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Matlab雷达信号处理 1.雷达威力图仿真 模糊函数仿真 2.恒虚警检测(CFAR) 3.单脉冲测角 4.线性调频(LFM)信号匹配滤波及脉冲压缩的仿真 5.动态跟踪及A显P显 6.music进行doa估计的仿真 7.star的成像rd算法仿真

模糊函数：雷达的时空身份证

先来个酷炫的3D模糊图镇场子。模糊函数这玩意儿能同时反映时延和多普勒分辨能力，试试这段代码：

tau = linspace(-5e-6,5e-6,200); %时间延迟 fd = linspace(-10e3,10e3,200); %多普勒频移 [Ta,Fd] = meshgrid(tau,fd); ambiguity = abs(sinc(1e6*(Ta - 2*Fd/3e8))); %LFM信号示例 contour3(Ta*1e6,Fd/1e3,ambiguity,30), view(140,30) xlabel('延迟/μs'),ylabel('多普勒/kHz'), zlim([0 1])

运行后你会看到个扭曲的sinc函数，像被斜着切了一刀——这说明LFM信号在时频域存在耦合。那个斜面斜率就是调频斜率，搞抗干扰的时候这参数能玩出花来。

CFAR检测：雷达界的狼人杀

虚警率控制是门艺术，来看OS-CFAR怎么玩：

noise = raylrnd(1,1,1000); %瑞利噪声 targets = [zeros(1,300), 15, 15, zeros(1,698)]; %两个目标 signal = noise + targets; N = 24; %参考单元数 guard = 2; %保护单元 threshold = zeros(size(signal)); for i = N/2+1 : length(signal)-N/2-1 cells = [signal(i-N/2-guard:i-guard-1), signal(i+guard+1:i+N/2+guard)]; ordered = sort(cells); k = floor(0.75*N); %取第75%样本 T = ordered(k)*1.5; %经验系数 threshold(i) = T; end plot(signal), hold on, plot(threshold,'r--')

这里用排序后取第k个样本代替均值，对抗多目标干扰贼好使。注意那个1.5倍系数得根据实际场景调，就像调火锅底料得看能吃多辣。

LFM脉冲压缩：时频魔术

脉冲压缩是雷达的看家本领，上硬菜：

B = 50e6; %带宽 T = 10e-6; %脉宽 fs = 100e6; t = -T/2:1/fs:T/2; chirp = exp(1j*pi*B/T*t.^2); %生成LFM echo = [zeros(1,500), chirp, zeros(1,300)]; %模拟回波 noisy_echo = echo + 0.5*(randn(size(echo)) + 1j*randn(size(echo))); matched = conj(fliplr(chirp)); %匹配滤波器 compressed = abs(fftconv(noisy_echo, matched)); subplot(211), plot(abs(noisy_echo)), title('原始信号') subplot(212), plot(compressed), title('脉压结果')

看那个主瓣变窄、旁瓣被压制的效果没？这就叫用带宽换分辨率。注意做FFT卷积时得处理边界，不然会像没剪线的风筝到处乱飘。

MUSIC测向：空间谱玄学

测向这事，MUSIC算法比老中医把脉还准：

theta_true = [30, -15]; %真实角度 snapshots = 100; array = exp(-1j*pi*(0:7)'*sind(theta_true)); %8阵元 data = array * (randn(2,snapshots) + 1j*randn(2,snapshots)); R = data*data'/snapshots; %协方差矩阵 [V,D] = eig(R); noise_space = V(:,1:6); %假设2个信号 theta_scan = -90:0.5:90; P = zeros(size(theta_scan)); for k = 1:length(theta_scan) a = exp(-1j*pi*(0:7)'*sind(theta_scan(k))); P(k) = 1/(a'*(noise_space*noise_space')*a); end plot(theta_scan,10*log10(abs(P))), grid on

注意那个特征分解后的子空间划分，就像把信号和噪声分到不同包厢。找谱峰时别被旁瓣骗了，得用二次插值之类的技巧精修。

这些仿真就像雷达工程师的乐高积木，关键得多动手试错。当你的A显上跳出来第一个干净的目标回波，P显呈现出规整的方位图，那种成就感可比通关游戏带劲多了。记住，好的仿真不是完美复现理论，而是要给现实系统提供靠谱的预判——毕竟雷达这玩意儿，最终是要在真实电磁环境里见真章的。