目录

1. 参数设计

几个重要的约束关系

仿真参数设计

2. matlab雷达测距代码

完整源码

代码分析

回顾：LFM的基本原理请详见

第一章

本章节将介绍LFM雷达测距的原理及实现

1. 雷达测距原理

参考：

Radar测距及测速原理(1)——FMCW测距和测速原理及具体推导 – 知乎 (zhihu.com)



https://zhuanlan.zhihu.com/p/77474295

2. 参数设计

• 几个重要的约束关系
  

带通采样定理



：

因此如果我们B=80MHz时，奈奎斯特采样率近似等于2.11倍带宽，因此我们采样率fs设置为2.5倍带宽绰绰有余。

距离分辨率



：

最大目标探测距离



：

由下式定义,，其中Tr表示脉冲重复周期

当我们Tr设置为0.05s时，按照公式可得最大检测距离Rmax=7500000m，脉冲波形的往返时间也为0.05s，因此我们采样时间也就为0.05s。

采样时间



：

采样时间可以由上述的最大目标检测距离确定，假设最大目标检测距离为Rmax，则最大采样时间t为，换句话说，采样时间与你的最大检测距离或者检测范围有关

若Rmax=1000m，则采样时间约为6.67ns，易知，探测距离越远则采样时间越长

• 仿真参数设计
  

2. matlab雷达测距代码

原始雷达回波	经过脉冲压缩之后的回波

• 完整源码
  

%==========================================================================
%%   单脉冲LFM雷达测距
%==========================================================================
clear all;clc;close all;

%% LFM参数设置
fc = 4e9;               %载波频率
PRF = 20;               %脉冲重复频率
Tr = 1/PRF;             %脉冲重复周期
B = 80e6;               %带宽
Fs = 2.5*B;             %采样频率
Ts = 1/Fs;              %采样时间
Tp = 10e-6;             %脉宽
c = 3e8;                

lamda = c/fc;           %载波波长                 
R_max = 3000;            %最大检测距离（不能设置太小，不然后面存在问题，回波窗尽量大一些）                
R_min = 0;              %最小检测距离
RCS = [1,1,1];          %目标物体的反射截面积
R_targets = [105,11,60];          %目标距离

%% LFM参数导出                                
K = B/Tp;               %调频斜率      
Rwind = R_max - R_min;  %距离窗                       
twind = 2*Rwind/c;      %利用距离窗计算信号的往返时间窗                     
num_wind_sample = ceil(twind/Ts);%在规定时间窗内总的采样点数计算

%% LFM回波信号生成
t = linspace(2*R_min/c,2*R_max/c,num_wind_sample);%将检测范围所需时间分成与采样点数相同数量的点
num_targets = length(R_targets);%计算目标物体个数
% LTI系统的接收信号
td=ones(num_targets,1)*t-2*R_targets'/c*ones(1,num_wind_sample);
%-----参考章节1中的LTI系统输入输出关系-------
Srt=RCS*(exp(1i*pi*K*td.^2).*(abs(td)<Tp/2));%从点目标来的回波（所有目标物体的叠加）

%% 脉冲压缩
num_chrip_samples = ceil(Tp/Ts);    %将脉宽按照采样间隔离散化得到chrip的时域采样点数
%%循环卷积长度应当大于等于N+N-1，其中弃置区位于长度大于N+N-1的部分（参考章节1中的频域匹配滤波部分）
num_fft = 2^nextpow2(2*num_wind_sample-1);          %方便使用FFT算法，满足2的次方形式
t0 = linspace(-Tp/2,Tp/2,num_chrip_samples);
%对接收信号Srt进行傅里叶变换得到Srw
Srw = fft(Srt,num_fft);
%原始发射信号St及其fft
St = exp(1i*pi*K*t0.^2);%发射的LFM信号（用t0限制了脉宽）
Stw = fft(St,num_fft);%发射信号的频域
%匹配滤波
Sot = fftshift(ifft(Srw.*conj(Stw)));           %脉冲压缩后的信号

%% 数据处理
N0 = ceil(num_fft/2-num_chrip_samples/2);
Z = abs(Sot(N0:N0+num_wind_sample-1));
%归一化并取dB表示
Z = Z/max(Z);
Z_dB = 20*log10(Z);

%% 绘图
figure(1)
plot(t*10e6,real(Srt));
axis tight,xlabel('时间 / us');ylabel('幅度'),title('原始雷达回波');
figure(2)
plot(t*c/2,Z_dB);
axis([R_min,R_max,-60,0]);
xlabel('距离 / m'),ylabel('幅度 / dB'),title('脉冲压缩测距')

• 代码分析