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
的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。Simulink具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、贴近实际、效率高、灵活等优点，并基于以上优点Simulink已被广泛应用于控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。同时有大量的第三方软件和硬件可应用于或被要求应用于Simulink。
Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具，是一种基于MATLAB的框图设计环境，是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包，被广泛应用于线性系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理的建模和仿真中[3]。Simulink可以用连续采样时间、离散采样时间或两种混合的采样时间进行建模，它也支持多速率系统，也就是系统中的不同部分具有不同的采样速率。为了创建动态系统模型，Simulink提供了一个建立模型方块图的图形用户接口(GUI) ，这个创建过程只需单击和拖动鼠标操作就能完成，它提供了一种更快捷、直接明了的方式，而且用户可以立即看到系统的仿真结果。
S-函数是系统函数(System Function)的简称，是指采用非图形化的方式(即计算机语言，区别于Simulink的系统模块)描述的一个功能块。用户可以采用MATLAB 代码，C，C++，FORTRAM或Ada等语言编写S-函数。S-函数提供了函安息代码与Simulink之间的接口，使得用户编写的代码既能像Simulink模型库中的模块那样具有统一的仿真接口，同时能够实现各种灵活的控制和计算功能。S-函数是一种特定的语法构成，用来描述并实现连续系统、离散系统以及复合系统等动态系统；S-函数能够接收来自Simulink求解器的相关信息，并对求解器发出的命令做出适当的响应，这种交互作用非常类似于Simulink系统模块与求解器的交互作用。一个结构体系完整的S-函数包含了描述动态系统所需的全部能力，所有其它的使用情况都是这个结构体系的特例。往往S-函数模块是整个Simulink动态系统的核心。
3. 主要内容
1．首先综述常规脉冲雷达杂波产生的机理，具体阐述了在指定的杂波功率谱下，幅度服从Rayleigh分布、LogNormal分布、Weibull分布和K分布的杂波建模与仿真的方法。指出杂波散射现象可以理解为与地、海面随机形态相关的一种随机过程，因此通常用杂波幅度分布统计模型和杂波相关模型来描述。
(1)Rayleigh分布适用于描述气象杂波、箔条干扰、低分辨率雷达的地杂波。当在一
个杂波单元内含有大量相互独立的、没有明显贡献的散射源时，雷达杂波包络服从Rayleigh分布。
(2)LogNormal分布使用于低入射角，复杂地形的杂波数据或者平坦区高分辨率的海杂波数据。
(3) Weibull分布的动态范围介于上述两种分布之间，能在更广阔的范围内精确表示实际的杂波分布。通常，在高分辨率雷达，低入射角的情况下一般海情的海浪杂波能够用Weibull分布精确地描述，地杂波也能用Weibull分布描述。
(4)K分布适用于描述高分辨率雷达的非均匀杂波，多见于对海杂波、地杂波的描述。K分布是一种符合分布模型，它可由一个均值是慢变化的Rayleigh分布来表示，其中这个慢变化的均值服从г分布。
除了上述具有特定概率密度函数的非相关雷达杂波仿真外，在雷达信号处理的有些场合还需要知道雷达杂波功率谱分布，常见的有Gaussian型、Cauchy型、AllPole型等。
2．针对以上论述的十二种杂波分布给出了在MATLAB平台下用m语言实现的算法实现流程。
3．将这十二种杂波模型生成Simulink自定义模块，并添加到Simulink仿真模型库中供仿真调用。
4.杂波建模与模拟方法
杂波可以说是雷达在所处环境中接收到的不感兴趣的回波。就像目标回波一样，杂波也是极为复杂的。为了有效地克服杂波对信号检测的影响，需要知道杂波的幅度特性以及频谱特性。除独立的建筑物、岩石等可以认为是固定目标外，大多数地物、海浪杂波都是极为复杂的，它可能既包含有固定的部分又包含有运动的部分，而每一部分反射回来的回波，其振幅和相位都是随机的。通常采用一些比较接近而又合理的数学模型来表示杂波幅度的概率分布特性，这就是雷达杂波模型。目前描述杂波模型主要有三种方式：
(1)描述杂波散射单元机理的机理模型;
(2)描述杂波后向散射系数的概率密度函数的分布模型;
(3)描述由实验数据拟合与频率、极化、俯角、环境参数等物理量的依赖关系的关系
4.1 雷达杂波幅度分布模型
到目前为止，人们已经提出了许多杂波模型，有关描述杂波后向散射系数的概率密度函数的分布模型，比较公认的幅度概率密度函数分布模型为Rayleigh 分布、LogNormal 、Weibull 分布、K 分布等。
(1) Rayleigh （瑞利）分布
在雷达可分辨范围内，当散射体的数目很多的时候，根据散射体反射信号振幅和相位的随机特性，它们合成的回波包络振幅是服从瑞利分布的[6]。以x 表示杂波回波的包络振幅，以σ2表示它的功率，则x 的概率密度函数为:
2
22()exp()2x
x f x σσ
=- (4-1)
相对应的概率密度函数分布曲线如图4.1所示。
图4.1 瑞利分布概率密度函数分布曲线图
瑞利分布与每个散射体的振幅分布无关，只要求散射体的数目足够多，并且所有散射体中没有一个起主导作用。需要说明的是，瑞利分布只能代表同一个距离单元上杂波从这次扫描到下次扫描的变化规律，它不能用来表示同一个扫描过程中杂波回波的振幅分布，因为杂波的强度一般都是随着距离的增大而减弱的。对于低分辨力雷达，当高仰角和平稳环境时，瑞利分布的杂波模型可以得到较为精确的结果。但是，随着对雷达杂波分布特性分析的逐步深入，人们发现，对于海浪杂波和地物杂波，瑞利分布模型并不
能给出令人满意的结果。特别是随着距离分辨力的提高，杂波分布出现了比瑞利分布更长的“尾巴”，即出现高振幅的概率相当大。因而，如果继续采用瑞利分布模型，将出现较高的虚警概率。海浪杂波的分布不仅是脉冲宽度的函数，而且也与雷达极化方式、工作频率、天线视角以及海情、风向和风速等因素有关，地物杂波也受类似因素的影响。对于高分辨力雷达，在低仰角或恶劣海情下，海浪杂波己不服从瑞利分布，而通常能用韦布尔分布来描述。类似地，地物杂波通常能用LogNormal 分布来描述[7]。
(2) LogNormal （对数一正态）分布
设x 代表杂波回波的包络分布，则x 的LogNormal 分布是:
22
ln (/)
1
()exp[]22m x x f x x
σπσ=- （4-2）
其中σ代表lnx 的标准差，x w 是x 的中值。 相对应的概率密度函数分布曲线如图4.2所示:
图4.2 LogNormal 分布概率密度函数分布曲线图
