雷達(dá)系統(tǒng)仿真?zhèn)€人總結(jié)

1、第一章1、雷達(dá)的基本任務(wù)可以概括為：探測、定位、成像、識別。2、系統(tǒng)仿真的定義:系統(tǒng)仿真就是進(jìn)行模型試驗(yàn)，通過系統(tǒng)模型的試驗(yàn)去研究一個(gè)已經(jīng)存在的或正在設(shè)計(jì)中的系統(tǒng)的過程。這個(gè)模型是對系統(tǒng)的簡化提煉，能反映問題的本質(zhì)或主要矛盾，這種建立在模型系統(tǒng)上的試驗(yàn)技術(shù)稱之為仿真技術(shù)。3、系統(tǒng)模型：是系統(tǒng)某種特定性能的一種抽象形式。系統(tǒng)模型實(shí)質(zhì)是一個(gè)由研究目的所確定的，關(guān)于系統(tǒng)某一方面本質(zhì)屬性的抽象和簡化，并以某種形式來描述。模型可以描述系統(tǒng)的本質(zhì)和內(nèi)在的關(guān)系，通過對模型的分析研究，達(dá)到對原型系統(tǒng)的了解。系統(tǒng)模型的建立是系統(tǒng)仿真的基礎(chǔ)。4、計(jì)算機(jī)仿真的步驟：1）模型建立階段：系統(tǒng)分析與描述、建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模

2、型2）模型轉(zhuǎn)換階段：數(shù)據(jù)收集、建立系統(tǒng)的仿真模型、模型驗(yàn)證、模型確認(rèn)3）模型試驗(yàn)階段：試驗(yàn)設(shè)計(jì)、仿真運(yùn)行研究、仿真結(jié)果分析清楚仿真每一步步驟，知道關(guān)鍵步驟。請簡述系統(tǒng)仿真、系統(tǒng)模型的概念以及系統(tǒng)仿真的步驟。第二章1、蒙特卡洛方法，也叫隨機(jī)抽樣法或統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)方法，又稱計(jì)算機(jī)隨機(jī)模擬方法，其基本原理是事件發(fā)生的“頻率”來決定事件的“概率。”2、蒙特卡洛(MonteCarlo)方法實(shí)現(xiàn)步驟：構(gòu)造或描述概率過程、實(shí)現(xiàn)從已知概率分布抽樣、建立各種估計(jì)量。3、蒙特卡洛方法的理論基礎(chǔ)是概率論中的基本定律大數(shù)定律。4、重要抽樣技術(shù)小概率事件仿真。重要抽樣技術(shù)的基本思想：通過尺度變換(ChangeofMeasur

3、e,CM)來修改決定仿真輸出結(jié)果的概率測度，使本來發(fā)生概率很小的稀有事件頻繁發(fā)生，從而加快仿真速度，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)得到稀有事件。5、重要抽樣技術(shù)利用修改了的概率密度函數(shù)進(jìn)行抽樣，得到以較高概率出現(xiàn)的樣本，然后通過對其輸出結(jié)果加權(quán)來補(bǔ)償由修改密度函數(shù)帶來的偏差。按以上思路，可以在較短的時(shí)間內(nèi)得到稀有事件。6、重要抽樣分布函數(shù)；重要抽樣是用一個(gè)新的概率密度函數(shù)g(x)代替j并滿足=|f(x)rfx=L(x)g(x)dx(2)其中ZG)為一個(gè)加權(quán)函數(shù)，Zd)二謂稱為似然比函數(shù)。這里gx)可以是滿足上式的任意概率密度函數(shù)，稱為重要抽樣分布函數(shù)。請按照蒙特卡洛方法的步驟計(jì)算下面的積分nsinxdx，

