Étude des propriétés du signal radar LFM

Abstract

Résumé Le signal LFM est d’une importance particulière. Dans ce travail, l’étude de ses propriétés temporelles et fréquentielles ainsi que son traitement via un filtre adapté a été menée. La génération de l’impulsion LFM à partir d’une forme discrète sous Matlab a permis de mettre en évidence son évolution temporelle en modulation linéaire de fréquence et son évolution fréquentielle en spectre rectangulaire s’étendant sur une bande de fréquences donnée. Sa fonction d’autocorrélation étant la sortie d’un filtre adapté à compression d’impulsion, cette propriété a été exploité en traitement distance pour l’estimation de distances de cibles mobiles. Un traitement vitesse nécessite par contre la génération d’un train d’impulsions LFM pour l’estimation de l’effet doppler et par conséquent la vitesse de cibles mobiles. Dans ce contexte, il nous a été possible de mettre en simulation le traitement distance via un filtre adapté et vérifier les performances apportées par le signal LFM. Pour le traitement vitesse, une estimation spectrale fondée sur la prédiction linéaire a été adopté pour l’amélioration des performances radar pour différents rapports signal au bruit.

Abstract The LFM signal is of particular importance. In this work, we studied the LFM’s temporal and frequencial properties and its processing via a matched filter. We generated an LFM pulse under Matlab using a discrete form and we investigated its temporal evolution as a linear frequency modulation and its frequenciel evolution as a rectangular spectrum over a given frequency band. LFM’s autocorrelation function as a matched filter’s output permits to process this impulsion in view to estimate mobile target’s distance. For Doppler processing a train of LFM pulses is required in order to extract the mobile target’s velocity. In this way, we simulated the distance processing via a matched filter and we checked about the brought performances by the LFM signal. For velocity processing, we adopted the spectrum estimation associated to linear prediction in the objective to enhance the radar performances for different signal to noise rates.