多普勒频移

本文详细解释了多普勒频移现象,通过频谱分析展示了雷达如何因目标运动而接收到信号的展宽。通过傅里叶变换,解释了发射信号和接收信号的频谱变化,以及多普勒频率的计算方法。

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下面从频谱的角度理解多普勒频移。


设目标以速度eq?v接近雷达,在eq?t_0时刻距离eq?R_0,则在任意时刻eq?t目标与雷达的距离为

eq?R%28t%29%3DR_0-v%28t-t_0%29

1896688b586c09845511955a206e3b7b.png

设雷达发射信号为eq?x%28t%29。设eq?t时刻发射的信号经过eq?%5Ctau%20%28t%29遇到目标,则由于目标与信号相向运动,有

eq?c%5Ctau%20%28t%29+v%5Ctau%20%28t%29%3DR%28t%29

得到eq?%5Ctau%20%28t%29%3D%5Cfrac%7BR%28t%29%7D%7Bc+v%7D,从而eq?t时刻发射的信号经过eq?2%5Ctau%28t%29%3D%5Cfrac%7B2R%28t%29%7D%7Bc+v%7D%5Capprox%20%5Cfrac%7B2R%28t%29%7D%7Bc%7D返回雷达,所以接收信号为

eq?x_r%28t%29%3Dx%28t-%5Cfrac%7B2%7D%7Bc%7DR%28t%29%29

注意这里的延时是时间的函数,也就是说,不同时刻的发射信号对应的延时不一样,这就是为什么回波信号产生了压缩或者拉伸的现象,也就是频率发生了改变。

eq?R%28t%29%3DR_0-v%28t-t_0%29带入得

eq?x_r%28t%29%3Dx%28%5Cgamma%20t-%5CPsi_0%29

其中eq?%5Cgamma%20%3D1+%5Cfrac%7B2v%7D%7Bc%7D%2C%5CPsi_0%3D%5Cfrac%7B2R_0%7D%7Bc%7D+%5Cfrac%7B2v%7D%7Bc%7Dt_0

可以看到,接收信号是发射信号在时域的压缩。根据傅里叶变换的性质,接收信号的频谱是发射信号频谱的展宽。也就是说,假设eq?f%28t%29的频谱是eq?F%28%5Comega%20%29,则有:

eq?f%28at%29%5Cleftrightarrow%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%7Ca%7C%7DF%28%5Cfrac%7B%5Comega%7D%7Ba%7D%29


下面推导常用的带通信号的频谱。设发射信号eq?x%28t%29%3Dy%28t%29cos%28%5Comega_0t%29,它的频谱即傅里叶变换为

eq?X%28%5Comega%29%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%5Cleft%20%5B%20Y%28%5Comega-%5Comega_0%29%20+Y%28%5Comega+%5Comega_0%29%5Cright%20%5D

eq?Y%28%5Comega%20%29如下图所示,注意这里画的实际上是频谱幅度:

b4f29f00ae1b336da6b7ee91426b4f8d.png

eq?X%28%5Comega%20%29相当于将eq?Y%28%5Comega%20%29搬移到eq?%5Cpm%5Comega_0的位置:

7bac13b41cf3ff4ae8cc2dc12645be10.png

而接收信号为

eq?x_r%28t%29%3Dx%28%5Cgamma%20t-%5CPsi_0%29%3Dy%28%5Cgamma%20t-%5CPsi%20_0%29cos%28%5Comega_0%5Cgamma%20t-%5Comega_0%5CPsi%20_0%29

现在忽略eq?%5CPsi_0的影响(eq?%5CPsi_0是一个固定的时延,频谱上则对应于一个移相),则

eq?x_r%28t%29%3Dy%28%5Cgamma%20t%29cos%28%5Comega_0%5Cgamma%20t%29

从而接收信号的频谱为

eq?X_r%28%5Comega%29%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%5Cgamma%7D%5Cleft%20%5B%20Y%28%5Cfrac%7B%5Comega%7D%7B%5Cgamma%7D-%5Comega_0%29%20+Y%28%5Cfrac%7B%5Comega%7D%7B%5Cgamma%7D+%5Comega_0%29%5Cright%20%5D

可以看到,eq?X_r%28%5Comega%20%29是对eq?Y%28%5Comega%20%29沿横轴展宽eq?%5Cgamma倍,再搬移到eq?%5Cpm%5Cgamma%5Comega_0的位置

506b72ec07d4c9e75f5c792d86901d38.png

多普勒频率则定义为频率的偏移

eq?%5Comega_d%3D%5Cgamma%20%5Comega_0-%5Comega_0%3D%5Cfrac%7B2v%7D%7Bc%7D%5Comega_0

写成频率形式:

eq?f_d%3D%5Cfrac%7B2v%7D%7Bc%7Df_0%3D%5Cfrac%7B2v%7D%7B%5Clambda%20%7D

将接收信号变到基带,对比下多普勒频率为0和不为0的频谱:

f8900919e49d144237b8457aa3962a42.png

 

### 多普勒仿真的方法与工具 多普勒的仿真可以通过多种方式实现,具体取决于所使用的工具以及目标场景的需求。以下是几种常见的方法和工具: #### 方法一:基于MATLAB的多普勒仿真 MATLAB 是一种强大的科学计算软件,在通信领域被广泛用于信号处理和仿真工作。通过 MATLAB 可以构建复杂的多普勒模型并验证其效果[^2]。 下面是一个简单的 MATLAB 代码示例,展示如何生成具有多普勒特性的正弦波信号: ```matlab % 参数设置 fs = 1e6; % 采样率 (Hz) f0 = 1e3; % 原始载波率 (Hz) fd = 50; % 多普勒 (Hz) t = 0:1/fs:1; % 时间向量 (秒) % 计算带有多普勒效应的信号 signal = sin(2*pi*(f0 + fd)*t); % 绘制结果 figure; plot(t, signal); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度'); title('带有50 Hz多普勒的正弦波'); grid on; ``` 此代码展示了如何利用基本参数配置来模拟一个多普勒后的正弦波形。然而需要注意的是,实际应用中的多普勒可能会受到更多复杂因素的影响,比如信道衰落与时变特性等。 #### 方法二:使用STK进行高级仿真 Satellite Tool Kit (STK) 提供了一个直观易用的环境来进行航天器轨道设计及其相关现象的研究,其中包括了对雷达系统中产生的多普勒现象的支持功能[^3]。 为了创建一个包含多普勒分析在内的卫星任务案例,可以按照如下步骤操作: 1. 新建 twobody 卫星对象; 2. 设置轨道六要素数据(半长轴、偏心率、倾角、升交点赤经、近地点幅角及平近点角),例如 `a=10878.1km`, `i=28.5°` 等; 3. 添加地面站点并与之建立视线连接路径; 4. 启动动态传播过程观察随时间变化而发生的率偏情况。 这种方法特别适合于研究地球观测卫星或者导航星座下的无线电信号行为模式等问题情境下所产生的多普勒效应影响评估需求场合之中。 #### 总结 无论是采用编程语言自行开发还是借助专用商业平台完成相应任务都各有优劣之处。对于初学者而言,从基础理论出发结合简单脚本练习不失为一条有效途径;而对于那些追求精确度较高的工程项目来说,则更倾向于依赖成熟可靠的第三方解决方案如 STK 来达成目的。
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