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机载火控雷达系统建模与仿真的开题报告
机载火控雷达系统建模与仿真的开题报告一、选题背景随着军事技术的飞速发展，雷达技术在现代战争中已经成为不可或缺的重要装备。
而机载火控雷达系统是一种实现空中目标探测、跟踪和攻击的关键设备。
为了提高机载火控雷达系统的性能和可靠性，需要进行系统建模和仿真，从而对系统进行效能、精度、鲁棒性等多方面的分析和评估。
二、研究目的本课题拟建立一套机载火控雷达系统的数学模型，并对该模型进行仿真分析和评估，以期发现其中存在的问题，从而优化和完善机载火控雷达系统，提升其性能和可靠性。
三、研究内容1.机载火控雷达系统的参数建模：该部分需要将机载火控雷达系统的参数进行建模，例如雷达波长、发射功率、接收灵敏度等参数，以便后续仿真分析的实现。
2.机载火控雷达系统数学模型的建立：结合机载火控雷达系统的参数建模，建立机载火控雷达系统的数学模型。
3.仿真分析与实验验证：利用所建立的机载火控雷达系统数学模型，对不同状态的系统进行仿真分析，并结合实验验证进行对比分析，评估机载火控雷达系统的性能和可靠性。
四、研究方法1.文献研究：对机载火控雷达系统的相关文献进行梳理和研究，吸收相关知识和理论，为后续研究提供理论支持。
2.系统参数建模：根据机载火控雷达系统的功能和性能特点，对雷达参数进行建模，为后续系统数学模型的建立提供数据支撑。
3.系统数学模型的建立：利用数学建模方法，建立机载火控雷达系统的数学模型。
4.仿真分析：采用MATLAB等工具，结合系统数学模型进行仿真分析。
5.实验验证：利用实验设备验证仿真结果，并对结论进行对比分析。
五、预期成果1.建立机载火控雷达系统的数学模型，并对模型进行评估和分析。
2.优化和完善机载火控雷达系统，提升其性能和可靠性。
3.撰写论文并完成毕业论文的答辩。
六、进度安排1.文献研究：2021年11月-12月。
2.系统参数建模：2022年1月-3月。
3.系统数学模型的建立：2022年4月-6月。
4.仿真分析与实验验证：2022年7月-9月。
雷达仿真曲线实验报告
一、实验目的1. 熟悉雷达系统仿真软件的使用方法；2. 了解雷达系统的工作原理；3. 分析雷达系统性能指标；4. 通过仿真实验，验证雷达系统的实际性能。
二、实验原理雷达系统是一种利用电磁波探测目标的系统，其基本原理是发射电磁波，经目标反射后，接收反射回来的电磁波，通过处理这些信号，实现对目标的探测、跟踪和识别。
雷达系统主要由发射机、天线、接收机、信号处理单元等部分组成。
三、实验仪器与软件1. 仪器：计算机、雷达系统仿真软件；2. 软件：MATLAB、雷达系统仿真软件（如：Simulink）。
四、实验步骤1. 打开雷达系统仿真软件，创建一个新的仿真项目；2. 根据雷达系统的工作原理，搭建雷达系统的仿真模型，包括发射机、天线、接收机、信号处理单元等部分；3. 设置雷达系统的参数，如频率、脉冲宽度、脉冲重复频率等；4. 仿真实验，观察雷达系统在不同参数下的性能表现；5. 分析仿真结果，绘制雷达系统的仿真曲线；6. 比较仿真结果与实际雷达系统性能，分析雷达系统的优缺点。
五、实验数据与结果1. 仿真实验参数设置：（1）频率：24GHz；（2）脉冲宽度：1μs；（3）脉冲重复频率：100Hz；（4）天线增益：30dB；（5）接收机灵敏度：-100dBm。
2. 仿真曲线：（1）距离分辨率曲线：如图1所示，雷达系统的距离分辨率为3m，满足实际应用需求。
图1 雷达系统距离分辨率曲线（2）测速精度曲线：如图2所示，雷达系统的测速精度为±0.5m/s，满足实际应用需求。
图2 雷达系统测速精度曲线（3）角度分辨率曲线：如图3所示，雷达系统的角度分辨率为0.5°，满足实际应用需求。
图3 雷达系统角度分辨率曲线六、实验分析与讨论1. 通过仿真实验，验证了雷达系统在不同参数下的性能表现，为雷达系统的优化设计提供了理论依据；2. 分析仿真结果，雷达系统的距离分辨率、测速精度和角度分辨率均满足实际应用需求；3. 比较仿真结果与实际雷达系统性能，雷达系统在实际应用中具有较高的可靠性和稳定性；4. 雷达系统仿真曲线实验有助于提高学生对雷达系统原理和性能指标的认识，为后续相关实验和研究奠定基础。
雷达仿真
雷达系统仿真实验报告
一般来说，波长越短，杂波散射系数
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共。它们是掠射角、表面粗糙度和雷达波长。 越大。图 2.2 给出了
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与掠射角的关系。
图中标出了三块区域：它们是低掠射角区、平坦或平台区及高掠射角区。 低掠射角区从零延伸到大约是临界角。临界角由瑞利（Rayleigh）定义：此角以 下表面被认为是平坦的， 而此角以上平面是粗糙的。 将表面高度不平度的均方根 （rms） 表示为 hrms ，则根据瑞利准则，如果下式成立，则认为表面平坦：
：
2
2hrms sin g
（2.1.2）
图 2.3 粗糙表面的定义
当
（第一个零深）时，则可以计算出临界角 gc ，因此
4 hrms
或等效地，
sin gc
（2.1.3）
gc a sin
4hrms
（2.1.4）
低掠射角杂波一般称为漫散射杂波，此时雷达波束中（非相干反射）会存在大 量杂波回波。在平坦区域
hardware.Clutter is an important part of radar environment,so the accurate modelling and simulation of radar clutter play a vital role in the development and manufacture of radar. Firstly,this paper discusses the definition,classification and basic characteristic of clutter.Secondly,several probabilistic models which describe amplitude characteristic of clutter are introduced,including Rayleigh model,lognormal model,Weibull model and K-distributed model.Then this paper introduces three power spectrums describe the frequency spectrum of clutter,including Gaussian spectrum,Cauchy spectrum and full polargraphic.Finally,several kinds of them are simulated based on Matlab. Results of the simulation correspond closely to theoretical
(完整版)雷达系统中杂波信号的建模与仿真
1.雷达系统中杂波信号的建模与仿真目的雷达的基本工作原理是利用目标对雷达波的散射特性探测和识别目标。
然而目标存在于周围的自然环境中,环境对雷达电磁波也会产生散射,从而对目标信号的检测产生干扰，这些干扰就称为雷达杂波。
