поэтапный. RangeEstimator
Оценка области значений
Описание
Система phased.RangeEstimator object™ оценивает области значений целей. Вход к средству оценки состоит из ответа области значений или куба данных об ответе Доплера области значений и местоположений обнаружения от детектора. Когда информация о кластерах обнаружений доступна, области значений вычисляются с помощью кластерной информации. Кластеризация сопоставляет несколько обнаружений в одно расширенное обнаружение.
Вычислить обнаружения для куба Доплера области значений или ответа области значений:
Задайте и настройте средство оценки области значений с помощью процедуры Конструкции, которая следует.
Вызовите метод
step, чтобы вычислить область значений, с помощью свойств, которые вы задаете для Системного объектаphased.RangeEstimator.
Примечание
Вместо того, чтобы использовать метод step, чтобы выполнить операцию, заданную Системным объектом, можно вызвать объект с аргументами, как будто это была функция. Например, y = step(obj,x) и y = obj(x) выполняют эквивалентные операции.
Конструкция
estimator = phased.RangeEstimator создает Системный объект средства оценки области значений, estimator.
estimator = phased.RangeEstimator( создает Системный объект, Name,Value)estimator, с каждым заданным набором свойства Name к заданному Value. Можно задать дополнительное имя и аргументы пары значения в любом порядке как (Name1,Value1..., NameN,ValueN).
Свойства
Методы
| шаг | Оцените целевой диапазон |
| Характерный для всех системных объектов | |
|---|---|
release | Позвольте изменения значения свойства Системного объекта |
Примеры
Оцените область значений и скорость трех целей
Чтобы оценить область значений и скорость трех целей, создайте карту Доплера области значений с помощью Системы phased.RangeDopplerResponse object™. Затем используйте phased.RangeEstimator и Системные объекты phased.DopplerEstimator, чтобы оценить область значений и скорость. Передатчик и получатель расположены изотропные элементы антенны, формирующие моностатическую радиолокационную систему.
Переданный сигнал является линейной формой волны FM с импульсным интервалом повторения (PRI) 7,0 μs и рабочим циклом 2%. Рабочая частота составляет 77 ГГц, и частота дискретизации составляет 150 МГц.
fs = 150e6;
c = physconst('LightSpeed');
fc = 77.0e9;
pri = 7e-6;
prf = 1/pri;Настройте параметры сценария. Передатчик и получатель являются стационарными и расположены в начале координат. Цели 500, 530, и в 750 метрах от радара вдоль оси X. Цели проходят ось X на скоростях –60, 20, и 40 м/с. Все три цели имеют не колеблющееся радарное поперечное сечение (RCS) 10 дБ. Создайте радарные платформы и цель.
Numtgts = 3; tgtpos = zeros(Numtgts); tgtpos(1,:) = [500 530 750]; tgtvel = zeros(3,Numtgts); tgtvel(1,:) = [-60 20 40]; tgtrcs = db2pow(10)*[1 1 1]; tgtmotion = phased.Platform(tgtpos,tgtvel); target = phased.RadarTarget('PropagationSpeed',c,'OperatingFrequency',fc, ... 'MeanRCS',tgtrcs); radarpos = [0;0;0]; radarvel = [0;0;0]; radarmotion = phased.Platform(radarpos,radarvel);
Создайте антенны передатчика и получателя.
txantenna = phased.IsotropicAntennaElement; rxantenna = clone(txantenna);
Настройте обработку сигналов конца передатчика. Создайте upsweep линейный сигнал FM с пропускной способностью одной половины частоты дискретизации. Найдите длину PRI в выборках и затем оцените RMS пропускную способность и разрешение области значений.
bw = fs/2; waveform = phased.LinearFMWaveform('SampleRate',fs, ... 'PRF',prf,'OutputFormat','Pulses','NumPulses',1,'SweepBandwidth',fs/2, ... 'DurationSpecification','Duty cycle','DutyCycle',0.02); sig = waveform(); Nr = length(sig); bwrms = bandwidth(waveform)/sqrt(12); rngrms = c/bwrms;
Настройте передатчик и свойства Системного объекта теплоотвода. Пиковая выходная мощность составляет 10 Вт, и усиление передатчика составляет 36 дБ.
peakpower = 10; txgain = 36.0; txgain = 36.0; transmitter = phased.Transmitter( ... 'PeakPower',peakpower, ... 'Gain',txgain, ... 'InUseOutputPort',true); radiator = phased.Radiator( ... 'Sensor',txantenna,... 'PropagationSpeed',c,... 'OperatingFrequency',fc);
Настройте канал свободного пространства в двухстороннем режиме распространения.
channel = phased.FreeSpace( ... 'SampleRate',fs, ... 'PropagationSpeed',c, ... 'OperatingFrequency',fc, ... 'TwoWayPropagation',true);
Настройте обработку конца получателя. Установите усиление получателя и шумовую фигуру.
collector = phased.Collector( ... 'Sensor',rxantenna, ... 'PropagationSpeed',c, ... 'OperatingFrequency',fc); rxgain = 42.0; noisefig = 1; receiver = phased.ReceiverPreamp( ... 'SampleRate',fs, ... 'Gain',rxgain, ... 'NoiseFigure',noisefig);
Цикл по импульсам, чтобы создать куб данных 128 импульсов. Для каждого шага цикла переместите цель и распространите сигнал. Затем поместите полученный сигнал в куб данных. Куб данных содержит полученный сигнал на импульс. Обычно, куб данных имеет три измерения, где последняя размерность соответствует антеннам или лучам. Поскольку только один датчик используется, куб имеет только две размерности.
