)系，人們還研究了由目標(biāo)的頻域響應(yīng)來識(shí)別目標(biāo)的方法，典型方法有，從目標(biāo)的頻域響應(yīng)來識(shí)別目標(biāo)的方法；獲取目標(biāo)極點(diǎn)的頻域Prony法；由于頻域法的目標(biāo)極點(diǎn)估算精度同樣受到噪聲和雜波的限制，具有改善作用的數(shù)據(jù)多重組合法被提出。

為避開需要實(shí)時(shí)地直接從含噪的目標(biāo)散射數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)的極點(diǎn)，基于波形綜合技術(shù)的目標(biāo)識(shí)別方法被得到廣泛重視。它將接收到的目標(biāo)散射信號(hào)回波與綜合出來的代表目標(biāo)的特征波形進(jìn)行數(shù)字卷積，再根據(jù)卷積輸出的特征來判別目標(biāo)。E-脈沖法、頻域極大極小擬合匹配法等，都避開了直接提取目標(biāo)極點(diǎn)，減小了運(yùn)算量。

3.3基于高分辨力雷達(dá)成像的目標(biāo)識(shí)別

借助高分辨力雷達(dá)對目標(biāo)進(jìn)行一維或二維距離成像，或采用合成孔徑雷達(dá)或逆合成孔徑雷達(dá)對目標(biāo)成像得到二維雷達(dá)圖像，可獲取目標(biāo)的形狀結(jié)構(gòu)信息。

由于一維距離像的獲取相對簡單，利用一維距離像進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的方法在;#年代以后被得到廣泛重視和深入研究。基于一維距離像的目標(biāo)識(shí)別方法，在艦船目標(biāo)、坦克、車輛等地面目標(biāo)、飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別中分別獲得了較高的正確識(shí)別率。由于目標(biāo)的一維距離像常會(huì)受目標(biāo)之間、目標(biāo)各散射點(diǎn)之間的相互干涉、合成等交叉項(xiàng)的影響，限制了識(shí)別率的提高，因而雙距離像方法被提出并獲得了較高的識(shí)別率。為改善目標(biāo)識(shí)別的性能，可以將目標(biāo)一維距離像與其它目標(biāo)特征（如極化特征）相結(jié)合。對于基于二維雷達(dá)圖像的目標(biāo)識(shí)別，可利用圖象識(shí)別技術(shù)來進(jìn)行，這是目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域中最為直觀的識(shí)別方法，但是如何獲得高質(zhì)量的目標(biāo)二維圖像是進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的首先要解決的問題。

3.4基于極化特征的目標(biāo)識(shí)別

極化是描述電磁波的重要參量之一，它描述了電磁波的矢量特征。極化特征是與目標(biāo)形狀本質(zhì)有密切聯(lián)系的特征。任何目標(biāo)對照射的電磁波都有特定的極化變換作用，其變換關(guān)系由目標(biāo)的形狀、尺寸、結(jié)構(gòu)和取向所決定。測量出不同目標(biāo)對各種極化波的變極化響應(yīng)，能夠形成一個(gè)特征空間，就可對目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。極化散射矩陣（復(fù)二維矩陣）完全表征了目標(biāo)在特定姿態(tài)和輻射源頻率下的極化散射特性。對目標(biāo)幾何形狀與目標(biāo)極化特性的關(guān)系的研究結(jié)果表明，光學(xué)區(qū)目標(biāo)的極化散射矩陣反映了目標(biāo)鏡面曲率差等精密物理結(jié)構(gòu)特性。

經(jīng)過近20年的發(fā)展，已經(jīng)出現(xiàn)了許多種利用極化信息進(jìn)行雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的方法，其主要方法分為：