对雷达杂波的研究并通过相应的信号处理技术可以最大限度的压制杂波干扰，发挥雷达的工作性能.雷达研制阶段的外场测试不仅耗费大量的人力、物力和财力，而且容易受大气状况影响,延长了研制周期。
随着现代数字电子技术和仿真技术的发展,计算机仿真技术被广泛应用于包括雷达系统设计在内的科研生产的各个领域，在一定程度上可以替代外场测试，降低雷达研制的成本和周期。
长期以来，由于对杂波建模与仿真的应用己发展了多种杂波类型和多种建模与仿真方法。
然而却缺少一个集合了各种典型杂波产生的成熟的软件包，雷达系统的研究人员在需要用到某一种杂波时，不得不亲自动手，从建立模型到计算机仿真,重复劳动，造成了大量的时间和人力的浪费.因此，建立一个雷达杂波库，就可以使得科研人员在用到杂波时无需重新编制程序,而直接从库中调用杂波生成模块,用来产生杂波数据或是用来构成雷达系统仿真模型，在节省时间和提高仿真效率上的效益是十分可观的。
从七十年代至今已经公布了很多杂波模型，其中有几类是公认的比较合适的模型。
而且，杂波建模与仿真技术的发展己有三十多年的历史,己经有了一些比较成熟的理论和行之有效的方法，这就使得建立雷达杂波库具有可行性。
为了能够反映雷达信号处理机的真实性能，同时为改进信号处理方案提供理论依据,雷达杂波仿真模块输出的杂波模拟信号应该能够逼真的反映对象环境的散射环境。
模拟杂波的一些重要散射特性影响着雷达对目标的检测和踉踪性能,比如模拟杂波的功率谱特性与雷达的动目标显示滤波器性能有关;模拟杂波的幅度起伏特性与雷达的恒虚警率检测处理性能有关。
因此，杂波模拟方案的设计是雷达仿真设计中极其重要的内容,杂波模型的精确性、通用性和灵活性是衡量杂波产生模块的重要指标。
雷达系统建模与仿真报告
设计报告一十种随机数的产生一概述.概论论是在已知随机变量的情况下，研究随机变量的统计特性及其参量，而随机变量的仿真正好与此相反，是在已知随机变量的统计特性及其参数的情况下研究如何在计算机上产生服从给定统计特性和参数随机变量。
下面对雷达中常用的模型进行建模：●均匀分布●高斯分布●指数分布●广义指数分布●瑞利分布●广义瑞利分布●Swerling分布●t分布●对数一正态分布●韦布尔分布二随机分布模型的产生思想及建立.产生随机数最常用的是在(0,1)区间内均匀分布的随机数，其他分布的随机数可利用均匀分布随机数来产生。
2.1 均匀分布1>（0，1）区间的均匀分布：用混合同余法产生 (0,1)之间均匀分布的随机数，伪随机数通常是利用递推公式产生的，所用的混和同余法的递推公式为:1 n x =nx +C （Mod m ）其中，C 是非负整数。
通过适当选取参数C 可以改善随机数的统计性质。
一般取作小于M 的任意奇数正整数，最好使其与模M 互素。
其他参数的选择 (1)的选取与计算机的字长有关。
(2) x(1)一般取为奇数。
用Matlab 来实现，编程语言用Matlab 语言，可以用 hist 函数画出产生随机数的直方图（即统计理论概率分布的一个样本的概率密度函数），直观地看出产生随机数的有效程度。
其产生程序如下：c=3;lamade=4*200+1; x(1)=11; M=2^36; for i=2:1:10000;x(i)=mod(lamade*x(i-1)+c,M); end; x=x./M; hist(x,10); mean(x) var(x)运行结果如下：均值 = 0.4948 方差 = 0.0840 2> （a,b ）区间的均匀分布：利用已产生的（0，1）均匀分布随机数的基础上采用变换法直接产生（a,b ）均匀分布的随机数。
其概率密度函数如下：⎪⎩⎪⎨⎧-=01)(ab x p b x a x b x a ≥≤≤≤, 其产生程序如下：c=3;lamade=4*201+1; a=6;b=10; x(1)=11;M=2^36; for i=2:1:10000;x(i)=mod(lamade*x(i-1)+c,M); end; x=x./M;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%i=2:1:10000; y(i)=(b-a)*x(i)+a; n=5:0.1:11;hist(y,n),axis([a-1 b+1 0 max(hist(y,n))+20]); mean(y) var(y)上面程序中取 a = 6,b = 10 .即（6，10）区间上的均匀分布。
雷达系统设计仿真报告
线性调频信号的复包络为：
u(t) = a(t)e jπμt2
其中 a(t) = 1, (t ≤ T / 2) 为矩形脉冲函数，T 是脉冲宽度。
正型模糊函数的定义为：
∫ χ (τ , fd ) =
+∞ u(t)u*(t + τ )e j2π fdt dt
−∞
将上述线性调频信号的复包络带入模糊函数定义式得：
为-30db 时的脉压结果。可以看出，旁瓣的降低是以波瓣展宽为代价的，但我们
仍能分清两个目标。
30 24
22
20
20
18
10
16
14
0
12
0
50
100
150
Dis/km
74
75
76
77
Dis/km
下面分别给出当导弹和飞机进入雷达时杂波的 RCS 随距离的变换。
最后给出了单个脉冲回波的 CNR，SNR，SIR 与距离的关系曲线。左侧为导
τ/μs τ/μs
contour pic 150 100 50
0 -50 -100
4dB contour
100
0
-100
-1
0
1
local zoom of upper 4dB contour
10
9.5
63096
0.63096 0.63096
-150 -1
0 fd/MHz
9 1 0.055
0.06 fd/MHz
正交采样的镜频抑制比曲线时，我按照书上 183 面图 5.3 的流程， 但我得到的结果总是不对，我一直分析这个问题，但始终没法解释， 为什么我得到的结果远没有书上 188 面的那么好？ 2、 我在用 Monto Carlo 分析测角误差时，得到均方根误差效果远比书 上的好，我也想不明白，同样的参数，应该不会有那么大的差异。 3、 在最后一部分“某阵列雷达信号处理”中，采用的是老师给定的回 波信号。我的疑问是老师如何产生的回波信号？根据书上给定的条 件，我觉得只能得到杂波的功率谱特性，但是如何反映到时域波形 上呢？ 4、 在用老师给定的信号数据进行处理时，我在脉压的时候耽误了很久， 因为我想相同的数据，处理的结果应该跟老师书上给的结果相差不 大，但是一开始我总是得不到老师书上的样子。后来我才发现，问 题在脉压系数上。通常脉压系数都是原线性调频信号的共轭反转， 但是，再利用老师给的数据进行处理时，不用共轭，只需反转即可。 我想着应该跟陈老师您采用的 LFM 信号形式有关，您产生数据时线 性调频基带信号的指数项上应该是负的 x(t) = e− jπμt2 ，不知道我的猜 想对不对？
雷达探测技术的建模与仿真
雷达探测技术的建模与仿真雷达探测是一种通过发射电磁波，利用物体对电磁波的反射信号来探测物体位置、速度、形状和性质的技术。
在军事、民用领域广泛应用，如导航、遥感、气象、交通等。
随着科技的快速发展，雷达探测技术也逐渐成熟。
在雷达探测技术的发展中，建模与仿真是不可或缺的环节。
建模与仿真可以模拟出雷达探测所需要的各类信号，探测效果，不同物体的反射情况，帮助设计和优化雷达系统。
一、建模建模是将实际事物或系统抽象为一定的数学或物理模型的过程。
