雷达系统仿真个人总结

1、第一章1、雷达的基本任务可以概括为：探测、定位、成像、识别。2、系统仿真的定义:系统仿真就是进行模型试验，通过系统模型的试验去研究一个已经存在的或正在设计中的系统的过程。这个模型是对系统的简化提炼，能反映问题的本质或主要矛盾，这种建立在模型系统上的试验技术称之为仿真技术。3、系统模型：是系统某种特定性能的一种抽象形式。系统模型实质是一个由研究目的所确定的，关于系统某一方面本质属性的抽象和简化，并以某种形式来描述。模型可以描述系统的本质和内在的关系，通过对模型的分析研究，达到对原型系统的了解。系统模型的建立是系统仿真的基础。4、计算机仿真的步骤：1）模型建立阶段：系统分析与描述、建立系统的数学模

2、型2）模型转换阶段：数据收集、建立系统的仿真模型、模型验证、模型确认3）模型试验阶段：试验设计、仿真运行研究、仿真结果分析清楚仿真每一步步骤，知道关键步骤。请简述系统仿真、系统模型的概念以及系统仿真的步骤。第二章1、蒙特卡洛方法，也叫随机抽样法或统计试验方法，又称计算机随机模拟方法，其基本原理是事件发生的“频率”来决定事件的“概率。”2、蒙特卡洛(MonteCarlo)方法实现步骤：构造或描述概率过程、实现从已知概率分布抽样、建立各种估计量。3、蒙特卡洛方法的理论基础是概率论中的基本定律大数定律。4、重要抽样技术小概率事件仿真。重要抽样技术的基本思想：通过尺度变换(ChangeofMeasur

3、e,CM)来修改决定仿真输出结果的概率测度，使本来发生概率很小的稀有事件频繁发生，从而加快仿真速度，能够在较短的时间内得到稀有事件。5、重要抽样技术利用修改了的概率密度函数进行抽样，得到以较高概率出现的样本，然后通过对其输出结果加权来补偿由修改密度函数带来的偏差。按以上思路，可以在较短的时间内得到稀有事件。6、重要抽样分布函数；重要抽样是用一个新的概率密度函数g(x)代替j并满足=|f(x)rfx=L(x)g(x)dx(2)其中ZG)为一个加权函数，Zd)二谓称为似然比函数。这里gx)可以是满足上式的任意概率密度函数，称为重要抽样分布函数。请按照蒙特卡洛方法的步骤计算下面的积分nsinxdx，

4、并用数学公o式解释重要抽样技术的思想。清楚蒙特卡洛定义。仿真是蒙特卡洛的应用，给题目，怎么用蒙特卡洛实现。概念、实施过程，定积分第三章1、均匀分布白噪声的产生：物理方法真随机数；数学方法伪随机数，包括：线性同余法、联合法(组合发生器)、反馈位移寄存器法。2、非均匀分布白噪声的产生：理论方法：反变换法、舍选抽样法、复合法、变换法、查表法。3、反变换法：由已知的分布函数r=F(x)反过来求x=F-i(r)。4、变换法：利用变换关系从一种分布的随机数产生另一种分布的随机数。反变换法是此法特例。请解释一下变换法与反变换法的区别与联系。第四章1、随机矢量的定义随机矢量过穆是指山多维随机过程构成的一个列矢

5、量过穆，通常表示为；x(o=%1(f)x2(t)兀(f)F式中X2(t).rX讨(f)分为单个随机过程，上标丁表示转置。对上式进行时域采样或离散化即得到对应的随机矢量序列*X)=匡何X2()-在某一特定时刻或采样点n,随机矢量是由M个随机变量构成的M维随机变量，即X=兀-九随机矢量或多维随机变量的统计特性应山多维概率密度函数人(龙)=皿屯(旺宀、,)或概率分布函数尸工=%f幺，0)来完整地描述2、随机矢量抽样设正态平稳过程班r)的均值为零，自协方差函数为为产生模拟忑的点相关随机数列|兀|,可产生丁维正态随机矢量4其均值为零，协方差阵为_20)r(l)?；V-1)_1rr(0)it(.V-2)T

6、OC o 1-5 h z(%)=:：BI-,11-1)r(A-2)随机矢量用协方差阵描述各变量之间的相关性。若视随机矢量的一次抽样为一随机序列，则它可以仿真相关随机序列。缺点：当N很大时其计算量非常大，一般情况仅具有理论意义。3、线性滤波法(产生高斯色噪声)：理论基础概率分布要求、功率谱密度要求恥旳4、概率分布要求的物理解释：由高斯随机变量性质知：n维高斯随机变量的线性组合仍为高斯分布此Y(t)是高斯分布的。显然Y(t)在任意m个时刻取值构成的m个随机变量都可看成输入随机过程X(t)的n(无穷)维高斯变量线性变换所得，这样m个随机变量间仅存在线性相关关系，故它们服从m维高斯分布，即输出Y(t)

