基于MATLAB的雷达数字信号处理

资 源 简 介

基于MATLAB的雷达数字信号处理

详 情 说 明

MATLAB实现经典雷达数字信号处理全流程

现代雷达系统的核心在于数字信号处理链路的构建。本系列教程将基于MATLAB平台，完整实现从信号生成到目标信息提取的五大关键环节，帮助开发者掌握雷达信号处理的底层逻辑和工程实现方法。

雷达LFM信号分析 线性调频(LFM)信号因其大时宽带宽积特性成为雷达常用波形。通过MATLAB可精确生成LFM信号，并分析其瞬时频率变化规律。重点需关注调频斜率与带宽的匹配关系，这直接影响后续的距离分辨率。

脉冲压缩处理 通过匹配滤波器实现脉冲压缩是提升距离分辨率的关键步骤。MATLAB中可利用快速卷积运算完成这一过程，需特别注意旁瓣抑制问题。处理后的信号将展现出显著提高的信噪比和精确的时延测量能力。

相参积累处理 多脉冲积累技术能进一步提高检测性能。在MATLAB中实现时，需先完成动目标显示(MTI)处理消除静态杂波，再通过FFT实现多普勒域相参积累。此环节对慢速目标检测尤为重要。

恒虚警(CFAR)处理 采用单元平均(CA-CFAR)或有序统计(OS-CFAR)等算法实现自适应阈值检测。MATLAB实现时需要合理设置保护单元和参考单元，平衡检测概率与虚警率的关系。这是确保系统稳定性的核心环节。

目标信息提取 最终通过峰值检测提取目标的距离（时延换算）、速度（多普勒频率换算）和角度（波束形成或比幅法）信息。MATLAB的矩阵运算能力可高效完成这些参数解算，并支持可视化显示多维参数关联结果。

这五个环节构成完整的雷达信号处理链路，每个模块的输出都将作为下一环节的输入。通过MATLAB的模块化实现，开发者可清晰观察信号在每级处理中的形态变化，深入理解雷达系统的工作机理。