在雷达探测的建模中，需要考虑到各类信号和反射物体的特性。
1. 信号模型雷达探测中常用的信号包括：线性调频信号（LFM信号）、相位编码信号和频率编码信号等。
在这些信号中，LFM信号是最常用的一种信号。
建立信号模型，可以方便的分析信号的特性，为后面的仿真提供数据支持。
2. 物体模型雷达探测的物体一般分为两类：散射体和目标。
在建立物体模型时，需要考虑到物体的理论反射系数、散射截面积、形状和材料等影响反射的因素。
将这些因素综合考虑，可以得到不同物体的反射特性，为后面的仿真提供数据支持。
二、仿真仿真是在计算机环境下，利用建立好的数学或物理模型进行系统模拟，以预测系统行为的技术。
在雷达探测的仿真中，需要考虑到仿真的环境和仿真的目的。
1. 仿真环境雷达探测的仿真环境一般分为两类：地面仿真和空中仿真。
地面仿真一般是在计算机软件中构建3D模拟环境，利用不同物体的局部坐标和相对位置，计算出雷达探测的反射特性，模拟出雷达扫描过程。
空中仿真则需要模拟天气、风速、飞行高度、飞行速度等因素，以获得更真实的仿真结果。
2. 仿真目的雷达探测的仿真目的一般分为两类：性能评估和仿真验证。
性能评估主要是根据系统设计指标，比如最大探测距离、空中控制指挥系统驱动优化后雷达跟踪过程的性能、远程干扰抗性等，从理论上预估雷达系统的性能。
仿真验证则是通过模拟真实环境，下小巴高平原、海面等相应地形的不同天气环境，模拟部署后的实际应用结果，验证所设计的雷达方案在实际应用中的可行性。
SAR_雷达_建模__仿真
SAR雷达成像仿真摘要雷达发展初期由于分辨率较低，其作用主要是“点”目标的检测和跟踪。
而现代机载雷达系统则要执行更多任务，从目标检测和识别到大面积地形测绘。
地形测绘可通过合成孔径雷达（SAR）实现。
通过采用相干辐射照射地面并测量回波信号，SAR可以产生地表的高分辨率二维图像，其成像质量由系统分辨单元的大小决定。
分辨单元由系统的距离和方位分辨率共同决定。
高的距离分辨率通过脉冲压缩技术实现。
高方位分辨率取决于天线尺寸及雷达波长，可以通过雷达运动达到增加天线孔径从而提高方位分辨率的目的。
本文简介了SAR的发展历史，着重研究条带式状正侧视SAR的成像原理，建立点目标回波模型，重点讨论了其R-D成像算法，介绍了目前常用的其他成像算法，在频域内对该算法进行了距离徙动校正（RCMC），从而得到多点目标的Matlab仿真。
关键词：SAR 正侧视距离徙动校正成像ABSTRACTBecause of low resolution radar at the early stage of development, its main function is "point target detection and tracking". The modern airborne radar system to perform more tasks, from the target detection and recognition to terrain mapping in large area. Topographic mapping can be actualized by synthetic aperture radar (SAR) . By using the coherent radiation and measure the echo signal,SAR can produce high resolution two-dimensional image , its imaging quality depends on the system resolution cell size. Resolution unit consists of range and azimuth resolution .High range resolution is achieved through the pulse compression technique. High range resolution depends on the size of the antenna and radar wavelength,the carrier’s motion is used to increase the antenna aperture radar so as to improve the range resolution of the.This paper introduces the development history of SAR, focuses on the imaging principle of belt shaped side looking SAR, and establishes the echo model of point target. The paper mainly part focuses on the R-D imaging algorithm, and introduces some other common imaging algorithm.The algorithm of range migration correction(RCMC) is solved in frequency domain,thereby getting the several-point-target Matlab imaging simulation.Keyword: SAR Side looking Range migration correction ImagingI目录第一章绪论 (1)1.1 合成孔径雷达（SAR）的发展历程和现状 (1)1.2 现代SAR的发展方向及意义 (2)1.2.1 多参数SAR系统 (2)1.2.2 聚束SAR (2)1.2.3 极化干涉SAR（POLINSAR） (3)1.2.4 合成孔径激光雷达（Synthetic Aperture Ladar） (3)1.2.5 星载合成孔径雷达的小型化 (3)1.2.6雷达与可见光卫星的多星组网是主要的使用模式 (4)1.3 论文的内容及结构安排 (4)第二章合成孔径雷达的工作原理 (5)2.1 线性调频信号及其脉冲压缩 (5)2.2 方位分辨率 (6)2.3 SAR点目标回波模型 (8)第三章合成孔径雷达的成像算法 (10)3.1 运动补偿技术的发展及现状 (10)3.1.1 引言 (10)3.1.2 基于运动传感器补偿算法的发展 (10)3.1.3 运动补偿算法的发展 (11)3.1.4 基于回拨数据运动补偿算法的发展 (12)3.1 距离徙动 (12)3.2 距离-多普勒算法（R-D算法） (15)3.2.1 原始正侧视及其改进的距离多普勒算法 (15)3.2.2 斜侧视下距离多普勒算法 (17)3.3 其他SAR成像算法简介 (18)3.3.1 线性调空变平移算法（Chirp Scaling，C-S） (18)II3.3.2 距离徙动算法（RMA） (19)3.3.3 极坐标格式算法（PFA） (19)3.3.5 频域变尺度算法（Frequency Scaling） (20)3.3.6 各算法的比较 (20)第四章成像仿真及分析 (22)第五章全文总结 (27)致谢 (28)参考文献........................................................................................ 错误！未定义书签。
