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除了在示波器里直接对雷达脉冲的基本参数进行测量，也可以借助功能更加强大的矢量信号分析软件。下图是用 Keysight 公司的 89601B 矢量信号分析软件结合示波器对超宽带的 Chirp 雷达信号做解调分析的例子，图中显示了被测信号的频谱、时域功率包络以及频率随时间的变化曲线。被测信号由 M8195A 超宽带任意波发生器产生， Chirp 信号的脉冲宽度为 2us ，频率变化范围从1 G~19GHz ，整个信号带宽高达 18GHz ！这里充分体现了实时示波器带宽的优势。 更严格的雷达测试不会仅仅只测脉冲和调制带宽等基本参数。比如由于器件的带宽不够或者频响特性不理想，可能会造成 Chirp 脉冲内部各种频率成分的功率变化，从而形成脉冲功率包络上的跌落（ Droop ）和波动（ Ripple ）现象。因此，严格的雷达性能指标测试还需要对脉冲的峰值功率、平均功率、峰均比、 Droop 、 Ripple 、频率变化范围、线性度等参数以及多个脉冲间的频率、相位变化进行测量，或者要分析参数随时间的变化曲线和直方图分布等。这些更复杂的测试可以借助于 89601B 软件里的 BHQ 雷达脉冲测量选件实现。这个测试软件也支持示波器的分段存储模式，可以一次捕获到多个连续脉冲后再做统计分析，下图是一个实际测试的例子。 除了雷达脉冲分析以外，借助于示波器自身的抖动分析软件或者矢量信号分析软件，还可以对超宽带的调频信号进行分析。下图是对一段在 7GHz 的带宽范围内进行调频的信号的频谱、时域以及跳频图案的分析结果。

对于雷达等脉冲调制信号来说，对于脉冲信号其宽度、上升时间、占空比、重复频率等都是非常关键的时域参数。按照 IEEE Std 181 规范的要求，一些主要的脉冲参数的定义如下图所示。   当用宽带示波器已经把射频脉冲捕获下来以后，就可以借助于示波器里内置的数学函数编辑一个数学的检波器。如下图所示，黑色曲线是从原始信号里用数学检波器检出的包络信号。包络波形得到后，借助于示波器本身的参数测量功能，就可以进行一些基本的脉冲参数测试。   更进一步地，我们还可以借助于示波器的 FFT 功能得到信号的频谱分布，借助示波器的抖动（ Jitter ）分析软件得到脉冲内部信号频率或相位随时间的变化波形，并把这些结果显示在一起。下图显示的是一个 Chirp 雷达脉冲的时域波形、频率 / 相位变化波形以及频谱的结果，通过这些波形的综合显示和分析，可以直观地看到雷达信号的变化特性，并进行简单的参数测量。   在雷达等脉冲信号的测试中，是否能够捕获到足够多的连续脉冲以进行统计分析也是非常重要的。如果要连续捕获上千甚至上万个雷达脉冲，可能需要非常长时间的数据记录能力。比如某搜索雷达的脉冲的重复周期是 5ms ，如果要捕获 1000 个连续的脉冲需要记录 5s 时间的数据。如果使用的示波器的采样率是 80G/s ，记录 5s 时间需要的内存深度 =80G/s*50s=400G 样点，这几乎是不可能实现的。 为了解决这个问题，现代的高带宽示波器里都支持分段存储模式。所谓分段存储模式（ Segmented Memory Mode ），是指把示波器里连续的内存空间分成很多段，每次触发到来时只进行一段很短时间的采集，直到记录到足够的段数。很多雷达脉冲的宽度很窄，在做雷达的发射机性能测试时，如果感兴趣的只是有脉冲发射时很短一段时间内的信号，使用分段存储就可以更有效利用示波器的内存。   在下图中的例子里，被测脉冲的宽度是 1us ，重复周期是 5ms 。我们在示波器里使用分段存储模式，设置采样率为 80G/s ，每段分配 200k 点的内存，并设置做 10000 段的连续记录。这样每段可以记录的时间长度 =200k/80G=2.5us ，总共使用的示波器的内存深度 =200k 点 *10000 段 =2G 点，实现的记录时间 =5ms*10000=50s 。也就是说，通过分段存储模式实现了连续 50s 内共 10000 个雷达脉冲的连续记录。

所在实验室是“宽带与智能信息处理”，主要进行“阵列信号处理”，“穿墙雷达”和“探**达”方面的研究。近几年医疗电子比较火，像B超，彩超，CT等等，查查资料，发现还是有些相通的地方。其实， 穿墙和探**达不就相当于是给地面做个彩超成像吗 ，哈哈，当然一个是超声波，一个是电磁波，这方面无论从理论还是实现上都是相当难的。 B超原理： 超声 在人体内传播，由于超声波对人体不同组织 界面处产生反射、折射、散射、绕射、吸收、衰减不同，接收这些 反射 、 散射 信号 ，通过分析回波信号，显示各种组织及其病变的形态，结合病理学，总结不同的反射规律，而对 病变 部位、性质和功能障碍程度作出诊断。 彩超原理： 简单来讲就是高清晰度的黑白B超再加上彩色多普勒。当 超声波 碰到流向远离探头液体时回声频率会降低，流向探头的液体会使探头接收的回声信号频率升高。