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：
当科学家们使用计算机来试图预测复杂的趋势和事件时, 他们通常应用一类需要长串的随机数的复杂计算。设计这种用来预测复杂趋势和事件的数字模型越来越依赖于一种称为蒙特卡罗模似的统计手段, 而这种模拟进一步又要取决于可靠的无穷尽的随机数目来源。 蒙特卡罗模拟因摩纳哥著名的赌场而得名。它能够帮助人们从数学上表述物理、化学、工程、经济学以及环境动力学中一些非常复杂的相互作用。数学家们称这种表述为“模式”, 而当一种模式足够精确时, 他能产生与实际操作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷: 如果必须输入一个模式中的随机数并不像设想的那样是随机数, 而却构成一些微妙的非随机模式, 那么整个的模拟(及其预测结果)都可能是错的。 最近, 由美国佐治亚大学的费伦博格博士作出的一分报告证明了最普遍用以产生随机数串 的计算机程序中有5个在用于一个简单的模拟磁性晶体中原子行为的数学模型时出现错误。科学家们发现, 出现这些错误的根源在于这5个程序产生的数串其实并不随机, 它们实际上隐藏了一些相互关系和样式, 这一点只是在这种微小的非随机性歪曲了晶体模型的已知特 性时才表露出来。贝尔实验室的里德博士告诫人们记住伟大的诺伊曼的忠告:“任何人如果相信计算机能够产生出真正的随机的数序组都是疯子。” 蒙特卡罗方法（MC） 蒙特卡罗（Monte Carlo）方法： 蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，属于计算数学的一个分支，它是在本世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程，很难得到满意的结果，而蒙特卡罗方法由于能够真实地模拟实际物理过程，故解决问题与实际非常符合，可以得到很圆满的结果。这也是我们采用该方法的原因。 蒙特卡罗方法的基本原理及思想如下： 当所要求解的问题是某种事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过某种“试验”的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数学方法来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它是以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。可以把蒙特卡罗解题归结为三个主要步骤：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。 蒙特卡罗解题三个主要步骤： 构造或描述概率过程： 对于本身就具有随机性质的问题，如粒子输运问题，主要是正确描述和模拟这个概率过程，对于本来不是随机性质的确定性问题，比如计算定积分，就必须事先构造一个人为的概率过程，它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。 实现从已知概率分布抽样： 构造了概率模型以后，由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的，因此产生已知概率分布的随机变量（或随机向量），就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段，这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。最简单、最基本、最重要的一个概率分布是(0,1)上的均匀分布（或称矩形分布）。随机数就是具有这种均匀分布的随机变量。随机数序列就是具有这种分布的总体的一个简单子样，也就是一个具有这种分布的相互独立的随机变数序列。产生随机数的问题，就是从这个分布的抽样问题。在计算机上，可以用物理方法产生随机数，但价格昂贵，不能重复，使用不便。另一种方法是用数学递推公式产生。这样
蒙特卡罗仿真原理 蒙特卡罗(MonteCarlo)方法，又称随机抽样或统计模拟方法，泛指所有基于统计采样进行数值计算的方法。在第二次世界大战期间，美国参与“曼哈顿计划’’的几位科学家Stanislaw Ulam，John Von Neumann 和N．Metropolis等首先将这种方法用于解决原子弹研制中的一个关键问题。后来N．Metropolis用驰名世界的赌城－－－摩纳哥的MonteCarlo一来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。随着现代计算机技术的飞速发展，蒙特卡罗方法已经在统计物理、经济学、社会学甚至气象学等方面的科学研究中发挥了极其重要的作用，将蒙特卡罗方法用于仿真即为蒙特卡罗仿真。蒙特卡罗方法适用于两类问题，第一类是本身就具有随机性的问题，第二类是能够转化为概率模型进行求解的确定性问题。 ※蒙特卡罗方法求解问题的一般步骤 用蒙特卡罗方法求解问题一般包括构造或描述概率过程、从已知概率分布抽样和建立估计量三个步骤。 构造或描述概率过程实际上就是建立随机试验模型，构造概率过程是对确定性问题而言的，描述概率过程是对随机性问题而言的，不同的问题所需要建立的随机试验模型各不相同。 所谓的从已知概率分布抽样指的是随机试验过程，随机模型中必要包含某些已知概率分布的随机变量或随机过程作为输入，进行随机试验的过程就是对这些随机变量的样本或随机过程的样本函数作为输入产生相应输出的过程，因此通常被称为对已知概率分布的抽样。如何产生已知分布的随机变量或随机过程是蒙特卡罗方法中的一个关键问题。 最后一个步骤是获得估计量，蒙特卡罗方法所得到的问题的解总是对真实解的一个估计，本身也是一个随机变量，这个随机变量是由随机试验模型输出通过统计处理得到的。
通信原理 课程设计报告 题目：基于蒙特卡罗法2FSK系统抗噪声性能仿真院系： 专业： 班级： 姓名： 指导教师： 2010年12月27日-2010年12月31日
编写MA TLAB的M文件，用该文件的采用相干解调法的2FSK系统的抗噪性能进行1000个符号的蒙特卡罗法仿真，画出误码率与信噪比之间的关系曲线，其中信噪比的取值为r=0dB、2dB、4dB、6dB…10dB，同时画出误码率与信噪比的理论曲线，其中信噪比的取值为r=0dB、0.1dB、0.2dB…10dB。 分步实施： 1）熟悉2FSK系统调制解调，熟悉蒙特卡洛法；熟悉误码率计算； 2）编写主要程序； 3）画出系统仿真误码率曲线的系统理论误码率曲线。
1、蒙特卡罗思想概述 蒙特卡罗方法也称为随机模拟方法,有时也称为随机抽样技术或统计实验方法。它的基本思想是:为了求解数学、物理、工程技术以及生产管理等方面的问题,首先建立一个概率模型或随机过程,使它的参数等于问题的解;然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算所求参数的统计特征,最后给出所求解的近似值。而解得精确度可用估计值的标准误差来表示。 蒙特卡罗方法可以解决各种类型的问题,但总的来说,视其是否涉及随机过程的性态和结果,该方法处理的问题可以分为两类:第一类是确定性的数学问题,首先建立一个与所求解有关的概率模型,使所求的解就是我们所建立模型的概率分布或数学期望;然后对其进行随机抽样观察,即产生随机变量;最后用其算术平均值作为所求解的近似估计值。第二类是随机性问题,被考察的元素更多的受到随机性的影响,一般情况下采用直接模拟方法,即根据实际物理情况的概率法则,用电子计算机进行抽样试验。 在应用蒙特卡罗方法解决实际问题的过程中,大体有如下几个内容: (1)对求解的问题建立简单而又便于实现的概率统计模型,使所求的解恰好是所建立模型的概率分布或数学期望。 (2)根据概率统计模型的特点和计算实践的需要,尽量改进模型,以便减小方差和费用,提高计算效率。 (3)建立对随机变量的抽样方法,其中包括建立产生伪随机数的方法和建立对所遇到的分布产生随机变量的随机抽样方法。 (4)给出获得所求解的统计估计值及其方差或标准误差的方法。 2、2FSK 系统调制解调原理 频移键控是利用载波的频率变化来传递数字信息。在2FSK 中，载波的频率随二进制基带信号在f1和f2两个频率间变化。用f1和f2分别表示二进制“1”和“0”。因此，2FSK 信号的时域表达式为 )cos()()cos()()(212n n s n n n s n FSK t nT t g a t nT t g a t e θωφω+?? ? ???-++??????-=∑∑∞-∞→∞ -∞ →
实验十五： MATLAB 的蒙特卡洛仿真 一、实验目的 1. 了解蒙特卡洛仿真的基本概念。 2. 了解蒙特卡洛仿真的某些应用 二．实验内容与步骤 1． 蒙特卡洛（Monte Carlo ）仿真的简介 随机模拟方法，也称为Monte Carlo 方法，是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第一次世界大战进行的研制原子弹的“曼哈顿计划”。该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo 来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。冯·诺伊曼是公理化方法和计算机体系的领袖人物，Monte Carlo 方法也是他的功劳。 事实上，Monte Carlo 方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。早在17世纪，人们就知道用事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。18世纪下半叶的法国学者Buffon 提出用投点试验的方法来确定圆周率π的值。这个著名的Buffon 试验是Monte Carlo 方法的最早的尝试！ 历史上曾有几位学者相继做过这样的试验。不过他们的试验是费时费力的，同时精度不够高，实施起来也很困难。