干扰信号MATLAB仿真

合集下载

基于MatLab的有源压制性干扰信号模拟与实现

陈鸿，刘雅娟，李进杰
（海军航空工程学院青岛校区，青岛２６６０７１）
摘要：计算机仿真是研究雷达干扰系统效能的有效方法有源压制性干扰是雷达干扰系统中常用
的一种信号．通过分析压制性干扰的原理．在ＭａｔＬａｂ平台建立模拟和产生干扰信号的仿真
△ ＝（２－５）ＡＥ
效干扰功率。下面我们主要讨论在输出功率一定的情
况下，建立仿真模型产生最有效的压制性干扰信号
基于ＭａｔＬａｂ的压制性干扰仿真模型如图１所示。
宽带Ｈ滤波器
选择开 —＿．
（２）窄带瞄准式干扰
干扰是最早使用但仍然命使用的一种干扰手段．它能
干扰任何形式的雷达信号本文采取ＭａｔＬａｂ作为仿真平台．研究各种压制性干扰信号的产生及干扰性能分析．为雷达对抗效能分析研究提供支撑
关键词：雷达对抗；压制性干扰：仿真模型
０引
言
阻塞式干扰信号的频谱宽度远大于雷达接收机的
带宽．两者关系如下：
△ ＞＞ △
在现代电子战条件下．电磁威胁环境日益复杂．相应的雷达系统工作体制和抗干扰措施不断增多．使得对雷达对抗系统性能预测以及作战效能评估愈加困难。而仿真技术由于具有安全、经济、可重复等多方面的优点．已成为解决这一问题的一种有效手段压制性

qpsk 信号 matlab仿真代码

1. 介绍QPSK信号QPSK (Quadrature Phase Shift Keying) 是一种数字调制技术，常用于无线通信和数字通信系统中。

它是通过改变相位来传输数字信息的一种调制方式，相较于单相位调制方式，QPSK可以提高信号传输效率和频谱利用率。

2. QPSK信号的生成原理QPSK信号的产生可以通过正交调制的方式完成，即将数据流分为两个独立的流并分别与正弦和余弦信号相乘，经过合并后即可生成QPSK信号。

具体过程如下：(1) 将二进制数据流分为实部和虚部，分别代表I信号和Q信号；(2) 分别对I信号和Q信号进行调制，得到两路调制信号；(3) 将两路调制信号通过信号合并器得到QPSK信号。

3. QPSK信号的Matlab仿真代码在Matlab中，可以通过编程实现QPSK信号的生成和仿真。

以下是一个简单的QPSK信号Matlab仿真代码示例：```Matlab设置QPSK调制参数M = 4; 调制阶数msg = randi([0 M-1],10000,1); 随机生成10000个0到M-1的整数，模拟二进制信息流txSig = qammod(msg,M); QAM调制绘制星座图scatterplot(txSig) 绘制QPSK星座图添加高斯噪声rxSig = awgn(txSig, 10); 添加信道噪声，信噪比为10dB解调rxMsg = qamdemod(rxSig,M); QPSK解调[numErrors,ber] = biterr(msg,rxMsg); 计算比特错误率disp(['比特错误率为：',num2str(ber)])```4. QPSK信号仿真结果分析通过上述Matlab代码，我们可以得到QPSK信号的仿真结果。

通过绘制星座图可以直观地观察到QPSK信号在复平面上的分布情况。

随后，我们可以添加高斯噪声，模拟信道中的干扰，然后进行解调并计算比特错误率。

5. 结论通过以上QPSK信号的Matlab仿真代码，我们可以成功生成和仿真QPSK信号，并得到比特错误率等性能指标。

qpsk、bpsk蒙特卡洛仿真matlab代码

qpsk、bpsk的蒙特卡洛仿真是一种用于测试和验证通信系统性能的重要工具。

通过模拟大量的随机输入数据，并对系统进行多次仿真运算，可以对系统的性能进行全面评估，包括误码率、信噪比要求等。

在matlab中，我们可以通过编写相应的仿真代码来实现qpsk、bpsk 的蒙特卡洛仿真。

下面将分别介绍qpsk和bpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码。

一、qpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码1. 生成随机的qpsk调制信号我们需要生成一组随机的qpsk调制信号，可以使用randi函数生成随机整数序列，然后将其映射到qpsk符号点上。

