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反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的 计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层 临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误 差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层(w, x,)+b这个神经元接受的输入信号为向量(),向量()为输入向量的组合权重,为徧置项,是标量。神经儿对输入冋量进行加权求和,并加上偏置项最后经过激活函数变换产生输出为表述简洁,我们把公式写成向量和矩阵形式。对每个神经元,它接受的来自前一层神经元的输入为向量,本节点的权重向量为,偏置项为,该神经元的输出值为先计算输入向量与权重向量的内积,加上偏置项,再送入一个函数进行变换,得到输出这个函数称为激活函数,典型的是函数。为什么需要激活函数以及什么样的函数可以充当激活函数,在之前的公众号文章“理解神经网终的激活函数”中已经进行了介绍。神绎网络一般有多个层。第一层为输入层,对应输入向量,神绎元的数量等于特征向量的维数,这个层不对数据进行处理,只是将输入向量送入下一层中进行计算。中间为隐含层,可能有多个。最后是输出层,神经元的数量等于要分类的类别数,输出层的输岀值被用来做分类预测。下面我们来看一个简单神经网络的例了,如下图所示这个网络有层。第一层是输入层,对应的输入向量为,有个神经元,写成分量形式为(),它不对数据做任何处理,直接原样送入下一层。中间层有个神经元,接受的输入数据为向量,输出向量为,写成分量形式为。第三个层为输出层,接受的输入数据为向量,输出向量为,写成分量形式为()。第一层到第层的权重矩阵为(,第二层到第三层的权重矩阵为()。权重矩阵的每一行为一个权重向量,是层所有神经元到本层某一个神经儿的连接权重,这里的上标表小层数如果激活函数选用函数,则第二层神经元的输出值为+(-(+0)+(1+(0)(-(()第三层神经元的输出值为如果把代入上面二式中,可以将输出向量表示成输出向量的函数。通过调整权重矩阵和偏置项可以实现不同的函数映射,因此神经网终就是一个复合函数需要解决的·个核心问题是·旦神经网络的结构(即神经元层数,每层神经元数量)桷定之后,怎样得到权重矩阵和偏置项。这些参数是通过训练得到的,这是本文推导的核心任务个简单的例子首先以前面的层神经网络为例,推导损失函数对神经网络所有参数梯度的计算方法假设训练样本集中有个样本()。其中为输入向量,为标签向量。现在要确定神经网络的映射函数:什么样的函数能很好的解释这批训练栟本?答案是神经网络的预测输出要尽可能的接近样本的标签值,即在训练集上最小化预测误差,如果使用均方误差,则优化的目标为:∑‖()-其中()和都是向量,求和项内部是向量的范数平方,即各个分量的平方和。上面的误差也称为欧氏距离损失函数,除此之外还可以使用其他损失函数,如交叉熵、对比损失等。优化目标函数的自变量是各层的权重矩阵和梯度向量,一般情况下无法保证目标函数是凸函数,因此这不是一个凸优化问题,有陷入局部极小值和鞍点的风险(对于这些概念和问题之前的公众号文章“理解梯度下降法”,“理解凸优化”中己经做了详细介绍)这是神经网络之前一直被诟病的一个问题。可以使用梯度下降法进行求解,使用梯度下降法需要计算出损失函数对所有权重矩阵、偏置向量的梯度值,接下来的关键是这些梯度值的计算。在这里我们先将问题简化,只考虑对单个样本的损失函数()-‖后面如果不加说明,都使用这种单样木的损失函数。如果计算出了对单个样木损失函数的棁度值,对这些梯度值计算均值即可得到整个目标函数的梯度值。和(要被代入到网络的后一层中,是复合函数的内层变量,我们先考虑外层的和。权重矩阵是一个x的矩阵,它的两个行分别为向量(和是个维的列向量,它的两个元素为()和()。网络的输入是向量,第一层映射之后的输出是向量首先计算损失函数对权重矩阵每个元素的偏导数,将欧氏距离损尖函数展开,有((+))(())6(如果,即对权重矩阵第行的元素求导,上式分了中的后半部分对来说是常数。根据链式法则有S()+()O如果,即对矩阵第二行的元素求导,类似的有:可以统一写成可以发现,第一个下标决定了权重矩阵的第行和偏置向量的第个分量,第二个下标决定了向量的第个分量。这可以看成是一个列向量与一个行向量相乘的结果,写成矩阵形式为上式中乘法⊙为向量对应元素相乘,第二个乘法是矩阵乘法。是个维列向量,+也是一个维列向量,两个向量执行⊙运算的结果还是个维列向量。是一个元素的列向量,其转置为维行向量,前面这个:维列向量与的乘积为的矩阵,这正好与矩阵的尺寸相等。