LogNormal 分布的严重缺点是在最影响虚警和灵敏度的区域里，吻合程度反而较差。对数一正态分布和瑞利分布之间的主要差别在于前者的“尾巴”较长，也就是说，大幅度的概率要比后者大一些。
(3) Weibull （韦布尔）分布
正态分布模型仅适用于它们中的有限分布。瑞利分布模型一般地倾向于低估实际杂波分布的动态范围，而对数一正态分布倾向于高估实际杂波分布的动态范围[8]。韦布尔杂波分布模型比瑞利分布模型、对数一正态杂波分布模型常常能在更广的环境内精确的表示实际的杂波分布。适当地调整韦布尔分布的参数，能够使它成为瑞利分布或接近于对数一正态分布。通常，在使用高分辨力雷达，低入射角的情况下，海浪杂波能够用韦布尔分布模型精确地描述，地物杂波也能够用韦布尔分布模型描述。
设x 代表杂波回波的包络振幅，则x 的韦布尔分布为:
1
()exp[(/)]m m
x f x x x x ααα-=
- （4-3）
其中:x m 为尺度参数，是分布的中值;a 为分布的形状(斜度)函数。 相对应的概率密度函数分布曲线如图4.3所示
:
图4.3 Weibull 分布概率密度函数分布曲线图
如果把式(2-3 )形状参数a 固定为2，并把2
m x 改写成2σ2，则式(2-3 )变为:
2
22
()exp()2x
x f x σσ
=- （4-4） 这就是瑞利分布。
所以，瑞利分布是韦布尔分布的特例。
如果a=1，并把2
m x 改写成2σ2，则韦布尔分布变为:
22
1()exp(/2)2f x x σσ
=
- （4-5）
这就是指数分布。从信号检测的观点来说，对数一正态分布代表着最恶劣的杂波环境:瑞利分布代表最简单的杂波环境;韦布尔分布是中间模型[9]。在许多情况下，它是一种比较合适的杂波模型，因此，它比瑞利分布能适应更宽的杂波范围。
(4)K 分布: 它的表达式如下:
12()()()(1)2v x x
p x kv a v a a
Γ+=+ （4-6）
其中x 为幅度，a 为量化参数，v 为形状参数，它的取值范围为一1 图4.4 K 分布概率密度函数分布曲线图 对于高精度雷达来说，K 分布是比较符合杂波数据的统计结果的。实际上，可以把K 分布看作是瑞利分布和x 2分布的组合:快速起伏的杂波，服从瑞利分布;慢速起伏的杂波，服从x 2分布。 雷达杂波幅度的概率密度分布模型描述了杂波信号在时域的一维表示，通常要更好的描述杂波的分布特性，还要描述杂波频域的二维分布特性，这就是杂波的频谱分布模 型[10]。 4.2雷达杂波频谱分布模型 雷达杂波的频谱常用以下三种模型表示: (1) Gaussian （高斯）谱模型: Gaussian 谱模型可以表示为 2 2()exp()2f f S f σ=- （4-7） 其中σf 为杂波谱的标准差。 (2) Cauchy （柯西）谱模型: Cauchy 谱模型可以表示为 2 1()1()c S f f f = + （4-8） 其中，fc 为截止频率，在该频率处信号幅度下降3dB 。 (3) AllPole （全极）谱模型: 全极型谱能更好地描述杂波谱的“尾巴”，它的表达式为 1()1()n c S f f f = + （4-9） 式中，fc 的意义同柯西谱模型。n 的典型值为2~5，当n=2时，全极型谱即为柯西谱，当n=3时，即为通常所说的立方谱。 对于地杂波可采用幅度为瑞利分布、对数一正态分布、韦布尔分布，频谱为高斯型、立方型、指数型的杂波模型[11]。 海杂波可采用幅度为对数一正态分布、韦布尔分布、K 分布的高斯杂波模型。 气象杂波和箔条干扰可采用瑞利分布的高斯型杂波模型。 具体对应某种杂波，采用何种幅度分布和频谱模型由实际情况决定。 4.3 相关杂波的模拟方法 4.3.1 相关高斯序列的模拟方法 令x(k △t)和X(n △f)分别是随机过程在时域和频域的复取样，其中△t 是时域取样间隔，△f 是频域取样间隔。由于离散随机过程采样是独立的，所以对于给定的功率谱序 列{S(n △f)}，我们就可以通过产生一个独立的随机序列{X(n △f)}的办法来产生随机过程总体，则其总体平均功率为: 2 ()()X n f S n f f ???= （4-10） 产生随机序列的方法是简捷的。首先引入独立随机相位因子序列{ξn }，它的各分量均值为零，且其总体平均功率为1，且|{ξn }|2=1。再令 ()()n X n f S n f f ξ???= n=0,1,2……Nr （4-11） 式(4-11)中，Nr 是重复周期长度。它是满足(4-10)式的。 采用这种方法必须注意Nr 和△f 的选择，因为这里考虑的是在时域和频域都是周期重复的随机过程，必须合理的选择Nr 和△f ，以避免混叠出现。采样频率△f=1/(Nr. △t)。选择Nr 的原则是: N>=max{N ，Nc} （4-12） 式(4-12)中，N 是所要产生的杂波过程的长度;Nc 是杂波过程的相关长度。 利用IFFT 变换就可以得到相关随机序列x(k △t)，其过程如图4.5所示。 图4.5相关高斯序列产生原理方框图 图4.5中，()()H f S n f f ??= (4-13) 当且仅当相位因子{ξn }各分量的概率分布是高斯分布时，{x(k △t)}的各分量才是高斯分布。这样便产生了符合特定功率谱要求的相关高斯分布序列。 ZMNL 法需要找到高斯序列与所需序列相关系数之间的非线性关系g(.)，且它随不同的分布而不同，故不能对协方差矩阵和概率密度函数进行独立控制[12]。 4.3.2 相关对数正态分布杂波的建模 利用已产生的相关高斯随机序列，可得到相关对数正态分布的随机序列，分析如下:对于随机变量y~N(lnu ，σ2) ,做线性变换x=exp(y)，得到具有两个参数的对数正态分布随机变量X 的PDF 为: 22 1 ln (/) ()exp[]22x u f x x σπσ=- (4-14) 式(2-14)中，u 为比例因子，根据具体的环境而不同。 由于在时域幅度上的变换会对功率谱产生影响，所以图5.4中的H(f)不再是单纯的高斯谱采样，而是要经过非线性补偿。设S i,j 为y(n △t)的自相关函数，对应高斯谱P i,j 为经过补偿的功率谱序列{P(n △t)}对应的自相关函数，设其对应的随机序列为w(n △t)，则S i,j 与P i,j 有对应关系: 2 ,,2 ln[1(1)] i j i j S e P σσ +-= (4-15) 其中，形状参数σ决定了非线性变换造成的谐失真程度，P i,j 经过FFT 得到经线性补偿的功率谱序列{P(n △t)}。令图4.5中的 ()()H f P n t t ??= （4-16) 则可得到非线性补偿功率谱高斯分布的随机序列{y(n △t)}，在经非线性变换x=exp(y)，可得高斯谱对数正态分布的随机序列{x(n △t)}，此过程如图4.6所示: 图4.6相关对数止态分布序列产生方框图 4.3.3 相关韦布尔分布杂波的建模 韦布尔分布的概率密度函数为: 1()()exp[()]p p z p z P z q q q -=-- (4-17) 式(2-17)中:q 为比例因子，p 为形状因子。若p=2，就成为瑞利分布，若 P=1就是指数概率密度函数。 S i,j , P i,j 的关系为: 22 212 (11/)[(1/,1/;1;1)](12/)(11/)ij ij p S F p p P p p p ΓΓΓ+=---+-+ (4-18) 式(2-18)中:г(.)