【FIR滤波器】调频连续波Chirp雷达研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

调频连续波（FMCW）Chirp 雷达凭借无距离模糊、高距离分辨率、低峰值功率等优势，广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。其核心工作原理是通过发射频率随时间线性变化的 Chirp 信号，接收目标反射的回波信号后，对收发信号进行差拍处理得到差频信号，再通过信号处理提取目标的距离、速度等信息。

然而，Chirp 雷达在实际工作中易受电磁干扰、噪声（如热噪声、相位噪声）及杂波（如地面杂波、多径反射杂波）影响，导致差频信号信噪比降低，进而影响目标检测精度与距离分辨率。有限长单位脉冲响应（FIR）滤波器具有线性相位特性、绝对稳定、可设计性强等优点，能有效抑制干扰与噪声，且避免相位失真对信号处理结果的影响，成为 Chirp 雷达信号处理链路中的关键模块。

因此，深入研究 FIR 滤波器的设计方法及其在 Chirp 雷达中的应用，对提升雷达系统性能具有重要意义。本文将从 FIR 滤波器基本原理出发，结合 Chirp 雷达信号特性，设计适配的 FIR 滤波器，并通过实验验证其在信号去噪、杂波抑制及距离分辨率优化中的效果。

二、FIR 滤波器基本原理与设计方法

三、FIR 滤波器在 Chirp 雷达中的关键应用

Chirp 雷达信号处理链路主要包括信号发射、回波接收、混频差拍、滤波处理、FFT 变换与目标检测，FIR 滤波器主要应用于混频差拍后的差频信号处理，具体包括噪声抑制、杂波抑制与距离分辨率优化三个方面。

四、结论与展望

本文深入研究了 FIR 滤波器的基本原理、设计方法及其在调频连续波 Chirp 雷达中的应用，得出以下结论：

1. FIR 滤波器的线性相位特性可避免 Chirp 雷达差频信号相位失真，等波纹优化法设计的 FIR 滤波器能以较低阶数实现高阻带衰减与窄过渡带，适配雷达信号处理需求；

1. 在 Chirp 雷达中，FIR 滤波器可有效实现差频信号噪声抑制（信噪比提升 17dB）、杂波抑制（杂波幅度降低 90dB）与距离分辨率优化（实际分辨率提升 26%），显著提升雷达目标检测精度；

1. 针对不同应用场景（如近距离杂波环境、强噪声环境），可通过调整 FIR 滤波器的通带 / 阻带范围、阻带衰减与阶数，实现定制化设计。

未来研究方向可围绕以下方面展开：

• 自适应 FIR 滤波：结合 Chirp 雷达回波信号的实时变化，设计自适应 FIR 滤波器，动态调整滤波参数（如阻带频率、衰减），应对时变干扰与杂波；

• 多通道 FIR 滤波：针对 MIMO-Chirp 雷达的多通道信号，设计多通道同步 FIR 滤波器，确保各通道信号相位一致性，提升角度分辨率；

• 轻量化设计：通过深度学习优化 FIR 滤波器阶数，在保证滤波性能的前提下，减少计算量与硬件资源占用，适配嵌入式雷达系统（如自动驾驶车载雷达）。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李东,廖桂生,王威,等.直升机载调频连续波旋转式SAR信号分析与成像算法研究[J].电子与信息学报, 2013, 35(10):7.DOI:CNKI:SUN:DZYX.0.2013-10-027.

[2] 梁毅,王虹现,张龙,等.基于二维Chirp-Z变换的前视FMCW雷达成像新方法[J].中国科学：信息科学, 2010(5):13.DOI:CNKI:SUN:PZKX.0.2010-05-008.

[3] 高志强.船用调频连续波雷达信号处理关键算法研究与实现[D].电子科技大学,2016.DOI:10.7666/d.D00989012.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