用移动目标指示(MTI)雷达减轻地杂波
这个例子展示了一个运动目标指示(MTI)雷达的设计，以减轻杂波和识别运动目标。对于雷达系统，杂乱指从非目标(如陆地、海洋或雨)的环境散射体接收到的回声。杂波回波可能比目标回波大好几个数量级。MTI雷达利用运动目标相对较高的多普勒频率来抑制杂波回波，杂波回波通常具有零或非常低的多普勒频率。
典型的MTI雷达使用高通滤波器去除低多普勒频率的能量。由于FIR高通滤波器的频率响应是周期性的，在高多普勒频率上的一些能量也被去除了。因此，在这些高多普勒频率的目标将无法被雷达探测到。这个问题被称为盲目速度问题．这个例子展示了如何使用一种称为交错脉冲重复频率(prf)的技术来解决盲速度问题。
建造雷达系统
首先，定义雷达系统的组成部分。本例的重点是MTI处理，因此本例使用了示例中内置的雷达系统雷达接收机模拟测试信号．你可以探索的细节雷达系统设计通过这个例子。将天线高度更改为100米，模拟安装在建筑物顶部的雷达。请注意，系统中的PRF约为30千赫，对应的最大明确范围为5公里。
负载BasicMonostaticRadarExampleData；Sensorheight = 100;sensormotion。InitialPosition = [0 0 sensorheight]';prf = waveform.PRF;
检索采样频率、工作频率和传播速度。
fs = waveform.SampleRate;fc =散热器。工作频率;波速= radiator.PropagationSpeed;
在许多MTI系统中，特别是低端系统中，发射机的电源是磁控管。因此，发射机为每个发射的脉冲添加一个随机相位。因此，通常需要在接收端恢复相干性。这样的设置被称为连贯接收．在这些系统中，接收器锁定由发射机为每个脉冲添加的随机相位。然后，接收器从相应脉冲间隔内接收的样品中去除相位影响。通过设置发射机和接收机，模拟一个相干的接收系统。
发射机。CoherentOnTransmit = false;发射机。PhaseNoiseOutputPort = true;接收器。PhaseNoiseInputPort = true;
定义目标
接下来，定义两个移动目标。
第一个目标位于位置[1600 0 1300]。根据前几节所示的雷达位置，它距雷达的距离为2公里。目标的速度为[100 80 0]，对应于相对于雷达的径向速度为-80米/秒。该目标的雷达横截面为25平方米。
第二个目标位于位置[2900 0 800]，对应距离雷达3公里。将目标的速度设置为盲速，其中多普勒信号与PRF混叠。此设置可防止MTI雷达探测到目标。使用dop2speed函数来计算盲速，该盲速具有与PRF相对应的多普勒频率。
波长=波速/fc;Blindspd = dop2speed(prf，波长)/2;%一半用于补偿往返行程Tgtpos = [[1600 0 1300]'，[2900 0 800]'];Tgtvel = [[100 80 0]'，[-blindspd 00]'];Tgtmotion =阶段性的。平台(“InitialPosition”tgtpos,“速度”, tgtvel);TGTRCS = [25 25];目标=阶段性。RadarTarget (“MeanRCS”tgtrcs,“OperatingFrequency”、fc);
杂乱
杂波信号是使用最简单的杂波模型——恒定伽马模型生成的，伽马值设置为-20 dB。这样的伽玛值是典型的平原杂波。假设所有范围内都存在杂波斑块，每个斑块的方位角宽度为10度。还假设雷达的主波束点水平。注意雷达没有移动。
Trgamma = surfacegamma(“平原”）;杂波= constantGammaClutter(“传感器”、天线、.．.“PropagationSpeed”散热器。PropagationSpeed,.．.“OperatingFrequency”散热器。OperatingFrequency,.．.“SampleRate”波形。SampleRate,“TransmitSignalInputPort”,真的,.．.脉冲重复频率的波形。脉冲重复频率,“伽马”trgamma,“PlatformHeight”sensorheight,.．.“PlatformSpeed”0,“PlatformDirection”(0, 0),.．.“MountingAngles”，[0 0 0]，“ClutterMaxRange”, 5000,.．.“ClutterAzimuthSpan”, 360,“PatchAzimuthSpan”10.．.“SeedSource”，“属性”，“种子”, 2011);
模拟接收的脉冲和匹配的滤波器
模拟雷达和前面定义的目标的10个接收脉冲。
Pulsenum = 10;设置接收器的种子以复制结果接收器。SeedSource =“属性”；接收器。种子= 2010;rxPulse = helperMTISimulate(波形，发射机，接收机，.．.散热器、收藏家、sensormotion.．.目标,tgtmotion,杂乱,pulsenum);
然后将接收到的信号通过匹配的滤波器。
matchingcoeff = getMatchedFilter(波形);Matchedfilter =相控的。MatchedFilter (“系数”, matchingcoeff);mfiltOut = matchedfilter(rxPulse);Matchingdelay = size(matchingcoeff,1)-1;mfiltOut = buffer(mfiltOut(matchingdelay+1:end)，size(mfiltOut,1));
使用三脉冲消除器执行MTI处理
MTI处理使用MTI滤波器去除慢时间序列中的低频成分。由于地杂波通常是不运动的，去除低频分量可以有效地抑制它。三脉冲消光器是一种常用的、简单的MTI滤波器。消去器是一个滤波器系数为[1 -2 1]的全零FIR滤波器。
