雷达仿真报告1

雷达技术实验报告雷达技术实验报告专业班级: 姓名：学号：一、实验内容及步骤1.产生仿真发射信号：雷达发射调频脉冲信号，IQ两路；2.观察信号的波形，及在时域和频域的包络、相位；3.产生回波数据：设目标距离为R=0、5000m；4.建立匹配滤波器，对回波进行匹配滤波；5.分析滤波之后的结果。

二、实验环境matlab三、实验参数脉冲宽度 T=10e-6; 信号带宽 B=30e6;调频率γ=B/T; 采样频率 Fs=2*B; 采样周期 Ts=1/Fs; 采样点数 N=T/Ts;匹配滤波器h(t)=S t*(-t)时域卷积conv ，频域相乘fft， t=linspace(T1,T2,N);四、实验原理1、匹配滤波器原理：在输入为确知加白噪声的情况下，所得输出信噪比最大的线性滤波器就是匹配滤波器，设一线性滤波器的输入信号为)x：(ttx+=t sn)()()(t其中：)(t s为确知信号，)(tn为均值为零的平稳白噪声，其功率谱密度为No。

2/设线性滤波器系统的冲击响应为)(t h ，其频率响应为)(ωH ，其输出响应：)()()(t n t s t y o o += 输入信号能量：∞<=⎰∞∞-dt t s s E )()(2输入、输出信号频谱函数：dt e t s S t j ⎰∞∞--=ωω)()()()()(ωωωS H S o =ωωωπωωd e S H t s tj o ⎰∞-=)()(21)(输出噪声的平均功率：ωωωπωωπd P H d P t n E n n o o ⎰⎰∞∞-∞∞-==)()(21)(21)]([22)()()(21)()(2122ωωωπωωπωωd P H d eS H SNR n t j o o⎰⎰∞∞-∞∞-=利用Schwarz 不等式得：ωωωπd P S SNR n o ⎰∞∞-≤)()(212上式取等号时，滤波器输出功率信噪比o SNR 最大取等号条件：otj n e P S H ωωωαω-=)()()(* 当滤波器输入功率谱密度是2/)(o n N P =ω的白噪声时，MF 的系统函数为： ,)()(*o t j e kS H ωωω-=oN k α2=k 为常数1，)(*ωS 为输入函数频谱的复共轭，)()(*ωω-=S S ，也是滤波器的传输函数 )(ωH 。

SAR 图像点目标仿真报告徐一凡1 SAR 原理简介合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar .简称SAR)是一种高分辨率成像雷达技术。

它利用脉冲压缩技术获得高的距离向分辨率.利用合成孔径原理获得高的方位向分辨率.从而获得大面积高分辨率雷达图像。

SAR 回波信号经距离向脉冲压缩后.雷达的距离分辨率由雷达发射信号带宽决定：2r rCB ρ=.式中r ρ表示雷达的距离分辨率.r B 表示雷达发射信号带宽.C 表示光速。

同样.SAR 回波信号经方位向合成孔径后.雷达的方位分辨率由雷达方位向的多谱勒带宽决定：aa av B ρ=.式中a ρ表示雷达的方位分辨率.a B 表示雷达方位向多谱勒带宽.a v 表示方位向SAR 平台速度。

在小斜视角的情况下.方位分辨率近似表示为2a Dρ=.其中D 为方位向合成孔径的长度。

2 SAR 的几何关系雷达位置和波束在地面覆盖区域的简单几何模型如图1所示。

此次仿真考虑的是正侧视的条带式仿真.也就是说倾斜角为零.SAR 波束中心和SAR 平台运动方向垂直的情况。

图1 雷达数据获取的几何关系建立坐标系XYZ 如图2所示.其中XOY 平面为地平面；SAR 平台距地平面高H.以速度V 沿X 轴正向匀速飞行；P 点为SAR 平台的位置矢量.设其坐标为(x,y,z)； T 点为目标的位置矢量.设其坐标为(,,)T T T x y z ；由几何关系.目标与SAR 平台的斜距为：(R PT x ==(1)由图可知：0,,0T y z H z ===；令x vs =⋅.其中v 为平台速度.s 为慢时间变量（slow time ）.假设T x vs =.其中s 表示SAR 平台的x 坐标为T x的时刻；再令r =r 表示目标与SAR 的垂直斜距.重写(1)式为：(;)PT R s r = =(;)R s r 就表示任意时刻s 时.目标与雷达的斜距。