然而，随着计算机技术的飞速发展，人们不需要具体实施这些试验，而只要在计算机上进行大量的、快速的模拟试验就可以了。Monte Carlo 方法是现代计算技术的最为杰出的成果之一，它在工程领域的作用是不可比拟的。 蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。具体的，当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时，可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值；随着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。由于涉及到时间序列的反复生成，蒙特卡洛模拟法是以高容量和高速度的计算机为前提条件的，因此只是在近些年才得到广泛推广。 2． MC 的原理 针对实际问题建立一个简单且便于实现的概率统计模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的概率分布或其某些数字特征，比如，均值和方差等。所构造的模型在主要特征参量方面要与实际问题或系统相一致的。 根据模型中各个随机变量的分布，在计算机上产生随机数，实现一次模拟过程所需的足够数量的随机数。通常先产生均匀分布的随机数，然后生成服从某一分布的随机数，再进行随机模拟试验。 收敛性: 由大数定律, Monte-Carlo 模拟的收敛是以概率而言的． 误差: 用频率估计概率时误差的估计，可由中心极限定理，给定置信水平 的条件下，有： ? ? 模拟次数:由误差公式得 3． 定积分的MC 计算原理 N U σεα2 /1||-≤))((X g Var =σ2 2/1)(εσα-≥U N
脉冲压缩雷达的仿真脉冲压缩雷达与匹配滤波的MATLAB仿真 姓名：-------- 学号：---------- 2014-10-28 - 0 - 西安电子科技大学
一、雷达工作原理 雷达，是英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，原意为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此，雷达也被称为“无线电定位”。利用电磁波探测目标的电子设备。发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。 雷达发射机的任务是产生符合要求的雷达波形（Radar Waveform），然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去，遇到目标后，电磁波一部分反射，经接收天线和收发开关由接收机接收，对雷达回波信号做适当的处理就可以获知目标的相关信息。 但是因为普通脉冲在雷达作用距离与距离分辨率上存在自我矛盾，为了解决这个矛盾，我们采用脉冲压缩技术，即使用线性调频信号。 二、线性调频（LFM）信号 脉冲压缩雷达能同时提高雷达的作用距离和距离分辨率。这种体制采用宽脉冲发射以提高发射的平均功率，保证足够大的作用距离；而接受时采用相应的脉冲压缩算法获得窄脉冲，以提高距离分辨率，较好的解决雷达作用距离与距离分辨率之间的矛盾。 脉冲压缩雷达最常见的调制信号是线性调频（Linear Frequency Modulation）信号,接收时采用匹配滤波器（Matched Filter）压缩脉冲。 LFM信号的数学表达式： - 1 -
- 2 - （2.1） 其中c f 为载波频率，()t rect T 为矩形信号： （ 2.2） 其中B K T =是调频斜率，信号的瞬时频率为()22c T T f Kt t + -≤≤，如图 （图2.1.典型的LFM 信号（a ）up-LFM(K>0)（b ）down-LFM(K<0)） 将式1改写为： （2.3） 其中
R使用指南 打开R 下图是R软件的主窗口，R软件的界面与Windows的其他编程软件类似，由一些菜单和快捷按钮组成。快捷按钮下面的窗口便是命令输入窗口,它也是部分运算结果的输出窗口,有些运算结果则会在新建的窗口中输出。 当一个R 程序需要你输入命令时,它会显示命令提示符。默认的提示符是>。技术上来说，R 是一种语法非常简单的表达式语言（expression language）。它大小写敏感，因此A 和a 是不同的符号且指向不同的变量。可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(就是系统的locale 设置)。通常，数字，字母，. 和都是允许的(在一些国家还包括重音字母)。不过，一个命名必须以. 或者字母开头，并且以. 开头时第二个字符不允许是数字。基本命令要么是表达式（expressions）要么就是赋值（assignments）。如果一条命令是表达式，那么它将会被解析（evaluate），并将结果显示在屏幕上，同时清空该命令所占内存。赋值同样会解析表达式并且把值传给变量但结果不会自动显示在屏幕上。命令可以被(;)隔开，或者另起一行。基本命令可以通过大括弧(f和g) 放在一起构成一个复合表达式（compound expression）。注释几乎可以放在任何地方7。一行中，从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是注释。如果一条命令在一行结束的时候在语法上还不完整，R 会给出一个不同的提示符，默认是+。该提示符会出现在第二行和随后的行中，它持续等待输入直到一条命令在语法上是完整的。该提示符可以被用户修改。在后面的文档中，我们常常省略延续提示符（continuation prompt），以简单的缩进表示这种延续。 R的帮助
