噪声干扰信号的Matlab仿真.doc

雷达对抗实验报告实验题目：噪声干扰信号的Matlab仿真院 系： 信息科学与工程学院 班 级： 通信2班 姓 名： 宋曜辰 学 号： 1003060230 指导教师： 噪声调幅、调频、调相信号的Matlab仿真一、 实验目的通过实验，加深对噪声调幅、调频、调相信号的理解，加深对噪声调幅、调频、调相信号频谱分析的基本思想与实现方法的认识，并掌握Matlab对随机过程的仿真方法与其基本函数和语法的使用。二、 实验原理实验中要仿真的各种噪声的时域表达式及相应的频谱特性：1. 射频噪声干扰窄带高斯过程：称为射频噪声干扰。其中包络函数服从瑞利分布，相位函数服从0,2均匀分布，且与相互独立，载频为常数，且远大于的谱宽。2. 噪声调幅干扰广义平稳随机过程：称为噪声调幅干扰。其中，调制噪声为零均值，方差为，在区间-,分布的广义平稳随机过程，服从0,2均匀分布，且为与独立的随机变量，为常数。噪声调幅信号的波形图，以及联合概率密度分布函数p()以及各自的概率密度分布密度p()存在下列关系：3. 噪声调频干扰广义平稳随机过程：称为噪声调频干扰，其中调制噪声为零均值、广义平稳的随机过程，服从0,2均匀分布且与独立的随机变量，噪声调频干扰中的调制噪声和噪声调频干扰信号的波形J(t)如下图示：4. 噪声调相干扰广义平稳随机过程：称为噪声调频干扰，其中调制噪声为零均值、广义平稳的随机过程，服从0,2均匀分布且与独立的随机变量，噪声调相干扰的功率谱如下图所示：三、 实验内容 利用Matlab仿真产生视频噪声：；射频噪声：；噪声调幅干扰：视频噪声，调制度m=0.11；噪声调频干扰：视频噪声；噪声调相干扰：视频噪声。等一系列干扰信号并分析特性。四、 实验思路与步骤1. 产生一个高斯白噪声，2. 利用Matlab自带的fir1函数产生一个低通滤波器，限制高斯白噪声的带宽，由此产生了视频噪声。3. 利用产生的视频噪声，分别代入噪声调幅干扰的时域表达式，并且进行100次的积累后求平均值，由此画出噪声调幅干扰频域波形，对其进行快速傅里叶变换后，求出功率谱，由此画出噪声调幅干扰的功率谱波形。4. 重复上述步骤，分别代入噪声调频干扰和噪声调相干扰的时域表达式，分别画出其时域波形和功率谱。五、 实验结果1 视频噪声时域波形2 视频噪声功率谱3 噪声调幅干扰时域波形调制度m=0.5， 4 噪声调幅干扰功率谱5 噪声调频干扰时域波形6 噪声调频干扰功率谱7 噪声调相干扰时域波形8 噪声调相干扰功率谱六、 实验分析与结论1. 视频噪声是一个带宽受限的高斯白噪声，从其功率谱图可以很明显看出带宽2. 通过仿真噪声调幅干扰的时域波形和功率谱，并和理论计算值进行了对比，发现仿真结果与理论值一致，在中心频率处有一个冲击，仿真时采用参数为调制度m=0.5，。3. 通过仿真噪声调频干扰的时域波形和功率谱，并和理论计算值进行了对比，仿真结果与理论值基本一致。仿真时采用参数。4. 通过仿真噪声调相干扰的时域波形和功率谱，并和理论计算值进行了对比，结果与理论值基本一致。结果与理论十分相符。七、 实验程序代码clear all;close all;clc;%清除变量T=100e-6;%采样时间fs=300e6;%采样频率N=T*fs;%采样点数detlf=20e6;%滤波器截止频率f1=100e6;%调制信号中心频率m=0.5;%调制度kfm=5e6;%调频斜率kpm=5;%调相斜率M=100;%积累次数p=fft(fir1(N-1,detlf/fs*2);%滤波器频谱s=0;for i=1:100xn=ifft(fft(random(Normal,0,1,1,N).*p);%高斯白噪声通过滤波器j=abs(fft(xn);s=s+j;ends=s/M;j=s;figure(1)t=0:1/fs:T-1/fs;plot(t*1e6,xn);xlabel(us);title(视频噪声时域波形);figure(2)f=(0:N-1)*fs/N;plot(f*1e-6,20*log10(j.2/max(j.2);%视频噪声功率谱axis(-1 22 -8 0);xlabel(MHZ);title(视频噪声功率谱);n=1:N;zn=(1+m*cos(2*pi*xn).*cos(2*pi*f1/fs*n);%噪声调幅干扰表达式figure(3)plot(t*1e6,zn);title(噪声调幅干扰时域波形);xlabel(us);s=0;for i=1:100zn=(1+m*cos(2*pi*xn).*cos(2*pi*f1/fs*n);j=abs(fft(zn);s=s+j;ends=s/M;j=s;figure(4)plot(f*1e-6,20*log10(j.2/max(j.2);%噪声调幅干扰功率谱title(噪声调幅干扰功率谱);xlabel(MHZ);axis(90 110 -200 0);sum(1)=0;for i=1:N-1; sum(i+1)=xn(i)+sum(i);endxn=sum/fs;wn=cos(2*pi*f1*t+2*pi*kfm*xn);%噪声调频干扰表达式figure(5)plot(t*1e6,wn);title(噪声调频干扰时域波形);xlabel(us);s=0;for i=1:100 xn=ifft(fft(random(Normal,0,1,1,N).*p); sum(1)=0; for i=1:N-1; sum(i+1)=xn(i)+sum(i); endxn=sum/fs;wn=cos(2*pi*f1*t+2*pi*kfm*xn);j=abs(fft(wn);s=s+j;ends=s/M;j=s;figure(6)plot(f*1e-6,20*log10(j.2/max(j.2);%噪声调频干扰功率谱axis(50 150 -150 0)xlabel(MHZ);title(噪声调频干扰功率谱);sum(1)=0;for i=1:N-1; sum(i+1)=xn(i)+sum(i);endxn=sum/fs;on=cos(2*pi*f1*t+kpm*xn);%噪声调相干扰表达式figure(7)plot(t*1e6,on);title(噪声调相干扰时域波形);xlabel(us);s=0;for i=1:100xn = ifft(fft(random(Normal,0,1,1,N).*p);on=cos(2*pi*f1*t+kpm*