MATLAB產生雷達信號波形

原創

2019-01-10 22:55

1、單頻信號

信號的數學表達式
$s(t)=A(t)\cos(\omega t+\phi_0)$

clc
clear all
close all
T = 1;%採樣時間
f = 1e5;%採樣率
t = 0:1/f:(T-1/f); % 採樣點
n = length(t); % 採樣點數

A_danpin = 10;
f_danpin = 1000;
y_danpin = A_danpin*cos(2*pi*f_danpin*t);
figure(1);
plot(t(1:1000),y_danpin(1:1000))
xlabel('t/s')
ylabel('幅度 / V')
title('單頻脈衝信號')
grid on;
axis([0 0.01 -10.5 10.5])

2、BPSK信號

BPSK信號是二進制相移鍵控信號的簡稱，它是將模擬信號轉換成數字信號的一種方式。它採用一定頻率、一定相位的正弦波作爲基波，利用相位的差異反映01信息。如令0相位的正弦脈衝表示0信號，則 $\pi$ 相位的正弦信號，亦或稱爲0相位的餘弦信號就表示1信號。這種相移屬於絕對相移。其代表波形如下圖。

clc
clear all
close all
T = 1;%採樣時間
f = 1e5;%採樣率
t = 0:1/f:(T-1/f); % 採樣點
n = length(t); % 採樣點數

% 二進制相移鍵控，0到1,1到0，絕對相位控制
binary_code = '1001100110';
len_code = length(binary_code);
% 一個碼元對應的脈衝長度
f_bpsk = 1000; % 頻率1000Hz，週期1ms
T_bpsk = 1/f_bpsk;
A_bpsk = 10; % 幅值
t_mayuan = 0:1/f:(T_bpsk-1/f); % 一個碼元所持續的時間內的採樣點時刻
y_mayuan = A_bpsk*sin(2*pi*f_bpsk*t_mayuan); % 一個碼元的波形，用於表示0
t_bpsk = 0:1/f:(T_bpsk*len_code-1/f);
y_bpsk = [];
for i=1:len_code
    tmp = str2num(binary_code(i));
    if tmp == 0
        y_bpsk = [y_bpsk,y_mayuan];
    end
    if tmp == 1
        y_bpsk = [y_bpsk,-y_mayuan];
    end
end
figure(2)
plot(t_bpsk,y_bpsk)
grid on;
xlabel('t/s');
title('‘1001100110’的BPSK編碼信號');
axis([0 1e-2 -2*A_bpsk 2*A_bpsk]);

3、LFM信號

LFM信號又稱Chirp信號、線性調頻信號，是一種信號頻率隨着時間而增加的信號。由於其在一段時間內頻率逐漸升高，像聲調逐漸升高的鳥鳴，因此才稱爲Chirp信號。根據這一特點，我們首先可以寫出其表達式
$s(t)=A(t)\cos(2\pi f_0t+\pi kt^2+\phi_0)$
式中， $A(t)$ 依然表示包絡信號，信號的相位爲 $2\pi f_0t+\pi kt^2+\phi_0$ ，相位對時間 $t$ 求導即可得到頻率隨時間的關係，亦即
$f(t)=2\pi f_0 +2\pi kt$
我們根據上式可以得到兩個結論。一是LFM信號的脈衝時間不能無限長，因爲頻率與時間成正比關係，而頻率自然不能無窮大。二是LFM信號具有初始頻率爲 $f_0$ ，其增長率爲 $k$ ，因此其頻域波形是一段起點不爲0的連續波形，如果包絡爲直流信號，那麼頻域波形也呈現直流形式。

clc
clear all
close all
T = 1;%採樣時間
f = 1e5;%採樣率
t = 0:1/f:(T-1/f); % 採樣點
n = length(t); % 採樣點數
% 線性調頻信號 s(t)=a(t)cos[2πf0 t+πkt^2]，a(t)是包絡，f0是調頻頻率
A_lfm = 10;
f_lfm = 1000;
k_lfm = 800000;
y_lfm = A_lfm*cos(2*pi*f_lfm*t+pi*k_lfm*t.^2);
figure(3)
plot(t(1:500),y_lfm(1:500));
xlabel('t/s');
title('線性調頻信號波形');
axis([0 0.005 -A_lfm A_lfm]);

4、噪聲信號

clc
clear all
close all
T = 1;%採樣時間
f = 1e5;%採樣率
t = 0:1/f:(T-1/f); % 採樣點
n = length(t); % 採樣點數

A_bpsk = 10
% 均勻分佈噪聲
a=-A_bpsk*0.1;%（a-b）均勻分佈下限
b=A_bpsk*0.1;%（a-b）均勻分佈上限

% a=-A_danpin*0.1;%（a-b）均勻分佈下限
% b=A_danpin*0.1;%（a-b）均勻分佈上限

% a=-A_danpin*0.1;%（a-b）均勻分佈下限
% b=A_danpin*0.1;%（a-b）均勻分佈上限

rand('state',0);      %把均勻分佈僞隨機發生器置爲0狀態
u=rand(1,n);          %產生（0-1）單位均勻信號
y_junyun=(b-a)*u+a;          %廣義均勻分佈與單位均勻分佈之間的關係
figure(4)
subplot(2,1,1),plot(t(1:1000),y_junyun(1:1000)),title('均勻分佈噪聲信號');%輸出信號圖
xlabel('t/s');
subplot(2,1,2),hist(y_junyun,a:0.02:b),title('均勻分佈噪聲信號直方圖');   %輸出信號的直方圖
xlabel('幅值分佈');
ylabel('樣本點數');

% 正態分佈噪聲
biaozhuncha = 1.5;
%junzhi = A_danpin*0.05;
junzhi = 0;
rand('state',0);      %把均勻分佈僞隨機發生器置爲0狀態
u=randn(1,n);          %產生（0-1）單位均勻信號
y_normal=biaozhuncha*u+junzhi;          %廣義均勻分佈與單位均勻分佈之間的關係
figure(5)
subplot(2,1,1),plot(t(1:10000),y_normal(1:10000)),title('正態分佈噪聲信號');       %輸出信號圖
xlabel('t/s');
subplot(2,1,2),hist(y_normal,-biaozhuncha*5+junzhi:0.1:biaozhuncha*5+junzhi),title('正態分佈噪聲信號直方圖');   %輸出信號的直方圖
xlabel('幅值分佈');
ylabel('樣本點數');