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9545e13b24
..
main
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
 KG-access
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39db62a3eb | ||
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KG-access
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3c05d2be09 | ||
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KG-access
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e002d08580 | ||
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KG-access
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c4a98fc313 | ||
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KG-access
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f09e267fc2 | ||
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KG-access
|
a70aa68053 | ||
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KG-access
|
9595d68526 | ||
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KG-access
|
855c3d1d55 | ||
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KG-access
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a3615caf08 | ||
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KG-access
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775668afdb |
@@ -0,0 +1,31 @@
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% 입력 변수에서 chirpIdx 제거, t와 fs 추가
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function tx_matrix = apply_mimo_mode(x_amp, t, Timing, NumTx, mimoMode, fs)
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N_samples = length(x_amp);
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tx_matrix = zeros(NumTx, N_samples);
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T_chirp = Timing.IdleTime + Timing.RampEndTime;
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SamplesPerChirp = round(T_chirp * fs);
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% [핵심]: 각 샘플이 몇 번째 처프(1, 2, 3...)에 해당하는지 배열로 계산
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chirp_indices = floor((0:N_samples-1) / SamplesPerChirp) + 1;
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switch upper(mimoMode)
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case 'TDM'
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% 처프 인덱스에 따라 1,2,3,1,2,3 번갈아가며 안테나 켬
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active_tx_seq = mod(chirp_indices - 1, NumTx) + 1;
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for tx = 1:NumTx
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% 활성화된 안테나 번호와 일치하는 구간만 신호 통과
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tx_matrix(tx, :) = x_amp .* (active_tx_seq == tx);
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end
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case 'DDMA'
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% 모든 처프에서 켜지지만 처프 번호에 따라 위상이 누적해서 틀어짐
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for tx = 1:NumTx
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phase_shift_seq = 2 * pi * (tx - 1) * (chirp_indices - 1) / NumTx;
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tx_matrix(tx, :) = x_amp .* exp(1j * phase_shift_seq);
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end
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otherwise
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error('지원하지 않는 MIMO 모드입니다. TDM 또는 DDMA를 선택하세요.');
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end
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end
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@@ -0,0 +1,26 @@
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function [t, tx_mask] = generate_waveform_timing(RadarParams)
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% RadarParams 기반 시간 벡터와 TX 활성화 마스크 생성
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% 시간 벡터와 TX 활성화 마스크를 생성합니다.
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%
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% 입력:
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% - RadarParams: 메인 파라미터 구조체
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%
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% 출력:
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% - t: 시간 벡터 (초)
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% - tx_mask: TX 활성화 마스크 (0 또는 1)
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Timing = RadarParams.Waveform.Timing;
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NumChirps = RadarParams.Waveform.NumChirps;
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T_chirp = Timing.IdleTime + Timing.RampEndTime;
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T_frame = T_chirp * NumChirps; % 전체 프레임 시간
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fs = RadarParams.Waveform.fs_waveform;
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N_samples = round(T_frame * fs);
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% 시간 벡터 (초 단위) 생성
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t = linspace(0, T_frame, N_samples);
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% 각 처프 내부에서의 상대적 시간(t_mod) 계산 (초 기준)
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t_mod = mod(t, T_chirp);
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% TX 활성화 마스킹
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tx_mask = zeros(1, N_samples);
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tx_start_abs = Timing.IdleTime + Timing.TxStartTime;
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tx_mask(t_mod >= tx_start_abs) = 1;
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end
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@@ -0,0 +1,25 @@
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function TxOut = radiate_antenna(Target, TxPatternArray)
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% 입력: 타겟 정보, TX 패턴 배열
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% 출력: TxOut.G_tx_amp (타겟별, TX별 송신 안테나 선형 진폭 이득 [NumTargets x NumTx])
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NumTx = length(TxPatternArray);
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NumTargets = Target.NumTargets;
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TxOut.G_tx_amp = zeros(NumTargets, NumTx);
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for k = 1:NumTargets
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for tx = 1:NumTx
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pat = TxPatternArray(tx);
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% 타겟 방향의 이득 계산
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if strcmpi(pat.Type, '2D')
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g_dBi = interp2(pat.az_angles, pat.el_angles, pat.gain_dBi, Target.az(k), Target.el(k), 'linear', -20);
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else
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g_az = interp1(pat.az_angles, pat.gain_az_dBi, Target.az(k), 'linear', -20);
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g_el = interp1(pat.el_angles, pat.gain_el_dBi, Target.el(k), 'linear', -20);
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g_dBi = g_az + g_el - pat.max_gain_dBi;
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end
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% 전압 진폭 스케일의 선형 이득 저장 (sqrt(10^(G_dBi/10)))
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TxOut.G_tx_amp(k, tx) = sqrt(10^(g_dBi/10));
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end
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end
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|
end
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@@ -0,0 +1,145 @@
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function fig = visualize_multi_tx_waveform(t, Timing, fc, f_start, Slope, tx_mask, TotalNumChirps, mimoMode, NumTx)
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fig = figure('Name', 'Multi-Chirp & MIMO Modulation', 'Position', [150, 150, 1100, 750]);
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T_chirp = Timing.IdleTime + Timing.RampEndTime;
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NumChirpsToPlot = min(TotalNumChirps, 4);
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plot_idx = (t <= NumChirpsToPlot * T_chirp);
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t_plot = t(plot_idx);
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tx_mask_plot = tx_mask(plot_idx);
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t_mod = mod(t_plot, T_chirp);
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t_ramp = t_mod - Timing.IdleTime;
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inst_freq_theoretical = f_start + Slope * t_ramp;
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inst_freq_masked = inst_freq_theoretical;
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inst_freq_masked(tx_mask_plot == 0) = NaN;
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% =========================================================
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% [Subplot 1] 상단: 시간에 따른 주파수 파형
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% =========================================================
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subplot(2, 1, 1);
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y_min = (f_start / 1e9) - 0.25;
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y_max = (f_start / 1e9) + (Slope * Timing.RampEndTime / 1e9) + 0.1;
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plot(t_plot * 1e6, inst_freq_masked / 1e9, 'b', 'LineWidth', 2);
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grid on; hold on;
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title(sprintf('Continuous Multi-Chirp Sequence (Showing %d of %d Chirps)', NumChirpsToPlot, TotalNumChirps), 'FontSize', 12);
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ylabel('Absolute Frequency (GHz)', 'FontSize', 11);
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ylim([y_min, y_max]);
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if ~isempty(t_plot)
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xlim([0, max(t_plot)*1e6]);
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|
else
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xlim([0, 1]); % fallback range when no data
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|
end
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f_valid_start = f_start + (Slope * Timing.AdcStartTime);
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f_valid_end = f_start + (Slope * (Timing.AdcStartTime + Timing.AdcSampTime));
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valid_bandwidth = f_valid_end - f_valid_start;
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info_str = {
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sprintf('▶ Valid Start Freq : %.4f GHz', f_valid_start / 1e9), ...
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sprintf('▶ Center Freq : %.4f GHz', fc / 1e9), ...
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|
sprintf('▶ Valid End Freq : %.4f GHz', f_valid_end / 1e9), ...
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sprintf('▶ Transmit Bandwidth : %.4f GHz', valid_bandwidth / 1e9), ...
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|
sprintf('▶ Total Gen Chirps : %d', TotalNumChirps)
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};
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|
text(0.02, 0.96, info_str, 'Units', 'normalized', 'FontSize', 10, 'FontWeight', 'bold', 'BackgroundColor', [1 1 1 0.85], 'EdgeColor', 'k', 'VerticalAlignment', 'top', 'Margin', 5);
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|
guide_line_args = {'Color', [0 0 0.5], 'LineStyle', '--', 'LineWidth', 1};
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for i = 0:NumChirpsToPlot
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plot([i * T_chirp * 1e6, i * T_chirp * 1e6], [y_min, y_max], guide_line_args{:});
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|
end
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draw_dim_arrow = @(x1, x2, y, label_str) ...
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[plot([x1, x2], [y, y], 'k-', 'LineWidth', 1.2), ...
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|
fill([x1, x1 + min(0.6, (x2-x1)*0.35), x1 + min(0.6, (x2-x1)*0.35)], [y, y + 0.015, y - 0.015], 'k', 'EdgeColor', 'none'), ...
|
||||||
|
fill([x2, x2 - min(0.6, (x2-x1)*0.35), x2 - min(0.6, (x2-x1)*0.35)], [y, y + 0.015, y - 0.015], 'k', 'EdgeColor', 'none'), ...
|
||||||
|
text((x1+x2)/2, y + 0.03, label_str, 'HorizontalAlignment', 'center', 'VerticalAlignment', 'bottom', 'FontSize', 9, 'FontWeight', 'bold', 'BackgroundColor', 'w', 'EdgeColor', 'k')];
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y_pri = y_min + 0.08;
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pri_us = T_chirp * 1e6;
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prf_khz = (1 / T_chirp) / 1e3;
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pri_prf_label = sprintf('PRI: %.1f \\mus\nPRF: %.1f kHz', pri_us, prf_khz);
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draw_dim_arrow(0, pri_us, y_pri, pri_prf_label);
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hold off;
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% =========================================================
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% [Subplot 2] 하단: MIMO 방식 통합형 Active TX & Phase 맵
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% =========================================================
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subplot(2, 1, 2);
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hold on; grid on;
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% --- [핵심 추가]: TX 개수에 맞춘 고유 색상 팔레트 생성 ---
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% lines() 함수는 구분이 명확하고 세련된 색상 배열을 반환합니다.
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tx_colors = lines(NumTx);
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for tx = 1:NumTx
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plot([0, NumChirpsToPlot * T_chirp * 1e6], [tx, tx], ':', 'Color', [0.8 0.8 0.8], 'HandleVisibility', 'off');
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|
end
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for i = 0 : NumChirpsToPlot - 1
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t_center_us = (i + 0.5) * T_chirp * 1e6;
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if strcmpi(mimoMode, 'TDM')
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active_tx_list = mod(i, NumTx) + 1;
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elseif strcmpi(mimoMode, 'DDMA')
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active_tx_list = 1:NumTx;
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else
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active_tx_list = 1;
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end
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for tx = 1:NumTx
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% 현재 처리 중인 TX 안테나의 고유 색상 추출
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current_color = tx_colors(tx, :);
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if ismember(tx, active_tx_list)
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if strcmpi(mimoMode, 'DDMA')
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phase_rad = 2 * pi * (tx - 1) * i / NumTx;
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phase_deg = mod(rad2deg(phase_rad), 360);
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else
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phase_deg = 0;
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end
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|
% 활성화: 해당 안테나의 색상으로 꽉 채워진 원
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plot(t_center_us, tx, 'o', 'MarkerSize', 12, 'MarkerFaceColor', current_color, 'MarkerEdgeColor', current_color, 'HandleVisibility', 'off');
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text_offset_us = T_chirp * 1e6 * 0.08;
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text(t_center_us + text_offset_us, tx, sprintf('%d^\\circ', round(phase_deg)), ...
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'VerticalAlignment', 'middle', 'HorizontalAlignment', 'left', ...
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'FontSize', 9, 'FontWeight', 'bold', 'Color', current_color);
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else
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|
% 비활성화: 해당 안테나의 색상 테두리를 가진 비워진 원
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plot(t_center_us, tx, 'o', 'MarkerSize', 12, 'MarkerFaceColor', 'w', 'MarkerEdgeColor', current_color, 'HandleVisibility', 'off');
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|
end
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|
end
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|
end
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title(sprintf('%s Active TX Antenna & Phase Map', upper(mimoMode)), 'FontSize', 12);
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ylabel('TX Antenna', 'FontSize', 11);
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yticks(1:NumTx);
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% Y축 라벨에도 텍스트 색상을 입혀 직관성 극대화 (선택 사항)
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% yticklabels(arrayfun(@(x) sprintf('\\color[rgb]{%f,%f,%f}TX %d', tx_colors(x,1), tx_colors(x,2), tx_colors(x,3), x), 1:NumTx, 'UniformOutput', false));
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|
yticklabels(arrayfun(@(x) sprintf('TX %d', x), 1:NumTx, 'UniformOutput', false));
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ylim([0.5, NumTx + 0.5]);
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% --- [범례 수정]: 중립적인 색상(다크 그레이)으로 상태의 개념만 표시 ---
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neutral_color = [0.3 0.3 0.3];
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h_on = plot(NaN, NaN, 'o', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', neutral_color, 'MarkerEdgeColor', neutral_color, 'DisplayName', 'Active');
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h_off = plot(NaN, NaN, 'o', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'w', 'MarkerEdgeColor', neutral_color, 'DisplayName', 'Inactive');
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||||||
|
legend([h_on, h_off], 'Location', 'best', 'FontSize', 10, 'Box', 'on');
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|
xlabel('Time (\mus)', 'FontSize', 11);
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xlim([0, max(t_plot)*1e6]);
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y_lims_bottom = ylim;
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for i = 0:NumChirpsToPlot
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|
plot([i * T_chirp * 1e6, i * T_chirp * 1e6], y_lims_bottom, guide_line_args{:}, 'HandleVisibility', 'off');
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||||||
|
end
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||||||
|
|
||||||
|
hold off;
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||||||
|
end
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||||||
@@ -0,0 +1,78 @@
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|
function fig = visualize_tx_waveform(t, Timing, fc, f_start, Slope, tx_mask, peak_phase_error, f_ripple)
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fig = figure('Name', 'FMCW Radar Timing & True RF Frequency', 'Position', [100, 100, 1100, 700]);
|
||||||
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||||||
|
t_ramp = t - Timing.IdleTime;
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|
% 주파수 스윕 계산
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inst_freq_theoretical = f_start + Slope * t_ramp;
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freq_nonlin = peak_phase_error * f_ripple * cos(2 * pi * f_ripple * t_ramp);
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|
inst_freq_theoretical = inst_freq_theoretical + freq_nonlin;
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|
|
||||||
|
inst_freq_masked = inst_freq_theoretical;
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|
inst_freq_masked(tx_mask == 0) = NaN;
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|
||||||
|
% Y축 동적 스케일링 설정
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|
y_min = (f_start / 1e9) - 0.2;
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||||||
|
y_max = (f_start / 1e9) + (Slope * Timing.RampEndTime / 1e9) + 0.1;
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||||||
|
|
||||||
|
% --- [주파수 곡선 플롯] ---
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||||||
|
plot(t * 1e6, inst_freq_masked / 1e9, 'b', 'LineWidth', 2.5);
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||||||
|
title(sprintf('Mathematical Instantaneous RF Frequency & HW Timing (Center fc = %.2f GHz)', fc/1e9), 'FontSize', 12);
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||||||
|
xlabel('Time (\mus)', 'FontSize', 11); ylabel('Absolute Frequency (GHz)', 'FontSize', 11);
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||||||
|
ylim([y_min, y_max]);
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||||||
|
grid on; hold on;
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||||||
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||||||
|
% --- [좌측 상단: 유효 주파수 및 대역폭 정보 박스 추가] ---
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||||||
|
% ADC 샘플링 구간에 해당하는 유효 시작/끝 주파수 및 대역폭 계산
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||||||
|
f_valid_start = f_start + (Slope * Timing.AdcStartTime);
|
||||||
|
f_valid_end = f_start + (Slope * (Timing.AdcStartTime + Timing.AdcSampTime));
|
||||||
|
valid_bandwidth = f_valid_end - f_valid_start; % 유효 대역폭 추가 계산
|
||||||
|
|
||||||
|
info_str = {
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||||||
|
sprintf('▶ Valid Start Freq : %.4f GHz', f_valid_start / 1e9), ...
|
||||||
|
sprintf('▶ Center Freq : %.4f GHz', fc / 1e9), ...
|
||||||
|
sprintf('▶ Valid End Freq : %.4f GHz', f_valid_end / 1e9), ...
|
||||||
|
sprintf('▶ Valid Bandwidth : %.4f GHz', valid_bandwidth / 1e9) % 정보 박스에 표시
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
text(0.02, 0.96, info_str, 'Units', 'normalized', ...
|
||||||
|
'FontSize', 10, 'FontWeight', 'bold', 'BackgroundColor', [1 1 1 0.85], ...
|
||||||
|
'EdgeColor', 'k', 'VerticalAlignment', 'top', 'Margin', 5);
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- [가이드 세로선 그리기] ---
|
||||||
|
y_lims = ylim;
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||||||
|
guide_line_args = {'Color', [0 0 0.5], 'LineStyle', '--', 'LineWidth', 1};
|
||||||
|
|
||||||
|
x_coords = [0, Timing.IdleTime, ...