为gamma 函数，2F 1(.)为高斯超几何分布函数。高斯超几何分布函数的定义如下: 210()()()(,;;)()()()! n n n n n z z F z n n γαβαβγαβγΓΓΓΓΓΓ∞ =++=+∑ (4-19) 由于无法由上式(4-19)解出P ij 的表达式，因此无法象对数一正态分布一样直接计算P ij 。实际的应用中可以把两者的关系存入一个表中，通过查表法来计算。此模拟过程如图4.7所示 图4.7相关韦布尔分布序列产生方框图 4.3.4 相关K 分布杂波的建模 在相关K 分布模型中，杂波回波的幅度被描述为两个因子的乘积，第一部分是斑点分量(即快变化分量)，它是由大量散射体的反射进行相参叠加而成的，符合瑞利分布，即第二部分是基本幅度调制分量(即慢变化分量)，它反映了与大面积结构有关的散射束在空间变化的平均电平，具有长相关时间，服从x 分布[13]。 相关K 分布的概率密度函数为: 12[;,]()()(1)2v v x x K x a v K a v a a Γ+=+ (4-20) 其中，x>0是杂波幅度，г(.)为Gamma 函数，Kv(.)为第二类修正的v 阶Bessel 函数v>一1是形状参数，a 是标度参数。形状参数v 规定了与平均值有关的较大的矩，并通过混合模型规定了在平均值中的不均匀量;对于大多数杂波，形状参数v 的取值范围是0.1 K 分布随机序列的n 阶矩为: (2)(/2)(1/2) ()() n n a z n n E z z ΓΓΓ++=,则杂波功率为: 22 ()4c z P E z a == . 分是基本幅度调制分量(即慢变化分量)，它是由与散射体结构有关的散射束在空间变化的平均电平所致。它用取平方根的伽马分布表示，并且具有相关性;该相关性依赖于风速等环境条件，有秒量级长的相关时间，且不受频率捷变的影响。这种基本调制分量可通过对数据进行1/4秒的积分而分离出来。 第二部分是斑点分量(即快变化分量)，它是由任何距离单元中杂波的多路径散射性质产生的，它是通过散射体内部运动或通过频率捷变而去相关。斑点分量可以从相当短的时间序列的杂波数据中分离出来，这个杂波数据序列时间在单一距离选通波门的清况下约为200毫秒。 所以杂波功率z 2可以表示成两个独立随机变量的乘积:z 2=XY 其中，X 代表斑点分量，符合瑞利分布;Y 代表调制部分，符合x 2分布。 产生K 分布杂波的过程如图4.8所示，随机序列是独立的、不相关的高斯分布随机向量。整个随机序列经过处理后，前θ个随机变量产生Y ，剩余的两个随机变量生成X ，这样K 分布随机序列{z i }的PDF 由X 和Y 乘积的平方根构成。 图4.8相关K 分布序列产生方框图 S ij 、P ij 的关系为: 222 2112 [(1/2,1/2;1;1)2(1/2,1/2;1;1)] 1ij ij ij F v r F q S v ΛΛ --+----= +- (4-21) 式(4-21)中，2F 1(.)为高斯超几何分布函数，A=г(v+3/2)г(3/2)/г(v+l) 综上所述，产生相关K 分布的具体步骤为: (l)根据具体模拟目的的需要，适当选择△f ，对于给定的功率谱密度函数S(f)进行采样得到序列{Sn’}，其中n=1，2，…N 。 列{Sn}，其中n=1，2，…N 。 (3)查S ij ~r ij 曲线，求得{r ij }，其中n=1，2，…N 。 (4)对序列{r ij }进行FFT 变换，得到随机序列X 及Y 的功率谱密度序列{u ij }其中n=1，2，…N 。 (5)产生相关高斯分布的随机序列{u ij }，其中i=1，2，…θ+2;n=1，2，…N 。如果要求产生的K 分布随机序列是时域的，那么，这里还要将产生的相关高斯分布的随机序列经过IFFT 变换，变换到时城中，然后继续下面的运算。 (6)进行如图4.8所示的步骤，得到相关K 分布随机序列 n n n Z X Y 上面分析介绍了相关对数—正态分布、相关韦布尔分布和相关K 分布杂波的计算机模拟方法，重点介绍了K 分布相关杂波的模拟方法，因为随着雷达技术的进步和精度的提高，相关K 分布模型被认为是描述地面和海洋等的杂波分布的最佳模型。 5 雷达系统杂波信号的仿真 在第二章我们对杂波的建模和仿真算法作了详细研究。完整的杂波仿真应该从实际条件出发，根据具体的雷达参数和环境参数，确定一个较为合理的杂波分布模型和功率谱模型，采用适当的随机数产生方法来实现已知模型的杂波数据仿真。 在仿真中，杂波模块取用瑞利分布高斯谱杂波块，其它模块直接从工具箱里面调用。 5.1雷达系统的一般工作模型 我们知道，雷达发射信号和通讯机发射信号不同，通讯机的全部信号都在发射信号里，而雷达发射信号则毫无信息，它只是信号的运载工具，发射信号碰到目标后被返回为回波信号，回波信号还包括噪声和杂波。回波信号经过相干解调和抽样量化后返回目标信号。一般雷达系统的工作框如图5.1所示： 目标回波 叠加 示波器 接收机 相乘 系统躁声 发送信号 脉冲信号延时，衰减 相乘 图5.1一般雷达系统的工作框图 在雷达系统中，我们用的发送信号为一个高频正弦波。对于目标回波，实际上它就是发送信号的一个时延，其大小为雷达发射波从信源到目标物所花的时间的两倍。系统噪声的加入由于外界环境的复杂性，我们假设回波传输是在一个理想的环境下进行的，即只存在高斯白噪声（Gaussian ）和瑞利衰落信道下的噪声（Rayleigh Noise ）。 5.2雷达系统中杂波信号的仿真 在仿真前，根据第二章的仿真方法，用M 文件S 函数编写十二种杂波模块，M 文件代码见附录，图5.2为十二种杂波模块。 图5.2十二种杂波模块 把雷达系统做成Simulink 下的仿真文件可以得到图5.3的仿真图形： 图5.3在Simulink中雷达系统仿真模型 ①相参脉冲信号： 相参脉冲串信号可以写成以下形式： s(t) = u(t) sinw0t (3-1) u(t)为距形脉冲波，在这里设置T=1e-4，sinw0t为正弦波，设置w0=1e5*2*pi，图5.4是用Simulink建立的相参脉冲发生器框图，图3.5是相参脉冲波形图。 图5.4用Simulink建立的相参脉冲发生器框图 图3.5 发送端相参脉冲波形图 ②回波信号： 在这里，假设delay为0.002ms，信号传送回来后幅度衰落为0.5，其回波波形如图5.6示： 图5.6无干扰噪声条件下回波信号波形图 ③高斯白噪声信号： 图5.7 加性高斯白噪声信号 ④杂波信号： 信号在自由空间里面传输，故我们还要加上杂波信号到系统中，假设加入的是瑞利分布高斯谱杂波，sigmac=0.1，波形如图图5.8示(sample time=1e-5) 图5.8瑞利噪声信号 ⑤接收端的混频信号： 加就得到了接收端的混频信号。如图5.9所示。 图5.9 接收端的混频信号 ⑥同步检测以后得到的信号 在雷达系统中其接收端采用相干解调来接收有用信号，故其波形如下图5.10所示： 图5.10 接收端相干解调后的信号 ○7抽样判决后得到的信号波形和输入脉冲信号得到的波形如下图5.11所示 图5.11 抽样判决后的信号和输入脉冲信号 5.3雷达系统中其它杂波信号的仿真 在雷达杂波库建模与仿真时，可以产生常用的三种谱分布、四种幅度分布的交叉组合，共十二种参数任意的相关杂波。