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雷达扫描

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雷达方程

5星 · 超过95%的资源 128 浏览量 2021-09-29 14:09:46 上传评论 8 收藏 647KB ZIP 举报

在IT领域，雷达系统是电子战中的关键技术，用于探测、识别和跟踪目标。"code_radar_雷达预警_雷达扫描_matlab_雷达方程_"这个标题暗示了我们将在MATLAB环境中探讨雷达系统的预警和扫描机制，以及雷达方程的相关知识。下面我们将详细阐述这些关键概念。 **雷达方程**是描述雷达系统性能的基本公式，它量化了雷达能够探测到目标的距离。雷达方程可以分为简单形式和完整形式，简单形式仅考虑发射功率、接收功率和雷达截面积，而完整形式则还包含了天线增益、传输损耗、大气衰减等因素。基本的雷达方程为： \[ P_{\text{det}} = \frac{P_t G_t^2}{(4\pi)^2 R^4} A_e \cdot \eta \] 其中： - \( P_t \) 是雷达发射机的功率， - \( G_t \) 是天线增益， - \( R \) 是雷达到目标的距离， - \( A_e \) 是雷达等效孔径（表征接收信号的面积）， - \( \eta \) 是系统效率，包括发射机和接收机的效率。 **雷达预警**是指雷达系统用于早期发现远处目标的能力，这对于军事防御至关重要。预警机雷达通常具有宽视场和远距离探测能力，能探测到大型战斗机等空中目标。预警机雷达的设计需要考虑多个因素，如频率选择、天线设计、信号处理等。 **雷达扫描**涉及到雷达天线的方向控制，以覆盖所需的空间区域。这可以通过机械扫描（天线物理移动）或电子扫描（通过相位控制波束方向）来实现。扫描调制是指天线方向图随时间变化，从而提高搜索和跟踪能力。 **MATLAB**是用于数值计算、符号计算、数据可视化和建模的强大工具，也是雷达系统仿真和分析的常用平台。在MATLAB中，我们可以模拟雷达的工作过程，包括信号发射、传播、反射、接收和处理，以评估雷达性能和优化设计。在压缩包文件的"code"中，可能包含的是用MATLAB编写的雷达方程实现代码、雷达模型的仿真脚本或者预警和扫描算法的实现。通过运行这些代码，我们可以更直观地理解雷达系统的工作原理，进行参数调整，以满足特定的探测需求。理解和应用雷达方程、雷达预警和雷达扫描机制是现代电子战中的核心技能。MATLAB的运用使得这些理论知识可以转化为实际的计算和模拟，帮助工程师进行雷达系统的设计和优化。通过深入学习和实践这些内容，我们可以提升在雷达技术领域的专业素养。

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close all clear all c = 3.0e8; %光速 f = 2e9; %工作波段 lamda = c/f; %波长 Ae = 7.3*1.52; %天线有效孔径 PRF = 10e3; %脉冲重复频率 PRT = 1/PRF; %总时间 tau = 1e-6; %脉冲宽度 kk = tau/PRT; %占空比 Pt = 40e3/kk; %单个阵元的峰值功率 sigma = 6; %雷达散射截面积 k = 1.38e-23; %玻尔兹曼常数 T0 = 290; %噪声温度 Fn = 2; %噪声系数3dB B = 1/tau; %噪声带宽 Ls = 1.6; %系统损耗2dB SN = 20; %最小信噪比13dB D = 1; %检测因子 G = 4*pi*Ae/lamda^2; %天线增益 % 不考虑方向图的最大观测距离 Rmax = sqrt(sqrt(Pt*G^2*lamda^2*sigma/(4*pi)^3/k/T0/Fn/B/Ls/SN/D)); d=lamda/2; N=20; delta=pi/1023; theta=-pi/2:delta:pi/2; % 线阵天线方向图 Ga=((sin(N*pi*(d/lamda)*sin(theta))).^2)./((N^2)*((sin(pi*(d/lamda)*sin(theta))).^2)); Max_Ga=max(Ga); ga=Ga/Max_Ga; % 最大观测距离 R = sqrt(sqrt(Pt*G^2*lamda^2*sigma*ga/(4*pi)^3/k/T0/Fn/B/Ls/SN/D)); figure(1); plot(theta*180/pi,R); axis([-90,90,0,5e5]); xlabel('角度');ylabel('最大观测距离'); figure(2); polar(theta,R,'b'); % 指向0.1*pi方向 theta0=0.1*pi; Ga=((sin(N*pi*(d/lamda)*(sin(theta)-sin(theta0)))).^2)./((N^2)*((sin(pi*(d/lamda)*(sin(theta)-sin(theta0)))).^2)); Max_Ga=max(Ga); ga=Ga/Max_Ga; % 最大观测距离 R = sqrt(sqrt(Pt*G^2*lamda^2*sigma*ga/(4*pi)^3/k/T0/Fn/B/Ls/SN/D)); figure(3); plot(theta*180/pi,R); axis([-90,90,0,5e5]); xlabel('角度');ylabel('最大观测距离'); figure(4); polar(theta,R,'b'); nn=1:1:20; % 脉冲积累数 Rnn = sqrt(sqrt(Pt*G^2*lamda^2*sigma*nn/(4*pi)^3/k/T0/Fn/B/Ls/SN/D)); figure(5); plot(nn,Rnn); axis([1,20,4e5,10e5]); xlabel('脉冲积累数');ylabel('最大观测距离'); % 三维最大观测距离建模 k=2*pi/lamda; delta=pi/1023; dx=lamda/2; dy=lamda/2; Nx=70; Ny=10; % 二维阵列天线方向图 theta=-pi/2:delta:pi/2; fai=0:2*delta:2*pi; [fai,theta]=meshgrid(fai,theta); f0=cos(pi*sin(theta).*sin(fai)/2)./((1-sin(theta).^2.*sin(fai).^2).^(0.5)); m=k*dx.*sin(theta).*cos(fai); n=k*dy.*sin(theta).*sin(fai); f1=abs(sin(Nx.*m./2).*sin(Ny.*n./2)./(sin(m/2).*sin(n/2))); f=f0.*f1; r=f.*sin(theta); x=r.*cos(fai); y=r.*sin(fai); z=f.*cos(theta); Max_z=max(max(z)); z0=z/Max_z; R = sqrt(sqrt(Pt*G^2*lamda^2*sigma*z0/(4*pi)^3/k/T0/Fn/B/Ls/SN/D)); Max_R=max(R); % 三维最大观测距离 figure(6); surf(x,y,R); axis('square'); shading interp figure(7); surf(x,y,R);view([0,0]) axis('square'); shading interp title('XOZ平面'); figure(8); surf(x,y,R);view([90,0]) axis('square'); shading interp title('YOZ平面');