关于雷达目标RCS起伏的Swerling模型附matlab代码

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⛄ 内容介绍

本文主要对雷达目标特性经典统计模型的仿真进行了研究,提出了一种使用Matlab软件产生Swcrling  Ⅱ,Ⅳ模拟数据的方法.该方法能够产生大量符合Swerling起伏模型的模拟数据,可广泛运用于雷达系统仿真,目标仿真等领域,因而具有重要的研究意义.

⛄ 完整代码

tic;

clear all;close all;clc;

Num = 100000;    % 产生随机数的个数，统计分析时要取较大值

Nbin = 100;

%%

sII = swerlingII(1,Num);        % 产生Num个Swerling II 型分布随机数

[bincounts,binpositions] = hist(sII,Nbin);      

binwidth = binpositions(2) - binpositions(1);

histarea = binwidth*sum(bincounts);

x = binpositions(1):0.001:binpositions(end);

pII = chi2pdf(x,2);         %  概率密度函数的理论曲线，Swerling II对应卡方分布的自由度为2

figure;

hist(sII,Nbin);    

hold on;

plot(x,histarea*pII,'r','LineWidth',2);

%axis([0,25,-inf,inf]);

legend('仿真统计','理论曲线')

title('Swerling II分布随机数的统计分布图');

%%

sIV = swerlingIV(1,Num);        % 产生Num个Swerling IV 型分布随机数

[bincounts,binpositions] = hist(sIV,Nbin);      

binwidth = binpositions(2) - binpositions(1);

histarea = binwidth*sum(bincounts);

x = binpositions(1):0.001:binpositions(end);

pIV = chi2pdf(x,4);         %  概率密度函数的理论曲线，Swerling IV对应卡方分布的自由度为4

figure;

hist(sIV,Nbin);    

hold on;

plot(x,histarea*pIV,'r','LineWidth',2);

legend('仿真统计','理论曲线');

title('Swerling IV分布随机数的统计分布图');

toc;

function [x]=swerlingII(delta,n)% 产生sweling II类型的目标RCS% n：序列的长度, delta:实测目标均值%r=ones(1,n);w1 = randn(1,n);w2 = randn(1,n);m = (w1.^2+w2.^2);x = delta.*m;

function [x]=swerlingIV(delta,n)% 产生swerlingIV类型的目标RCS% n：序列的长度, delta:实测目标均值%r=ones(1,n);w1 = randn(1,n);w2 = randn(1,n);w3 = randn(1,n);w4 = randn(1,n);m = (w1.^2+w2.^2+w3.^2+w4.^2);x = delta.*m;

⛄ 运行结果

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