一般情况下.0v s s r-<<.于是通过傅里叶技术展开.可将(2)式可近似写为：220(;)()2v R s r r s s r=≈+- (3)可见.斜距是s r 和的函数.不同的目标.r 也不一样.但当目标距SAR 较远时.在观测带内.可近似认为r 不变.即0r R =。

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。

一、 实验目的熟悉数字脉冲压缩原理及实现方法，并基于MATLAB 仿真实现。

二、 实验设备 1、 计算机三、实验内容1. 熟悉数字脉冲压缩原理；2. 基于MATLAB 仿真实现数字脉冲压缩。

四、 数字脉冲压缩原理 时域卷积法时域匹配滤波法等效于求离散接收信号与发射波形离散样本之间的复相关运算 ,在脉冲压缩点数较短且压缩比要求不高的情况下经常采用。

其具体算式如下:对于输入为复信号来说，令)()()(n jxq n xi n x +=，(1-24))()()(n jwq n wi n w ++(1-25)(1-24)式中:)(),(n xq n xi 分别为采样信号的实部和虚部；(1-25))(),(n wq n wi 分别为滤波器系数的实部和虚部。

1...2,1,0),(*)(10)(*)()(-=+--==∑==N n i n N x i x N i i n w n x n y∑()o s n (0)h (1)h (3)h N -(2)h N -(1)h N -1Z -1Z -1Z -1Z -()i s n频域FFT 法频域脉冲压缩和时域脉冲压缩的不同之处在于实现卷积的方式不同，时域脉冲压缩用非递归滤波器进行数字压缩是直接进行线性时域卷积，而频域脉冲压缩是基于频谱分析的正、反离散傅氏(DFT)法，即用DFT 将离散输入时间序列变换为数字谱，然后乘以匹配滤波器的数字频率响应函数，再用IDFT 还原成时间离散的压缩输出信号序列。

为了实时处理的需要，一般是用FFT 及其对应的IFFT 来实现这一匹配滤波。

根据卷积定理，如果两个以N 为周期的序列和 ，其DFT 分别为：)2(10)()(N jnk eN n n n x k π-∑-===X(1-27))2(10)()(N jnk eN n n n h k H π-∑-===(1-28)时域的卷积等于频域相乘，因此y(n)的N 点DFT 为：)()()(k H k X k Y =， (1-29)从而可得出：)]}([])([{)(n h DFT DFT n x DFT IDTF n y =(1-30)那么采用FFT 算法，上式可写成：)]}([)]([{)(1n h FFT n x FFT FFT n y -= (1-31)匹配滤波器的输出等于输入信号的离散频谱乘上匹配滤波器冲激响应的频谱(即频率响应)的逆变换。

