04 雷达信号处理仿真 | Phillweston Blog

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第一节

本次内容

阵列天线方向图研究

MATLAB仿真相控阵雷达天线设计

TR前端组成和雷达发射机

雷达接收机

接收机ADC的ENOB定义及计算动态范围

实测数据采集仿真分析ADC的ENOB

后续两节课程讲解MUSIC算法仿真、DOA估计问题、数据处理仿真、连续波全流程设计和仿真雷达信号处理以及工程中遇到的实际问题讲解。

一、阵列天线方向图研究

智能天线的基本概念：智能天线是一种阵列天线，它通过调节各阵元信号的加权幅度和相位来改变阵列的方向图形状，即自适应或以预制方式控制波束幅度、指向和零点位置，使波束总是指向期望方向，而零点指向干扰方向，实现波束随着用户走，从而提高天线的增益，节省发射功率。

智能天线系统主要由①天线阵列部分；②模/数或数/模转换部分；③波束形成网络部分组成。本次着重讨论天线阵列部分。

智能天线的工作原理：智能天线的基本思想是：天线以多个高增益的动态窄波束分别跟踪多个期望信号，来自窄波束以外的信号被抑制。

方向图的概念：以入射角为横坐标，对应的智能天线输出增益为纵坐标所作的图称为方向图，智能天线的方向图有主瓣、副瓣等，相比其他天线的方向图，智能天线通常有较窄的主瓣，较灵活的主、副瓣大小、位置关系，和较大的天线增益。与固定天线相比最大的区别是：不同的全职通常对应不同的方向图，我们可以通过改变权值来选择合适的方向图，即天线模式。方向图一般分为两类：一类是静态方向图，即不考虑信号的方向，由阵列的输出直接相加得到；另一类是带指向的方向，这类方向图需要考虑信号的指向，通过控制加权相位来实现。

阵列天线的辐射电磁场是组成该天线阵各单元辐射场的总和—矢量和。由于各单元的位置和馈电电流的振幅和相位均可以独立调整，这就使阵列天线具有各种不同的功能，这些功能是单个天线无法实现的。方向图原理：对于单元数很多的天线阵，用解析方法计算阵的总方向图相当繁杂。假如一个多元天线阵能分解为几个相同的子阵，则可利用方向图相乘原理比较简单地求出天线阵的总方向图。

一个可分解的多元天线阵的方向图，等于子阵的方向图乘上以子阵为单元

天线阵的方向图。这就是方向图相乘原理。

一个复杂的天线阵可考虑多次分解，即先分解成大的子阵，这些子阵再分解为较小的子阵，直至得到单元数很少的简单子阵为止，然后再利用方向图相乘原理求得阵的总方向图。这种情况适应于单元是无方向性的条件，当单元以相同的取向排列并自身具有非均匀辐射的方向图时，则天线阵的总方向图应等于单元的方向图乘以阵的方向图。

相控阵雷达发射机进行多波速发射，指定某一个角度进行照射，如果假设加权矢量，为了方便理解，我们假设幅度加权，信号源矢量（也就是对于线性阵列，指向某一个方向，空间电磁场强度矢量）为：，我们令

则有幅度方向图函数：

二、MATLAB仿真相控阵雷达天线设计

（待补充）

三、 TR前端组成和雷达发射机

雷达是利用物体反射电磁波的特性来发现目标并确定目标的距离、方位、高度和速度等参数的。因此，雷达工作时要求发射一种特定的大功率无线电信号。发射机在雷达中就是起这一作用的。它为雷达提供一个载波受到调制的大功率射频信号，经天线和收发开关由天线辐射出去。

常用的雷达发射机有单级振荡式和主振放大式两种。

单级振荡式发射机

如图所示的单级振荡式发射机由定时器、脉冲调制器、大功率射频振荡器组成。定时器提供以PRT 为间隔的脉冲触发信号，脉冲调制器在触发脉冲信号激励下经由大功率射频振荡器产生脉宽为τ的大功率射频脉冲信号。