雷达系统仿真设计报告二
雷达系统建模与仿真设计报告雷达系统仿真设计报告设计报告二一、设计题仿真产生两到三种相关雷达杂波，并检验其概率分布和功率谱。
二、设计过程1．选择运用MATLAB 软件实现设计要求。
2．选择以下三种相关雷达杂波。
（1）相关高斯杂波；（2）非相干相关韦布尔杂波；（3）非相干相关对数正态杂波。
3．仿真产生相关高斯杂波（1）实现方法采用时域褶积法，这种方法是从给定杂波的功率谱密度着手，在时域产生相关序列的。
首先，由功率谱)(f S 求出它的采样值)(^f S n ，可以证明，离散随机过程的频谱采样间是相互独立的，于是，便可从线性滤波理论出发，将产生相关高斯随机序列看作是一种离散滤波过程，可得到滤波器的幅频响应的离散值)()(^^f S f H n n =显然，它是个实序列。
如果以)(^f X n 表示输入高斯白噪声的频谱采样值，则滤波器的输出谱可表示为)()()(^^^f H f X f y n n ∙=这样就可用傅里叶反变换表示滤波器的输出))((^f y ifft y n k =。
本设计中给出相关高斯杂波的功率谱密度函数为2exp()(22f ff S σ-=，f σ在编程中指定第3页共26页（2）相关高斯杂波仿真结果（1）参数f σ=100（3）相关高斯杂波仿真结果（2）参数f σ=20第4页共26页从图中可看出独立高斯杂波和相关杂波的区别。
3．仿真产生非相干相关韦布尔杂波（1）实现方法在对非高斯杂波的模拟中，Weibull 分布模型在很宽的条件范围内良好的与实验数据相匹配。
它能很好的描述多种杂波，包括地物杂波、海杂波和云雨杂波等。
而且瑞利分布式Weibull 分布的一个特例。
因此Weibull 分布杂波，特别是具有一定相关性的Weibull 分布杂波的模拟具有重要的意义。
Weibull 分布的概率密度函数为])(exp[)()(1p p q x q x q p x p -=-0≥x 式中，q 是尺度参数，表示分布的的中位数，p 是形状参数，表明分布的偏斜度。
雷达系统建模与仿真
理论研究型（）；计算机软件型（）；综合型（）
2.文管理类（）；3.外语类（）；4.艺术类（）
题目类型
1.毕业设计（√）2.论文（）
雷达仿真分析报告范文
雷达仿真分析报告范文一、引言雷达技术作为现代军事和民用领域中重要的探测和识别工具，在近年来得到了广泛的研究和应用。
雷达仿真作为一种重要的分析和评估工具，可以模拟和预测雷达系统的性能、探测能力等关键参数，对于雷达的设计、优化以及决策支持具有重要意义。
本文将对雷达仿真分析进行详细讨论和分析，通过一系列仿真实验和数据分析，深入探索和评估雷达的性能与效果。
二、雷达仿真流程与方法本文采用Matlab软件进行雷达仿真分析，主要流程包括：场景建模、波束形成、信号发射与接收、目标回波模拟、信号处理与数据分析等。
具体方法如下：1. 场景建模：根据实际的雷达任务需求，将仿真场景划分为不同的区域，并设置场景的尺寸、形状、地形等参数。
2. 波束形成：根据雷达参数设置波束宽度、扫描方式等参数，生成合适的波束图。
3. 信号发射与接收：仿真模拟雷达信号的发射过程，考虑发射功率、频率等参数，并接收目标返回的回波信号。
4. 目标回波模拟：根据目标的散射特性和雷达波束图，模拟目标的回波信号，考虑目标的距离、速度、方位角等参数。
5. 信号处理与数据分析：对接收到的回波信号进行信号处理，包括滤波、抗干扰处理、目标检测与定位等，并分析处理后的数据，评估雷达性能。
三、仿真实验与结果分析在本次仿真实验中，我们以舰船雷达为例，通过仿真建模和参数设置，模拟了雷达的探测能力和性能评估。
以下是实验数据及结果分析：1. 参数设置：仿真中，我们设置了雷达的工作频率为X 波段，波束宽度为20°，最大可探测距离为200km等参数。
2. 目标模拟与回波仿真：我们设置了多个目标，包括小型舰船、飞机等，根据雷达工作参数，计算了各目标的回波信号，并模拟了不同距离、速度下的回波特性。
3. 信号处理与数据分析：我们采用信号处理算法对接收到的回波信号进行滤波和抗干扰处理，得到了目标的距离、速度和方位角等参数，并绘制了目标探测图、距离-速度图以及方位角特性图。
4. 性能评估：通过分析得到的数据和图形，我们评估了雷达的探测能力、目标识别能力以及抗干扰能力，并对仿真结果进行了验证和优化。
哈工大雷达系统仿真实验报告
雷达系统仿真实验报告姓名：黄晓明学号：班级：1305203指导教师：谢俊好院系：电信学院实验一杂波和色噪声的产生—高斯谱相关对数正态随机序列的产生1、实验目的给定功率谱（相关函数）和概率分布，通过计算机产生该随机过程，并估计该过程的实际功率谱和概率分布以验证产生方法的有效性。
2、实验原理1）高斯白噪声的产生222(x)f(x)μσ--=、222(z)xF(x)dzμσ--=⎰均值：μ为位置参数、方差：2σ、均方差：σ为比例参数。
若给定01X~N(,)'，则2X X~N(,)μσμσ'=+。
MATLAB中对应函数normrnd(mu,sigma,m,n)，调用基本函数01randn(m,n)~N(,)产生标准正态分布。
标准正态分布的产生方法有舍选抽样法、推广的舍选抽样法、变换法、极法、查表法等，其中变换法的优点是精度高，极法运算速度较变换法快10~30％，查表法速度快。
(1)反变换法、反函数有理逼近法令0.5,t r x=-=()2012231230,11a a x a xX signt x Nb x b x b x++⎛⎫=-⎪+++⎝⎭式中2.515517a=，10.802833a=，20.010328a=，11.432788b=，20.189269b=，30.001308b=。
用这一方法进行抽样，误差小于10-4。
(2)叠加法根据中心极限定理有：先产生I组相互独立的01[,]上均匀分布随机数，令1IiiY r==∑，则当N较大时212Y~N(I,I)。
一般可取12I=，则601Y~N(,)-(3)变换对法(Box-Muller method)设相互独立1201r ,r ~U [,]，取1211212122222y (ln r )cos r y (ln r )sin r ππ--⎧=-⎨=-⎩，则1201y ,y ~N [,]且相互独立。
(4) 舍选法产生相互独立12,~[0,1]r r U ，令2211221221,21,V u V u W V V =-=-=+，若满足1W >，则舍弃；否则令()()()12112ln 0,1x V W W N =-()()()12222ln 0,1x V W W N =-2）高斯色噪声的产生(1)时域线性滤波法采用线性滤波法由高斯白噪声产生高斯色噪声的基本思想是：确定初始值确定迭代公式模型h(n ),r(m )S (z )H(z )B(z )A(z ),ARMA ⎧'→→→⎨⎩滤波器的暂态效应可以通过取若干特定的输出序列初始值来解决。
(完整word版)雷达报告
一．原理在雷达接收机的输入端，微弱的回波信号总是和噪声及其它干扰混杂在一起的，有时雷达信号甚至淹没在噪声中。
在一般情况下，噪声是限制微弱信号检测的基本因素。
雷达总是在噪声背景下发现并检测目标，因此雷达检测能力实质上取决于信号的信噪比。
使用脉冲积累的方式可以提高回波信号的信噪比。
雷达信号检测中广泛使用奈曼-皮尔逊准则，这个准则要求在给定信噪比的条件下，满足一定虚警概率时的发生概率最大。
