信号检测实验 实验一白高斯噪声对接收信号的影响.doc

信号检测实验实验一白高斯噪声对接收信号的影响在信号的线性检测中，信号检测的优化准则和处理方法，都与噪声干扰的形式密切相关。一、实验目的：通过实验 观察1） 噪声的随机性，使得受观察信号的样值具有随机性。2） 在很强的噪声中，信号可能被淹没在噪声中，因此必须要选用合适的信号检测方法才能从噪声中判别信号的有无。二、实验原理：用matlab程序分别产生均值为0，均方差为0.2和0.5的加性高斯白噪声，与宽度为1.5的方波信号混叠，然后观察混叠噪声后的方波信号。三程序及运算结果1）均方差为0.2的加性白噪声与宽度为1.5的方波信号混叠。我们发现在混叠后的噪声里还能够清楚看到方波信号。clear;clf;N=1000;t0=10;t1=t0/2;dt=t0/N;c=150;t=1:N*dt;sr=zeros(1,500*N/1000),ones(1,c*N/1000),zeros(1,(500-c)*N/1000);subplot(3,1,1);plot(t-t1,sr,r);axis(-t1 t1 -1.2 1.2);n=0.2*randn(1,length(t);subplot(3,1,2);plot(t-t1,n,r);axis(-t1 t1 -1.2 1.2);s=sr+n;subplot(3,1,3);plot(t-t1,s,r);axis(-t1 t1 -1.2 1.2);end2）均方差为0.5的加性白噪声与宽度为1.5的方波信号混叠。我们发现在混叠后的噪声里已经很难清楚看到噪方波信号。N=1000;t0=10;t1=t0/2;dt=t0/N;c=150;t=1:N*dt;sr=zeros(1,500*N/1000),ones(1,c*N/1000),zeros(1,(500-c)*N/1000);subplot(3,1,1);plot(t-t1,sr,r);axis(-t1 t1 -1.2 1.2);n=0.5*randn(1,length(t);subplot(3,1,2);plot(t-t1,n,r);axis(-t1 t1 -1.2 1.2);s=sr+n;subplot(3,1,3);plot(t-t1,s,r);axis(-t1 t1 -1.2 1.2);end实验二 对加入高斯白噪声的周期信号的检测一、实验目的：1） 了解二元通信系统的结构及相关处理器的结构2） 掌握叠加噪声的周期信号的检测二、实验原理图 2.1 二元通信系统模型处理器结构图正弦波信号是信号通信系统、控制系统等领域常见的信号，利用信号判决准则设计处理器,下面编写程序设计处理器，让正弦波信号sin(2*pi*t)通过滤波器此处理器，处理器的传递函数的冲击响应为：h=sin(2*pi*(-t)。三、程序及运行结果编写matlab程序为：t=-5:0.01:5;s=sin(2*pi*t);n=randn(size(t);subplot(2,2,1);plot(t,s);r=s+n;subplot(2,2,2);plot(t,r);h=conj(sin(2*pi*t);subplot(2,2,3);plot(conv(h,r);ylim(-500 500);subplot(2,2,4);plot(conv(h,s);程序运行结果为：从图中可以看出信号的信噪比提高，有助于信号的检测。 实验三：利用Matlab实现噪声下的方波信号的检测一、实验目的：1） 了解匹配滤波器的结构2） 用匹配滤波器实现方波信号的检测二、实验原理在平稳加性高斯白噪声时，最优处理器的核心环节用匹配滤波器实现，它相当于相关接收机的处理。用匹配滤波器实现最优处理器结构如下图所示：匹配滤波器实现最优处理器结构三、程序及运算结果利用Matlab生成方波函数图像。生成一幅度为1宽度为1.5的方波并让其通过匹配滤波器。Matlab程序如下：N=1000;t0=10;t1=t0/2;dt=t0/N;c=150;t=1:N*dt;sr=zeros(1,500*N/1000),ones(1,c*N/1000),zeros(1,(500-c)*N/1000);subplot(3,2,1);plot(t-t1,sr);axis(-t1 t1 -1.2 1.2);s=sr+0.2*randn(1,length(t);n=.2*randn(1,length(t);subplot(3,2,2);plot(t-t1,n);axis(-t1 t1 -1.2 1.2);subplot(3,2,3);plot(t-t1,s,r);axis(-t1 t1 -1.2 1.2);h=sr;y=conv(h,sr);subplot(3,2,4)plot(y);subplot(3,2,5)plot(conv(h,sr)程序运算结果为： 图13利用Matlab对方波信号检测的波形 如图13所示，方波(a)叠加噪声信号(b)后的信号波形(c)通过匹配滤器后的波形(d),通过观察(d)的波形和方波通过匹配滤波器的波形(e)可以得出结论：匹配滤波器可以使代有噪声的方波信号信噪比达到最大，恢复出方波信号。实验四：利用匹配滤波器实现噪声下的线性调频信号的检测一、实验目的：1） 设计一线性调频信号；2） 利用匹配滤波器实现噪声下的线性调频信号的检测二、实验原理以雷达信号为例，设计一匹配滤波器对信号进行检测。对雷达的距离分辨力取决于信号的带宽。在普通脉冲雷达中, 雷达信号的时宽带宽积约为1,因此不能兼顾作用距离和距离分辨力两项指标。为了提高雷达信号的距离分辨力，采用在接收信号时采用相应的脉冲压缩法以得到窄脉冲提高距离分辨的原理13, 使含有噪声的 Chirp 信号通过匹配滤波器加以检测, 并对其进行了 MATLAB仿真。线性调频信号是雷达中常用的信号，它的表达式方程式可表示为： 其中为信号的初始相位，为信号的调斜频率。当起始频率为0时，该信号的频率与时间成线性关系，因此，称它为线性调制信号。令=1，=0，=0时，信号的表达式为：设计匹配滤波器的目的就是提高信号的信噪比，这样就可以更加容易地从夹杂有噪声的信号中检测出有用信号。匹配滤波器的设计是基于许瓦茨不等式.当传递函数满足条件【14】：时，信号信噪比达到最大值： 其中为信号能量，定义为13： 15匹配滤波器的冲击响应，为常数，通常取1.因此，信号通过匹配滤波器的输出响应为： 三、编写程序及运行结果令=25。编写Matlab程序：t=-10:0.001:10;s=exp(-0.5*j*t.2);subplot(2,2,1);plot(t,real(s);xlabel(时间/s);ylabel(信号s(t)的实部);title(信号s(t);h=conj(exp(-0.5*j*25*(t).2);y=conv(h,s);subplot(2,2,2);plot(real(y);xlabel(时间/s);ylabel(输出信号s);title(s(t)通过匹配滤波器);r=s+randn(size(t);y1=conv(r,h);subplot(2,2,3);plot(t,r);xlabel(时间/s);ylabel(信号r);title(信号r(t);subplot(2,2,4);plot(real(y1);xlabel(时间/s);ylabel(输出信号r);title(信号r(t)通过匹配