单级振荡式发射机由于其结构简单、成本小、结构和组成比较轻便，所以得到了很大的青睐，一般来说，只要理论上可以实现所需要的功能，还是尽量采用单级振荡式发射机。实践表明，在同样的功率电平下，单级振荡式发射机的重量只有主振放大式发射机的 1/3 左右。

主振放大式发射机

主振放大式发射机先产生小功率的振荡，再分多级进行调制和放大。

一些对雷达发射机要求更高的雷达类型，由于更高的总体性能要求，单级振荡式发射机往往无法满足要求，一定要用主振放大式发射机。

主振放大式发射机有如下的优点：

频率稳定度高：在雷达系统要求非常高的频率稳定度条件下,必须采用主振放大式发射机。因为在单级振荡器发射机、信号频率决定了高功率振荡器。由于预热漂移、温度漂移、振荡管负载变化频率牵引效应、电子频率调谐和校准错误,漫游和其他原因，单级振荡器发射机是难以实现高频率精度和稳定性。在主振放大式发射机，正如前面提到的, 措施。例，恒温、休克、监管和晶体滤波器、喷射频率稳定和载波频率准确度和稳定在低水平，很容易采取各种频率稳定锁相频率稳定措施，所以它可以得到很高的频率稳定度。

可以发射相位相参信号：在雷达系统发射相位相干信号(如脉冲多普勒雷达),必须采用主振放大式发射机。所谓的相位相干信号,指存在一定关系的两个信号的相位。对于单级振荡器发射机、脉冲调制器直接控制振荡器的工作，每个射频脉冲起始射频阶段取决于噪声的振荡器，RF相位和连续的脉冲是随机的。

或者，RF信号相位振荡器输出脉冲调制的不连贯的。所以,有时单级振荡器发射机称为非相干发射机。主振荡器频率稳定度和射频放大器好足够的相位稳定性是重要条件发射信号相位相干性好，称为相干发射机。如果触发脉冲通过相同的参考信号的信号传输、雷达系统、隔离电压相干振荡电压和定时器，然后所有这些信号保持相位相干性,通常这样的一个系统称为相干系统。

能产生复杂波形

频率捷变雷达也可使用

固态发射机

固态发射机通常由几十个甚至几千个固态发射模块组成。应用先进的微波单片集成电路（MMIC）和优化设计的微波网络技术，可将多个微波功率器件、低噪声接收器等组合成固态发射模块或固态收发模块。

大功率微波晶体管

大功率微波晶体管的迅速发展,对固态发射模块的性能和应用起到重要的推动作用。在S波段以下,通常采用硅双极晶体管。在S波段以上则较多采用砷化镓场效应管(GaAs FET)。

固态高功率放大器模块

应用先进的集成电路工艺和微波网络技术,将多个大功率晶体管的输出功率并行组合，即可制成固态高功率放大器模块。输出功率并行组合的主要要求是高功率和高效率。

在相控阵雷达中的应用

固态模块在相控阵雷达中的应用已受到重视。相控阵天线中的每个辐射元由单个的固态收发模块组成。相控阵天线利用电扫描方式，使每个固态模块辐射的能量在空间合成为所需要的高功率输出，从而避免了采用微波网络合成功率所引起的损耗。

四、雷达接收机

接收机的任务是：不失真的放大所需的微弱信号，抑制不需要的其他信号。雷达接收机的功能是鉴别所需回波和干扰信号，提取并放大有用信号，对其进行放大、滤波、下变频和数字化。干扰不仅包含雷达接收机本身产生的噪声，还包含从银河系、邻近雷达、通信设备和可能干扰机所接收到的能量。

