《雷达对抗技术》实验指导书(2个实验)难点.doc

Harbin Institute of Technology雷达对抗技术实验指导书哈工大电子与信息工程学院电子工程系8目 录雷达对抗技术实验（一）1一、理论基础11、信号产生12、信号分析2二、实验要求：5三、实验步骤：5四、实验参考数据5雷达对抗技术实验（二）6一、理论基础6二、实验要求：8三、实验步骤：8四、实验参考数据8雷达对抗技术实验（一）一、理论基础1、信号产生线性调频连续波（LFMCW）信号单周期表达式为：uit= A*exp(j*2*f0t+12kt2)上式中，t的取值范围是(0，T) k：LFMCW信号调制斜率，且：k=BTf0:LFMCW信号起始频率 A：LFMCW信号幅度B：LFMCW信号带宽 T：LFMCW信号周期多周期信号：ut= A*exp(j*2*f0(t-nT)+12k(t-nT)2)式中，n=-2，-1，0，1,2为整数采用FFT对信号进行谱分析，并用Matlab中的fftshift函数对频谱进行平移显示。仿真生成如下：图1 单周期线性调频信号时域和频谱图图2 多周期线性调频信号时域和频谱图2、信号分析非平稳信号是指信号的统计特征随时间变化的时变信号，其频率也是时间的函数。线性调频信号是典型的非平稳信号。传统的傅立叶变换可求得信号的频率，但该方法是基于信号的全局信息，并不能反映信号的局部特征，也不能反映其中某个频率分量出现的具体时间及其变化趋势，不具备分析信号的瞬时有效性。而瞬时频率，能给出信号的调制变化规律，具有它独特的优势和瞬时有效性。瞬时频率作为描绘非平稳信号特征的一个重要物理量，其估计和提取一直是非平稳信号处理中的研究热点。目前，人们已提出如瞬时自相关法、相位法、过零点法、时频分析等多种手段和方法。本实验只要求时频分析方法。在信号的时频分析中用的最多的就是短时傅立叶变换（STFT），短时傅立叶变换是典型的线性时频表示。这种变换的基本思想就是用一个窗函数乘时间信号，该窗函数的时宽足够窄，使取出的信号可以看成是平稳的，然后进行傅立叶变换，可以反映该时宽中的频谱，如果让窗函数沿时间轴移动，可以得到信号频谱随时间变化的规律。现对短时傅立叶变换及其性质介绍如下。它在傅里叶分析中通过加窗来观察信号，因此，短时傅里叶变换也称加窗傅里叶变换。其表达式为：STFTst,f=-+sh*(-t)exp(-j2f)d其中h*(t)表示h(t)的复共轭，st是输入信号，ht是窗函数。在这个变换中，exp(-j2ft)起着频限的作用，ht起着时限的作用。随着t的变化，ht所确定的“时间窗”在t轴上移动，使st“以某一时间间隔步进”进行分析。因此，ht往往被称为窗口函数，STFTst,f大致反映了st在t时刻频率f的“信号成分”相对含量。在实际应用中，有时需要研究信号能量在时频平面中的二维分布情况，为此将短时傅立叶变换取模平方，得到二次型时频分布，称为短时功率或谱图。STFTs(t,f)=STFTst,f2通过谱图我们可以从整体上观测信号的频率范围以及时频分布情况。可以看出，短时傅立叶变换用线性时频表示，它不存在交叉项：而谱图用二次型的时频表示，如果两信号的短时傅立叶变换在时频平面的支撑区域不重叠，仍可认为其谱图满足叠加性。在短时傅里叶的分析中，窗函数常常起关键的作用。所加的窗函数能否正确反映信号的时频特性(即窗函数是否具有较高的时间分辨率和频率分辨率)，与待分析信号的平稳特性有关。为了了解窗函数的影响，假设窗函数取两种极端情况。第一种极端情况是取ht=1，此时信号的STFT可表示为STFTst,f=-+sexp-j2fd=FTs(t)其中FT表示傅立叶算子。