概率论实验 04 - | 基于Matlab的匹配滤波器

该实验主要介绍了匹配滤波器的原理及其在LFM信号相关接收中的应用。首先,通过MATLAB代码展示了低通滤波器和带通滤波器的频率响应。接着,生成并分析了LFM信号的频谱。然后,通过匹配滤波和中频滤波处理,模拟了信号在噪声环境中的接收过程。最后,对比了无噪声和有噪声条件下的中频及视频输出信号,展示了匹配滤波器在抗干扰能力上的优势。

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一.实验目的和任务

1. 了解匹配滤波器的原理;

2. 实现LFM信号的相关接收。

二.实验原理介绍

1.匹配滤波器

2.线性调频信号是大时宽带宽积信号,常用在雷达和通信信号中来提高系统的抗干扰能力,采用匹配滤波器,可以在强噪声背景环境中发现信号。

三、实验内容与步骤

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f01=30e+6;
b1=8e+6;
t0=10e-6;
fs=150e+6;
f02=30e+6;
b2=8e+6;
c2=30;
 
subplot(2,1,1);
[bv av]=butter(4,b1/2/(fs/2));
[hf f2]=freqz(bv,av,100,fs);
plot(f2,abs(hf));
title('LPF频率响应');
grid on
subplot(2,1,2);
[b0 a0]=butter(4,[(f01-b1/2)/(fs/2) (f01+b1/2)/(fs/2)]);
[hf f2]=freqz(b0,a0,100,fs);
plot(f2,abs(hf));
title('BPF频率响应');
grid on
 
figure;
t=0:1/fs:t0;
u2=pi*b2/t0;
subplot(2,2,1);
s=sin(2*pi*(f02-b2/2)*t+u2.*t.*t);
plot(t,s);
title('LFM 信号');
grid on
subplot(2,2,3);
n=length(s);
n1=n/2;
f1=(0:n1-1)/n*fs;
fs1=abs(fft(s));
plot(f1,fs1(1:n1));
title('LFM信号频谱');
grid on
subplot(2,2,2);
u1=pi*b1/t0;
h=sin(2*pi*(f01-b1/2)*t+u1.*t.*t);
h=fliplr(h);
ys=conv(s,h);
t2=(-n+1:n-1)/n*t0;
ys=filter(b0,a0,ys);
plot(t2,ys);
title('中频输出信号');
subplot(2,2,4);
i=find(ys<0)
ys(i)=0;
ys=filter(bv,av,ys);
plot(t2,ys);
title('视频输出信号');
grid on
 
figure;
subplot(2,2,1)
c1=sqrt(c2);
xn=randn(1,n)*c1;
plot(t,xn)
title('输入噪声');
grid on
subplot(2,2,3);
fn=xcorr(xn,xn,'biased');
fn=abs(fft(xn));
f2=(0:n-1)/(2*n+1)*fs;
plot(f2,fn(1:n));
title('输入噪声功率谱');
grid on
subplot(2,2,2);
yn=conv(xn,h);
yn=filter(b0,a0,yn);
plot(t2,yn);
title('中频输出信号');
grid on
subplot(2,2,4);
i=find(yn<0);
yn=filter(bv,av,yn);
plot(t2,yn);
title('视频输出信号');
grid on
 
figure;
subplot(2,2,1);
x=s+xn;
plot(t,x);
title('输入信号+噪声');
grid on
subplot(2,2,3);
fx=xcorr(x,x,'biased');
fx=abs(fft(xn));
plot(f2,fx(1:n));
title('输入信号+噪声功率谱');
grid on
subplot(2,2,2);
y=conv(xn,h);
y=filter(b0,a0,y);
plot(t2,y);
title('中频输出信号+噪声');
grid on
subplot(2,2,4);
i=find(y<0);
y(i)=0;
yn=filter(bv,av,y);
plot(t2,y);
title('视频输出信号+噪声');
grid on

f01=30e+6;
b1=8e+6;
t0=10e-6;
fs=150e+6;
f02=35e+7;
b2=10e+7;
c2=25;

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