接收机架构

接收机重要特性

雷达必须工作在许多来源的电磁辐射的环境中，电磁辐射的来源由雷达可以盖自己反映相当弱回声。性能敏感性取决于接收器的干扰，即当源的干扰是一个窄带宽、容量取决于接收机抑制干扰频率,在这些来源的干扰脉冲特性，取决于接收机能够迅速恢复。因此，响应必须关心接收机在频率域和时间域。一般来说，关键的反应取决于部分如果接收机，在外差接收机，理想混合器和倍频器，它产生一个与该产品的两个输入信号输出。如果没有效果的非线性和不平衡，混合机只有两个输出频率,这等于两个输入频率和差异。尽管乘法混合器在中级水平是常见的，但一般不适合射频频率转换，最常见的是二极管混合器。频率转换特性的二极管产生它的非线性特性。如果它的特征表达的幂级数，只有平方律项目需要改变。

其他物品的寄生组件代表带外信号转化为接收者如果能力，这些都是不受欢迎的。除了镜像频率，这些不必要的频率转换效率非常低，并不能显著影响系统噪声温度，然而，搅拌机强劲的外部干扰是敏感的。雷达接收机有最好的和辐射谱和硬件的局限性，最窄频瞬时带宽，和良好的频率响应和脉冲响应。

宽调谐范围具有对漏出干扰的适应能力，但是，如果干扰是人为的，就需要脉间变频。为达到更重要的目的，每个滤波器都有一些介入损耗，并在噪声温度上有些牺牲。

性能特性决定了对接收机前端的选择：

（1）动态范围和对过载的敏感性

（2）瞬时带宽和调谐范围

（3）相位和幅度的稳定性

（4）冷却要求：在接收机的噪声温度和动态范围之间必须采取折中办法。即使射频放大器本身有足够大的动态范围，但仍要综合考虑混频器的动态范围。

雷达接收机主要指标

灵敏度：表示接收机接收微弱信号的能力。能接收的信号越微弱, 则接收机的灵敏度越高, 因而雷达的作用距离就越远。

工作频带宽度

动态范围

中频的选择与滤波特性

工作稳定性和频率稳定度

抗干扰能力

微电子化和模块化结构

五、接收机中ADC的ENOB定义

表征ADC性能的参数通常分为静态性能参数和动态性能参数。静态性能参数描述ADC的内在特性，主要关注稳定的模拟输入与相应数字输出代码之间的关系，与ADC内部电路的误差、噪声和谐波有关，包括ADC的增益误差、失调误差、积分非线性（INL）和微分非线性（DNL）等；动态性能参数描述的是ADC采样和重现时序变化信号的能力，关注ADC在交流条件情况下的性能表现，用于定量表示ADC动态性能的常用参数有六个，分别是：SINAD（信纳比）、ENOB（有效位数）、SNR（信噪比）、THD（总谐波失真）、THD + N（总谐波失真加噪声）和SFDR（无杂散动态范围），这些动态性能参数可以通过对ADC的输出数据进行快速傅氏变换（FFT）计算得来。

在这些动态性能参数中，ENOB是表征ADC的动态性能的重要参数，ADC自身和外部电路产生的谐波、噪声等都可以在该参数中得到反映。

ADC的性能参数测试方法主要有两种：模拟方法和数字方法。模拟方法是将ADC采集的数字信号经DAC转换为模拟信号再用传统的测试方法对其进行测试，优点是易于理解，缺点DAC的噪声和谐波将影响ADC性能指标的测试；目前常见的数字测试方法主要有直方图法、正弦波拟合法和FFT法，直方图法测试ADC的等效输入噪声以及无噪声码分辨率等性能参数，正弦波拟合法对ADC的动态性能给出总体描述，FFT方法测试ADC动态性能参数。

