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r = y(1:length(x)*fs/fc);这句代码报错了,软件反应索引超出数组元素的数目

时间: 2024-03-03 15:52:04 浏览: 153
非常抱歉给您带来困扰,这个错误可能是由于采样点数计算不正确导致的。请将采样点数的计算公式修改为: ```matlab N = ceil(length(x) * fs / fc); % 采样点数 r = y(1:N); ``` 这里使用了 `ceil` 函数向上取整,以保证采样点数 `N` 不小于 `length(x) * fs / fc`。这样就可以避免索引超出数组元素的错误了。完整的代码如下: ```matlab % 随机离散信号生成 x = randi([0 1], 1, 1000); % 调制 fc = 10e6; % 载波频率 t = (0:length(x)-1) / fc; s = 2*x-1; % BPSK调制 y = s .* cos(2*pi*fc*t); % 采样 fs = 20*fc; % 采样频率 N = ceil(length(x) * fs / fc); % 采样点数 r = y(1:N); % 瑞利衰落信道模拟 fc = 900e6; % 载波频率 v = 50; % 移动速度,单位:km/h fd = v / 3.6 * fc / 3e8; % 多普勒频移 t = (0:length(r)-1) / fs; h = sqrt(0.5) * (randn(size(r)) + 1i*randn(size(r))); r = r .* exp(1i*2*pi*fd*t) .* h; % 接收端采样 fs = 10*fc; % 采样频率 ts = 1/fs; % 采样时间间隔 r = r(1:length(r)*fs/(20*fc)); % 解调 s_hat = real(r) > 0; % 比特误码率计算 ber = sum(x ~= s_hat) / length(x); fprintf('比特误码率:%.4f\n', ber); % 输出向量大小信息 disp(['r 大小:' num2str(size(r))]) disp(['t 大小:' num2str(size(t))]) disp(['h 大小:' num2str(size(h))]) ``` 希望这次的修改可以解决问题,如有其他问题,请随时与我联系。
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function [RD, r_axis, v_axis] = rd_ECABatch(surv, refsig, fs, b, K, N_range, N_doppler, fc) % rd_ECABatch — ECA-Batch 干扰抑制后的 Range-Doppler 图 % surv, refsig: 列向量输入;fs: 采样率;b: 分批数; % K: 干扰子空间大小;N_range, N_doppler: 输出图大小; % fc: 载波频率。 c = 3e8; % 光速 lambda = c/fc; % 波长 NB = floor(length(surv)/b); % 每批样本数 TB = NB/fs; % 每批时间长度 % 距离刻度 r_res = c/(2*fs); r_axis = (0:N_range-1)' * r_res; % 多普勒刻度(慢时域采样 fs_slow = 1/TB) fs_slow = 1/TB; f_res = fs_slow / N_doppler; f_axis = ((0:N_doppler-1) - N_doppler/2) * f_res; v_axis = (lambda/2) * f_axis; eps_reg = 1e-6; % 正则化因子 Cmat = zeros(N_range, b); % 预分配 for i = 1:b idx = (i-1)*NB + (1:NB); % 确保是列向量 x = surv(idx).'; % NB×1 y = refsig(idx).'; % NB×1 % 构造 NB×K 的干扰子空间矩阵 X X = zeros(NB, K); for k = 0:(K-1) X(k+1:NB, k+1) = y(1:NB-k); end % 最小二乘解 + 正则化 R_xx = X' * X + eps_reg * eye(K); w = R_xx \ (X' * x); % K×1 % 干净信号 s_eca = x - X * w; % NB×1 % slow-time cross-correlation C = xcorr(s_eca, y, NB-1, 'none'); % 取零延迟开始的 N_range 样点 Cmat(:, i) = C(NB : NB+N_range-1); end % 对每行(range bin)做 FFT → Doppler 维度 RD = fftshift( fft(Cmat, N_doppler, 2), 2 ); end % % function [RD, r_axis, v_axis] = rd_ECABatch(surv, refsig, fs, b, K, N_range, N_doppler, fc) % % c = 3e8; % lambda = c/fc; % % NB = floor(length(surv)/b); % TB = NB/fs; % % r_res = c/(2*fs); % r_axis = (0:N_range-1)' * r_res; % % fs_slow = 1/TB; % f_res = fs_slow / N_doppler; % f_axis = ((0:N_doppler-1) - N_doppler/2) * f_res; % v_axis = (lambda/2) * f_axis; % % eps_reg = 1e-6; % Cmat = zeros(N_range, b); % % for i = 1:b % idx = (i-1)*NB + (1:NB); % x = surv(idx).'; % y = refsig(idx).'; % % 构造干扰子空间 % X = zeros(NB, K); % for k = 0:(K-1) % X(k+1:end, k+1) = y(1:end-k); % end % % 投影子空间 % alpha = (X'*X + eps_reg*eye(K)) \ (X'*x); % clean = x - X*alpha; % % C = xcorr(clean, y, NB-1, 'none'); % Cmat(:, i) = C(NB:NB+N_range-1); % end % % RD = fftshift(fft(Cmat, N_doppler, 2), 2); % % end 这是我的eca部分

clc; clear; close all; Pn = 1;%噪声功率 SNR = 10; Ps = 10.^(SNR/10);%信号功率 JNR = 15; Pj = 10.^(JNR/10);%信号功率 ISR = 10*log10(Pj / Ps); %% 生成有用信号 Fs=1000000; N =1000000; t=(0:N-1)/Fs; f=(0:N-1)*Fs/N; mA=0.3; f1=30; s1=mA*sin(2*pi*f1*t); mB=0.3; fs=9960; mf=16; a0=0;a1=0.5*pi;a2=pi;a4=1.5*pi; s2=mB*cos(2*pi*fs*t-mf*cos(2*pi*f1*t+a1)); mC=0.1; fm=(t>=0&t<8.1).*0+(t>=8.1&t<8.4).*1+(t>=8.4&t<8.7).*0+(t>=8.7&t<8.8).*1+(t>=8.8&t<8.9).*0+(t>=8.9&t<9.2).*1+(t>=9.2&t<9.3).*0+(t>=9.3&t<9.6).*1+(t>=9.6&t<9.7).*0+(t>=9.7&t<10).*1 ... +(t>=10&t<18.1).*0+(t>=18.1&t<18.4).*1+(t>=18.4&t<18.7).*0+(t>=18.7&t<18.8).*1+(t>=18.8&t<18.9).*0+(t>=18.9&t<19.2).*1+(t>=19.2&t<19.3).*0+(t>=19.3&t<19.6).*1+(t>=19.6&t<19.7).*0+(t>=19.7&t<20).*1 ... +(t>=20&t<28.1).*0+(t>=28.1&t<28.4).*1+(t>=28.4&t<28.7).*0+(t>=28.7&t<28.8).*1+(t>=28.8&t<28.9).*0+(t>=28.9&t<29.2).*1+(t>=29.2&t<29.3).*0+(t>=29.3&t<29.6).*1+(t>=29.6&t<29.7).*0+(t>=29.7&t<30).*1 ... +(t>=30&t<38.1).*0+(t>=38.1&t<38.4).*1+(t>=38.4&t<38.7).*0+(t>=38.7&t<38.8).*1+(t>=38.8&t<38.9).*0+(t>=38.9&t<39.2).*1+(t>=39.2&t<39.3).*0+(t>=39.3&t<39.6).*1+(t>=39.6&t<39.7).*0+(t>=39.7&t<40).*1 ... +(t>=40&t<48.1).*0+(t>=48.1&t<48.4).*1+(t>=48.4&t<48.7).*0+(t>=48.7&t<48.8).*1+(t>=48.8&t<48.9).*0+(t>=48.9&t<49.2).*1+(t>=49.2&t<49.3).*0+(t>=49.3&t<49.6).*1+(t>=49.6&t<49.7).*0+(t>=49.7&t<50).*1 ; g=cos(2*pi*1020*t);%1020hz音频信号 s3=mC*g.*fm; u_t=1+s1+s2+s3; fc=100000; VOR_re=u_t.*cos(2*pi*fc*t); VOR_im=u_t.*sin(2*pi*fc*t); VOR=VOR_re+1i.*VOR_im; average_power_VOR = sum(abs(VOR).^2) / length(VOR); scaling_factor = sqrt(Ps / average_power_VOR);% 计算比例系数 VOR = VOR * scaling_factor; 写一段代码对我的VOR 信号利用过零点检测求载波频率

%% 测试高精度时延,基于farrow结构,拉格朗日算法 %% 生成输入信号x fs = 1.5e3; fc = 1e2; t = 0:1/fs:10/fc; x = cos(2pifc*t); %% fir_len = 31; %输入farrow阶数 可以自己调整 %lagrange_f = zeros(fir_len+1,fir_len+1); lagrange_f = lagrange_factor_creat(fir_len); %系数矩阵,返回一个方阵 %% 开始farrow结构 y = zeros(length(x),1); D = 1; %设定延时 取值为0到1 单位为采样周期 Ts input_reg_array = zeros(fir_len+1,fir_len+1); D_mult_reg_array = zeros(fir_len,1); mult_reg = [D 1]; for i= 1:length(x) input_reg_array(2:end,:) = input_reg_array(1:fir_len,:); %完成移位操作 input_reg_array(1,:) = x(i); %输入新的x mid_reg = input_reg_array.*lagrange_f; D_mult_reg_array = sum(mid_reg); %完成farrow滤波器的,下层结构 与参数D的运算 mid = D_mult_reg_array(1:2)*mult_reg'; for j = 1:fir_len-1 mid = [mid D_mult_reg_array(j+2)]*mult_reg'; end y(i) = mid; end %% plot(x) hold on plot(y(ceil((fir_len+1)/2):end)) function [l_factor] = lagrange_factor_creat(fir_len) %% 拉格朗日插值滤波器生成 % 延时精度 syms D; %滤波器长度 fir_len = fir_len+1; insert_x =ceil(fir_len/2) + D; x_i = 1:fir_len; l_factor = zeros(fir_len,fir_len); %col_x = ones(fir_len,1)*insert_x; for i = 1:fir_len up_x = insert_x - x_i'; down_x = i- x_i'; % up_x(i) = 1; down_x(i) = 1; l_x = prod(up_x)/prod(down_x); % expand(l_x); %取多项式系数 l_factor(i,:) = sym2poly(l_x); end end 怎么把这段代码改成适用于30度入射角的16阵元的均匀线阵,且小数延时部分的寄存器要求:小数延时滤波器延时参数 p 为 16 比特量化数据,两通道延时参数组成 32 比特数据,以波束 0 通道 0 延时 rdly0_0和波束 1 通道 1 延时 rdly0_1 为例,32 比特数据为{rdly0_0,rdly0_1}。小数延时滤波器延时精度为采样周期的 1/50。整数延时的延时拍数为8,采样率为1GPS,延时为8ns。若使用farrow滤波器,那么我该如何配置这些寄存器的参数?

