雷达目标回波相干积累仿真与增益分析

资 源 简 介

本项目旨在通过MATLAB平台对雷达目标回波信号的相干积累过程进行深入的理论分析与数值仿真。项目核心功能是构建完整的雷达信号处理链路，模拟产生包含随机高斯白噪声的多脉冲串回波信号，并详细展现信号在时域、频域以及距离-多普勒域的能量积累效应。通过对多个连续脉冲的复包络进行精确的相位补偿与矢量叠加，实现信噪比（SNR）的有效提升，验证相干积累理论中增益与脉冲数成正比的规律。仿真过程特别包含了目标积累的动态完成过程演示，即通过步进式增加参与积累的脉冲数量，直观观察目标信号如何从完全淹没在噪声背景中的状态，逐步通

详 情 说 明

目标回波信号的相干积累过程分析与仿真项目说明文档

项目介绍

本项目是一个基于 MATLAB 开发的雷达信号处理仿真系统，专注于演示和量化目标回波信号的相干积累（Coherent Integration）效应。在雷达探测中，当目标回波极弱且完全淹没在随机噪声中（例如单脉冲信噪比为 -20dB）时，通过对多个连续脉冲进行相位补偿与矢量叠加，可以显著提升输出信噪比。本项目通过构建完整的信号产生、传播、接收、脉冲压缩以及多脉冲积累逻辑，直观地展示了信号能量如何在距离-多普勒域（RD Domain）逐步聚焦，并验证了相干积累增益与脉冲数成正比的理论规律。

---

功能特性

• 全链路仿真：涵盖了线性调频（LFM）信号发射、目标动态回波建模、高斯白噪声添加、匹配滤波（脉冲压缩）、相干积累以及多普勒频谱分析。
• 动态积累演示：程序能够步进式地展示脉冲积累过程，通过可视化窗口实时呈现目标信号如何随脉冲数增加而逐步从噪声背景中脱颖而出。
• 多维度性能评估：提供了单脉冲时域、频域对比，以及积累后的距离-多普勒图（RD图），并自动计算并绘制信噪比（SNR）随脉冲数增长的曲线。
• 精确相位补偿：实现了针对目标运动多普勒频移的相位对齐算法，确保能量实现完全相干叠加。
• 理论对比验证：将仿真得到的信噪比增益曲线与理论值（10log10(N)）进行实时比对，量化分析处理增益。

---

使用方法

1. 启动 MATLAB 软件环境。
2. 将包含仿真代码的脚本文件放置在 MATLAB 搜索路径下的任意文件夹内。
3. 在命令行窗口输入仿真程序的函数名并回车运行。
4. 程序将自动生成两个主要窗口：

* 综合分析窗口：包含原始波形、脉冲压缩结果、多脉冲积累对比、多普勒频谱、SNR增长曲线以及最终的RD图。 * 动态演变窗口：以动画形式实时展示随着积累脉冲数从1增加到最大值，距离向波形的能量变化过程。

1. 用户可以根据需要修改程序中的参数（如信噪比 snr_db、目标速度 vel 或脉冲数 N）来观察不同环境下的积累效果。

---

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 核心工具箱：基础 MATLAB 环境（主要使用信号处理相关的矩阵运算和 FFT 函数），无需特殊的专业工具箱。
• 硬件建议：由于包含大量 FFT 运算和动态绘图，建议配备 8GB 以上内存。

---

实现功能与逻辑详解

#### 1. 信号建模与场景设置 程序首先配置雷达系统参数，包括 10GHz 载频、10MHz 带宽和 40MHz 采样率。目标被设定在 5000 米位置，并以 150m/s 的速度做径向运动。为了模拟挑战性环境，单脉冲输入信噪比设置为极低的 -20dB。

#### 2. 回波矩阵构建 仿真利用二维矩阵结构存储回波数据，行表示距离采样点（快时间），列表示脉冲序列（慢时间）。对于每一个脉冲，程序计算目标随时间变化的实时距离和多普勒相位，并在对应的时间位置嵌入 LFM 信号。最后向整个矩阵叠加复高斯白噪声。

#### 3. 频域脉冲压缩 采用频域匹配滤波技术。程序首先提取发射信号的频谱并取其共轭作为匹配滤波器，然后对每一路回波脉冲进行 FFT 变换、频域相乘及 IFFT 变换。这一步骤实现了脉宽压缩，极大提高了距离分辨力，但单脉冲下信号依然难以辨识。

#### 4. 相干积累算法实现 这是项目的核心逻辑，程序采用了两种方式实现能量积累：

• 相位补偿叠加法：根据已知（或估计）的目标速度，计算每一路脉冲相对于首个脉冲的相位偏差 $exp(-j cdot 2pi cdot f_d cdot (m-1) cdot T_r)$。通过对各路脉冲进行复数相乘补偿后直接累加，实现时域能量聚焦。
• FFT法（RD图）：对脉冲压缩后的数据在“慢时间”轴上进行 FFT 运算，将时域的相位演变转换为多普勒频率维度的能量峰值。

#### 5. 性能量化与评估

• 信噪比计算：程序通过提取目标距离单元的峰值功率，与远离目标的噪声区域样本均值进行对比，计算当前积累规模下的输出 SNR。
• 增益曲线：将 10 * log10(n) 的理论上限与仿真测量值绘制在同一图表中，验证积累效率。

#### 6. 可视化呈现逻辑 程序通过 subplot 布局集中展示了信号处理的各个中间环节：

• 时域波形揭示了低 SNR 下信号的不可见性。
• 对比图展示了 1、16、64、128 不同量级脉冲积累带来的视觉差异。
• RD 图利用 imagesc 以亮度图形式展现目标在距离方向和多普勒方向的联合定位结果。
• drawnow 指令驱动的动态循环，模拟了真实雷达处理机在连续接收数据时的能量积累过程。

---

关键函数与算法分析

• LFM 生成：利用 $exp(j pi k t^2)$ 公式生成线性调频信号，保证了良好的脉压特性。
• 匹配滤波：使用 fft 和 ifft 组合实现的频域卷积，是计算效率最高的高分辨处理方式。
• 相位走动补偿：算法精确计算了由于目标径向速度引起的回波相位随脉冲间隔（PRI）的变化规律，这是实现“相干”积累而非“非相干”积累的关键。
• 多普勒处理：通过 fftshift(fft(..., [], 2)) 实现了从脉冲域到频率域的变换，揭示了目标的运动特征。
• 噪声功率校准：通过 10^(-(snr_db)/10) 精确控制复噪声张量的方差，确保仿真环境的严谨性。