1）根據(jù)極化散射矩陣識(shí)別目標(biāo)根據(jù)極化散射矩陣來識(shí)別目標(biāo)是利用極化信息識(shí)別目標(biāo)的基本方法。具體分為：根據(jù)不同極化狀態(tài)下目標(biāo)截面積的對比來識(shí)別目標(biāo)；根據(jù)從目標(biāo)極化散射矩陣中導(dǎo)出的目標(biāo)極化參數(shù)集（極化不變量）來識(shí)別目標(biāo)；根據(jù)目標(biāo)的最佳極化或極化叉來識(shí)別目標(biāo)。

由于不同姿態(tài)角下目標(biāo)極化特性的改變，限制了根據(jù)極化散射矩陣及其派生參數(shù)識(shí)別目標(biāo)的有效性，使之只能應(yīng)用于簡單幾何形體目標(biāo)，或與其它識(shí)別方法結(jié)合使用。

2)利用目標(biāo)形狀的極化重構(gòu)識(shí)別目標(biāo)對低分辨力雷達(dá)，不能區(qū)分目標(biāo)上各個(gè)散射中心的回波，只能從它們的綜合信號(hào)中提取極化特征，因而只能從整體上對簡單形體的目標(biāo)加以粗略的識(shí)別。

對高分辨力雷達(dá)，目標(biāo)回波可分解為目標(biāo)上各個(gè)主要散射中心的回波分量。對復(fù)雜形狀目標(biāo)的極化重構(gòu)，就是利用高分辨力雷達(dá)區(qū)分出各個(gè)散射中心的回波，分別提取其極化信息。在對各個(gè)散射中心分別作出形狀判斷（可以利用目標(biāo)的極化散射矩陣，或利用目標(biāo)的繆勒矩陣中各個(gè)元素同目標(biāo)形狀的關(guān)系）后，依據(jù)其相對位置關(guān)系，組合成目標(biāo)的整體形狀。最后同已知目標(biāo)數(shù)據(jù)庫相比較，得到識(shí)別結(jié)果。

3)與成像技術(shù)相結(jié)合的目標(biāo)識(shí)別結(jié)合SAR和ISAR成像，在相應(yīng)雷達(dá)上加裝變極化裝置，從而可以利用極化信息或?qū)O化信息與已有的圖象識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，對每一像素進(jìn)行更有效的識(shí)別。

3.5各種特征識(shí)別方法對雷達(dá)的要求

不同的識(shí)別方法對雷達(dá)系統(tǒng)有著不同的要求?；谀繕?biāo)運(yùn)動(dòng)的回波起伏和調(diào)制譜特性的目標(biāo)識(shí)別方法對雷達(dá)沒有特殊的要求，它是在現(xiàn)有雷達(dá)的基礎(chǔ)上，利用目標(biāo)運(yùn)動(dòng)所引起的回波起伏特性和動(dòng)態(tài)目標(biāo)的調(diào)制譜特性，并結(jié)合雷達(dá)所能獲取的目標(biāo)空間坐標(biāo)及運(yùn)動(dòng)參數(shù)（如目標(biāo)高度、速度、航跡等）來進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，因而主要用于低分辨雷達(dá)的目標(biāo)識(shí)別。

基于極點(diǎn)分布的目標(biāo)識(shí)別方法可分為時(shí)域和頻域方法。時(shí)域方法提取目標(biāo)極點(diǎn)要求雷達(dá)的發(fā)射信號(hào)帶寬足夠?qū)?，以保證由目標(biāo)的瞬態(tài)響應(yīng)中能夠獲得正確的目標(biāo)極點(diǎn)；頻域方法則要求雷達(dá)能夠發(fā)射多種頻率的電磁波以獲取目標(biāo)的頻率響應(yīng)。

基于高分辨力雷達(dá)成像的目標(biāo)識(shí)別方法要求雷達(dá)不僅具有高的距離分辨力（對于一維距離像方法）而且具有高的角分辨力（對于二維距離像方法），這就要求采用寬帶高分辨、合成孔徑或逆合成孔徑雷達(dá)?；谀繕?biāo)極化特征的目標(biāo)識(shí)別方法要求雷達(dá)能夠測量目標(biāo)對不同極化方向的入射電磁波的極化散射特性、雷達(dá)具有變極化特性，這增加了雷達(dá)系統(tǒng)的復(fù)雜性，限制了其應(yīng)用。