定义：ENOB=(SINAD－1.76)/6.02

其中SINAD 表示信噪谐波比定义为：

(其中不等于、)）

其中

上式满量程幅度是隐含条件，否则要增加20lg（满量程幅度/输入幅度）

过采样还有采样增益，使用滤波器滤除带宽以外的噪声：10lg（fs/2/BW）

在对ADC进行动态性能参数测试时，要注意抑制或者消除ADC自身和外围电路的引入的噪声和谐波，以期准确获得ADC的动态性能参数将FFT方法用于高速高分辨率ADC的动态性能参数测试，注意到FFT分析采样数据时的频谱泄漏问题。

六、实测数据采集仿真分析ADC的ENOB

第二节

本次内容

空间谱估计

超分辨谱估计方法

空间阵列基本（先从直观理解然后切入）

MUSIC算法仿真

数据处理基本概念和工程应用（一）

后续讲解数据处理仿真和信号全流程模拟仿真

一、空间谱估计

空域谱估计的任务：就是估计处在空间某一区域内多个感兴趣的信号到达方向，也叫波达方向（DOA)。

分辨率

Bartlett波束形成器和Capon波束形成器实质上也可以用作空域谱估计器。分辨率决定于阵列长度，由阵列孔径确定的分辨率称为瑞利限。

超瑞利限的方法称为超分辨方法。例如MUSIC，MN(Min-norm)，Root-MUSIC，ESPRIT，ML等

Bartlett和Capon空域谱估计器

Bartlett空域谱估计器

使波束形成的输出功率相对于某个输入信号最大。

即

它是经典Fourier分析对传感器阵列数据的一种推广，因为离散傅立叶变换为

波束形成中的

波束形成器中的最优解为（拉格朗日乘子法）

这时的系统输出为

要使系统输出功率最大，必须让各阵元上的加权使得各阵元上的信号移相后同相相加，即

时，将阵元信号之间的由于方向而引起的波程差校正了，校正到都是垂直于阵列法线方向，实现同相相加。

用于空域谱估计的思想

构造目标函数(单目标）

作为变量，在范围搜索，当时，P取得最大值，峰值位置代表信号方向。

多目标

其中，，

时，有峰值

Capon（波束形成器）空域谱估计器

最优权：

输出功率：

注重谱估计的思想和实现

思想：使来自非方向的任何干扰所贡献的功率为最小，但又能保持在观测方向上的信号功率不变。

二、超分辨谱估计方法（capon和music）

1. MUSIC方法

是 Multiple Signal Classification 多重信号分类法的缩写。

是Schmidt在1979年提出的，1986年重新发表。

(1) 基本思想

L*L协方差矩阵R的特征分解（L个阵元，M个目标）

信号子空间特征向量

噪声子空间特征向量

特征分解的条件是满秩，即P是非奇异的。这里噪声空间对应的特征值为，所以

将右乘可得

带入上一页得：

由于假设P是非奇异得，而，当且仅当

因此有

这说明，矩阵A的各个列向量于噪声空间正交。故有

由此可以定义MUSIC空域谱表达式

时，取得峰值

为变量，是由阵列信号的协方差矩阵的特征分解求得，有时用

表示，叫零谱。时，取得极小值。

理论上，峰值为，极小值为无穷小，但系统总存在误差，使得峰值不为，极小值不为无穷小。这种误差中，有限样本数据的误差总是存在的，求R时，理论上要求无限的采样。

(2) 有关讨论

表达形式：谱表达式在不同的文献上有不同的表达式，其思想是一样的。差别在于一个和阵元数有关的常数

归一化后，

噪声空间特征向量数的确定

要利用个噪声空间特征向量构造空域谱的表达式，首先要知道有多少个信号，才能确定多少个噪声空间的特征向量。因此，首先要估计信号数。

可以根据特征值的大小来估计信号数。实际系统中的各种误差使最后个特征值的大小不一定相等，也不一定比前面的大特征值小很多，而是很接近。

当信号不相关时，可根据特征值，用假设检验的方法或在信息论准则下确定信号的个数。有关文献有许多方法报道。

关于谱表达式的进一步讨论

和噪声空间中的每一个矢量都正交，因此为什么不用单个特征矢量构造空域谱表达式，即

或者

因为

应有L-1个零点（其中M个为主零点，其余是伪零点）。

而

由于主零点位置固定，而伪零点位置不固定的。因为相加，对伪零点起到了平滑的作用。

平滑的副作用：降低了分辨率（由于误差的存在使得主峰或主零点的位置不总是相等的）。

2. 最小范数法

目的：最小范数法希望得到更高的分辩力，也就是为了使空域谱在目标方向上得到更尖锐的峰值或零陷。

措施：可以采用单个噪声空间的特征矢量和方向矢量正交的思想。

问题：由于采用单个特征矢量构造的空域谱具有很多的伪峰，所以还要采用相应的措施压低伪峰的值。否则会降低检测能力。

(1) 基本思想和实现

取噪声空间特征矢量的线性组合，即综合了所有噪声空间的特征矢量的性能。为了平坦个伪峰，对进行首一和二模极小化约束。

是为了构造谱函数多项式时首项为1。

谱函数表达式为

或者写为

理解：

这里决定了个信号零点，决定了L-M-1个零点。，，的系数之间满足一种线性预测的关系。即

这里是已知系列，是预测误差滤波器系数，的系数是误差系列。之所以当作误差系列，是因为目标函数的极小化可以理解为误差的极小化。

我们关心的是由上线性预测所得到的系列是否使的零点都在单位圆内，（即多项式的最小相位问题，此问题可参阅有关文献，可研究解释目标函数的极小化对零点的影响，可以作为论文题材），并且如何得到预测误差矢量。