三种功率谱模型为:高斯谱、柯西谱、全极谱，四种幅度分布模型为:瑞利分布、对数正态分布、韦布尔分布、K分布。在上面仿真过程中，我们用的是瑞利分布高斯谱杂波，采用第二章所描述的模拟方法，我们可以生成其它十一种杂波模块，然后再放入雷达系统中进行仿真。在这里我们不详细进行仿真。 6.雷达系统性能分析 6.1瑞利杂波条件下雷达系统的性能分析 进行雷达系统性能分析时，在Simulink仿真框图的发射端加一个抽样量化模块和一个To Workspace模块，To Workspace模块变量名叫send，在接收端添加一个To Workspace模块，To Workspace模块变量名叫receive，把杂波模块的标准差改为变量b0。 Simulink框图如下图4.1。 图6.1 在Simulink下雷达系统性能分析框图 然后建立一个M文件，改变变量b0的值，计算系统的漏检测概率。M文件代码见附录。写仿真时间设置为1s，在MATLAB窗口里运行M文件，得到一个随着变量b0改变而改变的漏检测概率曲线图，如图6.2。 图6.2雷达系统漏检测概率曲线图 多普勒雷达系统仿真 精品好文档，推荐学习交流 摘要 现代通信系统要求通信距离远、通信容量大、传输质量好，作为其关键技术之一的调制解调技术一直是人们研究的一个重要方向。本文以MATLAB为软件平台，充分利用其提供的通信工具箱和信号处理工具箱中的模块，对数字调制解调系统进行Simulink设计仿真，并且进行误差分析。 数字化正交数字化正交调制与解调是通信系统中十分重要的一个环节，针对不同的信道环境选择不同的数字化正交数字化正交调制与解调方式可以有效地提高通信系统中的频带利用率，改善接收信号的误码率。本设计运用Simulink仿真软件对二进制调制解调系统进行模型构建、系统设计、仿真演示、结果显示、误差分析以及综合性能分析，重点对BASK，BFSK，BPSK进行性能比较和误差分析。在实际应用中，视情况选择最佳的调制方式。 本文首先介绍了课题研究的背景，然后介绍系统设计所用的Simulink仿真软件，随后介绍了载波数字调制系统的原理，并根据原理构建仿真模型，进行数字调制系统仿真，最后对设计进行总结，并归纳了Simulink软件使用中需要注意的事项。本文的主要目的是对Simulink的学习和对数字调制解调理论的掌握和深化，为今后在通信领域继续学习和研究打下坚实的基础。 关键字：排通信系统，Simulink仿真，数字化调制解调，BASK，BFSK 精品好文档，推荐学习交流 ABSTRACT TheThe Modern communication systems require communication distance, large communication capacity, good transmission quality, as one of its key technologies modem technology has been an important direction for researchers. In this paper, MATLAB software platform, providing full use of its communications toolbox and signal processing toolbox module, digital modulation and demodulation system Simulink design simulation and error analysis. Modulation and demodulation is a very important part of the communication system, for different channel environment to select different modulation and demodulation system can effectively improve the spectrum efficiency in a communication system, improve the bit error rate of the received signal. This design using Simulink simulation software binary modulation and demodulation system modeling, system design, simulation demo showed that the error analysis and comprehensive performance analysis, focusing on the BASK, BFSK, BPSK performance comparison and error analysis. In practice, as the case may select the best modulation. This paper describes the background of the research, then describes the system design using Simulink simulation software, then introduced the carrier digital modulation system of principles, and build a simulation model based on the principle of digital modulation system simulation, and finally the design summary and induction Simulink software matters that need attention. The main purpose of this paper is to study and Simulink digital modem theory of mastery and deepening for the future to continue learning and research in the field of communication and lay a solid foundation. Key Words: queuing theory, demand management, telecom offices 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); 基于ZMNL方法的海杂波模型仿真探讨 摘要海杂波作为环境波形中最为复杂的一种波形，常利用瑞利分布、对数正态分布、韦伯尔分布和K分布等几种常见模型对其进行描述。本文主要介绍利用零记忆非线性变换法（ZeroMemory Nonlinearity）對于雷达波形进行仿真。 关键词海杂波；零记忆非线性变换法；杂波统计模型 雷达杂波干扰历来是雷达科技工作者和观测者十分关注的课题，很多情况下，限制雷达探测能力的不是接收机的内部噪声，而是环境杂波。