4用于雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別中的模式識(shí)別技術(shù)

進(jìn)行雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別，必須依靠有效的目標(biāo)特征分類技術(shù)（模式識(shí)別技術(shù)）。模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展為雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的研究提供了有利的條件。統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法、模糊模式識(shí)別方法、基于模型和基于知識(shí)的模式識(shí)別方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法等在雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別中均有成功的應(yīng)用。

4.1統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法

統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別是傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法，也是雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別中最常用到的特征分類方法，它是一種根據(jù)已知樣本的統(tǒng)計(jì)特性來對未知類別樣本進(jìn)行分類的方法。其基本思想是用"維特征矢量表征目標(biāo)模式，并通過對樣本的學(xué)習(xí)，估計(jì)出特征矢量的概率分布密度函數(shù)，在某種最優(yōu)準(zhǔn)則下，利用特征矢量的統(tǒng)計(jì)知識(shí)來構(gòu)造判別函數(shù)，從而在保證分類誤差概率最小的條件下，對目標(biāo)進(jìn)行分類。

4.2模糊模式識(shí)別方法

在雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別中，由于噪聲對目標(biāo)背景的污染，目標(biāo)信息轉(zhuǎn)換過程中特征信息的隨機(jī)交迭，目標(biāo)信息隨時(shí)間、距離、方位和姿態(tài)等因素的變化都可引起信息的模糊及目標(biāo)特征的畸變，影響目標(biāo)識(shí)別的效果。

在模糊集理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的模糊模式識(shí)別技術(shù)，適于描述目標(biāo)特征存在不同程度的不確定性。在目標(biāo)識(shí)別過程中，模糊模式識(shí)別技術(shù)通過將數(shù)值變換提取的目標(biāo)特征轉(zhuǎn)換成由模糊集及隸屬函數(shù)表征，再通過模糊關(guān)系和模糊推理等對目標(biāo)的所屬關(guān)系加以判定。

因此，模糊模式識(shí)別技術(shù)可以有效地完成一些傳統(tǒng)模式識(shí)別中遇到的難題，近年來得到了廣泛的研究。

4.3基于模型和基于知識(shí)的模式識(shí)別方法

基于模型的模式識(shí)別方法是用一種數(shù)學(xué)模型來表示從目標(biāo)樣本空間或特征空間中獲取的、描述目標(biāo)固有特性的各種關(guān)系準(zhǔn)則。在建模過程中，除了利用目標(biāo)的物理特性外，還運(yùn)用了特征之間的符號(hào)關(guān)系準(zhǔn)則，如特征隨姿態(tài)角變化的規(guī)律等，因此，基于模型的的模式識(shí)別方法在一定程度上改善了傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法中信息利用率不高的缺點(diǎn)。目前也有不少人在致力于基于模型的目標(biāo)識(shí)別方法的研究.基于知識(shí)的模式識(shí)別方法是結(jié)合人工智能技術(shù)的識(shí)別方法。它把人們在實(shí)踐中逐步積累的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)用簡單的推理規(guī)則加以表述，并轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)語言，利用這些規(guī)則可以獲得與專家有同樣識(shí)別效果的模式識(shí)別結(jié)果。

基于模型的方法常與基于知識(shí)的方法相結(jié)合，通過建立的目標(biāo)模型庫與相應(yīng)的推理規(guī)則相結(jié)合完成目標(biāo)的分類識(shí)別。

4.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN和生物神經(jīng)系統(tǒng)之間有著內(nèi)在的聯(lián)系，能夠在有限領(lǐng)域內(nèi)模擬人腦加工、存儲(chǔ)與搜索信息的機(jī)制來解決某些特定的問題。它具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力，可以處理一些環(huán)境信息十分復(fù)雜、背景知識(shí)不清楚的問題，通過對樣本的學(xué)習(xí)建立起記憶，然后將未知模式判為其最為接近的記憶。由于其自身的上述特點(diǎn)，模式識(shí)別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用得最為廣泛的領(lǐng)域之一。