2. 添加高斯白噪声在信号传输过程中，会受到各种干扰，其中最主要的干扰之一就是高斯白噪声。

我们可以使用randn函数生成高斯白噪声序列，然后与调制信号相加，模拟信号在传输过程中受到的噪声干扰。

3. 解调和判决接收端需要进行解调和判决操作，将接收到的信号重新映射到qpsk符号点上，并判断接收到的符号与发送的符号是否一致，从而判断是否发生误码。

4. 统计误码率通过多次仿真运算，记录错误判决的次数，从而可以计算出系统的误码率。

二、bpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码1. 生成随机的bpsk调制信号与qpsk相似，我们需要先生成一组随机的bpsk调制信号，然后模拟信号传输过程中的噪声干扰。

2. 添加高斯白噪声同样使用randn函数生成高斯白噪声序列，与bpsk调制信号相加。

3. 解调和判决接收端对接收到的信号进行解调和判决，判断接收到的符号是否与发送的符号一致。

4. 统计误码率通过多次仿真运算，记录错误判决的次数，计算系统的误码率。

需要注意的是，在编写matlab代码时，要考虑到信号的长度、仿真次数、信噪比的范围等参数的选择，以及仿真结果的统计分析和可视化呈现。

qpsk、bpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码可以通过以上步骤实现。

通过对系统性能进行全面评估，可以帮助工程师优化通信系统设计，提高系统的可靠性和稳定性。

基于MATLAB仿真的LMS和LCMV算法抗干扰性能比较研究

其信号极其微弱，噪比也较低，以极易受到干扰。如信所何更好的提高其抗干扰性能，直是各国相关科研人员的一研究重点。目前解决这个问题比较有效的方法有时域抗干扰技术、域抗干扰技术、及空域抗干扰技术等，空频以而
中图分类号：ＴＮ８０１２．７文献标识码：Ａ
Ｒｅｅｒｈａｄｃｍｐｒｓｎｏｎｉｓａｃｎｏａｉｏｆａｔｊｍｍｉｇｐｒｏｍａｃｓｏ－ａｎｅｆｒｎｅｆ
ＬＭＳａｎｄＬＣＭＶｌｏｉｈａｅｎＭＡＴＬＡＢｉｕａｉｎａｇｒｔｍｂｓｄｏｓｍｌｔｏ
ｒｃｉｅｅｅｖｒｗｈｉｈｃｎａｉｙｉｅｆｒｄ，ａｈｅｋｅｆｔｅｈｌｇｙｉｏｃｏｓｈｅｒｇｄｐｔｖｌｒｔ．ＴｈｅｃａｂｅｅｓｌｎｔｒｅｅｎｄｔｙｏｈｅｔｃｎｏｏｓｔｈｏｅｔｉｈｔａａｉｅａｇｏｉｈｍｐｉｃｐｅｒｎｉｌｓｏｆＬＭＳａｎｄＬＣＭＶｌｏｒｔｍｒｌｕｓｒｔｄａｏｐａｅｉｏｅｐａｅｅｓｕｈａｃｎｖｒｎｅａｅ，ａｇｉｈａｅｉｌｔａｅｎｄｃｍｒｄｎｓｍａｒｍｔｒｓｃｓｏｅｇｅｃｒｔ
ＨｅＮａｎ（ｓｒａｉｎａｄＣｏＯｂｅｖｔｏｎｍｍｕｉａｉｎＤｅａｔｎ．ｅｊａｇＷａｅｃａｔＣｏｌｇｎｃｔ０ｐｒｍｅｔＺｈｎｉｎｔｒｒｆｌｅｅ，Ｚｅｊａｇ２２０）ｈｎｉｎ１ｉｅｒｒｒｔｉｎｌｏｓ－ａｉａｄｂｔｒｏ－ａｉｏ — ｏ，ａｄＳｎｎＯｏ．ＴｈｓｌｏｉｈｒｉｌｔｄｂＡＴＬＡＢ，ａｄｃｍｂｎｄｗｉｈｅｅａｇｒｔｍｓａｅｓｍｕａｅｙＭｎｏｉｅｔｔｅｈ

基于matlab的四旋翼控制仿真与抗干扰验证

基于matlab的四旋翼控制仿真与抗干扰验证1. 引言1.1 背景介绍四旋翼飞行器是一种新兴的无人机飞行器，具有垂直起降和灵活性强的特点，在军事、民用和科研领域都有广泛应用。