研究杂波的形成机理，杂波的反射强度与雷达参数的关系，讨论杂波的分布特性等这些都可以为制定雷达方案、选择雷达参数，采取各种抗杂波的措施、杂波模拟等工作提供理论依据，指明技术方向，避免雷达的设计研究工作一定程度上的盲目性。近半个世纪以来，人们对雷达杂波问题进行了大量的理论研究和试验测定，对雷达杂波的特性认识已经逐渐深入。先后建立了几种雷达杂波统计模型，包括瑞利分布、对数正态分布、韦伯尔分布和K分布等。对杂波进行分析，建立准确的杂波统计模型以及相应的仿真方法，一方面可以为雷达模拟器提供逼真的杂波环境模型；另一方面，也有助于雷达杂波滤波器的设计和实现，提高抑制杂波的能力，提高雷达探测性能。所以，雷达环境特性的研究，对提高雷达性能有着十分重要的意义，特别是面对现代目标隐身技术和超低空突防的威胁，愈加显得重要。 现代雷达系统越来越复杂。在雷达研制和生产的各个阶段，都离不开对雷达性能和指标的测试。如全部采用外场测试，将消耗大量的人力、物力、财力且易受天气状况影响，延长研制周期。而利用现代仿真技术和数字电路技术的雷达信号模拟器，以其经济灵活和可重复性等优点，已成为雷达系统的设计、开发和测试中不可缺少的重要组成部分。一些技术发达国家都比较普遍的使用雷达信号模拟器，凡是用雷达作为探测手段的武器系统，一般都配有比较先进的雷达信号模拟器，以便逼真地模拟威胁背景。因此，研制高性能的雷达信号模拟器是我军武器装备发展所迫切要求的下，以计算机为基础的仿真是目前雷达界公认的以可控方式经历和测量全部雷达性能的唯一办法。 由此计算机建模和仿真技术在雷达设计和开发中变得日益重要。目标和环境的真实统计模型可以用来深入了解新的信号处理方案并解释真实系统在实际实验中的工作情况；也可以用对系统的逐个脉冲仿真来开发和实验实时信号处理算法，并检查这些算法的硬件和软件实现。 海杂波的建模与仿真是雷达目标模拟中环境模拟的重要部分。仿真得到的海杂波数据良好与否是雷达最优化设计及雷达信号处理的关键。对海杂波的研究迄今已有50多年，但其实验数据和理论远不能令人满意，还不可能对海面回波的电平（作为雷达参数和海面状态参数的函数）做出高度准确的预测。对雷达波来说，海面是极其复杂的反射体，关键是找出一些合适的参数，以便建立一个描述海浪回波依从关系的数学模型。 % ====================================================== =====================================% % 该程序完成16个脉冲信号的【脉压、动目标显示/动目标 检测（MTI/MTD）】 % ====================================================== =====================================% % 程序中根据每个学生学号的末尾三位（依次为XYZ）来决定仿真参数，034 % 目标距离为[3000 8025 9000+(Y*10+Z)*200 8025]，4个目标 % 目标速度为[50 0 (Y*10+X+Z)*6 100] % ====================================================== =====================================% close all; %关闭所有图形 clear all; %清除所有变量 clc; % ====================================================== =============================% % 雷达参 数 % % ====================================================== =============================% C=3.0e8; %光速(m/s) RF=3.140e9/2; %雷达射频 1.57GHz Lambda=C/RF;%雷达工作波长 PulseNumber=16; %回波脉冲数 BandWidth=2.0e6; %发射信号带宽带宽B=1/τ，τ是脉冲宽度TimeWidth=42.0e-6; %发射信号时宽 PRT=240e-6; % 雷达发射脉冲重复周期(s),240us对应 1/2*240*300=36000米最大无模糊距离 PRF=1/PRT; Fs=2.0e6; %采样频率 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 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） SIRP 法K 分布雷达杂波的建模与仿真 etpolo@https://www.doczj.com/doc/2e7732022.html, （本文是在论坛已有一篇文章《SIRP 法相干相关K 分布雷达杂波的建模与仿真》的基础上修改而来，在此首先感谢这篇文章的作者给予我的帮助。之所以完成这篇文章，有三个方面的原因：一是对原文章和仿真程序代码明显存在一些不一致的地方，因此，我这里对每个公式进行检验（后来证明文章的公式正确无误，但所给的仿真代码存在问题），二是对自己近4天工作的一个总结，以便以后学习可以参考；三是可以放在网上给初学者一些参考，以便后来者不再走自己曾经走过的弯路。文章的一些文字是在匆忙间完成，只求能表达所述意思，没有详细斟酌，海涵：）） 所谓杂波仿真，实际上就是要生成一系列在幅度上服从特定的概率密度分布（pdf ）的相关随机序列，常见的杂波仿真方法有两种：零记忆非线性变换法（ZMNL ）和 球不变随机过程法（SIRP ）。ZMNL 方法的基本思想是：首先产生相关的高斯随机过程，然后经过某种非线性变换得到所求的相关随机序列。这种方法的缺点就是输入序列与输出序列间有复杂的非线性关系,因此必须寻找输入序列与输出序列的相关函数间的非线性对应关系。SIRP 方法的基本思想是：产生一个相关的高斯随机过程，然后用具有所要求的单点概率密度函数的随机序列进行调制。这种方法的缺点则是受所求的序列的阶数及自相关函数的限制,同时这种方法的计算量非常大,不易形成快速算法。 ISAR 是一种相干雷达，其海杂波必然是相干且时空相关的。对于相干相关杂波，以往的方法都是将非相干的ZMNL 方法加以推广得到相干的ZMNL 模型。这种方法得以应用的一个前提是已知非线性变换前后杂波相关系数的非线性关系，然而对于相干相关K 分布杂波却很难找到这样一种非线性变换，于是我们采取SIRP 方法来仿真ISAR 的海杂波。 K 分布适用于描述高分辨雷达的非均匀杂波，多用于对海杂波的模拟。K 分布可以由一个均值是慢变化的瑞利分布来表示，其中这个慢变化的均值服从Γ分布。K 分布的概率密度函数为： ()()()12;,K /,(0,0)2x f x x x ννανανανα-??=??>> ?Γ?? (1) （公式1经过了本文查阅相关文献进行了确认） 其中，ν是形状参数，α是尺度函数，()Γ是伽马函数，K ν是第二类修正贝赛尔函数。杂波平均功率2σ，ν和α之间的关系可表示为： 2 22σαν= (2) （公式2经过本人查阅文献进行了确认） 对于大多数杂波来说，形状参数的取值范围是0ν<<∞，对于较小的ν的取值，如0.1ν→时，杂波有较长的托尾，ν→∞时的分布接近于瑞利分布。图1给出了K 分布杂波序列的实现结构。 