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机载火控雷达系统建模与仿真的开题报告一、选题背景随着军事技术的飞速发展，雷达技术在现代战争中已经成为不可或缺的重要装备。
而机载火控雷达系统是一种实现空中目标探测、跟踪和攻击的关键设备。
为了提高机载火控雷达系统的性能和可靠性，需要进行系统建模和仿真，从而对系统进行效能、精度、鲁棒性等多方面的分析和评估。
二、研究目的本课题拟建立一套机载火控雷达系统的数学模型，并对该模型进行仿真分析和评估，以期发现其中存在的问题，从而优化和完善机载火控雷达系统，提升其性能和可靠性。
三、研究内容1.机载火控雷达系统的参数建模：该部分需要将机载火控雷达系统的参数进行建模，例如雷达波长、发射功率、接收灵敏度等参数，以便后续仿真分析的实现。
2.机载火控雷达系统数学模型的建立：结合机载火控雷达系统的参数建模，建立机载火控雷达系统的数学模型。
3.仿真分析与实验验证：利用所建立的机载火控雷达系统数学模型，对不同状态的系统进行仿真分析，并结合实验验证进行对比分析，评估机载火控雷达系统的性能和可靠性。
四、研究方法1.文献研究：对机载火控雷达系统的相关文献进行梳理和研究，吸收相关知识和理论，为后续研究提供理论支持。
2.系统参数建模：根据机载火控雷达系统的功能和性能特点，对雷达参数进行建模，为后续系统数学模型的建立提供数据支撑。
3.系统数学模型的建立：利用数学建模方法，建立机载火控雷达系统的数学模型。
4.仿真分析：采用MATLAB等工具，结合系统数学模型进行仿真分析。
5.实验验证：利用实验设备验证仿真结果，并对结论进行对比分析。
五、预期成果1.建立机载火控雷达系统的数学模型，并对模型进行评估和分析。
2.优化和完善机载火控雷达系统，提升其性能和可靠性。
3.撰写论文并完成毕业论文的答辩。
六、进度安排1.文献研究：2021年11月-12月。
2.系统参数建模：2022年1月-3月。
3.系统数学模型的建立：2022年4月-6月。
4.仿真分析与实验验证：2022年7月-9月。
一、实验目的1. 熟悉雷达系统仿真软件的使用方法；2. 了解雷达系统的工作原理；3. 分析雷达系统性能指标；4. 通过仿真实验，验证雷达系统的实际性能。
二、实验原理雷达系统是一种利用电磁波探测目标的系统，其基本原理是发射电磁波，经目标反射后，接收反射回来的电磁波，通过处理这些信号，实现对目标的探测、跟踪和识别。
雷达系统主要由发射机、天线、接收机、信号处理单元等部分组成。
三、实验仪器与软件1. 仪器：计算机、雷达系统仿真软件；2. 软件：MATLAB、雷达系统仿真软件（如：Simulink）。
四、实验步骤1. 打开雷达系统仿真软件，创建一个新的仿真项目；2. 根据雷达系统的工作原理，搭建雷达系统的仿真模型，包括发射机、天线、接收机、信号处理单元等部分；3. 设置雷达系统的参数，如频率、脉冲宽度、脉冲重复频率等；4. 仿真实验，观察雷达系统在不同参数下的性能表现；5. 分析仿真结果，绘制雷达系统的仿真曲线；6. 比较仿真结果与实际雷达系统性能，分析雷达系统的优缺点。
五、实验数据与结果1. 仿真实验参数设置：（1）频率：24GHz；（2）脉冲宽度：1μs；（3）脉冲重复频率：100Hz；（4）天线增益：30dB；（5）接收机灵敏度：-100dBm。
2. 仿真曲线：（1）距离分辨率曲线：如图1所示，雷达系统的距离分辨率为3m，满足实际应用需求。
图1 雷达系统距离分辨率曲线（2）测速精度曲线：如图2所示，雷达系统的测速精度为±0.5m/s，满足实际应用需求。
图2 雷达系统测速精度曲线（3）角度分辨率曲线：如图3所示，雷达系统的角度分辨率为0.5°，满足实际应用需求。
图3 雷达系统角度分辨率曲线六、实验分析与讨论1. 通过仿真实验，验证了雷达系统在不同参数下的性能表现，为雷达系统的优化设计提供了理论依据；2. 分析仿真结果，雷达系统的距离分辨率、测速精度和角度分辨率均满足实际应用需求；3. 比较仿真结果与实际雷达系统性能，雷达系统在实际应用中具有较高的可靠性和稳定性；4. 雷达系统仿真曲线实验有助于提高学生对雷达系统原理和性能指标的认识，为后续相关实验和研究奠定基础。
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。
机载PD雷达回波信号建模与仿真技术的开题报告一、选题背景和研究意义随着航空技术的不断发展和飞行安全需求的不断提高，机载PD雷达已成为重要的辅助设备。
