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(1) 看到这幅图，觉得很惊艳
作为射频硬件工程师的我，看到下面的这幅图，感觉到很神奇，不知道你们有没有。
左边几乎都看不出啥来的接收信号，经过匹配滤波器后，信号看上去变得如此之好。
这个匹配滤波器，到底有什么神奇之处，能化腐朽为神奇呢？
(2) 什么是匹配滤波器？
匹配滤波器，是为了在某个时刻处，得到最大的SNR而存在的。
从上面的推导可以看到，要想得到最大的SNR，匹配滤波器不是随便选的，是与输入信号相关的。也就是说，输入信号和匹配滤波器是成对的，不同的输入信号对应不同的匹配滤波器。
假设输入信号中包括有用信号和噪声，记为x'(t)，那么其经过对应的匹配滤波器后的输出为：
因此，匹配滤波器的输出，是接收到的信号x'(t)与发射波形x(t)的互相关函数，并且在TM-t处进行评估。
所以，可以把匹配滤波器看成是一个相关器(correlator)，并且以发射波形为参考信号。
(3) 匹配滤波器有什么作用呢？
有了匹配滤波器，可以让我们在某个时刻TM，获得最大的SNR。这个TM值，除了要求TM>τ来保证h(t)的因果性外，其他好像没有什么要求。
不过，在借助这个匹配滤波器找到最大的SNR后，有什么作用呢？
答案是，可以帮助我们来确定目标的距离。
假设有一个目标，距离雷达的距离为R0，对应时延为t0=2*R0/c。
那么从匹配滤波器的输出，可以得到这个距离R0，确切的说，可以得到延时t0，进而换算出对应的距离，具体推导如下图所示。
(4) SystemVue中的相关例子解读
SystemVue中，有一个关于匹配滤波器的例子，名为Matched Filter。
其中关于脉冲波形的框图如下图所示。
其中，输入至matched filter的信号引入了N=150的偏移，最后仿真出来的结果为：
第一个最大值，在N=150处。
如果把N改成200，则仿真结果会变成N=200.
查看matched filter，可以看到其对matched filter的讲解，即是参考文献[3]。
从结果来看，matched filter模型内部，应该已经减掉了TM，直接给出了延时t0.
参考文献：
[1] https://its.ntia.gov/media/31078/DavisRadar_waveforms.pdf
[2] 陈爱军，深入浅出通信原理
[3] Mark A. Richards,Fundamentals of Radar Signal Processing，chapter 4
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每个分指标的计算后面，都跟着一个仿真验证。所有指标都分配完了以后，还会有一个整体链路的仿真。
整体链路仿真，还分单音时候的验证+调制信号的验证；ADS仿完，再用SystemVue走一遍。
这些仿真步骤，该采用什么模板，各个参数该怎么设置，该用什么等价标准来判断，都是我花了很长时间探索，才联通起来的。
我觉得大概率是全网独一份，因为这些都是我结合软件自带的help文件和模板，再结合项目，一点一点探索出来的，有很多自己的想法在里面。
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