这一准则的实现方法是将雷达接收机接收到的回波信号与某一预设的门限电压进行比较，若包络幅度超过门限，则认为目标存在，否则认为目标不存在。
所以雷达检测的关键是要设置合适的门限检测电平，显然提高雷达回波信号的信噪比可以提高门限检测电平，从而提高发生概率。
脉冲积累可以提高回波信号的信噪比，对n 个脉冲观测的结果就是一个积累的过程，积累可简单地理解为n 个脉冲的叠加。
早期雷达中常用的积累方法是利用阴极射线管荧光的余辉加上雷达操作员眼睛和大脑的积累特性。
积累可以在包络检波前完成，称为“检波前积累”或“相干积累”。
信号在相干积累时要求信号间有严格的相位关系，即信号是相参的，故又称为相参积累。
积累也可以在包络检波以后完成,，称为“检波后积累”或“非相干积累”。
由于信号在包络检波后失去了相位信息而只保留下幅度信息，因而检波后积累就不需要信号间有严格的相位关系，因此又称为非相参积累。
通常雷达回波脉冲上叠加了噪声，幅度时大时小，但回波脉冲是周期性的、时间相关的，而噪声是随机的、时间无关的，多个脉冲积累后可以有效地提高信噪比，从而改善雷达的检测能力。
由脉冲重复频率为()p f Hz ，天线波束宽度为()B θ︒，扫描速率为每秒.s θ的扫描雷达收到的来自一个点目标的回波脉冲数为.6B pB p r s f f n w θθθ==式中，r w =转数/min （如果天线360度旋转）。
收到的脉冲数n 通常叫做“，每次扫描击中次数”或“每次扫描的脉冲数”。
雷达系统仿真设计报告一
雷达系统建模与仿真设计报告一、设计题仿真产生十种概率分布的随机序列，并进行参数检验，概率分布检验和独立性检验。
二、设计过程1．选择运用MATLAB软件实现设计要求。
2．选择以下十种概率分布，实现其随机序列的数据仿真。
3．具体实现方法 （1）[0,1]区间均匀分布运用乘同余法产生[0,1]区间均匀分布随机数序列的递推公式)(mod 1M x x n n λ≡+式中：λ、M 为两个参数，0x 为初始值。
此处取352=M ，10=x ，155=λ，产生100000个随机数组成的序列，并设置显著水平为5%进行频率（均匀性）检验，参数（一阶矩、二阶矩、方差）检验，相关系数（独立性）检验。
通过检验后，方可认为产生的[0,1]区间均匀分布随机数序列符合设计要求。
通过编写MATLAB 语言代码，产生的序列做直方图如下：检验结果：从表中可以看出，该[0,1]区间均匀分布的随机数序列通过了各项检验。
以下的十种概率分布的随机数序列均以[0,1]区间上的均匀分布随机总体为基础。
根据相关理论，只要给定的均匀分布随机数序列满足均匀且独立的要求，在对其经过严格的数学变换或者严格的数学方法后，所产生的任何分布的简单子样都会满足相同的总体分布和相互独立性的要求。
据此，以下产生的十种概率分布的随机数序列均不再进行检验，仅画出概率分布直方图作为参考。
（2）高斯（标准正态）分布在雷达系统仿真中，正态分布有着非常重要的地位。
因为雷达接收机的内部噪声、雷达的各种测量误差等均服从正态分布，并且还可由正态分布获得指数分布、瑞利分布、韦布尔分布和对数—正态分布等许多非高斯分布表达式。
当随机变量i u 为[0,1]区间上的均匀分布随机变量，所要求的高斯分布的均值为1)(m y E i =，方差21)(σ=i y D 。
运用近似抽样法，则所求的高斯分布随机变量的表达式为111)2(12m Nu N y Ni i j +-=∑=σ。
当均匀分布随机变量的数目N=12时，简化式为6121-=∑=i i j u y ，本设计中采用了该简化式。
激光雷达虚拟仿真实验报告
激光雷达虚拟仿真实验报告激光雷达虚拟仿真实验是一种通过计算机模拟实现的激光雷达技术实验，它主要通过虚拟仿真模型来模拟各种实际激光雷达应用场景，达到有效的阐明和实践激光雷达技术的目的。
下面是一份激光雷达虚拟仿真实验报告，供参考。
1. 实验目的本实验主要是为了加深对激光雷达技术的理解，通过搭建虚拟环境来进行仿真实验，了解激光雷达的原理、应用和优缺点等相关知识。
2. 实验设备本次实验需要用到的设备包括：- 一台电脑- 激光雷达虚拟仿真软件3. 实验步骤3.1 安装仿真软件首先需要下载并安装激光雷达虚拟仿真软件，根据软件的安装引导将其安装到合适的目录下，并完成相应的设置。
3.2 打开仿真软件启动已经安装好的激光雷达虚拟仿真软件，并进入主界面。
3.3 设置实验参数在仿真软件的主界面中，可以通过参数设置来设置实验的相关参数，包括激光雷达的光束角度、扫描速度、扫描范围等。
3.4 进行实验完成参数设置后，即可开始进行激光雷达虚拟仿真实验，观察模拟出来的激光雷达数据图像，并对其进行分析和处理，完成实验目标。
4. 实验结果本次激光雷达虚拟仿真实验，我们成功地模拟了不同参数条件下激光雷达的探测情况，并获得了相应的实验结果。
通过分析实验结果，我们深入了解了激光雷达技术的优点和限制，对于今后的相关技术研究和应用也提供了参考和依据。
5. 实验结论通过本次激光雷达虚拟仿真实验，我们对于激光雷达技术的性质、特点和应用情况有了更加深刻的认识，并对于今后的相关技术研究和应用也有了一定的指导和支撑。
同时，本次实验也有效地帮助我们提高了计算机仿真和数据分析处理的能力，是一次非常有价值和富有意义的科学实验。
雷达系统建模与仿真
摘要ｆ利用ＥＤＡ软件平台对雷达系统的建模、仿真和设计方法进行研究，并建立一套相对完整的、具有统一框架的雷达系统软件库，可以为高效率地完成雷达系统的方案论证和性能评估。
以及新的算法研究提出新的思路，并提供了一条有效的途径，使雷达系统设计人员避免了重复劳动，可以将更大的精力投入到新课题的研究中去，从而实现系统设计的方便、高效和优化一本文基于工作站硬件平台和ＥＤＡ软件平台环境，在已有研究成果的基础上，对雷达系统软件库的进一步完善作了详细的探讨。
依照ＥＤＡ平台上ＳＰＷ建模的软件规范，本文在第三章讲述创建干扰信号库的相关工作，主要包括遮盖性干扰和欺骗性干扰的建模和仿真；第四章主要讲述建立数据处理库的工作，主要包括状态估计、机动目标跟踪和杂波环境下的目标跟踪方法的建模仿真，另外介绍使用ＳＰＷ的交互式仿真工具创建的一个对跟踪滤波进行动态演示的仿真界面。
本文的工作进一步完善了雷达系统软件库，为今后的雷达系统的建模、仿真和算法研究提供了方便并积累了、—一，—＿－’，一经验。
，关键词：ＥＤＡ雷达库建模与仿真数据处彰干扰ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｏｆｔｗａｒｅｌｉｂｒａｒｙｏｆｒａｄａｒｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｕｎｉｔｉｖｅｆｒａｍｅｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｗｉｄｅａａｎｄａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｗａｙｉｎｒｅａｌｉｚｉｎｇｔｈｅｒｅａｓｏｎｉｎｇｏｆｐｒｏｊｅｃｔａｎｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｒａｄａｒｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎｅｒｓＣａｎｂｅｆｒｅｅｆｒｏｍｈａｒｄｍａｎｕａｌｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇａｎｄｒｅｐｅａｔｅｄｗｏｒｋＳＯｔｈａｔｍｏｒｅｍａｎｐｏｗｅｒｃａｌｌｂｅｄｅｖｏｔｅｄｔｏｎｅｗｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｉｔｗｉｌｌａｃｈｉｅｖｅｓｕｃｈａｄｖａｎｔａｇｅｓａｓｔｈｅｃｏｎｖｅｎｉｅｎｃｅ，ｈｉｇｈ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｒａｄａｒｓｙｓｔｅｍ．ＡｄｏｐｔｉｎｇｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎａｓｔｈｅｈａｒｄｗａｒｅｐｌａｔｆｏｒｍａｎｄＥＤＡｔｏｏｌａｓｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｐｌａｔｆｏｒｍ，ａｎｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｔｈａｔｈａｖｅｂｅｅｎａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｍａｉｎｌｙｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅｆｎｒｔｈｅｒｐｅｒｆｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｌｉｂｒａｒｙｏｆｒａｄａｒｓｙｓｔｅｍ．Ｃｈａｐｔｅｒ３ｉｓｍａｉｎｌｙｃｏｎｃｅｍｅｄｗｉｍｔｈｅｃｒｅａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｓｆｏｒｐｒｏｄｕｃｉｎｇｊａｍｍｉｎｇｓｉｇｎａｌｓ．Ｃｈａｐｔｅｒ４ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｃｒｅａｔｉｏｎａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌｓｉｎｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ｔｒａｃｋｉｎｇｏｆｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇｔａｒｇｅｔａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｏｆｔａｒｇｅｔｓｉｎｃｏｍｐｌｅｘｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ａｎｄａｌｓｏｔｈｅＩＳＬｔｏｏｌｏｆＳＰＷｉＳｕｓｅｄｔｏｃｒｅａｔｅａｎｉｎｔｅｒｆａｃｅｏｆｄｙｎａｍｉｃｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎ．ＴｈｅＷＯｒｋｏｆｔｈｅｐａｐｅｒｅｘｔｅｎｄｅｄａｎｄｐｅｒｆｅｃｔｅｄｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｌｉｂｒａｒｙｏｆｒａｄａｒｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｄａｎｄｃｏｎｖｅｎｉｅｎｃｅｔｏｆｕｒｔｈｅｒｓｔｕｄｉｅｓｉｎｔｈｅｍｏｄｅｌｌｉｎｇａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｒａｄａｒｓｙｓｔｅｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＥＤＡｒａｄａｒｌｉｂｒａｒｙｍｏｄｅｌｌｉｎｇａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｊａｍｍｉｎｇ丑０５２６２＿堡创新性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
雷达干扰建模与仿真的开题报告
雷达干扰建模与仿真的开题报告一、选题背景及意义雷达是一种利用电磁波进行测距和探测的设备，在军事和民用领域都有广泛的应用。
在军事领域中，雷达是一种重要的侦察和防御工具，能够探测到来袭敌方飞机、导弹等目标，在战场上具有重要的作用；在民用领域中，雷达也被广泛应用于天气预报、海洋探测、空中交通管理等方面。
然而，在一些特定的情况下，如在战争中，为了保障自身安全，会采取干扰雷达的方法，比如向雷达发射干扰源信号，从而使雷达失去测距和探测的功能。
因此，对于雷达干扰情况的建模和仿真将有助于了解和应对这种情况，具有重要的现实意义。
二、研究内容及方法本课题的研究内容是雷达干扰建模与仿真，旨在研究并实现雷达干扰情况下的建模和仿真，从而分析雷达的受干扰能力和应对干扰的策略。
具体研究内容包括：1.分析雷达接收信号的特性和受干扰情况下的变化规律；2.研究不同类型干扰源的特点和对雷达的干扰效果；3.建立基于射频仿真的雷达干扰模型，并研究仿真算法和实现方法；4.进行实验仿真和测试，分析不同干扰情况下雷达的性能和能力。
本课题采用理论研究和实验仿真相结合的方法进行，主要利用MATLAB等工具进行仿真和分析，并对仿真结果进行验证和测试。
三、进度计划本研究的进度计划包括以下几个阶段：1.文献调研和相关知识学习，深入了解雷达和干扰原理，了解雷达干扰建模和仿真的方法和技术，预计时间为1个月；2.分析雷达接收信号的特性和受干扰情况下的变化规律，确定研究方向和目标，预计时间为1个月；3.研究不同类型干扰源的特点和对雷达的干扰效果，建立基于射频仿真的雷达干扰模型，预计时间为2个月；4.进行实验仿真和测试，分析不同干扰情况下雷达的性能和能力，预计时间为2个月；5.撰写论文并进行答辩，预计时间为1个月。
四、预期成果本研究的预期成果包括：1.对雷达干扰的建模和仿真研究，以及干扰效果的分析和预测；2.对于雷达受干扰情况下的性能和能力评估，包括受干扰程度、探测能力、误判率等指标的分析；3.实验仿真数据和测试结果，以及论文的撰写和答辩。
雷达系统建模与仿真报告
设计报告一 十种随机数的产生一 概述.概论论是在已知随机变量的情况下，研究随机变量的统计特性及其参量，而随机变量的仿真正好与此相反，是在已知随机变量的统计特性及其参数的情况下研究如何在计算机上产生服从给定统计特性和参数随机变量。
下面对雷达中常用的模型进行建模： ● 均匀分布 ● 高斯分布 ● 指数分布 ● 广义指数分布 ● 瑞利分布 ● 广义瑞利分布 ● Swerling 分布 ● t 分布 ● 对数一正态分布 ● 韦布尔分布二 随机分布模型的产生思想及建立.产生随机数最常用的是在(0,1)区间均匀分布的随机数，其他分布的随机数可利用均匀分布随机数来产生。
2.1 均匀分布1>（0，1）区间的均匀分布：用混合同余法产生 (0,1)之间均匀分布的随机数，伪随机数通常是利用递推公式产生的，所用的混和同余法的递推公式为:1 n x =nx +C （Mod m ）其中，C是非负整数。
通过适当选取参数C可以改善随机数的统计性质。
一般取作小于M的任意奇数正整数，最好使其与模M互素。
其他参数的选择(1) 的选取与计算机的字长有关。
(2) x(1)一般取为奇数。
用Matlab来实现，编程语言用Matlab语言，可以用 hist 函数画出产生随机数的直方图（即统计理论概率分布的一个样本的概率密度函数），直观地看出产生随机数的有效程度。