由于雷達(dá)目標(biāo)特征信息在模式空間中的分布常常極為復(fù)雜，要獲得其先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)知識(shí)并用傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別很困難。ANN可以通過學(xué)習(xí)獲得目標(biāo)特征信號(hào)在模式空間中的分布，因此在目標(biāo)識(shí)別的預(yù)處理、特征提取、模式分類的整個(gè)過程中均有初步的應(yīng)用。近%1年來，ANN用于雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別得到了廣泛的重視。

總之，先進(jìn)的模式識(shí)別方法對于提高、改善雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的性能將起到至關(guān)重要的作用，對它的進(jìn)一步研究將具有重要的意義。

第三篇：2015雷達(dá)原理課后作業(yè)

2015年雷達(dá)原理課程作業(yè)

2015年春季第2周（3月13日）作業(yè)

1.簡述雷達(dá)系統(tǒng)為什么能夠探測并定位遠(yuǎn)程運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。2.簡述雷達(dá)系統(tǒng)是如何探測并定位遠(yuǎn)程運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的。

3.某單基地雷達(dá)發(fā)射矩形脈沖信號(hào)，工作頻率為f0，發(fā)射脈沖前沿的初相為?0，有1個(gè)目標(biāo)位于距離r處，請給出目標(biāo)接收脈沖前沿的初相表達(dá)式（須有必要的推導(dǎo)過程）4.請畫出雷達(dá)發(fā)射脈沖串的射頻信號(hào)波形示意圖，并標(biāo)明必要的雷達(dá)信號(hào)參數(shù)（如脈沖時(shí)寬等）。5.cos(2?f0t +?0)與cos(2?f0t +12?fdt +?1)是否是相參信號(hào)？其中fd、?0與?1都是未知常數(shù)。6.某目標(biāo)雷達(dá)回波信號(hào)的信噪比SNR=71，請換算成dB值并給出筆算過程。

7.有人說“雷達(dá)系統(tǒng)是一種通信系統(tǒng)?！蹦闶欠裾J(rèn)同此觀點(diǎn)，并請給出2條以上理由。8.解調(diào)后的雷達(dá)基帶信號(hào)波形為什么可以用復(fù)數(shù)表示。請畫出IQ正交解調(diào)的原理框圖。9.請列舉至少2項(xiàng)可能影響雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)相位信息的實(shí)際因素。

10.為什么現(xiàn)代多功能雷達(dá)大都采用主振放大式發(fā)射機(jī)？舉例說明何時(shí)可采用單級(jí)振蕩式發(fā)射機(jī)。

2015年春季第3周（3月20日）作業(yè)

1.雷達(dá)信號(hào)帶寬為B，請從有利于目標(biāo)檢測的角度簡述雷達(dá)接收機(jī)帶寬應(yīng)如何選取。2.簡述噪聲系數(shù)的定義。雷達(dá)接收機(jī)噪聲系數(shù)的下限是多少dB？ 3.簡述接收機(jī)噪聲帶寬與接收機(jī)動(dòng)態(tài)范圍的定義。

