线性调频信号(Chirp, LFM) 是指瞬时频率随时间线性变化的信号。
(1)时域表达式
s ( t ) = r e c t ( t T ) exp ( j π K t 2 ) s\left( t \right) = rect\left( {\frac{t}{T}} \right)\exp \left( {j\pi K{t^2}} \right) s(t)=rect(Tt)exp(jπKt2)
其中,T 为时宽,K 为调频率,rect() 为矩形窗函数。
(2)相位
φ ( t ) = π K t 2 \varphi \left( t \right) = \pi K{t^2} φ(t)=πKt2
(3)瞬时频率
f ( t ) = 1 2 π d φ ( t ) d t = 1 2 π d ( π K t 2 ) d t = K t f\left( t \right) = \frac{1}{{2\pi }}\frac{{d\varphi \left( t \right)}}{{dt}} = \frac{1}{{2\pi }}\frac{{d\left( {\pi K{t^2}} \right)}}{{dt}} = Kt f(t)=2π1dtdφ(t)=2π1dtd(πKt2)=Kt
(4)信号带宽
B W = ∣ K ∣ T BW = \left| K \right|T BW=∣K∣T
(5)时间带宽积
T B P = ∣ K ∣ T 2 TBP = \left| K \right|{T^2} TBP=∣K∣T2
(1)信号参数
① 时宽 Tr = 1 us
② 带宽 Br = 100 MHz
③ 采样率 Fs = 4 * Br
(2)仿真结果
信号实部 | 信号虚部 | 信号频率 | 信号相位 |
---|---|---|---|
(1)基本原理
信号在相位驻留点邻域附近是缓变的,而在其他时间点_上是迅变的,相位迅变处由于相位周期的正负部分相互抵消,故其对积分的贡献几乎为零,对积分起主要作用的部分集中在相位驻留点附近。
因此,驻定相位原理适用于相位包含二次及高次项,且包络缓变的信号频谱求解;’
对于包络 w ( t ) w\left( t \right) w(t) 缓变,且相位 ϕ ( t ) {\phi \left( t \right)} ϕ(t) 包含高次项的信号
g ( t ) = w ( t ) ⋅ exp { j ⋅ ϕ ( t ) } g\left( t \right) = w\left( t \right) \cdot \exp \left\{ {j \cdot \phi \left( t \right)} \right\} g(t)=w(t)⋅exp{j⋅ϕ(t)}
根据POSP求解其频谱为:
G ( f ) = ∫ − ∞ + ∞ w ( t ) ⋅ exp { j ⋅ ϕ ( t ) } ⋅ exp ( − j 2 π f t ) d t = ∫ − ∞ + ∞ w ( t ) ⋅ exp { j ⋅ [ ϕ ( t ) − 2 π f t ] } d t = ∫ − ∞ + ∞ w ( t ) ⋅ exp { j ⋅ θ ( t ) } d t ≈ P O S P w [ t ( f ) ] ⋅ exp { j ⋅ θ [ t ( f ) ] } \begin{aligned} G\left( f \right) &= \int_{ - \infty }^{ + \infty } {w\left( t \right) \cdot \exp \left\{ {j \cdot \phi \left( t \right)} \right\}} \cdot \exp \left( { - j2\pi ft} \right)dt \\ &= \int_{ - \infty }^{ + \infty } {w\left( t \right) \cdot \exp \left\{ {j \cdot \left[ {\phi \left( t \right) - 2\pi ft} \right]} \right\}} dt \\ &= \int_{ - \infty }^{ + \infty } {w\left( t \right) \cdot \exp \left\{ {j \cdot \theta \left( t \right)} \right\}} dt \\ &\mathop \approx \limits^{POSP} w\left[ {t\left( f \right)} \right] \cdot \exp \left\{ {j \cdot \theta \left[ {t\left( f \right)} \right]} \right\} \end{aligned} G(f)=∫−∞+∞w(t)⋅exp{j⋅ϕ(t)}⋅exp(−j2πft)dt=∫−∞+∞w(t)⋅exp{j⋅[ϕ(t)−2πft]}dt=∫−∞+∞w(t)⋅exp{j⋅θ(t)}dt≈POSPw[t(f)]⋅exp{j⋅θ[t(f)]}
(2)POSP求解步骤
① 待求解信号
g ( t ) = w ( t ) ⋅ exp { j ⋅ ϕ ( t ) } g\left( t \right) = w\left( t \right) \cdot \exp \left\{ {j \cdot \phi \left( t \right)} \right\} g(t)=w(t)⋅exp{j⋅ϕ(t)}
其中,包络 w ( t ) w\left( t \right) w(t) 缓变,且相位 ϕ ( t ) {\phi \left( t \right)} ϕ(t) 包含高次项。