4、并用數(shù)學(xué)公o式解釋重要抽樣技術(shù)的思想。清楚蒙特卡洛定義。仿真是蒙特卡洛的應(yīng)用，給題目，怎么用蒙特卡洛實(shí)現(xiàn)。概念、實(shí)施過程，定積分第三章1、均勻分布白噪聲的產(chǎn)生：物理方法真隨機(jī)數(shù)；數(shù)學(xué)方法偽隨機(jī)數(shù)，包括：線性同余法、聯(lián)合法(組合發(fā)生器)、反饋位移寄存器法。2、非均勻分布白噪聲的產(chǎn)生：理論方法：反變換法、舍選抽樣法、復(fù)合法、變換法、查表法。3、反變換法：由已知的分布函數(shù)r=F(x)反過來求x=F-i(r)。4、變換法：利用變換關(guān)系從一種分布的隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生另一種分布的隨機(jī)數(shù)。反變換法是此法特例。請解釋一下變換法與反變換法的區(qū)別與聯(lián)系。第四章1、隨機(jī)矢量的定義隨機(jī)矢量過穆是指山多維隨機(jī)過程構(gòu)成的一個(gè)列矢

5、量過穆，通常表示為；x(o=%1(f)x2(t)兀(f)F式中X2(t).rX討(f)分為單個(gè)隨機(jī)過程，上標(biāo)丁表示轉(zhuǎn)置。對上式進(jìn)行時(shí)域采樣或離散化即得到對應(yīng)的隨機(jī)矢量序列*X)=匡何X2()-在某一特定時(shí)刻或采樣點(diǎn)n,隨機(jī)矢量是由M個(gè)隨機(jī)變量構(gòu)成的M維隨機(jī)變量，即X=兀-九隨機(jī)矢量或多維隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)特性應(yīng)山多維概率密度函數(shù)人(龍)=皿屯(旺宀、,)或概率分布函數(shù)尸工=%f幺，0)來完整地描述2、隨機(jī)矢量抽樣設(shè)正態(tài)平穩(wěn)過程班r)的均值為零，自協(xié)方差函數(shù)為為產(chǎn)生模擬忑的點(diǎn)相關(guān)隨機(jī)數(shù)列|兀|,可產(chǎn)生丁維正態(tài)隨機(jī)矢量4其均值為零，協(xié)方差陣為_20)r(l)?；V-1)_1rr(0)it(.V-2)T

6、OC o 1-5 h z(%)=:：BI-,11-1)r(A-2)隨機(jī)矢量用協(xié)方差陣描述各變量之間的相關(guān)性。若視隨機(jī)矢量的一次抽樣為一隨機(jī)序列，則它可以仿真相關(guān)隨機(jī)序列。缺點(diǎn)：當(dāng)N很大時(shí)其計(jì)算量非常大，一般情況僅具有理論意義。3、線性濾波法(產(chǎn)生高斯色噪聲)：理論基礎(chǔ)概率分布要求、功率譜密度要求恥旳4、概率分布要求的物理解釋：由高斯隨機(jī)變量性質(zhì)知：n維高斯隨機(jī)變量的線性組合仍為高斯分布此Y(t)是高斯分布的。顯然Y(t)在任意m個(gè)時(shí)刻取值構(gòu)成的m個(gè)隨機(jī)變量都可看成輸入隨機(jī)過程X(t)的n(無窮)維高斯變量線性變換所得，這樣m個(gè)隨機(jī)變量間僅存在線性相關(guān)關(guān)系，故它們服從m維高斯分布，即輸出Y(t)

7、是高斯過程。只要求得系統(tǒng)的輸出均值及相關(guān)函數(shù)集合，即可得到輸出隨機(jī)過程的多維概率密度函數(shù)。5、功率譜密度要求的解釋：輸出隨機(jī)過程的功率譜形狀主要取決于系統(tǒng)的幅頻特性，這樣為產(chǎn)生特定相關(guān)特性(特定功率譜密度)的隨機(jī)過程，可將白噪聲通過一個(gè)特定的線性系統(tǒng)來產(chǎn)生鳥斷臼呀聲高斯魚嗓丙的產(chǎn)主4、ARMA模型產(chǎn)生實(shí)高斯色噪聲5、復(fù)高斯白噪聲線性濾波法產(chǎn)生復(fù)高斯色噪聲6、功率譜密度逆變換產(chǎn)生復(fù)色噪聲解釋一下兩個(gè)約束條件。第五章1、相關(guān)傳遞法：可以使一個(gè)隨機(jī)序列的相關(guān)特性傳遞給另一個(gè)隨機(jī)序列。具體過程：只要使第一個(gè)序列具有所要求的振幅分布，第二個(gè)序列具有規(guī)定的相關(guān)特性，通過使第一個(gè)序列按第二個(gè)序列的大小次序排

