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:
x
n 1 = x
n +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：
1
p( x) b a a x b
0 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 )2
p( x) 1 2
e 2
2
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=1
i=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)
x
exp(
x 2
2 ), x 0 2 2
0, 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
x
2
A
2
I 0 (
Ax
2)
p(x)
x
2
e 2 2
a
A
2
- 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 0
x 0
hist(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：
a
a x x0 a 1x x0
e b
p( x)
b x x0
b
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 2
2 x
e 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 x
p(x)
x 0
0 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 2
hist(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：
clear
fs=512;% 设频率为 512
x=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 512
x1=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：
clear
fs=512;% 设频率为 512
x=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 512
x1=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。
系统仿真本质上由三个要素构成，即系统，系统模型和实验。系统是问题的本源，是分析问题的目的，实验是解决问题达到目的的手段，而系统模
型则是连接系统和实验之间的桥梁。
二．任务要求及其各部分模型及仿真
仿真面向整个雷达系统，包含：信号的混频、相干检波、脉冲压缩、MTI、相干积累、恒虚警等。仿真雷达系统的原理框图如下：
回波
信号1/4 抽非
距离 R
相
地物?中放相干脉冲固定
参
CFAR 杂波检波压缩对消
积
系统1/4 抽累速度 fd 噪声
图一、雷达系统仿真原理框图
此作业中从中放开始仿真，经过相干检波，然后在进行1/4抽取，之后在进行脉冲压缩（频域），取模后进行固定对消，然后进行相参积累，最后进行恒虚
警处理。
（ 1）参数要求：
发射信号：线性调频信号（ 17 个周期）：脉宽100us带宽5MHz
周期 1ms
回波： 目标回波： 杂波回波 噪声
目标回波： 一个距离单元 Rt=20Km fd=250Hz 杂波回波： 四个距离单元 Rc=25-25.12Km
噪声： 高斯白噪声
中放： 中频频率： 30MHz 带宽： 10MHz
采样频率： 40 MHz
相干检波： 参考信号频率 30 MHz LPF 6 MHz
1/4 抽取
脉冲压缩： 频域实现 固定对消： 一次 MTI 相参积累： 16 点 FFT
CFAR ： 选大单元平均
前 16 后 16
（ 2）脉冲压缩信号的选取
线性调频信号是研究最多和应用最广范的脉冲压缩信号，它容易产生和
处理，多普勒频移容限大，可得到的脉压比范围大。发射的线性调频信号
表示为：
s i (t) Arect ( t
) cos( 0 t
t 2 )
2
（3）产生回波信号：
回波信号＝目标回波＋杂波回波＋噪声 ① 产生目标回波（程序如下） ：
fd=250; % 多普勒频移 Rt=20*10^3; % 目标距离（一个距离单元） Delay_s = fix(2*Rt*fs/c); % 目标回波延时点数
for i=1:n
S_send(i,:)=a.*exp(j*2*pi*((0+K*t/2).*t));
temp1(1,:)=a.*exp(j*2*pi*((f01+K*t/2).*t+fd*i*T));
hbxh_s(i,Delay_s+1:Num_T) = temp1(1,1:Num_T-Delay_s);
hbxh_z(i,:)=hbxh_z(1,:);
end;
② 产生杂波回波（程序如下）：
Rc=25*10^3;% Delay_c = fix(2*Rc*fs/c) ;% Delay_c1 = *10^(-6)*fs; 杂波距离
（杂波延时
4 个距离单元）
temp2(1,:)=a.*exp(j*2*pi*((f01+K*t/2).*t));
temp3(1,Delay_c + 1+ (0) * Delay_c1 :Num_T) = temp2(1,1: Num_T
- Delay_c-(0) * Delay_c1) ;
temp3(2,Delay_c + 1+ (1) * Delay_c1 :Num_T) = temp2(1,1: Num_T
- Delay_c-(1) * Delay_c1) ;
temp3(3,Delay_c + 1+ (2) * Delay_c1 :Num_T) = temp2(1,1: Num_T
- Delay_c-(2) * Delay_c1) ;
temp3(4,Delay_c + 1+ (3) * Delay_c1 :Num_T) = temp2(1,1: Num_T
-Delay_c-(3) * Delay_c1) ;
hbxh_z(1,:) = temp3(1,:);
hbxh_z(1,:) = hbxh_z(1,:)+temp3(2,:);
hbxh_z(1,:) = hbxh_z(1,:)+temp3(3,:);
