雷达系统建模与仿真PDF电子书下载

第1章 系统仿真概述 1

1.1　系统仿真的一般概念 1

1.2　系统仿真方法的分类 3

1.3　系统的数学描述及仿真 4

1.4　雷达系统仿真所包含的主要内容 10

1.4.1 系统输入 10

1.4.2　物理系统 11

1.4.3　系统性能评估的主要内容 13

1.4.4　电子系统输出信号的统计特性的估计 15

2.1　均匀分布随机数的产生 20

第2章 均匀分布随机数的产生与检验 20

2.1.1　平方取中法 21

2.1.2　乘同余法 22

2.1.3　混合同余法 23

2.2　伪随机数的统计检验 23

2.2.1　频率检验 24

2.2.2　参数检验 25

2.2.3　独立性检验 26

第3章　统计试验法概述 28

3.1　蒲丰问题 29

3.2　报童问题 33

3.3　蒙特卡罗法在解定积分中的应用 35

3.3.1　概率平均法 36

3.3.2　随机投点法 37

3.4　利用蒙特卡罗法计算sinθ和cosθ的快速算法 40

3.4.1　选舍抽样法Ⅰ 40

3.4.2　选舍抽样法Ⅱ 41

3.5　统计试验法的精度 42

3.5.1　统计试验法的总精度 42

3.5.2　确定数学期望时的精度 43

3.5.4　计算事件概率时的精度 44

3.6　试验次数的确定 44

3.5.3　计算均方根值时的精度 44

3.7　统计仿真的特点 46

第4章 目标与杂波模型 48

4.1　雷达杂波功率谱模型 48

4.1.1　高斯模型 49

4.1.2　马尔柯夫模型 49

4.1.3　全极点模型 50

4.2　雷达杂波幅度分布模型 51

4.2.1　高斯杂波模型 52

4.2.2　莱斯杂波模型 53

4.2.3　对数—正态杂波模型 53

4.2.5　韦布尔杂波模型 55

4.2.4　混合—正态杂波模型 55

4.2.6　复合k分布杂波模型 56

4.2.7　球不变随机矢量杂波模型 59

4.2.8　箔条杂波模型 65

4.2.9　拉普拉斯杂波模型 68

4.3　雷达目标模型 68

4.3.1　雷达信号模型 69

4.3.2　经典目标模型 70

4.3.3　现代目标模型 72

5.1.1　直接抽样 74

5.1　随机变量的抽样方法 74

第5章　随机变量的仿真 74

5.1.2　近似抽样 80

5.1.3　变换抽样 83

5.1.4　查表法 87

5.1.5　选舍抽样 89

5.2　噪声加恒值信号抽样的产生 93

5.3　某些随机变量的产生方法 97

第6章　相关雷达杂波的仿真 107

6.1　相关高斯杂波的仿真 107

6.1.1　三角变换法 108

6.1.2　非递归滤波法 110

6.1.3　递归滤波法 114

6.2　产生相关随机变量的一般方法 122

6.3　非高斯相关杂波的仿真 123

6.3.1　非相干相关韦布尔杂波的仿真 125

6.3.2　非相干相关对数—正态杂波的仿真 133

6.3.3　相干相关韦布尔杂波的仿真 135

6.3.4　球不变杂波的仿真 139

第7章　雷达系统模型 149

7.1　雷达波形 151

7.1.1　相参脉冲串波形 151

7.1.2　线性调频波形 151

7.1.4　相位编码波形 152

7.1.3　步进频率波形 152

7.1.5　m序列码波形 153

7.1.6　巴克码波形 155

7.1.7　线性FMCW波形 156

7.2　方向图函数 157

7.2.1　高斯方向图函数 157

7.2.2　单向余弦方向图函数 157

7.2.3　双向余弦方向图函数 157

7.2.4　单向辛克形方向图函数 157

7.2.5　双向辛克形方向图函数 157

7.3.2　相位调制 158

7.3.1　振幅调制 158

7.3　调制器与频率变换器 158

7.2.6　相控阵天线方向图函数 158

7.3.3　变载波中心频率的窄带滤波器 159

7.4　检波器模型 159

7.4.1　正交双通道线性检波器 159

7.4.2　正交双通道平方律检波器 160

7.4.3　单通道输出的相干检波器模型 160

7.4.4　双通道输出的相干检波器模型 161