其能够对周围环境进行较为准确的探测和识别，为飞行员提供实时信息以及预警功能，有效的提高飞行安全。
PD雷达回波信号建模和仿真技术是机载PD雷达研究的一个重要方向，也是当前国内外雷达技术研究的热点之一。
通过模拟雷达接收到的回波信号，可以有效地验证雷达的性能和精度，提高雷达探测和识别的准确性和可靠性。
因此，本文将研究机载PD雷达回波信号建模和仿真技术，旨在探索一种高效精准的模拟方法，进一步提高机载PD雷达技术水平，为飞行安全提供更好的保障。
二、研究内容和技术路线本文主要研究机载PD雷达回波信号建模和仿真技术，具体研究内容包括：1.分析机载PD雷达的探测原理和回波信号特性，建立PD雷达回波信号的数学模型。
2.研究机载PD雷达回波信号的随机性和复杂性，确定合适的仿真方法。
3.设计合适的PD雷达回波信号仿真程序，并进行验证和比较。
技术路线：1.通过文献调研和实验数据，分析机载PD雷达的探测原理和回波信号特性，建立PD雷达回波信号的数学模型。
2.研究机载PD雷达回波信号的随机性和复杂性，确定合适的仿真方法。
可参考常见的雷达信号仿真方法，如蒙特卡罗方法、波形库方法等。
3.根据所确定的仿真方法，设计合适的PD雷达回波信号仿真程序，并进行验证和比较。
可选择Matlab等工具进行仿真实验。
三、预期成果和创新性预期成果：1.完成机载PD雷达回波信号建模和仿真技术的研究，建立PD雷达回波信号的数学模型，并设计出高效精准的仿真方法和程序。
2.实现对机载PD雷达回波信号的较为准确的模拟和验证，为机载PD雷达的性能和精度评估提供重要依据和支持。
创新性：1.针对机载PD雷达回波信号的建模和仿真技术进行深入探究，具有较强的针对性和实用性。
2.设计出高效精准的仿真方法和程序，为机载PD雷达的性能评估提供更加可靠的支持。
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 =nx +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 ）均匀分布的随机数。
其概率密度函数如下：⎪⎩⎪⎨⎧-=01)(ab x p b x a x b x a ≥≤≤≤, 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); end; x=x./M;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%i=2:1:10000; y(i)=(b-a)*x(i)+a; n=5:0.1:11;hist(y,n),axis([a-1 b+1 0 max(hist(y,n))+20]); mean(y) var(y)上面程序中取 a = 6,b = 10 .即（6，10）区间上的均匀分布。
机载激光雷达虚拟仿真项目报告的总结机载激光雷达虚拟仿真项目报告的总结摘要：本报告总结了关于机载激光雷达虚拟仿真项目的重要成果和发现。
该项目的目标是通过虚拟仿真技术来模拟机载激光雷达的工作，并评估其在不同环境下的性能和效果。
通过深入研究和广泛的实验，我们得出了一些重要的结论，并提出了一些改进和进一步研究的建议。
本报告将对项目的关键目标、方法和结果进行详细介绍，并给出对该关键技术的观点和理解。
1. 介绍机载激光雷达是一种通过使用激光脉冲来获取地面或物体表面信息的先进技术。
它在地质勘探、测绘、遥感和目标识别等领域有着广泛的应用。
然而，由于机载激光雷达在实际环境中的操作受到诸多限制，虚拟仿真技术成为一种有效的方式来评估其性能和效果。
2. 目标机载激光雷达虚拟仿真项目的主要目标是使用虚拟仿真技术模拟机载激光雷达的工作，并对其在不同环境下的性能和效果进行评估。
通过这种方式，我们可以更好地理解激光雷达的工作原理和性能特点，并为进一步改进和优化提供依据。
3. 方法在机载激光雷达虚拟仿真项目中，我们采用了以下关键方法：3.1 系统建模首先，我们对机载激光雷达系统进行了建模。
这包括激光发射装置、接收器、激光束传播以及地面或物体表面的反射等因素。
通过建立系统模型，我们能够准确地模拟激光雷达的工作过程。
3.2 环境模拟其次，我们采用虚拟仿真技术来模拟不同环境下的情况。
这包括模拟不同地形、天气条件、目标类型等。
通过改变这些环境因素，我们可以评估激光雷达在不同情况下的性能和效果。
3.3 数据处理和分析最后，我们对仿真数据进行处理和分析。
这涉及到从激光雷达接收到的原始数据中提取有用的信息，并对其进行处理和解释。