② 相位函数
θ ( t ) = ϕ ( t ) − 2 π f t \theta \left( t \right) = \phi \left( t \right) - 2\pi ft θ(t)=ϕ(t)−2πft
其中,t 为自变量,f 为参数。
③ 求解驻留点
令:
d d t θ ( t ) = d d t [ ϕ ( t ) − 2 π f t ] = 0 \frac{d}{{dt}}\theta \left( t \right) = \frac{d}{{dt}}\left[ {\phi \left( t \right) - 2\pi ft} \right] = 0 dtdθ(t)=dtd[ϕ(t)−2πft]=0
求解方程得到驻留点 t ( f ) t\left( f \right) t(f)
④ 将驻留点代入频谱得解
G ( f ) ≈ P O S P 2 π ∣ ϕ ′ ′ [ t ( f ) ] ∣ ⋅ w [ t ( f ) ] ⋅ exp { j [ θ ( t ( f ) ) + π 4 ] } ≈ w [ t ( f ) ] ⋅ exp { j ⋅ θ [ t ( f ) ] } G\left( f \right)\mathop \approx \limits^{POSP} \sqrt {\frac{{2\pi }}{{\left| {\phi ''\left[ {t\left( f \right)} \right]} \right|}}} \cdot w\left[ {t\left( f \right)} \right] \cdot \exp \left\{ {j\left[ {\theta \left( {t\left( f \right)} \right) + \frac{\pi }{4}} \right]} \right\} \approx w\left[ {t\left( f \right)} \right]\cdot\exp \left\{ {j\cdot\theta \left[ {t\left( f \right)} \right]} \right\} G(f)≈POSP∣ϕ′′[t(f)]∣2π⋅w[t(f)]⋅exp{j[θ(t(f))+4π]}≈w[t(f)]⋅exp{j⋅θ[t(f)]}
直接对线性调频信号求傅里叶变换:
S ( f ) = ∫ − ∞ + ∞ r e c t ( t T ) exp ( j π K t 2 ) exp ( − j 2 π f t ) d t S\left( f \right) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {rect\left( {\frac{t}{T}} \right)\exp \left( {j\pi K{t^2}} \right)\exp \left( { - j2\pi ft} \right)dt} S(f)=∫−∞+∞rect(Tt)exp(jπKt2)exp(−j2πft)dt
积分内存在指数上方的二次项积分,无法直接求解。故采用驻点相位定理求解如下:
令相位函数:
θ ( t ) = π K t 2 − 2 π f t \theta \left( t \right) = \pi K{t^2} - 2\pi ft θ(t)=πKt2−2πft
求导等于0:
d d t θ ( t ) = d d t ( π K t 2 − 2 π f t ) = 2 π K t − 2 π f = 0 \frac{d}{{dt}}\theta \left( t \right) = \frac{d}{{dt}}\left( {\pi K{t^2} - 2\pi ft} \right) = 2\pi Kt - 2\pi f = 0 dtdθ(t)=dtd(πKt2−2πft)=2πKt−2πf=0
得驻定相位点为:
t ( f ) = f K t\left( f \right) = \frac{f}{K} t(f)=Kf
因此:
w [ t ( f ) ] = r e c t ( t ( f ) T ) = r e c t ( f K T ) w\left[ {t\left( f \right)} \right] = rect\left( {\frac{{t\left( f \right)}}{T}} \right) = rect\left( {\frac{f}{{KT}}} \right) w[t(f)]=rect(Tt(f))=rect(KTf)
θ [ t ( f ) ] = π K t 2 ( f ) − 2 π f t ( f ) = π K ( f K ) 2 − 2 π f ( f K ) = − π f 2 K \theta \left[ {t\left( f \right)} \right] = \pi K{t^2}\left( f \right) - 2\pi ft\left( f \right) = \pi K{\left( {\frac{f}{K}} \right)^2} - 2\pi f\left( {\frac{f}{K}} \right) = - \pi \frac{{{f^2}}}{K} θ[t(f)]=πKt2(f)−2πft(f)=πK(Kf)2−2πf(Kf)=−πKf2
从而得到线性调频信号频谱为:
