✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
物理应用 机器学习
脉冲压缩是一种信号处理技术,用于提高雷达和声纳等系统的范围分辨率。本文将探讨基于线性调频连续波 (LFM CW) 和连续波 (CW) 波的脉冲压缩技术,重点关注其原理、优点和应用。
引言
在雷达和声纳系统中,范围分辨率是系统区分目标之间距离的能力。脉冲压缩技术通过使用调制信号来提高范围分辨率,从而在不降低发射功率的情况下实现更高的分辨率。
LFM CW 脉冲压缩
LFM CW 脉冲压缩是一种基于线性调频连续波的脉冲压缩技术。LFM CW 信号的频率随时间线性变化,这导致信号在时域和频域中具有良好的相关性。
LFM CW 脉冲压缩的原理如下:
-
**调制:**将 LFM CW 信号发送到目标。
-
**反射:**目标反射 LFM CW 信号。
-
**接收:**接收反射信号并与原始 LFM CW 信号相关。
-
**脉冲压缩:**相关过程将反射信号压缩成一个窄脉冲,其宽度与 LFM CW 信号的带宽成反比。
CW 波脉冲压缩
CW 波脉冲压缩是一种基于连续波的脉冲压缩技术。CW 波信号的频率保持恒定,但其幅度或相位被调制。
CW 波脉冲压缩的原理如下:
-
**调制:**将调制后的 CW 波信号发送到目标。
-
**反射:**目标反射 CW 波信号。
-
**接收:**接收反射信号并与原始 CW 波信号相关。
-
**脉冲压缩:**相关过程将反射信号压缩成一个窄脉冲,其宽度与调制信号的带宽成反比。
优点
基于 LFM CW 和 CW 波的脉冲压缩技术具有以下优点:
-
提高范围分辨率
-
降低发射功率
-
改善抗干扰能力
-
增强目标检测和识别
应用
LFM CW 和 CW 波脉冲压缩技术广泛应用于雷达和声纳系统中,包括:
-
雷达:目标探测、跟踪和成像
-
声纳:水下探测、成像和通信
-
医疗成像:超声波成像
结论
基于 LFM CW 和 CW 波的脉冲压缩技术是提高雷达和声纳系统范围分辨率的关键技术。这些技术通过调制信号来实现脉冲压缩,从而在不降低发射功率的情况下提高分辨率。它们在目标探测、跟踪、成像和通信等应用中发挥着至关重要的作用。
[1] 李鲜武.数字调频连续波测距雷达方程[J].雷达科学与技术, 2009, 7(5):5.DOI:10.3969/j.issn.1672-2337.2009.05.002.
[2] 刘杰.中断连续波雷达信号处理系统设计及FPGA实现[D].南京理工大学,2016.
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化
2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类