hbxh_z(1,:) = hbxh_z(1,:)+temp3(4,:);
③ 产生高斯白噪声（程序如下）：
hbxh_n=*randn(n,Num_T);
（4）中放：
中放模型为：（相当于通过一个有增益的带通滤波器）
X(n)
K BPF Y(n)
程序如下 :
Mhz=1*10^6;
fsx=40*Mhz;
rfgain=5;%增溢
fcuts=[3*Mhz,5*Mhz,15*Mhz,17*Mhz]; % 带通滤波器 f0=30MHz
B=10MHz
mags = [0,1,0];
devs =[ ];
[m,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fsx);
hh=fir1(m,Wn,ftype,kaiser(m+1,beta),'noscale');
hh=rfgain*hh;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% f_hh=fft(hh,5*length(hh));
figure(3),plot([0:length(f_hh)-1]/length(f_hh),abs(f_hh));
title('带通滤波器的频域图 ')
for k=1:n
y_zf_out(k,:)=conv(hbxh(k,:),hh);
end;
y_zf_out=y_zf_out(:,25:40024);
figure(4);
subplot(211);plot(real(y_zf_out(1,:)));
title(' 通过带通滤波器（中放）后的信号 ');
subplot(212);plot(abs(fft(y_zf_out(1,:))));
title('通过带通滤波器（中放）后的信号（频域）');
（5）相干检波：
输入信号与一个本地振荡信号进行乘法运算，然后通过低通滤波器，再进行 1/4 抽取。其模型为 :
低通滤波器抽取器I IF
低通滤波器抽取器Q
时钟
NCO
源程序如下：（部分）
nn=[0:length(y_zf_out)-1];
for l=1:n
i1(l,:)=y_zf_out(l,:).*cos(2.*pi.*f0.*nn*1/fs);
q1(l,:)=y_zf_out(l,:).*sin(2.*pi.*f0.*nn*1/fs);
end
f_i1=fft(i1(1,:));
f_q1=fft(q1(1,:));
figure(5),plot([0:length(f_i1)-1/length(f_i1)],abs(f_i1)),
title(' 低通滤波器之前的i 信号（频域）');
figure(6),plot([0:length(f_i1)-1/length(f_i1)],abs(f_q1)),
title('低通滤波器之前的q 信号（频域） ');
aa=[1 1 0 0];
desired_faa=[0 6-1 6+1 20]*10^6;% MHz
faa=desired_faa/fs*2;%频率值
low_filter=remez(m,faa,aa);% n为阶数
figure(7),plot(low_filter), title('低通滤波器的时域图
');
f_filterl=fft(low_filter,512);
figure(8),plot([0:511]/512,abs(f_filterl)); title('低通滤波器
的频域图 ');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for kk=1:n
i2(kk,:)=conv(i1(kk,:),low_filter);
q2(kk,:)=conv(q1(kk,:),low_filter);
end
i2=i2(:,25:40024);q2=q2(:,25:40024);
figure(9),subplot(2,1,1), plot(real(i2(1,:))), title(' 相干
检波后输出的i 路信号 ');
subplot(2,1,2), plot(real(q2(1,:))), title(' 相干检波后输出
的 q 路信号 '); % 时域图
f_i2=fft(i2(1,:));f_q2=fft(q2(1,:));
figure(10),subplot(2,1,1),
plot(abs(f_i2)),title('i 路信号（频域）');
subplot(2,1,2),plot(abs(f_q2));title('q 路信号（频域）');
仿真结果：
低通滤波前的 I 路信号：
低通滤波前的 Q路信号：
（6）脉冲压缩：
线性调频是最早和发展最充分的脉冲压缩技术。它通过对雷达的载波
频率进行调制以增加雷达的发射带宽并在接收时实现脉冲压缩。可以在时
域也可以在频域进行，当雷达接收机中的脉冲压缩滤波器与发射波形相匹
配时，此时的相关性最强将输出幅度的峰值，可以明显改善信噪比。此次
仿真在频域进行：
其模型为：
X(n)
FFT x
H(k)
加窗（汉明窗）部分源程序如下：
y_my=i_cq+j*q_cq;%
pp_filter1=fliplr((S_send));%
for count=1:n
f_y_my(count,:)=fft(y_my(count,:));% end
pp_filter=pp_filter1(1:4:end); %
f_pp_filter=fft(pp_filter);
Y(n)
IFFT
将i和q成一路复信
号匹配滤波器（时
域）
将信号变到频域
对匹配滤波器进行抽取
for count=1:n
my_out(count,:) =
f_y_my(count,:).*f_pp_filter.*hamming(10000).';
end
for count=1:n
my_out1(count,:)=ifft(my_out(count,:));
end
figure(13); plot(abs(my_out1(1,:))); title('脉压后的信号(时域)');
（7）固定对消：
对于动目标显示雷达来讲，它应将杂波抑制，而让各种速度的目标回波信号通过。实际能做到的杂波抑制滤波器，只能使滤波特性的凹口宽度基
本和杂波的梳状谱的宽度相当。常用的相消器有一次相消器、二次相消器、多次相消梳状滤波器和抑制运动杂波滤波器等。本仿真采用的是一次相消器，一次对消器的原理及频域特性如下图示：
x(n)
1 y(n)
z
部分源程序如下：
for aa=1:1:n-1（对消后减少一个周期）