在上面的公式中,权重的偏导数在求和项中由部分组成,分别是网络输出值与真实标签值的误差激活区数的导数+(),本层的输入值。神经网络的输出值、激活函数的导数值本层的输入值都可以在正向传播吋得到,因此可以晑效的计算出来。对所有训练样本的偏导数计算均值,可以得到总的偏导数对偏置项的偏导数为:如果上式分子中的后半部分对来说是常数,有:()⊥()如果类似的有这可以统写成:写成矩阵形式为偏置项的导数由两部分组成,分别是神经网络预测值与真实值之间的误差,激活函数的导数值,与权重矩阵的偏导数相比唯一的区别是少了。接下来计算对和的偏导数,由于是复合函数的内层,情况更为复杂。()是个的短阵,它的个行向量为(),(,(,(。偏置项()是维向量,个分量分别是(),(,(),(。首先计算损失函数对的元素的偏导数:而上式分子中的两部分都有,因此都与有关。为了表述简活,我们令:根据链式法则有:其巾((和和都是标量和()是两个()向量的内积,的每一个分量都是()的函数。接下来计算和这里的一是个向量,衣示的每个分量分别对求导。当时有:后面个分量相对于求导变量(都是常数。类似的当时有:()0)(()和时的结果以此类推。综合起来有:同理有:()十如果令合并得到()()[()-)。()。()写成矩阵形式为()最后计算偏置项的偏导数()类似的我们得到:合并后得到()写成矩阵形式为:(0)至此,我得到了这个简单网络对所有参数的偏导数,接下来我们将这种做法推广到更般的情况。从上面的结果可以看岀一个规律,输出层的权重矩阵和偏置向量梯度计算公式中共用了()-)()对」隐含层也有类似的结果完整的算法现在考虑一般的情况。假设有个训练样本(),其中为输入向量,为标签向量。训练的目标是最小化样木标签值与神经网络预测值之闩的误差,如果使用均方误差,则优化的目标为:其中为神经网络所有参数的集合,包括各层的权重和偏置。这个最优化问题是·个不带约束条件的问题,可以用梯度下降法求解。上面的误差函数定义在整个训练样本集上,梯度下降法每一次迭代利用了所有训练样本,称为批量棁度卜降法。如果样木数量很大,每次迭代都用所有样木进计算成木太高。为了解决这个问题,可以采用单样本梯度下降法,我们将上面的损失函数写成对单个样本的损失函数之和:定义对单个样本()的损失函数为)=-()如果采用单个样本进行迭代,梯度下降法第次迭代时参数的更新公式为:nV如果要用所有样本进行迭代,根据单个样本的损失函数梯度计算总损失梯度即可,即所有样本梯度的均值用梯度下降法求解需要初始化优化变量的值。一般初始化为一个随机数,如用正态分布(a)产生这些随机数,其中G是一个很小的正数到日前为止还有一个关键问题没有解决:日标函数是一个多层的复合函数,因为神经网络中每一层都有权重矩阵和偏置向量,且每一层的输出将会作为下一层的输入。因此,直接计算损失函数对所有权重和偏置的梚度很复杂,需要使用复合函数的求导公式进行递推计算几个重要的结论在进行推导之前,我们首先来看下面几种复合函数的求导。又如下线性映射函数:其中是维向量,是×的矩阵,是维向量。问题:假设有函数,如果把看成常数,看成的函数,如何根据函数对的梯度值Ⅴ计算函数对的梯度值Ⅴ?根据链式法则,由于只和有关,和其他的≠无关,因此有:c∑(对于的所有元素有:写成矩阵形式为:问题:如果将看成常数,将看成的函数,如何根据V计算Ⅴ?由于任意的和所有的都有关系,根据链式法则有写成矩阵形式为这是一个对称的结果,在计算函数映射时用矩阵乘以向量得到,在求梯度时用矩阵的转置乘以的梯度得到的梯度。问题:如果有向量到向量的映射:

提供了kf，ekf，ukf的详细推导过程，从标量推导开始，进而转入矢量推导，非常详细卡尔曼滤波器简介(阎泓著第一步、时间更新29第二步、测量更新“““““““+““44““““42924特殊情况.30第一种情况、先验误差极小...-.----130第二种情况、先验误差极大.30第三种情况、测量噪声极大.…31第三章、标量EKF画,通通画4“““““+44=“++“““++4“4“+“4“““-“++323.1非线性状态模型.323.2模型线性化33.2.1过程噪声项的线性化.333.2.2测量噪声项的线性化...11-343.2.3过程和测量噪声项同时线性化…35324过程的线性化…0353.25测量的线性化…363.3EKF滤波器…1373.31应用卡尔曼滤波器.3733,2计算先验均方差373.33计算后验均方差373.3.4计算k值4a“44444“;4444454a44“44444=424444441“如44444;44444“44.45“#4444444a444444443833.5k值为最优时的后验均方差3834算法39第一步、时间更新………9第二步、测量更新393.5EKF的缺陷44“==++++4=++44日+“44=“““+440第四章、矢量EKF4141非线性矢量状态模型4142矢量模型线性化单“““·***“““***“““““***“““***4““-***4““*“→“““*→*-““““““*“““*+4““→*“·““·““““*4242.1矢量泛函的泰勒展开42.2过程噪声项的线性化424.2.3测量噪声项的线性化.