在我們仿真雷達(dá)信號(hào)處理流程時(shí),需要先仿真雷達(dá)的回波信號(hào),同時(shí)為了更符合實(shí)際情況,我們還需要給雷達(dá)回波信號(hào)疊加上噪聲或雜波。但由于噪聲和雜波并不是確知信號(hào),所以通過(guò)統(tǒng)計(jì)特性來(lái)分析,需要用到概率論的方法。
在數(shù)學(xué)上,用概率密度函數(shù)來(lái)描述連續(xù)型隨機(jī)變量的輸出值。通常把概率密度作為縱坐標(biāo),區(qū)間作為橫坐標(biāo),概率密度在該區(qū)間上積分是面積,表示隨機(jī)事件在這個(gè)區(qū)間內(nèi)發(fā)生的概率。
下面給出Matlab中產(chǎn)生三種不同分布熱噪聲的簡(jiǎn)單方法:均勻分布、高斯分布和瑞利分布。
均勻分布
均勻分布的概率密度函數(shù):
這是[a b]上的均勻分布,Matlab自帶了[0 1]上的均勻分布函數(shù)rand(),產(chǎn)生的序列服從單位均勻分布,也就是產(chǎn)生的數(shù)值在[0 1]區(qū)間上,每個(gè)數(shù)值隨機(jī)出現(xiàn),概率相同,具體的調(diào)用格式可查看Matlab的幫助文檔。利用rand函數(shù)產(chǎn)生服從[a b]均勻分布的隨機(jī)序列:
其中x為單位均勻分布產(chǎn)生的數(shù)值,也就是
y=(b-a)*rand(.)+a;
在[a,b]上均勻分布的隨機(jī)變量的均值和方差為:
高斯分布
高斯分布也叫正態(tài)分布,概率密度函數(shù)為:
同樣的,Matlab自帶了標(biāo)準(zhǔn)高斯分布的函數(shù)randn(),返回一個(gè)均值為0和方差為1的正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)樣本。如果x是隨機(jī)變量,則由 y=ax+b定義的隨機(jī)變量y的均值和方差為:
利用標(biāo)準(zhǔn)高斯分布函數(shù)randn()可方便的產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)差為a,均值為b的高斯分布隨機(jī)數(shù)。
y=a*randn(.)+b;
瑞利分布
瑞利分布的概率密度函數(shù):
下面我們考慮通過(guò)產(chǎn)生高斯分布的函數(shù)來(lái)產(chǎn)生服從瑞利分布的隨機(jī)信號(hào)??梢宰C明,當(dāng)信號(hào)用復(fù)數(shù)表示為:
? ??
審核編輯:劉清
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原文標(biāo)題:用Matlab產(chǎn)生不同分布的熱噪聲信號(hào)
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