通过对数据的分析，我们能够评估激光雷达的性能特点，并与实际情况进行对比。
4. 结果通过机载激光雷达虚拟仿真项目的实验和分析，我们得出了一些重要的结果：4.1 精度和效率我们发现，在不同环境下，机载激光雷达的精度和效率有所不同。
雷达探测技术的建模与仿真雷达探测是一种通过发射电磁波，利用物体对电磁波的反射信号来探测物体位置、速度、形状和性质的技术。
在军事、民用领域广泛应用，如导航、遥感、气象、交通等。
随着科技的快速发展，雷达探测技术也逐渐成熟。
在雷达探测技术的发展中，建模与仿真是不可或缺的环节。
建模与仿真可以模拟出雷达探测所需要的各类信号，探测效果，不同物体的反射情况，帮助设计和优化雷达系统。
一、建模建模是将实际事物或系统抽象为一定的数学或物理模型的过程。
在雷达探测的建模中，需要考虑到各类信号和反射物体的特性。
1. 信号模型雷达探测中常用的信号包括：线性调频信号（LFM信号）、相位编码信号和频率编码信号等。
在这些信号中，LFM信号是最常用的一种信号。
建立信号模型，可以方便的分析信号的特性，为后面的仿真提供数据支持。
2. 物体模型雷达探测的物体一般分为两类：散射体和目标。
在建立物体模型时，需要考虑到物体的理论反射系数、散射截面积、形状和材料等影响反射的因素。
将这些因素综合考虑，可以得到不同物体的反射特性，为后面的仿真提供数据支持。
二、仿真仿真是在计算机环境下，利用建立好的数学或物理模型进行系统模拟，以预测系统行为的技术。
在雷达探测的仿真中，需要考虑到仿真的环境和仿真的目的。
1. 仿真环境雷达探测的仿真环境一般分为两类：地面仿真和空中仿真。
地面仿真一般是在计算机软件中构建3D模拟环境，利用不同物体的局部坐标和相对位置，计算出雷达探测的反射特性，模拟出雷达扫描过程。
空中仿真则需要模拟天气、风速、飞行高度、飞行速度等因素，以获得更真实的仿真结果。
2. 仿真目的雷达探测的仿真目的一般分为两类：性能评估和仿真验证。
性能评估主要是根据系统设计指标，比如最大探测距离、空中控制指挥系统驱动优化后雷达跟踪过程的性能、远程干扰抗性等，从理论上预估雷达系统的性能。
仿真验证则是通过模拟真实环境，下小巴高平原、海面等相应地形的不同天气环境，模拟部署后的实际应用结果，验证所设计的雷达方案在实际应用中的可行性。
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 =nx +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 = 0.08402> （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：⎪⎩⎪⎨⎧-=01)(ab x p b x a x b x a ≥≤≤≤, 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); end; x=x./M;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% i=2:1:10000; y(i)=(b-a)*x(i)+a; n=5:0.1:11;hist(y,n),axis([a-1 b+1 0 max(hist(y,n))+20]); mean(y) var(y)上面程序中取 a = 6,b = 10 .即（6，10）区间上的均匀分布。
运行结果如下：均值 = 8.0070 方差 = 1.33112.2 高斯分布：高斯分布的概率密度函数如下;222)(21)(σσπu x ex p --=其产生方法是在均匀分布随机数的基础上通过函数变换法来产生。
产生步骤是①产生均匀分布的随机数。
②产生服从标准正态分布的随机数。
③由标准正态分布产生一般正态分布。
1> 标准正态分布 其部分程序如下：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% i=1:1:10000;u(i)=sqrt(-2*log(x(i))).*cos(2.*pi.*y(i)); v(i)=sqrt(-2*log(x(i))).*sin(2.*pi.*y(i)); n1=-5:0.2:5; n2=-5:0.2:5; subplot(1,2,1); hist(u,n1); subplot(1,2,2);hist(v,n2);mean(u)var(u)mean(v)var(v)运行结果如下：均值 = -0.0182 方差 = 0.99102>一般正态分布其部分程序如下：a=2;b=2;i=1:1:10000;u(i)=sqrt(-2*log(x(i))).*cos(2.*pi.*y(i));v=b*u+a;n=-10:0.1:10;hist(v,n);mean(v)var(v)运行结果如下：均值 = 2.0301 方差 = 4.04822.3 指数分布：服从正态分布的信号通过线性检波器后其包络强度(功率)服从指数分布。
