lo.m

在低仰角的情况下

%%   对数正态分布的杂波序列
xxi=conv(b,xi);
clear all;
azi_num=2000;   %雷达回波帧数
fr=1e3;        %脉冲重复频率
lamda0=1/30;    %波长
sigmav=1.0;
sigmaf=2*sigmav/lamda0;
rand('state',sum(100*clock));%产生服从u（0，1）的随机分布
d1=rand(1,azi_num);
rand('state',7*sum(100*clock)+3);
d2=rand(1,azi_num);
xi=2*sqrt(-2*log(d1)).*cos(2*pi*d2);%正交独立的高斯序列 服从N（0，1）
xq=2*sqrt(-2*log(d1)).*sin(2*pi*d2);
coe_num=12;    %求滤波器系数，用傅立叶级数展开法
for n=0:coe_num
    coeff(n+1)=2*sigmaf*sqrt(pi)*exp(-4*sigmaf^2*pi^2*n^2/fr^2)/fr;
end
for n=1:2*coe_num+1
    if n<=coe_num+1
        b(n)=1/2*coeff(coe_num+2-n);
    else
        b(n)=1/2*coeff(n-coe_num);
    end
end
xxi=xxi(coe_num*2+1:azi_num+coe_num*2);%目的是去掉暂态响应
xisigmac=std(xxi);
ximuc=mean(xxi);
yyi=(xxi-ximuc)/xisigmac;
muc=10;              %中位值
sigmac=0.6;          %杂波的标准差
yyi=sigmac*yyi+log(muc);      %使杂波具有指定的标准差
xdata=exp(yyi); %对数正态分布的杂波序列
figure
plot(xdata);title('对数正态分布杂波时域波形');
%求概率密度函数的参数
num=100;
maxdat=max(abs(xdata));
mindat=min(abs(xdata));
NN=hist(abs(xdata),num);
xpdf1=num*NN/((sum(NN))*(maxdat-mindat));%用直方图估计概率密度函数
xaxis1=mindat:(maxdat-mindat)/num:maxdat-(maxdat-mindat)/num;
th_val=lognpdf(xaxis1,log(muc),sigmac);
% th_val=(xaxis1./sigmac.^2).*exp(-xaxis1.^2./(2*sigmac.^2));%概率密度函数理论值
figure
plot(xaxis1,xpdf1);hold;%做出仿真结果的概率密度函数曲线
plot(xaxis1,th_val,'r');grid on;%做出理论噶率密度函数曲线
title('杂波幅度分布');xlabel('幅度');ylabel('概率密度');
signal=xdata;
signal=signal-mean(signal); %求功率谱密度，先去掉直流分量
%用Burg法估计功率谱密度
M=128;
psd_dat=pburg(real(signal),16,M,fr);
psd_dat=psd_dat/(max(psd_dat));      %归一化处理
freqx=0:0.5*M;
freqx=freqx*fr/M;
powerf=exp(-freqx.^2/(2*sigmaf.^2));%理想高斯曲线
figure
plot(freqx,psd_dat);title('杂波频谱');xlabel('频率');ylabel('功率谱密度');hold;
plot(freqx,powerf,'r');grid on;