|
||||||
|
(Timing.IdleTime + Timing.TxStartTime), ...
|
||||||
|
(Timing.IdleTime + Timing.AdcStartTime), ...
|
||||||
|
(Timing.IdleTime + Timing.AdcStartTime + Timing.AdcSampTime), ...
|
||||||
|
(Timing.IdleTime + Timing.RampEndTime)];
|
||||||
|
x_coords_us = x_coords * 1e6;
|
||||||
|
|
||||||
|
for i = 1:length(x_coords_us)
|
||||||
|
plot([x_coords_us(i), x_coords_us(i)], y_lims, guide_line_args{:});
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- [커스텀 다각형 화살표 함수] ---
|
||||||
|
draw_dim_arrow = @(x1, x2, y, name, val_us) ...
|
||||||
|
[plot([x1, x2], [y, y], 'k-', 'LineWidth', 1.2), ...
|
||||||
|
fill([x1, x1 + min(0.6, (x2-x1)*0.35), x1 + min(0.6, (x2-x1)*0.35)], [y, y + 0.015, y - 0.015], 'k', 'EdgeColor', 'none'), ...
|
||||||
|
fill([x2, x2 - min(0.6, (x2-x1)*0.35), x2 - min(0.6, (x2-x1)*0.35)], [y, y + 0.015, y - 0.015], 'k', 'EdgeColor', 'none'), ...
|
||||||
|
text((x1+x2)/2, y + 0.03, sprintf('%s\n(%.1f \\mus)', name, val_us), 'HorizontalAlignment', 'center', 'VerticalAlignment', 'bottom', 'FontSize', 9, 'FontWeight', 'bold', 'BackgroundColor', 'w', 'EdgeColor', 'k')];
|
||||||
|
|
||||||
|
% 화살표 배치 높이 동적 설정
|
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y1 = y_min + 0.05;
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y2 = y_min + 0.18;
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y3 = y_min + 0.31;
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||||||
|
|
||||||
|
draw_dim_arrow(x_coords_us(1), x_coords_us(2), y1, 'Idle Time', Timing.IdleTime * 1e6);
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|
draw_dim_arrow(x_coords_us(2), x_coords_us(3), y2, 'TX Start', Timing.TxStartTime * 1e6);
|
||||||
|
draw_dim_arrow(x_coords_us(2), x_coords_us(4), y3, 'ADC Delay', Timing.AdcStartTime * 1e6);
|
||||||
|
draw_dim_arrow(x_coords_us(4), x_coords_us(5), y2, 'ADC Sampling (Valid)', Timing.AdcSampTime * 1e6);
|
||||||
|
draw_dim_arrow(x_coords_us(5), x_coords_us(6), y1, 'Excess', Timing.ExcessTime * 1e6);
|
||||||
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||||||
|
hold off;
|
||||||
|
end
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@@ -0,0 +1,59 @@
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function ChannelOut = apply_channel_effects(RadarParams)
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Target = RadarParams.Target;
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TxPos = RadarParams.Antenna.TxPos;
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RxPos = RadarParams.Antenna.RxPos;
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NumChirps = RadarParams.Waveform.NumChirps;
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||||||
|
Timing = RadarParams.Waveform.Timing;
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||||||
|
fs_adc = RadarParams.Waveform.fs_adc;
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||||||
|
f_start = RadarParams.Waveform.f_start;
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||||||
|
Slope = RadarParams.Waveform.Slope;
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||||||
|
c = RadarParams.Basic.c;
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NumTx = size(TxPos, 2);
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NumRx = size(RxPos, 2);
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NumTargets = Target.NumTargets;
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T_pri = RadarParams.Waveform.PRI;
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t_adc = 0 : 1/fs_adc : (Timing.AdcSampTime - 1/fs_adc);
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N_adc = length(t_adc);
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% [핵심] 처프 내 샘플별 순시 주파수 및 파장 계산
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% t_adc에 따라 주파수가 변하므로 파장(lambda)도 샘플마다 변함
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f_inst = f_start + Slope * t_adc;
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lambda_t = c ./ f_inst;
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ChannelOut.tau = zeros(NumTargets, NumRx, NumTx, NumChirps, N_adc);
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ChannelOut.space_loss_amp = zeros(NumTargets, NumRx, NumTx, NumChirps, N_adc);
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ref_point = (TxPos(:,1) + RxPos(:,1)) / 2;
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for k = 1:NumTargets
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az_rad = deg2rad(Target.az(k));
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||||||
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el_rad = deg2rad(Target.el(k));
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rel_pos0 = Target.R(k) * [cos(el_rad)*sin(az_rad); cos(el_rad)*cos(az_rad); sin(el_rad)];
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||||||
|
target_world_pos0 = ref_point + rel_pos0;
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||||||
|
v_vec = Target.v(k) * (rel_pos0 / norm(rel_pos0));
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sigma = 10^(Target.rcs(k)/10);
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for m = 0:NumChirps-1
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% 처프 간 이동 반영
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target_pos_at_chirp = target_world_pos0 + v_vec * (m * T_pri);
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for tx = 1:NumTx
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for rx = 1:NumRx
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% 처프 내 샘플별 이동 반영
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curr_target_pos = target_pos_at_chirp + v_vec * t_adc;
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||||||
|
d_tx = sqrt(sum((curr_target_pos - TxPos(:,tx)).^2, 1));
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||||||
|
d_rx = sqrt(sum((curr_target_pos - RxPos(:,rx)).^2, 1));
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||||||
|
|
||||||
|
% TTD 지연 시간 저장
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|
ChannelOut.tau(k, rx, tx, m+1, :) = (d_tx + d_rx) / c;
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|
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||||||
|
% [가변 파장 적용] 주파수 대역폭에 따른 공간 감쇠 변화 반영
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denom = (4*pi)^3 * (d_tx.^2 .* d_rx.^2);
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||||||
|
ChannelOut.space_loss_amp(k, rx, tx, m+1, :) = sqrt((lambda_t.^2 * sigma) ./ denom);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,39 @@
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|||||||
|
function quantized_data = apply_adc_quantization(adc_raw_data, n_bits, v_full_scale, mode)
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||||||
|
% 입력:
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% - adc_raw_data: HPF/LPF가 적용된 복소 비트 신호 (Voltage Scale)
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|
% - n_bits: ADC 비트 수
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% - v_full_scale: ADC Peak-to-Peak 전압 범위 (e.g., 2.0V)
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|
% - mode: 'IQ' (Complex 출력) 또는 'Real' (Real 출력)
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v_max = v_full_scale / 2;
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lsb = v_full_scale / (2^n_bits);
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if strcmpi(mode, 'IQ')
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|
% --- Case 1: I/Q Demodulation (Complex) ---
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% I채널과 Q채널 각각 독립적으로 Clipping 및 Quantization 진행
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r_part = real(adc_raw_data);
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i_part = imag(adc_raw_data);
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|
||||||
|
r_part = max(min(r_part, v_max), -v_max);
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||||||
|
i_part = max(min(i_part, v_max), -v_max);
|
||||||
|
|
||||||
|
q_r = round(r_part / lsb) * lsb;
|
||||||
|
q_i = round(i_part / lsb) * lsb;
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||||||
|
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||||||
|
quantized_data = q_r + 1j * q_i;
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||||||
|
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||||||
|
elseif strcmpi(mode, 'Real')
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|
% --- Case 2: Real Demodulation ---
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||||||
|
% 복소 신호의 실수부(I채널)만 취하여 ADC 처리
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||||||
|
% 실제 하드웨어에서는 믹서에서 허수 성분이 아예 생성되지 않음
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||||||
|
r_part = real(adc_raw_data);
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||||||
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|
||||||
|
r_part = max(min(r_part, v_max), -v_max);
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||||||
|
q_r = round(r_part / lsb) * lsb;
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||||||
|
|
||||||
|
% 결과는 실수(Real) 행렬
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|
quantized_data = q_r;
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||||||
|
else
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||||||
|
error('모드는 IQ 또는 Real 중 하나를 선택해야 합니다.');
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||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,39 @@
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|||||||
|
function filtered_data = apply_analog_hpf(adc_raw_data, fs_adc, fc_hpf_Hz)
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||||||
|
% 입력:
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|
% - adc_raw_data: [NumRx, NumTx, NumChirps, N_samples] 복소 데이터
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|
% - fs_adc: ADC 샘플링 주파수 (Hz)
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||||||
|
% - fc_hpf_Hz: HPF 차단 주파수 (Cut-off Frequency, Hz)
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||||||
|
|
||||||
|
[NumRx, NumTx, NumChirps, N_samples] = size(adc_raw_data);
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||||||
|
filtered_data = zeros(size(adc_raw_data));
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||||||
|
|
||||||
|
% 1. 1차 아날로그 HPF 설계 (S-plane -> Z-plane 변환)
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|
% Analog Transfer Function: H(s) = s / (s + omega_c)
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|
omega_c = 2 * pi * fc_hpf_Hz;
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||||||
|
|
||||||
|
% 쌍선형 변환(Bilinear Transform)을 이용한 디지털 필터 계수 산출
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||||||
|
% [b, a] = butter(1, fc_hpf_Hz / (fs_adc/2), 'high'); % 또는 아래와 같이 직접 계산
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T = 1 / fs_adc;
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||||||
|
alpha = 2 / T;
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b0 = alpha / (alpha + omega_c);
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||||||
|
b1 = -alpha / (alpha + omega_c);
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||||||
|
a1 = (omega_c - alpha) / (alpha + omega_c);
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||||||
|
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||||||
|
b = [b0, b1];
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||||||
|
a = [1, a1];
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||||||
|
|
||||||
|
% 2. 모든 채널 및 처프에 대해 필터 적용
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for rx = 1:NumRx
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|
for tx = 1:NumTx
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|
for m = 1:NumChirps
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||||||
|
% 각 샘플 시퀀스 추출
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||||||
|
raw_sig = squeeze(adc_raw_data(rx, tx, m, :));
|
||||||
|
|
||||||
|
% 필터 적용 (초기 과도 응답을 최소화하기 위해 'filtfilt' 대신 'filter' 사용)
|
||||||
|
% 실시간 시스템의 특성을 모사하기 위해 인과적(Causal) 필터인 filter 함수 사용
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||||||
|
filtered_data(rx, tx, m, :) = filter(b, a, raw_sig);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,206 @@
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|||||||
|
function [adc_raw_data, adc_combined] = apply_lna_and_mixer(RxOut, TxOut, RadarParams)
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||||||
|
% 출력: adc_raw_data [NumRx, NumTx, NumChirps, N_adc_samples] - 분석용
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|
% adc_combined [NumRx, NumChirps, N_adc_samples] - 실제 ADC 입력 (모든 TX 합산)
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|
% 입력: RxOut, TxOut, RadarParams
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||||||
|
% MIMO 모드에 따라 TX 신호를 생성합니다.
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|
Timing = RadarParams.Waveform.Timing;
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||||||
|
fs_adc = RadarParams.Waveform.fs_adc;
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||||||
|
f_start = RadarParams.Waveform.f_start;
|
||||||
|
Slope = RadarParams.Waveform.Slope;
|
||||||
|
pn_level = RadarParams.Waveform.nonideal.pn_level;
|
||||||
|
f_ripple = RadarParams.Waveform.nonideal.f_ripple;
|
||||||
|
peak_phase_error = RadarParams.Waveform.nonideal.peak_phase_error;
|
||||||
|
enable_phase_noise = true;
|
||||||
|
enable_nonlinearity = true;
|
||||||
|
if isfield(RadarParams.Waveform.nonideal, 'enable_phase_noise')
|
||||||
|
enable_phase_noise = logical(RadarParams.Waveform.nonideal.enable_phase_noise);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if isfield(RadarParams.Waveform.nonideal, 'enable_nonlinearity')
|
||||||
|
enable_nonlinearity = logical(RadarParams.Waveform.nonideal.enable_nonlinearity);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
use_datasheet_phase_noise = false;
|
||||||
|
phase_noise_cfg = struct();
|
||||||
|
if isfield(RadarParams.Waveform.nonideal, 'phaseNoise')
|
||||||
|
phase_noise_cfg = RadarParams.Waveform.nonideal.phaseNoise;
|
||||||
|
has_offset = isfield(phase_noise_cfg,'offset_Hz') && ~isempty(phase_noise_cfg.offset_Hz);
|
||||||
|
has_level = isfield(phase_noise_cfg,'level_dBc_Hz') && ~isempty(phase_noise_cfg.level_dBc_Hz);
|
||||||
|
same_length = has_offset && has_level && (numel(phase_noise_cfg.offset_Hz) == numel(phase_noise_cfg.level_dBc_Hz));
|
||||||
|
if same_length
|
||||||
|
use_datasheet_phase_noise = true;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
mimoMode = RadarParams.Waveform.mimoMode;
|
||||||
|
NumTx = RadarParams.Antenna.NumTx;
|
||||||
|
rxPathGain_dB = RadarParams.Rxpath.rxPathGain_dB;
|
||||||
|
system_NF_dB = RadarParams.Rxpath.system_NF_dB;
|
||||||
|
impedance_ohm = 50; % 임피던스 기준 (일반적으로 50옴)
|
||||||
|
PA_Profile = RadarParams.RFOutput.PA_Profile;
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||||||
|
SpurParams = RadarParams.SpurParams;
|
||||||
|
enable_spur = true;
|
||||||
|
if isstruct(SpurParams) && isfield(SpurParams, 'enabled')
|
||||||
|
enable_spur = logical(SpurParams.enabled);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
[NumTargets, NumRx, ~, NumChirps, N_adc_samples] = size(RxOut.space_loss_amp);
|
||||||
|
|
||||||
|
% TDM 모드 유효성 체크: TX별 동일한 처프 수 확보
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||||||
|
if strcmpi(mimoMode, 'TDM') && mod(NumChirps, NumTx) ~= 0
|
||||||
|
error('TDM mode requires NumChirps to be a multiple of NumTx. Current NumChirps=%d, NumTx=%d.', NumChirps, NumTx);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% t=0 (처프 시작) 기준, ADC 샘플링 시간 및 순시 주파수 계산
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||||||
|
t_adc = Timing.AdcStartTime : 1/fs_adc : (Timing.AdcStartTime + Timing.AdcSampTime - 1/fs_adc);
|
||||||
|
f_inst = f_start + Slope * t_adc;
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||||||
|
|
||||||
|
% --- 1. PA_Profile을 이용한 주파수별 송신 전압(Vtx) 계산 ---
|
||||||
|
% PA_Profile의 형식에 따라 보간 (행렬일 경우 PA_Profile(:,1), PA_Profile(:,2) 사용)
|
||||||
|
if isstruct(PA_Profile)
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||||||
|
P_inst_dBm = interp1(PA_Profile.freqs, PA_Profile.power_dBm, f_inst, 'linear', 'extrap');
|
||||||
|
else
|
||||||
|
P_inst_dBm = interp1(PA_Profile(:,1), PA_Profile(:,2), f_inst, 'linear', 'extrap');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% dBm -> Watt -> 전압 진폭(V) 변환 (임피던스 기준)
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||||||
|
Vtx_inst = sqrt(10.^((P_inst_dBm - 30) / 10) * impedance_ohm);
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- 2. 수신단 시스템 잡음 계산 ---
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||||||
|
T_ref = RadarParams.Basic.T0;
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||||||
|
P_noise_floor_W = RadarParams.Basic.kb * T_ref * fs_adc;
|
||||||
|
|
||||||
|
rxPathGain_lin = 10^(rxPathGain_dB/10);
|
||||||
|
system_NF_lin = 10^(system_NF_dB/10);
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||||||
|
|
||||||
|
% ADC 입력단 기준 최종 잡음 전력 및 전압 표준편차
|
||||||
|
P_noise_total_W = P_noise_floor_W * system_NF_lin * rxPathGain_lin;
|
||||||
|
sigma_n = sqrt(P_noise_total_W * impedance_ohm);
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- MIMO 모드에 따른 TX 활성화 패턴 계산 ---
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||||||
|
% TDM: 처프마다 다른 TX만 활성화
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||||||
|
% DDMA: 모든 TX 활성화 + 처프별 위상 시프트
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||||||
|
% legacy phase-noise model 대비 필터(데이터시트 기반 모델 미사용 시)
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||||||
|
window_size = 50;
|
||||||
|
ma_filter = ones(1,window_size)/window_size;
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- 3. ADC Raw Data 생성 ---
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||||||
|
adc_raw_data = zeros(NumRx, NumTx, NumChirps, N_adc_samples);
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||||||
|
|
||||||
|
for m = 1:NumChirps
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||||||
|
% generate phase noise & nonlinearity for this chirp
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|
t_rel = t_adc; % time within chirp
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||||||
|
if enable_phase_noise && use_datasheet_phase_noise
|
||||||
|
phi_noise = generate_phase_noise_from_datasheet(t_rel, phase_noise_cfg);
|
||||||
|
elseif enable_phase_noise
|
||||||
|
phi_noise = pn_level * filter(ma_filter, 1, randn(1, N_adc_samples));
|
||||||
|
else
|
||||||
|
phi_noise = zeros(1, N_adc_samples);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
phi_nonlin = zeros(1, N_adc_samples);
|
||||||
|
if enable_nonlinearity
|
||||||
|
ramp_idx2 = (t_rel >= Timing.IdleTime);
|
||||||
|
phi_nonlin(ramp_idx2) = peak_phase_error * sin(2 * pi * f_ripple * (t_rel(ramp_idx2) - Timing.IdleTime));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% MIMO 활성 TX 패턴 결정
|
||||||
|
if strcmpi(mimoMode, 'TDM')
|
||||||
|
% TDM: 처프 인덱스에 따라 활성 TX 결정 (1,2,3,1,2,3,...)