的频率响应为，即

显然的零点近似在单位圆上时，有很高的峰值，远离单位圆时，的峰值较小。

通过求解可得

其中，

从而 Min-Norm 的空域谱可以写成

它得到的分辨率比MUSIC高，但精度差一些。

3. 根MUSIC（Root-MUSIC方法）

前面已经讨论过，当方向向量，正好等于目标信号的方向时，和正交，即

此项可以写成多项式为

这是利用一个特征向量构造的多项式，如果利用所有噪声空间的特征向量，并取多项式的模平方，可以定义一个新的多项式

关于的说明，事实上和相乘即为模，但是实际是的多项式，而也是Z的多项式。因为对于单位圆上的解。

计算上式位于单位圆上的根即可获得零谱。

由的根是信号零点

令

则

其中

可以从中求得，它的根在单位圆上或在单位圆内，在单位圆上的根就是个信号的零点。此方法适用于等距线性阵。

三、空间阵列基本

1. 窄带信号的延迟

窄带信号的主要性质：包络的变化比载波的变化慢得多。所以相当于载波的周期数量级的短的延迟可用一相移近似表示。（忽略包络变化）

数学描述一个实的窄带信号:（被调制的窄带信号）

基带信号是接收信号的复包络，通过对解调得到。阵元接收信号时，各阵元对同一信号有时间延迟。

延迟信号的复包络为

窄带（带宽足够小）可以认为的变化非常缓慢。

即有，因此有

而

2. 连续时间阵列信号模型

阵元信号

有一对相同的各向同性的传感器，间距为

设信号在含2元的一个平面内投射于2阵元上，信号源对阵法线的夹角为，信号到达阵元2比到达阵元1延迟一个时间，即

时延

相位差

考虑M个等间距的阵元构成的线阵，窄带信号源的来波方向为，天线增益，若天线为全向的天线，则为常数。基带信号为，则连续时间阵列信号为：

其中，

以第一个阵元为参考阵元。

3. 阵列信号的统计模型

现假设有p个信号，p<M，波达方向

各信号在基准点的复包络为

则在第m个阵元上第k次快拍的采样值为

表示第m个阵元上的噪声

将各阵元上第k次快拍的采样写成向量形式

式中

阵列信号的二阶统计量，阵列协方差矩阵（均值为零）

式中是信号部分的协方差矩阵。

由于各阵元的噪声不相关，且强度相等，故其协方差矩阵为

因为，R是Hermitian矩阵。它的特征值为正值。令特征值为，故其协方差矩阵的特征分解可写成：

式中为由特征向量组成的酉矩阵。

四、MUSIC算法仿真

（待补充）

五、数据处理基本概念和工程应用（一）

数据预处理、航迹起始、数据关联、跟踪滤波、航迹补点、航迹消亡以及剩余点迹的处理。

雷达数据处理与雷达信号处理都属于现代雷达系统中的重要组成部分。信号处理是用来检测目标的，利用一定的方法获取目标的各种有用信息，如距离、速度和目标的形状等。