→“““#+4+“44“““-4+44→“““4“4+-““+43424过程和测量噪声项同时线性化4442.5过程的线性化4“““4““*“4““*→““*+“4“““““““*4“““4“““++4““44“““4“44““““七426测量的线性化“““““·+““““*““““+“““““““+4“““““““+4“““→·“““+“4543矢量EKF滤波器面面面面46画面和面面,43.1应用矢量卡尔曼滤波器44““++“44“““*44“““++444““4+444“+“44““““+444643.2计算先验均方差4643.3计算后验均方差4““+44““““44““““+→4““““+4““““4“44““““.47434计算k值47435k值为最优时的后验均方差4845算法“““+““““*“““““+…““““*“+44““48第一步、时间更新.…49第3页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著第二步、测量更新““4--““44-4494.4特殊情况.““““4444“画画新通画通49第一种情况、先验误差极小.画画,画画画园画画,画画画面请通.50第二种情况、先验误差极大….----50第三种情况、测量噪声极大44“““+44““=++“44“““+444““4+“44““44+50第五章、标量无迹变换UT5251无迹变换的任务5252真值“““““++“++4“4“““+4“++4“““““+““+“““““525.3无迹测试点1101453.1标量的无迹测试点………154532无迹权重系数翻国口道55533统计性质公式…5554测试点的无迹变换.565.4.1从测试点得到后验期待值.画画通通画画山通画画新56542从测试点得到后验方差“““+4“++“4“++““平““上“““4““平中“+““““平“4+“=575.5讨论品aB444a日日+44日4日日“4日a4日+a日本“日日日和本上日和4日““458第六章矢量无迹变换UT4“““4“44“““4++44“““4+““4+2+“++“4“++4=“++“““2++““““++““4+““““++5961矢量微分回顾5961.1计算真值会用到的恒等式1962矢量无迹变换的任务中本““丰二“中““6063真值6163无迹测试点63.1矢量的无迹测试点画面通自品面画画面自自通国画日画面国通画日通山国国画山山面通画山山丽右日日画画画画画山63632无迹权重系数64633UT变换下的对称性64测试点的无迹变换6564.1几个恒等式…65642从测试点得到后验期待值.…---1----66642从测试点得到后验协方差.6765讨论68第七章、无迹滤波器UKF11116971高维非线性问题.069711标量特例画画画画画画新画画画画画画““*#“““““44“…4“““““4““+““→““““44““47072无迹滤波器面,面面面面面面面“面画70721无迹测试点““*4“““““44““+44““““*44“““++444“““4““+“44“““““722无迹权重系数通画画通画画通通画画通山请画画画画画画出画请画画副。723先验估计画画·画‘画4““+44““““44““““+→4““““+““““+“444““““+472724应用卡尔曼滤波器737.2.5计算后验均方差…737.2.6计算k值…444““+44“““*447473算法75第4页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著第零步、初始化..-75第一步、时间更新175第二步、测量更新画画,画画画园画画,画画画面请通176第5页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著第一章、标量线性系统实际工作中的线性系统很少有标量的,但是标量的卡尔曼滤波器的理论推导比较直观、易于理解,因此作为学习的切入点比较合适首先必须清楚地陈述卡尔曼滤波器要解决的问题。1.1卡尔曼问题在离散时间中,一个标量线性系统的状态演化常常可以表述为下面的随机差分方程式:x=ax,+bu其中t为时间。x,是一个标量随机变量,代表t时刻系统的内禀状态。a和b为常标量。u,为t-1时刻的输入,也是一个标量。111信号流程图上面的(1)式也可以用下面的信号流程图表示u-1)X()Ibax(t-1)直线表示信号的传送,箭头代表传送的方向。