mti_out1(aa,:)=my_out1(aa+1,:)-my_out1(aa,:); end
figure(14);
mti_out2=abs(mti_out1(:,:));
plot(mti_out2(1,:)); title(' % 对消后取模一次对消后的输出 ');
figure(15);
mti_out3=fft(mti_out2(1,:));
plot(abs(mti_out3(1,:))); title(' 一次对消后的输出( 频域 )');
对消后对同一距离单元上的点做FFT变换，用三维图显示距离通道和多普勒通道及幅度。
对消后的仿真结果：
（8）相参积累：
模型为 : ( 输入为同一距离单元上的值)
X(K)
X(n)
FFT
部分源程序如下：
for aa=1:1:n-1
mti_out1(aa,:)=my_out1(aa+1,:)-my_out1(aa,:);
end；figure(14);
mti_out2=abs(mti_out1(:,:)); %对消后取模
plot(mti_out2(1,:)); title('一次对消后的输出');
figure(15);mti_out3=fft(mti_out2(1,:));
plot(abs(mti_out3(1,:))); title('一次对消后的输出( 频域 )');
（9）恒虚警处理
在运动目标检测中，为了获得较大的检验概率，一般要尽可能的调整
识别门限。但如果识别门限过分降低，往往会使噪声峰值超过识别门限，从而出现虚警。为了保持恒定的虚警概率（ CFAR）使处理机不至于因虚警太多而处于过载，在接收噪声电平发生变化时，再用固定门限检测目标就不合适了，也需要检测门限电平。
恒虚警处理一般不能提高信噪比，反而会会使信噪比有不同程度的损失。其模型为：
部分源程序如下：
pfa=1e-6;
delta=sqrt(-4*log(pfa)/pi);
w=abs(jl_out);
res=zeros(1,10000);
for count=18:10000-17% 一个保护单元 rb=sum(w(count-
17:count-2))/16; ra=sum(w(count+2:count+17))/16;
res1=max(ra,rb)*delta;
res(count)=(w(count)>res1);
end
x=sum(res) ， figure(17)，stem(res);
信号与系统仿真实验报告1．实验目的 了解MATLAB的基本使用方法和编程技术，以及Simulink平台的建模与动态仿真方法，进一步加深对课程内容的理解。 2．实验项目 信号的分解与合成，观察Gibbs现象。 信号与系统的时域分析，即卷积分、卷积和的运算与仿真。 信号的频谱分析，观察信号的频谱波形。 系统函数的形式转换。 用Simulink平台对系统进行建模和动态仿真。 3．实验内容及结果 3.1以周期为T，脉冲宽度为2T1的周期性矩形脉冲为例研究Gibbs现象。 已知周期方波信号的相关参数为：x(t)=∑ak*exp(jkω),ω=2*π/T,a0=2*T1/T,ak=sin(kωT1)/kπ。画出x(t)的波形图（分别取m=1,3,7,19,79,T=4T1）,观察Gibbs现象。 m=1; T1=4; T=4*T1;k=-m:m; w0=2*pi/T; a0=2*T1/T; ak=sin(k*w0*T1)./(k*pi); ak(m+1)=a0; t=0:0.1:40; x=ak*exp(j*k'*w0*t); plot(t,real(x)); 3.2求卷积并画图 (1)已知：x1(t)=u(t-1)-u(t-2), x2(t)=u(t-2)-u(t-3)求：y(t)=x1(t)*x2(t)并画出其波形。 t1=1:0.01:2; f1=ones(size(t1)); f1(1)=0; f1(101)=0; t2=2:0.01:3; f2=ones(size(t2)); f2(1)=0; f2(101)=0; c=conv(f1,f2)/100;
t3=3:0.01:5; subplot(311); plot(t1,f1);axis([0 6 0 2]); subplot(312); plot(t2,f2);axis([0 6 0 2]); subplot(313); plot(t3,c);axis([0 6 0 2]); (2）已知某离散系统的输入和冲击响应分别为：x[n]=[1,4,3,5,1,2,3,5], h[n]=[4,2,4,0,4,2].求系 统的零状态响应，并绘制系统的响应图。 x=[1 4 3 5 1 2 3 5]; nx=-4:3; h=[4 2 4 0 4 2]; nh=-3:2; y=conv(x,h); ny1=nx(1)+nh(1); ny2=nx(length(nx))+nh(length(nh)); ny=[ny1:ny2]; subplot(311); stem(nx,x); axis([-5 4 0 6]); ylabel('输入') subplot(312); stem(nh,h); axis([-4 3 0 5]); ylabel('冲击效应') subplot(313); stem(ny,y); axis([-9 7 0 70]); ylabel('输出'); xlabel('n'); 3.3 求频谱并画图 (1) 门函数脉冲信号x1(t)=u(t+0.5)-u(t-0.5) N=128;T=1; t=linspace(-T,T,N); x=(t>=-0.5)-(t>=0.5); dt=t(2)-t(1); f=1/dt; X=fft(x); F=X(1:N/2+1); f=f*(0:N/2)/N; plot(f,F)
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: x n 1 = x n +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： 1 p( x) b a a x b 0 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);