|
||||||
|
active_tx_list = mod(m - 1, NumTx) + 1; % 예: m=1→TX1, m=2→TX2, m=3→TX1...
|
||||||
|
elseif strcmpi(mimoMode, 'DDMA')
|
||||||
|
% DDMA: 모든 TX 활성화
|
||||||
|
active_tx_list = 1:NumTx;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
% 기본값: 모든 TX 활성화
|
||||||
|
active_tx_list = 1:NumTx;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
for tx = 1:NumTx
|
||||||
|
% TDM 모드에서 비활성 TX는 스킵
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||||||
|
if strcmpi(mimoMode, 'TDM') && ~ismember(tx, active_tx_list)
|
||||||
|
adc_raw_data(:, tx, m, :) = 0; % 비활성 TX는 0
|
||||||
|
continue;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
for rx = 1:NumRx
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||||||
|
signal_mix = zeros(1, N_adc_samples);
|
||||||
|
|
||||||
|
for kt = 1:NumTargets
|
||||||
|
% (1) 진폭 결합: Vtx(f) * G_tx * Space_Loss(f) * G_rx * rxPathGain
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||||||
|
A_path = squeeze(RxOut.space_loss_amp(kt, rx, tx, m, :))';
|
||||||
|
|
||||||
|
% 샘플별 가변 송신 진폭(Vtx_inst) 적용
|
||||||
|
A_total = Vtx_inst .* (TxOut.G_tx_amp(kt, tx) * A_path * sqrt(rxPathGain_lin));
|
||||||
|
|
||||||
|
% (2) TTD 기반 Beat Phase (정밀한 타이밍 t_adc 반영)
|
||||||
|
tau = squeeze(RxOut.tau(kt, rx, tx, m, :))';
|
||||||
|
beat_phase = 2*pi * (f_start * tau + Slope * tau .* t_adc - 0.5 * Slope * tau.^2);
|
||||||
|
% add transmit impairments (phase noise + nonlinearity)
|
||||||
|
beat_phase = beat_phase + phi_noise + phi_nonlin;
|
||||||
|
|
||||||
|
% (3) DDMA 모드에서 위상 시프트 적용
|
||||||
|
if strcmpi(mimoMode, 'DDMA')
|
||||||
|
phase_shift = 2 * pi * (tx - 1) * (m - 1) / NumTx;
|
||||||
|
beat_phase = beat_phase + phase_shift;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% (4) 신호 합산
|
||||||
|
base_sig = A_total .* exp(1j * beat_phase);
|
||||||
|
if enable_spur && exist('SpurParams','var') && ~isempty(SpurParams)
|
||||||
|
spur_vec = generate_spur(SpurParams, t_adc, base_sig);
|
||||||
|
signal_mix = signal_mix + base_sig + spur_vec;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
signal_mix = signal_mix + base_sig;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% (5) 복소 백색 가우스 잡음 주입
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||||||
|
noise = (sigma_n/sqrt(2)) * (randn(1, N_adc_samples) + 1j*randn(1, N_adc_samples));
|
||||||
|
|
||||||
|
adc_raw_data(rx, tx, m, :) = signal_mix + noise;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- 4. 실제 ADC 신호 생성 (모든 TX 신호를 RX별로 합산) ---
|
||||||
|
% 실제 레이더 수신기에서는 각 RX가 모든 TX 신호를 합산 수신
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||||||
|
adc_combined = zeros(NumRx, NumChirps, N_adc_samples);
|
||||||
|
|
||||||
|
for m = 1:NumChirps
|
||||||
|
for rx = 1:NumRx
|
||||||
|
% 모든 TX의 신호를 합산
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||||||
|
combined_signal = squeeze(sum(adc_raw_data(rx, :, m, :), 2));
|
||||||
|
% ADC 도메인 spur이 있으면 추가 (orientation 맞추기)
|
||||||
|
if enable_spur && exist('SpurParams','var') && isfield(SpurParams,'adc')
|
||||||
|
spur_adc = generate_spur(SpurParams, t_adc);
|
||||||
|
% ensure same shape as combined_signal (Nx1 vs 1xN)
|
||||||
|
spur_adc = reshape(spur_adc, size(combined_signal));
|
||||||
|
combined_signal = combined_signal + spur_adc;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
adc_combined(rx, m, :) = combined_signal;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- 5. 거리별 스퍼: DC offset/LO leakage 및 clipping ---
|
||||||
|
if enable_spur && exist('SpurParams','var')
|
||||||
|
% LO leakage: 모든 도플러에 상수/DC 성분 추가
|
||||||
|
if isfield(SpurParams,'lo_leak')
|
||||||
|
dc_amp = SpurParams.lo_leak.amp;
|
||||||
|
adc_combined = adc_combined + dc_amp;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Clipping spur: 특정 거리에서 비선형 왜곡
|
||||||
|
if isfield(SpurParams,'clip')
|
||||||
|
target_range = SpurParams.clip.range;
|
||||||
|
beat_freq = 2 * Slope * target_range / RadarParams.Basic.c;
|
||||||
|
clip_amp = SpurParams.clip.amp;
|
||||||
|
|
||||||
|
for m = 1:NumChirps
|
||||||
|
% 해당 비트 주파수의 신호 생성 (코사인)
|
||||||
|
clip_tone = clip_amp * cos(2*pi*beat_freq*t_adc);
|
||||||
|
for rx = 1:NumRx
|
||||||
|
adc_combined(rx, m, :) = adc_combined(rx, m, :) + reshape(clip_tone, [1, 1, length(clip_tone)]);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,58 @@
|
|||||||
|
function phi_noise = generate_phase_noise_from_datasheet(t, phaseNoiseCfg)
|
||||||
|
% DATASHEET 기반 SSB phase noise(dBc/Hz) 마스크로 시간영역 위상잡음(rad) 생성
|
||||||
|
% 입력:
|
||||||
|
% t : 시간 벡터 [1xN] 또는 [Nx1] (초)
|
||||||
|
% phaseNoiseCfg.offset_Hz : 오프셋 주파수 벡터(Hz)
|
||||||
|
% phaseNoiseCfg.level_dBc_Hz : 각 오프셋에서의 SSB phase noise (dBc/Hz)
|
||||||
|
% 출력:
|
||||||
|
% phi_noise : 시간영역 위상잡음 [1xN] (rad)
|
||||||
|
|
||||||
|
t = t(:);
|
||||||
|
N = numel(t);
|
||||||
|
phi_noise = zeros(1, N);
|
||||||
|
if N < 2
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
dt = mean(diff(t));
|
||||||
|
fs = 1 / dt;
|
||||||
|
df = fs / N;
|
||||||
|
|
||||||
|
offsets = phaseNoiseCfg.offset_Hz(:);
|
||||||
|
levels_dBc = phaseNoiseCfg.level_dBc_Hz(:);
|
||||||
|
|
||||||
|
valid = isfinite(offsets) & isfinite(levels_dBc) & offsets > 0;
|
||||||
|
offsets = offsets(valid);
|
||||||
|
levels_dBc = levels_dBc(valid);
|
||||||
|
if isempty(offsets)
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
[offsets, order] = sort(offsets, 'ascend');
|
||||||
|
levels_dBc = levels_dBc(order);
|
||||||
|
|
||||||
|
f_pos = (1:floor(N/2))' * df;
|
||||||
|
if isempty(f_pos)
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if numel(offsets) == 1
|
||||||
|
L_dBc = levels_dBc(1) * ones(size(f_pos));
|
||||||
|
else
|
||||||
|
L_dBc = interp1(log10(offsets), levels_dBc, log10(f_pos), 'linear', 'extrap');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% SSB phase noise L(f) 와 위상 PSD 관계: L(f) ~= 0.5 * S_phi(f)
|
||||||
|
% => S_phi(f) ~= 2 * 10^(L(f)/10) [rad^2/Hz]
|
||||||
|
S_phi = 2 * 10.^(L_dBc / 10);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 협대역 랜덤 사인 성분 합성
|
||||||
|
amp = sqrt(2 * S_phi * df); % 각 톤 진폭(rad)
|
||||||
|
rand_phase = 2 * pi * rand(size(f_pos));
|
||||||
|
|
||||||
|
t_rel = t - t(1);
|
||||||
|
% NxK 행렬 계산
|
||||||
|
phase_matrix = 2*pi*(t_rel * f_pos.') + rand_phase.';
|
||||||
|
phi_noise = (cos(phase_matrix) * amp).';
|
||||||
|
phi_noise = phi_noise(:).';
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,83 @@
|
|||||||
|
function spur = generate_spur(SpurParams, t, baseSignal)
|
||||||
|
%GENERATE_SPUR create spur signals based on a parameter structure
|
||||||
|
% spur = GENERATE_SPUR(SpurParams, t, baseSignal)
|
||||||
|
% t : time vector (row or column)
|
||||||
|
% baseSignal : (optional) complex baseband signal used for some spur
|
||||||
|
% mechanisms such as mixer nonlinearity. If omitted the
|
||||||
|
% function will only generate independent tones.
|
||||||
|
%
|
||||||
|
% SpurParams is a struct that may contain any of the following fields
|
||||||
|
% .lo : struct with fields amp, freq, phase (optional) -
|
||||||
|
% LO-related spur added to phase of signal
|
||||||
|
% .mixer : struct with fields alpha2, alpha3 - coefficients for
|
||||||
|
% 2nd/3rd order nonlinearity. Requires baseSignal input.
|
||||||
|
% .adc : struct with fields amp, freq, phase - tone added after
|
||||||
|
% ADC (complex). Does not require baseSignal.
|
||||||
|
% .switch : struct with fields amp, freq - square/pulse spur
|
||||||
|
% .pulse : struct with fields amp, freq, duty (0–1), phase -
|
||||||
|
% periodic gating/pulse train (lock) added to output
|
||||||
|
%
|
||||||
|
% Example:
|
||||||
|
% SpurParams = struct();
|
||||||
|
% SpurParams.lo = struct('amp',0.01,'freq',1e6,'phase',0);
|
||||||
|
% SpurParams.mixer= struct('alpha2',1e-4,'alpha3',1e-6);
|
||||||
|
% SpurParams.adc = struct('amp',1e-3,'freq',2e6,'phase',0);
|
||||||
|
% SpurParams.switch = struct('amp',5e-4,'freq',5e5);
|
||||||
|
% SpurParams.pulse = struct('amp',0.02,'freq',500e3,'duty',0.1,'phase',0);
|
||||||
|
% 위 설정은 LO 스퍼, 믹서 비선형, ADC 톤, 스위칭
|
||||||
|
% 잡음에 더해 10% duty pulse train 락킹까지 포함합니다.
|
||||||
|
%
|
||||||
|
% The returned spur vector has the same dimensions as t. If baseSignal
|
||||||
|
% is supplied the mixer nonlinearity is computed element‑wise using that
|
||||||
|
% signal; otherwise only independent spur terms are returned.
|
||||||
|
|
||||||
|
if nargin < 3
|
||||||
|
baseSignal = [];
|
||||||
|
end
|
||||||
|
% ensure t is row for consistent operations
|
||||||
|
t = t(:)';
|
||||||
|
spur = zeros(size(t));
|
||||||
|
|
||||||
|
if isfield(SpurParams, 'lo')
|
||||||
|
p = SpurParams.lo;
|
||||||
|
phase = 0;
|
||||||
|
if isfield(p, 'phase'); phase = p.phase; end
|
||||||
|
spur = spur + p.amp .* sin(2*pi*p.freq .* t + phase);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if isfield(SpurParams, 'mixer') && ~isempty(baseSignal)
|
||||||
|
m = SpurParams.mixer;
|
||||||
|
% apply polynomial nonlinearity to the provided base signal
|
||||||
|
if isfield(m, 'alpha2')
|
||||||
|
spur = spur + m.alpha2 .* (baseSignal.^2);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if isfield(m, 'alpha3')
|
||||||
|
spur = spur + m.alpha3 .* (baseSignal.^3);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if isfield(SpurParams, 'adc')
|
||||||
|
a = SpurParams.adc;
|
||||||
|
phase = 0;
|
||||||
|
if isfield(a, 'phase'); phase = a.phase; end
|
||||||
|
spur = spur + a.amp .* exp(1j*(2*pi*a.freq .* t + phase));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if isfield(SpurParams, 'switch')
|
||||||
|
s = SpurParams.switch;
|
||||||
|
spur = spur + s.amp .* square(2*pi*s.freq .* t);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if isfield(SpurParams, 'pulse')
|
||||||
|
p = SpurParams.pulse;
|
||||||
|
% duty default 50%
|
||||||
|
duty = 0.5;
|
||||||
|
if isfield(p,'duty'); duty = p.duty; end
|
||||||
|
phase = 0;
|
||||||
|
if isfield(p,'phase'); phase = p.phase; end
|
||||||
|
% generate pulse train (0/1) scaled by amp
|
||||||
|
% square with duty cycle multiplied then shifted to [0,1]
|
||||||
|
pulse_wave = (square(2*pi*p.freq .* t + phase, duty*100)+1)/2;
|
||||||
|
spur = spur + p.amp .* pulse_wave;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,21 @@
|
|||||||
|
function RxOut = receive_antenna(ChannelOut, Target, RxPattern)
|
||||||
|
[NumTargets, NumRx, NumTx, NumChirps, N_adc] = size(ChannelOut.space_loss_amp);
|
||||||
|
RxOut = ChannelOut;
|
||||||
|
|
||||||
|
for k = 1:NumTargets
|
||||||
|
for rx = 1:NumRx
|
||||||
|
pat = RxPattern(rx);
|
||||||
|
if strcmpi(pat.Type, '2D')
|
||||||
|
g_dBi = interp2(pat.az_angles, pat.el_angles, pat.gain_dBi, Target.az(k), Target.el(k), 'linear', -20);
|
||||||
|
else
|
||||||
|
g_az = interp1(pat.az_angles, pat.gain_az_dBi, Target.az(k), 'linear', -20);
|
||||||
|
g_el = interp1(pat.el_angles, pat.gain_el_dBi, Target.el(k), 'linear', -20);
|
||||||
|
g_dBi = g_az + g_el - pat.max_gain_dBi;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% 수신 안테나 선형 진폭 이득 결합
|
||||||
|
rx_gain_amp = sqrt(10^(g_dBi/10));
|
||||||
|
RxOut.space_loss_amp(k, rx, :, :, :) = RxOut.space_loss_amp(k, rx, :, :, :) * rx_gain_amp;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,118 @@
|
|||||||
|
function [windowVector, metrics] = create_window_with_metrics(windowType, windowLength, varargin)
|
||||||
|
% CREATE_WINDOW_WITH_METRICS - 윈도우 함수 생성 및 성능 지표 계산
|
||||||
|
%
|
||||||
|
% 입력:
|
||||||
|
% windowType - 윈도우 타입 문자열: 'none', 'hann', 'hamming', 'blackman', 'chebwin'
|
||||||
|
% windowLength - 윈도우 길이 (샘플 수)
|
||||||
|
% varargin - 추가 파라미터 (예: chebwin의 경우 sidelobe level)
|
||||||
|
%
|
||||||
|
% 출력:
|
||||||
|
% windowVector - 생성된 윈도우 벡터 (1 x windowLength)
|
||||||
|
% metrics - 윈도우 성능 지표 구조체
|
||||||
|
% .type : 윈도우 타입
|
||||||
|
% .length : 윈도우 길이
|
||||||
|
% .snr_loss_dB : SNR 손실 (dB)
|
||||||
|
% .scalloping_loss_dB: Scalloping 손실 (dB)
|
||||||
|
% .coherent_gain : 코히어런트 이득
|
||||||
|
% .enbw : Equivalent Noise Bandwidth (bins)
|
||||||
|
|
||||||
|
% 기본 파라미터 설정
|
||||||
|
if windowLength <= 0
|
||||||
|
error('Window length must be positive.');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% 윈도우 함수 생성
|
||||||
|
switch lower(windowType)
|
||||||
|
case 'none'
|
||||||
|
windowVector = ones(1, windowLength);
|
||||||
|
|
||||||
|
case 'hann'
|
||||||
|
windowVector = hann(windowLength)';
|
||||||
|
|
||||||
|
case 'hamming'
|
||||||
|
windowVector = hamming(windowLength)';
|
||||||
|
|
||||||
|
case 'blackman'
|
||||||
|
windowVector = blackman(windowLength)';
|
||||||
|
|
||||||
|
case 'chebwin'
|
||||||
|
% Chebyshev 윈도우는 sidelobe level 파라미터 필요 (기본값: 60dB)
|
||||||
|
if ~isempty(varargin)
|
||||||
|
sidelobe_dB = varargin{1};
|
||||||
|
else
|
||||||
|
sidelobe_dB = 60;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
windowVector = chebwin(windowLength, sidelobe_dB)';
|
||||||
|
|
||||||
|
otherwise
|
||||||
|
warning('Unknown window type "%s". Using Hann window as default.', windowType);
|
||||||
|
windowVector = hann(windowLength)';
|
||||||
|
windowType = 'hann';
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% 윈도우 성능 지표 계산
|
||||||
|
metrics = calculate_window_metrics(windowVector, windowType);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
function metrics = calculate_window_metrics(windowVector, windowType)
|
||||||
|
% CALCULATE_WINDOW_METRICS - 윈도우 함수의 성능 지표 계산
|
||||||
|
%
|
||||||
|
% 계산 항목:
|
||||||
|
% 1. SNR Loss (dB) : 윈도우 적용으로 인한 SNR 손실
|
||||||
|
% 2. Scalloping Loss (dB): FFT bin 사이(0.5 bin offset)에서의 최대 손실
|
||||||
|
% 3. Coherent Gain : 윈도우의 평균 진폭
|
||||||
|
% 4. ENBW (bins) : Equivalent Noise Bandwidth
|
||||||
|
|
||||||
|
w = windowVector(:).'; % Row vector로 변환
|
||||||
|
N = numel(w);
|
||||||
|
|
||||||
|
if N == 0
|
||||||
|
metrics = struct('type', windowType, 'length', 0, ...