S ( f ) = w [ t ( f ) ] ⋅ exp { j ⋅ θ [ t ( f ) ] } = r e c t ( f K T ) ⋅ exp { − j π f 2 K } S\left( f \right) = w\left[ {t\left( f \right)} \right] \cdot \exp \left\{ {j \cdot \theta \left[ {t\left( f \right)} \right]} \right\} = rect\left( {\frac{f}{{KT}}} \right) \cdot \exp \left\{ { - j\pi \frac{{{f^2}}}{K}} \right\} S(f)=w[t(f)]⋅exp{j⋅θ[t(f)]}=rect(KTf)⋅exp{−jπKf2}
且TBP越大,POSP越准确(因为TBP越大,实际频谱越接近矩形窗)。
幅度谱 | 相位谱 |
---|---|
匹配滤波器是线性系统的最大信噪比滤波器。信号和噪声叠加在一起,匹配滤波使信号成分在某一瞬时出现峰值,而噪声成分受到抑制,即使输出的信噪比最大。
设 t=tm 时刻输出信噪比最大,信噪比表示为:
ρ = s o 2 ( t m ) n o 2 ( t m ) \rho = \frac{{s_o^2\left( {{t_m}} \right)}}{{n_o^2\left( {{t_m}} \right)}} ρ=no2(tm)so2(tm)
利用频域表达式可得输出信号为:
s o ( t ) = F − 1 { S ( j ω ) H ( j ω ) } = 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ S ( j ω ) H ( j ω ) exp ( j ω t ) d ω {s_o}\left( t \right) = {\mathscr{F}^{ - 1}}\left\{ {S\left( {j\omega } \right)H\left( {j\omega } \right)} \right\} = \frac{1}{{2\pi }}\int_{ - \infty }^{ + \infty } {S\left( {j\omega } \right)H\left( {j\omega } \right)\exp \left( {j\omega t} \right)d\omega } so(t)=F−1{S(jω)H(jω)}=2π1∫−∞+∞S(jω)H(jω)exp(jωt)dω
白噪声平均功率为:
n o 2 ( t ) ‾ = 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ N ⋅ ∣ H ( j ω ) ∣ 2 d ω \overline {n_o^2\left( t \right)} = \frac{1}{{2\pi }}\int_{ - \infty }^{ + \infty } {N \cdot {{\left| {H\left( {j\omega } \right)} \right|}^2}d\omega } no2(t)=2π1∫−∞+∞N⋅∣H(jω)∣2dω
则信噪比可表示为:
ρ = s o 2 ( t m ) n o 2 ( t m ) ‾ = ∣ ∫ − ∞ + ∞ S ( j ω ) H ( j ω ) exp ( j ω t m ) d ω ∣ 2 2 π N ⋅ ∫ − ∞ + ∞ ∣ H ( j ω ) ∣ 2 d ω \rho = \frac{{s_o^2\left( {{t_m}} \right)}}{{\overline {n_o^2\left( {{t_m}} \right)} }} = \frac{{{{\left| {\int_{ - \infty }^{ + \infty } {S\left( {j\omega } \right)H\left( {j\omega } \right)\exp \left( {j\omega {t_m}} \right)d\omega } } \right|}^2}}}{{2\pi N \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {{{\left| {H\left( {j\omega } \right)} \right|}^2}d\omega } }} ρ=no2(tm)so2(tm)=2πN⋅∫−∞+∞∣H(jω)∣2dω∣∣∣∫−∞+∞S(jω)H(jω)exp(jωtm)dω∣∣∣2
根据柯西不等式:
∣ ∫ − ∞ + ∞ H ( j ω ) S ( j ω ) exp ( j ω t m ) d ω ∣ 2 ⩽ ∫ − ∞ + ∞ ∣ H ( j ω ) ∣ 2 d ω ⋅ ∫ − ∞ + ∞ ∣ S ( j ω ) exp ( j ω t m ) ∣ 2 d ω {\left| {\int_{ - \infty }^{ + \infty } {H\left( {j\omega } \right)S\left( {j\omega } \right)\exp \left( {j\omega {t_m}} \right)d\omega } } \right|^2} \leqslant \int_{ - \infty }^{ + \infty } {{{\left| {H\left( {j\omega } \right)} \right|}^2}d\omega } \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {{{\left| {S\left( {j\omega } \right)\exp \left( {j\omega {t_m}} \right)} \right|}^2}d\omega } ∣∣∣∣∫−∞+∞H(jω)S(jω)exp(jωtm)dω∣∣∣∣2⩽∫−∞+∞∣H(jω)∣2dω⋅∫−∞+∞∣S(jω)exp(jωtm)∣2dω