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。

雷达实验报告雷达实验报告摘要：本次实验旨在通过搭建雷达系统，探索雷达技术的原理和应用。

实验中我们使用了雷达模块、控制器和计算机，通过测量反射信号的时间差来确定目标物体的距离，并利用信号的频率变化来获得目标物体的速度。

实验结果表明，雷达系统能够准确地检测目标物体的位置和运动状态，具有广泛的应用前景。

1. 引言雷达（Radar）是一种利用电磁波进行探测和测量的技术。

它广泛应用于军事、民用和科学研究等领域，如航空、天气预报、导航等。

雷达系统通过发射电磁波并接收其反射信号，利用信号的时间和频率变化来确定目标物体的距离和速度。

本次实验旨在通过搭建雷达系统，深入了解雷达技术的原理和应用。

2. 实验设备和方法2.1 实验设备本次实验使用的设备有：雷达模块、控制器、计算机。

2.2 实验方法（1）搭建雷达系统：将雷达模块与控制器连接，并将控制器与计算机连接。

（2）设置实验参数：根据实验需求，设置雷达系统的工作频率和功率。

（3）目标检测：通过控制器发送电磁波，并接收其反射信号。

利用信号的时间差来计算目标物体的距离，并利用频率变化来计算目标物体的速度。

（4）数据分析：将实验结果导入计算机，并进行数据分析和处理。

3. 实验结果与讨论3.1 距离测量我们在实验中选择了不同距离的目标物体进行测量，并记录了实验结果。

通过分析数据，我们发现雷达系统能够准确地测量目标物体的距离。

实验结果与实际距离相差不大，证明了雷达系统的测量精度较高。

3.2 速度测量在实验中，我们选择了运动目标进行速度测量。

通过分析信号的频率变化，我们能够准确地计算目标物体的速度。

实验结果表明，雷达系统能够实时监测目标物体的运动状态，并提供准确的速度信息。

4. 实验误差分析在实验过程中，我们发现了一些误差来源。

首先，由于环境中存在其他电磁波干扰，可能会对实验结果产生一定的影响。

其次，雷达系统的精度受到设备本身的限制，可能会导致测量结果的偏差。

此外，实验操作的不准确也可能引入误差。

《雷达原理》实验报告学院：专业：姓名：学号：成绩：评阅教员：时间：一、实验内容简介：利用Mathlab实现对几种常见的雷达信号的仿真。

画出这几种信号形式的时域和频域的波形图。

二、实验目的：通过仿真熟悉常用的雷达信号的时域和频谱形式，掌握MatLab中信号的产生和表示方法及信号频谱的计算和图形绘制。

进一步锻炼学员的编程能力，提高利用算法实现解决实际问题的能力。

三、实验原理：不同体制的雷达由于不同的任务采用了不同的信号形式，雷达常用的信号形式有连续波和脉冲波两种；连续波中又有按三角形或按正弦规律变化的调频连续波，脉冲波中有简单脉冲波、脉内调频脉冲波和脉间调频脉冲波；其中测高雷达和车载测距雷达多采用连续波的形式，常规雷达采用简单调频脉冲信号；动目标显示或测速多普勒雷达多采用高工作比的矩形调幅脉冲信号；一些新体制的高分辨率雷达多采用线性调频或相位编码等脉冲压缩信号。

对以上信号形式经傅立叶变换可以得到其频谱。

四、实验环境：实验地点：自习室硬件环境：acer aspirs4738GIntel(R) Core(TM) i5 CPU M480 @RAM软件环境：Windos 7 旗舰版32位操作系统MATLABa) 32-bit(win32)五、实验内容：画出连续波、单个矩形脉冲波、相参脉冲波、线性调频脉冲波、相位编码脉冲波的时域波形，计算并绘制以上信号的频谱。

信号采用的参数如下：1、连续波连续波是最基本的波形，其表达式为：参数为：载波频率f0为20MHz，采样频率为4倍f0，采样长度为1000.Mathlab代码：仿真效果如下图所示：2、单个矩形脉冲单个矩形脉冲的表达式为：参数为：载波频率f0为20MHz，采样频率为4倍f0，脉宽为1us ，脉冲周期为20us Mathlab代码为：仿真结果如图（a）单个矩形脉冲信号的合成过程说明（b）单个矩形脉冲信号的时域频域波形图3、相参脉冲参数为：载波频率f0为20MHz，采样频率为4倍f0，脉宽为1us，脉冲周期为20us。

雷达系统仿真个人总结第一篇：雷达系统仿真个人总结第一章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（Monte Carlo）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（Change of Measure，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、请按照蒙特卡洛方法的步骤计算下面的积分，并用数学公式解释重要抽样技术的思想。

