phased.DopplerEstimator
Доплеровская оценка
Описание
phased.DopplerEstimator Система object™ оценивает Доплеровские частоты целей. Вход к средству оценки состоит из местоположений обнаружения выход от детектора и куб данных об ответе Доплера области значений. Когда обнаружения кластеризируются, Доплеровские частоты вычисляются с помощью кластерной информации. Кластеризация сопоставляет несколько обнаружений в одно расширенное обнаружение.
Вычислить Доплеровские значения для обнаружений:
Задайте и настройте свое Доплеровское средство оценки с помощью процедуры Конструкции, которая следует.
Вызовите
stepметод, чтобы вычислить Доплера обнаружений, с помощью свойств вы задаете дляphased.DopplerEstimatorСистемный объект.
Примечание
Вместо того, чтобы использовать step метод, 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) выполните эквивалентные операции.
Конструкция
estimator = phased.DopplerEstimator создает Доплеровский Системный объект средства оценки, estimator.
estimator = phased.DopplerEstimator( создает Системный объект, Name,Value)estimator, с каждым заданным свойством Name установите на заданный Value. Можно задать дополнительное имя и аргументы пары значения в любом порядке как (Name1,Value1..., NameN,ValueN).
Свойства
Методы
| шаг | Оценочная цель Доплер |
| 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 phased.RangeDopplerResponse Система object™. Затем используйте phased.RangeEstimator и phased.DopplerEstimator Системные объекты, чтобы оценить область значений и скорость. Передатчик и приемник расположены изотропные антенные элементы, 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 приемник 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 флюктуирующее радарное сечение (ЭПР) 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 приемника.
txantenna = phased.IsotropicAntennaElement; rxantenna = clone(txantenna);
Настройте обработку сигналов конца передатчика. Создайте upsweep линейный сигнал FM с полосой пропускания одной половины частоты дискретизации. Найдите длину PRI в выборках и затем оцените RMS полосу пропускания 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 излучателя. 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 приемника. Установите усиление приемника и коэффициент шума.
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 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 мощность 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 мощность 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
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.