计信学院上机报告 课程名称：配送与配送中心姓名：夏冰山学号：0892110220 指导教师：陈达强班级：物流08乙日期：2010-04-17 一、上机内容及要求： 根据实验三仓储型物流中心模型，在乐龙软件种完成模型的建立； 1.根据模型仿真的结果分析瓶颈的所在； 2.改进模型，再次进行模拟； 二、完成报告（预备知识、步骤、程序框图、程序、思考等）： 建立模型：根据实验三的要求建立模型，如图1所示。 模拟条件：时间模式为1：1，其他设备的速度为默认状态。 模型瓶颈： 在模拟运行6分钟后产生瓶颈。由于装货平台出的机械手臂速度过慢，导致货物在传送带上堵塞，影响入库速度。为此我们依次加快了机械手臂的速度，AS/RS水平和垂直方向的速度，瓶颈随着相应设备速度的调整随之转移。但是由于AS/RS堆垛机的最大速度受限，所以加快速度只能够缓解情况，而不能从根本上解除瓶颈。 为此提出解决方案如下： ①如果AS/RS的装货平台和卸货平台在同一侧，将入库申请和出库申请分别排序，第一个出 库作业和第一个入库作业组合为一个联合作业任务，从而缩短存取周期、提高存取效率； ②将AS/RS的装货平台和出货平台分设在仓库的两端，合理考虑入库货位和出货货位的位置， 使得堆垛机在巷道中的运行路径不重复或者重复线路最短； ③增加AS/RS的入库/出库平台数量。 实验感想： 模拟后根据直接观察或者通过日志文件的分析得到瓶颈，眼睛直接看到的瓶颈有时未必是真正的问题所在。例如本次实验，瓶颈直接产生在机械手臂，但是进过分析我们知道真正的瓶颈是AS/RS的堆垛机的速度。所以在寻找瓶颈时不要被假象所误导，随之做出无效的改进方案。
雷达技术实验报告 雷达技术实验报告 专业班级: 姓名： 学号：
一、实验内容及步骤 1.产生仿真发射信号：雷达发射调频脉冲信号，IQ两路； 2.观察信号的波形，及在时域和频域的包络、相位； 3.产生回波数据：设目标距离为R=0、5000m； 4.建立匹配滤波器，对回波进行匹配滤波； 5.分析滤波之后的结果。 二、实验环境 matlab 三、实验参数 脉冲宽度 T=10e-6; 信号带宽 B=30e6; 调频率γ=B/T; 采样频率 Fs=2*B; 采样周期 Ts=1/Fs; 采样点数 N=T/Ts; 匹配滤波器h(t)=S t*(-t) 时域卷积conv ，频域相乘fft， t=linspace(T1,T2,N); 四、实验原理 1、匹配滤波器原理： 在输入为确知加白噪声的情况下，所得输出信噪比最大的线性滤波器就是匹配滤波器，设一线性滤波器的输入信号为) x： (t t x+ = t s n )( )( )(t 其中：)(t s为确知信号，)(t n为均值为零的平稳白噪声，其功率谱密度为 No。 2/
设线性滤波器系统的冲击响应为)(t h ，其频率响应为)(ωH ，其输出响应： )()()(t n t s t y o o += 输入信号能量： ∞<=?∞ ∞-dt t s s E )()(2 输入、输出信号频谱函数： dt e t s S t j ?∞ ∞--=ωω)()( )()()(ωωωS H S o = ωωωπωω d e S H t s t j o ?∞ -= )()(21)( 输出噪声的平均功率： ωωωπωωπd P H d P t n E n n o o ??∞∞ -∞∞-== )()(21)(21)]([22 ) ()()(21 )()(21 2 2 ωωωπ ωωπ ω ωd P H d e S H S N R n t j o o ? ? ∞ ∞ -∞ ∞-= 利用Schwarz 不等式得： ωωωπd P S S N R n o ? ∞ ∞ -≤) () (21 2 上式取等号时，滤波器输出功率信噪比o SNR 最大取等号条件： o t j n e P S H ωωωαω-=) ()()(* 当滤波器输入功率谱密度是2/)(o n N P =ω的白噪声时，MF 的系统函数为： ,)()(*o t j e kS H ωωω-=o N k α2= k 为常数1，)(*ωS 为输入函数频谱的复共轭，)()(*ωω-=S S ，也是滤波器的传输函数 )(ωH 。
中南大学 计算机仿真与建模 实验报告 题目：理发店的服务过程仿真 姓名：XXXX 班级：计科XXXX班 学号：0909XXXX 日期：2013XXXX
理发店的服务过程仿真 1 实验案例 (2) 1.1 案例：理发店系统研究 (2) 1.1.1 问题分析 (3) 1.1.2 模型假设 (3) 1.1.3 变量说明 (3) 1.1.4 模型建立 (3) 1.1.5 系统模拟 (4) 1.1.6 计算机模拟算法设计 (5) 1.1.7 计算机模拟程序 (6) 1实验案例 1.1 案例：理发店模拟 一个理发店有两位服务员A和B顾客随机地到达该理发店,每分钟有一个顾客到达和没有顾客到达的概率均是1/2 , 其中60%的顾客理发仅用5分钟,另外40%的顾客用8分钟. 试对前10分钟的情况进行仿真。 （“排队论”，“系统模拟”，“离散系统模拟”，“事件调度法”）
1.1.1 问题分析 理发店系统包含诸多随机因素，为了对其进行评判就是要研究其运行效率， 从理发店自身利益来说，要看服务员工作负荷是否合理，是否需要增加员工等考 虑。从顾客角度讲，还要看顾客的等待时间，顾客的等待队长，如等待时间过长 或者等待的人过多，则顾客会离开。理发店系统是一个典型的排队系统，可以用 排队论有关知识来研究。 1.1.2 模型假设 1． 60％的顾客只需剪发，40％的顾客既要剪发，又要洗发； 2． 每个服务员剪发需要的时间均为5分钟，既剪发又洗发则花8分钟； 3． 顾客的到达间隔时间服从指数分布； 4． 服务中服务员不休息。 1.1.3 变量说明 u ：剪发时间（单位：分钟），u=5m ； v: 既剪发又理发花的时间（单位：分钟），v=8m ； T ： 顾客到达的间隔时间，是随机变量，服从参数为λ的指数分布，（单位： 分钟） T 0：顾客到达的平均间隔时间（单位：秒），T 0＝λ 1； 1.1.4 模型建立 由于该系统包含诸多随机因素，很难给出解析的结果，因此可以借助计算机 模拟对该系统进行模拟。 考虑一般理发店的工作模式，一般是上午9：00开始营业，晚上10：00左 右结束，且一般是连续工作的，因此一般营业时间为13小时左右。 这里以每天运行12小时为例，进行模拟。 这里假定顾客到达的平均间隔时间T 0服从均值3分钟的指数分布， 则有 3小时到达人数约为603 603=?人， 6小时到达人数约为1203 606=?人， 10小时到达人数约为2003 6010=?人， 这里模拟顾客到达数为60人的情况。 （如何选择模拟的总人数或模拟总时间）
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。 2.Simulink简介 Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和
