NLFM信号产生与脉冲压缩分析系统

资 源 简 介

本项目开发了一个完整的非线性调频（NLFM）信号仿真与处理平台。其核心功能在于利用驻留相位原理设计非线性频率变化规律，通过生成具有特定功率谱包络的发射波形，从而在不需要接收端加窗的情况下实现较低的旁瓣水平。项目详细实现了NLFM信号的产生，并绘制了关键的群延迟曲线与瞬时调频曲线，以验证频率随时间变化的非线性特征。在信号处理部分，系统演示了匹配滤波脉冲压缩过程，并重点针对加窗处理与不加窗处理的压缩结果进行了量化对比。通过分析压缩后脉冲的主瓣宽度（分辨率）和峰值旁瓣比（PSLR），展示了NLFM信号在降低旁瓣

详 情 说 明

基于MATLAB的非线性调频（NLFM）信号产生与脉冲压缩分析系统

项目介绍

本项目是一款专为雷达信号设计与处理开发的仿真平台，重点研究非线性调频（NLFM）信号的波形设计及其在脉冲压缩中的应用。与传统的线性调频（LFM）信号相比，NLFM信号可以通过调整频率随时间的变化规律，使信号的功率谱逼近特定的窗函数形状（如Hamming窗），从而在不使用接收加窗处理的情况下显著抑制脉冲压缩后的旁瓣水平。这种方法避免了传统加窗处理导致的信噪比损失（SNR Loss）和主瓣展宽问题，是高性能雷达波形设计的重要方向。

功能特性

1. 信号合成：基于驻留相位原理（POSP）设计并生成NLFM复信号。
2. 频率演化分析：计算并绘制群延迟曲线与瞬时调频曲线。
3. 对比分析：同步生成线性调频（LFM）信号作为对照组。
4. 回波模拟：模拟具有特定延迟和加性高斯白噪声的目标回波信号。
5. 脉冲压缩处理：实现基于匹配滤波的脉冲压缩算法。
6. 性能量化：自动计算并对比不同波形的峰值旁瓣比（PSLR）与3dB主瓣分辨率。
7. 多维可视化：提供时域、频域以及压缩演化的完整图表。

系统要求

1. MATLAB R2018b 或更高版本。
2. 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）。

使用方法

1. 启动MATLAB并进入项目所在的工作目录。
2. 在命令行窗口直接调用主函数。
3. 程序将自动执行信号生成、回波模拟及数据处理操作。
4. 运行完成后，系统将弹出两个图形窗口：

- 窗口1展示NLFM信号的时域波形、功率谱、群延迟和瞬时频率。 - 窗口2展示三种情况（LFM不加窗、LFM加窗、NLFM不加窗）的脉冲压缩对比图。

1. MATLAB命令行会同步输出详细的性能指标对比表格。

系统实现逻辑与功能说明

整个仿真系统按照雷达信号处理的标准流程构建，具体实现逻辑如下：

1. 参数初始化：

系统首先定义基础雷达参数，包括10微秒的脉冲宽度、40MHz的带宽、100MHz的中心频率以及对应的采样频率。同时设定模拟目标距离为1500米，计算其对应的双程往返时延。

1. NLFM波形设计（核心功能）：

系统利用驻留相位原理，通过目标能量谱密度函数来反推调频规律。具体操作中，先定义一个Hamming窗形状的频率响应函数，对其进行数值积分得到频率与时间映射的群延迟曲线。通过插值算法将不规则的群延迟反转为等间隔时间轴上的瞬时频率，最后对瞬时频率积分获得随机相位，生成复包络信号。

1. 信号对比体系：

为了验证NLFM的优越性，系统同步产生标准的LFM信号。在处理阶段，对比了三种模式：NLFM直接匹配滤波（无窗）、LFM加Hamming窗处理、LFM不加窗处理。

1. 脉冲压缩实现：

系统采用时域卷积实现匹配滤波。NLFM的匹配滤波器是其发射信号的时间反转共轭。对于LFM对比组，分别计算了带加窗权重的滤波器和标准滤波器。

1. 自动化性能测量：

系统内置算法对压缩后的窄脉冲进行搜索。首先寻找主瓣峰值，随后屏蔽主瓣区域以提取最高旁瓣，计算得到PSLR。同时，通过搜索峰值两侧对应的-3dB电平位置，计算主瓣的等效时间宽度。

关键函数与算法细节

1. 群延迟积分算法：

通过cumtrapz函数对目标频率窗函数进行累积数值积分。根据驻留相位原理，群延迟正比于能量谱的积分，以此实现对信号频谱包络的精确控制。

1. 瞬时频率反取样：

使用pchip（分段三次Hermite插值）将群延迟数据映射回均匀采样的时间序列。这一步是实现NLFM信号时域产生的关键步骤。

1. 旁瓣计算算法：

算法首先对归一化后的信号进行分贝化处理。通过逻辑寻找主瓣及其边界（-3dB点），随后在主瓣有效范围之外搜索局部极值。如果无法找到次大峰，则返回预设值，确保了测量结果的鲁棒性。

1. 3dB分辨率计算：

该算法通过从脉冲峰值点向两侧延伸寻找幅度下降到0.707倍处的索引位置。通过索引差值乘以采样时间，精确得到反映雷达距离分辨率的时间参数。

1. 功率谱估计：

使用周期图法（periodogram）计算信号的功率谱，通过可视化验证NLFM信号的谱包络是否成功逼近了设计的Hamming窗函数形状。