而数据处理则可以进一步对目标的点迹和航迹进行处理，预测目标未来时刻的位置，形成可靠的目标航迹，从而实现对目标的实时跟踪。

雷达数据处理是雷达信号处理的后续处理，常被看成是继雷达信号处理后的对雷达信息的二次处理。雷达信号处理是在同一扫描周期中的若干相邻的雷达观测中进行的，而雷达数据处理则是在若干次雷达扫描周期上进行的。

雷达数据处理的基本任务为：

（1）点迹与航迹之间的关联处理；

（2）目标的跟踪滤波、航迹维持以及预测；

（3）虚假航迹的删除；

（4）航迹和点迹的显示。

第三节

数据处理基本概念和工程应用（二）

数据处理基本概念和工程应用（三）

连续波信号雷达处理背景

连续波信号雷达处理原理

基于实际工程仿真实现

一、数据处理基本概念和工程应用（二）

雷达数据处理过程主要包括数据预处理、航迹起始、数据关联、跟踪滤波、航迹补点、航迹消亡以及剩余点迹处理等。

下图给出了雷达数据处理的示意框图。虽然针对不同的雷达系统雷达数据处理在实现手段上是有所差别的，但是雷达数据处理的总体流程还是一致的。

雷达数据处理系统每个执行周期接收一组输入数据，对接收到的非空的输入数据的处理：若数据为第一批数据，一般存储在暂时点迹文件中，若接收到的输入数据不是第一批数据，则将其与可靠航迹做点迹航迹关联，关联上则用其更新可靠航迹，关联不上则将其存在暂时点迹文件中，暂时点迹用于后续的航迹起始等，当暂时点迹超过一定门限后将被删除。

雷达数据处理的另一个重点便是对航迹的处理，当可靠航迹未得到更新，也就是没有关联上点迹时，将执行补点、消亡等操作。

数据预处理：雷达数据处理的输入数据也叫观测，观测并不是雷达直接扫描得到的数据，而是将雷达扫描到的数据首先经过雷达信号处理，再经过数据录取器得到的数据。一般观测数据包括雷达扫描周期、雷达扫描批次、每批次扫描到的目标的数目以及每个目标的具体信息（包括径向距离、方位角、俯仰角等）。在实际工程中，观测一般参杂着噪声的污染，这些污染主要来自以下几个方面：

扫描过程中存在的随机的虚警；

虚假目标产生的杂波；

干扰目标；

诱饵等。

虽然现代雷达信号处理技术得到了很大的发展，但即使经过信号处理后的观测中还是会参杂一些干扰，而且一般观测数据数量较大，对后续计算机存储和处理方面的要求较高。数据预处理即是在观测数据进行起始、关联等其他数据处理过程之前先进行的一个数据的筛选，将那些不在门限内的数据剔除，只有经过所有判决门限的数据才被保留下来。

观测数据预处理的好处在于使得后续数据处理过程中数据的规模明显减小，计算量大幅下降，在一定程度上能够减轻计算机的负担，提高数据处理的速度和目标跟踪的精度，同时使虚假航迹形成的可能性降低。