其概率密度函数为：x e x p λλ-=)( 0≥x其产生方法亦有：①在均匀分布随机数的基础上产生指数分布。
②在正态分布随机数的基础上产生该分布。
产生程序分别如下：程序1（部分）lamade1=1 i=1:1:10000;y(i)=-log(x(i))./lamade1; n=0:0.2:10; hist(y,n); mean(y) var(y)运行结果：均值 = 1.0140 方差 = 1.0292程序2（部分）i=1:1:10000;s(i)=(u(i).*u(i)+v(i).*v(i));n=0:0.3:25;hist(s,n);mean(s)ar(s)运行结果：2.4 瑞利分布：在雷达系统中载带信号的包络服从瑞利分布。
正态随机过程在其杂波载频)(f上可以表示为：tt y t t x t c c c ωωsin )(cos )()(-=其中)(t x 、)(t y 是服从),(2σμN 的相互独立的随机过程，检波器的包络幅度(电压):22)()()(t y t x t v +=服从瑞利分布)(σR 。
瑞利分布的概率密度函数为：⎪⎩⎪⎨⎧<≥-⋅=0,00),2ex p()(222x x x x x f σσ其产生方法亦有：①在均匀分布随机数的基础上产生瑞利分布。
②在正态分布随机数的基础上产生该分布。
其产生程序如下： 程序1（部分）：segma=2; i=1:1:10000;y(i)=segma*sqrt(-2*log(x(i))); n=0:0.2:10; hist(y,n); mean(y) var(y)运行结果：均值 = 2.5239 方差 = 1.7417程序2（部分）：i=1:1:10000;s(i)=sqrt(u(i).*u(i)+v(i).*v(i));n=0:0.1:10;hist(s,n);mean(s)var(s)运行结果：均值 = 1.2537 方差 = 0.43172.5 广义指数分布概率密度函数为：)2()(0)(xs I e x p s x +-= 0≥x式中： s-信噪比 部分程序如下：s=8; i=1:1:10000; h(i)=u(i)+sqrt(2*s); z(i)=h(i).*h(i) +y(i).^2; n=0:1:60; hist(z,n);运行结果：均值= 17.1432 方差=69.04302.6 广义瑞利分布)()(2022222σσσAxI exx p A x +-=0≥x2σAa =-信噪比部分程序如下：a=1;s(i)=sqrt((u(i)+a).^2+v(i).^2); n=-1:0.2:15; hist(s,n); mean(s) var(s)运行结果如下：均值 = 1.5539 方差 = 0.60222.7 韦布尔分布韦布尔分布模型的性能介于瑞利分布模型与对数一正态分布模型之间.海浪杂波和地面杂波都可以用它来表示，并且在一个相当宽的条件范围内它能精确地表示实际的杂波分布。
韦布尔分布的概率密度函数为：ab x x a eb x x b a x p ⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎭⎫⎝⎛-=010)(x x ≥式中：a-形状参数； b-比例参数； x0-位置参数； 该分布是在服从瑞利分布随机数的基础上用变换法产生的，其产生源程序（部分）及直方图如下：a=3;b=2;m=5;y(i)=m+b*(-log(x(i)).^(1/a)); y=m+b*((-log(x)).^(1/a)); hist(y,60); mean(y) var(y)均值 = 6.7896 方差 = 0.42122.8 对数－正态分布对数一正态分布模型可以用来表示高分辨率雷达在观察角小于5时，观察到的海浪杂波，在低观察角时观察到的地面杂波也可用对数一正态分布模型，这类杂波通常是形状不规则的大反射体，例如远洋舰船，较大的空间飞行器，或者SAR 雷达观察到的城市等等。
