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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（MonteCarlo）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（ChangeofMeasure，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。清楚蒙特卡洛定义。仿真是蒙特卡洛的应用，给题目，怎么用蒙特卡洛实现。概念、实施过程，定积分第三章1、均匀分布白噪声的产生：物理方法——真随机数；数学方法——伪随机数，包括：线性同余法、联合法（组合发生器）、反馈位移寄存器法。2、非均匀分布白噪声的产生：理论方法：反变换法、舍选抽样法、复合法、变换法、查表法。3、反变换法：由已知的分布函数r=F(x)反过来求x=F-1(r)。4、变换法：利用变换关系从一种分布的随机数产生另一种分布的随机数。反变换法是此法特例。请解释一下变换法与反变换法的区别与联系。第四章1、随机矢量的定义2、随机矢量抽样随机矢量用协方差阵描述各变量之间的相关性。若视随机矢量的一次抽样为一随机序列，则它可以仿真相关随机序列。缺点：当N很大时其计算量非常大，一般情况仅具有理论意义。3、线性滤波法（产生高斯色噪声）：理论基础——概率分布要求、功率谱密度要求4、概率分布要求的物理解释：由高斯随机变量性质知：n维高斯随机变量的线性组合仍为高斯分布，因此Y(t)是高斯分布的。显然Y(t)在任意m个时刻取值构成的m个随机变量都可看成输入随机过程X(t)的n(无穷)维高斯变量线性变换所得，这样m个随机变量间仅存在线性相关关系，故它们服从m维高斯分布，即输出Y(t)是高斯过程。只要求得系统的输出均值及相关函数集合，即可得到输出随机过程的多维概率密度函数。5、功率谱密度要求的解释：输出随机过程的功率谱形状主要取决于系统的幅频特性，这样为产生特定相关特性(特定功率谱密度)的随机过程，可将白噪声通过一个特定的线性系统来产生4、ARMA模型——产生实高斯色噪声5、复高斯白噪声线性滤波法——产生复高斯色噪声6、功率谱密度逆变换——产生复色噪声请解释线性滤波法的原理并画出框图，解释一下两个约束条件。第五章1、相关传递法：可以使一个随机序列的相关特性传递给另一个随机序列。具体过程：只要使第一个序列具有所要求的振幅分布，第二个序列具有规定的相关特性，通过使第一个序列按第二个序列的大小次序排列就可使前者同时具有规定的概率密度函数和相关特性。解释：概率分布是随机序列值大小的总体描述而与其排列次序无关，而自相关特性不仅与随机序列值大小有关，更取决于序列值的相对位置，因此概率分布特性与自相关特性是两个截然不同、完全无关的概念，可以分别单独考虑实现。2、ZMNL方法的思想：首先通过线性滤波产生相关高斯随机过程，然后经过某种非线性变换得到所要求的相关随机序列。3、ZMNL中线性变换产生特定的PSD，非线性变换产生特定的PDF4、SIRP方法是一种外生模型，它允许对杂波的边缘概率密度函数和自相关函数独立进行控制，从而克服了ZMNL方法中非线性变换对相关函数的影响。基本思路是：将高斯白噪声序列wk经过一个线性系统Hz，得到一个相关高斯随