多普勒频移和脉冲多普勒处理
金宝app支持脉冲多普勒处理
信号源和接收器之间的相对运动产生了接收波形的频率偏移。测量这多普勒转变提供了移动目标的相对径向速度的估计。
对于以光速传播的窄带信号，以赫兹为单位的单向多普勒频移为:
在哪里v是目标相对于发射机的相对径向速度。对于接近接收器的目标，多普勒偏移是正的。对于从发射器中取出的目标，多普勒偏移是负的。
您可以使用speed2dop将相对径向速度转换为赫兹的多普勒频移。您可以使用dop2speed根据观测到的多普勒频移来确定目标相对于接收机的径向速度。
将速度转换为多普勒班次
假设一个目标以23.0 m/s的径向速度接近一个静止的接收机。目标反射一个频率为1 GHz的窄带电磁波。估计单向多普勒频移。
freq = 1e9;v = 23.0;λ= physconst ('LightSpeed') /频率;dopplershift = speed2dop (v,λ)
Dopplershift = 76.7197
单次多普勒偏移约为76.72Hz。因为目标接近接收器，所以多普勒偏移是正的。
转换多普勒频移到速度
假设您观察到具有9 GHz频率的波形的400.0 Hz的多普勒偏移。确定目标的径向速度。
FREQ = 9E9;df = 400.0;λ= physconst ('LightSpeed') /频率;速度= dop2speed (df,λ)
速度= 13.3241.
目标速度约为13.32米/秒。
慢时数据的脉冲多普勒处理
用于估计移动目标的径向速度的常用技术是脉冲多普勒处理。在脉冲多普勒处理中，您从包含目标的范围箱中获取慢速数据的离散傅里叶变换（DFT）。如果脉冲重复频率相对于目标的速度足够高，则目标位于相同的范围内，用于多个脉冲。因此，对应于该范围箱的缓慢时间数据包含由移动目标引起的多普勒移位的信息，您可以用来估计目标的径向速度。
在脉冲重复频率（PRF）上采样缓慢的数据，因此给定范围箱的慢速数据的DFT产生来自[-prf / 2，prf / 2] Hz的多普勒频谱的估计。因为缓慢时间复合，DFT幅度不一定是多普勒频率的均匀函数。这消除了与接近（正多普勒频移）或后退（负多普勒频移）目标对应的多普勒频移之间的模糊性。多普勒域中的分辨率是PRF / N，其中n是慢速样本的数量。您可以使用零填充慢速数据的频谱估计，以插入DFT频率电网并提高峰值检测，但这不会改善多普勒分辨率。
脉冲-多普勒处理的典型工作流程包括:
在距离维度(快速采样)检测目标。这就提供了在慢时间维度上分析的范围库。
计算与指定范围bin对应的慢时间样本的DFT。识别幅度频谱中的显著峰值，并将相应的多普勒频率转换为速度。
使用脉冲多普勒处理的距离和速度
该示例说明了使用相控阵系统工具箱™的脉冲多普勒处理。假设您有一个位于全球原点的固定式单体雷达，（0,0,0）。雷达由单一的各向同性天线单元组成。有一个初始位置为1平方米的非波动雷达截面(RCS)目标(1000、1000、0)m并以恒定的速度移动（-100，-100,0）m / s。该天线的工作频率为1 GHz，并以10个矩形脉冲以10 kHz的PRF照亮目标。
注意:此示例仅在R2016B或更高版本中运行。如果您使用的是早期版本，请将每个调用替换为等同的函数步句法。例如，更换myObject (x)和步骤（myobject，x）。
定义此示例所需的系统对象并设置其属性。种子随机数发生器临界.ReceiverPreamp.系统对象™生成可重复的结果。
波形=分阶段。RectangularWaveform (“SampleRate”，5e6，…“脉冲宽度”，6e-7，“OutputFormat”,“脉冲”,…'numpulses'，1，脉冲重复频率的，1E4）;target = phased.radartarget（'模型',“Nonfluctuating”,…'veslrcs'，1，'工作频率'，1E9）;targetpos = phased.platform（'初始位置', 1000;1000;0),…“速度”, -100;-100;0]);天线=分阶段。IsotropicAntennaElement (…'频率范围'，[5E8 5E9]）;变送器= Phased.Transmitter（'峰值功率'，5e3，“获得”, 20岁,…“InUseOutputPort”，真的）;transpos = phased.platform（'初始位置'(0, 0, 0),…“速度”, (0, 0, 0));散热器=分阶段。散热器('工作频率'1 e9'传感器'，天线）;收集器=阶段.Collector（'工作频率'1 e9'传感器'，天线）;channel = phased.freespace（“SampleRate”波形。SampleRate,…'工作频率'1 e9'twowaypropagation'、假);接收机=分阶段。ReceiverPreamp (“获得”，0，'失败'，0，…“SampleRate”，5e6，'噪音文件'，5，…'enabentInputport',真的,'Seedsource','财产',“种子”1 e3);
