IQ误差对LFM信号匹配滤波影响仿真研究

资 源 简 介

本项目通过MATLAB仿真实验，系统地分析正交解调过程中存在的IQ支路幅度失衡和相位非正交性误差对线性调频（LFM）信号匹配滤波性能的具体影响。该功能首先生成标准的LFM基带信号，随后在信号模拟生成过程中根据物理误差模型引入预设的幅度误差系数和相位偏置参数。程序实现包括匹配滤波器的设计、信号的脉冲压缩处理以及滤波后信号的幅相特性提取。核心分析逻辑在于量化IQ误差如何导致匹配滤波后的主瓣展宽、峰值降低以及旁瓣电平抬升，特别是研究误差引起的镜像分量对距离像质量的干扰。通过对比理想情形与误差情形下的波形数据，该

详 情 说 明

IQ误差对线性调频信号匹配滤波影响仿真研究

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的仿真平台，旨在量化分析射频前端正交解调过程中产生的IQ不平衡（幅度失衡和相位非正交）对雷达线性调频（LFM）信号脉冲压缩性能的影响。通过建立数学误差模型并对比理想情况，该项目能够直观地展示误差如何导致主瓣畸变、旁瓣抬升以及镜像目标的产生，为雷达系统评估和硬件参数设计提供科学依据。

功能特性

• 参数化LFM信号生成：支持自定义带宽、脉宽、采样频率及调频斜率，生成标准的复数基带LFM信号。
• IQ误差注入模型：可灵活设置幅度误差（单位：dB）和相位误差（单位：度），模拟实际射频器件的非理想特性。
• 加窗匹配滤波处理：内置Rect、Hamming、Hann等多种窗函数选择，采用频域匹配滤波算法实现信号的脉冲压缩。
• 关键性能指标量化：自动计算并对比理想与误差下的峰值旁瓣比（PSLR）、综合旁瓣比（ISLR）及主瓣3dB宽度。
• 多维可视化分析：提供时域波形对比、脉压响应对比、信号频谱分布及敏感度分析报告。

实现逻辑

仿真流程严格遵循以下闭环逻辑：

1. 初始化与信号构建：根据输入参数生成时间轴和复数LFM信号。
2. 误差模型应用：将复信号拆分为I和Q两路，对I路施加幅度增益系数$g$和相位偏移$phi$，构造非正交的合成信号，其物理模型考虑了IQ两路之间的增益差异和非90度正交性。
3. 匹配滤波器设计：在频域对加窗后的理想信号取共轭，构建参考滤波函数。
4. 复频域处理：将理想信号与含误差信号分别转换至频域，与参考滤波器相乘后进行快速傅里叶逆变换（IFFT），并通过循环移位（fftshift）完成时域对齐。
5. 指标提取算法：通过搜索峰值定位主瓣，利用导数特征寻找主瓣边界，进而积分计算旁瓣能量及主瓣宽度。

关键算法与算法细节

• IQ不平衡建模：

程序通过公式 $I_{err} = g cdot cos(phi) cdot I - g cdot sin(phi) cdot Q$ 来注入误差。这种建模方式体现了相位偏置导致的两路信号串扰，以及幅度增益的不一致。

• 频域脉冲压缩：

利用FFT技术将时域卷积转化为频域点乘。为提高效率，程序自动计算 $2^n$ 次方的FFT点数，确保了在高采样率下的处理速度。

• 指标计算细节：

* PSLR计算：在确定主瓣范围后，在主瓣以外的区域寻找最高峰值，并计算其与主瓣峰值的对数比。 * ISLR计算：分别为主瓣区域和除主瓣外的所有旁瓣区域进行能量累加（平方和），通过二者的比值衡量能量泄漏程度。 * 3dB带宽：通过搜索幅度下降到峰值0.707倍（-3dB）处的索引跨度，折算为纳秒级的时间宽度。

• 窗口抑制技术：

代码中实现了窗函数加权逻辑，通过在匹配滤波器设计阶段引入Hamming或Hann窗，用于模拟实际工程中抑制旁瓣的手段。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 基本需求：无需特殊工具箱，依靠MATLAB核心数学库即可运行，适用于各种桌面计算平台。

使用方法

1. 启动MATLAB，将当前工作路径指向程序所在文件夹。
2. 打开主仿真脚本。
3. 在“参数设置”区域根据研究需求修改 amp_err_dB（幅度误差）和 phi_err_deg（相位误差）。
4. 运行程序，系统将自动弹出仿真曲线视图，并生成包含各项指标对比的敏感度分析报告。
5. 通过修改 WinType 参数可以测试不同加窗方式对误差敏感度的改善效果。