匹配滤波的matlab性能仿真

最新推荐文章于 2025-04-28 14:41:47 发布

编码实践

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文章标签： matlab 开发语言图像处理

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本文介绍了匹配滤波器的工作原理及其在雷达测距中的应用，通过matlab仿真展示了如何使用matched-filter函数处理线性调频（LFM）信号，并在存在高斯白噪声的情况下计算目标距离。仿真结果显示不同LFM信号的峰值位置对应不同的距离计算结果，强调了针对信号特性设计匹配滤波器的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

匹配滤波的matlab性能仿真

匹配滤波器是一种常用的滤波器，它通过与目标信号进行互相关，能够将信号的噪声降低、增加信噪比，在雷达测距、信号恢复等领域中有广泛的应用。

例如在信号与系统的信号矢量空间一章中，例6-7提到了匹配滤波器在测距系统中的应用。本文将对该例题进行matlab性能仿真。

例题中有两种可供选择的发送信号s(t)，如图6-22(a)和(b)所示。这两段信号均为线性调频（LFM）信号，但由于其中心频率不同，其特性也不同。我们需要设计一个匹配滤波器，接收回波信号，并根据滤波器输出信号峰值出现的时间折算目标距离。

我们可以借助matlab自带的函数matched-filter来实现匹配滤波功能。该函数需要输入既定的发送信号和接收信号，返回滤波后的信号及其时域。

下面是完整的matlab代码实现：

% 信号长度定义
signal_length = 1024;
% 采样频率定义
sampling_frequency = 1000;
% 两个发送信号
s1 = chirp(linspace(0, 20, signal_length), 0, 20, 200);
s2 = chirp(linspace(0, 20, signal_length), 0, 10, 100);
% 接收信号，分别与两个发送信号进行匹配滤波
r1 = awgn(conv(s1, flipud(s1)), 10, 'measured'

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