流程图中的图标有三种,第一种方框图标代表时间延迟,见下图x(t)TX(t-1)第二种方框图标代表乘法(增益),见下图第6页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著aax第三种圆形图标代表加法(混合),见下图a-b+CbG这些图标可以按照有意义的方式组合起来,描述一个差分方程。必须指出,这些图标并不局限于标量情形,而且适用于矢量情形,譬如x为一个矢量,而a和b可以为矩阵。112加入白噪声假设在这个线性过程中有一个噪声项v鬟x2=ax21+bu-1+W1-1则此方程式可以用下面的信号流程图表示w(t=1)u(-1)中+baX(-1)假定这个噪声ν是一个高斯白噪声,它满足3N(9),(Q20)〈ww)=0(≠)3在本文采用物理学中常用的记号,(x)=E(x)表示x的期待值第7页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著此外假定w与u.没有关联,也即113加入可测量假设系统的状态量x是不可以直接测量的。可以测量的是另外一个量z,称为可测量。可测量z依赖于系统的状态量x和一个激励倍数h,见下式。hx. +v(5)在实际工作中h可能会随着时间而变化,但在这里假定为常数,为常标量。此时流程图如下。wt-1)u(t-1)+b±2(ax(t-1)测量过程本身带有一个噪声ν,影响了测量的准确度。同样我们假定ν是一个白噪声(,R)(R≥0)(")≥=0(s≠)此外假定ν与w和u都没有关联,也即()=v)=0(s1)114卡尔曼问题陈述现在要考虑的是如何从可观测量z;的观测数据中得出x的最优估计值,把噪声w和v尽最大可能过滤出去,把它们的影响减到最小。这就是卡尔曼滤波器要解决的问题。1.2标量卡尔曼滤波器卡尔曼对这个问题的解答就是卡尔曼滤波器。下面的流程图可以分成上下两个部分:上半部分就是问题本身,下半部分就是卡尔曼滤波器。第8页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著u(-1)X()bh+(aX(t-1)bb(()2()+ak文-b)+Residual在图中,z1代表实际测量值,x代表过程的真值。此外在卡尔曼滤波器的流程图中出现了几种新的符号,分别是x代表先验估计( A priori estimate),和E代表后验估计(A posteriori estimate)4.对一个随机变量当前值的先验估计是根据前一个时刻以及更早的历史观测信息所作出的估计:后验估计是根据当前时刻以及更早的历史观测信息所作出的估计。x1的先验估计是由上一个时间点的后验估计值和输入信息给出的,x,=ax+ bur-p卡尔曼使用x的先验估计给出可测量E的(先验估计)预测5,而z,的实际测得值与预测值之间的差称为滤波过程的革新( nnovation)或者残余( Residua,即Residual=(10)本文采取通用的符号,以表示对某变量y在t时刻的后验估计,而表示对y的先验估计。在某些文献中y又记作y(|t-1),又记作y(t|t)5对于z,而言后验估计没有意义。z,是可观测量,在后验时刻已经有实际观测值了。第9页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著残余反映了预测值和实际值之间的差别。残余为零的话,估计值和实际值完全吻合。如果残余很小,表明估计值很好,反之就不好。卡尔曼滤波器可以利用残余的这一信息改善对x,的估计,给出后验估计。也就是x=x:+k(Residual)=*+k(z,-hR-其中的k称作卡尔曼增益或卡尔曼混合系数( Blending factor)现在剩下的问题就是如何找到k的值,使得估计为最优。为此需要定义先验均方差和后验均方差。121最优的k值先验误差和后验误差分别定义为(12)它们的方差就是先验均方差和后验均方差P≡varP, =vale(13)最优的k值是使后验均方差为最小的值,就是下式成立时的k值(14)ak122计算先验均方差先验均方差为≡war(15)因为(2)式及(8)试式x,=ax_+ bu+we=ax+bu可得e:=x-x=ax+bu +w_)-(ax +bur=a(xx_1)+W因此第10页(共77页)

我的毕业设计，用MATLAB做的单相全桥逆变器仿真，采用电压单闭环反馈，PWM控制信号为随机频率的脉冲，可减小输出信号中的谐波分量，并用powergui对输出信号进行分析。

【实例简介】嵌入式控制系统及其C／C++实现：TP271 L026.iso需要用虚拟光驱才能打开，里面有随书的代码和一些说明。

矩阵论习题答案（方保镕 周继东 李医民编著）习题1到习题9