8、列就可使前者同時(shí)具有規(guī)定的概率密度函數(shù)和相關(guān)特性。解釋：概率分布是隨機(jī)序列值大小的總體描述而與其排列次序無關(guān)，而自相關(guān)特性不僅與隨機(jī)序列值大小有關(guān)，更取決于序列值的相對位此概率分布特性與自相關(guān)特性是兩個(gè)截然不同、完全無關(guān)的概念，可以分別單獨(dú)考慮實(shí)現(xiàn)。2、ZMNL方法的思想：首先通過線性濾波產(chǎn)生相關(guān)高斯隨機(jī)過程，然后經(jīng)過某種非線性變換得到所要求的相關(guān)隨機(jī)序列。其中暑為高斯白噪聲，工為高斯預(yù)畸變相關(guān)過程，GOjE態(tài)分布函數(shù)，r(f)=Gx()為均勻分布擁關(guān)序列，丹()為特定分布反函數(shù)，賓門=廠仃(=廠&邇)為待求的具有特定分布、特定相關(guān)特性的過程3、ZMNL中線性變換產(chǎn)生特定的PSD，非線性變換產(chǎn)

9、生特定的PDF4、SIRP方法是一種外生模型，它允許對雜波的邊緣概率密度函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)獨(dú)立進(jìn)行控制，從而克服了ZMNL方法中非線性變換對相關(guān)函數(shù)的影響?；舅悸肥牵簩⒏咚拱自肼曅蛄衱(k)經(jīng)過一個(gè)線性系統(tǒng)H(z)，得到一個(gè)相關(guān)高斯隨機(jī)序列y(k)，然后用特定的概率密度函數(shù)的隨機(jī)序列s(k)進(jìn)行調(diào)制即得到所需的序列x(k)。其產(chǎn)生框圖為：第六章1、正交雙通道處理的定義：中頻回波信號經(jīng)過兩個(gè)相似的支路分別處理，其差別僅是其基準(zhǔn)的相參電壓相位差900，這兩路稱為：同相支路(InphaseChannel)1支路正交支路(QuadratureChannel)Q支路3、復(fù)非高斯色噪聲的產(chǎn)生：零記憶非線性

10、變換法ZMNL)、球不變隨機(jī)過程法(SIRP)、幅相分離法(APSM)請解釋復(fù)色噪聲產(chǎn)生的難點(diǎn)對數(shù)正態(tài)不能由球不變法產(chǎn)生，原因:對數(shù)正態(tài)的PDF不滿足SIRP隨機(jī)過程PDF性質(zhì)（積分表達(dá)式）第七章了解概念第八章1、2、做直方圖的步驟如下：3、1、將數(shù)據(jù)x,x,.,x12先求數(shù)據(jù)的x、x，再取邊界點(diǎn)a（x）。將a,bk等分得分maxminminmax界點(diǎn)a=aaaaa=b，其中a-a=b_,i=1,2,k。012lkii-1k2、統(tǒng)計(jì)落入每一子區(qū)間的數(shù)據(jù)頻率f=M,M為落入每一子區(qū)間數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)。iNi3、據(jù)區(qū)間分界點(diǎn)及每個(gè)子區(qū)間數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)畫出直方圖。參數(shù)點(diǎn)估計(jì)的基本要求：無偏估計(jì)、有效估計(jì)分組N4