4.某雷達(dá)固定在某地進(jìn)行一整年的性能測試，一年內(nèi)雷達(dá)架設(shè)地點(diǎn)、架設(shè)方式、軟硬件等自身?xiàng)l件沒有發(fā)生任何變動(dòng)，農(nóng)舍及其與雷達(dá)之間的周邊地貌環(huán)境也沒用任何變化。冬天時(shí)，它能檢測到對面山頂?shù)霓r(nóng)舍，但在夏天時(shí)，它卻經(jīng)常檢測不到該農(nóng)舍，請解釋原因。5.某雷達(dá)發(fā)射矩形脈沖串信號(hào)，載頻為f0，脈沖寬度為?，幅度恒定，沒有頻率調(diào)制和相位調(diào)制。請問該雷達(dá)的目標(biāo)回波通過匹配濾波后，信噪比（SNR）能夠提高多少dB？ 6.硬件系統(tǒng)完全相同的兩部雷達(dá)接收機(jī)的靈敏度是否也一定相同？請根據(jù)雷達(dá)接收機(jī)靈敏度公式簡述理由。7.簡述離散傅里葉變換DFT與窄帶帶通濾波器之間的聯(lián)系？已知目標(biāo)信號(hào)頻率ft =1.5kHz，信號(hào)序列采樣率fs=10kHz，序列長度? = 1.6ms，所有樣點(diǎn)幅度為1，請寫出該目標(biāo)信號(hào)匹配濾波器的系數(shù)序列h(n)或其表達(dá)式。8.請對教材第64頁圖3.18（參見右圖）進(jìn)行簡要的物理解讀，即圖中顯示哪些規(guī)律。

9.請畫出超外差式雷達(dá)接收機(jī)的原理框圖，并簡述其中第1級(jí)高頻放大器的指標(biāo)要求及其作用。10.請列舉雷達(dá)接收信號(hào)中4種可能組成成分的名稱及定義，并簡述相參處理對各信號(hào)成分可能產(chǎn)生的作用是什么？

第四篇：檢測曲線 雷達(dá)原理大作業(yè)

型目標(biāo)檢測曲線仿真

姓 名： 楊寧 學(xué) 號(hào)：14020181051

專 業(yè)： 電子信息工程 學(xué) 院： 電子工程學(xué)院

swerlingI

一、基本原理：

（1）第一類稱SwerlingⅠ型, 慢起伏, 瑞利分布。

接收到的目標(biāo)回波在任意一次掃描期間都是恒定的(完全相關(guān)), 但是從一次掃描到下一次掃描是獨(dú)立的(不相關(guān)的)。假設(shè)不計(jì)天線波束形狀對回波振幅的影響, 截面積σ的概率密度函數(shù)服從以下分布:

1p(?)?e????式中，σ為目標(biāo)起伏全過程的平均值。式(5.4.14)表示截面積σ按指數(shù)函數(shù)分布, 目標(biāo)截面積與回波功率成比例, 而回波振幅A的分布則為瑞利分布。由于A2=σ, 即得到

Ap(A)?2A0?A2???2??2A0?1（2）第二類稱SwerlingⅡ型, 快起伏, 瑞利分布。

目標(biāo)截面積的概率分布為快起伏, 假定脈沖與脈沖間的起伏是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的。

（3）第三類稱SwerlingⅢ型, 慢起伏, 截面積的概率密度函數(shù)為

p(?)??2??exp?2??????4?這類截面積起伏所對應(yīng)的回波振幅A滿足以下概率密度函數(shù)(A2=σ):

且有σ=4A20/3。

（4）第四類稱SwerlingⅣ型, 快起伏。

?3A2?9A3p(A)?exp??2?2A04?2A0?第一、二類情況截面積的概率分布, 適用于復(fù)雜目標(biāo)是由大量近似相等單元散射體組成的情況, 雖然理論上要求獨(dú)立散射體的數(shù)量很大, 實(shí)際上只需四五個(gè)即可。許多復(fù)雜目標(biāo)的截面積如飛機(jī), 就屬于這一類型。

第三、四類情況截面積的概率分布, 適用于目標(biāo)具有一個(gè)較大反射體和許多小反射體合成, 或者一個(gè)大的反射體在方位上有小變化的情況。用上述四類起伏模型時(shí), 代入雷達(dá)方程中的雷達(dá)截面積是其平均值σ。

本次主要對swerling I型目標(biāo)的檢測概率曲線進(jìn)行仿真。

二、仿真設(shè)計(jì)：

Swerling I 型目標(biāo)的特點(diǎn)是目標(biāo)回波在任意一次掃描期間都是恒定的（完全相關(guān)），但是從一次掃描到下一次掃描是獨(dú)立的（不相關(guān)的）。下面在虛警概率為1e-8的情況下仿真其檢測曲線，結(jié)果如下圖所示：