学习matlab以及雷达信号处理的资料，关于雷达信号处理的matlab代码以及指导。ABSTRACTThe Modeling and Simulation of radar signal plays an important role in the design ofmodem radar system. This paper analyses the statistical model of target echo and clutter receivedy radar.in the simulation for target echo, First we analyse the mathematical expression for radartarget echo on the base ofradar equation. Second, presenting three main calculational methods ofthe deterministic model of Radar Cross Section(RCS), and introducing the calculational formulafor some simple object, some average RCS data of familiar objects in microwave bandMeanwhile, the statistical model of RCs - Swerling model are studied and the method toproduce the Swerling sequences be given. Third, two algorithms for producing unifomdistribution are analysed thoroughly by us-mid-square method and linear congruential methodThrough the comparision of the performance of the two algorithms, we select the latter toproduce the uniform distribution sequence in (0, 1). Fourth, presenting the primary principle ofline array and simulating the target echo received by ULA, Fifth, we derive the mathematicalquation of the instantaneous DOA, when the target moving in line and in the same plane asULAThis paper simulates the correlated-coherent radar clutter model. First, presenting the basictheory of zero memoriless nonlinear method and sphere invariable random process method,thedifferent fields where the four amplitude distributions(rayleigh, log-normal, weibull, k)can beapplied in. Second, analyzing three algorithms to design shaping filter AR model, minimunphase. frequency sampling. After comparing the correlation performance of sequences which aregenerated in these algorithms separately, we decided to use frequency sampling method has thebest performance to design shaping filter. Third, this paper analyse clutter models which submitGauss power spectrum and forenamed four amplitude distributions. Meanwhile, we introduce thenoncentral chi-square gamma distribution that can interpret the physical reason of radar clutterbetter. Fourth, we simulate different clutter models, the result is useful for practical workKey words: target echo; clutter; shaping filter; ZMNL; SIRP第I页信息T程大学硕十学位论文表目录表1几种简单形状几何目标的RCS计算式表2微波波段常见目标统计平均RCS数据表3不同条件下韦布尔分布的形状参数第V页信息工程大学硕士学位论文图目录图1舍取法示意图图2舍取法与理论值的比较,图3平方取中法所得序列4省垂10图4乘同余法所得序列10图5平方取中法所得序列4.·■·『▲晶图6乘同余法所得序列,,。。。,11图7线阵列天线示意图●命12图8相位扫描原理13图9距离参考点z的阵元接收单目标平面波信号.14图10阵列信号模型图11回波信号波形16图12MsIC算法估计空间谱16图13回波信号波形16图14 MUSIC算法估计空间谱16图153个目标信号示意图.17图163个目标的MSTC算法估计空间谱17图17目标在阵列平面内做直线运动,18图18ZMAN法产生杂波原理图.23图19SIRP法产生杂波原理图bD画24图20成形滤波器工作模型24图21相关杂波波形图22杂波概率密度函数身●25图23杂波功率谱密度图24成形滤波器示意图图25三种不同方法的相关系数比较568图26三种不同方法的相关系数比较bp非9图27三种不同方法的相关系数比较29图28相于瑞利分布杂波产生模型图29相于杂波实部图30相干杂波虚部000图31杂波概率密度函数.31图32杂波功率谱密度31第页信息工程大学硕于学位论文图33相关对数正态分布杂波产生模型31图34相关杂波波形.32图35杂波概率密度函数32图36杂波功率谱密度。32图37相干对数正态分布杂波改进模型图38相干杂波实部35图39相于杂波虚部35图40杂波概率密度函数35图41杂波功率谱密度35图42相关韦布尔分布杂波产生模型36图43高斯超几何函数理论与实际值的比较图44应用变换公式后理论与实际值的比较A图45不同阶次时渐近曲线的比较37图46不同阶次的高斯超几何函数理论与实际值的比较37图47相关杂波波形∴鲁會·非..38图48杂波概率密度函数曾·◆·↓鲁·参◆伊●38图49杂波功率谱密度,,,,,,38图50相干韦布尔分布杂波产生模型38图51相干杂波实部41图52相干杂波虚部图53杂波概率密度函数鲁·看参·命鲁鲁PD鲁命會曹會请鲁■P鲁41图54杂波功率谱密度,,,图55不同N时NG的概率密度函数■■·D43图56三种分布概率密度函数的比较.43图57NG分布杂波产生模型图58杂波波形图59杂波概率密度函数45图60杂波功率谱密度图61相关K分布杂波产生模型图62相关杂波波形图63杂波概率密度函数·◆···曾·47图64杂波功率谱密度,47图65相干K分布杂波产生模型48图66相于杂波实部第Ⅴ页信息了程大学硕土学位论文图67相干杂波虚部9图68杂波概率密度函数49图69杂波功率谱密度…,。,,。。49第VI萸独创性声明所提交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中标注和致谢的相关内容外,论文中不包含其他个人或集体已经公开的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意学位论文题目:罾达回信建模研沿学位论文作者签各:剑奇日期:乙年月26学位论文版权使用授权书本人完全了解信息工程大学有关保留、使用学位论文的规定。本人授权信息工程大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档,允许论文被查阅和借阅;可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(涉密学位论文在解密后适用本授权书。)学位论文题H雷达回信建模仿研强去学位论文作者签名日期:20年白月26日你者指导教师名二大种日期206年6月6日信息「程人学硕士学位论文第一章绪论1.1课题的背景及意义现代雷达系统日益变得复杂,难以用简单直观的分析方法进行处理,这就促进了霞达仿真方法的推广。雷达系统仿真就是用计算机软件来建立雷达系统的模型,利用数字计算机技术来逼真地复现雷达工作的动态过程,它是计算机技术、数字模拟技术和雷达技术相结合的产物。具体地说,仿真的对象是雷达系统,它包括雷达本身、雷达目标及目标环境仿真的手段是计算机和数字信号处理技术;仿真的方式和目的就是为雷达系统建模,并尽可能真实地复现蕴含雷达系统动态工作模式、雷达目标及目标坏境信息的雷达信号。这里所讲的“复现”就是重现雷达信号的产生、传递、处理等动态过程。