随着现代电子技术和飞行技术的发展，对雷达的作用距离、分辨能力、测量精度和单值性等性能指标提出越来越高的要求，因此雷达信号形式的选择和信号处理的方式起着重要作用。在(NLFM)的频率随着时间做非线性变化，NLFM相当于将线性调频信号(LFM)所引入的加权网络的作用转移分配在发射系统和接收系

　　统中，所以无需再用加权网络，而只需改变发射信号的频谱和匹配滤波器的传递函数，因此，NLFM可直接进行匹配滤波即可得到较低的旁瓣而无需加权处理，从而避免了LFM引入加权所带来的信噪比损失问题。

　　NLFM信号的设计主要有两种方法，本文中主要研究的是窗函数反求法。假设NLFM信号s(t)=a(t)exp[jt]的频谱为S()，对应的匹配滤波器传递函数为S*()，则脉压输出信号)y(t)的频谱为

　　如果选择某种窗函数W()作为脉压输出信号的频谱，那么也就确定了脉压输出信号，同时保证了脉压输出有足够低的旁瓣电平。

　　对于简单的函数是容易求出其反函数的，但对于解析式复杂的函数来说，求其反函数需借助数值分析的方法。

　　以Hamming窗为例，其函数表达式为这种方法得到的信号调频斜率为S形曲线，因此这种NLFM信号也称作S形NLFM信号。

　　匹配滤波的实现方法分为频域与时域处理两种方法。时域求解，随着大时宽的信号匹配时，由于输入离散信号的点数增多，不仅硬件资源需求较大，并且需要逐级延时，导致数据增长，计算时间也会显著增加。频域求解就是将卷积转换为频域的相乘，并利用逆傅里叶变换，将频域相乘的结果再转化时域解。由于本通常应用中时宽带宽积较大，因此需要采用频域方法进行求解，且目前数字逻辑器件处理FFT的速度大幅加快，频域求解法得到广泛的应用。其数学表达式如下

　　其中，Y(f)为脉冲压缩信号的傅里叶变换;S(f)为雷达系统接收到的信号的傅里叶变换;H(f)为匹配滤波器的傅里叶变换。将Y(f)经傅里叶逆变换，即可得到脉冲压缩信号y(t)，如式(10)所示

　　设计采用XilinxFPGA自带的IP核实现FFT算法，该IP核可实现定点复数和浮点复数的FFT变换或IFFT变换，变换长度可达到N=2m，m=3～16，数据精度可达到bx=8～34位，旋转因子精度可以达到bw=8～34位。且在FFT核运行期间，可改变变换长度和每级蝶形运算的截断位数，此IP核有4种实现结构，文中采用定点流水线结构来实现FFT和IFFT。FFT的启动由复位信号控制，由于复数乘法器输出无延时，所以IFFT的启动由FFT的变化完成标志信号(done)控制，完成IFFT的启动。

　　为节省资源，设计通过Matlab仿真预先得出匹配滤波器的FFT变换结果，存储在ROM中，为保证FFT数据与匹配滤波器系数同时送入复数乘法器，FFT核输出数据索引值(addr)需要加一级寄存器延时之后作为ROM输出数据的地址，输出数据H(f)送入复数乘法器。FPGA实现框图如图1所示。

　　分别设计了一个带宽30 MHz、时长为10.24s的线性调频回波信号和一个基于Hamming窗的非线性调频回波信号，采样率为100 MHz，输入信号量化位数为16 bit，在FPGA仿真环境下，分别对其进行仿线分别为非线性调频回波信号和线性调频回波信号在FPGA仿真环境下的仿真结果。由于整个设计均采用流水线结构经行串行处理，所以可满足实时处理的需求，其输入输出数据的延时为74.089s，将其仿真数据读入到Matlab中对其进行取模比较，在取模后的结果中可以看出，非线性调频回波信号经过脉冲压缩后主副瓣比可达-40.39 dB。此外，NLFM的脉冲压缩无需加权处理，从而避免了LFM引入加权所带来的信噪比损失。

　　的脉冲压缩算法。采用非线性调频信号无需加权处理即可得到较高的主副瓣比，因而避免了LFM引入加权所带来的信噪比损失问题。随着FPGA技术和非线性调频信号设计方法的发展，非线性调频信号的良好脉冲压缩效果和FPGA实现的灵活性也将得到广泛应用。