现代雷达信号检测报告
现代雷达信号匹配滤波器报告 一 报告的目的 1.学习匹配滤波器原理并加深理解 2.初步掌握匹配滤波器的实现方法 3.不同信噪比情况下实现匹配滤波器检测 二 报告的原理 匹配滤波器是白噪声下对已知信号的最优线性处理器，下面从实信号的角度 来说明匹配滤波器的形式。一个观测信号)(t r 是信号与干扰之和，或是单纯的干扰)(t n ，即 ? ??+=)()()()(0t n t n t u a t r (1) 匹配滤波器是白噪声下对已知信号的最优线性处理器，对线性处理采用最大信噪比准则。以)(t h 代表线性系统的脉冲响应，当输入为(1)所示时，根据线性系统理论，滤波器的输出为 ?∞ +=-=0)()()()()(t t x d h t r t y ?τττ (2) 其中 ?∞ -=0 0)()()(τττd h t u a t x ， ?∞ -=0 )()()(τττ?d h t n t (3) 在任意时刻，输出噪声成分的平均功率正比于 [ ] ??∞∞=?? ? ???-=0 20202 |)(|2)()(|)(|τττττ?d h N d h t n E t E (4) 另一方面，假定滤波器输出的信号成分在0t t =时刻形成了一个峰值，输出信 号成分的峰值功率正比于 2 02 2 0)()()(? ∞ -=τττd h t u a t x (5) 滤波器的输出信噪比用ρ表示，则
[ ] ?? ∞ ∞ -= = 2 02 02 2 20|)(|2)()(| )(|) (τ ττ ττ?ρd h N d h t u a t E t x (6) 寻求)(τh 使得ρ达到最大，可以用Schwartz 不等式的方法来求解.根据Schwartz 不等式，有 ??? ∞ ∞ ∞ -≤-0 20 2 02 0|)(||)(|)()(τττττ ττd h d t u d h t u (7) 且等号只在 )()()(0*τττ-==t cu h h m (8) 时成立。由式(1)可知匹配滤波器的脉冲响应由待匹配的信号唯一确定，并且是该信号的共轭镜像。在0=t t 时刻，输出信噪比SNR 达到最大。 在频域方面，设信号的频谱为 ，根据傅里叶变换性质可知，匹配滤 波器的频率特性为 (9) 由式(9)可知除去复常数 c 和线性相位因子 之外，匹配滤波器的频率 特性恰好是输入信号频谱的复共轭。式 (2)可以写出如下形式： (10) (11) 匹配滤波器的幅频特性与输入信号的幅频特性一致，相频特性与信号的相位谱互补。匹配滤波器的作用之一是：对输入信号中较强的频率成分给予较大的加权，对较弱的频率成分给予较小的加权，这显然是从具有均匀功率谱的白噪声中过滤出信号的一种最有效的加权方式；式(11)说明不管输入信号有怎样复杂的非线性相位谱，经过匹配滤波器之后，这种非线性相位都被补偿掉了，输出信号仅保留保留线性相位谱。这意味着输出信号的各个频率分量在时刻达到同相位，同相相加形成输出信号的峰值，其他时刻做不到同相相加，输出低于峰值。 匹配滤波器的传输特性 ,当然还可用它的冲激响应 来表示，这时有：
乐龙软件操作实验报告
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合肥学院管理系 《物流系统建模与仿真》 乐龙软件模拟操作 姓名*** 学号***** 班级******* 成绩 2013年4月10日 乐龙物流仿真实验报告
一、实验内容及目的 实验一物流中心（Logistics Center）的模型构筑 通过通过型物流中心的例子来学习利用部件生成器、传送带（直线、分 流、弯曲）、部件消灭器、作业员、笼车等来构筑模型的方法 下面要作成使4种商品从投放口开始在传送带上流动，在分流点根据商品的种类进行分门别类使其按不同分流口流出后作业员把商品装入笼车的模型 实验二仓储型物流中心模型 将以仓储型物流中心的模型为例，学习包括在实验一使用过的设备以及自动立体仓库、装货中转站、卸货中转站、传送带（直角、合流）、机器人托盘供给器等设备来建立模型的方法以及关于这些设备的设定方法建立在上次作成的模型的基础上增加具有自动立体仓库功能的出货传送线的模型。 实验三复合型物流中心模型1（有轨滑车） 以复合型物流中心模型为例，学习如何用包括在上一章利用过的各种设备以及车铁轨、智能导向物、叉车等来建立模型的方法以及关于这些设的设定方法做成由装货机器人将传送过来的4种货物堆放到托盘后，装货托盘由滑车铁轨向3个自动立体仓库分送，并且将从自动立体仓库出库的托盘由滑车铁轨向出货场地搬送，再由叉车向出货口搬运的货物的模型 实验四复合型物流中心2（双层） 将以复合型物流中心模型Ⅱ为例，学习如何用包括在实验三利用过的各种设备以及轨道、卸货中转站、左曲传送带、智能作业员等建立模型的方法。 做成的模型概要是轨道上的平板车把从自动立体仓库第2层部分出库的托盘搬送到指定的出口并把作业员在卸货中转站卸货后的空托盘再运回仓库。卸下的货物在分流点根据其目的地被分流后作业员将其装入对应的笼车内。 二、实验环境： 管理系物流管理实验室，上机操作，并且根据老师给出的提示，说明文档对乐龙软件来进行实验操作 三、实验步骤及结果： 实验项目一物流中心（Logistics Center）的模型
电子科技大学电子工程学院标准实验报告（实验）课程名称LFM脉冲压缩雷达的设计与验证 电子科技大学研究生院制表
电子科技大学 实验报告 学生姓名：学号： 指导教师： 实验地点：科B516室实验时间： 一、实验室名称：电子信息工程专业学位研究生实践基地 二、实验项目名称：LFM脉冲压缩雷达的设计与验证 三、实验学时：20 四、实验原理： 1、LFM脉冲信号和脉冲压缩处理 脉冲雷达是通过测量目标回波延迟时间来测量距离的，距离分辨力直接由脉冲带宽确定。窄脉冲具有大带宽和窄时宽，可以得到高距离分辨力，但是，采用窄脉冲实现远作用距离需要有高峰值功率，在高频时，由于波导尺寸小，会对峰值功率有限制，以避免传输线被高电压击穿，该功率限制决定了窄脉冲雷达有限的作用距离。现代雷达采用兼具大时宽和大带宽的信号来保证作用距离和距离分辨力，大时宽脉冲增加了雷达发射能量，实现远作用距离，另一方面，宽脉冲信号通过脉冲压缩滤波器后变换成窄脉冲来获得高距离分辨力。 进行脉冲压缩时的LFM脉冲信号为基带信号，其时域形式可表示为
2()exp 2i t t s t Arect j T μ???? = ? ????? 其中的矩形包络为 1 12102 t T t rect T t T ? ≤????=? ???? >?? 式中的μ为调频斜率，与调频带宽和时宽的关系如下式 2/B T μπ= 时带积1D BT =>>时，LFM 脉冲信号的频域形式可近似表示为 22[2/]()4220i B B j f f S f ππμ?? ?-+- ≤≤???=? ???? 其他 脉冲压缩滤波器实质上就是匹配滤波器，匹配滤波器是以输出最大信噪比为准则设计出来的最佳线性滤波器。假设系统输入为()()() i i x t s t n t =+，噪声 () i n t 为 均匀白噪声，功率谱密度为 0()2 n p N ω=， () i s t 是仅在[0,]T 区间取值的输入脉 冲信号。根据线性系统的特点，经过频率响应为()H ω匹配滤波器的输出信号为 ()()() o o y t s t n t =+，其中输入信号分量的输出为 ()()()exp()o i s t S H j t d ωωωω ∞ -∞ =? 与此同时，输出的噪声平均功率为 2 ()2 N N H d ωω ∞ -∞ =? 则0t 时刻输出信号信噪比可以表示为 2 2 02 0()()e () ()2 j t i o S H d s t N N H d ωωωωωω ∞ -∞ ∞ -∞ =? ? 要令上式取最大值，根据Schwarz 不等式，则需要匹配滤波器频响为 0()()exp() i H KS j t ωωω*=-
重庆大学 学生实验报告 实验课程名称物流系统建模与仿真 开课实验室物流工程实验室 学院自动化年级12 专业班物流工程2班学生姓名段竞男学号20124912 开课时间2014 至2015 学年第二学期 自动化学院制
《物流系统建模与仿真》实验报告
(2)属性窗口（Properties Window） 右键单击对象，在弹出菜单中选择 Properties；用于编辑和查看所有对象都拥有的一般性信息。 (3)模型树视图（Model Tree View） 模型中的所有对象都在层级式树结构中列出；包含对象的底层数据结构；所有的信息都包含在此树结构中。 4)重置运行 (1)重置模型并运行 (2)控制仿真速度（不会影响仿真结果） (3)设置仿真结束时间 5)观察结果 (1)使用“Statistics”（统计）菜单中的Reports and Statistics（报告和统计）生成所需的 各项数据统计报告。 (2)其他报告功能包括：对象属性窗口的统计项；记录器对象；可视化工具对象；通过触发器 记录数据到全局表。
五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等) 1、运行结果的平面视图： 2、运行结果的立体视图 3、运行结果的暂存区数据分析结果图：
第一个暂存区 第二个暂存区 由报表分析可知5次实验中，第一个暂存区的平均等待时间为11.46，而第二个暂存区的平均等待时间为13.02，略大于第一个暂存区，由此可见，第二个暂存区的工作效率基本上由第一个暂存区决定。 4、运行结果三个检测台的数据分析结果图，三个检测台的state饼图： （1）处理器一：
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 =n x +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）
雷达测距实验报告 1. 实验目的和任务 1.1 实验目的 本次实验目的是掌握雷达带宽同目标距离分辨率的关系，通过演示实验了解雷达测距基本原理，通过实际操作掌握相关仪器仪表使用方法，了解雷达系统信号测量目标距离的软硬件条件及具体实现方法。 1.2 实验任务 本次实验任务如下： （1）搭建实验环境； （2）获得发射信号作为匹配滤波的参考信号； （3）获得多个地面角反射器的回波数据，测量其各自位置，评估正确性； （4）获得无地面角发射器的回波数据，与（3）形成对比，并进行分析。 2. 实验场地和设备 2.1 实验场地和环境条件 本次实验计划在雁栖湖西校区操场进行，环境温度25℃，湿度40%。 实验场地如上图所示，除角反射器以外，地面上还有足球门、石块以及操场上运动的人等比较明显的目标。
2.2 实验设备 实验所需的主要仪器设备如下： （1） 矢量信号源SMBV100A ； （2） 信号分析仪FSV4； （3） S 波段标准喇叭天线； （4） 角反射器 （5） 笔记本电脑 2.3 设备安装与连接 设备连接关系图如下： 雷达波形文件雷达回波数据 时钟同步 计算机终端 SMBV100A 矢量信号源 FSV4信号分析仪 角反射器 交换机 图1 实验设备连接示意图 其中：蓝色连接线表示射频电缆，灰色连接线表示网线。 3. 实验步骤 3.1 实验条件验证 检查仪器工作是否正常，实验环境是否合适。 3.2 获取参考信号 1. 调节信号源参数，生成线性调频信号，作为匹配滤波的参考信号，然后通过射频电缆将信号源与频谱仪相连，利用频谱仪的A/D 对线性调频信号采样，并通过网线将数据传输给计算机，并保存为“b1.dat ”。参考信号的主要参数如下所示：
生产系统建模与及仿真 实验报告 实验一Witness仿真软件认识 一、实验目的 1、学习、掌握Witness仿真软件的主要功能与使用方法； 2、学习生产系统的建模与仿真方法。 二、实验内容 学习、掌握Witness仿真软件的主要功能与使用方法 三、实验报告要求 1、写出实验目的: 2、写出简要实验步骤； 四、主要仪器、设备 1、计算机（满足Witness仿真软件的配置要求） 2、Witness工业物流仿真软件。 五、实验计划与安排 计划学时4学时 六、实验方法及步骤 实验目的： 1、对Witness的简单操作进行了解、熟悉，能够做到基本的操作，并能够进行简单的基础建模。 2、进一步了解Witness的建模与仿真过程。 实验步骤： Witness仿真软件是由英国lanner公司推出的功能强大的仿真软件系统。它可以用于离散事件系统的仿真，同时又可以用于连续流体（如液压、化工、水力）系统的仿真。目前已成功运用于国际数千家知名企业的解决方案项目，有机场设施布局
