噪声干扰信号的Matlab仿真.docx
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噪声干扰信号的Matlab仿真
雷达对抗实验报告
实验题目：
噪声干扰信号的Matlab仿真
院系：
电子与信息工程学院
班级：
姓名：
学号：
指导教师：
实验时间：
2012年6月
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=0.1～1；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
clearall;closeall;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;
fori=1:
100
xn=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;
end
s=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（[-122-80]）;
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;
fori=1:
100
zn=（1+m*cos（2*pi*xn））.*cos（2*pi*f1/fs*n）;
j=abs（fft（zn））;
s=s+j;
end
s=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（[90110-2000]）;
sum
（1）=0;
fori=1:
N-1;
sum（i+1）=xn（i）+sum（i）;
end
xn=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;
fori=1:
100
xn=ifft（fft（random（'Normal',0,1,1,N））.*p）;
sum
（1）=0;
fori=1:
N-1;
sum（i+1）=xn（i）+sum（i）;
end
xn=sum/fs;
wn=cos（（2*pi*f1*t+2*pi*kfm*xn））;
j=abs（fft（wn））;
s=s+j;
end
s=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（[50150-1500]）
xlabel（'MHZ'）;
title（'噪声调频干扰功率谱'）;
sum
（1）=0;
fori=1:
N-1;
sum（i+1）=xn（i）+sum（i）;
end
xn=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;
fori=1:
100
xn=ifft（fft（random（'Normal',0,1,1,N））.*p）;
on=cos（2*pi*f1*t+kpm*xn）;
j=abs（fft（on））;
s=s+j;
end
s=s/M;
j=s;
figure（8）
plot（f*1e-6,20*log10（j.^2/max（j.^2）））;%噪声调相干扰功率谱
axis（[50150-700]）
xlabel（'MHZ'）;
title（'噪声调相干扰功率谱'）;
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