该回路向目标发送十个连续的矩形脉冲，反映目标的脉冲，收集接收器处的反射脉冲，并使用指定的恒定速度更新目标位置。
numpulses = 10;sig =波形（）;％get波形transpos = transpos.initialPosition;％获得发射机位置rxsig = zeros（长度（sig），numpulses）;％发射和接收十个脉冲为n = 1: NumPulses％更新目标位置[tgtpos, tgtvel] = targetpos (1 / waveform.PRF);[tgtrng, tgtang] = rangeangle (tgtpos transpos);房产申诉专员署(n) = tgtrng;[txsig, txstatus] =发射机(团体);％发送波形TXSIG =散热器（TXSIG，TGTANG）;％辐射波形朝向目标txsig =通道(txsig transpos tgtpos, (0, 0, 0), tgtvel);％将波形传播到目标txsig =目标（txsig）;％反映信号％从目标传播波形到发送器TXSIG =通道（TXSIG，TGTPOS，TRANSPOS，TGTVEL，[0; 0; 0]）;txsig =收集器（txsig，tgtang）;％收集信号rxsig (:, n) =接收机(txsig ~ txstatus);％接收信号结尾
矩阵rxsig包含500×10矩阵中的回声数据，其中行尺寸包含快速时间样本，列尺寸包含慢速样本。换句话说，矩阵中的每一行包含来自特定范围箱的慢速样本。
构造与快速样本相对应的线性间隔的网格。范围箱从0米延伸到最大明确范围。
prf = waveborm.prf;fs = waveform.samplerate;FastTime = Unigrigrid（0,1 / FS，1 / PRF，'[）');范围=（Physconst（'LightSpeed'）* FastTime）/ 2;
接下来，检测包含目标的距离箱。在这种简单的情况下，没有匹配滤波或时变增益补偿的利用。
在此示例中，将假警报概率设置为 。对10个矩形脉冲进行非相干积分，确定相应的阈值用于高斯白噪声检测。因为这个场景只包含一个目标，所以取阈值以上的最大峰值。显示估计的目标范围。
probfa = 1 e-9;NoiseBandwidth = 5 e6/2;npower = noisepow (NoiseBandwidth…Receiver.NoiseFigure，Receiver.ReferenceTemperature）;thresh = npwgnthresh（probfa，numpulses，“非相干”);thresh = sqrt（npower * db2pow（thresh））;[PKS，Range_Detect] = findpeaks（pulsint（rxsig，“非相干”），…“MinPeakHeight”，阈值，'sortstr',“下降”);Range_Estimate = RangeBins（Range_Detect（1））;
提取包含被检测目标的距离箱对应的慢速样品。计算慢时间样本的功率谱密度估计值期刊函数并找出峰值频率。将峰值多普勒频率转换为速度使用dop2speed函数。正的多普勒频移表明目标正在接近发射机。负多普勒频移表示目标正在远离发射机。
ts = rxsig（Range_detect（1），:)。';[pxx，f] =句号（ts，[]，256，prf，“中心”);情节(F, 10 * log10 (Pxx))网格包含('频率（kHz）'）ylabel（“权力(dB)”） 标题（周期图频谱估计的)
[Y,我]= max (Pxx);λ= physconst ('LightSpeed') / 1 e9;tgtspeed = dop2speed (F(我)/ 2,λ);流('目标的估计范围是％4.2F米。\ n',…range_estimate)
估计目标范围为1439.00米。
流('估计的目标速度为％3.1f m / sec。\ n'，tgtspeed）
估计目标速度为140.5米/秒。
如果f（i）> 0 fprintf（'目标正在接近雷达。\ n')别的流(“目标正在远离雷达。”)结尾
目标正在接近雷达。
在多普勒分辨率内检测目标的真实径向速度，在雷达的距离分辨率内检测目标的距离。
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