雷达数字信号处理全链路仿真源代码系统

资 源 简 介

本源代码项目构建了一个完整的雷达数字信号处理（DSP）仿真流程，旨在通过计算模拟雷达系统在复杂环境下的目标探测能力。项目详细实现了从原始信号合成到终端目标提取的全链路算法，其核心组件包括：1. 宽带信号发射模块，通过预设参数生成线性调频（LFM）脉冲波形，模拟信号在空间中的传播时延与多普勒频移；2. 接收端处理模块，实现了基于时域或频域卷积的脉冲压缩算法，利用匹配滤波器在保持脉冲宽度的前提下获得极高的距离分辨率；3. 杂波抑制与动目标处理模块，集成的动目标显示（MTI）滤波器可有效消除地面或云雨等静止杂波

详 情 说 明

MATLAB 雷达信号处理仿真系统

项目介绍

本系统是一个基于 MATLAB 编写的完整雷达数字信号处理（DSP）仿真平台。它模拟了现代雷达系统从发射信号生成到最终目标提取的全过程。系统通过物理建模生成包含多个运动目标和强地物杂波的回波信号，并集成了脉冲压缩、动目标显示（MTI）、动目标检测（MTD）以及恒虚警检测（CA-CFAR）等核心算法。该系统旨在展示典型脉冲多普勒雷达的工作原理，验证信号处理流程对多径多目标的分辨能力以及在复杂背景下的检测表现。

功能特性

1. 全链路仿真：涵盖信号建模、回波模拟、匹配滤波、杂波抑制、多普勒处理以及目标自动化识别。
2. 动态目标模拟：支持多个目标具有不同的初始距离、径向速度及雷达散射截面积（RCS），并考虑了目标位移导致的脉冲间相位变化。
3. 高分辨率探测：利用线性调频（LFM）信号与脉冲压缩技术，在维持平均功率的同时显著提升距离分辨率。
4. 强杂波抑制能力：内置三脉冲相消器，能有效滤除零多普勒频移的静止干扰信号。
5. 多普勒维度增益：通过对脉冲序列进行相干积累，利用 FFT 提取目标速度信息，提升检测信噪比。
6. 自适应阈值检测：实现单元平均恒虚警技术，可根据环境噪声功率自动调整检测门限，维持稳定的虚警概率。

使用方法

1. 启动环境：打开 MATLAB 软件（建议版本 R2018b 或更高）。
2. 配置参数：在代码开头的参数设置区，可根据实际需求调整载频、带宽、采样率、脉冲数以及目标的初始状态（距离、速度等）。
3. 运行程序：直接运行主脚本函数。
4. 结果观测：程序运行结束后将自动弹出图形窗口，展示从时域、频域到距离-多普勒空间以及最终检测结果的多维度可视化图表。
5. 数据分析：通过控制台输出的提示确认仿真是否顺利完成。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB (需安装 Signal Processing Toolbox)。
2. 硬件环境：建议 8GB 以上内存，以支持大规模矩阵运算和绘图。
3. 操作系统：兼容 Windows, Linux 或 macOS 平台。

详细功能实现逻辑

1. 系统参数与环境初始化

系统首先定义雷达基本物理参数，包括 10GHz 载频、10MHz 带宽和 40MHz 采样率。设置了一个包含三个实体的场景：

• 目标 1：5000 米，正向运动。
• 目标 2：5200 米，反向运动。
• 杂波中心：5100 米，静止且具有极大的 RCS 值，模拟强地物反射。

2. 信号建模与回波合成

采用基带线性调频（LFM）信号作为发射波形。程序通过双重循环构建二维回波矩阵（脉冲数 × 采样点数）。在每个脉冲周期内，根据目标的动态位置计算往返时延（Tau）和多普勒频移（fd），并利用线性相位补偿技术将时延和多普勒效应注入到回波中。最后，采用高斯白噪声模型模拟热噪声。

3. 脉冲压缩处理

为了提高距离分辨力，系统在频域执行匹配滤波。将回波信号与发射信号的共轭复数进行频域乘积运算，随后通过逆快速傅里叶变换（IFFT）回到时域。这一过程极大地压缩了脉冲宽度，使相邻近距离的目标得以区分。

4. 动目标显示 (MTI)

为了消除 5100 米处的强静止杂波，系统应用了三脉冲相消滤波器。该滤波器是一个高通延迟线滤波器，通过对连续三个脉冲的距离单元进行加权相减，消除了零多普勒频率分量，从而使静止杂波被压制到噪声水平以下。

5. 动目标检测 (MTD)

在 MTI 之后，系统跨脉冲维度（慢时间轴）对每个距离单元进行加权 FFT 运算。通过施加汉明窗抑制频谱旁瓣，将能量集中在对应的多普勒频带内。此过程不仅实现了相干积累增益，还生成了二维距离-多普勒（R-D）响应图，清晰呈现目标的距离与速度分布。

6. 单元平均恒虚警检测 (CA-CFAR)

系统从 R-D 图中提取速度响应最强的切片进行 1D CA-CFAR 处理。算法通过设置参考单元和保护单元，计算待测单元周围的平均功率来估计局部噪声基准。根据预设的虚警概率（1e-4）计算阈值因子，动态设定检测门限，从而提取出真实目标，剔除噪声干扰。

7. 结果可视化展示

系统生成六个子图来全面反映处理流程：

• 发射信号的时域波形（LFM 实部）。
• 原始回波信号的频谱。
• 脉冲压缩后的距离走迹，显示多目标尖峰。
• 二维 R-D 热力图，直观显示不同速度和距离的目标点。
• CA-CFAR 检测切片，展示信号、噪声基准与自适应门限的关系。
• 最终目标判断图，通过脉冲杆图确认最终被系统识别的目标位置。

关键算法与实现细节分析

• 匹配滤波：通过 fft 和 ifft 结合 conjugate (conj) 函数实现，相比时域卷积大大提升了运算效率。
• 相位补偿：精准模拟了脉间多普勒相位 exp(1i * 2 * pi * fd * (m-1) * PRI)，这是多普勒处理的前提。
• 杂波抑制：三脉冲相消的系数为 [1, -2, 1]，在低速区具有较深的陷落，对静止干扰抑制效果显著。
• CFAR 阈值因子：使用了公式 alpha = ref_cells * (Pfa^(-1/ref_cells) - 1)。这种基于统计模型的计算方法保证了在非平稳背景下虚警率的恒定。
• 窗函数应用：在 MTD 处理中使用 Hamming 窗，有效地权衡了主瓣宽度与旁瓣抑制，避免了强目标旁瓣掩盖弱目标的问题。