优化、机场物流规划、电气公司的流程改善、化学公司的供应链物流系统规划、工厂布局优化和分销物流系统规划等。 ◆Witness的安装与启动： ?安装环境：推荐P4 1.5G以上、内存512MB及以上、独立显卡64M以上显存，Windows98、Windows2000、Windows NT以及Windows XP的操作系统支持。 ?安装步骤：⑴将Witness2004系统光盘放入CD-ROM中，启动安装程序； ⑵选择语言（English）；⑶选择Manufacturing或Service；⑷选择授权方式（如加密狗方式）。 ?启动：按一般程序启动方式就可启动Witness2004，启动过程中需要输入许可证号。 ◆Witness2004的用户界面： ?系统主界面：正常启动Witness系统后，进入的主界面如下图所示： 主界面中的标题栏、菜单栏、工具栏状态栏等的基本操作与一般可视化界面操作大体上一致。这里重点提示元素选择窗口、用户元素窗口以及系统布局区。 ?元素列表窗口：共有五项内容，分类显示模型中已经建立和可以定义的模型元素。Simulation中显示当前建立的模型中的所有元素列表；Designer中显示当前Designer Elements中的所有元素列表；System中显示系默认的特殊地点；Type中
Q/SQR 奇瑞汽车股份有限公司企业标准 Q/SQR . x x. x x x - 2008倒车雷达性能台架测试及评价试验规范
前言 本规范主要规定了奇瑞汽车股份有限公司-2003进行。本规范是在满足奇瑞汽车产品性能要求的前提下制定的。本标准作为公司开发新产品和抽检配套供应商供货质量的依据。 本规范由奇瑞汽车股份有限公司试验技术中心提出。 本规范由奇瑞汽车股份有限公司汽车工程研究院归口 本规范起草单位：奇瑞汽车股份有限公司试验技术中心 本规范首次发布日期是2008年XX月XX日。 本规范主要起草人：李川、郑春平、周琴
倒车雷达性能台架测试及评价试验规范 1 范围 本规范适用于奇瑞汽车有限公司生产的系列车型所用倒车雷达系统台架性能测试及评价。 2 规范性引用文件 下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。 Q/ 倒车辅助系统技术要求 ISO 17386-2003 Intelligent Transportation Systems. Manoeuvring Aids for Low Speed Operation. Performance requirements and test procedures 3 试验条件 试验环境条件 环境温度：23℃±5℃ 相对温度：25~75% 气压：86~106kPa 试验电压：13± 4 性能要求 探测区域分类 及ISO 17386-2003要求，把倒车雷达探测距离分为5段，见图1： OA（0~20cm]：由倒车雷达探头换能器工作原理决定，该区域为不定状态区域，因此在测试过 程中可以不进行测试； OS（0~35cm）：为急停区域，当障碍物出现在在区域内时，必须停车，且声音报警声长鸣； SB[35~60cm]：为急停区域，当障碍物出现在在区域内时，必须停车，且声音报警声急促4Hz； BC（60~90cm]：为缓行区，在该区域内，车辆应该减慢车速，保证车速在5km/h内(在实际行驶 过程中)，且声音报警声频率2Hz； CD（90~150cm]：为预警区，表示障碍物已经进入车辆倒车辅助系统进行提示作用，保证车速 在5km/h内(在实际行驶过程中)，且声音报警声频率1Hz。 探测误差 及ISO 17386-2003要求，倒车雷达探测误差距离为±5cm。 测试条件 1)、倒车雷达安装台架（按实车状态调整好探头的测试台架） 2)、倒车雷达探测标准障碍物：Φ75mm、高1000mm的标准PVC管（水平范围探测）；Φ50mm、 长500mm的标准PVC管（滚地试验） 3)、探测距离范围记录原始记录单（见附表一） 4)、倒车雷达探测范围测试网格（宽至少超出倒车雷达安装整车车宽两侧各20cm）（见附表二） 5)、倒车雷达评价的区域在AD段内，如设计探测距离超出1.5m，超出部分均算为CD部分距离。 图1：倒车雷达探测距离分区 检测过程注意事项
商学院 学生实验报告 课程名称：仓储与配送实验学生：专业班级：学生学号： 指导教师： 2013 - 2014 学年第 1 学期 经济管理实验教学中心制
实验报告书写要求 实验报告原则上要求学生手写，要求书写工整。若因课程特点需打印的，要遵照以下字体、字号、间距等的具体要求。纸一律采用A4的纸。 实验报告书写说明 实验报告中一至四项容为必填项，包括实验目的和要求；实验环境与条件；实验容；实验报告。各专业可根据学科特点和实验具体要求增加项目。 填写注意事项 （1）细致观察，及时、准确、如实记录。 （2）准确说明，层次清晰。 （3）尽量采用专用术语来说明事物。 （4）外文、符号、公式要准确，应使用统一规定的名词和符号。 （5）实验报告中所引用的表格、图片，应设置标注，并提供不少于100字的文字描述。 （6）字体选用小四号宋体，设置1.5倍行间距。 （7）应独立完成实验报告的书写，严禁抄袭、复印，一经发现，以零分论处。 实验报告批改说明 实验报告的批改要及时、认真、仔细，一律用红色笔批改。实验报告的批改成绩采用百分制，具体评分标准根据实验教学大纲由任课教师自行制定。 实验报告装订要求 实验报告批改完毕后，任课老师将每门课程的每个实验项目的实验报告以自然班为单位、按学号升序排列，装订成册，并附上一份该门课程的实验大纲、二份教务系统打印的成绩登记表、一份考勤表。
一、实验目的和要求 目的：通过本实验教学，培养学生的仓储及配送管理技能和应用技能。学生在实验过程中，通过对模拟软件的使用，提高对仓储管理实践的认识，加强对作业仓储过程的了解，体会配送业务流程的运作，掌握企业仓储和配送管理的核心思想和相关业务流程。 要求：通过实验要求学生掌握仓储和配送系统中设备的种类、选择依据和操作方法：掌握仓库位编码方法；掌握仓库的入库、出库作业流程；出库作业时间测定和配送车辆等候装车的排队模型寻优；采用路径节约法实现配送路线的优化。 二、实验环境与条件 微型计算机、《仓储与配送》软件 三、实验容 1. 基本课程练习 2. 分组岗位轮换 3. 仓储企业和设施参观
实验1 Witness仿真软件认识 一、实验目的 熟悉Witness 的启动；熟悉Witness2006用户界面；熟悉Witness 建模元素；熟悉Witness 建模与仿真过程。 二、实验内容 1、运行witness软件，了解软件界面及组成； 2、以一个简单流水线实例进行操作。小部件（widget）要经过称重、冲洗、加工和检测等操作。执行完每一步操作后小部件通过充当运输工具和缓存器的传送带（conveyer）传送至下一个操作单元。小部件在经过最后一道工序“检测”以后，脱离本模型系统。 三、实验步骤 仿真实例操作: 模型元素说明：widget 为加工的小部件名称；weigh、wash、produce、inspect 为四种加工机器，每种机器只有一台；C1、C2、C3 为三条输送链；ship 是系统提供的特殊区域，表示本仿真系统之外的某个地方； 操作步骤： 1：将所需元素布置在界面：
