phased.DopplerEstimator

Доплеровская оценка

развернуть все на странице

Описание

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:

  1. Определите и настройте доплеровскую оценку, используя следующую процедуру конструкции.

  2. 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.

Конструкция

estimator = phased.DopplerEstimator создает Системный объект Доплеровской оценки, estimator.

estimator = phased.DopplerEstimator(Name,Value) создает Системный объект, 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).

Свойства

расширить все

Источник количества запрошенных доплеровских оценок, указанный как 'Auto' или 'Property'.

Если вы задаете это свойство равным 'Auto', количество оценок равняется количеству столбцов в detidx входной параметр step способ. Если указаны идентификаторы кластеров, количество оценок равняется количеству уникальных идентификаторов кластеров.

Если вы задаете это свойство равным 'Property', количество сообщенных оценок получается из значения NumEstimates свойство.

Типы данных: char

Максимальное количество оценок для отчета, заданное как положительное целое число. Когда количество запрошенных смет превышает количество столбцов в detidx аргумент step способ, остаток заполняется NaN.

Зависимости

Чтобы включить это свойство, установите NumEstimatesSource свойство к 'Property'.

Типы данных: c | double

Опция принятия clusterids как входной параметр к step метод, заданный как false или true. Установка значения свойства true включает clusterid входной параметр step способ.

Типы данных: logical

Опция для включения выхода оценки отклонения Доплера, заданная как false или true. Оценки допплеровских отклонений возвращаются в dopvar выходной аргумент step способ.

Типы данных: logical

Количество импульсов в кубе данных Доплера, заданное как положительное целое число.

Зависимости

Чтобы включить это свойство, установите VarianceOutputPort свойство к true.

Типы данных: single | double

Источник значений степени шума, заданный как 'Property' или 'Input port'. Степень шума используется для вычисления отклонения доплеровской оценки и ОСШ. Если вы задаете это свойство равным 'Property', значение NoisePower свойство представляет степень шума в местах обнаружения. Если вы задаете это свойство равным 'Input port', можно задать степень шума, используя noisepower входной параметр step способ.

Типы данных: char

Постоянное значение степени шума в кубе данных диапазона-Допплера, заданное как положительная скалярная величина. Шумовые силовые модули линейны. То же значение степени шума применяется ко всем обнаружениям.

Зависимости

Чтобы включить это свойство, установите VarianceOutputPort свойство к true и установите NoisePowerSource на 'Property'.

Типы данных: single | double

Методы

шагОценка целевого доплеровского значения
Общий для всех системных объектов
release

Разрешить изменение значения свойства системного объекта

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

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:

  1. Перемещайте радар и цели.

  2. Передайте форму волны.

  3. Передайте сигнал формы волны на цель.

  4. Отражайте сигнал от цели.

  5. Передайте форму волны назад на радар. Двухстороннее распространение позволяет объединить распространение возврата с исходящим распространением.

  6. Прием сигнала на радар.

  7. 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

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

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

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

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

Алгоритмы

расширить все

Ссылки

[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.

Расширенные возможности

.

См. также

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2017a

Документация по Phased Array System Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте