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第1章 系统仿真概述1

1.1　系统仿真的一般概念1

1.2　系统仿真方法的分类3

1.3　系统的数学描述及仿真4

1.4　雷达系统仿真所包含的主要内容10

1.4.1 系统输入10

1.4.2　物理系统11

1.4.3　系统性能评估的主要内容13

1.4.4　电子系统输出信号的统计特性的估计15

2.1　均匀分布随机数的产生20

第2章 均匀分布随机数的产生与检验20

2.1.1　平方取中法21

2.1.2　乘同余法22

2.1.3　混合同余法23

2.2　伪随机数的统计检验23

2.2.1　频率检验24

2.2.2　参数检验25

2.2.3　独立性检验26

第3章　统计试验法概述28

3.1　蒲丰问题29

3.2　报童问题33

3.3　蒙特卡罗法在解定积分中的应用35

3.3.1　概率平均法36

3.3.2　随机投点法37

3.4　利用蒙特卡罗法计算sinθ和cosθ的快速算法40

3.4.1　选舍抽样法Ⅰ40

3.4.2　选舍抽样法Ⅱ41

3.5　统计试验法的精度42

3.5.1　统计试验法的总精度42

3.5.2　确定数学期望时的精度43

3.5.4　计算事件概率时的精度44

3.6　试验次数的确定44

3.5.3　计算均方根值时的精度44

3.7　统计仿真的特点46

第4章 目标与杂波模型48

4.1　雷达杂波功率谱模型48

4.1.1　高斯模型49

4.1.2　马尔柯夫模型49

4.1.3　全极点模型50

4.2　雷达杂波幅度分布模型51

4.2.1　高斯杂波模型52

4.2.2　莱斯杂波模型53

4.2.3　对数—正态杂波模型53

4.2.5　韦布尔杂波模型55

4.2.4　混合—正态杂波模型55

4.2.6　复合k分布杂波模型56

4.2.7　球不变随机矢量杂波模型59

4.2.8　箔条杂波模型65

4.2.9　拉普拉斯杂波模型68

4.3　雷达目标模型68

4.3.1　雷达信号模型69

4.3.2　经典目标模型70

4.3.3　现代目标模型72

5.1.1　直接抽样74

5.1　随机变量的抽样方法74

第5章　随机变量的仿真74

5.1.2　近似抽样80

5.1.3　变换抽样83

5.1.4　查表法87

5.1.5　选舍抽样89

5.2　噪声加恒值信号抽样的产生93

5.3　某些随机变量的产生方法97

第6章　相关雷达杂波的仿真107

6.1　相关高斯杂波的仿真107

6.1.1　三角变换法108

6.1.2　非递归滤波法110

6.1.3　递归滤波法114

6.2　产生相关随机变量的一般方法122

6.3　非高斯相关杂波的仿真123

6.3.1　非相干相关韦布尔杂波的仿真125

6.3.2　非相干相关对数—正态杂波的仿真133

6.3.3　相干相关韦布尔杂波的仿真135

6.3.4　球不变杂波的仿真139

第7章　雷达系统模型149

7.1　雷达波形151

7.1.1　相参脉冲串波形151

7.1.2　线性调频波形151

7.1.4　相位编码波形152

7.1.3　步进频率波形152

7.1.5　m序列码波形153

7.1.6　巴克码波形155

7.1.7　线性FMCW波形156

7.2　方向图函数157

7.2.1　高斯方向图函数157

7.2.2　单向余弦方向图函数157

7.2.3　双向余弦方向图函数157

7.2.4　单向辛克形方向图函数157

7.2.5　双向辛克形方向图函数157

7.3.2　相位调制158

7.3.1　振幅调制158

7.3　调制器与频率变换器158

7.2.6　相控阵天线方向图函数158

7.3.3　变载波中心频率的窄带滤波器159

7.4　检波器模型159

7.4.1　正交双通道线性检波器159

7.4.2　正交双通道平方律检波器160

7.4.3　单通道输出的相干检波器模型160