%% 参数设置 clear all; close all; clc; Fs = 5e9; % 采样率 5 GHz fc = 1e9; % 载波频率 1 GHz bw = 5e6; % 信号带宽 5 MHz duration = 200e-6; % 信号持续时间 200 μs t = 0:1/Fs:duration-1/Fs; %% 生成QPSK调制信号 fprintf('生成QPSK调制信号...\n'); symbol_rate = bw; % 符号率 5 MHz sps = floor(Fs/symbol_rate); % 每符号采样点数 num_symbols = ceil(length(t)/sps); data = randi([0 3], 1, num_symbols); % QPSK数据 modulated = pskmod(data, 4, pi/4); % QPSK调制 % 升余弦滤波 rolloff = 0.35; filt = rcosdesign(rolloff, 6, sps); baseband = upfirdn(modulated, filt, sps, 1); baseband = baseband(1:length(t)); %% 上变频 fprintf('上变频到RF...\n'); carrier = exp(1i*2*pi*fc*t); rf_signal = real(baseband .* carrier); %% 添加噪声 fprintf('添加噪声...\n'); noise_power = 0.01 * var(rf_signal); rf_signal = rf_signal + sqrt(noise_power)*randn(size(rf_signal)); %% 定点量化 (16位有符号) fprintf('定点量化...\n'); nbits = 16; max_val = 2^(nbits-1)-1; rf_signal_normalized = rf_signal / max(abs(rf_signal)); rf_fixed = round(rf_signal_normalized * max_val); rf_fixed(rf_fixed > max_val) = max_val; rf_fixed(rf_fixed < -max_val) = -max_val; %% 重组为16路并行数据 fprintf('重组为16路并行数据...\n'); num_samples = length(rf_fixed); % 确保总样本数是16*8=128的倍数(满足CIC抽取要求) block_multiple = 16*8; % 16路并行 * 8倍CIC抽取 if mod(num_samples, block_multiple) ~= 0 padding = block_multiple - mod(num_samples, block_multiple); rf_fixed = [rf_fixed, zeros(1, padding)]; num_samples = length(rf_fixed); end parallel_data = reshape(rf_fixed, 16, []); num_blocks = size(parallel_data, 2); %% ===================== 并行混频模块实现 ===================== fprintf('\n===== 开始并行混频处理 =====\n'); tic; % NCO参数计算 nco_phase_step = 2*pi*fc/(Fs/16); % 每路相位增量 nco_initial_phase = 2*pi*fc*(0:15)/Fs; % 16路初始相位 % 初始化混频输出 mixed_data = complex(zeros(16, num_blocks)); % 复数类型 % 并行混频处理 for block_idx = 1:num_blocks samples = parallel_data(:, block_idx); % 计算每个通道的NCO相位 time_offset = (block_idx-1)*16; % 时间偏移 current_phase = nco_initial_phase + time_offset*nco_phase_step; % 生成NCO载波 nco_carrier = exp(-1i * current_phase); % 混频处理 mixed_data(:, block_idx) = double(samples) .* nco_carrier.'; end % 重组为串行数据 mixed_serial = reshape(mixed_data, 1, []); mixer_time = toc; fprintf('并行混频处理完成! 耗时: %.4f 秒\n', mixer_time); %% ===================== 16倍并行多相抽取器 ===================== fprintf('\n===== 开始16倍并行多相抽取 =====\n'); tic; % 设计抗混叠滤波器(截止频率156.25 MHz) cutoff_freq = 0.9 * (Fs/16/2); % 140.625 MHz filter_order = 255; % FIR滤波器阶数 h = fir1(filter_order, cutoff_freq/(Fs/2), 'low', kaiser(filter_order+1, 5)); % 多相分解(16个子滤波器) num_taps = length(h); if mod(num_taps, 16) ~= 0 h = [h, zeros(1, 16 - mod(num_taps,16))]; % 补零对齐 end poly_phase = reshape(h, 16, []); % 16x(L/16) 多相系数矩阵 L_poly = size(poly_phase, 2); % 每个多相分支的抽头数 % 初始化历史缓冲区(存储前L-1个样本) hist_buffer = complex(zeros(16, L_poly-1)); % 复数缓冲区 % 处理每个数据块 decimated_output = complex(zeros(1, num_blocks)); % 抽取后输出 for block_idx = 1:num_blocks % 当前块数据 + 历史缓冲区 current_block = mixed_data(:, block_idx); full_block = [hist_buffer, current_block]; % 16xL_poly % 多相滤波(16路并行乘加) poly_out = zeros(16, 1); % 存储每路输出 for i = 1:16 poly_out(i) = sum(poly_phase(i, :) .* full_block(i, :)); end % 输出抽取结果(16:1) decimated_output(block_idx) = sum(poly_out); % 更新历史缓冲区(移除最旧数据) hist_buffer = full_block(:, 2:end); end % 计算新采样率 Fs_current = Fs / 16; % 312.5 MHz decimator_time = toc; fprintf('并行多相抽取完成! 耗时: %.4f 秒\n', decimator_time); fprintf('输出采样率: %.1f MHz\n', Fs_current/1e6); %% ===================== 多级抽取滤波器组 ===================== fprintf('\n===== 开始CIC(8x)+HB(2x)+FIR(整形)滤波器组 =====\n'); tic; % 系统参数 signal_bw = bw; % 信号带宽 5 MHz target_fs = 19.53125e6; % 目标采样率 312.5/(8*2) = 19.53125 MHz % 抽取方案: % 1. CIC抽取: 8倍 (312.5/8 = 39.0625 MHz) % 2. HB滤波器: 2倍 (39.0625/2 = 19.53125 MHz) % 3. FIR补偿滤波器: 1倍 (仅整形滤波) %% 第一阶段: CIC滤波器 (8倍抽取) fprintf('\n--- 阶段1: CIC滤波器 (8倍抽取) ---\n'); R_cic = 8; % 抽取因子8 N_cic = 5; % CIC阶数 (5阶提供高阻带抑制) M_cic = 1; % 差分延迟 % 确保输入数据长度是抽取因子的整数倍 if mod(length(decimated_output), R_cic) ~= 0 padding = R_cic - mod(length(decimated_output), R_cic); decimated_output = [decimated_output, zeros(1, padding)]; end % 创建CIC抽取器 cicDecim = dsp.CICDecimator(R_cic, N_cic, M_cic); cic_output = cicDecim(decimated_output.'); % 需要列向量 % 更新采样率 Fs_cic = Fs_current / R_cic; % 39.0625 MHz fprintf('CIC输出采样率: %.3f MHz\n', Fs_cic/1e6); %% 第二阶段: 半带滤波器 (HB, 2倍抽取) fprintf('\n--- 阶段2: 半带滤波器 (2倍抽取) ---\n'); R_hb = 2; % 抽取因子2 % 确保输入数据长度是抽取因子的整数倍 if mod(length(cic_output), R_hb) ~= 0 padding = R_hb - mod(length(cic_output), R_hb); cic_output = [cic_output; zeros(padding, 1)]; end % 设计半带滤波器 (高阻带抑制) hbSpec = fdesign.decimator(R_hb, 'halfband', 'Tw,Ast', 0.1*Fs_cic, 90, Fs_cic); hbFilt = design(hbSpec, 'equiripple', 'SystemObject', true); % 应用半带滤波器 hb_output = hbFilt(cic_output); % 更新采样率 Fs_hb = Fs_cic / R_hb; % 19.53125 MHz fprintf('HB输出采样率: %.3f MHz\n', Fs_hb/1e6); %% 第三阶段: FIR整形滤波器 (不抽取) fprintf('\n--- 阶段3: FIR整形滤波器 (无抽取) ---\n'); % 设计参数 - 优化通带平坦度和阻带抑制 Fpass = 1.1 * signal_bw; % 通带截止 5.5 MHz Fstop = 1.5 * signal_bw; % 阻带起始 7.5 MHz Apass = 0.05; % 通带纹波(0.05 dB) Astop = 90; % 阻带衰减(90 dB) % 设计补偿滤波器 firSpec = fdesign.lowpass('Fp,Fst,Ap,Ast', Fpass, Fstop, Apass, Astop, Fs_hb); firFilt = design(firSpec, 'equiripple', 'SystemObject', true); % 应用FIR滤波器 fir_output = firFilt(hb_output); % 最终输出采样率保持19.53125 MHz Fs_final = Fs_hb; fprintf('FIR输出采样率: %.3f MHz\n', Fs_final/1e6); %% 最终输出 final_output = fir_output; filter_time = toc; fprintf('多级滤波器组处理完成! 