雷达仿真分析报告范文一、引言雷达技术作为现代军事和民用领域中重要的探测和识别工具，在近年来得到了广泛的研究和应用。

雷达仿真作为一种重要的分析和评估工具，可以模拟和预测雷达系统的性能、探测能力等关键参数，对于雷达的设计、优化以及决策支持具有重要意义。

本文将对雷达仿真分析进行详细讨论和分析，通过一系列仿真实验和数据分析，深入探索和评估雷达的性能与效果。

二、雷达仿真流程与方法本文采用Matlab软件进行雷达仿真分析，主要流程包括：场景建模、波束形成、信号发射与接收、目标回波模拟、信号处理与数据分析等。

具体方法如下：1. 场景建模：根据实际的雷达任务需求，将仿真场景划分为不同的区域，并设置场景的尺寸、形状、地形等参数。

2. 波束形成：根据雷达参数设置波束宽度、扫描方式等参数，生成合适的波束图。

3. 信号发射与接收：仿真模拟雷达信号的发射过程，考虑发射功率、频率等参数，并接收目标返回的回波信号。

4. 目标回波模拟：根据目标的散射特性和雷达波束图，模拟目标的回波信号，考虑目标的距离、速度、方位角等参数。

5. 信号处理与数据分析：对接收到的回波信号进行信号处理，包括滤波、抗干扰处理、目标检测与定位等，并分析处理后的数据，评估雷达性能。

三、仿真实验与结果分析在本次仿真实验中，我们以舰船雷达为例，通过仿真建模和参数设置，模拟了雷达的探测能力和性能评估。

以下是实验数据及结果分析：1. 参数设置：仿真中，我们设置了雷达的工作频率为X 波段，波束宽度为20°，最大可探测距离为200km等参数。

2. 目标模拟与回波仿真：我们设置了多个目标，包括小型舰船、飞机等，根据雷达工作参数，计算了各目标的回波信号，并模拟了不同距离、速度下的回波特性。

3. 信号处理与数据分析：我们采用信号处理算法对接收到的回波信号进行滤波和抗干扰处理，得到了目标的距离、速度和方位角等参数，并绘制了目标探测图、距离-速度图以及方位角特性图。

4. 性能评估：通过分析得到的数据和图形，我们评估了雷达的探测能力、目标识别能力以及抗干扰能力，并对仿真结果进行了验证和优化。

雷达系统仿真实验报告姓名：黄晓明学号：班级：1305203指导教师：谢俊好院系：电信学院实验一杂波和色噪声的产生—高斯谱相关对数正态随机序列的产生1、实验目的给定功率谱（相关函数）和概率分布，通过计算机产生该随机过程，并估计该过程的实际功率谱和概率分布以验证产生方法的有效性。

2、实验原理1）高斯白噪声的产生222(x)f(x)μσ--=、222(z)xF(x)dzμσ--=⎰均值：μ为位置参数、方差：2σ、均方差：σ为比例参数。

若给定01X~N(,)'，则2X X~N(,)μσμσ'=+。

MATLAB中对应函数normrnd(mu,sigma,m,n)，调用基本函数01randn(m,n)~N(,)产生标准正态分布。

标准正态分布的产生方法有舍选抽样法、推广的舍选抽样法、变换法、极法、查表法等，其中变换法的优点是精度高，极法运算速度较变换法快10~30％，查表法速度快。

(1)反变换法、反函数有理逼近法令0.5,t r x=-=()2012231230,11a a x a xX signt x Nb x b x b x++⎛⎫=-⎪+++⎝⎭式中2.515517a=，10.802833a=，20.010328a=，11.432788b=，20.189269b=，30.001308b=。

用这一方法进行抽样，误差小于10-4。

(2)叠加法根据中心极限定理有：先产生I组相互独立的01[,]上均匀分布随机数，令1IiiY r==∑，则当N较大时212Y~N(I,I)。

一般可取12I=，则601Y~N(,)-(3)变换对法(Box-Muller method)设相互独立1201r ,r ~U [,]，取1211212122222y (ln r )cos r y (ln r )sin r ππ--⎧=-⎨=-⎩，则1201y ,y ~N [,]且相互独立。

