首先在脉冲压缩之前要搞清楚以下两点，而不是上来就自己想着设计一个匹配滤波器进行脉冲压缩，这样往往会导致错误的结果! 1. LFM 波形是up-chirp 的，还是down-chirp 的？ 2. LFM 的带宽 B，脉冲持续时间 Te（不是Tr 噢），mu = B/Te 和 TS(时域采样间隔) 其次，要清楚频域脉冲压缩的实质是快速计算时域脉冲压缩，这两个是一回事！ 1 时域脉冲压缩，采用 x corr(等长)，或 conv (不等长) nscat = 3; rrec = 200; b = 100e6; scat_range = [10, 30, 100]; scat_rcs = [1 1 2]; taup = 0.005e-3; f0 = 5.6e9; % carrier freq ,由于 exp(-i*2*pi*f0*2*range/c)与 t 无关，此项是个固定的相移，不起作用，建模中可以忽略 c = 3.e8; % speed of light fs = 2*b; % sampling freq sampling_interval = 1/fs; n = fix(taup/sampling_interval); freqlimit = 0.5*fs; freq = linspace(-freqlimit,freqlimit,n); % notice freq_sampling_interval = fs/n = 1/taup; t = linspace(-taup/2,taup/2,n); % initialize input, output and replica vectors x(nscat,1:n) = 0.; % x is a nscat-by-n matrix y(1:n) = 0.; replica(1:n) = 0.; % baseband lfm signal replica = exp(i * pi * (b/taup) .* t.^2); % 我以前不知道原来接收的一个脉冲中包含了多个目标的回波 for j = 1:1:nscat range = scat_range(j) ; %对于函数 Y 来说，平移都是加．． %其实，平移都是针对函数 Y 来说的，而不是x．．． %因为 x是y的自变量,分析的时候将对函数 Y 的加，等效的变成了自变量的减！ %MATLAB 针对自变量 X 的移动 (t - tau) 必须变成针对函数 Y 本身的移动 (t + tau) % t +(2*range/c) means target locate at tau = 2*range/c % t +(2*range/c) MUST greater than t, 不是课本上自变量的移动 t - (2*range/c) ！ % f(t-t0)是自变量t 的范围不动,比如观测范围永远是t=0:100ms，用于不会有t0=200ms的图像出现在f(t-t0)的图像中 % 所以f(t-t0)是通过调整自变量实现曲线的移动的，而且自变量t 的范围固定，这样移动曲线y 不具有物理意义。 % 要采用直接移动y 的方式移动曲线，要 t 的范围不固定，比如将 t=0:100ms 的回波波形，移动到 t=100:200，移动后要画图的话...