其产生程序如下：c=3;lamade=4*200+1; x(1)=11; M=2^36;for i=2:1:10000;x(i)=mod(lamade*x(i-1)+c,M);end;x=x./M;hist(x,10);mean(x)var(x)运行结果如下：均值 = 0.4948 方差 = 0.08402> （a,b）区间的均匀分布：利用已产生的（0，1）均匀分布随机数的基础上采用变换法直接产生（a,b）均匀分布的随机数。
其概率密度函数如下：⎪⎩⎪⎨⎧-=01)(ab x p b x a x b x a ≥≤≤≤, 其产生程序如下：c=3;lamade=4*201+1; a=6;b=10; x(1)=11;M=2^36; for i=2:1:10000;x(i)=mod(lamade*x(i-1)+c,M); end; x=x./M;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% i=2:1:10000; y(i)=(b-a)*x(i)+a; n=5:0.1:11;hist(y,n),axis([a-1 b+1 0 max(hist(y,n))+20]); mean(y) var(y)上面程序中取 a = 6,b = 10 .即（6，10）区间上的均匀分布。
雷达杂波的建模与仿真研究的开题报告
雷达杂波的建模与仿真研究的开题报告一、选题背景及研究意义雷达是一种通过电磁波探测目标、测量目标位置和速度等参数的仪器。
在雷达工作时，存在着各种来自周围环境或雷达自身产生的电磁波噪声，即雷达杂波。
雷达杂波不仅会影响雷达的探测性能，还会增加探测目标的难度。
因此，研究雷达杂波的建模与仿真，对于提高雷达的探测性能和准确性具有重要的实用意义。
本研究旨在深入探究雷达杂波的特性和产生机制，并结合现有的研究成果和实际数据，进行雷达杂波建模与仿真研究，以期为雷达探测性能的提高提供理论支持和实验依据。
二、研究内容和方法1. 研究雷达杂波的特性和产生机制，包括分析雷达接收机噪声、自然杂波、信道杂波等不同来源产生的杂波特性，并对各类杂波进行分类和定义。
2. 收集并整理相关研究成果和实验数据，确定建模的对象和范围，比较各种建模方法的优劣。
3. 基于所选的建模方法，建立雷达杂波的仿真模型，包括杂波功率谱密度函数的建立、杂波时序信号的生成、和杂波统计特性的分析和仿真等。
4. 通过与实际数据进行比较和验证，对所建模型进行检验和优化，并对不同杂波类型的仿真模型进行对比分析。
5. 最终对所建立的仿真模型进行总结和评价，提出进一步改进和完善的建议，并探讨将所得到的仿真结果应用于雷达系统的优化和探测性能的提高的方法和途径。
三、研究目标和预期成果本研究旨在通过对雷达杂波的特性和产生机制进行深入研究，建立一种准确合理的雷达杂波仿真模型，以实现对雷达探测性能的提高和优化。
具体研究目标和预期成果包括：1. 建立适用于不同类型雷达系统的雷达杂波仿真模型，实现对雷达杂波的快速、准确仿真。
2. 在仿真模型的基础上，深入探究雷达杂波的特性和产生机制，为雷达探测性能的提高提供支持和指导。
3. 将所得到的仿真结果应用于雷达体制的设计和优化，进一步提高雷达的探测性能和准确性。
四、研究进展和计划本研究目前已初步探究了雷达杂波的特性和机制，并对相关研究方法和现有的仿真模型进行了分析和对比。
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设计报告一十种随机数的产生一概述 .概论论是在已知随机变量的情况下，研究随机变量的统计特性及其参量，而随机变量的仿真正好与此相反，是在已知随机变量的统计特性及其参数的情况下研究如何在计算机上产生服从给定统计特性和参数随机变量。
下面对雷达中常用的模型进行建模：均匀分布高斯分布指数分布广义指数分布瑞利分布广义瑞利分布Swerling 分布t分布对数一正态分布韦布尔分布二随机分布模型的产生思想及建立 .产生随机数最常用的是在(0,1) 区间内均匀分布的随机数，其他分布的随机数可利用均匀分布随机数来产生。
均匀分布1>（ 0， 1）区间的均匀分布：用混合同余法产生(0,1)之间均匀分布的随机数，伪随机数通常是利用递推公式产生的，所用的混和同余法的递推公式为:xn 1 = xn +C（Mod m）其中，C是非负整数。
通过适当选取参数 C可以改善随机数的统计性质。
一般取作小于 M的任意奇数正整数，最好使其与模 M互素。
其他参数的选择(1)的选取与计算机的字长有关。
(2) x(1) 一般取为奇数。
用Matlab 来实现，编程语言用 Matlab 语言，可以用 hist 数的直方图（即统计理论概率分布的一个样本的概率密度函数）函数画出产生随机，直观地看出产生随机数的有效程度。
其产生程序如下：c=3;lamade=4*200+1; x(1)=11; M=2^36;for i=2:1:10000;x(i)=mod(lamade*x(i-1)+c,M);end;x=x./M;hist(x,10);mean(x)var(x)运行结果如下：均值 =方差=2> （a,b ）区间的均匀分布：利用已产生的（ 0，1）均匀分布随机数的基础上采用变换法直接产生（a,b）均匀分布的随机数。
其概率密度函数如下：1p( x) b a a x b0 x a, x b其产生程序如下：c=3;lamade=4*201+1; a=6;b=10;x(1)=11;M=2^36;for i=2:1:10000;x(i)=mod(lamade*x(i-1)+c,M);end;x=x./M;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%i=2:1:10000;y(i)=(b-a)*x(i)+a;n=5::11;hist(y,n),axis([a-1 b+1 0 max(hist(y,n))+20]);mean(y)var(y)上面程序中取 a = 6,b = 10 .即（6，10）区间上的均匀分布。
运行结果如下：均值 = 方差 =高斯分布：高斯分布的概率密度函数如下 ;( x u )2p( x) 1 2e 22其产生方法是在均匀分布随机数的基础上通过函数变换法来产生。
产生步骤是①产生均匀分布的随机数。
②产生服从标准正态分布的随机数。
③由标准正态分布产生一般正态分布。
1> 标准正态分布其部分程序如下：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%i=1:1:10000;u(i)=sqrt(-2*log(x(i))).*cos(2.*pi.*y(i));v(i)=sqrt(-2*log(x(i))).*sin(2.*pi.*y(i));n1=-5::5;n2=-5::5;subplot(1,2,1);hist(u,n1);subplot(1,2,2);hist(v,n2);mean(u)var(u)mean(v)var(v)运行结果如下：均值 =方差=2>一般正态分布其部分程序如下：a=2;b=2;i=1:1:10000;u(i)=sqrt(-2*log(x(i))).*cos(2.*pi.*y(i));v=b*u+a;n=-10::10;hist(v,n);mean(v)var(v)运行结果如下：均值 =方差=指数分布：服从正态分布的信号通过线性检波器后其包络强度( 功率 ) 服从指数分布。
