信号处理滤波器设计，信号的最优处理和匹配滤波

很多朋友对信号处理滤波器设计，信号的最优处理和匹配滤波不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

滤波器是用来处理信号的装置或电路。它的主要作用是让有用的信号无损的通过，同时尽可能的反射无用的信号。信号的相频特性和幅频特性一样重要。长期以来，无论是数字信号还是模拟信号，相位特性往往都不是考虑的重点。然而，随着通信市场的不断发展，人们对通信质量的要求越来越高，相频特性越来越受到重视。

幅度响应和相位响应不失真的滤波器可以降低系统的误码率，提高通信质量。

在电视、网络、数字通信和雷达系统中，要想恢复输入信号所携带的原始信息，输出信号必须满足无相位失真的条件。有线电视前端系统的性能指标决定了其信号的质量，而滤波器是其前端系统的重要组成部分，可以滤除或抑制干扰信号，得到用户需要的电视图像和声音。但是，如果传递函数的相频特性发生变化，由此产生的相位失真将使用户接收到的电视信号失真。

此外，线性相位滤波器在雷达脉冲信号传输和功率放大器预失真技术中也有重要应用。有时系统需要满足某些相位特性，如脉冲压缩或扩展，或者补偿其他元件产生的相位失真，如滤波器或色散结构，还需要线性相位滤波器。

递归过滤器”。递归滤波器，即IIR数字滤波器，无限冲激响应滤波器，顾名思义，有反馈。

FIR(细化脉冲响应)滤波器：有限长度单位脉冲响应滤波器，也称为非递归滤波器，是数字信号处理系统中最基本的组件。它在具有严格线性相频特性的同时可以保证任意的幅频特性，并且其单位采样响应是有限的，因此该滤波器是一个稳定的系统。因此，FIR滤波器广泛应用于通信、图像处理、模式识别等领域。

FIR(细化脉冲响应)滤波器：有限长度单位脉冲响应滤波器，也称为非递归滤波器，是数字信号处理系统中最基本的组件。它在具有严格线性相频特性的同时可以保证任意的幅频特性，并且其单位采样响应是有限的，因此该滤波器是一个稳定的系统。因此，FIR滤波器广泛应用于通信、图像处理、模式识别等领域。

从信号检测能力和测量参数准确的角度出发，希望线性滤波器输出的信号峰值尽可能大，输出噪声的平均功率尽可能低，即希望输出信噪比SNR尽可能高。从检测能力和测量精度的角度来看，以滤波器的输出信噪比为准边寻找最佳线性滤波器实际上是有意义的。根据这个准边找到的最佳线性滤波器通常称为“匹配滤波器”

其实匹配滤波器的区别性特征从名字就可以知道，就是滤波器与输入信号匹配。一旦输入信号发生变化，原来的匹配滤波器就不能再称为匹配滤波器了。由此我们很容易联想到相关的概念，相关的物理意义就是比较两个信号的相似程度。

如果两个信号完全一样，不就匹配了吗？实际上，匹配滤波器的另一个名称是相关接收，两种表示的含义完全相同。只有匹配滤波器关注频域中的表达，而相关接收关注时域中的表达。

匹配滤波器直接实现相关运算，对应于已知信号的相关器。常见的方法是让回波信号通过雷达发射信号的匹配滤波器。是使滤波器在物理上可实现的额外延迟。在理论分析中，我们可以使t0=0，改写方程3.1。典型的啁啾信号(a)上啁啾(K0)(b)下啁啾(K0)是信号s(t)的复包络。根据傅里叶变换的性质，s(t)和S(t)具有相同的幅频特性，但中心频率不同。因此，Matlab仿真时只需考虑S(t)即可。

匹配滤波器输出LFM脉冲信号。它是一个具有固定载波频率的信号，其包络近似为sinc函数。LFM信号压缩前的脉宽t与压缩后的脉宽之比通常称为压缩比D，它是LFM信号的时频带宽积。也就是说，输出脉冲的峰值功率比输入脉冲的峰值功率增加了d倍。

雷达回波信号经过正交解调后得到基带信号，再经过匹配滤波的脉冲压缩后即可判断。雷达回波信号经正交解调后得到两个正交信号I(t)和Q(t)。结合分析，在不考虑载波频率加调制和正交解调的情况下，用Matlab仿真了雷达发射信号、回波信号和压缩信号的复包络特性。

仿真结果表明，匹配滤波后LFM信号的脉宽大大压缩，信噪比显著提高。但如图9-14所示，当信噪比小于零时，随着信噪比的不断降低，噪声对LFM信号的干扰越来越明显。当信噪比达到-30dB时，部分回波信号已经被淹没，也就是说，当信噪比更小时，即使经过脉冲压缩，噪声仍然可以淹没有用信号。

结合分析，在不考虑载波频率加调制和正交解调的情况下，用Matlab仿真了雷达发射信号、回波信号和压缩信号的复包络特性。回顾唐子红

以上知识分享希望能够帮助到大家！