利用计算机伪彩技术加以描述，使我们能判定超声图像中流动液体的方向及流速的大小和性质，并将此叠加在二维黑白超声图像上，形成了我们今天见到的彩超图像。通俗的说就是彩超比B超多了个血流功能。 X线摄片、CT、磁共振成像 当前 影像学 检查的三驾马车，都是用的电磁波。 CT是用 X线 束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面的X线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字转换器（analog/digital converter）转为数字，输入计算机处理。 探**达： 发射超宽带脉冲信号，不同地层，不同介质，对电磁波的吸收不同，反射，散射也就不同，通过对雷达回波信号的分析处理，可以得出不同地层的介质，断层，裂缝等等。 穿墙雷达也是这个道理，对回波信号进行成像处理，不就类似于彩超成像吗 ？

如果新增加的1单元格与原来n个1单元格之间的n个向量与原n阶Costas序列的向量都不相同，则可由n阶Costas序列增加一行和一列得到n+1阶Costas序列。例如，某些素数阶的Costas序列可以由低一阶的Welch Costas序列用这种方法来获得。        需指出的是：       a) 对于给定的n，当Welch Costas序列或GolombCostas序列存在时，Welch Costas序列或Golomb Costas序列不一定是全部的n阶Costas序列；       b) 在实际应用中，若不能应用有限域理论构造n阶Welch-Costas序列或Golomb-Costas序列，此时可以采用穷举法在n!个n阶置换矩阵中 搜索Costas序列，搜索的方法可以采用计算置换矩阵的校验矩阵的方法，为了减小计算工作量，可以利用校验矩阵的性质简化计算。对于较大的n，用穷举法 搜索Costas序列的工作量巨大，所以是不实用的；       c) 当n25时，其Costas序列的数量将显著减少。特别地，当n趋于无穷大时，Costas序列数趋于0。       d) 我们还不能回答，当n满足什么条件时，不存在Costas序列，但当n=32、33或43时，不存在Costas序列。        4 信号的模糊函数       设u(t)为复包络，令 x(τ，fd)称为信号u(t)的模糊函数。 x(τ，fd)沿着fd=0的截面为： x(τ)称为信号的距离模糊函数。       由式(4)可知，x(τ)为信号的自相关函数，对能量型信号，其傅里叶变换存在，信号自相关函数的傅里叶变换等于信号傅里叶变换幅值的平方，即信号的能谱 密度。对功率型信号，当信号的自相关函数绝对可积时，信号自相关函数的傅里叶变换等于信号的功率谱密度。雷达信号在频域上占据的频带越宽，则其距离分辨力 越好。 x(τ，fd)沿着τ=0的截面为： x(fd)称为信号的速度模糊函数。       由式(5)可知，s(fd)为信号复包络模(实包络)平方的傅里叶变换，换句话说，速度模糊函数只与信号的幅度有关，而与信号的相位和频率调制无关。雷达信号在时域上持续宽度越大，则其速度分辨力越好。       当u(t)为离散数字信号时，u(t)=u(nTs)=u(n)(n=0，1，…，M-1)，Ts表示采样周期。对于给定的τ=m(-M+1≤m≤M-1)，设fd=△f·k= ，式中fs=1／Ts表示采样频率，代入模糊函数定义式(3)中，得       5 FHSS信号与Costas序列信号       单位能量FHSS信号的复包络可表达为：       式中：y(k)称为跳频算子；B表示信号占据的频带宽度；频隙Fb=B／N，Tb表示时隙，信号占据的时域宽度T=NTb。第k个时隙发送信号的中心频率为fc+fk。为防止子脉冲频谱发生交叠，频隙应不小于子脉冲的频带宽度。       当y(k)为N阶Costas序列的放置函数时，上式表示的FHSS信号即为按照Costas序列构成方法进行FHSS的信号，这种信号具有理想的模糊函 数性能。对子脉冲为恒载频的Costas序列跳频编码信号，θk(t)=0；对子脉冲为LFM的Costas序列跳频编码信号，       6 多目标散射和多路径传输环境的数学模型与雷达信号设计       设雷达发射信号为u(t)，假设散射目标为多个点目标，信道为AWGN(加性白高斯噪声)信道，则接收信号为：       式中：z(t)为零均值加性复高斯白噪声过程；       αi(t)、τi(t)和wi(t)分别为第i条路径的衰减因子(以t为变量的复随机过程)、传播时延和多普勒角频率。       若散射目标不是点目标，则可将v(t)看做由连续多径分量组成的，此时：       式中：c(τ，t)是信道时变冲激响应h(τ，t)的复包络(等效低通时变冲激响应)；h(τ，t)表示在t-τ时刻施加的单位冲激在t时刻的信道响应。