雷達(dá)系統(tǒng)建模與仿真

第1章 系統(tǒng)仿真概述
1.1系統(tǒng)仿真的一般概念
1.2系統(tǒng)仿真方法的分類
1.3系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述及仿真
1.4雷達(dá)系統(tǒng)仿真所包含的主要內(nèi)容
1.4.1系統(tǒng)輸入
1.4.2物理系統(tǒng)
1.4.3系統(tǒng)性能評估的主要內(nèi)容
1.4.4電子系統(tǒng)輸出信號的統(tǒng)計特性的估計
第2章 均勻分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生與檢驗(yàn)
2.1均勻分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
2.1.1平方取中法
2.1.2乘同余法
2.1.3混合同余法
2.2偽隨機(jī)數(shù)的統(tǒng)計檢驗(yàn)
2.2.1頻率檢驗(yàn)
2.2.2參數(shù)檢驗(yàn)
2.2.3獨(dú)立性檢驗(yàn)
第3章 統(tǒng)計試驗(yàn)法概述
3.1蒲豐問題
3.2報童問題
3.3蒙特卡羅法在解定積分中的應(yīng)用
3.3.1概率平均法
3.3.2隨機(jī)投點(diǎn)法
3.4利用蒙特卡羅法計算sinθ和cosθ的快速算法
3.4.1選舍抽樣法Ⅰ
3.4.2選舍抽樣法Ⅱ
3.5統(tǒng)計試驗(yàn)法的精度
3.5.1統(tǒng)計試驗(yàn)法的總精度
3.5.2確定數(shù)學(xué)期望時的精度
3.5.3計算均方根值時的精度
3.5.4計算事件概率時的精度
3.6試驗(yàn)次數(shù)的確定
3.7統(tǒng)計仿真的特點(diǎn)
第4章 目標(biāo)與雜波模型
4.1雷達(dá)雜波功率譜模型
4.1.1高斯模型
4.1.2馬爾柯夫模型
4.1.3全極點(diǎn)模型
4.2雷達(dá)雜波幅度分布模型
4.2.1高斯雜波模型
4.2.2萊斯雜波模型
4.2.3對數(shù)一正態(tài)雜波模型
4.2.4混合一正態(tài)雜波模型
4.2.5韋布爾雜波模型
4.2.6復(fù)合k分布雜波模型
4.2.7球不變隨機(jī)矢量雜波模型
4.2.8箔條雜波模型
4.2.9拉普拉斯雜波模型
4.3雷達(dá)目標(biāo)模型
4.3.1雷達(dá)信號模型
4.3.2經(jīng)典目標(biāo)模型
4.3.3現(xiàn)代目標(biāo)模型
第5章 隨機(jī)變量的仿真
5.1隨機(jī)變量的抽樣方法
5.1.1直接抽樣
5.1.2近似抽樣
5.1.3變換抽樣
5.1.4查表法
5.1.5選舍抽樣
5.2噪聲加恒值信號抽樣的產(chǎn)生
5.3某些隨機(jī)變量的產(chǎn)生方法
第6章 相關(guān)雷達(dá)雜波的仿真
6.1相關(guān)高斯雜波的仿真
6.1.1三角變換法
6.1.2非遞歸濾波法
6.1.3遞歸濾波法
6.2產(chǎn)生相關(guān)隨機(jī)變量的一般方法
6.3非高斯相關(guān)雜波的仿真
6.3.1非相干相關(guān)韋布爾雜波的仿真
6.3.2非相干相關(guān)對數(shù)一正態(tài)雜波的仿真
6.3.3相干相關(guān)韋布爾雜波的仿真
6.3.4球不變雜波的仿真
第7章 雷達(dá)系統(tǒng)模型
7.1雷達(dá)波形
7.1.1相參脈沖串波形
7.1.2線性調(diào)頻波形
7.1.3步進(jìn)頻率波形
7.1_4相位編碼波形
7.1.5m序列碼波形
7.1.6巴克碼波形
7.1.7線性FMCW波形
7.2方向圖函數(shù)
7.2.1高斯方向圖函數(shù)
7.2.2單向余弦方向圖函數(shù)
7.2.3雙向余弦方向圖函數(shù)
7.2.4單向辛克形方向圖函數(shù)
7.2.5雙向辛克形方向圖函數(shù)
7.2.6相控陣天線方向圖函數(shù)
7.3調(diào)制器與頻率變換器
7.3.1振幅調(diào)制
7.3.2相位調(diào)制
7.3.3變載波中心頻率的窄帶濾波器
7.4檢波器模型
7.4.1正交雙通道線性檢波器
7.4.2正交雙通道平方律檢波器
7.4.3單通道輸出的相干檢波器模型
7.4.4雙通道輸出的相干檢波器模型
7.4.5取模模型算法
7.5窗函數(shù)模型
7.5.1矩形窗(Box--Car)
7.5.2Parzen-2窗
7.5.3Cosine—lip窗
7.5.4sinx／x窗
7.5.5Bartlett(+)窗
7.5.6Hann(Raised-Cosine)窗
7.5.7Hamming窗
7.5.8Papoulis(+)窗
7.5.9Blackman窗
7.5.10Parzen-l(+)窗
7.5.11Tukey窗
7.5.12Kaiser窗
7.5.13修正的Kaiser窗
7.5.143一Coef窗
7.5.15Dolph-Chebyshev窗
7.6信號處理器模型
7.6.1非遞歸型一次對消器
7.6.2非遞歸型二次對消器
7.6.3非遞歸型三次對消器
7.6.4非遞歸型N次對消器
7.6.5遞歸型一次對消器
7.6.6遞歸型二次對消器
7.6.7遞歸型三次對消器
7.6.8自適應(yīng)一次對消器
7.6.9自適應(yīng)二次對消器
7.6.10A／D變換器模型
7.6.1l限幅器模型
7.6.12硬限幅器模型
7.6.13根據(jù)脈沖響應(yīng)對中頻放大器進(jìn)行仿真模型
7.6.14靈敏度時間控制(STC)模型
7.6.15自動增益控制(AGC)模型
7.6.16線性調(diào)頻脈沖壓縮模型
7.6.17離散付里葉變換對
7.6.18J、Q通道幅相不一致對改善因子IdB的限制
7.7恒虛警(CFAR)處理器模型
7.7.1雷達(dá)對數(shù)接收機(jī)輸出特性
7.7.2雜波圖恒虛警處理器
7.7.3普通單元平均恒虛警處理器
7.7.4普通對數(shù)單元平均恒虛警處理器
7.7.5選大輸出普通單元平均恒虛警處理器
7.7.6選大輸出對數(shù)單元平均恒虛警處理器
7.7.7對數(shù)一正態(tài)／韋布爾分布恒虛警處理器
7.7.8慢門限恒虛警處理器
7.8檢測器模型
7.8.1單極點(diǎn)非相干積累器
7.8.2雙極點(diǎn)非相干積累器
7.8.3大滑窗檢測器
7.8.4小滑窗檢測器
7.8.5指向型非相干積累器
7.8.6非參量秩和檢測器
7.8.7低速目標(biāo)檢測器
7.9數(shù)據(jù)處理模型
7.9.1點(diǎn)跡過濾器
7.9.2向量卡爾曼濾波器
7.9.3向量卡爾曼預(yù)測器
7.9.4擴(kuò)展卡爾曼濾波器
7.9.5濾波器的啟動
7.9.6自適應(yīng)卡爾曼濾波器
7.9.7α-β和α-β-γ濾波器
7.9.8自適應(yīng)a—p濾波器
第8章 重要抽樣技術(shù)
8.1估計概率密度函數(shù)的一般方法
8.2重要抽樣基本原理
8.3重要抽樣在雷達(dá)中的應(yīng)用
8.3.1重要抽樣在雷達(dá)中的應(yīng)用I
8.3.2重要抽樣在雷達(dá)中的應(yīng)用Ⅱ
8.4重要抽樣中畸變函數(shù)的選擇
8.5估計分布函數(shù)的一些重要結(jié)果
第9章 基于simulink的雷達(dá)仿真
9.1Simulink概述
9.2脈沖多普勒雷達(dá)系統(tǒng)仿真
9.2.1脈沖多普勒雷達(dá)工作原理
9.2.2機(jī)載PD雷達(dá)雜波環(huán)境建模
9.2.3脈沖多普勒雷達(dá)系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)
9.2.4PD雷達(dá)仿真模塊介紹
9.3脈沖壓縮雷達(dá)的仿真
9.3.1線性調(diào)頻脈沖壓縮基本原理
9.3.2線性調(diào)頻脈沖壓縮雷達(dá)系統(tǒng)仿真
9.3.3脈沖壓縮后的信號及其頻譜
9.3.4脈沖壓縮雷達(dá)仿真系統(tǒng)的幾個模塊介紹
名詞與縮略語
參考文獻(xiàn)