三、源程序：

主函數(shù)部分：

clear all SNRdB=-10:0.5:20;SNR=10.^(SNRdB/10);N=10;i=1;Pd1(i,:)=Pd_swerling1(N);

這個(gè)函數(shù)用來得出Pd的表達(dá)式。

function Pd=Pd_swerling1(N)SNRdB=-10:0.5:20;SNR=10.^(SNRdB/10);%信噪比 n=length(SNR);Pf=1e-8;

T=threshold(Pf,N);%調(diào)用threshold(Pf,N)計(jì)算門限

Pd=(1+1./(N*SNR)).^(N-1).*exp(-T./(1+N*SNR));這個(gè)函數(shù)用于迭代得出門限。

function T=threshold(Pf,N)

Nf = N * log(2)/ Pf;

sqrtPf = sqrt(-log10(Pf));sqrtN = sqrt(N);

T0=N-sqrtN+2.3*sqrtPf*(sqrtPf+sqrtN-1.0);%遞歸初值 T=T0;delta=10000;eps=1e-8;

while(abs(delta)>= T0)igf = gammainc(T0,N);num=0.5^(N/Nf)-igf;temp=1;

for i=1:N-1;%由于N取大值時(shí)計(jì)算易發(fā)散，所以將階乘（N-1）！分解計(jì)算

temp1=T0/i/exp(1);temp=temp*temp1;end deno = exp(-T0+N-1)*temp;

T =T0+(num/(deno+eps));delta = abs(T-T0)* 10000.0;T0=T;end

第五篇：西電雷達(dá)原理大作業(yè)

雷達(dá)原理大作業(yè)

姓名： 學(xué)號(hào)： 0211 時(shí)間：2013年11月

一． 匹配濾波器原理

1.通常對最佳線性濾波器的設(shè)計(jì)有兩種準(zhǔn)則：

使濾波器輸出的信號(hào)波形與發(fā)送信號(hào)波形之間的均方誤差最小，由此而導(dǎo)出的最佳線性濾波器稱為維納濾波器；

使濾波器輸出信噪比在某一特定時(shí)刻達(dá)到最大，由此而導(dǎo)出的最佳線性濾波器稱為匹配濾波器。

最佳估值的準(zhǔn)則：輸出信噪比達(dá)到最大 典型應(yīng)用：雷達(dá)系統(tǒng)中的最佳接收技術(shù)

系統(tǒng)模型：

輸入信號(hào)和噪聲

設(shè)有用輸入信號(hào)s(t)，功率譜密度函數(shù)是： Ps(f)設(shè)輸入噪聲n(t)，功率譜密度函數(shù)是： Pn(f)接收系統(tǒng)

相應(yīng)的轉(zhuǎn)移函數(shù)是：h(t), H(f)輸出信號(hào)和噪聲：

信號(hào)的輸出是：

ys(t)系統(tǒng)分析：

輸出信號(hào)的頻譜和對應(yīng)的信號(hào)，輸出信號(hào)的功率譜和平均功率：

在 t 1 = t 時(shí)刻，輸出的信噪比是：

最佳接收匹配濾波器：構(gòu)造接收系統(tǒng)匹配濾波器H(f)，使得濾波器輸出信噪比最大

假設(shè)線性濾波器的輸入端是信號(hào)與噪聲的疊加s(t)?x(t)?n(t)，且假設(shè)噪聲n(t)是白噪聲，其功率譜密度

Pn(f)?N02，信號(hào)的頻譜為X(f)。

問題：設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器使輸出端的信噪比在某時(shí)刻t0達(dá)到最大。假設(shè)該濾波器的系統(tǒng)響應(yīng)函數(shù)為H(f)，系統(tǒng)沖擊響應(yīng)為h(t)，則 輸出信號(hào) y(t)?s0(t)?nO(t)其中，s0(t)??x(?)h(t??)d???????，So(f)?X(f)H(f)