(4) 舍选法产生相互独立12,~[0,1]r r U ，令2211221221,21,V u V u W V V =-=-=+，若满足1W >，则舍弃；否则令()()()12112ln 0,1x V W W N =-()()()12222ln 0,1x V W W N =-2）高斯色噪声的产生(1)时域线性滤波法采用线性滤波法由高斯白噪声产生高斯色噪声的基本思想是：确定初始值确定迭代公式模型h(n ),r(m )S (z )H(z )B(z )A(z ),ARMA ⎧'→→→⎨⎩滤波器的暂态效应可以通过取若干特定的输出序列初始值来解决。

雷达技术实验报告雷达技术实验报告专业班级:姓名：学号: ﻩ一、实验内容及步骤1、产生仿真发射信号：雷达发射调频脉冲信号，IQ两路；2、观察信号得波形,及在时域与频域得包络、相位；3、产生回波数据：设目标距离为Ｒ＝0、500０ｍ；４、建立匹配滤波器，对回波进行匹配滤波;5、分析滤波之后得结果。

二、实验环境maｔlab三、实验参数脉冲宽度Ｔ=10e－6; 信号带宽Ｂ=3０e６；调频率γ=B／T; 采样频率 Fｓ＝2*B；采样周期 Ts=1/Fｓ; 采样点数Ｎ＝T/Ts;匹配滤波器h（t）＝S t*（—ｔ)时域卷积conv ,频域相乘fft，ｔ=liｎｓpace(T1,T2，N）;四、实验原理1、匹配滤波器原理：在输入为确知加白噪声得情况下,所得输出信噪比最大得线性滤波器就就是匹配滤波器,设一线性滤波器得输入信号为：其中:为确知信号,为均值为零得平稳白噪声，其功率谱密度为。

设线性滤波器系统得冲击响应为,其频率响应为，其输出响应:输入信号能量:输入、输出信号频谱函数：输出噪声得平均功率：利用Sｃhwarz不等式得:上式取等号时，滤波器输出功率信噪比最大取等号条件：当滤波器输入功率谱密度就是得白噪声时，ＭF得系统函数为：为常数1，为输入函数频谱得复共轭，,也就是滤波器得传输函数.为输入信号得能量,白噪声得功率谱为只输入信号得能量与白噪声功率谱密度有关。

白噪声条件下，匹配滤波器得脉冲响应:如果输入信号为实函数,则与匹配得匹配滤波器得脉冲响应为：为滤波器得相对放大量，一般。

匹配滤波器得输出信号:匹配滤波器得输出波形就是输入信号得自相关函数得倍，因此匹配滤波器可以瞧成就是一个计算输入信号自相关函数得相关器，通常＝1。

2、线性调频信号(ＬＦＭ）LFM信号(也称Chirp 信号)得数学表达式为：2、１式中为载波频率，为矩形信号,，就是调频斜率，于就是,信号得瞬时频率为，如图１图1 典型得chｉrp信号(a）up-chiｒp(K＞0)（b)doｗｎ-chiｒp（K<0）将2、1式中得up－chirｐ信号重写为：2、2当TＢ〉１时，LFM信号特征表达式如下:２、3对于一个理想得脉冲压缩系统，要求发射信号具有非线性得相位谱,并使其包络接近矩形;其中就就是信号s（t)得复包络.由傅立叶变换性质,S（ｔ)与s（t）具有相同得幅频特性,只就是中心频率不同而已。

