方法一:原始方法
T = 10e-6; %脉宽
B = 4e6; %信号带宽
K = B/T; %调频斜率
Fs = 80e6; %采样频率
Ts = 1/Fs; %采样间隔
N = T/Ts;
t = linspace(-T/2,T/2,N);
lfm = exp(j*pi*K*t.^2); %生成线性调频信号
%以上可以分解为exp(j*pi*(K*t)*t),即K*t=f,f随着时间线性变化;
方法二:进阶方法,利用matlab封装好的对象
clc;
clear;
fs = 80e6;
waveform = phased.LinearFMWaveform('SampleRate',fs,...
'SweepBandwidth',4e6,...
'PulseWidth',1e-5,'PRF',4e3);
% 'SweepBandwidth'为扫频带宽
% 'PulseWidth'为脉冲宽度
% 'PRF'为脉冲重复周期
waveform.CoefficientsOutputPort=true;
% plot(waveform,'PlotType','real');
% plot(waveform,'PlotType','imag');
plot(waveform,'PlotType','complex');
下图为上图线性调频信号对应额的匹配滤波系数,该系数与原始波形的关系为共轭(虚部反相)镜像(时间上翻转)。匹配系数在相关接收时需要用到,如线性调频脉冲雷达的脉冲压缩(即匹配滤波)系数;
方法三:高阶方法,利用matlab工具箱(雷达波形分析工具箱)
工具箱产生波形后可导出到matlab工作区间做仿真使用。
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