随着科技的发展和社会的需求不断增加，四旋翼飞行器的控制系统设计和稳定性问题成为研究的热点之一。

在四旋翼飞行器的控制系统设计中，控制算法的选择和实现是至关重要的。

控制算法的设计直接影响到飞行器的稳定性和飞行性能，因此需要针对四旋翼飞行器的特点和需求来设计相应的控制算法。

通过基于Matlab的仿真分析，可以模拟四旋翼飞行器在不同环境和条件下的飞行情况，验证控制算法的有效性和稳定性。

抗干扰验证也是十分重要的，因为四旋翼飞行器在实际飞行中会受到各种干扰因素的影响，需要设计相应的控制策略来应对。

本文旨在通过基于Matlab的四旋翼控制仿真与抗干扰验证，研究四旋翼飞行器的控制系统设计和稳定性问题，为提高飞行器的飞行性能和稳定性提供理论支持和实验数据。

也希望为今后进一步研究和开发四旋翼飞行器提供参考和借鉴。

1.2 研究目的研究目的是通过基于Matlab的四旋翼控制仿真与抗干扰验证，探索四旋翼控制系统设计中的关键技术和方法，提高四旋翼系统的飞行稳定性和精度。

具体目的包括但不限于：深入研究四旋翼控制系统的设计原理和模型，探讨控制算法在四旋翼系统中的实际应用，分析控制系统对不同外部干扰的响应能力。

通过仿真验证和抗干扰实验，验证控制算法在不同环境条件下的有效性和稳定性，为四旋翼系统的工程应用提供理论支持和技术指导。

通过研究实践，深入理解四旋翼系统的控制原理，为进一步完善四旋翼系统的控制性能以及解决其在实际应用中面临的挑战提供参考和方向。

通过本研究，旨在为四旋翼控制技术的研究和应用提供新的思路和方法，推动四旋翼技术的发展和应用。

1.3 研究意义四旋翼无人机在军事、民用领域得到了广泛的应用，随着无人机技术的发展，其控制系统的设计和性能优化变得尤为关键。

基于Matlab的线性调频信号干扰仿真研究

基于 Matlab 的线性调频信号干扰仿真研究发布时间：2021-11-26T08:30:18.086Z 来源：《科学与技术》2021年8月24期作者：杨慧君1 邵正途1 缪旭东2[导读] 针对现代雷达普遍采用脉冲压缩体制杨慧君1 邵正途1 缪旭东21.空军预警学院，湖北武汉4300192.湖北省军区武汉第一离职干部休养所湖北武汉 430019摘要：针对现代雷达普遍采用脉冲压缩体制，分析了线性频率调制(LFM)脉冲压缩雷达的工作原理，利用Matlab/simulink仿真平台建立了干扰仿真系统，对雷达干扰仿真系统进行了建模和系统仿真，给出了射频噪声干扰、卷积干扰对LFM脉压雷达的干扰仿真系统框图和仿真结果。

最后的仿真结果证明了仿真的正确性。

现代新体制的雷达，已经普遍采用脉冲压缩技术。

脉冲压缩技术是指发射宽的调制脉冲，保证在一定的峰值功率电平上提供必须的平均功率，然后把接收的回波信号压缩为窄脉冲。

脉冲压缩雷达常用的信号包括线性调频信号、非线性调频信号和相位编码信号。

线性调频脉冲压缩本质上就是对回波进行频率延迟，低频信号部分延迟时间长，高频信号部分延迟时间短，从而使脉冲宽度较的宽脉冲压缩为脉冲宽度较窄的窄脉冲。

各种干扰对雷达的压制效果如何是雷达研究者关注的重点问题[1]，Matlab/simulink软件具有模型简洁，可操作性强等优点，基于该平台对几种典型的噪声压制性干扰样式进行干扰仿真，并对仿真结果进行分析、得出结论。

1.基于simulink的仿真方法Mathworks公司开发的Simulink是功能最强大的仿真软件之一，在仿真领域具有很多十分突出的优势[2]。

Simulink提供了一个丰富的模块库，涉及航空航天、控制系统、信号处理等各个领域，用户只需鼠标拖动就能完成非常复杂的仿真，Simulink提供了方便的图像输出界面，与一般程序仿真相比更为直观，可用于实现各种动态系统的建模、分析与仿真;与Matlab最大的不同之处在于，Simulink是基于时间流的仿真，更有利于对实时系统进行仿真。