H = [1 -2 1];mtiseq = filter(h,1,mfiltOut，[]，2);
利用非相干脉冲积分对慢时间序列进行组合。排除前两个脉冲，因为它们处于MTI滤波器的瞬态周期。
Mtiseq = pulsint(Mtiseq(:，3:结束));为了进行比较，还要对匹配的过滤器输出进行积分mfiltOut = pulsint(mfiltOut(:，3:结束));
计算每个快速时间样本的范围fast_time_grid = (0:size(mfiltOut,1)-1)/fs;Rangeidx =波速*fast_time_grid/2;再次绘制接收脉冲能量范围情节(rangeidx pow2db (mfiltOut。^ 2),“r——”，.．.rangeidx pow2db (mtiseq。^ 2),“b -”）;网格在；标题(“使用统一PRF的快速时间序列”）;包含(的范围(m)）;ylabel (“权力(dB)”）;传奇(“在MTI过滤器之前”，“MTI滤镜后”）;
回想一下，有两个目标(在2公里和3公里处)。在MTI滤波之前，两个目标都被杂波回波所掩盖。100米的峰值是从雷达下方的地面直接返回的路径。注意，功率随着范围的增加而减小，这是由于信号传播损失造成的。
经过MTI滤波后，除直接路径峰值外，大部分杂波返回被去除。噪音下限现在不再是范围的函数，所以噪音现在是接收噪声而不是杂波噪声。这一变化显示了三脉冲对消器的杂波抑制能力。在2公里范围内，你可以看到一个峰代表第一个目标。然而，在3公里范围内没有峰值来代表第二个目标。峰值消失是因为三脉冲消去器抑制了以消去器盲速运动的第二个目标。
为了更好地理解盲速问题，看一下三脉冲对消器的频率响应。
F = linspace(0,prf*9,1000);Hresp = freqz(h,1,f,prf);情节(f / 1000, 20 * log10 (abs (hresp)));网格在；包含(“多普勒频率(kHz)”）;ylabel (“(dB)级”）;标题(“三脉冲消去器的频率响应”）;
注意频率响应中重复出现的空值。零值对应盲速度的多普勒频率。具有这些多普勒频率的目标被三脉冲对消器抵消。图中显示，空值出现在PRF的整数倍处(大约30kHz, 60kHz，等等)。如果这些空值可以从雷达规格的多普勒频率区域移除或推开，盲速问题就可以避免。
使用交错prf模拟接收的脉冲
解决盲速问题的一个方法是使用非均匀prf(交错prf)。相邻脉冲以不同的prf传输。这样的配置将盲速度的下限推到更高的值。为了说明这一思想，本示例使用双交错PRF，然后绘制三脉冲消去器的频率响应图。
选择25kHz左右的第二个PRF，对应的最大明确范围为6公里。
波速。/ (2 * (6000 5000));计算三脉冲消去器的幅频响应。pf1 = @ (f) (1 - 2 * exp (1 j * 2 *π/脉冲重复频率(1)* f) + exp (1 j * 2 *π* 2 /脉冲重复频率(1)* f));pf2 = @ (f) (1 - 2 * exp (1 j * 2 *π/脉冲重复频率(2)* f) + exp (1 j * 2 *π* 2 /脉冲重复频率(2)* f));SFQ = (abs(pf1(f))。^2 + abs(pf2(f)).^2)/2;绘制频率响应图持有在；情节(f / 1000, pow2db (sfq),“r——”）;ylim ([-50, 30]);传奇(统一的编码脉冲的，“Two-Staggered脉冲重复频率的）;
从交错prf的图中，你可以看到，第一个盲速度对应的多普勒频率为150khz，是均匀prf情况下的5倍。因此，多普勒频率为30 kHz的目标不会被抑制。
现在，用交错prf模拟来自目标的反射信号。
分配新的PRF释放(波形);波形。PRF = PRF;释放(杂乱);杂乱。PRF = PRF;%重置噪声种子释放(接收器);接收器。种子= 2010;%重置平台位置重置(sensormotion);重置(tgtmotion);模拟目标返回rxPulse = helperMTISimulate(波形，发射机，接收机，.．.散热器、收藏家、sensormotion.．.目标,tgtmotion,杂乱,pulsenum);
对交错prf执行MTI处理
像以前一样处理脉冲，首先让它们通过一个匹配的滤波器，然后对脉冲进行非相干积分。
mfiltOut = matchedfilter(rxPulse);使用同样的三脉冲消除器来抑制杂波。。mtiseq = filter(h,1,mfiltOut，[]，2);%非相干积分Mtiseq = pulsint(Mtiseq(:，3:结束));mfiltOut = pulsint(mfiltOut(:，3:结束));计算每个快速时间样本的范围fast_time_grid = (0:size(mfiltOut,1)-1)/fs;Rangeidx =波速*fast_time_grid/2;根据范围绘制快速时间序列。。clf;情节(rangeidx pow2db (mfiltOut。^ 2),“r——”，.．.rangeidx pow2db (mtiseq。^ 2),“b -”）;网格在；标题(“使用交错prf的快速时间序列”）;包含(的范围(m)）;ylabel (“权力(dB)”）;传奇(“在MTI过滤器之前”，“MTI滤镜后”）;
图中显示，经过MTI滤波后，两个目标都可以被检测到，杂波也被去除了。
总结
通过非常简单的操作，MTI处理可以有效地抑制低速杂波。在盲速下，均匀prf波形会错过目标，但这个问题可以通过使用交错prf来解决。对于多普勒带宽较大的杂波，MTI性能可能较差。这种杂波可以通过时空自适应处理来抑制。有关更多细节，请参见示例时空自适应处理导论．
参考文献
[1]理查兹，m.a.雷达信号处理基础“，．纽约:麦格劳-希尔，2005。
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