7.5　窗函数模型 162

7.4.5　取模模型算法 162

7.5.1　矩形窗（Box-Car） 163

7.5.2　Parzen-2窗 163

7.5.3　Cosine-lip窗 163

7.5.4　sin x/x窗 163

7.5.5　Bartlett（＋）窗 164

7.5.6　Hann（Raised-Cosine）窗 164

7.5.7　Hamming窗 164

7.5.8　Papoulis（＋）窗 164

7.5.11　Tukey窗 165

7.5.12　Kaiser窗 165

7.5.10　Parzen-1（＋）窗 165

7.5.9　Blackman窗 165

7.5.13　修正的Kaiser窗 166

7.5.14　3-Coef窗 166

7.5.15　Dolph-Chebyshev窗 166

7.6　信号处理器模型 168

7.6.1　非递归型一次对消器 168

7.6.2　非递归型二次对消器 168

7.6.3　非递归型三次对消器 169

7.6.4　非递归型N次对消器 169

7.6.6　递归型二次对消器 170

7.6.5　递归型一次对消器 170

7.6.7　递归型三次对消器 171

7.6.8　自适应一次对消器 173

7.6.9　自适应二次对消器 173

7.6.10　A/D变换器模型 175

7.6.11　限幅器模型 175

7.6.12　硬限幅器模型 176

7.6.13　根据脉冲响应对中频放大器进行仿真模型 177

7.6.14　灵敏度时间控制（STC）模型 178

7.6.15 自动增益控制（AGC）模型 178

7.6.16　线性调频脉冲压缩模型 179

7.6.17　离散付里叶变换对 180

7.6.18　I、Q通道幅相不一致对改善因子IdB的限制 181

7.7.1　雷达对数接收机输出特性 182

7.7　恒虚警（CFAR）处理器模型 182

7.7.2　杂波图恒虚警处理器 183

7.7.3　普通单元平均恒虚警处理器 184

7.7.4　普通对数单元平均恒虚警处理器 184

7.7.5　选大输出普通单元平均恒虚警处理器 185

7.7.6　选大输出对数单元平均恒虚警处理器 186

7.7.7　对数—正态／韦布尔分布恒虚警处理器 187

7.7.8　慢门限恒虚警处理器 187

7.8　检测器模型 188

7.8.1　单极点非相干积累器 188

7.8.2　双极点非相干积累器 189

7.8.3　大滑窗检测器 191

7.8.4　小滑窗检测器 192

7.8.5　指向型非相干积累器 192

7.8.6　非参量秩和检测器 193

7.8.7　低速目标检测器 194

7.9　数据处理模型 195

7.9.1　点迹过滤器 195

7.9.2　向量卡尔曼滤波器 196

7.9.3　向量卡尔曼预测器 197

7.9.4　扩展卡尔曼滤波器 197

7.9.5　滤波器的启动 199

7.9.6　自适应卡尔曼滤波器 200

7.9.7　α-β和α-β-γ滤波器 202

7.9.8　自适应α-β滤波器 204

第8章　重要抽样技术 206

8.1　估计概率密度函数的一般方法 206

8.2　重要抽样基本原理 208

8.3　重要抽样在雷达中的应用 210

8.3.1　重要抽样在雷达中的应用Ⅰ 211

8.3.2　重要抽样在雷达中的应用Ⅱ 221

8.4　重要抽样中畸变函数的选择 224

8.5　估计分布函数的一些重要结果 230

第9章　基于Simulink的雷达仿真 234

9.1　Simulink概述 234

9.2　脉冲多普勒雷达系统仿真 239

9.2.1　脉冲多普勒雷达工作原理 240

9.2.2　机载PD雷达杂波环境建模 241

9.2.3　脉冲多普勒雷达系统基本结构 245

9.2.4　PD雷达仿真模块介绍 247

9.3　脉冲压缩雷达的仿真 255

9.3.1　线性调频脉冲压缩基本原理 255

9.3.2　线性调频脉冲压缩雷达系统仿真 257

9.3.3　脉冲压缩后的信号及其频谱 257

9.3.4　脉冲压缩雷达仿真系统的几个模块介绍 258

名词与缩略语 261

参考文献 267