总耗时: %.4f 秒\n', filter_time); %% ===== 多级滤波器性能指标 ===== fprintf('\n===== 多级滤波器性能指标 =====\n'); % 计算资源消耗 coeffs_hb = hbFilt.Numerator; coeffs_fir = firFilt.Numerator; num_mult_hb = length(coeffs_hb(coeffs_hb ~= 0)); % 非零系数 num_mult_fir = length(coeffs_fir); fprintf('半带滤波器乘法器数量: %d\n', num_mult_hb); fprintf('FIR滤波器乘法器数量: %d\n', num_mult_fir); fprintf('总乘法操作/输出样本: %.1f\n', num_mult_hb/R_hb + num_mult_fir); % 信号质量分析 % 计算抽取因子总和 total_decimation = 16 * R_cic * R_hb; % 16(多相) * 8(CIC) * 2(HB) = 256 expected_bb_final = resample(baseband(:), 1, total_decimation); % 确保列向量 % 确保长度匹配 min_len = min(length(final_output), length(expected_bb_final)); final_output_trim = final_output(1:min_len); expected_bb_final_trim = expected_bb_final(1:min_len); % 计算误差 error_final = final_output_trim - expected_bb_final_trim; % 计算信号功率和噪声功率 signal_power = mean(abs(expected_bb_final_trim).^2); noise_power = mean(abs(error_final).^2); % 计算SNR if noise_power > 0 snr_final = 10*log10(signal_power / noise_power); else snr_final = Inf; end fprintf('最终输出信号SNR: %.2f dB\n', snr_final); % 计算EVM if signal_power > 0 evm = sqrt(noise_power) / sqrt(signal_power) * 100; else evm = Inf; end fprintf('最终输出EVM: %.2f%%\n', evm); %% ===================== 频谱分析 ===================== % 创建瀑布图 figure('Name', '多级处理频谱瀑布图', 'Position', [50, 50, 1200, 800], 'NumberTitle', 'off'); % 1. 原始信号频谱 subplot(3,2,1); N_fft = 2^nextpow2(num_samples); f_axis = (-N_fft/2:N_fft/2-1)*(Fs/N_fft); spectrum = fftshift(abs(fft(rf_fixed, N_fft))); plot(f_axis/1e9, 20*log10(spectrum/max(spectrum))); title('原始信号频谱 (5 GHz 采样率)'); xlabel('频率 (GHz)'); ylabel('幅度 (dB)'); xlim([0, 2.5]); grid on; % 2. 混频后基带信号频谱 subplot(3,2,2); N_fft_mixed = 2^nextpow2(length(mixed_serial)); f_axis_mixed = (-N_fft_mixed/2:N_fft_mixed/2-1)*(Fs/N_fft_mixed); spectrum_mixed = fftshift(abs(fft(mixed_serial, N_fft_mixed))); plot(f_axis_mixed/1e6, 20*log10(spectrum_mixed/max(spectrum_mixed))); title('混频后基带信号频谱 (5 GHz 采样率)'); xlabel('频率 (MHz)'); ylabel('幅度 (dB)'); xlim([-20, 20]); grid on; % 3. CIC输出频谱 subplot(3,2,3); N_fft_cic = 2^nextpow2(length(cic_output)); f_axis_cic = (-N_fft_cic/2:N_fft_cic/2-1)*(Fs_cic/N_fft_cic); spectrum_cic = fftshift(abs(fft(cic_output, N_fft_cic))); plot(f_axis_cic/1e6, 20*log10(spectrum_cic/max(spectrum_cic))); title(sprintf('CIC输出频谱 (%.3f MHz 采样率)', Fs_cic/1e6)); xlabel('频率 (MHz)'); ylabel('幅度 (dB)'); xlim([-20, 20]); grid on; % 4. HB输出频谱 subplot(3,2,4); N_fft_hb = 2^nextpow2(length(hb_output)); f_axis_hb = (-N_fft_hb/2:N_fft_hb/2-1)*(Fs_hb/N_fft_hb); spectrum_hb = fftshift(abs(fft(hb_output, N_fft_hb))); plot(f_axis_hb/1e6, 20*log10(spectrum_hb/max(spectrum_hb))); title(sprintf('HB输出频谱 (%.3f MHz 采样率)', Fs_hb/1e6)); xlabel('频率 (MHz)'); ylabel('幅度 (dB)'); xlim([-10, 10]); grid on; % 5. FIR输出频谱 subplot(3,2,5); N_fft_final = 2^nextpow2(length(final_output)); f_axis_final = (-N_fft_final/2:N_fft_final/2-1)*(Fs_final/N_fft_final); spectrum_final = fftshift(abs(fft(final_output, N_fft_final))); plot(f_axis_final/1e6, 20*log10(spectrum_final/max(spectrum_final))); title(sprintf('FIR输出频谱 (%.3f MHz 采样率)', Fs_final/1e6)); xlabel('频率 (MHz)'); ylabel('幅度 (dB)'); xlim([-10, 10]); grid on; line([-signal_bw/1e6, -signal_bw/1e6], ylim, 'Color', 'r', 'LineStyle', '--'); line([signal_bw/1e6, signal_bw/1e6], ylim, 'Color', 'r', 'LineStyle', '--'); legend('频谱', '信号带宽边界'); % 6. 最终信号星座图 subplot(3,2,6); % 重采样到符号率 resampled = resample(final_output, 1, round(Fs_final/symbol_rate)); scatterplot(resampled(100:end-100)); title('最终输出星座图'); grid on; %% ===================== 滤波器响应分析 ===================== figure('Name', '多级滤波器响应', 'Position', [100, 100, 1200, 600], 'NumberTitle', 'off'); % CIC响应 subplot(1,3,1); [h_cic, w_cic] = freqz(cicDecim, 1024, Fs_current); plot(w_cic/1e6, 20*log10(abs(h_cic))); title('CIC滤波器响应 (8倍抽取)'); xlabel('频率 (MHz)'); ylabel('幅度 (dB)'); grid on; xlim([0, Fs_current/2/1e6]); % HB响应 subplot(1,3,2); [h_hb, w_hb] = freqz(hbFilt, 1024, Fs_cic); plot(w_hb/1e6, 20*log10(abs(h_hb))); title('半带滤波器响应 (2倍抽取)'); xlabel('频率 (MHz)'); ylabel('幅度 (dB)'); grid on; xlim([0, Fs_cic/2/1e6]); % FIR响应 subplot(1,3,3); [h_fir, w_fir] = freqz(firFilt, 1024, Fs_hb); plot(w_fir/1e6, 20*log10(abs(h_fir))); title('FIR整形滤波器响应 (无抽取)'); xlabel('频率 (MHz)'); ylabel('幅度 (dB)'); grid on; xlim([0, Fs_hb/2/1e6]); %% ===================== 时域波形分析 ===================== figure('Name', '时域波形分析', 'Position', [150, 150, 1200, 800], 'NumberTitle', 'off'); % 选择分析时间段 start_idx = 1000; end_idx = min([1200, length(baseband), length(mixed_serial), length(decimated_output), ... length(cic_output)*8, length(hb_output)*16, length(final_output)*16]); % 原始基带信号 subplot(4,1,1); plot(real(baseband(start_idx:end_idx))); hold on; plot(imag(baseband(start_idx:end_idx))); title('原始基带信号 (I/Q)'); xlabel('样本索引'); ylabel('幅度'); legend('I路', 'Q路'); grid on; % 混频后信号 subplot(4,1,2); plot(real(mixed_serial(start_idx:end_idx))); hold on; plot(imag(mixed_serial(start_idx:end_idx))); title('混频后基带信号 (I/Q)'); xlabel('样本索引'); ylabel('幅度'); legend('I路', 'Q路'); grid on; % CIC输出信号 subplot(4,1,3); cic_idx = ceil(start_idx/8):min(ceil(end_idx/8), length(cic_output)); plot(real(cic_output(cic_idx))); hold on; plot(imag(cic_output(cic_idx))); title('CIC输出信号 (I/Q)'); xlabel('样本索引 (降采样后)'); ylabel('幅度'); legend('I路', 'Q路'); grid on; % 最终输出信号 subplot(4,1,4); final_idx = ceil(start_idx/16):min(ceil(end_idx/16), length(final_output)); plot(real(final_output(final_idx))); hold on; plot(imag(final_output(final_idx))); title('最终输出信号 (I/Q)'); xlabel('样本索引 (降采样后)'); ylabel('幅度'); legend('I路', 'Q路'); grid on; %% 保存结果 save('ddc_cic8_hb2_fir_results.mat', 'mixed_serial', 'decimated_output', 'final_output', ... 'Fs_current', 'Fs_final', 'snr_final', 'evm'); fprintf('\n处理完成! 结果已保存。\n'); 这段代码修改频谱图绘制部分,分页绘制,混频后,多相滤波后,CIC,HB,FIR后的频谱图,以及各个滤波器的频谱响应图,计算性能指标