11、、參數(shù)估計(jì)方法：矩估計(jì)法（優(yōu)點(diǎn)是方便，但大樣本下其精度不如極大似然估計(jì)）、極大似然法（一致、不變、漸近無偏估計(jì)）5、直方圖的改進(jìn)：核函數(shù)估計(jì)、近鄰估計(jì)公式不做要求，概念要知道。無偏估計(jì)、有效估計(jì)舉例子、結(jié)果第九章概率分布的三種基本參數(shù)：位置參數(shù)、比例參數(shù)、形狀參數(shù)。1、由樣本尋找T及其漸近分布的兩個(gè)基本方法：概率論中的中心極限定理、概率統(tǒng)計(jì)中的皮爾遜卡方檢驗(yàn)。2、概率統(tǒng)訃中的皮爾遜R方檢驗(yàn)設(shè)加s論是互相獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量序列，將它們按一定規(guī)則分為互不相交的丘組，記落入第】組的樣本個(gè)數(shù)為仃丸2丘n若己知樣本落入第組的概率為并令劑-喻，則有工、f如土漸近/（Jt-Z-lh式和是對H叫-分布仏的附

12、加約束條件的個(gè)數(shù)，即計(jì)算總體理論頻數(shù)時(shí)需估計(jì)參數(shù)的個(gè)數(shù)。此法步棗K將獨(dú)立同分布的隨機(jī)序列分組。狄求樣本落入各組的概率。3、構(gòu)造F及自由度丹-1-3、擬合性檢驗(yàn)一率密度函數(shù)一PDF（1）卡方檢驗(yàn)*（2）柯爾莫哥洛夫一斯米爾諾檢驗(yàn)（K-S檢驗(yàn)）：小樣本，只適用于連續(xù)分布函數(shù)*（3）正態(tài)性檢驗(yàn)一一特殊方法4、X2檢驗(yàn)是關(guān)于試驗(yàn)頻數(shù)與理論頻數(shù)有無顯著差異的檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)直方圖與所擬合的理論密度函數(shù)之間的差異是否顯著。a,a、a,a、a,a。0112k-1k最末區(qū)間為a,g）。設(shè)N點(diǎn)數(shù)k-1所選擇的理論分布在第i個(gè)區(qū)間將所擬合的分布的取值范圍分為k個(gè)區(qū)間：若取值范圍為,g），則取第一區(qū)間為（7,a，1據(jù)x

13、，x，x落入第i個(gè)區(qū)間的頻數(shù)為M，12Ni取值的概率為p，即理論頻數(shù)T=Np，貝0iiik(M-T)2k(MX2=ii=Ti=1ii=1-Np)2iNpiX2（k-l-1），l為用數(shù)據(jù)估計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)。此法關(guān)鍵在于選擇子區(qū)間數(shù)，它與數(shù)據(jù)、樣本容量、所擬合的概率分布等有關(guān)。3、5、獨(dú)立性檢驗(yàn)白噪聲PSD自相關(guān)函數(shù)估計(jì)：定義法（時(shí)域法）、間接法（頻域法）功率譜密度估計(jì)：直接法（周期圖法）、間接法（按定義）、現(xiàn)代譜估計(jì)方法6、不相關(guān)性檢驗(yàn)針對白噪聲進(jìn)行的，而相關(guān)性檢驗(yàn)則是針對色噪聲而言的，一般意義上講，不相關(guān)性檢驗(yàn)可視為相關(guān)性檢驗(yàn)的一種特例。7、相關(guān)性檢驗(yàn)色噪聲功率譜比值法、自相關(guān)求差法、白化法待深入研

14、究。請敘述直方圖估計(jì)和卡方檢驗(yàn)的步驟，并解釋相關(guān)性檢驗(yàn)的目的和方法。第十章1、等間距線性陣列模型4ir-=2jrdcos(pt/?L=2ndsina/k式中口=?t/2一(pF式中屮r=菱設(shè)共用發(fā)射天哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子工程系謝慢好絨，僅技收單程等麗距線性陣列模型等間距線性陣列示意圖如右圖所示，陣列由M個(gè)相同陣元織成，所有陸元排列在條直線I,相耳間距均為cL則對f遠(yuǎn)場目標(biāo).見冋波將匾半哪玻形式入射到牌列I.陣列輸出的信號矢屋搟是該何波場的空域采樣。在窄帝信號條件下.由F對同遠(yuǎn)場H標(biāo)冋波.相鄰陣元間存在線性路程差其系.因此尊問距線陣輸出信號矢量幅度相冋，僅存在線性相位差.即入射信號矢呈的尤素（第m