|
||||||
|
'snr_loss_dB', NaN, 'scalloping_loss_dB', NaN, ...
|
||||||
|
'coherent_gain', NaN, 'enbw', NaN);
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% 1. Coherent Gain (코히어런트 이득)
|
||||||
|
coherent_gain = mean(w);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 2. Noise Power Gain (잡음 전력 이득)
|
||||||
|
noise_power_gain = mean(abs(w).^2);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 3. SNR Loss (dB)
|
||||||
|
% SNR_loss = (Noise Power Gain) / (Coherent Gain)^2
|
||||||
|
% 이는 윈도우 적용 시 신호 대 잡음비가 얼마나 감소하는지를 나타냄
|
||||||
|
if abs(coherent_gain) > eps
|
||||||
|
snr_loss_linear = noise_power_gain / (abs(coherent_gain)^2);
|
||||||
|
snr_loss_dB = 10 * log10(snr_loss_linear);
|
||||||
|
else
|
||||||
|
snr_loss_dB = NaN;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% 4. Equivalent Noise Bandwidth (ENBW)
|
||||||
|
% ENBW는 윈도우가 얼마나 많은 주파수 bin의 잡음을 통과시키는지 나타냄
|
||||||
|
enbw = N * noise_power_gain / (sum(w)^2);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 5. Scalloping Loss (dB)
|
||||||
|
% FFT bin 중간(0.5 bin offset)에 신호가 위치할 때의 최대 손실
|
||||||
|
% 이는 가장 나쁜 경우의 신호 손실을 나타냄
|
||||||
|
sample_index = 0:(N-1);
|
||||||
|
half_bin_response = abs(sum(w .* exp(-1j * 2 * pi * 0.5 * sample_index / N)));
|
||||||
|
dc_response = abs(sum(w));
|
||||||
|
|
||||||
|
if dc_response > eps
|
||||||
|
scalloping_loss_dB = -20 * log10(half_bin_response / dc_response);
|
||||||
|
else
|
||||||
|
scalloping_loss_dB = NaN;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% 결과 구조체 생성
|
||||||
|
metrics = struct(...
|
||||||
|
'type', lower(windowType), ...
|
||||||
|
'length', N, ...
|
||||||
|
'snr_loss_dB', snr_loss_dB, ...
|
||||||
|
'scalloping_loss_dB', scalloping_loss_dB, ...
|
||||||
|
'coherent_gain', coherent_gain, ...
|
||||||
|
'enbw', enbw);
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,140 @@
|
|||||||
|
function [det_mask, threshold_map, detections] = detect_targets_cfar(rd_map, RadarParams)
|
||||||
|
% CFAR target detection for range-doppler map
|
||||||
|
% - method: 'CA' or 'OS'
|
||||||
|
% - dimension: '1D' or '2D'
|
||||||
|
% - axis (for 1D): 'range' or 'doppler'
|
||||||
|
%
|
||||||
|
% Input:
|
||||||
|
% rd_map : [Ndoppler x Nrange] complex or real map
|
||||||
|
% RadarParams : struct containing SP.CFAR options
|
||||||
|
%
|
||||||
|
% Output:
|
||||||
|
% det_mask : logical detection mask [Ndoppler x Nrange]
|
||||||
|
% threshold_map : threshold map [Ndoppler x Nrange]
|
||||||
|
% detections : [Ndet x 2] = [doppler_bin, range_bin]
|
||||||
|
|
||||||
|
cfg = RadarParams.SP.CFAR;
|
||||||
|
|
||||||
|
method = upper(string(cfg.method));
|
||||||
|
dim_mode = upper(string(cfg.dimension));
|
||||||
|
axis_mode = lower(string(cfg.axis));
|
||||||
|
|
||||||
|
pfa = cfg.pfa;
|
||||||
|
train = cfg.train;
|
||||||
|
guard = cfg.guard;
|
||||||
|
|
||||||
|
if numel(train) == 1
|
||||||
|
train = [train, train];
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if numel(guard) == 1
|
||||||
|
guard = [guard, guard];
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
os_rank_ratio = cfg.rank;
|
||||||
|
os_scale = cfg.os_scale;
|
||||||
|
|
||||||
|
rd_power = abs(rd_map).^2;
|
||||||
|
[n_dop, n_rng] = size(rd_power);
|
||||||
|
|
||||||
|
det_mask = false(n_dop, n_rng);
|
||||||
|
threshold_map = nan(n_dop, n_rng);
|
||||||
|
|
||||||
|
switch dim_mode
|
||||||
|
case "2D"
|
||||||
|
td = train(1); tr = train(2);
|
||||||
|
gd = guard(1); gr = guard(2);
|
||||||
|
|
||||||
|
for d = (td+gd+1):(n_dop-(td+gd))
|
||||||
|
for r = (tr+gr+1):(n_rng-(tr+gr))
|
||||||
|
d_idx = (d-(td+gd)):(d+(td+gd));
|
||||||
|
r_idx = (r-(tr+gr)):(r+(tr+gr));
|
||||||
|
|
||||||
|
win = rd_power(d_idx, r_idx);
|
||||||
|
cut_d = td+gd+1;
|
||||||
|
cut_r = tr+gr+1;
|
||||||
|
|
||||||
|
guard_mask = false(size(win));
|
||||||
|
guard_mask((cut_d-gd):(cut_d+gd), (cut_r-gr):(cut_r+gr)) = true;
|
||||||
|
|
||||||
|
train_cells = win(~guard_mask);
|
||||||
|
th = local_cfar_threshold(train_cells, method, pfa, os_rank_ratio, os_scale);
|
||||||
|
|
||||||
|
threshold_map(d, r) = th;
|
||||||
|
det_mask(d, r) = rd_power(d, r) > th;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
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||||||
|
|
||||||
|
case "1D"
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||||||
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switch axis_mode
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||||||
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case "range"
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||||||
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tr = train(2); gr = guard(2);
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||||||
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for d = 1:n_dop
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||||||
|
[det_row, th_row] = cfar_1d_line(rd_power(d, :), tr, gr, method, pfa, os_rank_ratio, os_scale);
|
||||||
|
det_mask(d, :) = det_row;
|
||||||
|
threshold_map(d, :) = th_row;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
case "doppler"
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||||||
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td = train(1); gd = guard(1);
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||||||
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for r = 1:n_rng
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||||||
|
[det_col, th_col] = cfar_1d_line(rd_power(:, r).', td, gd, method, pfa, os_rank_ratio, os_scale);
|
||||||
|
det_mask(:, r) = det_col.';
|
||||||
|
threshold_map(:, r) = th_col.';
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
otherwise
|
||||||
|
error('CFAR axis must be ''range'' or ''doppler'' when dimension is 1D.');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
otherwise
|
||||||
|
error('CFAR dimension must be ''1D'' or ''2D''.');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
[d_idx, r_idx] = find(det_mask);
|
||||||
|
detections = [d_idx, r_idx];
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
function [det_line, th_line] = cfar_1d_line(x, t, g, method, pfa, rank_ratio, os_scale)
|
||||||
|
n = numel(x);
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||||||
|
det_line = false(1, n);
|
||||||
|
th_line = nan(1, n);
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||||||
|
|
||||||
|
left = t + g;
|
||||||
|
right = t + g;
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||||||
|
|
||||||
|
for i = (left+1):(n-right)
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||||||
|
l_train = x((i-g-t):(i-g-1));
|
||||||
|
r_train = x((i+g+1):(i+g+t));
|
||||||
|
train_cells = [l_train, r_train];
|
||||||
|
|
||||||
|
th = local_cfar_threshold(train_cells, method, pfa, rank_ratio, os_scale);
|
||||||
|
th_line(i) = th;
|
||||||
|
det_line(i) = x(i) > th;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
function th = local_cfar_threshold(train_cells, method, pfa, rank_ratio, os_scale)
|
||||||
|
train_cells = train_cells(:);
|
||||||
|
n_train = numel(train_cells);
|
||||||
|
|
||||||
|
if n_train == 0
|
||||||
|
th = inf;
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
switch method
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||||||
|
case "CA"
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|
noise_hat = mean(train_cells);
|
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|
alpha = n_train * (pfa^(-1/n_train) - 1);
|
||||||
|
th = alpha * noise_hat;
|
||||||
|
|
||||||
|
case "OS"
|
||||||
|
sorted_cells = sort(train_cells, 'ascend');
|
||||||
|
k = max(1, min(n_train, round(rank_ratio * n_train)));
|
||||||
|
noise_hat = sorted_cells(k);
|
||||||
|
th = os_scale * noise_hat;
|
||||||
|
|
||||||
|
otherwise
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||||||
|
error('CFAR method must be ''CA'' or ''OS''.');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,18 @@
|
|||||||
|
function target_rd_map = integrate_nci_rdm(rd_cube, RadarParams)
|
||||||
|
% NCI (Noncoherent Integration)로 2D RDM 생성
|
||||||
|
% 입력:
|
||||||
|
% rd_cube: [RX, TX, Doppler, Range]
|
||||||
|
% RadarParams.Waveform.mimoMode: 'TDM' 또는 기타
|
||||||
|
% 출력:
|
||||||
|
% target_rd_map: [Doppler, Range]
|
||||||
|
%
|
||||||
|
% 규칙:
|
||||||
|
% - TDM 모드: TX-RX 전체 전력(|.|^2) 합산
|
||||||
|
% - 그 외 모드: TX=1 기준 RX 축 전력 합산
|
||||||
|
|
||||||
|
if strcmpi(RadarParams.Waveform.mimoMode, 'TDM')
|
||||||
|
target_rd_map = squeeze(sum(sum(abs(rd_cube).^2, 1), 2));
|
||||||
|
else
|
||||||
|
target_rd_map = squeeze(sum(abs(rd_cube(:, 1, :, :)).^2, 1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,36 @@
|
|||||||
|
function [rd_map, doppler_axis] = process_doppler_fft(range_profile, RadarParams)
|
||||||
|
% 입력:
|
||||||
|
% - range_profile: [NumRx, NumTx, NumChirps, NumRangeBins]
|
||||||
|
% - RadarParams: 메인 파라미터 구조체
|
||||||
|
NumChirps = RadarParams.Waveform.NumChirps;
|
||||||
|
|
||||||
|
[~, ~, ~, ~] = size(range_profile);
|
||||||
|
% 중심 주파수에서의 파장
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||||||
|
lambda = RadarParams.Waveform.lambda_c; % = c/fc
|
||||||
|
|
||||||
|
% 1. 처프 간 반복 주기 (PRI, Pulse Repetition Interval)
|
||||||
|
T_pri = RadarParams.Waveform.PRI;
|
||||||
|
|
||||||
|
% 2. Main.m에서 생성된 Doppler-FFT용 윈도우 함수 적용
|
||||||
|
win_doppler = RadarParams.SP.RDM.window_doppler;
|
||||||
|
if length(win_doppler) ~= NumChirps
|
||||||
|
error('Doppler window length mismatch: expected %d, got %d', NumChirps, length(win_doppler));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
win_data = range_profile .* reshape(win_doppler, [1, 1, NumChirps, 1]);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 3. Doppler-FFT 수행 (3번째 차원: Chirp)
|
||||||
|
% 해상도를 위해 NFFT를 NumChirps보다 크게 잡을 수도 있습니다.
|
||||||
|
rd_fft = fft(win_data, NumChirps, 3);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 4. fftshift 적용 (속도 0을 중심으로 정렬)
|
||||||
|
% [-, 0, +] 순서로 속도 축이 정렬됩니다.
|
||||||
|
rd_map = fftshift(rd_fft, 3);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 5. 속도 축(Velocity Axis) 계산
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||||||
|
% 최대 탐지 속도 Vmax = lambda / (4 * T_pri)
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||||||
|
v_max = lambda / (4 * T_pri);
|
||||||
|
% 속도 해상도 dv = lambda / (2 * NumChirps * T_pri)
|
||||||
|
doppler_axis = linspace(-v_max, v_max, NumChirps);
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,40 @@
|
|||||||
|
function [range_profile, range_axis] = process_range_fft_lpf(adc_raw_data, RadarParams)
|
||||||
|
% 입력:
|
||||||
|
% - adc_raw_data: [NumRx, NumTx, NumChirps, N_samples]
|
||||||
|
% - RadarParams: 메인 파라미터 구조체
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||||||
|
fs_adc = RadarParams.Waveform.fs_adc;
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||||||
|
Slope = RadarParams.Waveform.Slope;
|
||||||
|
fc_lpf_Hz = RadarParams.Rxpath.fc_lpf;
|
||||||
|
|
||||||
|
[~, ~, ~, N_samples] = size(adc_raw_data);
|
||||||
|
c = RadarParams.Basic.c;
|
||||||
|
|
||||||
|
% 1. Main.m에서 생성된 윈도우 함수 적용
|
||||||
|
win = RadarParams.SP.RDM.window_range;
|
||||||
|
if length(win) ~= N_samples
|
||||||
|
error('Window length mismatch: expected %d, got %d', N_samples, length(win));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
win_data = adc_raw_data .* reshape(win, [1, 1, 1, N_samples]);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 2. Range-FFT 수행
|
||||||
|
range_fft = fft(win_data, N_samples, 4);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 3. 주파수 및 거리 축 계산
|
||||||
|
df = fs_adc / N_samples;
|
||||||
|
freq_axis = (0 : N_samples-1) * df;
|
||||||
|
full_range_axis = (freq_axis * c) / (2 * Slope);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 4. Ideal LPF 컷오프 인덱스 산출
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||||||
|
cutoff_idx = floor(fc_lpf_Hz / df);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 인덱스가 유효 범위를 넘지 않도록 방어 코드
|
||||||
|
half_idx = floor(N_samples/2);
|
||||||
|
final_idx = min(cutoff_idx, half_idx);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 5. [핵심 수정] 데이터 잘라내기 (Truncation)
|
||||||
|
% 1번 인덱스부터 final_idx까지만 추출하여 메모리 점유율을 줄임
|
||||||
|
range_profile = range_fft(:, :, :, 1:final_idx);
|
||||||
|
range_axis = full_range_axis(1:final_idx);
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,175 @@
|
|||||||
|
function fig = visualize_rd_map_with_spurs(target_rd_map, r_axis, v_axis, Target, SpurParams, RadarParams, Slope)
|
||||||
|
% 2D Range-Doppler 맵을 시각화하고 스퍼 및 타겟 위치를 표시합니다.