7、是高斯过程。只要求得系统的输出均值及相关函数集合，即可得到输出随机过程的多维概率密度函数。5、功率谱密度要求的解释：输出随机过程的功率谱形状主要取决于系统的幅频特性，这样为产生特定相关特性(特定功率谱密度)的随机过程，可将白噪声通过一个特定的线性系统来产生鳥斷臼呀声高斯鱼嗓丙的产主4、ARMA模型产生实高斯色噪声5、复高斯白噪声线性滤波法产生复高斯色噪声6、功率谱密度逆变换产生复色噪声解释一下两个约束条件。第五章1、相关传递法：可以使一个随机序列的相关特性传递给另一个随机序列。具体过程：只要使第一个序列具有所要求的振幅分布，第二个序列具有规定的相关特性，通过使第一个序列按第二个序列的大小次序排

8、列就可使前者同时具有规定的概率密度函数和相关特性。解释：概率分布是随机序列值大小的总体描述而与其排列次序无关，而自相关特性不仅与随机序列值大小有关，更取决于序列值的相对位此概率分布特性与自相关特性是两个截然不同、完全无关的概念，可以分别单独考虑实现。2、ZMNL方法的思想：首先通过线性滤波产生相关高斯随机过程，然后经过某种非线性变换得到所要求的相关随机序列。其中暑为高斯白噪声，工为高斯预畸变相关过程，GOjE态分布函数，r(f)=Gx()为均匀分布拥关序列，丹()为特定分布反函数，賓门=厂仃(=厂&迩)为待求的具有特定分布、特定相关特性的过程3、ZMNL中线性变换产生特定的PSD，非线性变换产

9、生特定的PDF4、SIRP方法是一种外生模型，它允许对杂波的边缘概率密度函数和自相关函数独立进行控制，从而克服了ZMNL方法中非线性变换对相关函数的影响。基本思路是：将高斯白噪声序列w(k)经过一个线性系统H(z)，得到一个相关高斯随机序列y(k)，然后用特定的概率密度函数的随机序列s(k)进行调制即得到所需的序列x(k)。其产生框图为：第六章1、正交双通道处理的定义：中频回波信号经过两个相似的支路分别处理，其差别仅是其基准的相参电压相位差900，这两路称为：同相支路(InphaseChannel)1支路正交支路(QuadratureChannel)Q支路3、复非高斯色噪声的产生：零记忆非线性

10、变换法ZMNL)、球不变随机过程法(SIRP)、幅相分离法(APSM)请解释复色噪声产生的难点对数正态不能由球不变法产生，原因:对数正态的PDF不满足SIRP随机过程PDF性质（积分表达式）第七章了解概念第八章1、2、做直方图的步骤如下：3、1、将数据x,x,.,x12先求数据的x、x，再取边界点a（x）。将a,bk等分得分maxminminmax界点a=aaaaa=b，其中a-a=b_,i=1,2,k。012lkii-1k2、统计落入每一子区间的数据频率f=M,M为落入每一子区间数据的个数。iNi3、据区间分界点及每个子区间数据个数画出直方图。参数点估计的基本要求：无偏估计、有效估计分组N4

11、、参数估计方法：矩估计法（优点是方便，但大样本下其精度不如极大似然估计）、极大似然法（一致、不变、渐近无偏估计）5、直方图的改进：核函数估计、近邻估计公式不做要求，概念要知道。无偏估计、有效估计举例子、结果第九章概率分布的三种基本参数：位置参数、比例参数、形状参数。1、由样本寻找T及其渐近分布的两个基本方法：概率论中的中心极限定理、概率统计中的皮尔逊卡方检验。2、概率统讣中的皮尔逊R方检验设加s论是互相独立同分布的随机变量序列，将它们按一定规则分为互不相交的丘组，记落入第】组的样本个数为仃丸2丘n若己知样本落入第组的概率为并令剂-喻，则有工、f如土渐近/（Jt-Z-lh式和是对H叫-分布仏的附

12、加约束条件的个数，即计算总体理论频数时需估计参数的个数。此法步棗K将独立同分布的随机序列分组。狄求样本落入各组的概率。3、构造F及自由度丹-1-3、拟合性检验一率密度函数一PDF（1）卡方检验*（2）柯尔莫哥洛夫一斯米尔诺检验（K-S检验）：小样本，只适用于连续分布函数*（3）正态性检验一一特殊方法4、X2检验是关于试验频数与理论频数有无显著差异的检验，即检验直方图与所拟合的理论密度函数之间的差异是否显著。a,a、a,a、a,a。0112k-1k最末区间为a,g）。设N点数k-1所选择的理论分布在第i个区间将所拟合的分布的取值范围分为k个区间：若取值范围为,g），则取第一区间为（7,a，1据x

