使用系统对象的单位置雷达系统的模型
该模型演示了一个简单的单位置雷达系统的操作。
系统模型的描述
该模型的特殊之处在于雷达发射器和接收器不包含天线阵列，因此天线相当于一个简单的各向同性元件。
一个矩形脉冲序列被用作探测信号，在发射机中被放大。
然后，从发射器的输出，信号通过自由空间传播到目标。 反射信号发送到接收器。
接收器放大信号并添加其自身的噪声。
采用匹配滤波器作为处理单元，通过增益控制补偿传播损耗。
加工的最后阶段是非相干积累。 模型的方案如图所示
数字处理由以下元素组成:
上面描述的块的实现。
输入参数的验证
In [ ]:
cd( @__DIR__ )
using Pkg; Pkg.add("DSP")
include( "initRadarParam.jl" );
paramRadar = initRadarParam();
矩形信号的定义。
In [ ]:
rectangular = EngeePhased.RectangularWaveform(
SampleRate = paramRadar.fs, # 字符率
DurationSpecification = "Pulse width", # 方法
PulseWidth = 1/paramRadar.pulseBw, # 脉冲宽度
PRF = paramRadar.prf,
FrequencyOffset = 0, # 频率偏移
OutputFormat = "Pulses", # 输出格式
NumPulses = 1, # 脉冲数
PRFOutputPort = false, # PRF输出端口
CoefficientsOutputPort = false
); # 系数输出端口
确定发射机的参数。
In [ ]:
transmitter = EngeePhased.Transmitter(
PeakPower = paramRadar.peakPower, # 峰值功率
Gain = paramRadar.txGain, # 增益系数
LossFactor = paramRadar.lossFactor, # 损失比率
InUseOutputPort = true, # 正在使用输出端口
CoherentOnTransmit = true); # 传输中的相干性
外部通道的定义。
In [ ]:
free_space_1 = EngeePhased.FreeSpace(
SampleRate = paramRadar.fs, # 采样率
PropagationSpeed = paramRadar.propSpeed, # 传播的速度
OperatingFrequency = paramRadar.fc, # 工作频率
TwoWayPropagation = false, # 双向分配
MaximumDistance = paramRadar.maxRange # 最大距离
);
free_space_2 = EngeePhased.FreeSpace(
SampleRate = paramRadar.fs,
PropagationSpeed = paramRadar.propSpeed,
OperatingFrequency = paramRadar.fc,
TwoWayPropagation = false,
MaximumDistance = paramRadar.maxRange
);
设置雷达。
In [ ]:
target = EngeePhased.RadarTarget(
MeanRCS = paramRadar.target1Rcs, # 平均RCS值
Model = "Nonfluctuating", # 模型
PropagationSpeed = paramRadar.propSpeed, # 传播的速度
OperatingFrequency = paramRadar.fc); # 工作频率
启用信道中的噪声，如果噪声不等于1，则信道中没有噪声。
In [ ]:
noise = 1; # 开/关噪音
noise == 1 ? print("一种带噪声的接收机") : print("接收器是无噪声的")
receiver = EngeePhased.ReceiverPreamp(
Gain = paramRadar.gain, # 增长
LossFactor = paramRadar.lossFactor, # 损失比率
NoiseMethod = "Noise temperature", # 噪声方法
NoiseFigure = 0.2, # 噪音系数
ReferenceTemperature = noise == 1 ? paramRadar.referenceTemperature : 1e-323, # 参考温度
SampleRate = paramRadar.fs, # 采样率
EnableInputPort = true, # 控制输入端口
PhaseNoiseInputPort = false) # 相位噪声输入端口
Out[0]:
过滤器定义
In [ ]:
mfilter = EngeePhased.MatchedFilter(
CoefficientsSource="Property",
Coefficients = paramRadar.matchingCoeff, # 系数
SpectrumWindow = "None", # 频谱窗口
GainOutputPort = false # 增益输出端口
);
增益随时间变化的确定。
In [ ]:
TVG = EngeePhased.TimeVaryingGain(
RangeLoss = paramRadar.rangeLoss, # 失去射程
ReferenceLoss = paramRadar.referenceLoss # 参考损失
);
脉冲积分器的定义。
In [ ]:
integrator = EngeePhased.PulseIntegrator(
CoherentFlag = "Noncoherent", # 方法
NumberPulses = paramRadar.numPulseInt, # 脉冲数
IntegrationOverlap = 0
);
动平台的定义。
In [ ]:
platform = EngeePhased.Platform(
MotionModel = "Velocity", # 运动模型
InitialPosition = paramRadar.target1Pos, # 起始位置
Velocity = paramRadar.target1Vel, # 速度
); # 1/paramRadar.prf
循环执行处理。 上面描述的所有对象被组合成一个系统，并在描述系统随时间的操作的循环中执行。
In [ ]:
N = paramRadar.numPulseInt
for i = 0:9
rectangular_out = rectangular()
platform_pos, platform_vel = platform(1/paramRadar.prf)
transmitter_out, transmitter_status = transmitter(rectangular_out)
free_space_1_out = free_space_1(transmitter_out, paramRadar.radar_pos, platform_pos, paramRadar.radar_vel, platform_vel)
target_out = target(free_space_1_out)
free_space_2_out = free_space_2(target_out, platform_pos, paramRadar.radar_pos,platform_vel, paramRadar.radar_vel)
receiver_out = receiver(free_space_2_out, [~transmitter_status[i] for i ∈ eachindex(transmitter_status)])
filter_out = mfilter(receiver_out)
TVG_out = TVG(filter_out)
global integrator_out = integrator(TVG_out)
end
在0到5000m范围内显示积分器输出
In [ ]:
plot(paramRadar.rangeGates, abs.(integrator_out)*1e6,label="",
xlabel="范围，m", ylabel="功率，MCW",
title="一致滤波后的反射信号的响应 ",
titlefont=font(14,"Computer Modern"),fontfamily="Compute Modern",lw=2,gridalpha=0.2)
Out[0]:
结论
我们已经审查了一个简单的单位置雷达系统的操作。 积分器输出的最终图表显示系统已经找到了一个峰值，也就是说，它能够在2000米的距离处检测到一个物体。 这意味着这种雷达方法工作正常。