其概率密度函数是：22)/ln(21)(σσπu x exx p -=均值 2/2σ+=u e， 方差=)1(222-+σσe e u 其产生源程序及直方图如下：i=1:1:10000;u(i)=sqrt(-2*log(x(i))).*cos(2.*pi.*y(i));%%%%%%%%% %%%%%%%% a=0.4; b=0.4; v=sqrt(b)*u+a; %%%%%%%%%%%%%%%%%% L=exp(v); hist(L,100); mean(L)var(L)均值 = 1.8499 方差 = 2.23992.9 Swerling 分布雷达系统中两次回波幅度之差服从Swerling1型。
其概率密度函数为：⎪⎩⎪⎨⎧=-01)(σσxe x p 00<≥x x式中：σ可表示雷达反射回波功率或截面积或信噪比。
产生源程序（部分）如下：rp=10; lamade1=1/rp; i=1:1:10000;y(i)=-log(x(i))./lamade1; hist(y,100);mean(y)var(y)其直方图如下：均值 = 10.1319 方差 = 102.92422.10．t分布随机数调用MATLAB函数trnd（）产生服从t分布的随机数均值 = 0.0506 方差 = 7.7854程序如下：%产生满足t分布的随机数clear;clc;y=trnd(2,1,2048); %自由度为2hist(y,50);mean=mean(y);var=var(y);设计报告二 产生两种相关随机变量一、根据课本123页，产生相关随机序列的步骤：（1）对功率谱进行采样，得到序列{}^nS 。
（2）产生独立的[]0,2π区间均匀分布的随机相位矢量序列[]n ξ，其总体均匀功率谱等于1，即2nξ=1。
（3）然后，给每个随机相位矢量乘以比例系数，得^n x ξ=。
（4）最后取逆离散傅立叶变换得到相关随机序列^12/01,0,1,...,N j kn Nk nn X X ek N N π-===-∑ 1二、两种相关随机序列（1）功率谱密度为均匀分布随机变量：均匀分布功率谱采样产生的相关随机变量相关随机变量的功率谱程序如下：clearfs=512;%设频率为512 x=rand(1,fs);b=7;a=3;z=(b-a)*x+a;Sz=fft(z,fs);N=length(Sz);Pz=abs(Sz.^2)/N;fs1=512;%设频率为512x1=rand(1,fs);c=2*pi;d=0;z=(c-d)*x1+d;xn=sqrt(Pz).*z;xk=ifft(xn,fs);e=mean(xk);%均值d=std(xk)^2;%方差Pz1=abs(xk.^2)/N;n=0:0.05:100;subplot(2,1,1);plot((0:511),xk);axis([0,100,0,2]);title('均匀分布功率谱采样产生的相关随机变量');subplot(2,1,2);plot((0:511),10*log10(Pz1));title('相关随机变量的功率谱');（2）功率谱密度为正态分布随机变量：正态分布功率谱采样产生的相关随机变量-250-200-150-100-50050100150200250相关随机变量的功率谱0100200300400500600程序如下：clearfs=512;%设频率为512x=rand(1,fs);y=rand(1,fs);z=sqrt(-2*log10(x)).*cos(2*pi*y);Sz=fft(z,fs);N=length(Sz);Pz=abs(Sz.^2)/N;fs1=512;%设频率为512x1=rand(1,fs1);%产生0-2pai的均匀随机变量c=2*pi;d=0;z=(c-d)*x1+d;xn=sqrt(Pz).*z;xk=ifft(xn,fs1);e=mean(xk);%均值d=std(xk)^2;%方差Pz1=abs(xk.^2)/N;n=--256:0.05:255;subplot(2,1,1);plot((-256:255),xk);axis([-256,255,-0.5,0.5]);title('正态分布功率谱采样产生的相关随机变量'); subplot(2,1,2);plot((0:511),10*log10(Pz1));title('相关随机变量的功率谱')设计报告三雷达系统仿真一．概述：从一般意义上讲，系统仿真可以理解为在对一个已经存在或尚不存在但正在开发的系统进行研究的过程中，为了了解系统的内在特性，设计构造即能反映系统特征又能符合系统实验要求的系统模型，并在该系统的模型上进行实验，以达到了解或设计系统的目的。