激光雷达回波信号仿真模拟研究 摘要 关键字 第一章绪论 第一节引言 激光雷达（Lidar：Li ght D etection A nd R anging），是一种用激光器作为辐射源的雷达，是激光技术与雷达技术完美结合的产物。激光雷达的最基本的工作原理与我们常见的普通雷达基本一致，即由发射系统发射一个信号，信号到达作用目标后会产生一个回波信号，我们将回波信号经过收集处理后，就可以获得所需要的信息。与普通雷达不同的是，激光雷达的发射信号是激光而普通雷达发射的信号是无线电波，两者在波长上相比，激光信号要短的多。由于激光的高频单色光的特性，激光雷达具有了许多普通雷达无法比拟的特点，比如分辨率高，测量、追踪精度高，抗电子干扰能力强，能够获得目标的多种图像，等等。因此，利用激光雷达对大气进行监测，收集、分析数据，建立一个大气环境预测理论模型，这将会成为研究气候变化和寻求解决对策的一项重要武器。 第二节本文的选题意义 由于投入巨大，在研制激光雷达实物之前，我们需要进行模拟与仿真研究，预测即将研制的激光雷达的各性能指标，评价总体方案的可行性。激光雷达回拨信号仿真模拟就是利用现代仿真技术，逼真的复现雷达回波信号的动态过程，它是现代计算机技术、数字模拟技术和激光雷达技术相结合的产物。仿真模拟的对象是激光雷达的探测没标以及它所处的环境，模拟的手段是利用计算机和相关设备以及相关程序，模拟的方式是复现包含着激光雷达目标和目标环境信息的雷达信号。通过激光雷达回波信号的仿真模拟，进而产生回波信号，我们可以在实际雷达系统前端不具备条件的情况下，对激光雷达系统的后级设备进行调试。 第三节本文的研究思路和结构安排 本文主要研究面向气象服务应用的大气激光雷达。笔者在熟悉激光雷达的基本工作原理的前提下，学习和熟悉各种参数对大气回波能量的影响，进而学习和掌握matlab编程语言，并且根据给定的激光雷达系统参数、大气参数和光学参数，以激光雷达方程为基础，通过仿真模拟得到理想状态下的大气回波信号。但是，在实际测量工作中，由于大气中的各种干扰，我们获得的回波信号并不和理想状态下的大气回波信号一致，因此，在本文的后期工作中，笔者根据已有的大量激光雷达实测信号与模拟信号对比，既能验证仿真模拟结果的准确性，又能应用于激光雷达的性能指标等方面的分析上，具有比较高的实际应用价值。 第二章激光雷达的原理 第一节激光雷达系统 一个标准的激光雷达系统应该包含以下部件：激光器、发射系统、接收系统、光学系统、信号处理系统以及显示系统。它的工作原理图我们可以用下图表示：
蒙特卡罗方法的解题过程可以归结为三个主要步骤：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。 蒙特卡罗方法解题过程的三个主要步骤： （1）构造或描述概率过程 对于本身就具有随机性质的问题，如粒子输运问题，主要是正确描述和模拟这个概率过程，对于本来不是随机性质的确定性问题，比如计算定积分，就必须事先构造一个人为的概率过程，它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。 （2）实现从已知概率分布抽样 构造了概率模型以后，由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的，因此产生已知概率分布的随机变量（或随机向量），就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段，这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。最简单、最基本、最重要的一个概率分布是（0，1）上的均匀分布（或称矩形分布）。随机数就是具有这种均匀分布的随机变量。随机数序列就是具有这种分布的总体的一个简单子样，也就是一个具有这种分布的相互独立的随机变数序列。产生随机数的问题，就是从这个分布的抽样问题。在计算机上，可以用物理方法产生随机数，但价格昂贵，不能重复，使用不便。另一种方法是用数学递推公式产生。这样产生的序列，与真正的随机数序列不同，所以称为伪随机数，或伪随机数序列。不过，经过多种统计检验表明，它与真正的随机数，或随机数序列具有相近的性质，因此可把它作为真正的随机数来使用。由已知分布随机抽样有各种方法，与从(0,1)上均匀分布抽样不同，这些方法都是借助于随机序列来实现的，也就是说，都是以产生随机数为前提的。由此可见，随机数是我们实现蒙特卡罗模拟的基本工具。 （3）建立各种估计量 一般说来，构造了概率模型并能从中抽样后，即实现模拟实验后，我们就要确定一个随机变量，作为所要求的问题的解，我们称它为无偏估计。建立各种估计量，相当于对模拟实验的结果进行考察和登记，从中得到问题的解。 蒙特卡洛法模拟蒲丰（Buffon）投针实验-使用Matlab 2010年03月31日星期三8:47 蒲丰投针实验是一个著名的概率实验，其原理请参见此页： https://www.doczj.com/doc/c718884118.html,/reese/buffon/buffon.html 现在我们利用Matlab来做模拟，顺便说一下，这种随机模拟方法便是传说中的“蒙特-
二、蒙特卡洛模拟原理及步骤 （一）蒙特卡洛模拟原理：经济生活中存在大量的不确定与风险问题，很多确定性问题实际上是不确定与风险型问题的特例与简化，财务管理、管理会计中同样也存在大量的不确定与风险型问题，由于该问题比较复杂，一般教材对此问题涉及较少，但利用蒙特卡洛模拟可以揭示不确定与风险型问题的统计规律，还原一个真实的经济与管理客观面貌。 与常用确定性的数值计算方法不同，蒙特卡洛模拟是用来解决工程和经济中的非确定性问题，通过成千上万次的模拟，涵盖相应的可能概率分布空间，从而获得一定概率下的不同数据和频度分布，通过对大量样本值的统计分析，得到满足一定精度的结果，因此蒙特卡洛模拟是进行不确定与风险型问题的有力武器。 1、由于蒙特卡洛模拟是以实验为基础的，因此可以成为财务人员进行风险分析的“实验库”，获得大量有关财务风险等方面的信息，弥补确定型分析手段的不足，避免对不确定与风险决策问题的误导； 2、财务管理、管理会计中存在大量的不确定与风险型问题，目前大多数教材很少涉及这类问题，通过蒙特卡洛模拟，可以对其进行有效分析，解决常用决策方法所无法解决的难题，更加全面深入地分析不确定与风险型问题。 （二）蒙特卡洛模拟步骤以概率型量本利分析为例，蒙特卡洛模拟的分析步骤如下： 1、分析评价参数的特征，如企业经营中的销售数量、销售价格、产品生产的变动成本以及固定成本等，并根据历史资料或专家意见，确定随机变量的某些统计参数； 2、按照一定的参数分布规律，在计算机上产生随机数，如利用EXCEL提供的RAND函数，模拟量本利分析的概率分布，并利用VLOOKUP寻找对应概率分布下的销售数量、销售价格、产品生产的变动成本以及固定成本等参数； 3、建立管理会计的数学模型，对于概率型量本利分析有如下关系式，产品利润=产品销售数量×（产品单位销售价格-单位变动成本）-固定成本，这里需要说明的是以上分析参数不是确定型的，是依据某些概率分布存在的； 4、通过足够数量的计算机仿真，如文章利用RAND、VLOOKUP等函数进行30000次的模拟，得到30000组不同概率分布的各参数的排列与组合，由于模拟的数量比较大，所取得的实验数据具有一定的规律性； 5、根据计算机仿真的参数样本值，利用函数MAX、MIN、A VERAGE等，求出概率型量本利分析评价需要的指标值，通过对大量的评价指标值的样本分析，得到量本利分析中的利润点可能的概率分布，从而掌握企业经营与财务中的风险，为财务决策提供重要的参考。三、概率型量本利分析与比较 （一）期望值分析方法假设某企业为生产与销售单一产品的企业，经过全面分析与研究，预计未来年度的单位销售价格、销售数量、单位变动成本和固定成本的估计值及相应的概率如表1，其中销售数量单位为件，其余反映价值的指标单位为元，试计算该企业的生产利润。表1概率型量本利分析参数 项目概率数值 单位销售价格0.3 40 0.4 43 0.3 45 单位变动成本0.4 16 0.2 18 0.4 20 固定成本0.6 28000 0.4 30000
实验12 检测性能的蒙特卡洛仿真 1、实验目的 了解蒙特卡洛仿真的基本概念，掌握蒙特卡洛仿真方法在分析检测性能方面的应用，通过蒙特卡洛仿真，对检测性能作出评估，通过和理论比较。 2、实验原理 正如(8.1.16)式所指出的那样，最佳检验总可以化简为 10() H T H >γ 可见积分的数值计算问题就转化成了一个概率的计算问题，而概率可以用相对频数来近似，相对频数可通过统计试验的方法求得。具体方法是将M 个随机点(X,Y)均匀地投放到x-y 平面上的正方形区域内，如果有N 个点落在区域G 内，那么相对频数为N/M ，因此， ?N I M = (4) (8.3.8)式是对积分I 的一个估计，很显然，估计的精度取决于试验次数M ，M 也称为蒙特卡洛仿真次数。下面给出了用蒙特卡洛方法计算积分I 的MATLAB 程序。 syms x; y1=int(0.5-(0.5-x).^2,0,1); zhenshizhi=eval(y1) N=0; x1=unifrnd(0,1,1,M); y1=unifrnd(0,1,1,M); for i=1:M if y1(i)<=(0.5-(0.5-x1(i)).