【雷达系统分析】脉冲压缩、相干积累、非相干积累、CFAR、脉冲测角Matlab代码

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🔥 内容介绍

雷达（Radar，Radio Detection and Ranging）作为一种重要的传感器技术，在军事、民用领域都发挥着不可替代的作用。雷达系统利用电磁波探测目标，通过分析回波信号获取目标距离、速度、角度等信息。为了在复杂的电磁环境中有效探测目标，现代雷达系统采用了多种信号处理技术，以提高探测距离、分辨率和目标检测概率。本文将深入分析雷达系统中几个关键的信号处理技术：脉冲压缩、相干积累、非相干积累、恒虚警率（CFAR）检测以及脉冲测角，阐述其原理、优势和应用。

一、脉冲压缩：提升距离分辨率与探测距离

传统的雷达为了提高探测距离，通常会发射较长的脉冲。然而，较长的脉冲会导致距离分辨率下降，难以区分距离相近的目标。脉冲压缩技术应运而生，旨在同时实现远距离探测和高分辨率。其核心思想是将能量集中在较短的时间内，即在发射端发射宽脉冲，在接收端利用匹配滤波器将宽脉冲压缩成窄脉冲。

脉冲压缩技术主要通过对发射信号进行编码来实现。常用的编码方式包括线性调频（Chirp）信号和相位编码信号。

线性调频（Chirp）信号： 线性调频信号是指频率随时间线性变化的信号。雷达发射线性调频脉冲，接收端利用匹配滤波器（即对线性调频信号进行时间反转和共轭的滤波器）进行压缩。匹配滤波器能够将宽脉冲能量集中在短时间内，从而实现脉冲压缩。压缩后的脉冲宽度与发射脉冲的带宽成反比，因此可以通过增大带宽来提高距离分辨率。线性调频信号具有抗多普勒频移的特性，在运动目标探测中表现良好。
相位编码信号： 相位编码信号是指将发射脉冲划分为多个子脉冲，每个子脉冲具有不同的相位。常用的相位编码包括Barker码、M序列等。接收端利用匹配滤波器对相位编码信号进行解调，将能量集中在匹配点，实现脉冲压缩。相位编码信号的压缩比取决于编码长度，编码越长，压缩比越高，距离分辨率也越高。但相位编码信号对多普勒频移比较敏感。

脉冲压缩技术的优势在于：

高距离分辨率：
通过将宽脉冲压缩成窄脉冲，显著提高距离分辨率，可以区分距离相近的目标。
远距离探测：
宽脉冲携带的能量足够实现远距离探测。
抗干扰能力：
匹配滤波器能够有效地抑制噪声和干扰，提高信噪比。

脉冲压缩技术广泛应用于各种雷达系统，如搜索雷达、跟踪雷达、合成孔径雷达（SAR）等。

二、相干积累：提升信噪比，增强目标检测能力

在雷达信号处理中，目标的回波信号往往被噪声淹没。为了提高信噪比，增强目标检测能力，通常采用积累技术。相干积累是一种有效的信号积累方法，它利用回波信号的相位信息，将多次接收到的回波信号进行相干叠加。

相干积累的前提是回波信号的相位信息已知或者可以估计。对于静止或低速运动的目标，回波信号的相位变化比较小，可以进行较长时间的相干积累。对于高速运动的目标，需要进行多普勒补偿，消除多普勒频移的影响，才能进行有效的相干积累。

相干积累的原理是将N次接收到的回波信号进行复数叠加。如果回波信号同相，幅度将线性叠加；而噪声则随机分布，幅度叠加后趋于零。因此，相干积累可以显著提高信噪比，理论上信噪比的提高与积累次数N成正比。

相干积累的优势在于：

显著提高信噪比：
通过相干叠加，可以有效地抑制噪声，提高信噪比，从而提高目标检测概率。
增强弱目标检测能力：
可以检测到被噪声淹没的弱目标。

相干积累广泛应用于各种雷达系统，如脉冲多普勒雷达、SAR等。在SAR图像处理中，通过对多次观测数据的相干积累，可以提高图像的分辨率和信噪比。

三、非相干积累：降低对相位信息的要求，适用于复杂环境

与相干积累不同，非相干积累不需要回波信号的相位信息，它只对回波信号的幅度进行积累。非相干积累的过程是先对每次接收到的回波信号进行检波（即提取信号的幅度），然后再将检波后的幅度进行累加。

由于不需要相位信息，非相干积累对多普勒频移不敏感，适用于探测高速运动的目标或者环境复杂的场景。然而，非相干积累的效率低于相干积累，信噪比的提高与积累次数N的平方根成正比。

非相干积累的优势在于：

对多普勒频移不敏感：
适用于探测高速运动的目标。
实现简单：
不需要进行相位估计和补偿，实现起来比较简单。
适用于复杂环境：
适用于环境复杂的场景，如杂波环境。

非相干积累也广泛应用于各种雷达系统，特别是在雷达告警接收机、防撞雷达等对实时性要求较高的应用中。

四、恒虚警率（CFAR）检测：自适应调整门限，保证稳定的虚警概率

在雷达信号处理中，如何设定检测门限是一个重要的问题。如果门限设置过低，会导致虚警概率过高；如果门限设置过高，会导致漏警概率过高。为了在各种环境下保持稳定的虚警概率，现代雷达系统通常采用恒虚警率（CFAR）检测技术。

CFAR检测的核心思想是根据背景噪声水平自适应地调整检测门限。它通过估计目标周围的噪声水平，然后根据预设的虚警概率计算出门限。常用的CFAR算法包括单元平均CFAR（CA-CFAR）、有序统计CFAR（OS-CFAR）等。

单元平均CFAR（CA-CFAR）： CA-CFAR算法通过计算检测单元周围的多个参考单元的平均功率来估计背景噪声水平。然后，将平均功率乘以一个门限因子，得到检测门限。门限因子取决于预设的虚警概率和参考单元的个数。CA-CFAR算法简单易实现，但对多目标环境比较敏感。
有序统计CFAR（OS-CFAR）： OS-CFAR算法首先将参考单元的功率值进行排序，然后选择排序后的某个值作为噪声水平的估计。这种方法可以有效地抑制干扰目标的影响，提高CFAR算法的性能。

CFAR检测的优势在于：

保持稳定的虚警概率：
能够根据背景噪声水平自适应地调整检测门限，从而保证稳定的虚警概率。
适应各种环境：
适用于各种复杂的电磁环境，如杂波环境、干扰环境等。

CFAR检测是现代雷达系统的重要组成部分，广泛应用于各种雷达信号处理算法中。

五、脉冲测角：利用天线波束扫描，确定目标方位角

雷达除了能够探测目标的距离和速度外，还可以确定目标的方位角。脉冲测角技术利用天线波束扫描，通过测量回波信号的强度，确定目标的方向。

常用的脉冲测角方法包括：

幅度比较法：
幅度比较法利用多个天线波束同时扫描目标，通过比较各个波束接收到的回波信号的强度，确定目标的方向。
单脉冲法：
单脉冲法利用单个天线波束对目标进行扫描，通过分析回波信号的特性，确定目标的方向。常用的单脉冲法包括幅度单脉冲和相位单脉冲。幅度单脉冲利用两个天线波束的和差信号的比值来确定目标的方向；相位单脉冲利用两个天线波束的回波信号的相位差来确定目标的方向.
波束扫描法：
波束扫描法利用天线波束在一定的角度范围内进行扫描，通过测量回波信号的最大强度，确定目标的方向。