Шаги обработки:
Переместите радар и цели.
Передайте форму волны.
Распространите сигнал формы волны к цели.
Отразите сигнал от цели.
Распространите форму волны назад к радару. Двухстороннее распространение включает, позволяет вам объединить распространение возврата с исходящим распространением.
Получите сигнал в радаре.
Загрузите сигнал в куб данных.
Np = 128; dt = pri; cube = zeros(Nr,Np); for n = 1:Np [sensorpos,sensorvel] = radarmotion(dt); [tgtpos,tgtvel] = tgtmotion(dt); [tgtrng,tgtang] = rangeangle(tgtpos,sensorpos); sig = waveform(); [txsig,txstatus] = transmitter(sig); txsig = radiator(txsig,tgtang); txsig = channel(txsig,sensorpos,tgtpos,sensorvel,tgtvel); tgtsig = target(txsig); rxcol = collector(tgtsig,tgtang); rxsig = receiver(rxcol); cube(:,n) = rxsig; end
Отобразите куб данных, содержащий сигналы на импульс.
imagesc([0:(Np-1)]*pri*1e6,[0:(Nr-1)]/fs*1e6,abs(cube)) xlabel('Slow Time {\mu}s') ylabel('Fast Time {\mu}s') axis xy
Создайте и отобразите изображение Доплера области значений для 128 Доплеровских интервалов. Изображение показывает область значений вертикально и скорость горизонтально. Используйте линейную форму волны FM для фильтрации соответствия. Изображение, вот карта Доплера области значений.
ndop = 128; rangedopresp = phased.RangeDopplerResponse('SampleRate',fs, ... 'PropagationSpeed',c,'DopplerFFTLengthSource','Property', ... 'DopplerFFTLength',ndop,'DopplerOutput','Speed', ... 'OperatingFrequency',fc); matchingcoeff = getMatchedFilter(waveform); [rngdopresp,rnggrid,dopgrid] = rangedopresp(cube,matchingcoeff); imagesc(dopgrid,rnggrid,10*log10(abs(rngdopresp))) xlabel('Closing Speed (m/s)') ylabel('Range (m)') axis xy
Поскольку цели простираются вдоль положительной оси X, положительная скорость в глобальной системе координат соответствует отрицательной скорости сближения. Отрицательная скорость в глобальной системе координат соответствует положительной скорости сближения.
Оцените шумовую степень после согласованной фильтрации. Создайте постоянное шумовое фоновое изображение в целях симуляции.
mfgain = matchingcoeff'*matchingcoeff; dopgain = Np; noisebw = fs; noisepower = noisepow(noisebw,receiver.NoiseFigure,receiver.ReferenceTemperature); noisepowerprc = mfgain*dopgain*noisepower; noise = noisepowerprc*ones(size(rngdopresp));
Создайте область значений и Доплеровские объекты средства оценки.
rangeestimator = phased.RangeEstimator('NumEstimatesSource','Auto', ... 'VarianceOutputPort',true,'NoisePowerSource','Input port', ... 'RMSResolution',rngrms); dopestimator = phased.DopplerEstimator('VarianceOutputPort',true, ... 'NoisePowerSource','Input port','NumPulses',Np);
Найдите целевые индексы в изображении Доплера области значений. Вместо того, чтобы использовать детектор CFAR, для простоты, используют известные местоположения и скорости целей, чтобы получить соответствующий индекс в изображении Доплера области значений.
detidx = NaN(2,Numtgts); tgtrng = rangeangle(tgtpos,radarpos); tgtspd = radialspeed(tgtpos,tgtvel,radarpos,radarvel); tgtdop = 2*speed2dop(tgtspd,c/fc); for m = 1:numel(tgtrng) [~,iMin] = min(abs(rnggrid-tgtrng(m))); detidx(1,m) = iMin; [~,iMin] = min(abs(dopgrid-tgtspd(m))); detidx(2,m) = iMin; end
Найдите шумовую степень в местоположениях обнаружения.
ind = sub2ind(size(noise),detidx(1,:),detidx(2,:));
Оцените область значений и отклонение области значений в местоположениях обнаружения. Предполагаемые области значений соглашаются с постулируемыми областями значений.
[rngest,rngvar] = rangeestimator(rngdopresp,rnggrid,detidx,noise(ind))
rngest = 3×1
499.7911
529.8380
750.0983
rngvar = 3×1
10-4 ×
0.0273
0.0276
0.2094
Оцените отклонение скорости и скорости в местоположениях обнаружения. Предполагаемые скорости соглашаются с предсказанными скоростями.
[spdest,spdvar] = dopestimator(rngdopresp,dopgrid,detidx,noise(ind))
spdest = 3×1
60.5241
-19.6167
-39.5838
spdvar = 3×1
10-5 ×
0.0806
0.0816
0.6188
Больше о
Алгоритмы
Ссылки
[1] Ричардс, M. Основные принципы Радарной Обработки сигналов. 2-й редактор Разработка Профессионала McGraw-Hill, 2014.
[2] Ричардс, M., Дж. Шир и В. Холм. Принципы современного радара: основные принципы. SciTech Publishing, 2010.