2：更改各元素名称： 如; 3:编辑各个元素的输入输出规则：
4: 运行一周（5 天*8 小时*60 分钟=2400 分钟），得到统计结果。5:仿真结果及分析： Widget： 各机器工作状态统计表：
分析：第一台机器效率最高位100%，第二台机器效率次之为79%，第三台和第四台机器效率低下，且空闲时间较多，可考虑加快传送带C2、C3的传送速度以及提高第二台机器的工作效率，以此来提高第三台和第四台机器的工作效率。 6：实验小结： 通过本次实验，我对Witness的操作界面及基本操作有了一个初步的掌握，同学会了对于一个简单的流水线生产线进行建模仿真，总体而言，实验非常成功。
某某城墙病害普查 探地雷达测试报告 编号:结检-某某-2009-05 项目名称：某某城墙病害普查地点：某某市 类别：古建筑结构病害 二00九年五月十八日
注意事项 1.复制的报告或有涂改的报告无效。 2.报告无审核人及批准人签字无效。 3.对报告若有异议，应于收到报告之日起十五日内向检测单位提 出。
项目名称: 某某城墙病害普查探地雷达测试委托单位: 某某勘察设计研究院 检测人员：白雪冰 报告编写：白雪冰
目录 1.工程概况 (1) 2.检测依据 (1) 3.检测精度要求 (1) 4.检测方法 (1) 5.采用的仪器和设备 (4) 6.测线布置 (5) 7.检测工作量和工作布置 (5) 8.现场测试照片 (6) 9.数据处理和解释 (7) 10.探地雷达测试结果 (8)
某某城墙病害普查 探地雷达测试报告 1.工程概况 略。 2.检测依据 1、《水利水电工程物探规程》SL326-2005 2、《铁路工程物理勘探规程》TB 10013-2004 3.检测精度要求 因所测试城墙顶部存在数条横向布置的电缆管道，影响了测距轮的精度，因此缺陷病害的水平定位误差约1-1.5米；另外因为无探坑或钻孔验证城墙夯土的电磁波速度，此次数据分析的电磁波速均为0.1m/ns(经验值，比较接近于真实值)，缺陷病害的垂直深度定位误差约为0.3米内。 4.检测方法 根据国内测试相关经验，检测采用探地雷达法，工作方式为连续探测。 探地雷达法(Ground Penetrating Radar Method)是利用探地雷达发射天线向目标体发射高频脉冲电磁波，由接收天线接收目标体的反射电磁波，探测目标体空间位置和分布的一种地球物理探测方法。其实际是利用目标体及周围介质的电磁波的反射特性，对目标体内部的构造和缺陷(或其他不均匀体)进行探测。 探地雷达是近年来一种新兴的地下探测与混凝土建筑物无损检测的新技术，它是利用宽频带高频电磁波信号探测介质结构位置和分布的非破坏性的探测仪器，是目前国内外用于测量混凝土内部缺陷最先进、最便捷的仪器之一，天线屏蔽抗干扰性强，探测范围广，分辨率高，具有实时数据处理和信号增强，可进行连续透视扫描，现场实时显示二维黑白或彩色图像。探地雷达工作示意图见图1。 探地雷达通过雷达天线对隐蔽目标体进行全断面扫描的方式获得断面的垂直二维剖面图像，具体工作原理是：当雷达系统利用天线向地下发射宽频带高频电磁
物流乐龙R a L C-B r a i n仿真软件实验指导书
RaLC‐Ｂrain教程2 上海乐龙人工智能软件有限公司
RaLC-Brain 教程2 －作业员分拣货物模型 在本章主使用菜单栏上的作业管理器菜单和作业管理器关联设备菜单中的各种作业管理器、管理批处理设备、设定初始库存设备等构筑模型。 此模型中先建立入库部分并确认运行无误后再建立出库部分。 1．模型解说 在此模型中，作业员把1层左侧的卡车卸下的货物拿到暂存区装托盘，然后托盘通过电梯被存放到2层货架上(货物进库)。根据需要进行分拣作业后，作业员把货物放到传送带，通过传送带送到1层，然后货物按目的地分别被装载到相应的卡车上（货物出库）。
2．建立模型 启动RaLC-Brain3.5，点击新建按钮，使新画面表示出来。 ●模型货物入库部分 货物装托盘后通过电梯搬送到2层，存放到相应的货库里。 〈入库流程全图〉 点击菜单栏的[作业管理器关联设备]中的［入库货品生成器（卡车入库）］，使入库物品生成器表示出来。
打开入库货品生成器的属性窗口，在概要属性里把名称改成〈Berth01〉，单击[OK]按钮。此名称将成为入库XML文件的OrderSubDevice。 点击设备栏的［直线传送带］，使直线传送带表示出来。选择直线传送带的弹出菜 单 中的［逆时针旋转90度旋转］，将其设置于入库物品生成器的左侧。双击入库物品生成器 会有红线表示出来，用此红线连接上直线传送带。
从菜单栏的[作业管理器关联设备]菜单选择[暂存区]，使暂存区表示出来。点击[顺时针90度旋转]，使暂存区的白线面向传送带。 打开暂存区的属性窗口，在尺寸项目把长度和宽度改成〈1500〉。
雷达信号matlab仿真
雷达系统分析大作 作 者： 陈雪娣 学号：0410420727 1. 最大不模糊距离： ,max 1252u r C R km f == 距离分辨率： 1502m c R m B ?= = 2. 天线有效面积： 22 0.07164e G A m λπ == 半功率波束宽度： 3 6.44o db G θπ == 3. 模糊函数的一般表示式为 () ()()2 2* 2 ;? ∞ ∞ -+= dt e t s t s f d f j d πττχ 对于线性调频信号 ()21 j t p p t s t ct e T T πμ??= ? ??? 则有： ()()2 21 ;Re Re p j t T j t d p p p t t f ct ct e e dt T T T πμπμτ χτ∞+-∞????+= ? ? ? ????? ? () ()()sin 1;11d p p d p d p p f T T f T f T T τπμττχττπμτ????+- ? ? ? ???????=- ? ?????+- ? ? ? ? 分别令0,0==d f τ可得()()2 2 0;,;0τχχd f ()() sin 0;d p d d p f T f f T πχπ=
()sin 1 ;01 1p p p p p T T T T T τπμττχττπμτ?? ??- ? ? ? ???????=- ? ?????- ? ?? ? 程序代码见附录1的T_3.m, 仿真结果如下:
4. 程序代码见附录1的T_4.m, 仿真结果如下: