脉冲雷达初相识(三）

原创加油射频工程师 2024-06-26 19:42

【有奖直播】深入学习Microchip时钟和全新单片机方案 【有奖直播】提升毫米波信号测试精度

动动手指，关注公众号并加星标哦

(1) 脉冲雷达使用的是什么信号？信号是什么样的？

脉冲雷达，顾名思义，就是使用一系列的脉冲信号。

脉冲信号可以用PRF(pulse repetition frequency)，PRI(pulse repetition interval),τ(pulse width)和T(IPP ,inter-pulse period)来表征，如下图所示。

每个周期内，雷达在脉宽τ内发射信号，然后其余的时间主要就是等候回波。

雷达的占空比定义为：

雷达平均发射功率和峰值发射功率的关系如下图所示：

如果以PRF(pulse repetition frequency)来对脉冲雷达进行分类的话，大概可以分为：

low PRF: 低PRF意味着高PRI，也就是周期很长，比较适用于长距离，对目标速度不感兴趣的场景
medium PRF
high PRF:主要是用来短距离的距离测量和速度测量。

(2) 脉冲雷达是怎么来测距的？

假设有一个雷达系统，它与目标之间的关系如下图所示，那么根据发射脉冲和接收脉冲之间的时延，可以计算出目标距离雷达的距离。

文献[1]有提供配套的matlab程序，比如说，距离的计算，有兴趣的可以去看一看。不懂程序的硬件工程师也不用害怕，有AI的加持，读懂程序，虽说不能秒级吧，但是花费时间也不长的(完整程序见文末！想要文献+配套程序的，可加我微信，微信在文末的课程海报上)

比如说，我看程序的时候，有个疑问，我隐隐约约能把疑问表达出来，但是没能表达的很明白，不过KIMI听懂了，因为他给的答案是我想要的答案。

(3) 脉冲雷达是多大距离都能测么？

但是脉冲雷达也不是所有的距离都能测，它有它的局限。

如下图所示，如果距离合适，脉冲1发射出去的信号，其由于目标1和目标2产生的回波的时间，位于脉冲1和脉冲2之间，这个时候，能分别计算出目标1和目标2的距离。

如果距离过大，基于脉冲1的回波信号，在脉冲2发射之后，才被雷达接收到，那距离就会产生歧义。

所以，最大的无歧义距离，可以定义为：

(4) 脉冲雷达的测距分辨率是多少？

待看~

(5) 脉冲雷达是怎么来测量速度的？

待看~

(6) 脉冲雷达是多大速度都能测么？

待看~

(7) 脉冲雷达的速度分辨率是多少？

待看~

% This function implements the matched filter processor%% Inputs    % tau          == uncompressed pulse width in seconds    % b            == chirp bandwidth in Hz    % range        == scatterers?relative range in m    % rcs          == vector of scatterers?RCS in meter squared% Output    % y             == normalized compressed output%clcclose allclear alltau = 1e-6;b = 50e6;fs =5*b; rcs = 1;range = 150;nnoise = 0.05;n = ceil(tau*fs); %Number of sample points of chirp signalc = 3e8;ts = 1/fs;t = 0:ts:ts*(n-1);
% Transmitted LFM Chirp pulse:x =  exp(i * pi * (b/tau) .* t.^2);replica = exp(i * pi * (b/tau) .* t.^2);
ntarget = size(range,2);time_delay = 2*range/c;y = zeros(ntarget,ceil(max(time_delay/ts))+n-1);for k = 1:ntarget    y(k,ceil(time_delay(k)/ts):ceil(time_delay(k)/ts)+n-1) = x*rcs(k);endycomp = ones(1,ntarget)*y;ycomp =ycomp +nnoise*randn(1,size(ycomp,2));
tsamp = 0:ts:ts*ceil((length(ycomp)-1));


nfft =size(ycomp,2)H =  (conj(fft(replica,nfft)));h = (b*tau/n)*ifft(H.*fft(ycomp));filter_out = h;tout = 0.0:ts:ts*(length(filter_out)-1);% subplot(2,2,4); % plot(tout*1e6,20*log10( filter_out+0.0004));% title('\bf Output of Matched Filter');% xlabel('\bf Time \mu s');% grid% ylabel ('\bf Pulse compression gain in dB')
delr = (tout)*c/2;figuresubplot(2,1,1)filter_out = filter_out./max(filter_out);plot(70*tout*1e6,20*log10( filter_out+0.0004),'linewidth',1.5);title('\bf Output of Matched Filter');xlabel('\bf Time \mu s');gridylabel ('\bf Output vs. time')title({['\bf Targets range 10.5 km', '; delay = 70 \mu sec']})
% determine Hamming window
H =  conj(fft(replica,nfft));h= (b*tau/n)*ifft((H.*fft(ycomp)));filter_out = h;tout = 0:ts:ts*(length(filter_out)-1);filter_out = filter_out./max(filter_out);subplot(2,1,2)plot((10350+delr)./1000,20*log10( filter_out+0.00004));xlabel('\bf Target range in km');ylabel('\bf Output vs. range')grid