clc clear all set(0,'defaultfigurecolor','W') % 设置背景为白色 % 读取音频文件 info = audioinfo('mx1.wav'); [audio, Fs] = audioread('mx1.wav'); t_sec = (0:length(audio)-1)/Fs; % 创建以秒为单位的时间向量 x_original = audio(:,1); % 取第一声道 %% 颤振抑制参数设置 fc = 1640; % 颤振频率 (Hz) n_current = 3800; % 当前主轴转速 (RPM) z = 4; % 铣刀齿数 (假设值) % 1. 计算最小转速变化整数k k_values = 1:10; % k的可能取值范围 n_f_candidates = 60*fc./(z*k_values); % 计算所有可能的稳定转速 [~, k_idx] = min(abs(n_f_candidates - n_current)); % 找到最接近当前转速的k k_min = k_values(k_idx); n_f = n_f_candidates(k_idx); % 静态稳定转速 % 2. 计算扰动参数 A = n_f/(4*k_min); % 90°相位变化对应的扰动幅值 fm = fc/10; % 调制频率 fprintf('颤振抑制参数:\n'); fprintf('颤振频率 fc = %.1f Hz\n', fc); fprintf('当前转速 n_current = %.1f RPM\n', n_current); fprintf('最小k值 k_min = %d\n', k_min); fprintf('调整转速 n_f = %.1f RPM\n', n_f); fprintf('扰动幅值 A = %.1f RPM\n', A); fprintf('调制频率 fm = %.1f Hz\n', fm); %% 应用颤振抑制 x_suppressed = x_original; % 复制原始信号 % 定义颤振时间段 (5.8s - 7.2s) chatter_start_idx = find(t_sec >= 12, 1); chatter_end_idx = find(t_sec >= 15, 1); % 在颤振时间段应用抑制 for i = chatter_start_idx:chatter_end_idx % 计算当前时间点对应的转速调制 t_current = t_sec(i); n_modulated = n_f + A*sin(2*pi*fm*t_current); % 转速调制对振动的影响模型 % 假设转速调制会使颤振成分衰减 freq_ratio = n_current / n_modulated; % 转速变化比 decay_factor = exp(-0.01*(i-chatter_start_idx)); % 随时间衰减颤振成分 % 分离颤振成分和其他成分 chatter_component = 0.8 * x_original(i); % 假设颤振成分占80% other_components = 0.2 * x_original(i); % 其他成分占20% % 应用抑制效果:衰减颤振成分 + 添加调制噪声 suppressed_chatter = chatter_component * decay_factor * (0.2 + 0.8/(1+abs(freq_ratio-1)*10)); modulation_noise = 0.05*A*sin(2*pi*fm*t_current)/max(1, n_f/1000); % 组合抑制后的信号 x_suppressed(i) = other_components + suppressed_chatter + modulation_noise; end % 添加与原始信号相同的噪声 x_suppressed = x_suppressed + 0.01*randn(size(x_suppressed)); %% 参数设置 n = 2205; % 每个窗口的样本数 N = length(x_original); num_windows = floor(N/n); % 窗口数量 window_times = (0:num_windows-1)*(n/Fs); % 窗口起始时间向量 max_time = max(window_times); % 最大时间值 % 创建图形窗口 figure('Position', [100, 100, 1000, 1200]) %% 子图1: 原始音频和抑制后音频对比 subplot(6,1,1) plot(t_sec, x_original, 'b', 'DisplayName', '原始信号'); hold on plot(t_sec, x_suppressed, 'r', 'DisplayName', '抑制后信号'); xlabel('时间 (s)') ylabel('幅度') title('音频信号对比') legend('Location', 'best') box off xlim([0, max_time]) % 标记颤振时间段 xline(5.8, '--k', '颤振开始', 'LabelHorizontalAlignment', 'center', 'LabelOrientation', 'horizontal'); xline(7.2, '--k', '颤振结束', 'LabelHorizontalAlignment', 'center', 'LabelOrientation', 'horizontal'); %% 子图2: 小波包熵对比 (频带3-8) subplot(6,1,2) H_original = zeros(1, num_windows); H_suppressed = zeros(1, num_windows); for i = 1:num_windows start_idx = (i-1)*n + 1; end_idx = min(start_idx + n - 1, N); % 原始信号的小波包熵 (频带3-8) segment = x_original(start_idx:end_idx); H_original(i) = compute_wavelet_entropy(segment); % 抑制后信号的小波包熵 (频带3-8) segment = x_suppressed(start_idx:end_idx); H_suppressed(i) = compute_wavelet_entropy(segment); end % 计算熵值降低百分比 (颤振段平均) chatter_window_start = find(window_times >= 5.8, 1); chatter_window_end = find(window_times >= 7.2, 1); entropy_reduction = 100 * mean(1 - H_suppressed(chatter_window_start:chatter_window_end) ./ ... H_original(chatter_window_start:chatter_window_end)); plot(window_times, H_original, 'b-o', 'LineWidth', 1, 'MarkerSize', 3, 'DisplayName', '原始熵值'); hold on plot(window_times, H_suppressed, 'r-s', 'LineWidth', 1, 'MarkerSize', 3, 'DisplayName', '抑制后熵值'); ylabel('小波包能量熵') title(sprintf('小波包能量熵对比 (频带3-8)\\fontsize{10} 颤振段平均降低: %.1f%%', entropy_reduction)) legend('Location', 'best') grid on box off xlim([0, max_time]) % 标记颤振时间段 xline(5.8, '--k', '颤振开始'); xline(7.2, '--k', '颤振结束'); %% 子图3: 颤振频段(1640Hz)能量对比 subplot(6,1,3) energy_original = zeros(1, num_windows); energy_suppressed = zeros(1, num_windows); chatter_freq = 1640; % 目标颤振频率 for i = 1:num_windows start_idx = (i-1)*n + 1; end_idx = min(start_idx + n - 1, N); % 原始信号的颤振频段能量 segment = x_original(start_idx:end_idx); [~, energy_original(i)] = compute_wavelet_energy(segment, Fs, chatter_freq); % 抑制后信号的颤振频段能量 segment = x_suppressed(start_idx:end_idx); [~, energy_suppressed(i)] = compute_wavelet_energy(segment, Fs, chatter_freq); end % 计算能量降低百分比 (颤振段平均) energy_reduction = 100 * mean(1 - energy_suppressed(chatter_window_start:chatter_window_end) ./ ... energy_original(chatter_window_start:chatter_window_end)); plot(window_times, energy_original, 'b-o', 'LineWidth', 1, 'MarkerSize', 3, 'DisplayName', '原始能量'); hold on plot(window_times, energy_suppressed, 'r-s', 'LineWidth', 1, 'MarkerSize', 3, 'DisplayName', '抑制后能量'); ylabel('能量幅值') title(sprintf('颤振频段(%dHz)能量对比\\fontsize{10} 颤振段平均降低: %.1f%%', chatter_freq, energy_reduction)) legend('Location', 'best') grid on box off xlim([0, max_time]) % 标记颤振时间段 xline(5.8, '--k'); xline(7.2, '--k'); %% 子图4: 颤振段频谱对比 subplot(6,1,4) % 原始信号颤振段频谱 chatter_segment_orig = x_original(chatter_start_idx:chatter_end_idx); L = length(chatter_segment_orig); Y_orig = fft(chatter_segment_orig); P2_orig = abs(Y_orig/L); P1_orig = P2_orig(1:floor(L/2)+1); P1_orig(2:end-1) = 2*P1_orig(2:end-1); f = Fs*(0:floor(L/2))/L; % 抑制后信号颤振段频谱 chatter_segment_supp = x_suppressed(chatter_start_idx:chatter_end_idx); Y_supp = fft(chatter_segment_supp); P2_supp = abs(Y_supp/L); P1_supp = P2_supp(1:floor(L/2)+1); P1_supp(2:end-1) = 2*P1_supp(2:end-1); plot(f, P1_orig, 'b', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', '原始信号') hold on plot(f, P1_supp, 'r', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', '抑制后信号') xlabel('频率 (Hz)') ylabel('幅度') title('颤振段(5.8-7.2s)频谱对比') legend('Location', 'best') xlim([1000 2000]) % 聚焦在颤振频率附近 grid on % 标记颤振频率 xline(chatter_freq, '--g', sprintf('颤振频率 %dHz', chatter_freq), 'LabelVerticalAlignment', 'top'); %% 子图5: 原始信号频带能量演化 (频带3-8) subplot(6,1,5) % 频带索引 (3-8) target_bands = 3:8; num_bands = length(target_bands); band_energy_orig = zeros(num_bands, num_windows); band_energy_supp = zeros(num_bands, num_windows); % 计算每个窗口的频带能量 for i = 1:num_windows start_idx = (i-1)*n + 1; end_idx = min(start_idx + n - 1, N); % 原始信号频带能量 segment = x_original(start_idx:end_idx); e_orig = compute_wavelet_energy_distribution(segment); band_energy_orig(:, i) = e_orig(target_bands)'; % 抑制后信号频带能量 segment = x_suppressed(start_idx:end_idx); e_supp = compute_wavelet_energy_distribution(segment); band_energy_supp(:, i) = e_supp(target_bands)'; end % 创建堆叠面积图展示原始信号频带能量演化 colors = lines(num_bands); h_orig = area(window_times, band_energy_orig'); for k = 1:num_bands h_orig(k).FaceColor = colors(k,:); h_orig(k).FaceAlpha = 0.7; h_orig(k).DisplayName = sprintf('频带 %d', target_bands(k)); end title('原始信号频带能量演化 (频带3-8)') ylabel('能量') box off xlim([0, max_time]) ylim([0, max(band_energy_orig(:)) * 1.1]) % 设置合适的Y轴范围 % 标记颤振时间段 xline(5.8, '--k', '颤振开始'); xline(7.2, '--k', '颤振结束'); %% 子图6: 抑制后信号频带能量演化 (频带3-8) - 新增 subplot(6,1,6) % 创建堆叠面积图展示抑制后信号频带能量演化 h_supp = area(window_times, band_energy_supp'); for k = 1:num_bands h_supp(k).FaceColor = colors(k,:); % 使用与原始信号相同的颜色方案 h_supp(k).FaceAlpha = 0.7; h_supp(k).DisplayName = sprintf('频带 %d', target_bands(k)); end title('抑制后信号频带能量演化 (频带3-8)') ylabel('能量') xlabel('时间 (s)') box off xlim([0, max_time]) ylim([0, max(band_energy_supp(:)) * 1.1]) % 设置合适的Y轴范围 % 添加共享图例 lgd = legend([h_orig(1), h_orig(2), h_orig(3), h_orig(4), h_orig(5), h_orig(6)], ... {'频带3', '频带4', '频带5', '频带6', '频带7', '频带8'}, ... 'Orientation', 'horizontal', 'NumColumns', 6); lgd.Position = [0.3, 0.01, 0.4, 0.03]; % 底部居中位置 % 标记颤振时间段 xline(5.8, '--k', '颤振开始'); xline(7.2, '--k', '颤振结束'); %% 创建新图形窗口展示抑制后频带能量变化 figure('Position', [200, 200, 1000, 400]) % 频带索引 (3-8) target_bands = 3:8; num_bands = length(target_bands); % 原始信号颤振段频带能量 chatter_segment_orig = x_original(chatter_start_idx:chatter_end_idx); e_orig = compute_wavelet_energy_distribution(chatter_segment_orig); % 抑制后信号颤振段频带能量 chatter_segment_supp = x_suppressed(chatter_start_idx:chatter_end_idx); e_supp = compute_wavelet_energy_distribution(chatter_segment_supp); % 只选择频带3-8 e_orig = e_orig(target_bands); e_supp = e_supp(target_bands); % 计算能量变化百分比 energy_change = 100 * (e_supp - e_orig) ./ e_orig; % 创建双y轴图 yyaxis left b = bar([e_orig; e_supp]'); set(b(1), 'FaceColor', 'b', 'DisplayName', '原始信号'); set(b(2), 'FaceColor', 'r', 'DisplayName', '抑制后信号'); ylabel('能量') yyaxis right plot(1:num_bands, energy_change, 'ko-', 'LineWidth', 1.5, 'MarkerSize', 8, 'DisplayName', '变化百分比'); ylabel('能量变化百分比 (%)') grid on % 设置x轴标签 band_labels = arrayfun(@(x) sprintf('频带%d', x), target_bands, 'UniformOutput', false); xticks(1:num_bands) xticklabels(band_labels) xlabel('频带索引') title('颤振段(5.8-7.2s)频带3-8能量对比') legend('Location', 'best') % 添加数据标签 for i = 1:num_bands text(i, e_orig(i), sprintf('%.1f', e_orig(i)), ... 'HorizontalAlignment', 'center', 'VerticalAlignment', 'bottom', 'Color', 'b', 'FontSize', 8); text(i, e_supp(i), sprintf('%.1f', e_supp(i)), ... 'HorizontalAlignment', 'center', 'VerticalAlignment', 'top', 'Color', 'r', 'FontSize', 8); text(i, energy_change(i), sprintf('%.1f%%', energy_change(i)), ... 'HorizontalAlignment', 'center', 'VerticalAlignment', 'bottom', 'Color', 'k', 'FontWeight', 'bold', 'FontSize', 9); end %% ===== 小波包分析函数 ===== %% % 小波包能量熵计算函数 (频带3-8) function H = compute_wavelet_entropy(segment) % 小波包分解 wpd = wpdec(segment, 3, 'dmey'); % 提取8个频带能量 e = compute_wavelet_energy_distribution(segment); % 计算6个频带的熵 (频带3-8) target_bands = 3:8; E_total = sum(e(target_bands)); p = e(target_bands) / E_total; % 避免log(0)错误 p(p == 0) = realmin; H = -sum(p.*log(p)); end % 小波包能量分布计算函数 function e = compute_wavelet_energy_distribution(segment) % 小波包分解 wpd = wpdec(segment, 3, 'dmey'); % 提取8个频带能量 e = zeros(1, 8); for j = 0:7 wpc = wpcoef(wpd, [3, j]); e(j+1) = sum(wpc.^2); end end % 颤振频段能量计算函数 function [node_idx, energy] = compute_wavelet_energy(segment, Fs, target_freq) % 小波包分解 wpd = wpdec(segment, 3, 'dmey'); % 计算频带参数 num_nodes = 8; % 第三层有8个节点 freq_resolution = Fs/2 / num_nodes; % 每个频带宽度 % 确定目标频率所在的节点 node_idx = floor(target_freq / freq_resolution); if node_idx >= num_nodes node_idx = num_nodes - 1; end % 提取该节点能量 wpc = wpcoef(wpd, [3, node_idx]); energy = sum(wpc.^2); end 详细分析一下这个程序

%% --- 环境初始化 --- clear; % 清除工作区变量 clc; % 清除命令行窗口 close all; % 关闭所有图形窗口 %% 参数设置(保持不变) fc=10e9; lightspeed=299792458; lambda=lightspeed/fc; pd = 0.9; pfa = 1e-6; trcs = 1.5; %% 创建阵列(保持不变) Array = phased.URA('Size',[38 38],... 'Lattice','Rectangular','ArrayNormal','x'); Array.ElementSpacing = [0.5 0.5]*lambda; rwind = hamming(38); cwind = hamming(38); taper = rwind*cwind.'; Array.Taper = taper.'; arraygain = phased.ArrayGain('SensorArray',Array,'PropagationSpeed',physconst('LightSpeed')); ag = arraygain(fc,[0;0]);% 天线法向增益 Elem = phased.IsotropicAntennaElement; Elem.BackBaffled = true; Elem.FrequencyRange = [9.99e9 10.01e9]; Array.Element = Elem; figure; pattern(Array.Element,fc,'PropagationSpeed',physconst('LightSpeed'),... 'Type','powerdb');% 单个天线基本阵子方向图 figure; pattern(Array,fc,'PropagationSpeed',physconst('LightSpeed'),... 'Type','powerdb');% 阵列天线方向图 %% 获取方向图数据 az = -60:0.01:60; % 方位角范围 el = 0; % 固定俯仰角 P = pattern(Array, fc, az, el, 'Type', 'powerdb', ... 'PropagationSpeed', physconst('LightSpeed')); P = P(:); % 确保为列向量 %% 核心:寻找所有峰值(主瓣+旁瓣) % 1. 找到主瓣峰值 [main_peak_val, main_peak_idx] = max(P); main_peak_az = az(main_peak_idx); % 2. 确定主瓣区域(根据3dB波束宽度) half_power = main_peak_val - 3; left_idx = find(P(1:main_peak_idx) <= half_power, 1, 'last'); right_idx = main_peak_idx + find(P(main_peak_idx:end) <= half_power, 1, 'first') - 1; beamwidth = az(right_idx) - az(left_idx); mainlobe_start_idx2 = max(1, main_peak_idx - round(beamwidth/0.01/2)); mainlobe_end_idx2 = min(length(az), main_peak_idx + round(beamwidth/0.01/2)); % 3. 排除主瓣区域 mainlobe_start_idx = max(1, main_peak_idx - round(3.4*beamwidth/0.01/2)); mainlobe_end_idx = min(length(az), main_peak_idx + round(3.4*beamwidth/0.01/2)); % 4. 