当且仅当
H ( j ω ) = k [ S ( j ω ) exp ( j ω t m ) ] ∗ H\left( {j\omega } \right) = k{\left[ {S\left( {j\omega } \right)\exp \left( {j\omega {t_m}} \right)} \right]^ * } H(jω)=k[S(jω)exp(jωtm)]∗
时,等号成立,即信噪比取得最大值。
最终,得到匹配滤波器为
H ( j ω ) = k ⋅ S ( − j ω ) ⋅ exp ( − j ω t m ) H\left( {j\omega } \right) = k \cdot S\left( { - j\omega } \right) \cdot \exp \left( { - j\omega {t_m}} \right) H(jω)=k⋅S(−jω)⋅exp(−jωtm)
两端同取傅里叶逆变换,并根据傅里叶变换的频移性质可得:
h ( t ) = k ⋅ s ( t m − t ) ‾ h\left( t \right) = k \cdot \overline {s\left( {{t_m} - t} \right)} h(t)=k⋅s(tm−t)
一般地,取 k = 1 , t m = 0 k=1,t_m=0 k=1,tm=0
h ( t ) = s ( − t ) ‾ h\left( t \right) = \overline {s\left( { - t} \right)} h(t)=s(−t)
匹配滤波器系统输出为:
s o ( t ) = s ( t ) ∗ h ( t ) = ∫ − ∞ + ∞ s ( τ ) h ( t − τ ) d τ {s_o}\left( t \right) = s\left( t \right) * h\left( t \right) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {s\left( \tau \right)h\left( {t - \tau } \right)d\tau } so(t)=s(t)∗h(t)=∫−∞+∞s(τ)h(t−τ)dτ
由于 h ( t ) = s ( − t ) ‾ h\left( t \right) = \overline {s\left( { - t} \right)} h(t)=s(−t),因此输出也可写作
s o ( t ) = ∫ − ∞ + ∞ s ( τ ) s ( τ − t ) ‾ d τ {s_o}\left( t \right) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {s\left( \tau \right)\overline {s\left( {\tau - t} \right)} d\tau } so(t)=∫−∞+∞s(τ)s(τ−t)dτ
可见,匹配滤波的过程可看作接收信号sr与系统冲激响应ht的卷积
so = conv( sr , ht) = conv( sr , conj(fliplr( si )) );
也可看作发射信号si与接收信号sr的相关。
so = xcorr( sr , si );
对于线性调频信号,时域为:
s ( t ) = r e c t ( t T ) exp ( j π K t 2 ) s\left( t \right) = rect\left( {\frac{t}{T}} \right)\exp \left( {j\pi K{t^2}} \right) s(t)=rect(Tt)exp(jπKt2)
频谱为:
S ( f ) = r e c t ( f K T ) ⋅ exp { − j π f 2 K } S\left( f \right) = rect\left( {\frac{f}{{KT}}} \right)\cdot\exp \left\{ { - j\pi \frac{{{f^2}}}{K}} \right\} S(f)=rect(KTf)⋅exp{−jπKf2}
根据 h ( t ) = s ( − t ) ‾ h\left( t \right) = \overline {s\left( { - t} \right)} h(t)=s(−t) 可构造时域匹配滤波器为发射信号时间反褶再取共轭。再与发射信号进行线性卷积即可实现脉冲压缩:
s o ( t ) = s ( t ) ∗ s ( − t ) ‾ {s_o}\left( t \right) = s\left( t \right) * \overline {s\left( { - t} \right)} so(t)=s(t)∗s(−t)
(1)原理
将发射信号时间反褶后取共轭,补零后计算FFT;再与信号补零后的FFT在频域相乘,最后IFFT。
s o ( t ) = I F F T { F F T [ s ( − t ) ‾ , N ] ⋅ F F T [ s ( t ) , N ] } {s_o}\left( t \right) = \mathscr{ IFFT}\left\{ {\mathscr{FFT}\left[ {\overline {s\left( { - t} \right)} ,N} \right] \cdot \mathscr{FFT}\left[ {s\left( t \right),N} \right]} \right\} so(t)=IFFT{FFT[s(−t),N]⋅FFT[s(t),N]}
(2)说明
为什么需要补零?