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: 基于Simulink的脉冲多普勒雷达系统建模仿真 胡海莽1，杨万海 （西安电子科技大学电子工程学院，陕西 西安 710071） 摘要：利用计算机仿真技术的可控制性，可重复性，无破坏性，安全性，经济性等特点与优势对雷达电子对抗装备及其技术与战术运用等进行仿真与效能评估，是当前和未来雷达与电子对抗领域研究中的一种重要手段。本文的工作是建立一个基于Simulink的雷达系统仿真库，因为MATLAB的使用广泛性，因此基于其上的雷达系统仿真库较易推广。该雷达系统仿真库不仅可以协助设计雷达系统而且可以帮助学生学习雷达系统。 关键词：雷达；建模；仿真 Modeling and Simulation of PD Radar System Based on Simulink HU Hai-Mang, YANG Wan-Hai (Xidian Univ, Xi’an 710071, China) Abstract: The modeling and simulation of radar systems with system simulation tools make it possible to complete scheme reasoning and performance evaluation efficiently. This paper constructs some radar function blocks and models and simulates a pulse Doppler radar system based on Simulink5.0.The software is perfectly applied in the study of algorithms in radar signal processing and displays the system’s performance. Keywords: radar; modeling; simulation; Simulink; 1 引言 在雷达信号处理系统中系统级仿真占有极其重要的地位，经过系统级仿真能够保证产品在最高层次上的设计正确性。因为外场模拟真实战场复杂电磁环境是非常困难的，同时也耗资巨大。外场试验的次数有限，难以全面反映雷达系统在各种复杂环境下的性能，外场测试和设计修改使得试验周期长，并造成巨大浪费。 以往的工作多是基于EDA平台如SPW和SystemView，这些软件专业性很强，而且价格较贵，因此基于这些平台的雷达系统仿真库也较难推广。本文的工作是建立一个基于Simulink的雷达系统仿真库，因为MATLAB的广泛性使用，因此基于其上的雷达系统仿真库较易推广。该雷达系统仿真库不仅可以协助设计雷达系统而且可以帮助学生学习雷达系统。 Simulink是一种开放性的，用来模拟线性或非线性的以及连续或离散的或者两者混合的动态系统的强有力的系统级仿真工具。它是MATLAB的一个附加组件，用来提供一个系统级的建模与动态仿真工作平台。Simulink是用模块组合的方法来使用户能够快速、准确地创建动态系统的计算机模型的。另外，Simulink还提供一套图形动画的处理方法，使用户可以方便地观察到仿真的整个过程。 Simulink5.0在软硬件的接口方面有了长足的进步，Simulink已经可以很方便地进行实时的信号控制和处理、信息通信以及DSP的处理。仿真程序经过编译可以直接下载到DSP等硬件设备中去，使得从系统级仿真到硬件实现可以一气呵成。 本文的仿真基于MATLAB6.5及其所带的Simulink5.0。 2 脉冲多普勒雷达系统仿真 脉冲多普勒（PD）雷达是在动目标显示雷达基础上发展起来的一种新型雷达体制。这种雷达具 作者简介：胡海莽（1977-），男，江苏省淮安市人，现为西安电子科技大学电路与系统学科硕士研究生，研究方向为信息处理，系统仿真。 信息与通信工程学院 综合实验(1)设计报告海杂波的建模与仿真 学号：S310080092 专业：通信与信息系统 学生姓名：韩鹏 任课教师：穆琳琳 2011年6月 海杂波的建模与仿真 韩鹏 摘要：海杂波的建模与仿真是雷达目标模拟中环境模拟的重要部分。仿真得到的海杂波数据良好与否是雷达最优化设计及雷达信号处理的关键。海杂波的存在对雷达的目标检测、定位跟踪的性能都将产生影响，因此，在海杂波为主要干扰源的情况下，有必要对雷达探测区域内的海杂波特性进行分析，本文给出了海杂波的一些相关特性和几种分布下海杂波的模型以及两种海杂波的模拟方法，一种是无记忆非线性变换法(Zero Memory Nonlinearity,ZMNL)，另一种是球形不变随机过程法(Spherically Invariant Random Process,SIRP)，最后给出ZMNL模拟方法的仿真。 关键词：海杂波随机过程建模与仿真ZMNL SIRP 一、实验目的 海面上反射回来的不需要的杂波称为海杂波。海杂波的存在对雷达的目标检测、定位跟踪的性能都将产生影响，因此，在海杂波为主要干扰源的情况下，有必要对雷达探测区域内的海杂波特性进行分析，建立准确的海杂波模型，一方面可以为雷达系统仿真提供逼真的杂波环境的模型；另一方面则有助于雷达杂波滤波器的设计和实现，提高抑制杂波的能力，提高雷达的探测性能。因此，海杂波的建模与仿真具有重要意义。 二、实验内容简介 2.1海杂波的概念和统计性质 2.1.1海杂波的概念 大家都知道，雷达系统的主要功能是目标检测，即发现目标。还可以在一个或者多个雷达坐标上，粗略的确定目标的位置。雷达可以对目标进行重复测量的方法，沿目标轨道对目标进行跟踪，可以外推到未来位置，估计拦截点或落点，也可以向后外推，估计发射点。 但是当雷达探测位于陆地或海面上的目标时，雷达接受的不仅有目标的回波，而且叠加有不需要的被照射区域的回波，这部分回波在雷达术语里就被称为杂波。雷达杂波就是雷达波束在物体表面形成的后向散射，海杂波就是海面上反射回来的杂波，它表现出更强的动态特性。海面作为雷达波的反射面，其性能十分复杂，海风、海流、海浪、潮汐和不同的水质等都对海杂波的产生有着不同的影响。 2.1.2海杂波的统计性质 雷达接受信号一般包括下面三个组成部分：1)有用的雷达目标回波；2)由于电干扰和雷达设备本身等形成的噪声；3)地面、海面及空中的云雨、干扰箔条等背景形成的杂波。由于杂波信号的强度远远超过目标信号，并且杂波谱常常接近于目标，同时还受雷达设备参数的影响，这些因素增大了雷达对杂波的处理难度。 雷达系统分析大作 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 6.4o db θ== 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 Re j t p t s t ct e 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;011p 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: 通过比较得知，加窗后的主副瓣比变大，副瓣降低到40db以下，但主瓣的宽度却增加了，约为未加窗时的1.5倍，主瓣也有一定的损失。 