|
||||||
|
%
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||||||
|
% 입력:
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||||||
|
% - target_rd_map: 2D RD 맵 데이터 [Doppler x Range]
|
||||||
|
% - r_axis: 거리 축 벡터
|
||||||
|
% - v_axis: 속도 축 벡터
|
||||||
|
% - Target: 타겟 정보 구조체 (R, v, NumTargets 필드 포함)
|
||||||
|
% - SpurParams: 스퍼 파라미터 구조체 (lo, adc, mixer, pulse, lo_leak, clip 등)
|
||||||
|
% - RadarParams: 레이더 파라미터 구조체
|
||||||
|
% - Slope: 스윕 속도 (Hz/s)
|
||||||
|
%
|
||||||
|
% 출력:
|
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|
% - fig: 생성된 figure 핸들
|
||||||
|
|
||||||
|
if ~isfield(RadarParams, 'SP') || ~isfield(RadarParams.SP, 'RDM') || ...
|
||||||
|
~isfield(RadarParams.SP.RDM, 'window_range') || ~isfield(RadarParams.SP.RDM, 'window_doppler')
|
||||||
|
error('RadarParams.SP.RDM.window_range / window_doppler 정보가 필요합니다.');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
win_r = RadarParams.SP.RDM.window_range;
|
||||||
|
win_d = RadarParams.SP.RDM.window_doppler;
|
||||||
|
|
||||||
|
normal_factor = RadarParams.Rxpath.fc_lpf * RadarParams.Waveform.PRF * sum(win_r.^2) * sum(win_d.^2);
|
||||||
|
|
||||||
|
if ~isfield(RadarParams, 'Rxpath') || ~isfield(RadarParams.Rxpath, 'load_impedance_ohm')
|
||||||
|
error('RadarParams.Rxpath.load_impedance_ohm 값이 필요합니다.');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
load_impedance_ohm = RadarParams.Rxpath.load_impedance_ohm;
|
||||||
|
|
||||||
|
psd2d_w_hz2 = (abs(target_rd_map).^2) / (load_impedance_ohm * max(normal_factor, eps));
|
||||||
|
rbw_range_hz = RadarParams.Waveform.fs_adc * sum(win_r.^2) / max(eps, (sum(win_r)^2));
|
||||||
|
rbw_doppler_hz = RadarParams.Waveform.PRF * sum(win_d.^2) / max(eps, (sum(win_d)^2));
|
||||||
|
rd_map_dbm_bin = 10*log10(max(psd2d_w_hz2, realmin) / 1e-3) + 10*log10(max(rbw_range_hz * rbw_doppler_hz, eps));
|
||||||
|
|
||||||
|
fig = figure('Name', '2D Range-Doppler Map');
|
||||||
|
imagesc(r_axis, v_axis, rd_map_dbm_bin);
|
||||||
|
axis xy; % y축 방향(속도)을 위로 정렬
|
||||||
|
cb = colorbar;
|
||||||
|
cb.Label.String = 'Power (dBm/bin)';
|
||||||
|
xlabel('Range (m)');
|
||||||
|
ylabel('Velocity (m/s)');
|
||||||
|
title('Range-Doppler Map (dBm/bin)');
|
||||||
|
colormap(jet);
|
||||||
|
|
||||||
|
% 범례용 핸들 및 레이블 수집
|
||||||
|
hLines = gobjects(0);
|
||||||
|
hLabels = {};
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- 1. 실제 타겟 위치 표시 ---
|
||||||
|
hold on;
|
||||||
|
hTarget = gobjects(0);
|
||||||
|
if exist('Target','var') && isstruct(Target)
|
||||||
|
for k = 1:Target.NumTargets
|
||||||
|
% 범위/속도 축 내에 있는지 확인
|
||||||
|
if Target.R(k) < min(r_axis) || Target.R(k) > max(r_axis) || ...
|
||||||
|
Target.v(k) < min(v_axis) || Target.v(k) > max(v_axis)
|
||||||
|
continue; % 지도 밖이면 생략
|
||||||
|
end
|
||||||
|
[~, ix] = min(abs(r_axis - Target.R(k)));
|
||||||
|
[~, iy] = min(abs(v_axis - Target.v(k)));
|
||||||
|
hTarget(end+1) = plot(r_axis(ix), v_axis(iy), 'ro', 'MarkerSize',8, 'LineWidth',1.5);
|
||||||
|
text(r_axis(ix), v_axis(iy), sprintf(' T%d', k), 'Color','r','FontSize',8);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
hold off;
|
||||||
|
|
||||||
|
% 범례에 타겟 추가
|
||||||
|
if exist('hTarget','var') && ~isempty(hTarget)
|
||||||
|
hLines(end+1) = hTarget(1);
|
||||||
|
hLabels{end+1} = 'actual target';
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- nonideal/spur 오버레이 표시 여부 판단 ---
|
||||||
|
show_nonideal_overlay = true;
|
||||||
|
if exist('SpurParams','var') && isstruct(SpurParams) && isfield(SpurParams,'enabled')
|
||||||
|
show_nonideal_overlay = logical(SpurParams.enabled);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if exist('RadarParams','var') && isstruct(RadarParams) && ...
|
||||||
|
isfield(RadarParams,'Waveform') && isfield(RadarParams.Waveform,'nonideal')
|
||||||
|
ni = RadarParams.Waveform.nonideal;
|
||||||
|
enable_phase_noise = false;
|
||||||
|
enable_nonlinearity = false;
|
||||||
|
|
||||||
|
if isfield(ni,'enable_phase_noise')
|
||||||
|
enable_phase_noise = logical(ni.enable_phase_noise);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if isfield(ni,'enable_nonlinearity')
|
||||||
|
enable_nonlinearity = logical(ni.enable_nonlinearity);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
show_nonideal_overlay = show_nonideal_overlay && ...
|
||||||
|
(enable_phase_noise || enable_nonlinearity);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- 2. LO/ADC 톤 스퍼 표시 ---
|
||||||
|
if show_nonideal_overlay && exist('SpurParams','var') && isstruct(SpurParams)
|
||||||
|
spur_freqs = [];
|
||||||
|
spur_names = {};
|
||||||
|
|
||||||
|
if isfield(SpurParams,'lo') && ~isempty(SpurParams.lo)
|
||||||
|
spur_freqs(end+1) = SpurParams.lo.freq;
|
||||||
|
spur_names{end+1} = 'LO spur';
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if isfield(SpurParams,'adc') && ~isempty(SpurParams.adc)
|
||||||
|
spur_freqs(end+1) = SpurParams.adc.freq;
|
||||||
|
spur_names{end+1} = 'ADC spur';
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
hold on;
|
||||||
|
for idx = 1:length(spur_freqs)
|
||||||
|
f = spur_freqs(idx);
|
||||||
|
name = sprintf('%s @ %.2f MHz', spur_names{idx}, f/1e6);
|
||||||
|
r_spur = (RadarParams.Basic.c * f) / (2 * Slope);
|
||||||
|
hLines(end+1) = xline(r_spur, '--m', name);
|
||||||
|
hLabels{end+1} = name;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- 3. Pulse comb 스퍼 표시 ---
|
||||||
|
if isfield(SpurParams,'pulse') && ~isempty(SpurParams.pulse)
|
||||||
|
p = SpurParams.pulse;
|
||||||
|
num_harm = 5;
|
||||||
|
for n = 1:num_harm
|
||||||
|
f_n = n * p.freq;
|
||||||
|
r_n = (RadarParams.Basic.c * f_n) / (2 * Slope);
|
||||||
|
if r_n <= max(r_axis)
|
||||||
|
lbl = sprintf('pulse comb %d', n);
|
||||||
|
hLines(end+1) = xline(r_n, '--g', lbl);
|
||||||
|
hLabels{end+1} = lbl;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- 4. Mixer 비선형 스퍼 표시 ---
|
||||||
|
if isfield(SpurParams,'mixer') && ~isempty(SpurParams.mixer) && exist('Target','var')
|
||||||
|
base_ranges = Target.R;
|
||||||
|
harmonics = [2,3];
|
||||||
|
colors = {'--c','--y'};
|
||||||
|
for hi = 1:length(harmonics)
|
||||||
|
mul = harmonics(hi);
|
||||||
|
for r0 = base_ranges
|
||||||
|
r_spur2 = r0 * mul;
|
||||||
|
if r_spur2 <= max(r_axis)
|
||||||
|
lbl = sprintf('mixer x%d', mul);
|
||||||
|
hLines(end+1) = xline(r_spur2, colors{hi}, lbl);
|
||||||
|
hLabels{end+1} = lbl;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- 5. DC offset / LO leakage 표시 ---
|
||||||
|
if isfield(SpurParams,'lo_leak') && ~isempty(SpurParams.lo_leak)
|
||||||
|
hLines(end+1) = line([min(r_axis), max(r_axis)], [0, 0], 'Color','r','LineStyle',':', 'LineWidth',1.5);
|
||||||
|
hLabels{end+1} = 'DC offset/LO leak';
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- 6. Clipping spur 표시 ---
|
||||||
|
if isfield(SpurParams,'clip') && ~isempty(SpurParams.clip)
|
||||||
|
r_clip = SpurParams.clip.range;
|
||||||
|
if r_clip >= min(r_axis) && r_clip <= max(r_axis)
|
||||||
|
hLines(end+1) = line([r_clip, r_clip], [min(v_axis), max(v_axis)], 'Color', 'r', 'LineStyle', ':', 'LineWidth', 1.2);
|
||||||
|
hLabels{end+1} = sprintf('clipping @ %.1f m', r_clip);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
hold off;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% --- 7. 범례 추가 ---
|
||||||
|
if ~isempty(hLines)
|
||||||
|
legend(hLines, hLabels, 'Location', 'northeastoutside');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,379 @@
|
|||||||
|
function [snr_coverage_2d, azimuth_deg, elevation_deg, coverage_info, fig] = analyze_coverage(RadarParams, target_range_m, target_rcs_dBsm)
|
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% Coverage 분석: 2D 안테나 패턴 기반 각도별 SNR 계산
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%
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% 방법:
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% 1) Azimuth 0도, Elevation 0도에서 기준 SNR 계산
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% 2) 다른 각도의 상대 이득 차이로 SNR 계산 (효율적)
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% 3) 입력한 RCS 값 반영
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%
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% 입력:
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% - RadarParams: 레이더 파라미터 구조체
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% - target_range_m: 표적 거리 (m), 기본값 100
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% - target_rcs_dBsm: 표적 RCS (dBsm), 기본값 0
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%
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% 출력:
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% - snr_coverage_2d: 2D SNR 맵 [elevation x azimuth]
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% - azimuth_deg: 방위각 벡터
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% - elevation_deg: 고각 벡터
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% - coverage_info: 커버리지 정보 구조체
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% - fig: 생성된 figure 핸들
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%% 입력 파라미터 처리
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if nargin < 2
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target_range_m = 100; % 기본: 100m
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end
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if nargin < 3
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target_rcs_dBsm = 0; % 기본: 0 dBsm = 1
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end
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%% 기본 파라미터 추출
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lambda = RadarParams.Waveform.lambda_c;
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fc = RadarParams.Waveform.fc;
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kb = RadarParams.Basic.kb;
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T0 = RadarParams.Basic.T0;
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% 안테나 및 경로 파라미터
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TxPattern = RadarParams.Antenna.TxPattern;
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RxPattern = RadarParams.Antenna.RxPattern;
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NumTx = RadarParams.Antenna.NumTx;
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NumRx = RadarParams.Antenna.NumRx;
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% 수신 경로 파라미터
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rxPathGain_dB = RadarParams.Rxpath.rxPathGain_dB;
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system_NF_dB = RadarParams.Rxpath.system_NF_dB;
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% RCS (선형값)
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rcs_target = 10^(target_rcs_dBsm / 10);
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%% 평균 2D 안테나 패턴 생성 (1D -> 2D 변환 포함)
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% 공통 그리드 설정 (높은 해상도)
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az_common = -90:1:90;
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el_common = -90:1:90;
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[AZ_common_grid, EL_common_grid] = meshgrid(az_common, el_common);
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% TX 패턴들을 2D로 변환 및 평균
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avg_tx_gain_2d = zeros(length(el_common), length(az_common));
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for tx = 1:NumTx
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if isfield(TxPattern(tx), 'gain_az_dBi') % 1D 패턴
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az_angles = TxPattern(tx).az_angles;
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el_angles = TxPattern(tx).el_angles;
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gain_az = TxPattern(tx).gain_az_dBi;
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gain_el = TxPattern(tx).gain_el_dBi;
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% 각 패턴의 최대값 저장
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max_gain_az = max(gain_az);
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max_gain_el = max(gain_el);
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max_gain_ref = max(max_gain_az, max_gain_el);
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% Normalize (최대값 = 0 dB)
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gain_az_norm = gain_az - max_gain_az;
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gain_el_norm = gain_el - max_gain_el;
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% 정규화된 패턴 보간
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gain_az_interp = interp1(az_angles, gain_az_norm, AZ_common_grid, 'linear', 'extrap');
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||||||
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gain_el_interp = interp1(el_angles, gain_el_norm, EL_common_grid, 'linear', 'extrap');
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||||||
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% 2D로 결합하고 최대 이득 더하기
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tx_gain_2d = gain_az_interp + gain_el_interp + max_gain_ref;
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else % 2D 패턴
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az_angles = TxPattern(tx).az_angles;
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el_angles = TxPattern(tx).el_angles;
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gain_dBi = TxPattern(tx).gain_dBi;
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||||||
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[AZ_grid, EL_grid] = ndgrid(az_angles, el_angles);
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|
F = scatteredInterpolant(AZ_grid(:), EL_grid(:), gain_dBi(:), 'linear', 'nearest');
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tx_gain_2d = F(AZ_common_grid, EL_common_grid);
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||||||
|
end
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||||||
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avg_tx_gain_2d = avg_tx_gain_2d + tx_gain_2d;
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end
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avg_tx_gain_2d = avg_tx_gain_2d / NumTx;
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% RX 패턴들을 2D로 변환 및 평균 (동일한 방식)
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avg_rx_gain_2d = zeros(length(el_common), length(az_common));
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for rx = 1:NumRx
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if isfield(RxPattern(rx), 'gain_az_dBi') % 1D 패턴
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az_angles = RxPattern(rx).az_angles;
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el_angles = RxPattern(rx).el_angles;
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gain_az = RxPattern(rx).gain_az_dBi;
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gain_el = RxPattern(rx).gain_el_dBi;
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% 각 패턴의 최대값 저장
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max_gain_az = max(gain_az);
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max_gain_el = max(gain_el);
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max_gain_ref = max(max_gain_az, max_gain_el);
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% Normalize (최대값 = 0 dB)
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gain_az_norm = gain_az - max_gain_az;
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gain_el_norm = gain_el - max_gain_el;
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% 정규화된 패턴 보간
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gain_az_interp = interp1(az_angles, gain_az_norm, AZ_common_grid, 'linear', 'extrap');
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gain_el_interp = interp1(el_angles, gain_el_norm, EL_common_grid, 'linear', 'extrap');
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% 2D로 결합하고 최대 이득 더하기
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rx_gain_2d = gain_az_interp + gain_el_interp + max_gain_ref;
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else % 2D 패턴
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az_angles = RxPattern(rx).az_angles;
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el_angles = RxPattern(rx).el_angles;
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gain_dBi = RxPattern(rx).gain_dBi;
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[AZ_grid, EL_grid] = ndgrid(az_angles, el_angles);
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F = scatteredInterpolant(AZ_grid(:), EL_grid(:), gain_dBi(:), 'linear', 'nearest');