7.4.4　双通道输出的相干检波器模型161

7.5　窗函数模型162

7.4.5　取模模型算法162

7.5.1　矩形窗（Box-Car）163

7.5.2　Parzen-2窗163

7.5.3　Cosine-lip窗163

7.5.4　sin x/x窗163

7.5.5　Bartlett（＋）窗164

7.5.6　Hann（Raised-Cosine）窗164

7.5.7　Hamming窗164

7.5.8　Papoulis（＋）窗164

7.5.11　Tukey窗165

7.5.12　Kaiser窗165

7.5.10　Parzen-1（＋）窗165

7.5.9　Blackman窗165

7.5.13　修正的Kaiser窗166

7.5.14　3-Coef窗166

7.5.15　Dolph-Chebyshev窗166

7.6　信号处理器模型168

7.6.1　非递归型一次对消器168

7.6.2　非递归型二次对消器168

7.6.3　非递归型三次对消器169

7.6.4　非递归型N次对消器169

7.6.6　递归型二次对消器170

7.6.5　递归型一次对消器170

7.6.7　递归型三次对消器171

7.6.8　自适应一次对消器173

7.6.9　自适应二次对消器173

7.6.10　A/D变换器模型175

7.6.11　限幅器模型175

7.6.12　硬限幅器模型176

7.6.13　根据脉冲响应对中频放大器进行仿真模型177

7.6.14　灵敏度时间控制（STC）模型178

7.6.15 自动增益控制（AGC）模型178

7.6.16　线性调频脉冲压缩模型179

7.6.17　离散付里叶变换对180

7.6.18　I、Q通道幅相不一致对改善因子IdB的限制181

7.7.1　雷达对数接收机输出特性182

7.7　恒虚警（CFAR）处理器模型182

7.7.2　杂波图恒虚警处理器183

7.7.3　普通单元平均恒虚警处理器184

7.7.4　普通对数单元平均恒虚警处理器184

7.7.5　选大输出普通单元平均恒虚警处理器185

7.7.6　选大输出对数单元平均恒虚警处理器186

7.7.7　对数—正态／韦布尔分布恒虚警处理器187

7.7.8　慢门限恒虚警处理器187

7.8　检测器模型188

7.8.1　单极点非相干积累器188

7.8.2　双极点非相干积累器189

7.8.3　大滑窗检测器191

7.8.4　小滑窗检测器192

7.8.5　指向型非相干积累器192

7.8.6　非参量秩和检测器193

7.8.7　低速目标检测器194

7.9　数据处理模型195

7.9.1　点迹过滤器195

7.9.2　向量卡尔曼滤波器196

7.9.3　向量卡尔曼预测器197

7.9.4　扩展卡尔曼滤波器197

7.9.5　滤波器的启动199

7.9.6　自适应卡尔曼滤波器200

7.9.7　α-β和α-β-γ滤波器202

7.9.8　自适应α-β滤波器204

第8章　重要抽样技术206

8.1　估计概率密度函数的一般方法206

8.2　重要抽样基本原理208

8.3　重要抽样在雷达中的应用210

8.3.1　重要抽样在雷达中的应用Ⅰ211

8.3.2　重要抽样在雷达中的应用Ⅱ221

8.4　重要抽样中畸变函数的选择224

8.5　估计分布函数的一些重要结果230

第9章　基于Simulink的雷达仿真234

9.1　Simulink概述234

9.2　脉冲多普勒雷达系统仿真239

9.2.1　脉冲多普勒雷达工作原理240

9.2.2　机载PD雷达杂波环境建模241

9.2.3　脉冲多普勒雷达系统基本结构245

9.2.4　PD雷达仿真模块介绍247

9.3　脉冲压缩雷达的仿真255

9.3.1　线性调频脉冲压缩基本原理255

9.3.2　线性调频脉冲压缩雷达系统仿真257

9.3.3　脉冲压缩后的信号及其频谱257

9.3.4　脉冲压缩雷达仿真系统的几个模块介绍258

名词与缩略语261

参考文献267