因为匹配滤波需要计算线性卷积,但 (DFT) FFT 计算的是循环卷积,所以需要对信号进行补零直到长度超过线性卷积的长度。对于点数分别为N1与N2的两信号,它们线性卷积的长度为 N1+N2-1;若循环卷积长度为N,则有如下关系:
① N < N1 + N2 - 1 时,循环卷积是线性卷积长度为 N 的混叠
② N = N1 + N2 - 1 时,循环卷积 = 线性卷积
③ N > N1 + N2 - 1 时,循环卷积 = 线性卷积末尾补 N-(N1+N2-1) 个 0 (弃置区)
弃置区位置
由于发射是反褶后再补零,故最终得到IFFT结果后,弃置区位于信号前端。
(3)仿真
(1)原理
将发射脉冲补零后进行FFT,再取共轭(无需反褶),与信号补零FFT在频域相乘,最后IFFT。
s o ( t ) = I F F T { F F T [ s ( t ) , N ] ‾ ⋅ F F T [ s ( t ) , N ] } {s_o}\left( t \right) = \mathscr{IFFT}\left\{ {\overline {\mathscr{FFT}\left[ {s\left( t \right),N} \right]} \cdot \mathscr{FFT}\left[ {s\left( t \right),N} \right]} \right\} so(t)=IFFT{FFT[s(t),N]⋅FFT[s(t),N]}
(2)说明
方法二与方法一的关系:
根据傅里叶变换的性质,时域共轭+反褶 ↔ 频域共轭(方法一);因此,也可先变换到频域再取共轭(方法二)。但由于它们补零时存在是否反褶的差别,故最终结果的弃置区也存在反褶。
弃置区位置
由于发射是直接在末尾补零,故最终得到IFFT结果后,弃置区位于信号末端。
(3)仿真
(1)原理
直接在频域生成匹配滤波器
H ( f ) = r e c t { f ∣ K ∣ T } exp { j π f 2 K } H\left( f \right) = rect\left\{ {\frac{f}{{\left| K \right|T}}} \right\}\exp \left\{ {j\pi \frac{{{f^2}}}{K}} \right\} H(f)=rect{∣K∣Tf}exp{jπKf2}
与信号FFT在频域相乘,最后IFFT。
s o ( t ) = I F F T { F F T [ s ( t ) ] ⋅ H ( f ) } {s_o}\left( t \right) = \mathscr{IFFT}\left\{ {\mathscr{FFT}\left[ {s\left( t \right)} \right] \cdot H\left( f \right)} \right\} so(t)=IFFT{FFT[s(t)]⋅H(f)}
(2)仿真
(1)冲激响应宽度(IRW),冲激响应的 3dB 宽度。
(2)峰值旁瓣比(PSLR),最大旁瓣与峰值的高度比。
(3)积分旁瓣比(ISLR),旁瓣能量与主瓣能量的比值。
窗名 | 频谱加窗 | 脉压结果 |
---|---|---|
矩形窗 | ||
三角窗 | ||
汉宁窗 | ||
汉明窗 | ||
布莱克曼窗 |
信号时宽 T = 6 us 信号带宽 B = 400 MHz 目标距离 R = [ 995, 1000, 1001, 1005 ] m 后向散射 σ = [ 1, 1.5 , 2.25, 3.375]
采样率 Fs = 5 * B 调频率 K = B / T 采样点数 N = round( T * Fs )
目标个数 M = length( R ) 中心距离 R0 = mean( R ) 最大探测距离范围 Rwid = T * c / 2 最远探测距离 Rmax = floor( R0 + Rwid / 2 ) 最近探测距离 Rmax = floor( R0 - Rwid / 2 )
发射时间序列 t = linspace( 2 * Rmin / c , 2 * Rmax / c , N ) 回波时间序列 td = t - 2 * R / c
脉压信号起始点 N0 = ( Nfft - N ) / 2 脉压信号截取 so = so( N0 , N0 + N -1 )
回波信号 | 脉压测距结果 | 脉压测距结果(局部放大)/dB |
---|---|---|
%% 线性调频与脉冲压缩
clear,clc,close all
set(0,'defaultfigurecolor','w')