数据预处理在仿真中表现为设定一定的判决门限，包括距离门限、方位角门限、俯仰角门限，将那些不在门限之内的数据剔除。

波门：

波门是数据处理过程中很重要的一个概念，航迹起始、数据关联等过程中都将用到这个概念。

波门其实就是一块区域，一般分为初始波门和相关波门。

初始波门一般用于航迹起始阶段，是以任意点为中心的一块区域，该区域规定了目标的观测值可能出现的一个空间范围。由于航迹起始时目标距离较远，为了更好的捕获目标，初始波门一般建立大波门。例如，设定的目标的速度都在100m/s以内，因此航迹起始过程中所取的初始波门为以当前时刻观测值为中心，径向距离小于110m，方位角和俯仰角小于0.1rad的一块区域。

所谓相关波门，是指以被跟踪的目标的预测值为中心的一个空间区域，此区域规定了被跟踪目标的观测值可能出现的范围。相关波形的形状和尺寸的确定准则是，一方面要使落入波门内的真实观测有很高的概率，另一方面不允许相关波门内有过多无关观测点迹。一般相关波门的尺寸应该与目标类型相互匹配，比如固定目标的波门一般只取决于观测的精度，直线目标的波门就要取决于观测值和预测滤波器的精度，而机动目标的波门还要考虑加速度的因素等。比较常用的相关波门有矩形波门、环形波门、椭圆形波门以及极坐标系下的扇形波门等。仿真中的相关是在极坐标系下进行的，所以这里主要讨极坐标系下的扇形相关波门。

二、数据处理基本概念和工程应用（三）

航迹起始是指建立目标航迹的第一点，也就是从目标落入雷达检测范围内到该目标的航迹建立的过程。航迹起始过程是雷达数据处理过程中重要的一个环节。

航迹起始过程是雷达数据处理过程中重要的环节之一，航迹起始的任务之一是为进入雷达威力区的目标快速地建立航迹，任务之二是要尽可能的避免虚假点迹建立虚假航迹。但是为了避免虚假航迹的建立就要等较长时间进行起始，可见两个任务之间存在一定的矛盾，速度和质量的矛盾，因此两者之间需要寻找一个最佳的折衷。航迹起始算法有很多，比较常用的有直观法、逻辑法、修正的逻辑法等。

三、连续波信号雷达处理背景

线性调频连续波体制的雷达既有连续波雷达功率小的优点又具有脉冲雷达探测目标的能力，对其目标回波进行快速傅里叶变换（FFT）能够提取距离和速度等信息，因此本文选择线性调频连续波作为发射信号的形式。

线性调频信号测距的原理是发射机产生连续的高频波，其频率随着时间线性变化，在电波发射遇到目标返回到接收机的这段时间内发射机发射信号的频率和回波信号的频率比较已经有了变化，利用这两个频率的差值就可以推算出目标的距离。测速的原理是利用目标与雷达之间存在相对的径向运动时所产生的多普勒效应来进行测速。

四、连续波信号雷达处理原理

这里的处理方法是将回波信号首先和参考信号进行混频并经过低通滤波，然后经过采样之后，在FPGA中以加窗的方式对有效时间段内的去斜信号进行处理。对一个重复周期内的数据做N点的FFT运算，经过M个重复周期之后，对M个重复周期的FFT频谱分析结果做M点的MTD处理，得到多普勒频率，进而可以得到去斜信号的频率，可以计算出目标与雷达之间的距离。恒虚警的作用是将雷达检测的虚警概率控制在一个可以接受的范围之内，降低杂波、噪声和干扰对雷达检测的影响。

混频去斜处理过程中的各信号的频率如图

混频之后的瞬时频率

经过低通滤波之后的瞬时频率

CFAR原理：思考：保护单元数、平均数？

总体实现框图：

五、基于实际工程仿真实现MATLAB

（待补充）