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rx_gain_2d = F(AZ_common_grid, EL_common_grid);
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|
end
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|
avg_rx_gain_2d = avg_rx_gain_2d + rx_gain_2d;
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|
end
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avg_rx_gain_2d = avg_rx_gain_2d / NumRx;
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%% TX 전력 및 공통 파라미터 계산
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% TX 전력
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pa_profile_freq = RadarParams.RFOutput.PA_Profile.freqs;
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pa_profile_power_dbm = RadarParams.RFOutput.PA_Profile.power_dBm;
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ptx_dbm = interp1(pa_profile_freq, pa_profile_power_dbm, fc, 'linear', 'extrap');
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ptx_w = 10^((ptx_dbm - 30) / 10);
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% 경로 손실 및 잡음 계산 (모든 각도에서 공통)
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path_loss_factor = (4 * pi * target_range_m)^2;
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rxGain_linear = 10^(rxPathGain_dB / 10);
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noise_power_w = kb * T0 * RadarParams.Waveform.fs_adc;
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system_NF_linear = 10^(system_NF_dB / 10);
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total_noise_power_w = noise_power_w * system_NF_linear * rxGain_linear; % RX 이득 포함
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%% 각도별 SNR 계산 (2D 안테나 패턴 직접 사용 - 벡터화 연산)
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% X축: Azimuth, Y축: Elevation, Z축: SNR
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azimuth_deg = -90:1:90; % X축: -90 ~ 90도, 1도 단위
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elevation_deg = -90:1:90; % Y축: -90 ~ 90도, 1도 단위
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% az_common과 elevation_deg가 동일한 그리드이므로 인덱스 매칭
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% 안테나 이득 추출 (dB)
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g_tx_db_grid = avg_tx_gain_2d; % [num_el x num_az]
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g_rx_db_grid = avg_rx_gain_2d; % [num_el x num_az]
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% 이득을 선형으로 변환
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g_tx_linear_grid = 10.^(g_tx_db_grid / 10);
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g_rx_linear_grid = 10.^(g_rx_db_grid / 10);
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% 신호처리 이득
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SP_gain_rngFFT = RadarParams.Waveform.Timing.AdcSampTime * RadarParams.Waveform.fs_adc;
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SP_gain_dopFFT = RadarParams.Waveform.NumChirps;
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SP_loss_rngwin = 10^(RadarParams.SP.RDM.window_metrics_range.snr_loss_dB / 10);
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||||||
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SP_loss_dopwin = 10^(RadarParams.SP.RDM.window_metrics_doppler.snr_loss_dB / 10);
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||||||
|
SP_loss_rng_straddle = 10^(RadarParams.SP.RDM.window_metrics_range.scalloping_loss_dB / 10);
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||||||
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SP_loss_dop_straddle = 10^(RadarParams.SP.RDM.window_metrics_doppler.scalloping_loss_dB / 10);
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||||||
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SP_total = SP_gain_rngFFT * SP_gain_dopFFT / (SP_loss_rngwin * SP_loss_dopwin * SP_loss_rng_straddle * SP_loss_dop_straddle);
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% Secondary Surface Loss
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secondary_loss = 10^(RadarParams.Antenna.SecondarySurfaceLoss_dB / 10);
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fprintf('SP gain rng FFT: %.2f, SP gain doppler FFT: %.2f\n', SP_gain_rngFFT, SP_gain_dopFFT);
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fprintf('SP loss range window: %.2f dB, SP loss doppler window: %.2f dB\n', RadarParams.SP.RDM.window_metrics_range.snr_loss_dB, RadarParams.SP.RDM.window_metrics_doppler.snr_loss_dB);
|
||||||
|
fprintf('SP loss range straddle: %.2f dB, SP loss doppler straddle: %.2f dB\n', RadarParams.SP.RDM.window_metrics_range.scalloping_loss_dB, RadarParams.SP.RDM.window_metrics_doppler.scalloping_loss_dB);
|
||||||
|
fprintf('SP loss doppler window: %.2f dB\n', RadarParams.SP.RDM.window_metrics_doppler.snr_loss_dB);
|
||||||
|
fprintf('SP loss doppler straddle: %.2f dB\n', RadarParams.SP.RDM.window_metrics_doppler.scalloping_loss_dB);
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||||||
|
fprintf('Secondary surface loss: %.2f dB\n', RadarParams.Antenna.SecondarySurfaceLoss_dB);
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||||||
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|
% SNR 계산: 벡터화 연산 (스칼라 항 × 2D 배열)
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p_rx_w = (ptx_w * (lambda^2) * rcs_target) / ((path_loss_factor^2) * (4 * pi)) * SP_total / secondary_loss;
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p_rx_w = p_rx_w * g_tx_linear_grid .* g_rx_linear_grid; % 연산량 최적화를 위해 안테나 이득을 나중에 곱함
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p_rx_after_rxgain_w = p_rx_w * rxGain_linear;
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snr_linear = p_rx_after_rxgain_w / total_noise_power_w;
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snr_coverage_2d = 10 * log10(max(snr_linear, eps));
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%% 1D CUT 추출 (elevation=0에서의 Azimuth cut, azimuth=0에서의 Elevation cut)
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[~, el_idx_zero] = min(abs(elevation_deg - 0));
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snr_az_cut = snr_coverage_2d(el_idx_zero, :); % elevation=0
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||||||
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[~, az_idx_zero] = min(abs(azimuth_deg - 0));
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||||||
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snr_el_cut = snr_coverage_2d(:, az_idx_zero); % azimuth=0
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%% Cartesian 좌표계 변환 (Range, Azimuth, Elevation -> x, y, z)
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[AZ_deg_grid, EL_deg_grid] = meshgrid(azimuth_deg, elevation_deg);
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||||||
|
x_grid_m = target_range_m .* cosd(EL_deg_grid) .* cosd(AZ_deg_grid);
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||||||
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y_grid_m = target_range_m .* cosd(EL_deg_grid) .* sind(AZ_deg_grid);
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||||||
|
z_grid_m = target_range_m .* sind(EL_deg_grid);
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%% Coverage 정보 통계
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snr_2d_vec = snr_coverage_2d(:);
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coverage_info.azimuth_deg = azimuth_deg;
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coverage_info.elevation_deg = elevation_deg;
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||||||
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coverage_info.snr_coverage_2d = snr_coverage_2d;
|
||||||
|
coverage_info.snr_az_cut = snr_az_cut;
|
||||||
|
coverage_info.snr_el_cut = snr_el_cut;
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||||||
|
coverage_info.target_range_m = target_range_m;
|
||||||
|
coverage_info.target_rcs_dBsm = target_rcs_dBsm;
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||||||
|
coverage_info.x_grid_m = x_grid_m;
|
||||||
|
coverage_info.y_grid_m = y_grid_m;
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||||||
|
coverage_info.z_grid_m = z_grid_m;
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||||||
|
coverage_info.mean_snr = mean(snr_2d_vec);
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||||||
|
coverage_info.max_snr = max(snr_2d_vec);
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||||||
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coverage_info.min_snr = min(snr_2d_vec);
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[~, max_idx_2d] = max(snr_2d_vec);
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[max_el_idx_2d, max_az_idx_2d] = ind2sub(size(snr_coverage_2d), max_idx_2d);
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||||||
|
coverage_info.max_snr_azimuth = azimuth_deg(max_az_idx_2d);
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||||||
|
coverage_info.max_snr_elevation = elevation_deg(max_el_idx_2d);
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||||||
|
coverage_info.max_snr_x_m = x_grid_m(max_el_idx_2d, max_az_idx_2d);
|
||||||
|
coverage_info.max_snr_y_m = y_grid_m(max_el_idx_2d, max_az_idx_2d);
|
||||||
|
coverage_info.max_snr_z_m = z_grid_m(max_el_idx_2d, max_az_idx_2d);
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||||||
|
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|
%% 3D Coverage 시각화
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fig = figure('Name', 'Coverage Analysis - 3D');
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set(fig, 'Position', [100, 100, 1600, 900]);
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||||||
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% 1D cut SNR 추출
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[~, el_idx_zero] = min(abs(elevation_deg - 0));
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[~, az_idx_zero] = min(abs(azimuth_deg - 0));
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||||||
|
snr_az_cut = snr_coverage_2d(el_idx_zero, :); % elevation=0 cut
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||||||
|
snr_el_cut = snr_coverage_2d(:, az_idx_zero); % azimuth=0 cut
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% Subplot 1: x-y top view (color = SNR at elevation=0 cut)
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ax_topview = subplot(2, 2, 3);
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x_top_m = target_range_m .* cosd(azimuth_deg);
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||||||
|
y_top_m = target_range_m .* sind(azimuth_deg);
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||||||
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scatter(x_top_m, y_top_m, 45, snr_az_cut, 'filled');
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axis equal;
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|
grid on;
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cb = colorbar;
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ylabel(cb, 'SNR (dB)');
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xlabel('x (m)');
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|
ylabel('y (m)');
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|
title('Top View (Azimuth)');
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||||||
|
% Subplot 2: 3D Surface (geometry = x,y,z, color = SNR) - spans full width at top
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||||||
|
ax_3d = subplot(2, 2, 1:2);
|
||||||
|
surf(x_grid_m, y_grid_m, z_grid_m, snr_coverage_2d, 'EdgeColor', 'none');
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||||||
|
colormap(jet);
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||||||
|
cb_3d = colorbar;
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||||||
|
ylabel(cb_3d, 'SNR (dB)');
|
||||||
|
xlabel('x (m)');
|
||||||
|
ylabel('y (m)');
|
||||||
|
zlabel('z (m)');
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|
title('3D Coverage in Cartesian Coordinates');
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|
view(45, 30);
|
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|
grid on;
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hold on;
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|
plot3(coverage_info.max_snr_x_m, coverage_info.max_snr_y_m, coverage_info.max_snr_z_m, 'r*', 'MarkerSize', 20, 'LineWidth', 2);
|
||||||
|
hold off;
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|
|
||||||
|
% Subplot 3: x-z side view (azimuth=0, color=SNR at azimuth=0 cut)
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ax_sideview = subplot(2, 2, 4);
|
||||||
|
x_side_m = target_range_m .* cosd(elevation_deg);
|
||||||
|
z_side_m = target_range_m .* sind(elevation_deg);
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||||||
|
scatter(x_side_m, z_side_m, 45, snr_el_cut, 'filled');
|
||||||
|
grid on;
|
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|
cb_side = colorbar;
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||||||
|
ylabel(cb_side, 'SNR (dB)');
|
||||||
|
xlabel('x (m)');
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|
ylabel('z (m)');
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|
title('Side View (Elevation)');
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% 전체 타이틀
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sgtitle(sprintf('3D Coverage (x,y,z) | Max SNR: %.2f dB at (%.2f, %.2f, %.2f) m', ...
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||||||
|
coverage_info.max_snr, coverage_info.max_snr_x_m, coverage_info.max_snr_y_m, coverage_info.max_snr_z_m), 'FontSize', 12);
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||||||
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||||||
|
% 단일 Data Cursor Mode 설정 (모든 축에 적용)
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dcm_obj = datacursormode(fig);
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dcm_obj.Enable = 'on';
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set(dcm_obj, 'UpdateFcn', {@unified_datatip_callback, ...
|
||||||
|
ax_topview, ax_3d, ax_sideview, ...
|
||||||
|
x_top_m, y_top_m, snr_az_cut, azimuth_deg, ...
|
||||||
|
x_grid_m, y_grid_m, z_grid_m, snr_coverage_2d, elevation_deg, ...
|
||||||
|
x_side_m, z_side_m, snr_el_cut});
|
||||||
|
dcm_obj.SnapToDataVertex = 'on';
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|
% Help text
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|
fprintf('\n>>> Data Cursor Mode ENABLED <<<\n');
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|
fprintf('Instructions:\n');
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|
fprintf(' 1. Left-click on any plot to inspect points\n');
|
||||||
|
fprintf(' 2. Top View shows: x, y, Azimuth, SNR\n');
|
||||||
|
fprintf(' 3. 3D Surface shows: x, y, z, Azimuth, Elevation, SNR\n');
|
||||||
|
fprintf(' 4. Side View shows: x, z, Elevation, SNR\n');
|
||||||
|
fprintf(' 5. Press Escape or click "Disable Data Cursor" in Figure Tools to deactivate\n\n');
|
||||||
|
|
||||||
|
%% 통계 출력
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|
fprintf('\n===== 3D COVERAGE ANALYSIS REPORT (Cartesian x,y,z) =====\n');
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||||||
|
fprintf('Target Configuration:\n');
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||||||
|
fprintf(' - Range: %.1f m\n', target_range_m);
|
||||||
|
fprintf(' - RCS: %.1f dBsm\n', target_rcs_dBsm);
|
||||||
|
fprintf(' - Analysis Angles: Azimuth ±90 deg, Elevation ±90 deg\n');
|
||||||
|
fprintf('\nSNR Statistics (Full Grid):\n');
|
||||||
|
fprintf(' - Mean SNR: %.2f dB\n', coverage_info.mean_snr);
|
||||||
|
fprintf(' - Max SNR: %.2f dB @ (x,y,z)=(%.2f, %.2f, %.2f) m\n', coverage_info.max_snr, coverage_info.max_snr_x_m, coverage_info.max_snr_y_m, coverage_info.max_snr_z_m);
|
||||||
|
fprintf(' - Min SNR: %.2f dB\n', coverage_info.min_snr);
|
||||||
|
fprintf(' - SNR Range: %.2f dB\n', coverage_info.max_snr - coverage_info.min_snr);
|
||||||
|
fprintf('System Parameters:\n');
|
||||||
|
fprintf(' - TX Power: %.2f dBm\n', ptx_dbm);
|
||||||
|
fprintf(' - RX Gain: %.1f dB\n', rxPathGain_dB);
|
||||||
|
fprintf(' - System NF: %.1f dB\n', system_NF_dB);
|
||||||
|
fprintf('=============================================\n\n');
|
||||||
|
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
function output_txt = unified_datatip_callback(~, event, ...
|
||||||
|
ax_topview, ax_3d, ax_sideview, ...
|
||||||
|
x_top_m, y_top_m, snr_az_cut, azimuth_deg, ...
|
||||||
|
x_grid_m, y_grid_m, z_grid_m, snr_coverage_2d, elevation_deg, ...