这种情况下，STFT退化为信号的傅立叶变换，没有任何的时间分辨率，却有最好的频率分辨率。第二种极端情况是取ht=(t)，此时 STFTst,f=s(t)exp-j2ftSTFT退化为信号，有理想的时间分辨率，但不提供任何频率分辨率。短时傅立叶变换由于使用了一个可以移动的时间窗，使其具有一定的时间分辨率。短时傅立叶变换的时间分辨率取决于窗函数h(t)的长度，为了提高信号的时间分辨率，希望h(t)的长度愈短愈好。但是频域分辨率取决于h(t)窗函数的频域函数宽度，为了提高频域分辨率，希望尽量加宽h(t)的窗口宽度，这样必然又会降低时域分辨率。所以，时宽和带宽不可能同时达到任意小，既有任意小时宽，又有任意小带宽的窗函数是不存在的。归根到底，局部谱的正确表示还在于窗函数h(t)的宽度与信号的局部平稳长度相适应。在实际应用中，我们希望选择的窗函数具有很好的时间和频率聚集性(即能量在时频平面是高度集中的)，使得STFTs(t,f)能够有效地反映信号st在时频(t,f)附近的“内容”，也就是h(t)的宽度应该与信号的局部平稳长度相适应。利用STFT可以估计信号在每片短时窗内的频率得到信号的瞬时频率，该曲线由一组时间和频率相对应的点组成，反映了信号频率随时间的变化。本实验在中可选用的窗有海明窗、汉宁窗和矩形窗等。图3 线性调频信号时频分析图二、实验要求：1、 生成多周期线性调频信号，并对其进行频谱分析；2、 对仿真生成的信号利用两种窗口函数进行STFT变换生成时频分析图，并讨论了两种窗的优劣性；3、 采用两种不同长度的窗口函数进行以上运算，分析窗长对时频分辨率的影响。三、实验步骤：1、 利用公式生成多周期线性调频信号s(t)；2、 对信号进行FFT变换得到其频谱；3、 生成一个窗函数h(t)（Matlab中有现成的函数），窗长L；4、 用窗函数h(t)和信号s(t)进行运算（sh*(-t)，注意：信号截取长度应和窗长一致）；让窗口函数每次滑动L个点（即窗口不重叠），与信号s(t)进行运算sh*(-t)，然后进行FFT变换，并取幅值最大的频率点作为本窗口内的频率；5、 窗口函数的每次滑动保留M个点重叠，与信号s(t)进行运算sh*(-t)，然后进行FFT变换，并取幅值最大的频率点作为本窗口内的频率；6、 生成时频分析图。讨论各种窗在STFT中的应用性和窗口长度L与重合长度M对时频分辨率的影响。四、实验参考数据A=4；f0=105Hz；B=4105Hz；T=1ms；Fs=5106Hz；L=512；M=16;雷达对抗技术实验（二）一、理论基础噪声调频干扰是一种频率受噪声调制的干扰信号。噪声调频可以表示为一个广义平稳随机过程：其中， ：是服从零均值、广义平稳随机过程的调制噪声，：是服从均匀分布，且与相互独立的随机变量；：噪声调频信号的幅度；：噪声调频信号的中心频率；为调频斜率。噪声调频干扰信号的均值和相关函数分别为：因为相位满足并且，都是高斯过程，所以可表示为其中，是调制函数的方差，是的自相关函数。当有效调频指数时，噪声调频信号功率谱1）功率谱密度2）功率3）噪声调频干扰信号的干扰带宽可见其与调制噪声带宽无关，而是决定于调频斜率和调制噪声功率。下图为典型的噪声调频干扰信号时域和频域。二、实验要求：1、 掌握根据要求计算信号参数的方法2、 掌握Matlab编写噪声调频干扰信号产生程序的方法3、 掌握利用Matlab分析信号的功率谱和带宽的方法4、 利用Matlab对比典型参数下功率谱的形态三、实验步骤：1、 编写Matlab程序产生噪声调频干扰信