【读书2】【2014】基于MATLAB的雷达信号处理基础(第二版)——雷达相关文献(1)

本书深入研究雷达技术中的信号处理过程,从数字信号处理角度探讨基本雷达信号处理,涵盖脉冲压缩、多普勒滤波及CFAR检测等关键主题。与雷达系统、组件或现象的解释相比,本书更侧重于信号处理技术的分析。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.6 雷达相关文献

1.6. Radar Literature

本书主要涉及雷达技术中的中间处理过程。

This text covers a middle ground in radartechnology.

它着重从数字信号处理的角度对基本雷达信号处理进行研究。

It focuses on basic radar signal processingfrom a digital signal processing point of view.

除了解释信号处理方面之外,没有对雷达系统、组件或现象进行任何深度的解释;也没有提供关于高级雷达信号处理专业的深度覆盖。

It does not address radar systems,components, or phenomenology in any great depth except where needed to explainthe signal processing aspects; nor does it provide in-depth coverage ofadvanced radar signal processing specialties.

幸运的是,有许多优秀的雷达参考书能满足这两方面的需要。

Fortunately, there are many excellent radarreference books that address both needs.

每年都会有优秀的书籍出版,下面列出的图书都是截至2013年发行的。

Good books appear every year; those listedin the paragraphs that follow are current as of the year 2013.

1.6.1. 雷达系统与组件

1.6.1. Radar Systems andComponents

Skolnik(2001)撰写的第三版可能是雷达系统最经典的介绍性读本。

Probably the most classic introductory textto radar systems, now in its third edition, is by Skolnik (2001).

最新出版的“雷达101”是Richards等人(2010)编写的三卷本系列中的第一卷。

The newest and one of the best “radar101” introductions is the new text by Richards et al. (2010), the first ofa three-volume series.

20世纪90年代,一些通用的雷达系统教科书被大学课堂引入。

The 1990s saw the introduction of severalgeneral radar system textbooks.

Edde(1995)的教本还配有一个相关的自学课程。

The text by Edde (1995) also has anassociated self-study course.

Peebles(1998)提供了关于雷达的最新的、全面的介绍,而Mahafza(2000)提供了许多有用的MATLAB文件以帮助进行模拟和实验。

Peebles (1998) provides a recent,comprehensive introduction, while Mahafza (2000) provides a number of usefulMATLAB files to aid in simulation and experimentation.

Morris and Harkness (1996)特别介绍了机载脉冲多普勒系统。

Morris and Harkness (1996) provides a goodintroduction to airborne pulsed Doppler systems specifically.

Alabaster(2012)给出了脉冲多普勒系统的最新讨论。

A newer discussion of pulsed Dopplersystems is given by Alabaster (2012).

Scheer和Melvin(2014)给出了对传统和现代雷达应用的广泛的最新的调查研究,展示了如何将具体的技术集成到一个完整的雷达系统中。

An up-to-date survey of a broad range oftraditional and modern radar applications is given in Scheer and Melvin (2014),showing how many of the techniques discussed in both these introductory textsand the more specialized ones discussed below are brought together intocomplete systems.

1.6.2. 基本雷达信号处理

1.6.2. Basic Radar SignalProcessing

作者认为,一般来说,有许多关于雷达系统的优秀书籍,包括组件和系统设计,以及一些关于高级雷达信号处理的主题,特别是在合成孔径成像领域。

It is this author’s opinion that there area number of excellent books about radar systems in general, including coverageof components and system designs, and several on advanced radar signalprocessing topics, especially in the area of synthetic aperture imaging.

很少有书涉及基本雷达信号处理的中间环节,如脉冲压缩、多普勒滤波和CFAR检测。

There have been few books that address themiddle ground of basic radar signal processing, such as pulse compression,Doppler filtering, and CFAR detection.