5.由雷达方程 22 134 (4) t PG Te SNR KT LFR λσ π = 计算可得1196.5540log SNR R =- db 作图输出结果如下，程序代码见附录1的T_5.m 雷达伺服电气控制系统建模与仿真 1.前言 1.1雷达的概念 雷达的基本概念形成于20世纪初。但是直到第二次世界大战前后，雷达才得到迅速发展。早在20世纪初，欧洲和美国的一些科学家已知道电磁波被物体反射的现象。1922年，意大利G.马可尼发表了无线电波可能检测物体的论文。美国海军实验室发现用双基地连续波雷达能发觉在其间通过的船只。1925年，美国开始研制能测距的脉冲调制雷达，并首先用它来测量电离层的高度。30年代初，欧美一些国家开始研制探测飞机的脉冲调制雷达。1936年，美国研制出作用距离达40公里、分辨力为457米的探测飞机的脉冲雷达。1938年,英国已在邻近法国的本土海岸线上布设了一条观测敌方飞机的早期报警雷达链 1.2雷达伺服系统的提出 雷达伺服系统是雷达最重要的组成部分之一，对雷达伺服系统的研制是整个雷达系统中科技含量较高，技术难度较大，并具有很强技术创新的重点课题，本文从某着陆雷达伺服系统的工作原理出发，再结合现代机械原理中关于执行系统运动方案设计的一些特点和这些特点在对雷达伺服系统运动方案设计方面的应用，进行尝试性的探讨．旨在通过探讨能够达到并揭示在设计雷达伺服系统运动方案过程中，所遵循的次序和设计构思方面的规律性以高压液体作为驱动源的伺服系统。液压伺服系统是由液压动力机构和反馈机构组成的闭环控制系统?分为机械液压伺服系统和电气液 2.雷达伺服电气控制系统建模与仿真 2.1雷达赐福电气系统的环路设计介绍 雷达天线伺服机构是伺服系统的重要组成部分，在系统中，它既是一个被控对象又是一个反馈系统，是天线或者光学、电视及红外线跟踪装置的支撑和指向装置。当天线工作时，伺服机械机构中的驱动装置接受伺服系统执行元件的力矩传递，使天线和其他跟踪装置能够按照给定角速度及角加速度运动，准确指向目标。根据天线伺服系统反应快、运动迅速、精确度高的特点，对伺服机构结构形式和性能都有较高要求。 文章编号:1006-1630(2007)04-0058-04 相参相关Weibull 分布海杂波建模与仿真 宁汀汀,谢亚楠 (上海卫星工程研究所,上海200240) 摘 要:介绍了一种用零记忆非线性变换(ZM NL )模拟具高斯谱特性的相参相关Weibull 分布海杂波的方法。由正交白高斯噪声序列经线性滤波器产生相关的正交高斯序列,用ZM NL 将该序列通过非线性变换为相参相关Weibull 杂波。仿真结果表明,该法形成的海杂波信号与理论值吻合较好,方法可行。 关键词:海杂波;Weibull 分布;相参;相关高斯随机序列;零记忆非线性变换中图分类号:O451 文献标识码:A Modeling and Simulation of Interference C orrelated Weibull Distribution S ea C lutter NING Ting -ting,XIE Ya -nan (Shang hai Institute of Satellit e Eng ineering,Shang hai 200240,China) Abstract :A method of imitating interference correlated Weibull distribution sea clutter w ith Gaussio n spectrum by using zero memory none linearity (ZM NL )transform was put forward in this paper.T he correlated ort hogonal Gaussion sequence w as produced fro m orthogonal white G aussion noise sequence through linear filter.T hen the cor related or thogo nal Gaussion sequence was transferr ed to the interference correlated Weibull clutter thr ough none linear transfo rm by using ZM NL.T he simulat ion showed that the sea clutter acquired by this metho d was agr eed w ith the theoretic one.T he met hod was feasible. Keywords :Sea clutter;Weibull distribution;Interference;Correlated or thog onal Gaussion sequence;Zero memory none linearity tr ansform 收稿日期:2006-08-09;修回日期:2006-10-12 作者简介:宁汀汀(1983)),女,硕士,主要从事地面动目标检测以及合成孔径雷达信号处理等研究。 0 引言 海杂波是海面回波中雷达显示器中不需要的部 分,它的存在会使目标模糊。杂波的起伏统计特性对雷达目标检测算法设计和杂波相消处理器输入信杂比计算的影响较大,杂波的频谱特性与目标检测和脉冲多普勒滤波器设计相关。因此,快速有效模拟海杂波对雷达系统的设计,以及雷达性能的分析和改善非常重要。 目前,模拟具一定概率分布的随机序列的方法已趋于成熟。形成具一定概率分布的相关随机序列方法也在研究中,其中经典的有两种。一是球不变随机过程法(SIRP),其基本思路是:产生一相关的高斯随机序列,用特定的概率密度函数的随机序列 进行调制[1] 。该法受所求序列的阶数及自相关函 数的限制,且计算量大,不易形成快速算法。二是ZMNL,其基本思路为:产生一相关的高斯随机序列,经某种非线性变换获得需要的相关非高斯随机序列[2]。该法的特点是输入与输出序列间为复杂的非线性关系,因此须寻找输入序列与输出序列相关函数间的非线性对应关系[3]。与SIRP 法相比,ZMNL 法的计算量小,较易形成快速算法,且通用性较好。 本文采用ZM NL,对具高斯谱特性的相参相关Weibull 分布海杂波的建模进行了研究。 1 相关高斯随机序列形成 ZMNL 的原理如图1所示。图中:Y (k )为输入信号W (k )经滤波器H (z )后的函数;A y (k ),ex p ((j H (k ))分别为Y (k )经极坐标变换后的幅值和相位部分;A x (k )为A y (k )用ZM NL 经系列非线 2011 年春季学期研究生课程考核 考核科目：雷达系统仿真（实验一）学生所在院（系）：电子与信息工程学院 学生所在学科：信息与通信工程 学生姓名：吴上上 学号：10S005123 学生类别：强军计划 考核结果阅卷人 点迹航迹管理仿真实验 一、实验目的 1. 实践仿真实验过程； 模拟数据 MC 仿真实现 结果分析 2. 理解MC 仿真思想； 3. 掌握仿真实验分析方法。 二、仿真实验模型 1、蒙特卡洛仿真方法 Monte Carlo 仿真方法是通过大量的计算机模拟来检验系统的动态特性并归纳出统计结果的一种随机分析方法。用数学方法模拟真实物力环境，并验证系统的可靠性与可行性。 主要包括随机数的产生、Monte Carlo 仿真设计以及结果解释等。 Monte Carlo 仿真设计的基本原则是，在比较两种方法的性能时，应尽可能的保证相同的实验条件，即保证相同的仿真序列和相同的随机量测误差。 另外还应保证试验的可重复性，以使感兴趣或异常的结果能够被详细检查出来而不需要重复整个仿真试验。可通过将仿真数据及结果打印或写盘来实现。 2、运动模型 在二维平面内当目标在空中作匀速运动时，通常包括匀速直线运动和匀速转向运动或两者交替，设采样间隔为T ，目标检测概率1D P =，且无虚警存在，在直角坐标系下作匀速运动的目标离散运动模型和观测模型 (假定在采样时刻k )为： ()()()1k k GV k +=+X ΦX （1） ()()()()k H k k W k =+Z X （2） （1）匀速直线运动模型 当目标作匀速直线运动时，有： ()() () ()()()()22100/2001000,0010/200010T x y x k x k y k y k T T T G T T T u k V k u k =???? ???? ???? ????==???????? ?????? =?? ?? X Φ （3） 其中()x u k 和()y u k 分别为相互独立的零均值方差为2 x u σ和2 y u σ的高斯白噪声。 ()()()v 1000,v 0010x y k H W k k ???? ==???????? （4） 计算机与现代化 2014年第2期 JISUANJI YU XIANDAIHUA 总第222期 文章编号：1006- 2475（2014）02-0209-04收稿日期：2013-09-29作者简介：王桃桃（1989-），女，江苏沭阳人， 南京航空航天大学自动化学院硕士研究生，研究方向：雷达系统仿真；万晓冬（1960-），女，江苏南京人， 副研究员，硕士生导师，研究方向：分布式仿真技术，实时分布式数据库技术，嵌入式软件测试技术；何杰（1988- ），男，安徽铜陵人，硕士研究生，研究方向：机载红外弱小目标检测，三维视景仿真。相控阵雷达系统的仿真 王桃桃，万晓冬，何 杰 (南京航空航天大学自动化学院，江苏南京210016) 摘要：雷达的数字仿真及雷达仿真库的建立已经成为近年来雷达领域研究的热点。本文主要进行相控阵雷达系统的仿真研究。首先根据相控阵雷达的组成和原理，建立相控阵雷达的仿真模型与数学模型。然后选择Simulink 作为仿真平台，对相控阵雷达系统进行仿真与研究。仿真的模块主要有天线模块、信号环境模块、信号处理模块以及GUI 人机交互界面模块。最终在Simulink 库中生成自己的雷达子库，形成相控阵雷达系统，为后续相控阵雷达的研究奠定基础。关键词：雷达;相控阵;信号处理中图分类号：TP391．9 文献标识码：A doi :10．3969/j．issn．1006-2475．2014．02．047 Simulation of Phased Array Ｒadar Systems WANG Tao-tao ，WAN Xiao-dong ，HE Jie （College of Automation Engineering ，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics ，Nanjing 210016，China ）Abstract ：The digital simulation of radar and the establishment of radar simulation libraries has become research hot spot in radar field in recent years．This paper mainly focuses on phased array radar system simulation．According to the composition and prin-ciple of phased array radar ，it establishes the simulation model and mathematical model of phased array radar．Then ，the paper does simulation and research on phased array radar system by choosing Simulink as the simulation platform．The simulation mod-ule mainly includes the antenna module ，the signal environment module ，the signal processing module and GUI man-machine in-terface module．Eventually it generates radar sub-libraries and forms phased array radar system ，which lay the foundation for fol-low-up phased array radar study． Key words ：radar ；phased array ；signal processing 0引言 计算机仿真技术应用于雷达源于20世纪70年代，国内雷达仿真起步较晚，仿真主要是基于SPW 、Matlab 、Simulink 、ADS 、HLA 等平台，其中Simulink 是一种在国内外得到广泛应用的计算机仿真工具，它支持线性系统和非线性系统，连续和离散事件系统，或者是两者的混合系统以及多采样率系统。ADS （Ad-vanced Design System ）软件可以实现高频与低频、时域与频域、噪声、射频电路、数字信号处理电路的仿真等。SPW （Signal Processing Workspace ）是用于信号处理系统设计的强有力的软件包，在雷达领域有着广泛的应用。HLA （High Level Architecture ）提供了基于分布交互环境下仿真系统创建的通用技术支撑框架， 可用来快速地建造一个分布仿真系统。比较4种仿 真平台，SPW 比较昂贵，只能在Unix 操作系统下使用，HLA 通信协议复杂，不同版本的ＲTI 可能有无法通信的问题。Simulink 应用于雷达仿真比ADS 广泛并易于推广，所以本文采用Simulink 作为仿真平台。 为了进行后期雷达与红外的数据融合，首先需要建立雷达模块以产生雷达数据源，本文根据相控阵雷达的工作原理，采用数字仿真的方法，仿真雷达模块。首先提出相控阵雷达的仿真结构图以及给出各个模块的数学模型，然后根据数学模型，利用Simulink 仿真平台，仿真实现雷达的各组成模块，从而构建一个完整的雷达系统。同时，也可以通过使用S 函数将各个模块封装，然后建成自己的雷达仿真库，从而可以形成不同类型的雷达系统，便于更好地进行雷达系统最新多普勒雷达系统仿真
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