Сжатие импульсов: как согласованная фильтрация усиливает слабые сигналы и повышает разрешение

Сжатие импульсов и согласованная фильтрация позволяют радарам обеспечивать как высокое разрешение по дальности, так и отличное отношение сигнал/шум. В этом видео мы рассмотрим, как можно обрабатывать длинные импульсы, чтобы они действовали как короткие, как корреляция и согласованные фильтры выделяют цели из шума, а также почему важны такие методы, как ЛЧМ и коды Баркера. ------------------------------------------------------------------ ​​Подписка на канал:
Товары:
Сайт:
-------------------------------------------------- Ресурсы: Python Notebook, где можно поэкспериментировать с этими концепциями (pulse_compression.ipynb) -
Весь код для этого видео -
-------------------------------------------------- Ссылки: "Chirp" — новый метод радиолокации - RFCafe (статья) -
Теория и конструкция ЛЧМ-радаров - Nokia (статья) -
Ранняя история импульсной компрессии радаров — Чарльз Кук (статья) —
Сила импульсной компрессии — Дхрубджун Нат Саикия (WirelessPi) (книга) —
Основы обработки радиолокационных сигналов — Марк Ричардс (книга) —
Понимание цифровой обработки сигналов — Ричард Лайонс (книга) —
-------------------------------------------------- Все показанные анимации были созданы с помощью Manim Community (
— библиотеки анимации на Python, написанной 3Blue1Brown. (   / @3blue1brown  ) и поддерживается сообществом. Огромное спасибо всем, кто работает над этим невероятным проектом! -------------------------------------------------- Предупреждения: В этом видео не всё масштабировано: некоторые элементы были упрощены, чтобы показать общее поведение системы, а не использовать в расчётах реальные числа. Если вы хотите поэкспериментировать с реальными числами, воспользуйтесь блокнотом Python. -------------------------------------------------- Временные метки: 0:00 — Проблема 1:52 — Параметры 4:10 — Схемы модуляции 5:42 — Согласованный фильтр 8:55 — Преимущества 11:48 — Компромиссы 13:52 — Коды Баркера