so(t)??X(f)H(f)ej2?ftdf

2t|s(t)|000所以在時(shí)刻，信號(hào)的功率為

輸出噪聲的功率譜密度

Pno(f)??N0|H(f)|22

輸出噪聲平均功率為

Pn??N0|H(f)|2df??2

所以t0時(shí)刻輸出的信噪比為：

r0?|s0(t0)|2Pn?|????X(f)H(f)ej2?ftdf|20?2????N02

??|H(f)|2df根據(jù)Schwarts不等式，|?X(f)Y(f)df|??|X(f)|df?|Y(f)|2df?????2?

可以得到

r0?????|X(f)|2dfN02?2EsN0

*?j2?ft0H(f)?KX(f)e當(dāng)時(shí)等式成立。

*?j2?ft0H(f)?KX(f)e因此，如果設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器，它的系統(tǒng)響應(yīng)函數(shù)為時(shí)，濾波器輸出信噪比最大。

一． 線性調(diào)頻信號(hào)匹配濾波器的輸出特性：

線性調(diào)頻脈沖信號(hào)具有以下特點(diǎn)：

(1)、具有近似矩形的幅頻特性。

(2)、具有平方律的相頻特性，它是設(shè)計(jì)匹配濾波器時(shí)主要考慮的部分。

(3)、具有可以選擇的時(shí)寬帶乘積。普通脈沖雷達(dá)的信號(hào)是單一載頻脈沖信號(hào)，它的時(shí)寬乘積是固定的，大約等于1，而線性調(diào)頻脈沖信號(hào)的時(shí)寬帶乘積可以做得很寬。

匹配濾波器的輸出信號(hào)為：

其中，R(t)為輸入信號(hào)s(t)的自相關(guān)函數(shù)。

上式表明，匹配濾波器的輸出波形是輸入信號(hào)s(t)自相關(guān)函數(shù)的K 倍。因此，匹配濾波器可以看成是一個(gè)計(jì)算輸入信號(hào)自相關(guān)函數(shù)的相關(guān)器，其在t 0時(shí)刻得到最大輸出信噪比：

由于輸出信噪比與常數(shù)K 無關(guān)，所以通常取K = 1。

三．匹配濾波實(shí)現(xiàn)方法

1.仿真模型組成框圖：

加窗處理是為了抑制距離旁瓣。常用的窗函數(shù)包括矩形窗、漢寧窗、海明窗、布萊克曼窗、凱澤窗、切比雪夫窗等。

2.實(shí)現(xiàn)代碼： clear all;signal=zeros(1,300);k=0.001;%產(chǎn)生線性調(diào)頻信號(hào) for i=50:250 signal(i)=exp(j*pi*k*(i-150)^2);end l=1:300;plot(l,real(signal));%線性調(diào)頻信號(hào)的圖像 title('線性調(diào)頻信號(hào)的圖像');match=zeros(1,300);%構(gòu)造匹配濾波器 for i=1:201 match(i)=exp(-j*pi*k*(i-100)^2);end l=1:300;figure;plot(l,real(match));%匹配濾波器的圖像 title('匹配濾波器的圖像')s_out=ifft(fft(signal,512).*fft(match,512),512);%產(chǎn)生輸出信號(hào) figure;plot(abs(s_out));title('輸出信號(hào)的圖像');四． 匹配濾波器的作用：

1．提高信噪比。毫不夸張地說，任何電子系統(tǒng)都有匹配濾波或近似匹配濾波的環(huán)節(jié)，目的是提高信噪比。

2．對于大時(shí)間帶寬積信號(hào)，匹配濾波等效于脈沖壓縮。因此可以提高雷達(dá)或聲納的距離分辨率和距離測量精度。在擴(kuò)頻通信中，可以實(shí)現(xiàn)解擴(kuò)。

五．仿真結(jié)果：