从时间关系上看,就是重现一个随机的时间序列。目标国波信号与目标形状、截面积RCS和天线波束的照射方向等有密切的关系。在杂波背景下检测出雷达目标也是雷达信号处理的一个重要课题,杂波模型的统计特性直接影响雷达最住检测器的设计。对杂波的建模与仿真是利用雷达最佳检测理论来设计最佳检测器结构的重要手段本文的目的是总结雷达接收目标回波、杂波的数学模型,针对目标回波信号和杂波信号进行仿真研究,模拟出幅度服从一定分布并同时具有一定功率谱的杂波信号序列。在没有雷达系统前端的情况下,对系统后级信号处理部分进行调试和测试,为现代雷达系统的设计、分析和效能评估提供了理论依据1.2国内外研究现状雷达的作用距离、分辨能力、测量精度和单值性等性能指标对信号处理技术提出越来越高的要求。在实现最佳处理并保证一定信噪比的前提下,测量精度和分辨力对信号形式的要求是一致的。我们通常根据不同的情况,结合雷达截面积RCS及其起伏特性,对目标信号进行建模仿真M&S)真实的世界是错综复杂的,要为其建立精确的数学模型是一件极其困难的事情,而建立的这些数学模型通常是近似片面的,对雷达杂波的研究过程也是如此。雷达杂波仿真技术在几十年的发展过程中,经过了一个由浅到深、由简到繁、由粗到细的过程。目前使用的杂波模型主要有三种方式:(1)描述杂波幅度和功率谱的统计模型;(2)描述杂波散射单元机理的机理模型;③)描述由试验数据拟和δ与频率、极化、俯角、环境参数等物理量之间依赖关系的关系模型。从二十世纪七十年代以来,人们一直致力于雷达统计模型的研究在早期的工作中,认为杂波是~种高斯噪声,为杂波提供了一种结果非常简单的模型。后来通过对窄脉冲雷达的测量发现用高斯分布来描述杂波是不够的,杂波的分布函数表现出个较长的拖尾,明显长于高斯分布模型。因此,在八十年代,人们又提出了对数正态分布和韦布尔分布来拟合数据。随着研究的深入,一种半实验化模型K分布被提出,并逐渐第1页信息丁程大学硕士学位论文成熟起来。在很多情况下,我们把雷达杂波模型看成一个实随机过程。例如,在相干检测时,只保留杂波的同相分量,而丢弃正交分量。然而,雷达的最佳检测是不应该丢弃正交分量的。因为除非在高斯背景下,否则正交分量是同判决有关的。由于在有信号时的信号幅度的概率密度是依赖于杂波的幅度和相位的,如果把杂波当成一个非相干的实过程,就不能满足这个要求。近年来,相干相关杂波的建模仿真引起了人们的广泛关注。目前国内外对杂波的仿真方法主要有零记忆非线性变化法MNL)、球不变随机过程法(SIP和随机微分方程法SDE)ZMNL法可以实现用于描述雷达杂波的几种常用分布的仿真,它易于实现且产生相关雷达杂波序列的速度较快,是目前仿真中最引人关注的方法,但其应用受到功率谱形状等因素的制约。SRP模型属于外生模型,能够独立控制序列的概率密度函数和自相关函数。在相关雷达杂波仿真中,可以用SRP法仿真相关瑞利、韦布尔和K分布杂波。由于受所需仿真序列的阶数及自相关函数的限制,当所需仿真序列较长时,计算负荷很大,不易形成快速算法。SRP法在国内受到的关注不多,基本上停留在基本原理的理解上。SDE法没有SRP法和ZMNL法流行,在国内少有人提及,国外对这方面的研究也不多,且主要用于对通信系统中于扰信号的仿真。根据SDE的理论,它可以通过相关时间来控制序列的相关性1,同样适用于相关雷达杂波的仿真。SDE法实际上是个非线性自回归模型,具有产生速度相当快的优点,但这种方法对概率密度函数有一定的限制。国内在杂波研究方面的某些应用已经进入实用阶段,杂波的模拟已经被运用在内场仿真系统中。另外,有些科研单位也在砑究从实际地图产生真实杂波的仿真方法。1.3论文结构和主要内容本文针对“空间目标搜索截获跟踪能力仿真分析”项目的要求,对雷达目标回波信号和杂波信号的幅度分布、功率谱分布模型进行了分析,在零记忆非线性变换法和球不变随机过程法的基础上对非相于相关和相干相关杂波信号迸行了仿真。本文的具体结构如下第一章“绪论”,总结了雷达系统建模与仿真的发展、特点及其应用,介绍了本课题的来源及主要研究内容,并给出了本文的主要工作和结构第二章“目标回波信号模拟”,在比较产生(0,1)均匀分随机序列的平方取中法和线性同余法后,采用线性同余法的特例一乘同余法,产生了(0,1)均匀分布随机序列;分析了描述雷达截面积起伏的四种 Swerling模型,并给出了产生与之对应的信号幅度的方法。对目标的波达方向固定不变以及目标在线阵平面内做直线运动时的瞬时波达方向表达式进行分析,并结合雷达方程对等距线阵接收目标回波信号进行了仿真。第三章“杂波建模仿真”,对雷达杂波统计模型迸行了深入分析,通过比较设计成形滤波器的三种方法(AR模型法、最小相位法、频率抽样法)生成序列的相关特性,采用频率第2页

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