其概率密度函数为：p( x) e x x0其产生方法亦有：①在均匀分布随机数的基础上产生指数分布。
②在正态分布随机数的基础上产生该分布。
产生程序分别如下：程序 1（部分）lamade1=1i=1:1:10000;y(i)=-log(x(i))./lamade1;n=0::10;hist(y,n);mean(y)var(y)运行结果：均值 =方差=程序 2（部分）i=1:1:10000;s(i)=(u(i).*u(i)+v(i).*v(i));n=0::25;hist(s,n);mean(s)ar(s)运行结果：瑞利分布：在雷达系统中载带信号的包络服从瑞利分布。
正态随机过程在其杂波载频( f)上可以表示为：c(t) x(t ) cos c t y(t ) sin c t其中 x(t) 、 y(t ) 是服从 N ( , 2 )的相互独立的随机过程，检波器的包络幅度( 电压 ):v(t)x(t) 2 y(t) 2服从瑞利分布R()。
瑞利分布的概率密度函数为：f (x)xexp(x 22 ), x 0 2 20, x 0其产生方法亦有：①在均匀分布随机数的基础上产生瑞利分布。
②在正态分布随机数的基础上产生该分布。
其产生程序如下：程序 1（部分）：segma=2;i=1:1:10000;y(i)=segma*sqrt(-2*log(x(i)));n=0::10;hist(y,n);mean(y)var(y)运行结果：均值 =方差=程序 2（部分）：i=1:1:10000;s(i)=sqrt(u(i).*u(i)+v(i).*v(i));n=0::10;hist(s,n);mean(s)var(s)运行结果：均值 =方差 =广义指数分布概率密度函数为：p(x)e ( x s) I 0 ( 2 xs)式中： s- 信噪比部分程序如下：s=8;i=1:1:10000;h(i)=u(i)+sqrt(2*s);z(i)=h(i).*h(i) +y(i).^2;n=0:1:60;hist(z,n);运行结果：均值 =方差 =广义瑞利分布x2A2I 0 (Ax2)p(x)x2e 2 2aA2- 信噪比部分程序如下：a=1;i=2:1:10240;s(i)=sqrt((u(i)+a).^2+v(i).^2);n=-1::15;x 0x 0hist(s,n);mean(s)var(s)运行结果如下：均值 =方差=韦布尔分布韦布尔分布模型的性能介于瑞利分布模型与对数一正态分布模型之间. 海浪杂波和地面杂波都可以用它来表示，并且在一个相当宽的条件范围内它能精确地表示实际的杂波分布。
韦布尔分布的概率密度函数为：aa x x0 a 1x x0e bp( x)b x x0b式中： a- 形状参数；b- 比例参数；x0-位置参数；该分布是在服从瑞利分布随机数的基础上用变换法产生的，其产生源程序（部分）及直方图如下：a=3;b=2;m=5;i=2:1:10000;y(i)=m+b*(-log(x(i)).^(1/a));y=m+b*((-log(x)).^(1/a));hist(y,60);mean(y)var(y)均值 =方差=对数－正态分布对数一正态分布模型可以用来表示高分辨率雷达在观察角小于5时，观察到的海浪杂波，在低观察角时观察到的地面杂波也可用对数一正态分布模型，这类杂波通常是形状不规则的大反射体，例如远洋舰船，较大的空间飞行器，或者SAR 雷达观察到的城市等等。
其概率密度函数是：1 ln( x / u )p( x) e 2 22 xe u 2 / 2 ，方差 e2 u 2 2均值(e 1)其产生源程序及直方图如下：i=1:1:10000;u(i)=sqrt(-2*log(x(i))).*cos(2.*pi.*y(i));%%%%%%%%% %%%%%%%%a=; b=;v=sqrt(b)*u+a;%%%%%%%%%%%%%%%%%%L=exp(v);hist(L,100);mean(L)var(L)均值 =方差=Swerling分布雷达系统中两次回波幅度之差服从Swerling1 型。
其概率密度函数为：1 e xp(x)x 00 x 0式中：可表示雷达反射回波功率或截面积或信噪比。
产生源程序（部分）如下：rp=10;lamade1=1/rp;i=1:1:10000;y(i)=-log(x(i))./lamade1;hist(y,100);mean(y)var(y)其直方图如下：均值 =方差=．t 分布随机数调用 MATLAB函数 trnd （）产生服从 t 分布的随机数均值 =方差=程序如下：%产生满足 t 分布的随机数clear;clc;y=trnd(2,1,2048); %自由度为 2hist(y,50);mean=mean(y);var=var(y);设计报告二产生两种相关随机变量一、根据课本 123 页，产生相关随机序列的步骤：（1）对功率谱进行采样，得到序列。
（2）产生独立的区间均匀分布的随机相位矢量序列，其总体均匀功率谱等于 1，即=1。
（3）然后，给每个随机相位矢量乘以比例系数，得。
（4）最后取逆离散傅立叶变换得到相关随机序列1二、两种相关随机序列（ 1）功率谱密度为均匀分布随机变量：程序如下：clearfs=512;% 设频率为 512x=rand(1,fs);b=7;a=3;z=(b-a)*x+a;Sz=fft(z,fs);N=length(Sz);Pz=abs(Sz.^2)/N;fs1=512;% 设频率为 512x1=rand(1,fs);c=2*pi;d=0;z=(c-d)*x1+d;xn=sqrt(Pz).*z;xk=ifft(xn,fs);e=mean(xk);% 均值d=std(xk)^2;%方差Pz1=abs(xk.^2)/N;n=0::100;subplot(2,1,1);plot((0:511),xk);axis([0,100,0,2]);title('均匀分布功率谱采样产生的相关随机变量');subplot(2,1,2);plot((0:511),10*log10(Pz1));title('相关随机变量的功率谱');（ 2）功率谱密度为正态分布随机变量：程序如下：clearfs=512;% 设频率为 512x=rand(1,fs);y=rand(1,fs);z=sqrt(-2*log10(x)).*cos(2*pi*y);Sz=fft(z,fs);N=length(Sz);Pz=abs(Sz.^2)/N;fs1=512;% 设频率为 512x1=rand(1,fs1);% 产生 0-2pai 的均匀随机变量c=2*pi;d=0;z=(c-d)*x1+d;xn=sqrt(Pz).*z;xk=ifft(xn,fs1);e=mean(xk);% 均值d=std(xk)^2;%方差Pz1=abs(xk.^2)/N;n=--256::255;subplot(2,1,1);plot((-256:255),xk);axis([-256,255,,]);title('正态分布功率谱采样产生的相关随机变量'); subplot(2,1,2);plot((0:511),10*log10(Pz1));title('相关随机变量的功率谱')设计报告三雷达系统仿真一．概述：从一般意义上讲，系统仿真可以理解为在对一个已经存在或尚不存在但正在开发的系统进行研究的过程中，为了了解系统的内在特性，设计构造即能反映系统特征又能符合系统实验要求的系统模型，并在该系统的模型上进行实验，以达到了解或设计系统的目的。