雷达系统建模及仿真报告.doc

雷达系统建模与仿真在现代电子战中扮演着至关重要的角色，它涉及到多个随机分布模型的运用，以模拟雷达信号的各种特性。这份报告主要探讨了如何在计算机上生成符合特定统计特性的随机变量，用于雷达系统的模拟分析。 报告介绍了几种在雷达应用中常见的随机分布，包括均匀分布、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、对数正态分布以及韦布尔分布。这些分布对应着雷达目标检测、信号强度波动、多路径效应等不同方面的特征。 对于随机数的生成，通常从(0,1)区间的均匀分布开始，因为这是所有其他分布的基础。报告中提到了混合同余法作为生成均匀分布随机数的一种方法，其递推公式为 `x(n) = (ax(n-1) + c) mod m`，其中 `a` 和 `c` 是参数，`m` 是模数。通过适当选择这些参数，可以优化随机数的统计性质。在MATLAB中，可以通过hist函数绘制直方图，以验证生成的随机数是否符合预期的分布。 接着，报告详细讲解了如何从均匀分布生成其他分布的随机数。例如，通过变换法可以将(0,1)区间的均匀分布转化为(a,b)区间的均匀分布。此外，高斯分布的生成则需要先生成标准正态分布的随机数，再进行转换。标准正态分布的生成通常采用Box-Muller变换，即通过两个独立的均匀分布随机数来构造。 报告还展示了MATLAB代码示例，用于生成和验证这些分布的随机数，包括计算平均值和方差以评估分布的准确性。例如，对于(6,10)区间的均匀分布，生成的随机数应具有接近8的均值和大约1.33的方差。 这份报告深入讨论了雷达系统建模中的随机数生成技术，包括基本原理和具体实现，这有助于理解和优化雷达系统的行为仿真，从而提高雷达性能评估和系统设计的精确度。通过这样的建模和仿真，工程师可以更好地预测雷达在复杂环境下的表现，以及对不同目标的探测能力。