15、個(gè)陣元炭收到的回波信號）肉玩II一翳Eljm屮*瓦雷達(dá)波匕初陣兀數(shù)。2、陣列信號的空時(shí)等價(jià)性將空域陣列對單目標(biāo)回波的采樣序列amexpjm屮r=amexpj2n（cosr）（md/入）與時(shí)域單頻信號的采樣序列形式snexpj2nfsnt相比較，得到如下空時(shí)對偶特性：竊域單Id標(biāo)回波時(shí)域單頻信號采樣序列a亡丿力O碉沏g/Qs尹亦N信號頻率空間頻率cosrL連續(xù)變量歸化天線口徑-刃兄時(shí)間Z采樣間隔歸一化陣兀間距N/兄A/采樣點(diǎn)數(shù)陣元數(shù)MN采樣序號m=(),1,2,，1VI-1n=0,1?2,，N-1A數(shù)字波束形成如右圖所示的線性等間距陳，對方位臥的入射信號欠星和波束掃描汕的愉岀為：F(0)=tv、

16、=，wx(m)s(m)M=1假茂共用發(fā)射天線.僅接收單程代11F為陣列力II權(quán)欠雖-其元素祝11=智Epj%為陣元m的加權(quán)系數(shù)，Jt中幅度加權(quán)1抑制旁刪，相位帕=in屮用T補(bǔ)償入射信號程差，M評元數(shù)，入射佇號Xiitfe元盍規(guī)in尸e2Epjmr鞏0)=血嚴(yán),礦JTJ-上式足典型的傅立葉變換公式.實(shí)際陣列輸入信號孟=如，降列輸出功率為：P(=|V(q)|2=氓旳=EP)=觀惡占這相叫刮用周期BKperiudagram)對時(shí)間序列進(jìn)行誥殊折，因而町采用現(xiàn)有的譜分析貉論.請解釋陣列信號的時(shí)空等價(jià)性以及幅度加權(quán)和相位加權(quán)。第十一章1、雷達(dá)系統(tǒng)仿真：類比模擬(物理仿真)、數(shù)字計(jì)算機(jī)模擬(數(shù)字仿真)2、

17、數(shù)字仿真分為：功能仿真實(shí)信號、相參視頻信號仿真復(fù)信號(目標(biāo)回波+雜波+噪聲)U標(biāo)RCS統(tǒng)計(jì)模型師的恤禹型：|叫波恒定幅度非起伏模塑雷達(dá)目標(biāo)KCS起伏的統(tǒng)計(jì)模盤Swerliug1型*冋波幅度在天線打過H標(biāo)期何保持不變，不同打掠周期是獨(dú)立的，也稱為慢起伏模墜口其RCS的槪率密度函數(shù)為:P（Q）-exp（-0=指數(shù)分布廳處冃標(biāo)RCS統(tǒng)計(jì)模型Swerling3：回波幅度在大線掃過目標(biāo)期間保持忙變*不同掃掠周期是獨(dú)立的。其RCS的概率密度函數(shù)為：尸（b）=彳?Exp（-筍），（70匚二廿分布自乙”由度為4）%是所有可能的RCS的平均值口SwerQng4型：艸波幅度在脈間起伏。其RCS的概率密度函數(shù)與Sterling3型相同。Sweiling3.4型對應(yīng)丁由一個(gè)強(qiáng)散射點(diǎn)和若T個(gè)SSftfc點(diǎn)組成的目標(biāo)請敘述雷達(dá)系統(tǒng)仿真、雷達(dá)系統(tǒng)數(shù)字仿真的分類以及常用的目標(biāo)散射特性各種分布的噪聲的產(chǎn)生方法1、均勻分布白噪聲的產(chǎn)生：物理方法真