一．原理在雷达接收机的输入端，微弱的回波信号总是和噪声及其它干扰混杂在一起的，有时雷达信号甚至淹没在噪声中。

在一般情况下，噪声是限制微弱信号检测的基本因素。

雷达总是在噪声背景下发现并检测目标，因此雷达检测能力实质上取决于信号的信噪比。

使用脉冲积累的方式可以提高回波信号的信噪比。

雷达信号检测中广泛使用奈曼-皮尔逊准则，这个准则要求在给定信噪比的条件下，满足一定虚警概率时的发生概率最大。

这一准则的实现方法是将雷达接收机接收到的回波信号与某一预设的门限电压进行比较，若包络幅度超过门限，则认为目标存在，否则认为目标不存在。

所以雷达检测的关键是要设置合适的门限检测电平，显然提高雷达回波信号的信噪比可以提高门限检测电平，从而提高发生概率。

脉冲积累可以提高回波信号的信噪比，对n 个脉冲观测的结果就是一个积累的过程，积累可简单地理解为n 个脉冲的叠加。

早期雷达中常用的积累方法是利用阴极射线管荧光的余辉加上雷达操作员眼睛和大脑的积累特性。

积累可以在包络检波前完成，称为“检波前积累”或“相干积累”。

信号在相干积累时要求信号间有严格的相位关系，即信号是相参的，故又称为相参积累。

积累也可以在包络检波以后完成,，称为“检波后积累”或“非相干积累”。

由于信号在包络检波后失去了相位信息而只保留下幅度信息，因而检波后积累就不需要信号间有严格的相位关系，因此又称为非相参积累。

通常雷达回波脉冲上叠加了噪声，幅度时大时小，但回波脉冲是周期性的、时间相关的，而噪声是随机的、时间无关的，多个脉冲积累后可以有效地提高信噪比，从而改善雷达的检测能力。

由脉冲重复频率为()p f Hz ，天线波束宽度为()B θ︒，扫描速率为每秒.s θ的扫描雷达收到的来自一个点目标的回波脉冲数为.6B pB p r s f f n w θθθ==式中，r w =转数/min （如果天线360度旋转）。

收到的脉冲数n 通常叫做“，每次扫描击中次数”或“每次扫描的脉冲数”。

远距离支援/自卫干扰下雷达探测距离仿真一、实验目的1.定量分析干扰机掩护突防目标或自卫干扰的有效距离。

2.根据抗干扰措施，了解不同抗干扰策略条件下雷达探测探测目标的能力。

3.利用MATLAB可视化雷达的探测能力，更好地理解雷达威力图。

二、实验原理雷达能在多远的距离检测到目标，即雷达的探测能力，由雷达方程确定。

雷达方程将雷达的作用距离和雷达发射、接收、天线和环境等因素联系在一起，决定了雷达检测某类目标的最大作用距离。

2.1无干扰条件下的雷达方程雷达检测能力实质上取决于信号噪声比，设检测信号所需的最小输出信噪比为(SN)omin，并考虑系统总损耗L，则可得无干扰条件下的雷达最大作用距离方程为：R max=[P tσG t G rλ2(4π)3kT0B n FL(S N)omin]14上式中，P t为雷达发射机功率，G t为雷达天线的发射增益，G r为雷达天线的接收增益，λ为波长，σ为目标雷达截面积，B n为雷达接收机带宽，F为雷达接收机噪声系数，T0为噪声温度，k为玻尔兹曼常数。

2.2支援干扰条件下的雷达方程支援干扰条件下，干扰机以其主瓣指向雷达，而雷达则以主瓣指向目标。

只考虑单部干扰机时，雷达作用距离方程为：R max_SJ=[P t G t G rσR j2B j4πP j G j G r′(θ)B n Lγj (SJ)min]14上式中，P j为干扰机发射功率，G j为雷达天线的发射增益，B j为干扰机噪声带宽，G r′(θ)为雷达天线对干扰机干扰信号的接收增益。

γj为干扰信号对雷达天线的极化损失，R j为干扰机到雷达之间的距离。

(SJ)min为最小可检测信干比。

考虑多部干扰机支援干扰时，设干扰机到雷达之间的距离和方位角不同，而其他性能一致，则雷达作用距离方程为：R max_SJ=[P t G t G rσB j4πP j G j B n Lγj(SJ)min∑G r′(θi)R j,i2ni=1]14本实验中，计算干扰下的雷达作用距离时，除干扰机的干扰信号外，考虑其他噪声杂波的影响，则信干比的计算为：(SJ all )=SP N∙P NJ all=SP N∙P NP N+P0j上式中，P N=FkT0B为噪声杂波功率，P0j为雷达接收到的干扰信号功率。