%% Chirp信号参数设置
Tr = 1e-6;%时宽
Br = 200e6;%带宽
Fs = 4*Br;%采样率
%% Chirp信号参数导出
Kr = Br/Tr;%调频率
N = round( Tr / (1/Fs) );%采样点数
t = linspace( -Tr/2 , Tr/2 , N);%在[-Tp/2,Tp/2]选取采样点
%% Chirp信号生成
st = ( abs(t) < Tr/2 ) .* exp( 1j * pi * Kr * t.^2 );
f_chirp= Kr * t; %信号频率
phase_chirp = pi * Kr * t.^2;%信号相位
%% 频谱
freq = linspace(-Fs/2,Fs/2,N);%频域采样
Sf = fftshift( fft(st) );
%% 时域匹配滤波
ht = conj( fliplr(st) ); %时域匹配滤波为发射信号时间反褶再取共轭
s1 = conv(st,ht); %线性调频信号经过匹配滤波器后的输出(时域卷积)
N1 = N+N-1 ;%线性卷积后信号长度变为 N1+N2-1
t1 = linspace( -Tr/2 , Tr/2 , N1);
%% 频域匹配滤波1 (复制发射脉冲进行时间反褶并取共轭,计算补零DFT)
N2 = 2*N; %循环卷积长度 (N2应当>=N+N-1,其中弃置区位于长度大于N+N-1的部分)
t2 = linspace( -Tr/2 , Tr/2 , N2);
Hf2 = fft(ht,N2); %频域匹配滤波器
Sf2 = fft(st,N2);%频域信号
S2 = Sf2 .* Hf2;%频域乘积
s2 = ifft(S2);
%% 绘图
% 时域
figure,plot( t*1e6, real(st) ),xlabel('t /us'),ylabel('幅度'),title('Chirp信号实部');
figure,plot( t*1e6, imag(st) ),xlabel('t /us'),ylabel('幅度'),title('Chirp信号虚部');
figure,plot( t*1e6, f_chirp/1e6 ),xlabel('t /us'),ylabel('频率 /MHz'),title('Chirp信号频率');
figure,plot( t*1e6, phase_chirp ),xlabel('t /us'),ylabel('相位 /rad'),title('Chirp信号相位');
% 频域
figure,plot( freq/1e6,abs(Sf) ),xlabel('f /MHz'),ylabel('幅度谱'),title('Chirp信号 幅度谱');
figure,plot( freq/1e6,-pi*freq.^2/Kr ),xlabel('f /MHz'),ylabel('相位谱'),title('Chirp信号 相位谱');
% 时域匹配滤波
figure,plot( t1*1e6 , abs(s1) ),xlabel('t /us'),ylabel('幅度谱'),title('时间反褶取共轭,时域卷积');
% 频域匹配滤波1
%线性调频脉冲压缩测距
clear,clc,close all
%% 参数设置
T = 6e-6;%信号持续时间(脉冲宽度6us)
B = 400e6;%信号调频带宽(40MHz)
Fs = 5*B;%采样率
R = [995,1000,1001,1005];%目标距离
RCS = [1 1.5 2.25 3.375];%目标有效面积
%% 导出参数
%系统参数
C = 3e8;
K = B/T;%调频率
Ts = 1/Fs; %时域采样间隔
N = round(T/Ts);%时域采样点数
%目标参数
M = length(R);%目标的个数
R0 = mean(R);%参考中心距离(用于保证目标在一个回波探测距离内)
Rwid = T * C/2;%能观察到的最大距离范围(最远距离-最近距离)
Rmax = floor( R0 + Rwid/2 );%观测目标距雷达的最远位置
Rmin = floor( R0 - Rwid/2 );%观测目标距雷达的最近位置
%回波参数
t = linspace(2*Rmin/C,2*Rmax/C,N);
td = ones(M,1)*t - 2 * R'/C * ones(1,N);
%% 回波信号
Srt = RCS * ( exp(1j*pi*K*td.^2) .* (abs(td)