驻定相位原理及其在线性调频(LFM)信号频谱中的实现

本文详细介绍了驻定相位原理,用于求解复杂高频信号的近似积分,以线性调频(LFM)信号为例,通过推导和仿真验证,展示了LFM信号频域近似解的计算过程,揭示了B·τ与频谱差异的关系。

此文章讲解了驻定相位原理,并以线性调频信号为例,求解了LFM信号的频域近似解

引用请注明出处:https://blog.youkuaiyun.com/Panda123_/article/details/104513627

1 驻定相位原理的作用

是一种求解复杂高频扰动信号的近似积分方法。

2 原理简述

在驻相点附近,信号的相位变化非常小,对积分的贡献能够得以显现;而其他位置,相位变化非常大,积分近似等于零。

3 一般式推导

以通用信号(高频扰动信号) x ( t ) = A ( t ) e j θ ( t ) x(t)=A(t)e^{j\theta(t)} x(t)=A(t)ejθ(t)的傅里叶变换为例,推导驻定相位原理。

3.1 根据傅里叶变换定义

X ( ω ) = ∫ − ∞ + ∞ A ( t ) e j θ ( t ) e − j ω t d t X(\omega)=\int_{-\infty}^{+\infty} A(t) e^{j \theta (t)}e^{-j \omega t}dt X(ω)=+A(t)ejθ(t)ejωtdt
= ∫ − ∞ + ∞ A ( t ) e j [ θ ( t ) − ω t ] d t =\int_{-\infty}^{+\infty} A(t)e^{j[\theta(t)-\omega t]}dt =+A(t)ej[θ(t)ωt]dt
= ∫ − ∞ + ∞ A ( t ) e j ϕ ( t , ω ) d t = \int_{-\infty}^{+\infty} A(t)e^{j\phi(t,\omega)}dt =+A(t)ejϕ(t,ω)dt
其中,令 ϕ ( t , ω ) = θ ( t ) − ω ( t ) \phi(t,\omega) = \theta(t) - \omega(t) ϕ(t,ω)=θ(t)ω(t).

3.2 求驻定相位点 t 0 t_0 t0


ϕ ′ ( t , ω ) ∣ t = t 0 = 0 \phi^{' }(t,\omega)|_{t=t_0}=0 ϕ(t,ω)t=t0=0
所得的 t 0 t_0 t0即为驻相点。

3.3 积分解析解

上述傅里叶变换的积分解析解为
X ( ω ) ≈ − π 2 ϕ ′ ′ ( t 0 , ω ) ⋅ e − j π / 4 ⋅ A ( t 0 ) ⋅ e j ϕ ( t 0 , ω ) X(\omega)\approx \sqrt{\frac{-\pi}{2\phi^{''}(t_0,\omega)}} \cdot e^{-j\pi/4} \cdot A(t_0) \cdot e^{j \phi (t_0,\omega)} X(ω)2ϕ(t0,ω)π ejπ/4A(t0)ejϕ(t0,ω)
该结果与二阶泰勒展开近似式一致。

4 线性调频信号频域表达式近似解

4.1 LFM信号时域表示式

x ( t ) = r e c t ( − τ / 2 , τ / 2 ) ⋅ e j π k t 2 x(t)=rect(- \tau/2,\tau/2 )\cdot e^{j \pi k t^2} x(t)=rect(τ/2,τ/2)ejπkt2
其中, k k k为调频斜率
k = B τ k=\frac {B}{\tau} k=τB
B B B为信号带宽, τ \tau τ为脉冲宽度。

4.2 推导结果

套用3.3节中解析解表达式,可得LFM信号频谱表达式为
X ( f ) = j 1 4 k ⋅ e − j π / 4 ⋅ e j π f 2 k X(f)=j \sqrt {\frac{1}{4k}} \cdot e^{-j \pi/4} \cdot e^{j \pi \frac{f^2}{k}} X(f)=j4k1 ejπ/4ejπkf2

5 仿真验证

下面通过Matlab仿真,观察比较一下用该方法所得频域表达式和直接对时域信号 x ( t ) x(t) x(t)作傅里叶变换所得频谱的差异。
仿真代码:link

5.1 B = 10 M H z , τ = 10 u s B=10MHz, \tau=10us B=10MHz,τ=10us

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

5.2 B = 50 M H z , τ = 10 u s B=50MHz, \tau=10us B=50MHz,τ=10us

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5.3 结论

可见,该差异与脉宽带宽积的大小有关, B ⋅ τ B \cdot \tau Bτ越大,则此差异越小,4.2节中所得解析表达式越接近真实频谱。

6 参考文献

需要此文中相应LFM时域频域仿真及驻定相位法结果仿真的朋友请参考下文:
https://download.youkuaiyun.com/download/Panda123_/12193759

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