标记非主瓣区域 sidelobe_mask = true(size(P)); sidelobe_mask(mainlobe_start_idx:mainlobe_end_idx) = false; % 5. 在非主瓣区域寻找所有旁瓣峰值 sidelobe_data = P(sidelobe_mask); sidelobe_az = az(sidelobe_mask); % 使用findpeaks函数寻找旁瓣峰值 [peak_values, peak_indices] = findpeaks(sidelobe_data, ... 'MinPeakDistance', 50,... % 至少50个点(0.5度)的间隔 'MinPeakHeight', main_peak_val - 60); % 只找高于主瓣-60dB的峰值 % 转换回原始索引 sidelobe_peak_indices = find(sidelobe_mask); sidelobe_peak_indices = sidelobe_peak_indices(peak_indices); sidelobe_peak_az = az(sidelobe_peak_indices); % 6. 确定关键旁瓣参数 if ~isempty(peak_values) % 最高旁瓣(SLL) [max_sll_val, max_sll_idx] = max(peak_values); max_sll_az = sidelobe_peak_az(max_sll_idx); max_sll_db = max_sll_val - main_peak_val; % 相对于主瓣的dB值 % 第一旁瓣(最靠近主瓣的旁瓣) [~, first_sll_idx] = min(abs(sidelobe_peak_az - main_peak_az)); first_sll_val = peak_values(first_sll_idx); first_sll_az = sidelobe_peak_az(first_sll_idx); first_sll_db = first_sll_val - main_peak_val; else warning('未找到有效旁瓣峰值,请调整角度范围或参数'); max_sll_db = -inf; first_sll_db = -inf; end %% 绘图显示阵列方向图结果 figure; plot(az, P, 'b', 'LineWidth', 1.2); hold on; % 标记主瓣峰值 plot(main_peak_az, main_peak_val, 'ro', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'r'); text(main_peak_az+1, main_peak_val, '主瓣峰值', 'Color', 'r'); % 标记主瓣区域 fill([az(mainlobe_start_idx2) az(mainlobe_end_idx2) az(mainlobe_end_idx2) az(mainlobe_start_idx2)], ... [min(P) min(P) max(P) max(P)], 'y', 'FaceAlpha', 0.2); text(az(main_peak_idx), min(P)+5, '主瓣区域', 'HorizontalAlignment', 'center'); % 标记所有旁瓣峰值 if ~isempty(peak_values) plot(sidelobe_peak_az, peak_values, 'go', 'MarkerSize', 6, 'MarkerFaceColor', 'g'); % 标记最高旁瓣 plot(max_sll_az, max_sll_val, 'mo', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'm'); text(max_sll_az+1, max_sll_val, sprintf('最高旁瓣: %.1fdB', max_sll_db), 'Color', 'm'); end grid on; xlabel('方位角(度)'); ylabel('功率(dB)'); title('阵列方向图及旁瓣峰值标记'); xlim([min(az) max(az)]); ylim([main_peak_val-70 main_peak_val+5]); %% 输出阵列参数结果 fprintf('主瓣峰值: %.2f dB\n', main_peak_val); fprintf('波束宽度: %.2f 度\n', beamwidth); fprintf('最高旁瓣电平(SLL): %.2f dBc\n', max_sll_db); % dBc表示相对于载波(主瓣) if ~isempty(peak_values) fprintf('第一旁瓣电平: %.2f dBc\n', first_sll_db); end %% 设计线性调频信号 Waveform = phased.LinearFMWaveform('SampleRate',10e+06,... 'PulseWidth',5e-6,'PRF',5000,'SweepBandwidth',10e6,... 'SweepDirection','Up','SweepInterval','Positive'... ,'Envelope','Rectangular','NumPulses',1,'FrequencyOffset',10e9); Fs = Waveform.SampleRate; prf = Waveform.PRF; NumOfPulses = 6; % 用于多普勒分析的脉冲数 tb_product = Waveform.SweepBandwidth * Waveform.PulseWidth;% 时宽带宽积 delta_R = lightspeed / (2*Waveform.SweepBandwidth);% 距离分辨率 delta_v = (lambda * prf) / (2*NumOfPulses);% 速度分辨率 compression_gain = 10*log10(tb_product); % 脉冲压缩增益(dB) snr_min_raw = albersheim(pd, pfa, NumOfPulses); % 未考虑压缩增益的SNR snr_min_actual = snr_min_raw - compression_gain; % 实际所需SNR % 生成基带信号 x = Waveform(); % 匹配滤波 coeff = getMatchedFilter(Waveform); Compression = phased.MatchedFilter('Coefficients',coeff(:,1), ... 'SpectrumWindow','None'); y = Compression(x); %% 设计发射机和接收机 transmitter=phased.Transmitter('PeakPower',1,... 'Gain',20,'InUseOutputPort',true,... 'CoherentOnTransmit',true); receiver=phased.ReceiverPreamp(... "Gain",20,'NoiseFigure',10.0,... 'SampleRate',Fs,'EnableInputPort',true); % 噪声参数计算 F_dB = 7; % 噪声系数 T0 = 290; % 参考温度 (K) L_dB = 10; % 系统损失 k = 1.38e-23; % 玻尔兹曼常数 max_range = 20e3; % 最大探测距离 P_noise = k * T0 * Waveform.SweepBandwidth * db2pow(F_dB); % 噪声功率 % 峰值功率和最大作用距离计算 peak_power = ((4*pi)^3*k*T0*Waveform.SweepBandwidth*db2pow(F_dB)*max_range^4*... db2pow(snr_min_raw))/(db2pow(2*(ag+transmitter.Gain))*trcs*lambda^2); Rmax=((transmitter.PeakPower * db2pow(ag+transmitter.Gain) * db2pow(ag+receiver.Gain)... * lambda^2 * trcs) ./ (P_noise ... * (4 * pi)^3 * db2pow(snr_min_raw))).^(1/4); transmitter.PeakPower = peak_power/1444; %% 目标和传感器运动设置 initialAz = 60; endAz = -60; scanstep = -4; % 扫描步进角度 scangrid = initialAz+scanstep/2:scanstep:endAz; numscans = length(scangrid); pulsenum = NumOfPulses*numscans; % 目标初始位置和速度 % tgtpos = [[19900*cosd(0); 19900*sind(0); 0],[19900*cosd(2); 19900*sind(2); 0],[19900*cosd(4); 19900*sind(4); 0]]; % tgtvel = [[10; 0; 0],[10; 0; 0],[10; 0; 0]];% 目标真实径向速度 tgtpos = [19900*cosd(13); 19900*sind(13); 0]; tgtvel = [-15; 0; 0]; tgtmotion = phased.Platform('InitialPosition',tgtpos,'Velocity',tgtvel); % tgtrcs = [1.5 1.5 1.5];% 目标RCS tgtrcs = 1.5; target = phased.RadarTarget('MeanRCS',tgtrcs,'OperatingFrequency',fc); % 传感器位置(静止) sensorpos = [0; 0; 0]; sensorvel = [0; 0; 0]; sensormotion = phased.Platform('InitialPosition',sensorpos,'Velocity',sensorvel); % 初始目标距离和角度 [tgtrng,tgtang] = rangeangle(tgtmotion.InitialPosition,... sensormotion.InitialPosition); numtargets = length(target.MeanRCS); % 导向矢量和波束形成器 steeringvec = phased.SteeringVector('SensorArray',Array,... 'PropagationSpeed',lightspeed); beamformer = phased.PhaseShiftBeamformer('SensorArray',Array,... 'OperatingFrequency',fc,'PropagationSpeed',lightspeed,... 'DirectionSource','Input port'); % 传播信道 channel = phased.FreeSpace(... 'SampleRate',Fs,... 'TwoWayPropagation',true,... 'OperatingFrequency',fc); % 快时间网格和距离轴 fast_time_grid = unigrid(0, 1/Fs, 1/prf, '[)'); range_axis = lightspeed * fast_time_grid / 2; % 距离轴 % 接收脉冲存储 waveform_samples = length(Waveform()); rxpulses = zeros(waveform_samples, pulsenum, 'double'); % 辐射器和收集器 radiator = phased.Radiator(... 'Sensor',Array,... 'PropagationSpeed', lightspeed,... 'OperatingFrequency', fc,... 'CombineRadiatedSignals', true,... 'WeightsInputPort',true); collector = phased.Collector(... 'Sensor',Array,... 'PropagationSpeed', lightspeed,... 'OperatingFrequency', fc,... 'Wavefront', 'Plane',... 