雷达技术实验报告雷达技术实验报告专业班级:姓名：学号: ﻩ一、实验内容及步骤1、产生仿真发射信号：雷达发射调频脉冲信号，IQ两路；2、观察信号得波形,及在时域与频域得包络、相位；3、产生回波数据：设目标距离为Ｒ＝0、500０ｍ；４、建立匹配滤波器，对回波进行匹配滤波;5、分析滤波之后得结果。

二、实验环境maｔlab三、实验参数脉冲宽度Ｔ=10e－6; 信号带宽Ｂ=3０e６；调频率γ=B／T; 采样频率 Fｓ＝2*B；采样周期 Ts=1/Fｓ; 采样点数Ｎ＝T/Ts;匹配滤波器h（t）＝S t*（—ｔ)时域卷积conv ,频域相乘fft，ｔ=liｎｓpace(T1,T2，N）;四、实验原理1、匹配滤波器原理：在输入为确知加白噪声得情况下,所得输出信噪比最大得线性滤波器就就是匹配滤波器,设一线性滤波器得输入信号为：其中:为确知信号,为均值为零得平稳白噪声，其功率谱密度为。

设线性滤波器系统得冲击响应为,其频率响应为，其输出响应:输入信号能量:输入、输出信号频谱函数：输出噪声得平均功率：利用Sｃhwarz不等式得:上式取等号时，滤波器输出功率信噪比最大取等号条件：当滤波器输入功率谱密度就是得白噪声时，ＭF得系统函数为：为常数1，为输入函数频谱得复共轭，,也就是滤波器得传输函数.为输入信号得能量,白噪声得功率谱为只输入信号得能量与白噪声功率谱密度有关。

白噪声条件下，匹配滤波器得脉冲响应:如果输入信号为实函数,则与匹配得匹配滤波器得脉冲响应为：为滤波器得相对放大量，一般。

匹配滤波器得输出信号:匹配滤波器得输出波形就是输入信号得自相关函数得倍，因此匹配滤波器可以瞧成就是一个计算输入信号自相关函数得相关器，通常＝1。

2、线性调频信号(ＬＦＭ）LFM信号(也称Chirp 信号)得数学表达式为：2、１式中为载波频率，为矩形信号,，就是调频斜率，于就是,信号得瞬时频率为，如图１图1 典型得chｉrp信号(a）up-chiｒp(K＞0)（b)doｗｎ-chiｒp（K<0）将2、1式中得up－chirｐ信号重写为：2、2当TＢ〉１时，LFM信号特征表达式如下:２、3对于一个理想得脉冲压缩系统，要求发射信号具有非线性得相位谱,并使其包络接近矩形;其中就就是信号s（t)得复包络.由傅立叶变换性质,S（ｔ)与s（t）具有相同得幅频特性,只就是中心频率不同而已。

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。

3．具体实现方法 （1）[0,1]区间均匀分布运用乘同余法产生[0,1]区间均匀分布随机数序列的递推公式)(mod 1M x x n n λ≡+式中：λ、M 为两个参数，0x 为初始值。

此处取352=M ，10=x ，155=λ，产生100000个随机数组成的序列，并设置显著水平为5%进行频率（均匀性）检验，参数（一阶矩、二阶矩、方差）检验，相关系数（独立性）检验。

通过检验后，方可认为产生的[0,1]区间均匀分布随机数序列符合设计要求。

通过编写MATLAB 语言代码，产生的序列做直方图如下：检验结果：从表中可以看出，该[0,1]区间均匀分布的随机数序列通过了各项检验。

以下的十种概率分布的随机数序列均以[0,1]区间上的均匀分布随机总体为基础。

根据相关理论，只要给定的均匀分布随机数序列满足均匀且独立的要求，在对其经过严格的数学变换或者严格的数学方法后，所产生的任何分布的简单子样都会满足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i u 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1)(m y E i =，方差21)(σ=i y D 。

运用近似抽样法，则所求的高斯分布随机变量的表达式为111)2(12m Nu N y Ni i j +-=∑=σ。

当均匀分布随机变量的数目N=12时，简化式为6121-=∑=i i j u y ，本设计中采用了该简化式。

激光雷达虚拟仿真实验报告激光雷达虚拟仿真实验是一种通过计算机模拟实现的激光雷达技术实验，它主要通过虚拟仿真模型来模拟各种实际激光雷达应用场景，达到有效的阐明和实践激光雷达技术的目的。

