LFM代码，脉冲压缩真实可用的matlab代码
LFM代码，脉冲压缩真实可用的matlab代码
线性调频（linear frequency modulation，LFM）是一种不需要伪随机编码序列的扩展频谱调制技术。由于线性调频信号占用的频带宽度远大于信息带宽，所以也可以获得很大的系统处理增益。线性调频信号又称鸟声（Chirp）信号，因为其频谱带宽落于可听范围，则听若鸟声，所以又称Chirp扩展频谱（CSS）技术。LFM技术在雷达、声纳技术中有广泛应用，如在雷达定位技术中，它可在增大射频脉冲宽度、提高平均发射功率、加大通信距离同时又保持足够的信号频谱宽度，不降低雷达的距离分辨率。
程序运行结果（文尾有程序）
LFM信号的实部和虚部均为偶函数，而且都是随着时间推移频率越来越高
压缩之后分辨率提高了很多
%% 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 800
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
s3 = s2(1:1599);
s4 = -20*log10(abs(s3)/max(s3))
tt = t1*1e6;
tx = linspace(-0.1,0.01,0.1);
figure,plot( tt , abs(s4) ),xlabel('t /us'),ylabel('幅度谱'),title('复制发射脉冲进行时间反褶并取共轭，计算补零DFT');
[ maximum, locmax ] = max( s4 );
maximum
locmax
ssum= trapz(s4);
ssum