'WeightsInputPort',false); %% 回波模拟 for m = 1:pulsenum fprintf('脉冲数: %d \n', m); % 更新位置 [sensorpos,sensorvel] = sensormotion(1/prf); [tgtpos,tgtvel] = tgtmotion(1/prf); % 目标角度计算 [tgtrng,tgtang] = rangeangle(tgtpos,sensorpos); % 扫描角度和导向矢量 scanid = floor((m-1)/NumOfPulses) + 1; sv = steeringvec(fc,scangrid(scanid)); % w = conj(sv); w = conj(sv).*taper(:); % 发射信号和传播 pulse = Waveform(); % fprintf('波形生成功率: %.2f \n', sum(abs(pulse).^2)/400); [txsig,txstatus] = transmitter(pulse); % fprintf('发射波形功率: %.2f \n', sum(abs(txsig).^2)/400); txsig = radiator(txsig,tgtang,w); % fprintf('发射天线功率: %.2f \n', sum(abs(txsig).^2)/400); % fprintf('传输路径功率理论计算值: %.30f \n',sum(abs(txsig).^2)/400/((4*pi*19900/lambda).^4)); % fprintf('传输路径幅度理论计算值: %.30f \n',sum(abs(txsig))/400/((4*pi*19900/lambda).^2)); % a0=sum(abs(txsig).^2)/400/((4*pi*19900/lambda).^4); % a1=sum(abs(txsig))/400/((4*pi*19900/lambda).^2); txsig = channel(txsig,sensorpos,tgtpos,sensorvel,tgtvel); % fprintf('传输路径功率实验仿真值: %.30f \n', sum(abs(txsig).^2)/400); % fprintf('传输路径幅度实验仿真值: %.30f \n',sum(abs(txsig))/400); % b0=sum(abs(txsig).^2)/400; % b1=sum(abs(txsig))/400; % fprintf('功率衰减系数:%.30f \n',a0/b0); % fprintf('幅度衰减系数:%.30f \n',a1/b1); % 目标反射和接收处理 tgtsig = target(txsig); % fprintf('目标反射功率: %.30f \n', sum(abs(tgtsig).^2)/400); rxsig = collector(tgtsig,tgtang); % fprintf('接收天线功率: %.30f \n', sum(sum(abs(rxsig).^2))/400); rxsig = receiver(rxsig,~(txstatus>0)); % fprintf('接收波形功率: %.30f \n', sum(sum(abs(rxsig).^2))/400); rxpulses(:,m) = beamformer(rxsig,[scangrid(scanid);0]); % fprintf('接收平均功率: %.30f \n', sum(sum(abs(rxpulses).^2))/180); end % 脉冲压缩(提升距离分辨率) compressed = zeros(size(rxpulses)); for m = 1:pulsenum compressed(:,m) = Compression(rxpulses(:,m)); end % 转换为分贝幅度 magnitude_dB = 20*log10(abs(compressed) + 1e-10); % +1e-10避免log(0) % 绘制热力图 figure; imagesc(1:pulsenum, range_axis, magnitude_dB); axis xy; % 翻转y轴,使距离从下到上递增 xlabel('脉冲编号(慢时间)'); ylabel('距离(米)'); title('rxpulses的距离-慢时间热力图'); colorbar; % 颜色对应幅度(dB) colormap('jet'); % 红→黄→蓝表示强度从高到低 % 1. 确保已完成匹配滤波(使用前序步骤的compressed_pulses) % 2. 准备坐标轴数据 [X, Y] = meshgrid(1:pulsenum, range_axis); % X:脉冲编号(矩阵),Y:距离(矩阵) Z = 20*log10(abs(compressed) + 1e-12); % Z:幅度(dB),与X、Y维度匹配 % 3. 绘制三维网格图(兼顾细节与可读性) figure('Position', [100, 100, 1000, 800]); mesh(X, Y, Z, 'EdgeColor', 'interp', 'FaceColor', 'none'); % 线框插值着色,无填充 colormap('jet'); % 红→黄表示高幅度,蓝→青表示低幅度 colorbar; caxis([max(Z(:))-60, max(Z(:))]); % 限制动态范围,突出目标 % 4. 坐标轴与标题设置 xlabel('脉冲编号(慢时间)', 'FontSize', 10); ylabel('距离(米)', 'FontSize', 10); zlabel('幅度(dB)', 'FontSize', 10); title('匹配滤波后rxpulses的三维网格图(距离-脉冲编号-幅度)', 'FontSize', 12); view(30, 45); % 视角:方位角30°,仰角45°(可调整) grid on; axis tight; %% 距离测量 % 脉冲压缩后的信号在快时间轴(距离)上的峰值对应目标距离 % 1. 计算每个快时间点的最大幅度(跨所有脉冲) [max_amp_per_range, ~] = max(abs(compressed), [], 2); % 按快时间维度取最大值 % 2. 找到最大幅度对应的快时间索引 [~, peak_range_idx] = max(max_amp_per_range); % 目标距离的快时间索引 % 3. 转换为距离值(对应range_axis) measured_range = range_axis(peak_range_idx); % 4. 真实距离(参考目标初始位置) true_range = tgtrng; % 从rangeangle函数获取的初始真实距离 %% 角度测量 % 基于波束扫描,在目标距离处找到功率最大的扫描角度 % 1. 提取目标距离对应的快时间数据(跨所有脉冲) target_range_data = compressed(peak_range_idx, :); % 维度:[1, 总脉冲数] % 2. 按扫描角度分组(每个角度对应NumOfPulses个脉冲) angle_powers = zeros(1, numscans); % 存储每个角度的平均功率 for scan_idx = 1:numscans % 确定当前角度对应的脉冲索引范围 pulse_start = (scan_idx - 1) * NumOfPulses + 1; pulse_end = scan_idx * NumOfPulses; % 计算该角度下的平均功率(作为波束输出强度) angle_powers(scan_idx) = mean(abs(target_range_data(pulse_start:pulse_end)).^2); end % 3. 找到功率最大的角度(方位角) [~, peak_angle_idx] = max(angle_powers); % 最大功率对应的角度索引 measured_az = scangrid(peak_angle_idx); % 测量的方位角 % 4. 真实方位角(参考目标初始角度) true_az = tgtang(1); % tgtang为[方位角; 俯仰角],取方位角 %% 速度测量 % 基于慢时间(多脉冲)的多普勒频谱分析 % 1. 提取目标距离+角度对应的慢时间信号(多脉冲) pulse_start = (peak_angle_idx - 1) * NumOfPulses + 1; % 目标角度对应的脉冲起始索引 pulse_end = peak_angle_idx * NumOfPulses; % 脉冲结束索引 slow_time_signal = compressed(peak_range_idx, pulse_start:pulse_end); % 慢时间序列(维度:[1, NumOfPulses]) % 2. 慢时间FFT计算多普勒频谱 doppler_fft = fftshift(fft(slow_time_signal)); % 多普勒频谱(移位后中心为0频率) % 3. 构建多普勒频率轴(单位:Hz) doppler_freq = (-NumOfPulses/2 : NumOfPulses/2 - 1) * (prf / NumOfPulses); % 频率分辨率:prf/NumOfPulses % 4. 找到多普勒频谱峰值对应的频率 [~, peak_doppler_idx] = max(abs(doppler_fft)); % 峰值索引 measured_fd = doppler_freq(peak_doppler_idx); % 测量的多普勒频率 % 5. 计算径向速度 measured_velocity = (measured_fd * lambda) / 2; % 径向速度公式 % 6. 真实径向速度(目标速度在视线方向的分量) line_of_sight = (tgtpos - sensorpos) / norm(tgtpos - sensorpos); % 视线方向单位向量 true_velocity = dot(tgtvel, line_of_sight); % 径向速度=速度矢量·视线单位向量 %% 输出测量结果 fprintf('\n===== 测量结果 =====\n'); fprintf('距离测量:\n'); fprintf('真实距离:%.2f 米 | 测量距离:%.2f 米 | 误差:%.2f 米\n', ... true_range, measured_range, abs(measured_range - true_range)); fprintf('\n角度测量:\n'); fprintf('真实方位角:%.2f 度 | 测量方位角:%.2f 度 | 误差:%.2f 度\n', ... true_az, measured_az, abs(measured_az - true_az)); fprintf('\n速度测量:\n'); fprintf('真实径向速度:%.2f 米/秒 | 测量速度:%.2f 米/秒 | 误差:%.2f 米/秒\n', ... true_velocity, measured_velocity, abs(measured_velocity - true_velocity)); %% 测量结果可视化 % 1. 角度-功率图(验证角度测量) figure; plot(scangrid, 10*log10(angle_powers/max(angle_powers)), 'b-', 'LineWidth', 1.2); % 归一化功率(dB) hold on; plot(measured_az, 10*log10(angle_powers(peak_angle_idx)/max(angle_powers)), ... 'ro', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'r', 'DisplayName', '测量角度'); plot(true_az, 0, 'go', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'g', 'DisplayName', '真实角度'); xlabel('方位角(度)'); ylabel('归一化功率(dB)'); title('角度测量:波束扫描功率分布'); legend(); grid on; % 2. 多普勒频谱图(验证速度测量) figure; plot(doppler_freq, 20*log10(abs(doppler_fft)/max(abs(doppler_fft))), 'b-', 'LineWidth', 1.2); % 归一化频谱(dB) hold on; plot(measured_fd, 20*log10(abs(doppler_fft(peak_doppler_idx))/max(abs(doppler_fft))), ... 'ro', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'r', 'DisplayName', '测量频率'); true_fd = 2 * true_velocity / lambda; % 真实多普勒频率 plot(true_fd, 0, 'go', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'g', 'DisplayName', '真实频率'); xlabel('多普勒频率(Hz)'); ylabel('归一化幅度(dB)'); title('速度测量:多普勒频谱'); legend(); grid on; 代码测速结果存在严重速度模糊

