Доплеровская оценка
The phased.DopplerEstimator Системная object™ оценивает доплеровские частоты целей. Вход в оценщик состоит из мест обнаружения, выводимых из детектора, и куба данных Доплеровского отклика области значений. При кластеризации обнаружений доплеровские частоты вычисляются с помощью информации о кластере. Кластеризация связывает несколько обнаружений в одно расширенное обнаружение.
Чтобы вычислить значения Допплера для обнаружений:
Определите и настройте доплеровскую оценку, используя следующую процедуру конструкции.
Вызовите step метод для вычисления Допплера обнаружений, используя свойства, заданные для phased.DopplerEstimator Системный объект.
Примечание
Вместо использования step метод для выполнения операции, заданной системным объектом, можно вызвать объект с аргументами, как если бы это была функция. Для примера, y = step(obj,x) и y = obj(x) выполнять эквивалентные операции.
estimator = phased.DopplerEstimator создает Системный объект Доплеровской оценки, estimator.
estimator = phased.DopplerEstimator( создает Системный объект, Name,Value)estimator, с каждым заданным свойством Name установить на заданную Value. Можно задать дополнительные аргументы в виде пар имен и значений в любом порядке как (Name1,Value1..., NameN,ValueN).
| шаг | Оценка целевого доплеровского значения |
| Общий для всех системных объектов | |
|---|---|
release | Разрешить изменение значения свойства системного объекта |
Чтобы оценить дальность и скорость трех целей, создайте карту Доплера области значений с помощью phased.RangeDopplerResponse Системные object™. Затем используйте phased.RangeEstimator и phased.DopplerEstimator Системные объекты для оценки области значений и скорости. Передатчик и приемник являются связанными изотропными антенными элементами, образующими моностатическую радиолокационную систему.
Переданный сигнал является линейной FM-формой волны с интервалом повторения импульса (PRI) 7,0 мкс и коэффициентом заполнения 2%. Рабочая частота составляет 77 ГГц, а частота дискретизации - 150 МГц.
fs = 150e6;
c = physconst('LightSpeed');
fc = 77.0e9;
pri = 7e-6;
prf = 1/pri;Настройте параметры сценария. Передатчик и приемник являются стационарными и расположены в источник. Цели находятся в 500, 530 и 750 метрах от радара вдоль оси X. Цели движутся по оси X со скоростью -60, 20 и 40 м/с. Все три цели имеют неколеблющееся радиолокационное сечение (RCS) 10 дБ. Создайте целевую и радиолокационную платформы.
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 приемника.
txantenna = phased.IsotropicAntennaElement; rxantenna = clone(txantenna);
Настройте обработку сигнала на конце передатчика. Создайте восходящий линейный FM сигнал с шириной полосы, равной половине частоты дискретизации. Найдите длину PRI в выборках и затем оцените пропускную способность rms 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 излучателя свойства Системного объекта. Пиковая выходная степень составляет 10 Вт, и коэффициент усиления 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);
Установите канал свободного пространства в двухстороннем режиме распространения.
channel = phased.FreeSpace( ... 'SampleRate',fs, ... 'PropagationSpeed',c, ... 'OperatingFrequency',fc, ... 'TwoWayPropagation',true);
Настройте обработку конца получателя. Установите коэффициент усиления и рисунка шума приемника.
collector = phased.Collector( ... 'Sensor',rxantenna, ... 'PropagationSpeed',c, ... 'OperatingFrequency',fc); rxgain = 42.0; noisefig = 1; receiver = phased.ReceiverPreamp( ... 'SampleRate',fs, ... 'Gain',rxgain, ... 'NoiseFigure',noisefig);
Закольцовывайте импульсы, чтобы создать кубик данных из 128 импульсов. Для каждого шага цикла перемещайте цель и распространяйте сигнал. Затем положите принятый сигнал в кубик данных. Кубик данных содержит принятый сигнал на импульс. Обычно кубик данных имеет три размерности, где последняя размерность соответствует антеннам или лучам. Поскольку используется только один датчик, кубик имеет только две размерности.
Шаги обработки:
Перемещайте радар и цели.
Передайте форму волны.
Передайте сигнал формы волны на цель.
Отражайте сигнал от цели.
Передайте форму волны назад на радар. Двухстороннее распространение позволяет объединить распространение возврата с исходящим распространением.
Прием сигнала на радар.
Загрузите сигнал в кубик 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
Отображение куба данных, содержащего 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 диапазона-Доплера для 128 доплеровских интервалов. Изображение показывает область значений по вертикали и скорость по горизонтали. Используйте линейную FM сигнал для фильтрации соответствия. Изображение здесь - карта диапазона-Допплера.
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 лежат вдоль положительной оси X, положительная скорость в глобальной системе координат соответствует отрицательной скорости закрытия. Отрицательная скорость в глобальной системе координат соответствует положительной скорости закрытия.
Оцените степень шума после согласованной фильтрации. Создайте фоновое изображение постоянного шума 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 объекты Доплеровской 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 range-Doppler. Вместо использования CFAR-детектора, для простоты, используйте известные местоположения и скорости мишеней для получения соответствующего индекса в допплеровском изображении.
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 степень шума в местах обнаружения.
ind = sub2ind(size(noise),detidx(1,:),detidx(2,:));
Оцените диапазон и отклонение области значений в местах обнаружения. Предполагаемые области значений согласуются с постулированными 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 скорость и отклонение скорости в местах обнаружения. Расчетные скорости согласуются с прогнозируемыми 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
[1] Ричардс, М. Основы обработки радиолокационных сигналов. 2-й ред. McGraw-Hill Professional Engineering, 2014.
[2] Ричардс, М., Дж. Шеер и У. Холм, Принципы современного радара: Основные принципы. SciTech Publishing, 2010.