这样的书籍需要提供比雷达系统书籍更广的深度,而不局限于单个高级应用领域的深度覆盖,本文旨在填补这一空白。

Such books are needed to provide greaterquantitative depth than is available in the radar systems books withoutrestricting themselves to in-depth coverage of a single advanced applicationarea, and this text aims to fill that gap.

尽管如此,仍然还有一些书籍适合这个中间区域。

Nonetheless, there are a few texts that fitsomewhat into this middle area.

Nathanson(1991)撰写了一本经典书籍,现在已经发行了第二版,它涵盖了雷达系统的一般内容,但实际上专注于信号处理问题,特别是RCS和杂波建模、波形、MTI和目标检测。

Nathanson (1991) wrote a classic book, nowin its second edition, that covers radar systems in general but in factconcentrates on signal processing issues, especially RCS and clutter modeling,waveforms, MTI, and detection.

可能与本书最相近的是Levanon(1988),它提供了对许多基本信号处理功能的极好分析。

Probably the closest text in intent to thisone is by Levanon (1988), which provides excellent analyses of many basicsignal processing functions.

——本文译自Mark A. Richards所著的《Fundamentals of Radar Signal Processing(Second edition)》

更多精彩文章请关注微信号:在这里插入图片描述

<think>嗯,用户这次的问题是希望了解如何通过实信号构造复信号,重点在数学和信号处理层面的解释。从用户引用的三篇文献来看,ta显然已经做了基础调研,尤其关注复信号在频谱效率和相位处理上的优势。用户引用内容透露出几个关键点:[^1]强调指数信号作为基元的重要性,这指向傅立叶分析的数学基础;[^2]说明复信号能保留完整相位信息并实现带宽减半;[^3]给出MATLAB验证实例。但用户真正需要的可能是底层数学原理与工程实现的衔接。上次回答快速排序时采用了理论+代码的框架,这次也应该保持类似结构。不过信号处理涉及更多数学推导,需要谨慎平衡严谨性和可读性。注意到用户特别要求“数学或信号处理方面的解释”,说明ta有一定专业背景,可以适当增加公式密度。构造复信号的核心方法有两种:希尔伯特变换法和正交混频法。前者侧重理论完备性,后者更贴近工程实现。用户引用的[^3]提到了混频法,但未展开数学原理,这应该是补充重点。另外需要强调共轭对称性——正是这个性质使得实信号频谱存在冗余,而复信号能消除这种冗余。突然想到用户可能隐含的实际需求:为什么构造复信号时虚部必须与原信号正交?这需要从内积空间的角度解释。希尔伯特变换本质是构造一个所有频率分量相移90°的本,从而使实虚部在希尔伯特空间正交。这点在MATLAB验证时可以用相关系数计算来直观展示。工程细节上,用户可能关心ADC采样率的影响。比如用实信号采样带通信号需要满足带通采样定理,而解析信号只需基带采样率,这点在回答代码示例后可以补充说明。引用[^2]提到的QPSK系统案例值得展开,但为避免偏离主题,可以放在相关问题里。最后生成的三个相关问题覆盖理论(数学框架)、硬件(ADC)和应用(QPSK),形成从原理到实践的知识链路。特别是第三问关于虚部测量的实现难点,这是实际系统调试时的常见痛点。</think> 理解如何通过实信号构造复信号是信号处理的核心技术之一,尤其用于提取相位信息和压缩频谱带宽。以下是基于数学原理和信号处理方法的详细解释,结合希尔伯特变换和正交混频两种主要方法: --- ### **一、构造复信号的数学原理** 设实信号为 $x(t)$,目标构造复信号 $z(t)$: $$z(t) = x(t) + j \cdot y(t)$$ 其中 $y(t)$ 需满足: 1. **正交性**:$y(t)$ 与 $x(t)$ 在时域正交(相位差恒为 $\frac{\pi}{2}$); 2. **解析性**:$z(t)$ 的频谱仅含正频率分量(负频率分量为零)。 > 📌 **核心思想**:通过虚部构造消除负频率分量,使频谱带宽减半[^2][^3]。 --- ### **二、实现方法及数学推导** #### **方法1:希尔伯特变换法** 希尔伯特变换 $\mathcal{H}\{\cdot\}$ 将信号的所有频率分量相移 $-\frac{\pi}{2}$: $$y(t) = \mathcal{H}\{x(t)\} = x(t) * \frac{1}{\pi t}$$ 复信号定义为: $$z(t) = x(t) + j \cdot \mathcal{H}\{x(t)\}$$ **频谱特性**: - 实信号 $x(t)$ 的频谱 $X(f)$ 满足共轭对称:$X(-f) = X^*(f)$ - 经变换后,$z(t)$ 的频谱仅保留正频率分量: $$Z(f) = \begin{cases} 2X(f), & f > 0 \\ 0, & f < 0 \end{cases}$$ **代码验证(MATLAB)**: ```matlab % 生成实信号(正弦载波+基带调制) fs = 1000; t = 0:1/fs:1; x = cos(2*pi*20*t) .* chirp(t,0,1,10); % 希尔伯特变换构造复信号 z_hilbert = hilbert(x); % 直接生成解析信号 f = linspace(-fs/2, fs/2, length(x)); % 频谱分析 figure; subplot(2,1,1); plot(f, abs(fftshift(fft(x)))); title('原始实信号频谱(双边)'); subplot(2,1,2); plot(f, abs(fftshift(fft(z_hilbert)))); title('解析信号频谱(单边)'); ``` #### **方法2:正交混频法** 适用场景:带通实信号的复基带表示。 **步骤**: 1. **混频**:将中心频率 $f_c$ 的实信号下变频到基带: $$I(t) = x(t) \cdot \cos(2\pi f_c t)$$ $$Q(t) = x(t) \cdot \left( -\sin(2\pi f_c t) \right)$$ 2. **低通滤波**:滤除高频分量($2f_c$ 附近),保留基带 $I(t)$, $Q(t)$ 3. **合成复信号**: $$z(t) = I(t) + j \cdot Q(t)$$ > ✅ **优势**:物理可实现性强,适合硬件实现(如I/Q解调器)[^3]。 --- ### **三、关键数学概念** 1. **欧拉公式与复指数基**: $$e^{j\omega t} = \cos(\omega t) + j \sin(\omega t)$$ 复信号的本质是用复指数基表示信号,简化线性系统分析[^1][^2]。 2. **频谱效率提升的数学解释**: 实信号的频谱对称性要求带宽 $B$,而解析信号仅需带宽 $B/2$(奈奎斯特采样率降至 $\frac{B}{2}$),显著降低对ADC采样率的要求[^2]。 --- ### **四、应用示例** - **雷达信号处理**:将中频回波转为零中频复信号(视频信号),简化脉冲压缩和Doppler估计[^2]。 - **通信系统**:QPSK调制中,复基带表示使I/Q两路独立传输数据,频谱利用率翻倍[^2]。 ```mermaid graph LR A[实信号x(t)] -- 希尔伯特变换 --> B[虚部y(t)] A -- 正交混频 --> C[I/Q分量] B --> D[复信号z(t)=x(t)+jy(t)] C --> D D --> E[基带处理] --> F[频谱效率提升] ``` --- ### **相关问题** 1. **希尔伯特变换的物理实现存在时延问题,如何补偿?** → 通常通过FIR滤波器设计逼近理想响应,需权衡群延迟和精度。 2. **正交混频法中,I/Q不平衡会对复信号造成什么影响?** → 导致镜像频率干扰,需校准算法(如基于导频的补偿)。 3. **复信号在相位处理上为何优于实信号?** → 复信号直接携带幅度和相位信息 $z(t)=A(t)e^{j\phi(t)}$,避免相位跳变计算[^3]。 --- 通过构造复信号,信号处理系统获得了相位敏感性和频谱效率的双重优势,这是现代通信与雷达系统的基石技术[^2][^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值