噪聲調(diào)頻干擾

HarbinInstituteofTechnology實(shí)驗(yàn)報(bào)告課程名稱：雷達(dá)對(duì)抗技術(shù)院系：電子與信息工程學(xué)院班級(jí)：姓名：學(xué)號(hào)：指導(dǎo)教師：李高鵬實(shí)驗(yàn)時(shí)間：2014年5月哈爾濱工業(yè)大學(xué)雷達(dá)對(duì)抗技術(shù)實(shí)驗(yàn)（二）一、理論基礎(chǔ)噪聲調(diào)頻干擾是一種頻率受噪聲調(diào)制的干擾信號(hào)。噪聲調(diào)頻可以表示為一個(gè)廣義平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程： 其中，：是服從零均值、廣義平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的調(diào)制噪聲，：是服從均勻分布，且與相互獨(dú)立的隨機(jī)變量；：噪聲調(diào)頻信號(hào)的幅度；：噪聲調(diào)頻信號(hào)的中心頻率；為調(diào)頻斜率。噪聲調(diào)頻干擾信號(hào)的均值和相關(guān)函數(shù)分別為： 因?yàn)橄辔粷M足并且，都是高斯過(guò)程，所以可表示為 其中，是調(diào)制函數(shù)的方差，是的自相關(guān)函數(shù)。當(dāng)有效調(diào)頻指數(shù)時(shí)，噪聲調(diào)頻信號(hào)功率譜1）功率譜密度 2）功率3）噪聲調(diào)頻干擾信號(hào)的干擾帶寬 可見(jiàn)其與調(diào)制噪聲帶寬無(wú)關(guān)，而是決定于調(diào)頻斜率和調(diào)制噪聲功率。下圖為典型的噪聲調(diào)頻干擾信號(hào)時(shí)域和頻域。二、實(shí)驗(yàn)要求：掌握根據(jù)要求計(jì)算信號(hào)參數(shù)的方法掌握Matlab編寫噪聲調(diào)頻干擾信號(hào)產(chǎn)生程序的方法掌握利用Matlab分析信號(hào)的功率譜和帶寬的方法利用Matlab對(duì)比典型參數(shù)下功率譜的形態(tài)三、實(shí)驗(yàn)步驟：編寫Matlab程序產(chǎn)生噪聲調(diào)頻干擾信號(hào)編寫Matlab程序分析產(chǎn)生信號(hào)的功率譜和帶寬編寫Matlab程序?qū)Ρ炔煌瑓?shù)下的功率譜形態(tài)多次運(yùn)行程序分析，結(jié)果與參數(shù)的關(guān)系利用agilent89601分析信號(hào)參數(shù)（選做）四、實(shí)驗(yàn)參考數(shù)據(jù)干擾帶寬為，有效調(diào)頻指數(shù)為10，時(shí)長(zhǎng)，采樣頻率Agilent89601軟件進(jìn)行分析，結(jié)果如下五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果干擾帶寬為，有效調(diào)頻指數(shù)為10，時(shí)長(zhǎng)，采樣頻率，如下圖干擾帶寬為，有效調(diào)頻指數(shù)為20，時(shí)長(zhǎng)，采樣頻率，如下圖干擾帶寬為80MHz，有效調(diào)頻指數(shù)為10，時(shí)長(zhǎng)，采樣頻率，如下圖分析：從圖中可以看出，隨著有效調(diào)頻指數(shù)的增加，調(diào)頻信號(hào)的頻域波形和功率譜變窄，功率譜變得光滑。隨著干擾帶寬的增加，調(diào)頻信號(hào)的頻域波形和功率譜變寬，功率譜變得粗糙。六、實(shí)驗(yàn)程序clearall;closeall;clc;T=100e-6;fs=100e6;N=T*fs;deltafj=80e6;kfm=deltafj/(2*sqrt(2*0.693147));m=10;deltaf=kfm/m;f1=1e6;M=100; p=fft(fir1(N-1,deltaf/fs*2));xn=ifft(fft(random('Normal',0,1,1,N)).*p);f=linspace(-fs/2,fs/2,N);t=0:1/fs:T-1/fs;sum=cumsum(xn);xn=sum/fs; wn=cos((2*pi*f1*t+2*pi*kfm*xn));f=linspace(-fs/2,fs/2,N);subplot(3,1,1)plot(t,wn);xlabel('t/s');title('噪聲調(diào)頻干擾時(shí)域波形');subplot(3,1,2)plot(f,10*log10(abs(fftshift(fft(wn)))));xlabel('f/Hz');ylabel('dB');title('噪聲調(diào)頻干擾頻域波形');subplot(3,1,3)s=0;fori=1:M xn=ifft(fft(random('Normal',0,1,1,N)).*p); sum=cumsum(xn); xn=sum/fs; wn=cos((2*pi*f1*t+2*pi*kfm*xn)); temp=abs(fftshift(fft(wn))); s=s+temp;ends=s/M;s=20*log10(s.^2/max(s.^2));plot