基于MATLAB小波算法的雷达信号时延计算与定位系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现小波变换对雷达信号进行多尺度分解与重构，结合局部相关运算精确计算时延，并通过几何定位算法确定目标位置。支持实时处理与批量分析，适用于多种雷达信号模式。

详 情 说 明

基于小波算法的雷达信号时延计算与定位系统

项目介绍

本项目是一个专业的雷达信号处理与目标定位系统。核心功能是利用小波变换对雷达信号进行多尺度分解与重构，实现高效去噪与特征增强，并通过局部相关算法精确计算信号到达不同传感器的时延差。结合几何定位模型，系统能够准确推算目标的空间位置。系统支持实时流数据处理与历史数据批量分析，兼容脉冲雷达、连续波雷达等多种信号模式，显著提升了在复杂电磁环境下的目标检测精度与系统抗干扰性能。

功能特性

• 先进信号处理：采用小波多尺度分解与自适应阈值去噪技术，有效分离信号与噪声，提高信噪比。
• 高精度时延估计：基于局部互相关算法，实现对信号到达时间差的高分辨率、抗噪声估算。
• 灵活几何定位：依据传感器布站几何关系，构建时差测距定位模型，输出目标坐标及误差估计。
• 多模态支持：可处理多种雷达信号模式，用户可配置脉冲参数以适应不同数据源。
• 全面结果输出：提供去噪信号图谱、时延数据、定位结果及处理质量报告。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 将雷达原始信号数据（.mat 或 .csv 格式，包含时间序列和通道信息）置于指定数据目录。 - 准备一个配置文件，在其中设定信号采样率（Hz）、脉冲宽度、脉冲重复频率等参数。 - 提供传感器阵列的空间坐标矩阵（二维或三维）。 - （可选）设定噪声阈值参数，若未设定则采用系统自适应计算。

1. 运行系统：

在MATLAB命令窗口中执行主运行函数，系统将自动完成从数据读取、信号处理到结果输出的全流程。

1. 获取输出结果：

- 图形结果：去噪后的信号波形图、小波时频分析图。 - 数据结果：各传感器间的相对时延（秒）、目标的空间坐标、定位误差椭圆/椭球信息。 - 报告文件：处理前后的信噪比提升指标、时延计算的置信度评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux distributions, macOS 10.14+
• 软件环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Wavelet Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：建议内存不小于 8 GB，处理大量数据或进行实时处理时推荐使用 16 GB 或更高内存。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，其主要能力包括：控制系统执行流程，依次调用数据读取、参数解析、信号预处理（小波去噪）、时延估计、目标定位等关键模块；负责协调各模块间的数据传递与参数配置；并最终生成和输出所有图形化与数据化的结果报告。