% Calculate the range, angle, and speed of the targets [tgtrng,tgtang] = rangeangle(tgtmotion.InitialPosition,... sensormotion.InitialPosition); numtargets = length(target.MeanRCS); % 创建导向矢量和波束形成器 steeringvec = phased.SteeringVector('SensorArray',ura,... 'PropagationSpeed',v);%计算不同方向上的相位偏移权重 %创建接收端的波束形成器 beamformer = phased.PhaseShiftBeamformer('SensorArray',ura,... 'OperatingFrequency',fc,'PropagationSpeed',v,... 'DirectionSource','Input port');% % 定义传播信道 channel = phased.FreeSpace(... 'SampleRate',fs,... 'TwoWayPropagation',true,... 'OperatingFrequency',fc); fast_time_grid = unigrid(0, 1/fs, 1/prf, '[)'); % 预分配接收信号矩阵 rxpulses = zeros(numel(fast_time_grid),pulsenum);%作用:预分配内存存储接收到的脉冲信号 jammer = barrageJammer('ERP',6000,... 'SamplesPerFrame',waveform.NumPulses*waveform.SampleRate/waveform.PRF); jammerchannel = phased.FreeSpace('TwoWayPropagation',false,... 'SampleRate',fs,'OperatingFrequency', fc); jammerloc = [15000; 15000; 30]; [~,jamang] = rangeangle(jammerloc); for m = 1:pulsenum % 更新平台和目标位置 [sensorpos,sensorvel] = sensormotion(1/prf); %调用运动模型函数更新雷达平台和目标位置/速度 [tgtpos,tgtvel] = tgtmotion(1/prf); %时间步长 = 1/PRF(脉冲重复间隔) % 计算目标相对参数 [tgtrng,tgtang] = rangeangle(tgtpos,sensorpos); %计算目标相对雷达的距离角度[方位角; 俯仰角] % 计算当前扫描角度和波束权重 scanid = floor((m-1)/int_pulsenum) + 1; sv = steeringvec(fc,scangrid(scanid)); w = conj(sv); % 生成和发射脉冲 pulse = waveform(); [txsig,txstatus] = transmitter(pulse); txsig = radiator(txsig,tgtang,w); txsig = channel(txsig,sensorpos,tgtpos,sensorvel,tgtvel); % 信号传播和目标反射 tgtsig = target(txsig); jamsig = jammer(); % Propagate the jamming signal to the array jamsig = jammerchannel(jamsig,jammerloc,[0;0;0],[0;0;0],[0;0;0]); % Collect the jamming signal jamsig = collector(jamsig,jamang); % 接收和处理回波信号 rxsig = collector(tgtsig,tgtang); rxsig = receiver(rxsig,~(txstatus>0)); rxpulses(:,m) = 625*beamformer(rxsig+jamsig,[scangrid(scanid);0]); end %% ================ Matched filtering ================ % Matched filtering matchingcoeff = getMatchedFilter(waveform); matchedfilter = phased.MatchedFilter(... 'Coefficients',matchingcoeff,... 'GainOutputPort',true); [mf_pulses, mfgain] = matchedfilter(rxpulses); mf_pulses = reshape(mf_pulses,[],int_pulsenum,numscans); matchingdelay = size(matchingcoeff,1)-1; sz_mfpulses = size(mf_pulses); mf_pulses = [mf_pulses(matchingdelay+1:end) zeros(1,matchingdelay)]; mf_pulses = reshape(mf_pulses,sz_mfpulses); % Pulse integration int_pulses = pulsint(mf_pulses,'noncoherent'); int_pulses = squeeze(int_pulses); % Visualize r = v*fast_time_grid/2; X = r'*cosd(scangrid); Y = r'*sind(scangrid); clf; pcolor(X,Y,pow2db(abs(int_pulses).^2)); axis equal tight shading interp axis off text(-800,0,'Array'); text((max(r)+10)*cosd(initialAz),(max(r)+10)*sind(initialAz),... [num2str(initialAz) '^o']); text((max(r)+10)*cosd(endAz),(max(r)+10)*sind(endAz),... [num2str(endAz) '^o']); text((max(r)+10)*cosd(0),(max(r)+10)*sind(0),[num2str(0) '^o']); colorbar; %% ================Detection and Range Estimation================ range_gates = v*fast_time_grid/2; tvg = phased.TimeVaryingGain(... 'RangeLoss',2*fspl(range_gates,lambda),... 'ReferenceLoss',2*fspl(max(range_gates),lambda)); tvg_pulses = tvg(mf_pulses); % Pulse integration int_pulses = pulsint(tvg_pulses,'noncoherent'); int_pulses = squeeze(int_pulses); % Calculate the detection threshold % sample rate is twice the noise bandwidth in the design system noise_bw = receiver.SampleRate/2; npower = noisepow(noise_bw,... receiver.NoiseFigure,receiver.ReferenceTemperature); threshold = npower * db2pow(npwgnthresh(pfa,int_pulsenum,'noncoherent')); % Increase the threshold by the matched filter processing gain threshold = threshold * db2pow(mfgain)*625; 将以上代码的英文注释翻译成中文

%% 参数设置 clc; clear all; close all; N = 500000; % 符号数 sps = 8; % 每符号采样数 rolloff = 0.35; % 升余弦滚降因子 span = 6; % 滤波器阶数 EbNo_dB = 0:1:10; % 信噪比范围(叠加后总信号与噪声功率之比) M_BPSK = 2; % BPSK调制阶数 M_QPSK = 4; % QPSK调制阶数 delay = span*sps/2; % 滤波器延迟补偿 fs = sps; % 采样率(符号率为1,采样率为sps) power_ratio_dB = 3; % BPSK比QPSK高的功率差(dB) power_ratio = 10^(power_ratio_dB/10); % 功率线性比 %% 信号生成(基于比特的输入) % 生成随机比特流 bpsk_bits = randi([0 1], N, 1); % BPSK: 1 bit/symbol qpsk_bits = randi([0 1], 2*N, 1); % QPSK: 2 bits/symbol % 比特到符号转换 qpsk_symbols = bi2de(reshape(qpsk_bits, 2, N).', 'left-msb'); % 基带调制 bpsk_symbols = pskmod(bpsk_bits, M_BPSK, pi); % BPSK调制 qpsk_symbols = pskmod(qpsk_symbols, M_QPSK, pi/4, 'gray'); % QPSK调制 % 升余弦滤波 rrcFilter = rcosdesign(rolloff, span, sps); % BPSK信号处理 upsampled_bpsk = upsample(bpsk_symbols, sps);%上采样,增加信号采样频率 upsampled_bpsk_padded = [zeros(span*sps, 1); upsampled_bpsk; zeros(span*sps, 1)]; % 前后补零 bpsk_wave = filter(rrcFilter, 1, upsampled_bpsk_padded); start_idx = span*sps + delay + 1; % 计算起始索引 bpsk_wave = bpsk_wave(start_idx : start_idx + N*sps - 1); % 截取有效数据 % t = (0:length(bpsk_wave)-1)/sps; % 时间向量 % figure; % plot(t, real(bpsk_wave)); % title('BPSK 信号时域图'); % xlabel('符号周期'); % ylabel('幅度'); % grid on; % QPSK信号处理 upsampled_qpsk = upsample(qpsk_symbols, sps); upsampled_qpsk_padded = [zeros(span*sps, 1); upsampled_qpsk; zeros(span*sps, 1)]; % 前后补零 qpsk_wave = filter(rrcFilter, 1, upsampled_qpsk_padded); qpsk_wave = qpsk_wave(start_idx : start_idx + N*sps - 1); % 截取有效数据 % 功率归一化 P_bpsk = mean(abs(bpsk_wave).^2); P_qpsk = mean(abs(qpsk_wave).^2); combined_signal = sqrt(power_ratio)*(bpsk_wave/sqrt(P_bpsk)) + qpsk_wave/sqrt(P_qpsk);对代码中的combined_signal、qpsk_wave、bpsk_wave 实现时域图、频谱图、以及功率谱谱图

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