^2) N=N+1; end end fangzhenzhi=N/M 从以上的例子可以看出应用蒙特卡洛仿真的一般步骤： 1 建立合适的概率模型； 2 进行多次重复试验； 3 对重复试验结果进行统计分析（估计相对频数、均值等）、分析精度。 利用蒙特卡洛仿真方法，可以仿真检测器的性能。假定判决表达式如（1）式所示，(3)式给出了检测概率的表达式，如果用蒙特卡洛仿真方法估计检测概率，则 11?(()M i i P U T M ==?γ∑z (5) 其中z i 表示第i 次仿真试验所用到的观测矢量。由于 雷达信号处理和数据处理技术 定价: ￥89.00元金桥价: ￥84.55元节省: ￥4.45元 内容简介 雷达信号处理和数据处理技术是雷达的神经中枢。信号处理通过对雷达回波信号的处理来发现目标和测定目标的坐标和速度等，形成目标点迹，数据处理通过对目标点迹的处理形成目标的航迹供指挥决策使用。 本书的主要内容包括雷达信号的形式、雷达杂波抑制、雷达脉冲压缩、雷达信号检测、雷达抗干扰、雷达目标识别、雷达点迹处理和雷达航迹处理等。 全书共14章，第1章为概论，第2章到第10章为雷达信号处理技术，第11章到第14章为雷达数据处理技术。全部内容既包含处理理论，也包含设计技术。 本书可以帮助雷达工程技术人员和雷达使用人员掌握有关雷达信号处理和数据处理技术，解决有关应用问题；同时还可以作为高等学校电子工程相关专业高年级本科生和研究生的参考用书。 雷达信号处理基础 定价: ￥55.00元金桥价: ￥52.25元节省: ￥2.75元 内容简介 本书译自国际著名雷达信号处理专家Mark A. Richards教授编写的教科书。该书介绍了雷达系统与信号处理的基本理论和方法，主要内容包括：雷达系统导论、雷达信号模型、脉冲雷达信号的采样和量化、雷达波形、多普勒处理、检测基础原理、恒虚警率检测、合成孔径雷达成像技术、波束形成和空-时二维自适应处理导论。书中包含了大量反映雷达信号处理最新研究成果和当前研究热点的补充内容，提供了大量有助于读者深入的示例。该书对基础理论和方法进行了详尽的介绍与深入严谨的论述，是一本雷达信号处理领域中高水平的教科书。 本书适合于从事雷达成像、检测、数据处理及相关信号处理的研究生作为教材使用，也是相关专业研究人员不可多得的一本参考书。Mark A.Richards。博士，佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的首席研发工程师和兼职教授。他具有20余年在学术界、工业界及政府部门从事雷达信号处理和嵌入式计算方面研究的经历。他曾被聘为美国国防高级研究计划署项目经理、IEEE 2001年雷达会议的总主席，以及IEEE图像处理和IEEE信号处理期刊的副编辑。Eichards博士长期从事关于雷达信号处理、雷达图像处理及相关学科的研究生教育和职业教育。这本严谨的著作源自于一位该领域令人尊敬的领导者，它提供了其他文献中所没有的关于雷达DSP基础及其应用的详细内容。对于那些不只想从普通雷达系统的书籍中粗略学习信号处理，还想学到更多关于信号模型、波形、干扰抑制、探测，以及诸如SAR和SFAP等高级雷达信号处理主题的人而言，本书是非常合适的。经过多年研究生和职业教育的完善与检验，这本深入介绍雷达DSP技术的书籍，以现有的先进雷达技术为基础，全面讨论了以下几方面的问题，并提供了详尽的例子：多域信号获取和采样、目标和干扰模型、常见雷达波形、干扰抑制技术、检测算法和工具、合成孔径成像和自适应阵列处理基础。 信息传输与正交函数 定价: ￥28.00元金桥价: ￥26.60元节省: ￥1.40元 内容简介 本书叙述了非正弦正交函数理论和以之为基础的信息传输系统，主要内容包括正交函数系、信息传输的基本思想和方法，移动通信与正交函数之间的关系，沃尔什函数的复制生成理论，一般复制生成理论及桥函数的概念，沃尔什函数及桥函数的相关函数的定义及其特性，序率分割制多路传输系统，信息传输系统的统一模型等。 本书可供从事通信、遥控、遥测和雷达工作的技术人员、科研人员以及高等院校师生参考。 DSP开发应用技术 例在我方某前沿防守地域，敌人以一个炮排（含两门火炮）为单位对我方进行干扰和破坏．为躲避我方打击，敌方对其阵地进行了伪装并经常变换射击地点． 经过长期观察发现，我方指挥所对敌方目标的指示有50％是准确的，而我方火力单位，在指示正确时，有1/3的射击效果能毁伤敌人一门火炮，有1/6的射击效果能全部毁伤敌人火炮． 现在希望能用某种方式把我方将要对敌人实施的20次打击结果显现出来，确定有效射击的比率及毁伤敌方火炮的平均值。 