一、前言

此示例展示了如何在使用线性 FM 脉冲波形的雷达系统中使用拉伸处理来估计目标的范围。

二、介绍

线性FM波形是现代雷达系统中的热门选择，因为它可以通过扫描宽带宽来实现高范围分辨率。然而，当带宽达到数百兆赫甚至千兆赫兹时，在数字域中执行匹配滤波或脉冲压缩变得困难，因为在这样的数据速率下很难找到高质量的A/D转换器。

拉伸处理，有时也称为 deamp，是一种可用于这种情况的技术。拉伸处理在模拟域中执行。

接收到的信号首先与发射脉冲的复制品混合。请注意，副本与引用范围的返回值匹配。混合后，产生的信号包含一个频率分量，该频率分量对应于从该参考范围测量的范围偏移。因此，可以通过对混频器输出端的信号进行频谱分析来估计确切的范围。

此外，处理不是处理脉冲覆盖的整个范围，而是专注于预定义参考范围周围的小窗口。由于范围跨度有限，拉伸处理器的输出数据可以以较低的速率采样，从而放宽了对A/D转换器的带宽要求

以下各节显示了使用拉伸处理进行范围估计的示例。

三、模拟设置

本例中的雷达系统使用具有3 MHz扫描带宽的线性FM波形。该波形可用于实现 50 m 的范围分辨率和 8 km 的最大明确范围。采样速率设置为6 MHz，即扫描带宽的两倍。

三个目标分别位于距离雷达2000.66、6532.63和6845.04米处。接收器处模拟十个脉冲。这些脉冲包含来自目标的回波。

接收脉冲的时频图如下所示。在绘图之前进行相干脉冲积分，以提高信噪比（SNR）。在图中，第一个目标的返回可以在14到21毫秒之间清晰可见，而第二个和第三个目标的返回要弱得多，在45毫秒后出现。

四、拉伸加工

要执行拉伸处理，请首先确定参考范围。在此示例中，目标是在距离雷达约 6700 m 的 500 米窗口中搜索目标。可以使用波形、所需的参考范围和范围跨度形成拉伸处理器。

接下来，将接收到的脉冲通过拉伸处理器。现在，连贯地整合脉冲以改善信噪比。

拉伸处理后信号的频谱图如下所示。请注意，第二个和第三个目标回波在图中不再显示为斜坡。相反，它们的时间频率特征出现在恒定频率下，大约为0.5和-0.5 MHz。因此，信号被解振。此外，第一个目标没有返回。事实上，任何超出感兴趣范围的信号都被抑制了。这是因为拉伸处理器只允许传递范围窗口内的目标返回。这个过程在实际系统中通常被称为范围门控。

五、距离估计

要估计目标范围，请绘制信号的频谱。

从图中可以清楚地看出，去振信号中有两个主频率分量，它们对应于两个目标。这些峰值的频率可用于确定这些目标的真实范围值。

估计范围为 6518 和 6852 米，与 6533 和 6845 米的真实范围相匹配。

六、降低采样率

如引言部分所述，拉伸加工的一个吸引人的特点是它降低了连续加工阶段的带宽要求。在此示例中，感兴趣的范围跨度为 500 米。连续处理阶段所需的带宽可以计算

遵循与原始系统相同的设计规则，其中使用两倍带宽作为采样频率，新的所需采样频率变为

由此产生的抽取器因子为2。这意味着，在模拟域中执行拉伸处理后，与不使用拉伸处理的情况相比，信号采样频率仅为采样频率的一半。因此，对A/D转换器的要求已经放宽。

为了在仿真中验证这一优势，下一节将展示在拉伸处理后抽取信号的情况下，可以估计相同的范围。

这一次，功率谱密度与范围作图。

真实范围值为 6533 和 6845 米。如果不抽取，范围估计为 6518 和 6852 米。抽取后，范围估计为 6523 和 6851 米。因此，与非抽取情况相比，范围估计仅产生大约一半的计算结果。

七、总结

此示例说明在使用线性 FM 波形时如何使用拉伸处理来估计目标范围。它还表明拉伸处理降低了带宽需求。

八、参考

[1] Mark Richards， Fundamentals of Radar Signal Processing， McGraw-Hill， 2005.

九、程序

使用Matlab R2022b版本，点击打开。（版本过低，运行该程序可能会报错）

打开下面的“Example.mlx”文件，点击运行，就可以看到上述效果。

程序下载：基于matlab使用线性FM脉冲波形拉伸处理进行距离估计资源-CSDN文库