|
||||||
|
x_side_m, z_side_m, snr_el_cut)
|
||||||
|
% Unified datatip callback for all subplots
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||||||
|
|
||||||
|
try
|
||||||
|
pos = event.Position;
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||||||
|
current_ax = event.Target.Parent; % Get current axis
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||||||
|
|
||||||
|
% Determine which subplot was clicked
|
||||||
|
if isequal(current_ax, ax_3d)
|
||||||
|
% 3D Plot
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||||||
|
x_val = pos(1);
|
||||||
|
y_val = pos(2);
|
||||||
|
z_val = pos(3);
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||||||
|
|
||||||
|
dist2 = (x_grid_m - x_val).^2 + (y_grid_m - y_val).^2 + (z_grid_m - z_val).^2;
|
||||||
|
[~, nearest_idx] = min(dist2(:));
|
||||||
|
[nearest_el_idx, nearest_az_idx] = ind2sub(size(dist2), nearest_idx);
|
||||||
|
snr_val = snr_coverage_2d(nearest_el_idx, nearest_az_idx);
|
||||||
|
az_val = azimuth_deg(nearest_az_idx);
|
||||||
|
el_val = elevation_deg(nearest_el_idx);
|
||||||
|
|
||||||
|
output_txt = {
|
||||||
|
['x: ' num2str(x_val, '%.3f') ' m']
|
||||||
|
['y: ' num2str(y_val, '%.3f') ' m']
|
||||||
|
['z: ' num2str(z_val, '%.3f') ' m']
|
||||||
|
['Azimuth: ' num2str(az_val, '%.2f') ' deg']
|
||||||
|
['Elevation: ' num2str(el_val, '%.2f') ' deg']
|
||||||
|
['SNR[dB]: ' num2str(snr_val, '%.3f')]
|
||||||
|
};
|
||||||
|
elseif isequal(current_ax, ax_topview)
|
||||||
|
% Top View - x, y, Azimuth, SNR
|
||||||
|
x_val = pos(1);
|
||||||
|
y_val = pos(2);
|
||||||
|
|
||||||
|
[~, nearest_az_idx] = min(abs(x_top_m - x_val).^2 + abs(y_top_m - y_val).^2);
|
||||||
|
az_val = azimuth_deg(nearest_az_idx);
|
||||||
|
snr_val = snr_az_cut(nearest_az_idx);
|
||||||
|
|
||||||
|
output_txt = {
|
||||||
|
['x: ' num2str(x_val, '%.3f') ' m']
|
||||||
|
['y: ' num2str(y_val, '%.3f') ' m']
|
||||||
|
['Azimuth: ' num2str(az_val, '%.2f') ' deg']
|
||||||
|
['SNR[dB]: ' num2str(snr_val, '%.3f')]
|
||||||
|
};
|
||||||
|
elseif isequal(current_ax, ax_sideview)
|
||||||
|
% Side View - x, z, Elevation, SNR
|
||||||
|
x_val = pos(1);
|
||||||
|
z_val = pos(2);
|
||||||
|
|
||||||
|
[~, nearest_el_idx] = min(abs(x_side_m - x_val).^2 + abs(z_side_m - z_val).^2);
|
||||||
|
el_val = elevation_deg(nearest_el_idx);
|
||||||
|
snr_val = snr_el_cut(nearest_el_idx);
|
||||||
|
|
||||||
|
output_txt = {
|
||||||
|
['x: ' num2str(x_val, '%.3f') ' m']
|
||||||
|
['z: ' num2str(z_val, '%.3f') ' m']
|
||||||
|
['Elevation: ' num2str(el_val, '%.2f') ' deg']
|
||||||
|
['SNR[dB]: ' num2str(snr_val, '%.3f')]
|
||||||
|
};
|
||||||
|
else
|
||||||
|
output_txt = 'Unknown plot';
|
||||||
|
end
|
||||||
|
catch ME
|
||||||
|
output_txt = ['Error: ' ME.message];
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,68 @@
|
|||||||
|
function PatternArray = build_antenna_patterns(NumAnt, PatternType, MaxGain, AzSquintStep, AzBeamwidth, ElBeamwidth, FileList)
|
||||||
|
% build_antenna_patterns: 안테나 방사 패턴 구조체 배열을 생성하거나 파일에서 로드합니다.
|
||||||
|
%
|
||||||
|
% [입력]
|
||||||
|
% - FileList (선택사항): 각 안테나 패턴 파일 경로가 담긴 Cell Array.
|
||||||
|
% 예: {'tx1.mat', 'tx2.mat', ''} (빈 문자열이면 수식 생성)
|
||||||
|
|
||||||
|
% 기본 각도 그리드 (수식 생성용)
|
||||||
|
az_angles_default = -90:1:90;
|
||||||
|
el_angles_default = -90:1:90;
|
||||||
|
|
||||||
|
% nargin을 체크하여 FileList가 안 들어왔으면 빈 셀로 초기화
|
||||||
|
if nargin < 7
|
||||||
|
FileList = {};
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
for n = 1:NumAnt
|
||||||
|
PatternArray(n).Type = PatternType;
|
||||||
|
|
||||||
|
% -------------------------------------------------------------
|
||||||
|
% Case A: 파일 경로가 주어졌고, 실제로 파일이 존재하는 경우 (Load)
|
||||||
|
% -------------------------------------------------------------
|
||||||
|
if length(FileList) >= n && ~isempty(FileList{n}) && isfile(FileList{n})
|
||||||
|
filePath = FileList{n};
|
||||||
|
loadedData = load(filePath); % .mat 파일 로드
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||||||
|
|
||||||
|
% 파일 내부에 약속된 변수명(az_angles, el_angles 등)이 있다고 가정합니다.
|
||||||
|
PatternArray(n).az_angles = loadedData.az_angles;
|
||||||
|
PatternArray(n).el_angles = loadedData.el_angles;
|
||||||
|
|
||||||
|
if strcmpi(PatternType, '2D')
|
||||||
|
PatternArray(n).gain_dBi = loadedData.gain_dBi;
|
||||||
|
elseif strcmpi(PatternType, '1D')
|
||||||
|
PatternArray(n).max_gain_dBi = loadedData.max_gain_dBi;
|
||||||
|
PatternArray(n).gain_az_dBi = loadedData.gain_az_dBi;
|
||||||
|
PatternArray(n).gain_el_dBi = loadedData.gain_el_dBi;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% 파일 로드 성공
|
||||||
|
continue; % 로드가 성공했으므로 다음 안테나로 건너뜀
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% -------------------------------------------------------------
|
||||||
|
% Case B: 파일이 없거나 경로가 비어있는 경우 (수식 기반 자동 생성)
|
||||||
|
% -------------------------------------------------------------
|
||||||
|
PatternArray(n).az_angles = az_angles_default;
|
||||||
|
PatternArray(n).el_angles = el_angles_default;
|
||||||
|
|
||||||
|
% 안테나 번호에 따라 빔이 조향된 각도(Squint Angle) 계산
|
||||||
|
% 예 (3개): (1-2)*5 = -5도, (2-2)*5 = 0도, (3-2)*5 = +5도
|
||||||
|
squint_az = (n - (NumAnt + 1)/2) * AzSquintStep;
|
||||||
|
|
||||||
|
if strcmpi(PatternType, '2D')
|
||||||
|
[AZ, EL] = meshgrid(PatternArray(n).az_angles, PatternArray(n).el_angles);
|
||||||
|
PatternArray(n).gain_dBi = MaxGain - 3*((AZ - squint_az)/AzBeamwidth).^2 - 3*(EL/ElBeamwidth).^2;
|
||||||
|
PatternArray(n).gain_dBi(PatternArray(n).gain_dBi < -20) = -20;
|
||||||
|
|
||||||
|
elseif strcmpi(PatternType, '1D')
|
||||||
|
PatternArray(n).max_gain_dBi = MaxGain;
|
||||||
|
|
||||||
|
PatternArray(n).gain_az_dBi = MaxGain - 3*((PatternArray(n).az_angles - squint_az)/AzBeamwidth).^2;
|
||||||
|
PatternArray(n).gain_az_dBi(PatternArray(n).gain_az_dBi < -20) = -20;
|
||||||
|
|
||||||
|
PatternArray(n).gain_el_dBi = MaxGain - 3*(PatternArray(n).el_angles/ElBeamwidth).^2;
|
||||||
|
PatternArray(n).gain_el_dBi(PatternArray(n).gain_el_dBi < -20) = -20;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,81 @@
|
|||||||
|
function fig = visualize_antenna_pattern(PatternArray, AntennaName)
|
||||||
|
% visualize_antenna_pattern: 여러 개의 안테나 패턴 단면을 겹쳐서 도시합니다.
|
||||||
|
% 입력에 AntennaName (예: 'TX', 'RX')을 추가하여 창 이름을 구분합니다.
|
||||||
|
if nargin < 2
|
||||||
|
AntennaName = 'Antenna'; % 기본값
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||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
fig_name = sprintf('%s Radiation Pattern Cuts', AntennaName);
|
||||||
|
fig = figure('Name', fig_name, 'Position', [200, 200, 1000, 700]);
|
||||||
|
NumAnt = length(PatternArray);
|
||||||
|
|
||||||
|
colors = lines(NumAnt);
|
||||||
|
|
||||||
|
% [전역 Y축 범위 탐색]
|
||||||
|
y_min_total = inf;
|
||||||
|
y_max_total = -inf;
|
||||||
|
for i = 1:NumAnt
|
||||||
|
pat = PatternArray(i);
|
||||||
|
if strcmpi(pat.Type, '2D')
|
||||||
|
y_min_total = min(y_min_total, min(pat.gain_dBi(:)));
|
||||||
|
y_max_total = max(y_max_total, max(pat.gain_dBi(:)));
|
||||||
|
else
|
||||||
|
y_min_total = min(y_min_total, min([pat.gain_az_dBi(:); pat.gain_el_dBi(:)]));
|
||||||
|
y_max_total = max(y_max_total, max([pat.gain_az_dBi(:); pat.gain_el_dBi(:)]));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% ---------------------------------------------------------
|
||||||
|
% [Subplot 1] 상단: Azimuth Pattern Cut
|
||||||
|
% ---------------------------------------------------------
|
||||||
|
subplot(2, 1, 1);
|
||||||
|
hold on; grid on;
|
||||||
|
|
||||||
|
for i = 1:NumAnt
|
||||||
|
pat = PatternArray(i);
|
||||||
|
|
||||||
|
if strcmpi(pat.Type, '2D')
|
||||||
|
el0_idx = find(abs(pat.el_angles - 0) < 1e-6, 1);
|
||||||
|
az_gain_cut = pat.gain_dBi(el0_idx, :);
|
||||||
|
else
|
||||||
|
az_gain_cut = pat.gain_az_dBi;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
plot(pat.az_angles, az_gain_cut, '-', 'Color', colors(i,:), 'LineWidth', 2.5, 'DisplayName', sprintf('%s %d', AntennaName, i));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
title(sprintf('[%s] Azimuth Radiation Pattern Cut (at Elevation = 0^\\circ)', AntennaName), 'FontSize', 12);
|
||||||
|
xlabel('Azimuth Angle (deg)', 'FontSize', 11);
|
||||||
|
ylabel('Antenna Gain (dBi)', 'FontSize', 11);
|
||||||
|
xlim([min(PatternArray(1).az_angles), max(PatternArray(1).az_angles)]);
|
||||||
|
ylim([y_min_total - 2, y_max_total + 2]);
|
||||||
|
legend('show', 'Location', 'south');
|
||||||
|
hold off;
|
||||||
|
|
||||||
|
% ---------------------------------------------------------
|
||||||
|
% [Subplot 2] 하단: Elevation Pattern Cut
|
||||||
|
% ---------------------------------------------------------
|
||||||
|
subplot(2, 1, 2);
|
||||||
|
hold on; grid on;
|
||||||
|
|
||||||
|
for i = 1:NumAnt
|
||||||
|
pat = PatternArray(i);
|
||||||
|
|
||||||
|
if strcmpi(pat.Type, '2D')
|
||||||
|
az0_idx = find(abs(pat.az_angles - 0) < 1e-6, 1);
|
||||||
|
el_gain_cut = pat.gain_dBi(:, az0_idx);
|
||||||
|
else
|
||||||
|
el_gain_cut = pat.gain_el_dBi;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
plot(pat.el_angles, el_gain_cut, '-', 'Color', colors(i,:), 'LineWidth', 2.5, 'DisplayName', sprintf('%s %d', AntennaName, i));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
title(sprintf('[%s] Elevation Radiation Pattern Cut (at Azimuth = 0^\\circ)', AntennaName), 'FontSize', 12);
|
||||||
|
xlabel('Elevation Angle (deg)', 'FontSize', 11);
|
||||||
|
ylabel('Antenna Gain (dBi)', 'FontSize', 11);
|
||||||
|
xlim([min(PatternArray(1).el_angles), max(PatternArray(1).el_angles)]);
|
||||||
|
ylim([y_min_total - 2, y_max_total + 2]);
|
||||||
|
legend('show', 'Location', 'south');
|
||||||
|
hold off;
|
||||||
|
end
|
||||||
@@ -0,0 +1,307 @@
|
|||||||
|
% =========================================================================
|
||||||
|
% Tx_Main.m
|
||||||
|
% Pure MATLAB FMCW TX Simulator (Multi-Chirp Frame Generation)
|
||||||
|
% =========================================================================
|
||||||
|
|
||||||
|
clear; clc; close all;
|
||||||
|
|
||||||
|
% =============== 경로 추가 및 환경설정 ===============
|
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|
currentFilePath = mfilename('fullpath');
|
||||||
|
currentFolder = fileparts(currentFilePath);
|
||||||
|
addpath(genpath(currentFolder));
|
||||||
|
|
||||||
|
%% =================== 시각화 토글 ===================
|
||||||
|
% 각 figure를 개별적으로 on/off 할 수 있습니다.
|
||||||
|
PlotToggle.range_profile = false; % Step 8 Range Profile
|
||||||
|
PlotToggle.tx_single = false; % Figure 1 Single chirp waveform
|
||||||
|
PlotToggle.tx_multi = false; % Figure 2 Multi chirp waveform
|
||||||
|
PlotToggle.tx_antenna = false; % Figure 3 TX antenna pattern
|
||||||
|
PlotToggle.rx_antenna = false; % Figure 4 RX antenna pattern
|
||||||
|
PlotToggle.rd_map = false; % Figure 5 Range-Doppler map
|
||||||
|
PlotToggle.cfar = false; % Figure 6 CFAR detections
|
||||||
|
PlotToggle.coverage = true; % Figure 7 Coverage analysis
|
||||||
|
|
||||||
|
%% =================== 파라미터 입력 ===================
|
||||||
|
|
||||||
|
% 1) 기본 물리 파라미터
|
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|
RadarParams.Basic.c = 3e8; % 빛의 속도 (m/s)
|
||||||
|
RadarParams.Basic.kb = physconst('Boltzmann'); % 볼츠만 상수
|
||||||
|
RadarParams.Basic.T0 = 290; % 표준 온도 (K)
|
||||||
|
|
||||||
|
% 2) 파형생성 관련 파라미터
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.fc = 77e9; % 중심 주파수 (Hz)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.lambda_c = RadarParams.Basic.c / RadarParams.Waveform.fc; % 중심 파장 (m)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.NumChirps = 128; % 프레임당 처프 수
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.B_valid = 1e9; % 유효 대역폭 (Hz)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.fs_adc = 10e6; % ADC 샘플링 주파수 (Hz)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.fs_waveform = 1e6; % 파형 시각화용 샘플링 주파수 (Hz)
|
||||||
|
|
||||||
|
% 2-1) 처프 타이밍 파라미터
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.Timing.IdleTime = 7e-6; % 처프 아이들 구간 (s)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.Timing.TxStartTime = 1e-6; % Tx on (s)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.Timing.AdcStartTime = 6e-6; % ADC on (s)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.Timing.AdcSampTime = 50e-6; % ADC 샘플링 구간 (s)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.Timing.ExcessTime = 1e-6; % 램프 끝나고 다음 처프 시작까지의 여유 시간 (s)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.Timing.RampEndTime = RadarParams.Waveform.Timing.IdleTime + RadarParams.Waveform.Timing.TxStartTime + RadarParams.Waveform.Timing.AdcSampTime + RadarParams.Waveform.Timing.ExcessTime; % 램프 종료 시점 (s)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.PRI = RadarParams.Waveform.Timing.IdleTime + RadarParams.Waveform.Timing.RampEndTime; % Pulse Repetition Interval (s)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.PRF = 1 / RadarParams.Waveform.PRI; % Pulse Repetition Frequency (Hz)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.Slope = RadarParams.Waveform.B_valid / RadarParams.Waveform.Timing.AdcSampTime; % 처프의 주파수 상승률 (Hz/s)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.f_start = RadarParams.Waveform.fc - RadarParams.Waveform.B_valid/2; % 처프 시작 주파수 (Hz)
|
||||||
|
|
||||||
|
% 2-2) Phase noise & nonlinearity parameters
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.nonideal.pn_level = 0.05; % 위상노이즈 레벨
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.nonideal.f_ripple = 300e3; % 위상 리플 주파수
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.nonideal.peak_phase_error = 0.1; % 최대 위상오차
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.nonideal.power_drop_edge = 0.8; % 엣지 파워 드롭
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.nonideal.enable_phase_noise = true; % phase noise on/off
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.nonideal.enable_nonlinearity = false; % nonlinearity on/off
|
||||||
|
% Datasheet 기반 phase noise 설정 (예: -89 dBc/Hz @ 1 MHz)
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.nonideal.phaseNoise.offset_Hz = [1e6];
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.nonideal.phaseNoise.level_dBc_Hz = [-89];
|
||||||
|
|
||||||
|
% 2-3) MIMO 모드 설정
|
||||||
|
RadarParams.Waveform.mimoMode = 'TDM'; % 'TDM' 또는 'DDMA'
|
||||||
|
|
||||||
|
% 3) RF 출력 파라미터 - 주파수별 출력 파워 [dBm]
|
||||||
|
RadarParams.RFOutput.PA_Profile.freqs = [76e9, 76.5e9, 77e9, 77.5e9, 78e9, 79e9];
|
||||||
|
RadarParams.RFOutput.PA_Profile.power_dBm = [10.5, 11.5, 12.0, 11.5, 10.5, 8.0];
|
||||||
|
|
||||||
|
% 4) 안테나 파라미터
|
||||||
|
% 4-1) 안테나 개수 및 위치 (3xN 행렬, 단위: m)
|
||||||
|
RadarParams.Antenna.NumTx = 2;
|
||||||
|
RadarParams.Antenna.NumRx = 4;
|
||||||
|
RadarParams.Antenna.lambda = RadarParams.Waveform.lambda_c;
|
||||||
|
RadarParams.Antenna.TxPos = [ (0:RadarParams.Antenna.NumTx-1)*2*RadarParams.Antenna.lambda; zeros(1,RadarParams.Antenna.NumTx); zeros(1,RadarParams.Antenna.NumTx) ]; % 3xNumTx
|
||||||
|
RadarParams.Antenna.RxPos = [ (0:RadarParams.Antenna.NumRx-1)*0.5*RadarParams.Antenna.lambda; zeros(1,RadarParams.Antenna.NumRx); zeros(1,RadarParams.Antenna.NumRx) ]; % 3xNumRx
|
||||||
|
|
||||||
|
% 4-2) 안테나 패턴 (각각 NumTx, NumRx 길이의 구조체 배열)
|
||||||
|
RadarParams.Antenna.tx_files = {}; % 필요시 파일명 지정 (로드 기능)
|
||||||
|
RadarParams.Antenna.rx_files = {};
|
||||||
|
RadarParams.Antenna.TxPattern = build_antenna_patterns(RadarParams.Antenna.NumTx, '1D', 12, 5, 30, 10, RadarParams.Antenna.tx_files);
|
||||||
|
RadarParams.Antenna.RxPattern = build_antenna_patterns(RadarParams.Antenna.NumRx, '2D', 14, 2, 40, 15, RadarParams.Antenna.rx_files);
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% 5) 타겟 모델링
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RadarParams.Target.R = [12]; % 타겟 거리 (m)
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RadarParams.Target.v = [7]; % 타겟 속도 (m/s)
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RadarParams.Target.rcs = [-10000]; % 타겟 RCS (dBsm)
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RadarParams.Target.az = [10]; % 방위각 (deg)
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RadarParams.Target.el = [0]; % 고각 (deg)
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RadarParams.Target.NumTargets = length(RadarParams.Target.R);
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% 6) 수신단 파라미터
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RadarParams.Rxpath.fc_hpf = 1400; % HPF 컷오프 (Hz)
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RadarParams.Rxpath.fc_lpf = 0.8*RadarParams.Waveform.fs_adc/2; % LPF 컷오프 주파수 (Hz)
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RadarParams.Rxpath.adc_bits = 12; % ADC 비트수
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RadarParams.Rxpath.adc_v_full_scale = 2.0; % full-scale 전압 (Vp-p)
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RadarParams.Rxpath.receiver_mode = 'Real'; % 'IQ' 또는 'Real'
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RadarParams.Rxpath.load_impedance_ohm = 50; % 임피던스 (Ohm)
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RadarParams.Rxpath.rxPathGain_dB = 50; % RX 경로 이득 (dB)
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RadarParams.Rxpath.system_NF_dB = 15; % 시스템 잡음지수 (dB)
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% 6-5) Spur parameters (하드웨어 스퍼 모델링)
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% Spur의 원인은 다양하지만, 대표적으로 LO leakage, 믹서 비선형성, ADC 샘플링 톤, 스위칭 잡음 등이 있다.