使用蒙特卡洛方法模拟50次打击结果： function [out1 out2 out3 out4]=Msc(N) % N开炮次数 % out1射中概率 % out2平均每次击中次数 % out3击中敌人一门火炮的射击总数 % out4击中敌人2门火炮的射击总数 k1=0; k2=0; k3=0; for i=1:N x0=randperm(2)-1; y0=x0(1); if y0==1 fprintf('第%d次：指示正确||',i); x1=randperm(6); y1=x1(1); if y1==1|y1==2|y1==3 fprintf('第%d次：击中0炮||',i); k1=k1+1; elseif y1==4|y1==5 fprintf('第%d次：击中1炮||',i); k2=k2+1; else fprintf('第%d次：击中2炮||',i); k3=k3+1; end else fprintf('第%d次：指示错误，击中0炮||',i); k1+1; end fprintf('\n'); end out1=(k2+k3)/N; out2=(0*k1+k2+2*k3)/20; out3=k2/N; out4=k3/N; 运行： 1.[out1 out2 out3 out4]=Msc(50) 结果： 1.第1次：指示正确||第1次：击中2炮|| 2.第2次：指示错误，击中0炮|| 3.第3次：指示错误，击中0炮|| 4.第4次：指示正确||第4次：击中0炮|| 5.第5次：指示错误，击中0炮|| 6.第6次：指示正确||第6次：击中1炮|| 7.第7次：指示正确||第7次：击中0炮|| 8.第8次：指示错误，击中0炮|| 9.第9次：指示正确||第9次：击中2炮|| 10.第10次：指示正确||第10次：击中1炮|| 11.第11次：指示正确||第11次：击中1炮|| 12.第12次：指示正确||第12次：击中2炮|| 13.第13次：指示错误，击中0炮|| 14.第14次：指示正确||第14次：击中1炮|| 15.第15次：指示错误，击中0炮|| 16.第16次：指示错误，击中0炮|| 17.第17次：指示正确||第17次：击中0炮|| 18.第18次：指示错误，击中0炮|| 第3章蒙特卡罗法3.1蒙特卡罗法的基本原理 3.1.1蒙特卡罗法的基本过程 3.1.2蒙特卡罗法的基本问题 1. 蒙特卡罗法的收敛性 2 计算机辅助绘图基础（第4版） 2. 蒙特卡罗法的误差 3. 蒙特卡罗法的费用 3.1.3蒙特卡罗法的特点 1. 收敛速度与问题维数无关 2. 受问题条件限制的影响不大 3. 不必进行离散化处理 4. 蒙特卡罗法是一种直接解决问题的方法 5. 误差容易确定 计算机辅助绘图基础（第4版） 3 6. 蒙特卡罗法的缺点 3.1.4蒙特卡罗法待研究的若干问题 1. 随机数 2. 已知分布的随机抽样 3. 非归一问题的随机抽样 4. 蒙特卡罗法的基本技巧 5. 蒙特卡罗法的并行化计算方法 3.1.5随机变量的基本规律 1. 随机变量 2. 数学期望值 3. 方差 4. 特征函数 5. 中心极限定理 4 计算机辅助绘图基础（第4版） 6. 分布函数的基本性质 7. 随机变量序列的收敛性 图3.1几种收敛的关系3.1.6大数定律及中心极限定理的一般形式 1. 大数定律 2. 中心极限定理 3.1.7 4个常见的中心极限定理 1. 勒维·林德伯格（Lévy Lindeberg）中心极限定理 计算机辅助绘图基础（第4版） 5 2. 棣莫弗·拉普拉斯（De Moivre Laplace）中心极限定理 3. 李雅普诺夫（Ляпунов）中心极限定理 4. 林德伯格（Lindeberg）中心极限定理 3.1.8几种常见的概率模型和分布 1. 贝努利概型——二项分布 2. 泊松（Poisson）分布 3. 均匀分布 运用蒙特卡罗模拟进行风险分析 蒙特卡罗模拟由著名的摩纳哥赌城而得名，他是一种非常强有力的方法学。对专业人员来说，这种模拟为方便的解决困难而复杂的实际问题开启了一扇大门。估计蒙特卡罗模拟最著名的早期使用是诺贝尔奖物理学家Enrico Fermi（有时也说是原子弹之父）在1930年的应用，那时他用一种随机方法来计算刚发现的中子的性质。蒙特卡罗模拟是曼哈顿计划所用到的模拟的核心部分，在20世纪50年代蒙特卡罗模拟就用在Los Alamos国家实验室发展氢弹的早期工作中，并流行于物理学和运筹学研究领域。兰德公司和美国空军是这个时期主要的两个负责资助和传播蒙特卡罗方法的组织，今天蒙特卡罗模拟也被广泛应用于不同的领域，包括工程，物理学，研发，商业和金融。 简而言之，蒙特卡罗模拟创造了一种假设的未来，它是通过产生数以千计甚至成千上万的样本结果并分析他们的共性实现的。在实践中，蒙特卡罗模拟法用于风险分析，风险鉴定，敏感度分析和预测。模拟的一个替代方法是极其复杂的随机闭合数学模型。对一个公司的分析，使用研究生层次的高等数学和统计学显然不合逻辑和实际。一个出色的分析家会使用所有他或她可得的工具以最简单和最实际的方式去得到相同的结果。任何情况下，建模正确时，蒙特卡罗模拟可以提供与更完美的数学方法相似的答案。此外，有许多实际生活应用中不存在闭合模型并且唯一的途径就是应用模拟法。那么，到底什么是蒙特卡罗模拟以及它是怎么工作的？ 什么是蒙特卡罗模拟？ 今天，高速计算机使许多过去看来棘手的复杂计算成为可能。对科学家，工程师，统计学家，管理者，商业分析家和其他人来说，计算机使创建一个模拟现实的模型成为可能，这有助于做出预测，其中一种方法应用于模拟真实系统，它通过调查数以百计甚至数以千计的可能情况来解释随机性和未来不确定性。