各种雷达脉冲压缩信号的时域,频域以及模糊函数仿真
上传时间: 2016-05-31
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近程模式下的单脉冲信号产生,频谱图,模糊函数图,模糊度等高线图,自相关函数图和多普勒敏感度
上传时间: 2013-12-24
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雷达信号的英文原版书籍,介绍了雷达信号的一些基础知识,主要讲解模糊函数的定义、性质及其在雷达信号处理中的作用
上传时间: 2016-11-22
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各种雷达脉冲压缩信号的时域,频域以及模糊函数仿真.各种雷达脉冲压缩信号的时域,频域以及模糊函数仿真
上传时间: 2014-01-03
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基于MATLAB的线性调频信号产生以及频谱分析,某雷达参数下的模糊函数及自相关函数仿真分析。
上传时间: 2017-04-16
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在雷达信号处理中,通常可以延长积累时间以增加实际应用的能量,达到降低信号信噪比要求的日的。随着积累时间延长,特别是当目标进行变速、转弯等机动飞行时,目标的多普勒回波是时变的,不再能看作中稳信号,传统的基于FFT的相参积累不再适用。本文以新体制米波舌达研制为背景,研究微弱信号长时间积累检测的新理论和新方法,主要研究内容包括:1,对目前微弱信号长时间积累检测问题的研究现状进行了分析,明确了对多项式相位信号及跨距离单元积累问题研究的必要性2,研究了多项式相位信号的检测问题,提出了先对雷达的多晋勒回波信号进行时频分析,再利用随机Hough变换(RHT)对得到的时频图进行多项式曲线检测的方法。随机Hough变换是针对图象处理中直线、圆和椭圆等几何图形的检测问题而提出的,本文将其借鉴到微弱信号长时间积累检测中,克服了以往使用Hough变换通常只能分析线性调频信号的局限。本文对影响其检测性能的关键因素进行了分析,并进行了仿真,结果表明随机Hough变换具有参数空间无限大、参数精度任意高、时间和空间复杂度低的优点,特别适合于雷达信号的长时间积累检测。3,在雷达的长时间积累过程中,目标在整个积累时间内,可能由于径向运动导致其回波分段出现在几个不同的距离单元中。如果不考虑距离的走V/动,仪仪简单地将同一个距离单元上的信号进行乱累,就无法有效地利用信号的能量。这就需要在信号处理中进行跨距离单元的积累检测。本文将信号的时频图推广到时间-多普勒频率-距离三维空间中,将应用于二维图像的RHT算法推广到三维空间的检测中。利用时间-多普勒频率距离三维空间的直线检测,来克服雷达回波散布在不同距离单元所带来的信号积累问题。4,在实际应用中,随着积累时间增加,目前有关多项式相位信号检测和估计的方法需要的资源量,特别是存储量也大大增加,因而很难直接应用于微弱信号的检测。本文在高阶模糊函数的基础上,采用时域分帧处理方法,每帧进行门限预处理,剔除大部分干扰噪声,仅保留包含目标在内的部分HAF谱成分以作后续的帧间累加,最后再进行二次门限检测。目标多普勒回波进行两级门限处理的方法可以有效地应用于微弱信号的检测,减少运算量和存储需求,有利于应用于实时信号处理系统。
上传时间: 2022-06-17
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脉冲多普勒(PD)雷达,它利用了多普勒效应原理,既具备脉冲雷达的测距性能,又具备多普勒雷达的测速性能,同时对杂波的抑制能力也比较突出,是一种重要的全相参体制的雷达。雷达信号处理是雷达技术发展的核心内容,它主要包含了以下几个方面的技术内容,如信号选择、正交采样技术、脉冲压缩技术、动目标检测技术和恒虚警检测技术等。雷达信号处理的仿真研究具有灵活、方便、快速、经济等特点,对于雷达技术的研究发展具有重要意义。论文首先分析了脉冲多普勒雷达的距离和速度的检测原理,对PD雷达的模糊函数的含义和性质进行了研究,分析了几种不同信号所对应的模糊函数并分别进行了仿真。以此为据,选择能够获得较高分辨率的波形设计方法。其次,根据雷达的检测性能、分辨率以及测量精度等性能要求,以线性调频(LFM)信号为主进行了研究,主要分析了线性调频信号的特性。模拟目标回波信号,将其加入噪声和杂波形成混合信号并对其进行脉冲压缩、动目标检测以及恒虚警处理。其中,脉冲压缩部分,论文选择采用相关处理器法实现。动目标检测部分,论文选择采用脉冲对消器级联多普勒滤波器组来实现。恒虚警处理部分,论文选择采用单元平均恒虚警检测来实现。最后,论文给出了雷达信号处理系统框图,建立目标函数,对其进行相关处理并进行仿真。对仿真结果进行分析,验证通过以上方法进行处理,能够有效获取目标的距离和速度信息,满足精度要求。
上传时间: 2022-07-08
上传用户:zhaiyawei
这是我自己编的从数据中自动提取模糊规则的程序,这个文件中包括了一个主程序和几个函数,能够自动提起模糊规则、合并优化模糊规则。
上传时间: 2013-12-22
上传用户:gxrui1991
模糊控制器设计,可以设计输入、输出函数及生成模糊控制所需的 C 源代码
上传时间: 2015-04-06
上传用户:jcljkh
一种基于模糊径向基函数神经网络的自学习控制器
上传时间: 2013-12-23
上传用户:haohaoxuexi