下面是一份激光雷达虚拟仿真实验报告，供参考。

1. 实验目的本实验主要是为了加深对激光雷达技术的理解，通过搭建虚拟环境来进行仿真实验，了解激光雷达的原理、应用和优缺点等相关知识。

2. 实验设备本次实验需要用到的设备包括：- 一台电脑- 激光雷达虚拟仿真软件3. 实验步骤3.1 安装仿真软件首先需要下载并安装激光雷达虚拟仿真软件，根据软件的安装引导将其安装到合适的目录下，并完成相应的设置。

3.2 打开仿真软件启动已经安装好的激光雷达虚拟仿真软件，并进入主界面。

3.3 设置实验参数在仿真软件的主界面中，可以通过参数设置来设置实验的相关参数，包括激光雷达的光束角度、扫描速度、扫描范围等。

3.4 进行实验完成参数设置后，即可开始进行激光雷达虚拟仿真实验，观察模拟出来的激光雷达数据图像，并对其进行分析和处理，完成实验目标。

4. 实验结果本次激光雷达虚拟仿真实验，我们成功地模拟了不同参数条件下激光雷达的探测情况，并获得了相应的实验结果。

通过分析实验结果，我们深入了解了激光雷达技术的优点和限制，对于今后的相关技术研究和应用也提供了参考和依据。

5. 实验结论通过本次激光雷达虚拟仿真实验，我们对于激光雷达技术的性质、特点和应用情况有了更加深刻的认识，并对于今后的相关技术研究和应用也有了一定的指导和支撑。

同时，本次实验也有效地帮助我们提高了计算机仿真和数据分析处理的能力，是一次非常有价值和富有意义的科学实验。

雷达实训报告总结本次雷达实训旨在通过实践操作，掌握雷达的基本原理、信号处理、目标检测与跟踪等关键技术，提高学生对雷达技术的理论与实践能力。

通过实训，我们对雷达技术有了更深入的了解，并且掌握了一定的实操能力。

我们学习了雷达的基本原理。

雷达是利用电磁波进行探测与测量的设备，通过发射一束电磁波并接收其反射回来的信号来获取目标的位置、速度等信息。

了解了雷达的工作原理对于后续的实操非常重要。

接着，我们学习了雷达信号的处理方法。

雷达信号处理是将接收到的复杂信号进行分析和提取有效信息的过程。

其中，我们学习了雷达信号的调制与解调、滤波、功率估计等基本处理方法，并通过实际操作来加深对这些方法的理解。

在实操环节中，我们学习了雷达目标检测与跟踪。

雷达目标检测是通过分析雷达接收到的信号，判断是否存在目标。

而雷达目标跟踪则是在目标检测的基础上，对目标进行连续追踪。

通过实际操作，我们学习了常见的雷达目标检测与跟踪算法，如卡尔曼滤波、最小二乘法等。

在实训过程中，我们还学习了雷达系统的参数配置与优化。

雷达系统的参数配置与优化是为了提高雷达的性能和性价比。

我们学习了如何根据实际需求来配置雷达的参数，如天线增益、功率、脉冲宽度等，并通过实操来验证参数配置对雷达性能的影响。

通过本次实训，我们不仅学到了雷达技术的基本原理和信号处理方法，还掌握了雷达目标检测与跟踪的关键技术。

同时，我们也了解到了雷达系统的参数配置与优化的重要性。

这些知识和技能不仅可以应用于雷达领域，也对其他相关领域有一定的借鉴意义。

本次雷达实训让我们对雷达技术有了更深入的了解，并且提高了我们的实操能力。

通过实际操作，我们掌握了雷达的基本原理、信号处理、目标检测与跟踪等关键技术，为我们将来在雷达领域的研究和应用打下了坚实的基础。

希望我们能够将所学知识与技能应用到实际工作中，为推动雷达技术的发展做出自己的贡献。

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。