结果通过编译后用于决策。这就是蒙特卡罗模拟的全部内容。 形式最简单的蒙特卡罗模拟是一个随机数字生成器，它对预测，估计和风险分析都很有用。一个模拟计算模型的许多情况，这通过反复地从预先定义的特定变量概率分布中采集数据并将之应用于模型来实现。因为所有的情况都产生相应的结果，每种情况都可以蕴含一种预测。预测的是你定义为重要模型结果的事项（通常含有公式或函数）。 将蒙特卡罗模拟法想象为从一个大篮子里可放回的反复拿出高尔夫球。拦在的大小和形 产业与科技论坛2012年第11卷第17期 2012.（11）.17 Industrial &Science Tribune 蒙特卡罗仿真的原理及应用 □戚苇苇 【内容摘要】蒙特卡罗法又称随机抽样技巧法或统计试验法，在目前结构可靠度计算中，它被认为是一种相对精确法，具有在计 算机上实现蒙特卡罗计算时程序结构清晰简单，便于编制和调试的特点。【关键词】通信技术；蒙特卡罗法；仿真；误码率 【作者单位】戚苇苇，江苏省扬州技师学院 一、通信仿真概述 （一）通信的基本概念以及分类。通信是通过某种媒体进行的信息传递。古代，人们通过驿站、飞鸽传书、烽火报警 等方式进行信息传递。今天， 随着科学水平的飞速发展，相继出现了无线电，固话，手机，互联网甚至可视电话等各种通 信方式。对于点到点之间的通信， 按消息传送的方向与时间的关系，通信方式可分为：单工通信、半双工通信、全双工通 信。数字通信中，按照数字信号码元排列方法不同，通信方式可分为：串行传输和并行传输。 （二）通信系统的组成。 1．信息源。信源是发出信息的源，其作用是把各种可能消息转换成原始电信号。信源可分为模拟信源和数字信源。模拟信源（如电话机、电视摄像机）输出连续幅度的模拟信号；数字信源（如电传机、计算机等各种数字终端设备）输出 离散的数字信号。 2．变换器。因语声、图像等原始的消息不能以电磁波来传送，所以需要通过变换器将原始的非电消息变换成电信号，并再对这种电信号进一步转换，使其变换成适合某种具体信道传输的电信号。这种电信号同样载有原有的信息。例如电话机的送话器，就是将语声变换成幅度连续变化的电话信号，再进一步转换后送到信道上去。 3．信道。信道是指传输信号的通道，可以是有线的，也可以是无线的，有线和无线均有多种传输媒质。信道既给信号以通路，也对信号产生各种干扰和噪声。传输媒质的固有特性和干扰直接关系到通信的质量。 4．反变换器。反变换器的基本功能是完成变换器的反继续提升水头，管涌便不断向上游发展直至达到临界坡降，此时管涌通道便不能趋于稳定，不断有砂粒起动运移一直到与上游连通，连通的管涌水流强力冲刷堤基并最终导致堤基整体破坏和溃堤。 产生上述现象的原因是：孔口处出现沙沸使地基砂体液化，继续增加水头，砂粒便会从沙沸处向外涌出形成砂环，由于堤基砂层的水平破坏坡降比垂直破坏坡降要小得多，因此地基便会有砂粒从沙沸处涌出形成管涌通道，在未达到临界坡降前管涌通道最终趋于稳定，这是由于砂粒向沙沸处输送，积聚在孔口附近具有了一定的反滤作用，从而加大了局部水头损失，还有管涌通道中的砂粒被水流带出堆积在沙沸处形成砂环，从而抬升了水位降低了有效作用水头。由于地基砂粒的离散性具有随机性，因此这种稳定需要很长时间，条件的微小改变就有可能打破这种稳定，因此时间是影响管涌破坏发生与否非常重要的因素。 （三）管涌破坏位置分析。管涌产生的位置都是发生在强弱透水层接触面的浅层，对深层地基的渗流并无影响，其主要原因是：一是堤基砂层顶面的渗径最短因此此处水平水力坡降最大；二是堤基砂层的水平破坏坡降比垂直破坏坡降要小得多。 三、结语 堤基管涌发展的原因主要是在水平渗透力作用下的水平向浅层破坏。因此，垂直防渗是在发生管涌后地基渗透破 坏治理的优选方法。堤基管涌通道能否趋于稳定与管涌口是否涌砂有很大关系。所以，反滤压盖阻止堤基管涌通道内的砂粒持续涌出应当作为抗洪抢险时的首选。管涌通道趋于稳定的主要原因是：管涌通道的发展使管涌通道前端堤基砂层的水平渗透比降逐渐降低，和管涌口垂直破坏坡降不断增大，直至等于砂层的局部破坏比降。【参考文献】1．刘忠玉，乐金朝，苗天德．无黏性土中管涌的毛管模型及其应用［ J ］．岩石力学与工程学报，20042．毛昶熙，段祥宝，蔡金傍，茹建辉．堤基渗流管涌发展的理论分析［J ］．水利学报，20043．李广信，周晓杰．堤基管涌发生发展过程的试验模拟［J ］．水利水电科技进展，20054．姚秋玲，丁留谦．单层和双层堤基管涌砂槽模型试验研究［J ］．水利水电技术，2007 5．陈建生，李兴文，赵维炳．堤防管涌产生集中渗漏通道机理与探测方法研究［J ］．水利学报，20006．朱伟，山村和也．日本阿武隈川的洪水灾害及其综合治理［J ］．河海大学学报，2000 7．郭书亮．堤基管涌模型试验及形成机理研究［D ］．河北工程大学， 2012· 67·雷达信号处理和数据处理技术
蒙特卡洛方法模拟小例子
蒙特卡罗法
运用蒙特卡罗模拟进行风险分析
蒙特卡罗仿真的原理及应用
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