当存在大量路径时，应用中心极限定理，c(τ，t)可建模为一个以t为变量的复高斯随机过程。       若信道为非时变的，则       如果将目标散射电磁波看成是信道的特性，那么对目标的探测就可等同于对信道特性的检测。因为信道是随机时变的，所以要研究能表征其统计特征的物理量--散 射函数。散射函数与信道等效低通冲激响应(信道冲激响应的复包络)的频移、时移自相关函数具有双傅里叶变换的关系。散射函数是时延τ和多普勒频率φ的函 数，它表征了信道平均输出功率的量度，在多目标散射和多径传输的信道中，对目标的检测可归结为对信道的散射函数的检测。文献 给出了匹配滤波器输出的 平均信号干扰比的数学表达式，如果信号的模糊函数具有二维δ函数的特性，那么匹配滤波器的输出即为信道的散射函数。       所以为了正确检测出目标，要求信号的模糊函数具有二维δ函数的针状特性：主峰尖锐，且模糊体积很小。但事实上，这样的信号是不存在的，由模糊体积不变性知 道，任何调制都不能改变模糊曲面下的总容积，该容积只决定于信号的能量，而与信号的形式无关。Costas序列信号的模糊函数具有"图钉状"的特性：主峰 尖锐，副峰很小，由图1可知，Costas序列信号的模糊体积不会减小。为了解决这个问题，可用2个信号来代替1个信号，即在同一个重复周期内，发射2个 不同的Costas跳频编码序列信号，因为2个信号模糊函数的副峰不会都出现在同一个位置，所以在接收端可通过综合2个信号的信息使2个信号模糊函数的边 瓣相互抵消，从而获得主峰尖锐且模糊体积很小的针状特性。       在同时使用多个同阶Costas跳频编码序列信号的多用户雷达系统中，需要减小各信号之间的互相关，多用户系统中雷达信号设计问题，限于篇幅，本文不再讨论，有关这方面的内容参见文献 。        7 计算机仿真结果       有限域GF(11)上共有4个本原元，分别为2、6、7和8。其中，2和6为一对互逆的本原元，7和8为另一对互逆的本原元。       本文给出利用GF(11)上本原元α=2和β=6生成的2个Welch Costas序列信号的自模糊函数、自相关函数、离散傅里叶变换、互模糊函数以及采用双信号发、收的计算机仿真结果。在图2～图4中：τ为时延，fd为多 普勒频率，Tb为时隙，T为信号时域长度。       图2表示子脉冲为LFM矩形包络的脉冲信号，子脉冲的带宽时宽乘积BT=5.76。为了满足奈奎斯特(Nyquist)取样定理，采用N=128点，用 10段调频序列，调频范围分别是 0.045～0.09，0.135～0.09，0.135～0.18，0.225～0.18，0.225～0.27，0.315～0.27，0.315～0.36，0.405～0.36，0.405～0.45，0.495～0.45(归 一化频率)，

  针对雷达高速数据传输的需求，提出一种实现简单、可靠性高的解决方案。该方案应用W7100网络微处理器实现雷达高速数据通信接口。介绍了W7100芯片的结构和特点，阐述了数据传输接口的硬件设计、配置软件和通讯软件设计，详细说明了UDP方式的数据传输流程。实验表明该接口工作稳定，传输速度高，能够很好地满足雷达数据高速传输要求。   本文作者是来自 南京船舶雷达研究所91404部队的孙国政和张宇。 在线阅读和下载全文请到这里： http://www.cqvip.com/qk/95518x/201004/36394261.html   更多有关W7100的博文请看这里： W7100例程学习之ADC应用 http://blog.iwiznet.cn/?p=691 用W7100，做自己的HTTP服务器   http://blog.iwiznet.cn/?p=684 W7100学习笔记 -W7100部分固件(firmware)解析 http://blog.iwiznet.cn/?p=677 什么是API函数以及如何使用W7100A进行初始化（TCPIPCore）？（二） http://blog.iwiznet.cn/?p=628   更多有关W7100A的博文请看这里： 如何使用W7100A实现网络字符LCD  http://blog.iwiznet.cn/?p=168 单片机以太网控制芯片— iMCU W7100A http://blog.iwiznet.cn/?p=229 如何使用W7100A模拟I2C总线 http://blog.iwiznet.cn/?p=304 如何实现W7100A程序烧录 http://blog.iwiznet.cn/?p=161   也可进入我们的官方网站或博客查看更多。 如果您对WIZnet的产品或是技术感兴趣，请随时与我们联系。 可以直接留言或登录WIZnet官方网站： http://www.iwiznet.cn 公司微博是：  http://weibo.com/wiznet2012 公司博客是： http://blog.iwiznet.cn/