13、，x，x落入第i个区间的频数为M，12Ni取值的概率为p，即理论频数T=Np，贝0iiik(M-T)2k(MX2=ii=Ti=1ii=1-Np)2iNpiX2（k-l-1），l为用数据估计参数个数。此法关键在于选择子区间数，它与数据、样本容量、所拟合的概率分布等有关。3、5、独立性检验白噪声PSD自相关函数估计：定义法（时域法）、间接法（频域法）功率谱密度估计：直接法（周期图法）、间接法（按定义）、现代谱估计方法6、不相关性检验针对白噪声进行的，而相关性检验则是针对色噪声而言的，一般意义上讲，不相关性检验可视为相关性检验的一种特例。7、相关性检验色噪声功率谱比值法、自相关求差法、白化法待深入研

14、究。请叙述直方图估计和卡方检验的步骤，并解释相关性检验的目的和方法。第十章1、等间距线性阵列模型4ir-=2jrdcos(pt/?L=2ndsina/k式中口=?t/2一(pF式中屮r=菱设共用发射天哈尔滨工业大学电子工程系谢慢好绒，仅技收单程等丽距线性阵列模型等间距线性阵列示意图如右图所示，阵列由M个相同阵元织成，所有陆元排列在条直线I,相耳间距均为cL则对f远场目标.見冋波将匾半哪玻形式入射到牌列I.阵列输出的信号矢屋擀是该何波场的空域采样。在窄帝信号条件下.由F对同远场H标冋波.相邻阵元间存在线性路程差其系.因此尊问距线阵输出信号矢量幅度相冋，仅存在线性相位差.即入射信号矢呈的尤素（第m

15、个阵元炭收到的回波信号）肉玩II一翳Eljm屮*瓦雷达波匕初阵兀数。2、阵列信号的空时等价性将空域阵列对单目标回波的采样序列amexpjm屮r=amexpj2n（cosr）（md/入）与时域单频信号的采样序列形式snexpj2nfsnt相比较，得到如下空时对偶特性：窃域单Id标回波时域单频信号采样序列a亡丿力O碉沏g/Qs尹亦N信号频率空间频率cosrL连续变量归化天线口径-刃兄时间Z采样间隔归一化阵兀间距N/兄A/采样点数阵元数MN采样序号m=(),1,2,，1VI-1n=0,1?2,，N-1A数字波束形成如右图所示的线性等间距陈，对方位臥的入射信号欠星和波束扫描汕的愉岀为：F(0)=tv、

16、=，wx(m)s(m)M=1假茂共用发射天线.仅接收单程代11F为阵列力II权欠虽-其元素祝11=智Epj%为阵元m的加权系数，Jt中幅度加权1抑制旁删，相位帕=in屮用T补偿入射信号程差，M评元数，入射伫号Xiitfe元盍规in尸e2Epjmr巩0)=血严,矿JTJ-上式足典型的傅立叶变换公式.实际阵列输入信号孟=如，降列输出功率为：P(=|V(q)|2=氓旳=EP)=观恶占这相叫刮用周期BKperiudagram)对时间序列进行诰殊折，因而町采用现有的谱分析貉论.请解释阵列信号的时空等价性以及幅度加权和相位加权。第十一章1、雷达系统仿真：类比模拟(物理仿真)、数字计算机模拟(数字仿真)2、

17、数字仿真分为：功能仿真实信号、相参视频信号仿真复信号(目标回波+杂波+噪声)U标RCS统计模型師的恤禹型：|叫波恒定幅度非起伏模塑雷达目标KCS起伏的统计模盘Swerliug1型*冋波幅度在天线打过H标期何保持不变，不同打掠周期是独立的，也称为慢起伏模墜口其RCS的槪率密度函数为:P（Q）-exp（-0=指数分布厅处冃标RCS统计模型Swerling3：回波幅度在大线扫过目标期间保持忙变*不同扫掠周期是独立的。其RCS的概率密度函数为：尸（b）=彳?Exp（-笋），（70匚二廿分布自乙”由度为4）%是所有可能的RCS的平均值口SwerQng4型：艸波幅度在脉间起伏。其RCS的概率密度函数与Sterling3型相同。Sweiling3.4型对应丁由一个强散射点和若T个SSftfc点组成的目标请叙述雷达系统仿真、雷达系统数字仿真的分类以及常用的目标散射特性各种分布的噪声的产生方法1、均匀分布白噪声的产生：物理方法真