GPS信号和其干扰的Matlab仿真

导航数据的仿真数据为３０ｘ０×１０３ｘ１５，由２２４ｘ８０
于数据量太大，导致仿真速度太慢，从而无法仿真。假设每个导航数据包含３０位，而每个导航数据只包含２个ＣＡ码组，每个ＣＡ码仅包含５个载波，／／当每个载波按８个采样点计算时，每个导航数据的仿真数据为３２ｘ１２５× ０× ０３× ８＝２４５２ＭＢ．５。
１Ｏ．Ｏ－８Ｏ．６０．４
由于接收机同时收到多路信号，本文简单讨论单路信号。设接收机所处理的信号的序号为１，则对ＣＡ／码接收机，收到ＧＳ信号可表示为ｌＰ１１
Ｒｔ（）＝．ｒ（）ＡｌｔＣＳ ∞ｌ＋／ｉ２ＤｌｔＣ（）Ｏ（ｔ）＋Ｊｔ２（）＋Ｎ（）ｔ
ＡｂｔａｔＴｉｐｐｒｓｍｌｔｓｔｅｐｒｍｅｅｆｈＰｉｎｌｄｔｉｎｌ／ｏｅｎｈｉｅｅｔｎｓｒｃｈｓａｅｉｕａｅａａｔｒｏｅＧＳｓａ（ａａｓａ，ＣＡｃｄ）ａｄｔｅｄｆｒｎ－ｈｔｇｇｆｉ
Ｍｔｂａａ产生ＧＳ信号，并对多种干扰进行仿真分析的过ｌＰ程。为了对各种信号的干扰效果进行准确有效的分析，
搭建仿真平台进行仿真是必要的。将产生ＧＳ加不同Ｐ并
干扰分析其眭能的系统模块设计，如图１所示。
１５０载波。当每个载波按８个采样点计算时，每个４个
真，并分析了不同干扰的干信比与误码率关系。

干扰信号MATLAB仿真

?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对其进行快速傅里叶变换后由此画出噪声调幅干扰频域波形?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频域波形
干扰信号MATLAB仿真
实验目的
•仿真产生4种以上的通信干扰信号。 •画出信号的时域、频域波形。
实验结果
• 视频噪声
噪声调幅干扰
• 噪声调频干扰
• 噪声调相干扰
程序代码
• clear all;close all;clc;%清除变量 • T=50e-6;%采样时间 • fs=150e6;%采样频率 • N=T*fs;%采样点数 • detlf=10e6;%滤波器截止频率 • f1=50e6;%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
实验思路与步骤
• 产生一个高斯白噪声， • 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。 • 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，对其进行快速傅里叶变换后，由此画出噪声调幅干扰频域波形 • 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频域波形。
xlabel('MHZ');
title('噪声调幅干扰频域波形');
• sum(1)=0; • for i=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');

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

• figure(6) • f=(0:N-1)*fs/N; • y3=fft(wn,N); • mag3=abs(y3); • plot(f*1e-6,mag3); • xlabel('MHZ'); • title('噪声调频干扰频域波形');
• • • • • • • • • • •
sum(1)=0; for i=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');
• title('视频噪声时域波形'); • figure(2) • f=(0:N-1)*fs/N; • y1=fft(xn,N); • mag1=abs(y1); • plot(f*1e-6,y1);%视频噪声频域波形 • axis([-2 15 -150 150]); • xlabel('MHZ'); • title('视频噪声频域波形');
p=fft(fir1(N-1,detlf/fs*2));%滤波器频谱 s=0; for i=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 figure(1) t=0:1/fs:T-1/fs; plot(t*1e6,xn); xlabel('us');
• • • • • • • • • •
sum(1)=0; for i=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');
• figure(8) • f=(0:N-1)*fs/N; • y4=fft(on,N); • mag4=abs(y4); • plot(f*1e-6,mag4); • xlabel('MHZ'); • title('噪声调相干扰频域波形');
实验结果
• 视频噪声
噪声调幅干扰

• • • • • • • • • • • clear all;close all;clc;%清除变量 T=50e-6;%采样时间 fs=150e6;%采样频率 N=T*fs;%采样点数 detlf=10e6;%滤波器截止频率 f1=50e6;%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
干扰信号MATLAB仿真
实验目的
• 仿真产生4种以上的通信干扰信号。 • 画出信号的时域、频域波形。
实验思路与步骤
• 产生一个高斯白噪声， • 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。 • 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，对其进行快速傅里叶变换后，由此画出噪声调幅干扰频域波形 • 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频域波形。
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'); figure(4) f=(0:N-1)*fs/N; y2=fft(zn,N); mag2=abs(y2); plot(f*1e-6,mag2); xlabel('MHZ'); title('噪声调幅干扰频域波形');