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% SpurParams 구조체는 각 스퍼 유형별로 존재 여부와 특성을 정의한다.
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% 실제에서는 spur의 발생 위치는 다양하지만, 시뮬레이션에서는 수신단에서 spur 신호를 모사하기 때문에 apply_lna_and_mixer 함수 내에서 SpurParams를 참조하여 spur 신호를 생성하고 adc_combined에 추가하는 방식으로 구현.
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RadarParams.SpurParams = struct();
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RadarParams.SpurParams.lo = struct('amp',0.01,'freq',1e6); % 위상 성분
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RadarParams.SpurParams.mixer= struct('alpha2',1e-4,'alpha3',1e-6); % 2/3차 비선형
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RadarParams.SpurParams.adc = struct('amp',1e-3,'freq',2e6); % ADC 이후 톤
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RadarParams.SpurParams.switch = struct('amp',5e-4,'freq',500e3); % 스위칭 잡음
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RadarParams.SpurParams.pulse = struct('amp',0.0,'freq',200e3,'duty',0.1,'phase',0);% 펄스열 락킹
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RadarParams.SpurParams.lo_leak = struct('amp',0.05); % DC/LO leakage
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RadarParams.SpurParams.clip = struct('amp',0.03,'range',20); % Clipping spur
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RadarParams.SpurParams.enabled = false; % spur on/off
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% 7) 신호처리 파라미터
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RadarParams.SP.RDM.window_type_range = 'hann'; % Range FFT용 윈도우
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RadarParams.SP.RDM.window_type_doppler = 'chebwin'; % Doppler FFT용 윈도우
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num_samples_range = round(RadarParams.Waveform.fs_adc * RadarParams.Waveform.Timing.AdcSampTime);
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num_chirps_doppler = RadarParams.Waveform.NumChirps;
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% Range 윈도우 생성 및 성능 지표 계산
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[RadarParams.SP.RDM.window_range, RadarParams.SP.RDM.window_metrics_range] = ...
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create_window_with_metrics(RadarParams.SP.RDM.window_type_range, num_samples_range, 60);
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% Doppler 윈도우 생성 및 성능 지표 계산
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[RadarParams.SP.RDM.window_doppler, RadarParams.SP.RDM.window_metrics_doppler] = ...
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|
create_window_with_metrics(RadarParams.SP.RDM.window_type_doppler, num_chirps_doppler, 60);
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RadarParams.SP.CFAR.method = 'OS'; % 'CA' 또는 'OS'
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RadarParams.SP.CFAR.dimension = '2D'; % '1D' 또는 '2D'
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RadarParams.SP.CFAR.axis = 'doppler'; % 1D일 때만 사용: 'range' 또는 'doppler'
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RadarParams.SP.CFAR.pfa = 1e-6; % false alarm 확률
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RadarParams.SP.CFAR.train = [8, 8]; % [doppler, range] training cell 수 (1D면 첫 값 사용)
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RadarParams.SP.CFAR.guard = [2, 2]; % [doppler, range] guard cell 수 (1D면 첫 값 사용)
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RadarParams.SP.CFAR.rank = 0.75; % OS-CFAR rank 비율(0~1)
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RadarParams.SP.CFAR.os_scale = 15.0; % OS-CFAR 임계 스케일
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% 8) Secondary surface loss (안테나 반사 손실)
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RadarParams.Antenna.SecondarySurfaceLoss_dB = 3;
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% 9) 커버리지 분석 파라미터
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RadarParams.Coverage.R_max = 10; % 최대 탐지 거리 (m)
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RadarParams.Coverage.RCS_dBsm = 0; % 표적 RCS (dBsm)
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%% 2. 모듈별 함수 호출 (TX 파이프라인)
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% step 0. 파형 시각화를 위한 시간 벡터 및 TX 마스크 생성
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Target = RadarParams.Target;
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TxPattern = RadarParams.Antenna.TxPattern;
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RxPattern = RadarParams.Antenna.RxPattern;
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NumTx = RadarParams.Antenna.NumTx;
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NumChirps = RadarParams.Waveform.NumChirps;
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T_chirp = RadarParams.Waveform.Timing.IdleTime + RadarParams.Waveform.Timing.RampEndTime;
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T_frame = T_chirp * NumChirps;
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[t, tx_mask] = generate_waveform_timing(RadarParams);
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% ================= ADC Raw Data 생성 파트 (step 1 ~ 6) =================
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% step 1. 송신 안테나 이득 산출 (Ptx 반영 안함)
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TxOut = radiate_antenna(Target, TxPattern);
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% step 2. 채널 전파 (TTD 및 공간 감쇠 산출)
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ChannelOut = apply_channel_effects(RadarParams);
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% step 3. 수신 안테나 이득 결합
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RxOut = receive_antenna(ChannelOut, Target, RxPattern);
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% step 4-1. 물리적 이득 통합 (TX_Gain * Space_Loss * RX_Gain)
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% 아직 RF 파워(V_tx)가 곱해지지 않은 상태의 "시스템 전달 함수" 진폭입니다.
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SystemAmp = zeros(size(RxOut.space_loss_amp));
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for k = 1:Target.NumTargets
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for tx = 1:NumTx
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SystemAmp(k, :, tx, :, :) = RxOut.space_loss_amp(k, :, tx, :, :) * TxOut.G_tx_amp(k, tx);
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end
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end
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% step 4-2. 수신 RF/IF 체인 모델링 및 ADC 입력 신호 생성
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% - 기능: 경로 감쇠/위상, PA 출력, 수신 이득, 잡음, MIMO 모드, non-ideal, spur를 반영해
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% RX 채널별 디지털화 직전 신호를 생성합니다.
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% - 출력 1) adc_raw_data : [NumRx x NumTx x NumChirps x N_adc_samples]
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% TX별로 분리된 분석용 원시 신호(각 TX 성분이 분리되어 저장됨)
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% - 출력 2) adc_combined : [NumRx x NumChirps x N_adc_samples]
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% 실제 ADC 입력을 모사한 합산 신호(각 RX에서 모든 TX 성분이 합쳐진 신호)
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[adc_raw_data, adc_combined] = apply_lna_and_mixer(RxOut, TxOut, RadarParams);
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% step 5. ADC Combined 신호 (실제 ADC 입력) 생성 및 HPF 적용
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adc_combined_hpf = apply_analog_hpf(adc_combined, RadarParams.Waveform.fs_adc, RadarParams.Rxpath.fc_hpf);
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% step 6. ADC 모델링 (Quantization & Clipping)
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% 하드웨어 사양 파라미터는 서두에서 정의됨
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v_peak = max(abs(adc_combined_hpf(:)));
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lsb_val = RadarParams.Rxpath.adc_v_full_scale / (2^RadarParams.Rxpath.adc_bits);
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% ADC 양자화
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adc_digital = apply_adc_quantization(adc_combined_hpf, RadarParams.Rxpath.adc_bits, RadarParams.Rxpath.adc_v_full_scale, RadarParams.Rxpath.receiver_mode);
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% ================= 신호처리 파트 (step 7 ~ ) =================
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% step 7. Range-FFT 및 Ideal LPF 적용
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% LPF 차단 주파수와 윈도우 타입은 앞쪽에서 정의됨
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% (RadarParams.Rxpath.fc_lpf, RadarParams.SP.RDM.*)
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% adc_digital을 [NumRx, 1, NumChirps, N_samples] 형태로 변환 (process_range_fft_lpf 호환성)
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adc_digital_expanded = reshape(adc_digital, [size(adc_digital,1), 1, size(adc_digital,2), size(adc_digital,3)]);
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[range_data, r_axis] = process_range_fft_lpf(adc_digital_expanded, RadarParams);
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% step 8. Range Profile 시각화 (1번 채널, 1번 처프)
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if PlotToggle.range_profile
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figure('Name', 'Range Profile with Ideal LPF');
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plot(r_axis, 20*log10(abs(squeeze(range_data(1,1,1,:)))));
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grid on; hold on;
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xlabel('Range (m)');
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ylabel('Magnitude (dB)');
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title(['Range Profile (LPF Cut-off: ', num2str(RadarParams.Rxpath.fc_lpf/1e6), ' MHz)']);
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% LPF 컷오프 지점 표시
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xline((RadarParams.Rxpath.fc_lpf * RadarParams.Basic.c)/(2*RadarParams.Waveform.Slope), '--r', 'LPF Cut-off');
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|
end
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% step 9. Doppler-FFT 수행
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[rd_cube, v_axis] = process_doppler_fft(range_data, RadarParams);
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% step 10. NumRx 비코히어런트 적분(Noncoherent Integration) RDM 생성
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target_rd_map = integrate_nci_rdm(rd_cube, RadarParams); % [Doppler x Range]
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% step 11. CFAR 기반 표적 탐지 (OS/CA, 1D/2D, range/doppler 선택 가능)
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[cfar_mask, cfar_threshold, cfar_detections] = detect_targets_cfar(target_rd_map, RadarParams);
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%% 3. 결과 시각화 (Single Chirp & Multi-Chirp)
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% [Figure 1] 단일 처프 정밀 타이밍 분석
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T_chirp = RadarParams.Waveform.Timing.IdleTime + RadarParams.Waveform.Timing.RampEndTime;
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idx_single = (t <= T_chirp);
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t_single = t(idx_single);
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tx_mask_single = tx_mask(idx_single);
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fig_single = [];
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if PlotToggle.tx_single
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fig_single = visualize_tx_waveform(t_single, RadarParams.Waveform.Timing, RadarParams.Waveform.fc, RadarParams.Waveform.f_start, RadarParams.Waveform.Slope, tx_mask_single, RadarParams.Waveform.nonideal.peak_phase_error, RadarParams.Waveform.nonideal.f_ripple);
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|
end
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% [Figure 2] 다중 처프 프레임 시퀀스 및 MIMO 변조 확인
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% (수정됨: mimoMode와 NumTx 변수를 추가로 전달)
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fig_multi = [];
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if PlotToggle.tx_multi
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|
fig_multi = visualize_multi_tx_waveform(t, RadarParams.Waveform.Timing, RadarParams.Waveform.fc, RadarParams.Waveform.f_start, RadarParams.Waveform.Slope, tx_mask, NumChirps, RadarParams.Waveform.mimoMode, NumTx);
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|
end
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% --- [ Figure 3, 4: 안테나 방사 패턴 단면 도시 ] ---
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% 'TX'와 'RX'라는 이름을 넘겨주어 그래프 타이틀과 범례를 구분합니다.
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|
fig_tx_ant = [];
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if PlotToggle.tx_antenna
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||||||
|
fig_tx_ant = visualize_antenna_pattern(TxPattern, 'TX');
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||||||
|
end
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||||||
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||||||
|
fig_rx_ant = [];
|
||||||
|
if PlotToggle.rx_antenna
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fig_rx_ant = visualize_antenna_pattern(RxPattern, 'RX');
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|
end
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% [Figure 5] Range-Doppler Map 시각화 (NumRx NCI RDM)
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fig_rd_map = [];
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if PlotToggle.rd_map
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fig_rd_map = visualize_rd_map_with_spurs(target_rd_map, r_axis, v_axis, Target, RadarParams.SpurParams, RadarParams, RadarParams.Waveform.Slope);
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||||||
|
end
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||||||
|
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|
% [Figure 6] CFAR 탐지 결과 시각화 (2D MAP 위 원 마커)
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fig_cfar = [];
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if PlotToggle.cfar
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fig_cfar = figure('Name', 'CFAR Detections on NCI RDM');
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imagesc(r_axis, v_axis, 20*log10(abs(target_rd_map)));
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axis xy;
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colormap(jet);
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colorbar;
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xlabel('Range (m)');
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ylabel('Velocity (m/s)');
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|
title('CFAR Detections (Circle Markers)');
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hold on;
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if ~isempty(cfar_detections)
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det_d_idx = cfar_detections(:,1); % Doppler bin index
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det_r_idx = cfar_detections(:,2); % Range bin index
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det_r = r_axis(det_r_idx);
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||||||
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det_v = v_axis(det_d_idx);
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||||||
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plot(det_r, det_v, 'wo', 'MarkerSize', 7, 'LineWidth', 1.5);
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|
end
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||||||
|
hold off;
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end
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% ================= Coverage Analysis (Performance Analysis) =================
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% [Figure 7] Angular Coverage 분석: 2D 안테나 패턴 기반 효율적 SNR 계산
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% 거리 100m, RCS 0 dBsm 표적의 각도별 SNR 분석
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snr_coverage_2d = [];
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azimuth_deg = [];
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elevation_deg = [];
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|
coverage_info = [];
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||||||
|
fig_coverage = [];
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||||||
|
if PlotToggle.coverage
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||||||
|
[snr_coverage_2d, azimuth_deg, elevation_deg, coverage_info, fig_coverage] = analyze_coverage(RadarParams, RadarParams.Coverage.R_max, RadarParams.Coverage.RCS_dBsm);
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||||||
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end
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