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用MATLAB仿真雷达的函数

%%%%%产生理想线性调频信号%%%%
t=10e-6;  %线性调频信号时间长度，单位：S
fs=40e6;  %采样频率，单位：Hz
ts=1/fs;  %线性调频的起始频率，单位：Hz 
fc=9e6;   %本振信号的中心频率，单位：Hz
f0=10e6;  %线性调频信号调频带宽，单位：Hz 
ft=0:1/fs:t-1/fs;  %调制信号，对于线性调频来说，调制信号就是时间序列
N=length(ft);
k=B/fs*2*pi/max(ft);  %计算调制灵敏度，也就是理解为线性调频的步进系数
y=modulate(ft,fc,fs,'fm',k);
y_fft_result=fft(y);
%%%%%正交解调%%%%%%%%%
n=0:N-1;
local_oscillator_i=cos(n*f0/fs*2*pi);    %I路本振信号
local_oscillator_q=sin(n*f0/fs*2*pi);    %Q路本振信号
fbb_i=local_oscillator_i.*y;   %I路解调
fbb_q=local_oscillator_q.*y;   %Q路解调
window=chebwin(51,40);    %采用50阶cheby窗的FIR低通滤波器
[b,a]=fir1(50,2*B/fs,window);
fbb_i=[fbb_i,zeros(1,25)];   %因为FIR滤波器有25个采用周期的延迟，为了保证所有的有效信号通过滤波器，故在信号后面扩展25个0
fbb_q=[fbb_q,zeros(1,25)];
fbb_i=filter(b,a,fbb_i);
fbb_q=filter(b,a,fbb_q);
fbb_i=fbb_i(26:end);   %截取有效信息
fbb_q=fbb_q(26:end);
fbb=fbb_i+j*fbb_q;
%%%%%%%%产生理想线性调频脉冲压缩系数%%%%%
M=4096;    %因为回波信号数据长度为3600点，因为利用FFT，作4096点FFT
D=B*t;
match_filter=ts*fliplr(conj(fbb))*sqrt(D)*2/t;
match_filter_fft=fft(match_filter,M);
figure,subplot(2,1,1),plot(real(match_filter_fft)),title('脉冲压缩系数（实部）');
subplot(2,1,2),plot(imag(match_filter_fft)),title('脉冲压缩系数（虚部）');
%%%%%%%%%%产生理想回波信号%%%%%%%%%
t1=100e-6;
signal=[zeros(1,(t1-2*t)/ts),y,zeros(1,t/ts)];
n=0:t1/ts-1;
local_oscillator_i=cos(n*f0/fs*2*pi);  %I路本振信号
local_oscillator_q=sin(n*f0/fs*2*pi);  %Q路本振信号
fbb_i=local_oscillator_i.*signal;   %I路解调
fbb_q=local_oscillator_q.*signal;   %Q路解调
window=chebwin(51,40);    %采用50阶cheby窗的FIR低通滤波器
[b,a]=fir1(50,2*B/fs,window);
fbb_i=[fbb_i,zeros(1,25)];    %信号后扩展25个0
fbb_q=[fbb_q,zeros(1,25)];
fbb_i=filter(b,a,fbb_i);
fbb_q=filter(b,a,fbb_q);
fbb_i=fbb_i(26:end);   %截取有效信息
fbb_q=fbb_q(26:end);
signal=fbb_i+j*fbb_q;
%%%%%%脉冲压缩处理%%%%%%
signal_fft=fft(signal,M);
pc_result_fft=signal_fft.*match_filter_fft;
pc_result=ifft(pc_result_fft,M);
figure,subplot(2,1,1),plot((0:ts:t1-ts),signal),
xlabel('时间，单位S');title('(解调后）');
subplot(2,1,2),plot((0:ts:length(signal)*ts-ts),abs(pc_result(1:length(signal)))),
xlabel('时间，单位:S ');title('回波脉冲压缩处理结果');