【MIMO仿真】基于matlab TDM-MIMO雷达信号处理仿真【含Matlab源码 2745期】

⛄一、TDM-MIMO雷达信号处理仿真

TDM-MIMO（Time-Division Multiplexing-Multiple Input Multiple Output）雷达信号处理仿真是一种模拟TDM-MIMO雷达系统中的信号处理过程，以评估其性能和效果。下面是TDM-MIMO雷达信号处理仿真的基本步骤：

系统配置：定义TDM-MIMO雷达系统的参数，包括天线数目、脉冲重复周期、波形类型等。

场景建模：构建仿真场景，包括目标位置、速度、雷达和目标之间的距等信息。

生成发射信号：根据TDM-MIMO雷达的配置和波形设计，合成发射的雷达信号，包括各个时隙的波形。

目标回波模拟：根据目标特性和雷达系统参数，模拟目标回波的接收，包括回波强度、和多径效应等。

信号处理算法实现：设计和实现TDM-MIMO雷达信号处理算法，包括信号处理方法、波束形成、目标检测和跟踪等。

仿真执行：在仿真环境中执行信号处理算法，对接收到的目标回波进行解调、波束形成、抑制干扰和检测目标等操作。

性能评估：评估TDM-M标，如角度分辨率、目标探测概率、虚警概率。

结果分析：分析仿真结果，根据需要进行参数调优、算法改进或系统设计优化。

需要注意的是，TDM-MIMO雷达信号处理仿真涉及到雷达系统参数设置、波形设计、多天线信号处理方法等。在仿真过程中，应根据具体需求和研究目标选择适当的仿真工具和算法，并进行验证和准确性检查以确保仿真结果可靠且符合预期。

⛄二、部分源代码

clc;
clear all;
close all;

Frame =1; %帧数设置；

for frame =1:Frame %帧数设置

%% 雷达参数设置
parameter = generateParameter();
parameter.frame = frame;
%% 雷达回波信号建模
rawData = generateSignal(parameter);
firstChirp = rawData(1,:,1);

% figure(1);
% plot(real(firstChirp));
% hold on;
% plot(imag(firstChirp));
% xlabel(‘采样点数’); ylabel(‘幅值’);title(‘原始数据实虚部’);%第1个chirp。

%% IQ通道校正
firstChirp_I = imag(firstChirp);
firstChirp_Q = real(firstChirp);
%设定幅度误差因子
alpha = 2;
%设定相位误差因子
phi = 5;
firstChirp_Q_1 = (alpha+1)firstChirp_Qexp(phi2pi/360);
%% IQ通道不平衡 效果
firstChirp_IQ_1 = complex(firstChirp_Q_1,firstChirp_I);
%IQ通道校正算法
%求均值
firstChirp_I = imag(firstChirp_IQ_1);
firstChirp_Q = real(firstChirp_IQ_1);
I_before_correction =firstChirp_I-mean(firstChirp_I);
Q_before_correction=firstChirp_Q -mean(firstChirp_Q);
%估计参数
alphi = sqrt(mean(Q_before_correction.*Q_before_correction)/mean(I_before_correction.*I_before_correction))-1;
phi = -asin(mean(I_before_correction.*Q_before_correction)/sqrt(mean(I_before_correction.*I_before_correction)*mean(Q_before_correction.*Q_before_correction)));
%P矩阵求解
P = [1,0;tan(phi),1/((1+alphi)cos(phi))];
%计算IQ
IQ = P[I_before_correction;Q_before_correction];

%重组信号
I =IQ(1,:);
Q =IQ(2,:);
signal_IQ =Q+I*1j;

%图形绘制
% figure(2)
% subplot(2,1,1);
% plot((abs(fft(firstChirp_IQ_1))));
% xlabel(‘距离(m)’); ylabel(‘幅值’);title(‘距离维FFT(校正前)’);
% subplot(2,1,2);
% plot((abs(fft(signal_IQ))));
% xlabel(‘距离(m)’); ylabel(‘幅值’);title(‘距离维FFT(校正后)’);
%%

%% 雷达信号处理
rangeRes = parameter.c / (2 * parameter.BandwidthValid); %距离分辨率 有效带宽
rangeIndex = (0:parameter.rangeBin-1) * rangeRes;
speedRes = parameter.lambda / (2 * parameter.dopplerBin * parameter.Tr);
dopplerIndex = (-parameter.dopplerBin/2:1:parameter.dopplerBin/2 - 1) * speedRes;
angleRes = parameter.lambda / (parameter.virtualAntenna * parameter.dx) * 180 / pi;
angleIndex = (-parameter.virtualAntenna/2:1:parameter.virtualAntenna/2 - 1) * angleRes;

%%1D FFT
fft1dData = fft(firstChirp);
% figure(3);
% plot(rangeIndex,db(abs(fft1dData)./max(abs(fft1dData))));
% xlabel(‘距离(m)’); ylabel(‘幅值(dB)’);title(‘距离维FFT’);
%

%% 2D FFT
%% 距离-多普勒谱
channelNum = size(rawData,1);
rangebinNum = size(rawData,2);
dopplerbinNum = size(rawData,3);
fft2dDataPower= zeros(size(rawData));
fft2dDataDB = zeros(size(rawData));
fftRADataPower= zeros(size(rawData));
for chanId = 1:1:channelNum
fft2dDataPower(chanId,: