雷达系统仿真设计报告一.pdf资源-CSDN文库

版权申诉

164 浏览量 2022-07-10 14:57:38 上传评论收藏 583KB PDF 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

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。

序号

1

概率分布名称

均匀分布

概率密度函数

[0,1]区间

f(x) =

1, 0<=x<=1

0, else

exp(

(x  a)

2

2



2

2 高斯分布

f (x) 

1

2



)



exp(



x)

, x>=0

3 指数分布

f(x) =

0, else

4

5

6

7

8

广义指数分布

混合指数分布

韦布尔分布

瑞利分布

广义瑞利分布

f (x)  exp[(x  s)]I

0

(2 xs )

f

ME

 r exp(2r



x)  (1 r) exp(2(1 r)



x)

0  r 

1

2

f (x) 

a

x  x

n

a1

x  xn

a

( ) exp(( ) )

a, b  0

0  x  

b b b

f (x) 

f (r) 

x



r

2

2

exp(

x

2

2



2



2

)

x  0

)I

0

(

ar

)



exp(

r

2

 a

2

2



2

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

u

i

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

E( y

i

)  m

1

，方差

D( y

i

) 



1

2

。运用近似抽样法，则所求的高斯分布随机变量的

表达式为

y

j





1

12

12 N

( u

i

 )  m

1

。当均匀分布随机变量的数目

N

i1

2



N

N=12 时，简化

式为

y

j





u

i

 6

，本设计中采用了该简化式。

i1

实现步骤为：首先产生 12 个通过检验的[0,1]区间均匀分布随机数序列，为

保证其互相之间独立性，产生这 12 个序列的种子取了不一样的值；然后按照简

化公式产生均值为 0，方差为 1 的高斯分布随机数序列。

均值为

a

和方差为



2

的高斯分布随机数序列可通过下列公式产生：

z

j

 y

j





 a

（3）指数分布

通常，认为普通雷达接收机输出的小信号服从指数分布。除此之外，诸如机

器寿命，系统稳定时间等，在一般条件下也被认为服从指数分布。指数分布是系

统仿真中所用到的最基本的随机变量之一。可以证明，若干指数分布的随机变量

之和服从



分布。

运用直接抽样法获得指数分布随机数序列，其公式为



i

 

量

u

i

为[0,1]区间上的均匀分布随机变量。

实现步骤为：首先产生通过检验的[0,1]区间均匀分布随机数序列；然后按照

公式产生指定分布参数



的指数分布随机数序列。

（4）广义指数分布

在雷达系统中，在有信号加噪声存在时，平方律检波器的输出 x 可看作是具

1



ln u

i

，随机变

剩余18页未读，继续阅读

内容反馈

版权申诉

apple_51426592

粉丝: 9657
资源: 9657

最新资源

资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！点击此处反馈

feedback-tip