干扰信号MATLAB仿真
基于MatLab的有源压制性干扰信号模拟与实现
（ 海军航空工程学院青岛校区 ， 青岛 ２ ６ ６ ０ ７ １ ）
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 Ｍａ ｔ Ｌ ａ ｂ 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 Ｍａ ｔ Ｌ ａ ｂ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 Ｍａ ｔ Ｌ ａ ｂ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
基于matlab的无码间串扰系统的仿真设计与研究
在撰写这篇关于“基于matlab的无码间串扰系统的仿真设计与研究”的文章之前，我首先要对这个主题进行深入而全面的评估。
这将包括了解无码间串扰系统的基本概念和原理，并将其与matlab仿真设计相结合，以便为您撰写一篇质量高、深度广和充满价值的文章。
1. 无码间串扰系统的基本概念无码间串扰系统是一种用于通信系统的方法，旨在提高信号的安全性和隐私性。
它通过在信号中引入无码间干扰，从而使信号对未经授权的用户或信号监听者变得不可读。
这种系统通常被应用于军事通信和其他需要高度隐私和安全性的领域。
2. Matlab在系统仿真设计中的应用与无码间串扰系统相关的matlab仿真设计涉及了使用matlab软件进行系统建模、仿真分析和性能评估。
这包括了对系统中各种参数和变量进行建模，以便通过仿真来评估系统的性能和有效性。
3. 深入探讨无码间串扰系统的原理在本文中，我们将深入探讨无码间串扰系统的原理和工作机制。
这将包括对该系统如何引入无码间干扰的解释，以及它对信号的影响方式和效果。
我们将结合matlab仿真设计，展示该系统在仿真环境中的运行表现和性能评估。
4. 从matlab仿真设计的角度分析无码间串扰系统的优势和局限性通过matlab仿真设计，我们可以更好地理解无码间串扰系统的优势和局限性。
这将涉及对系统性能、稳定性和适用范围的分析和评估。
我们还将探讨matlab仿真在系统设计和分析中的优势，以及它在无码间串扰系统研究中的作用和意义。
5. 个人观点和总结我会共享关于无码间串扰系统的个人观点和理解，并对整篇文章进行总结和回顾。
我将强调该系统在信息安全和通信隐私性方面的重要性，以及matlab在系统仿真设计中的价值。
我还会提出对未来研究方向和发展趋势的展望，希望能为相关领域的研究者和从业人员提供一些思路和启发。
通过以上深入评估，我将为您撰写一篇内容丰富、深度广泛的关于“基于matlab的无码间串扰系统的仿真设计与研究”的文章。
学习使用MATLAB进行信号处理和仿真
学习使用MATLAB进行信号处理和仿真信号处理是一门重要的学科，它在许多领域中发挥关键作用，包括通信、图像处理、生物医学工程等。
而MATLAB作为一个功能强大的编程软件，具备丰富的信号处理和仿真工具，因此被广泛应用于信号处理领域。
本文将重点介绍如何学习使用MATLAB进行信号处理和仿真。
一、MATLAB入门要使用MATLAB进行信号处理和仿真，首先需要对MATLAB有一定的了解。
MATLAB是一种高级计算机语言，可用于数值计算、可视化和编程。
首先，我们需要学习MATLAB的基本语法和特点，包括变量的定义和操作、矩阵运算、函数的定义和调用等。
其次，熟悉MATLAB的常用工具箱，如信号处理工具箱和控制系统工具箱，它们提供了丰富的函数和算法，方便进行信号处理和仿真。
二、信号的表示与分析在信号处理中，首先需要了解信号的表示与分析方法。
MATLAB提供了多种表示信号的方法，包括时域分析和频域分析。
时域分析是通过观察信号在时间上的变化来研究信号的性质，常用的时域分析方法有时域图形显示、自相关函数和互相关函数等。
频域分析则是将信号转换到频域进行分析，常用的频域分析方法有傅里叶变换和功率谱密度估计等。
学习使用MATLAB进行信号的时域和频域分析，可以更好地理解和处理信号。
三、滤波器设计与应用滤波器是信号处理中非常常见和重要的工具。
它可以通过选择性地通过或抑制特定频率的信号，对信号进行处理。
MATLAB提供了丰富的滤波器设计和应用函数，包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
我们可以利用MATLAB进行滤波器的设计、参数的调整和滤波器效果的评估等工作。
熟练掌握MATLAB中滤波器设计与应用的方法，对信号处理和仿真工作具有重要意义。
四、信号处理应用实例学习信号处理和仿真离不开实际应用实例的学习。
在这一章节中，将以几个具体的信号处理应用实例来展示MATLAB的具体使用。
比如，在通信领域中，我们可以利用MATLAB进行信号调制、解调和信道编码等工作。
基于MATLAB_Simulink的扩频通信系统仿真及抗干扰研究
1 引言
扩展频谱通信具有很强的抗干扰性能，其多址能力、保
密、抗多径等功能也倍受人们的关注，被广泛地应用于军事
通信和民用通信中。扩频通信系统利用了扩展频谱技术，将
信号扩展到很宽的频带上，在接收端对扩频信号进行相关处
理即带宽压缩，恢复成窄带信号。对干扰信号而言，由于与
单位寄存器（Unit Delay）：将信号进行寄存，在时钟到
频谱仪（Spectrum Scope）：可以观察到出入信号的频谱。
来时，将寄存的信号传递给下一个寄存器。
返回工作空间（To Workspace）：将产生的二进制 m 序列
逻辑器件（Logical Operator）：将从寄存器反馈的信号进 返回 MATLAB 的工作空间，方便进行类似求相关函数的信号
声和形式为
利用周期为 255 的 m 序列进行相关仿真，所以可以看到在周
i(n) = Asin(ω0n)
（3）
的正弦干扰加到这个乘积序列上。解调器完成与 PN 序列的
期点 255 处有很强的自相关特性，在其余点处有近似为 0 的 互相管特性。在实际应用中，我们希望序列的互相管幅度值
互相关，并在构成每信息比特的 L 个信号样本上求和（积分）。 越小越好。
模型，能够反映扩频通信系统的动态工作过程，可进行波形
MATLAB 最初是 Mathworks 公司推出的一种数学应用软 观察、频谱分析和性能分析等，同时能根据研究和设计的需
件，经过多年的发展，开发了包括通信系统在内的多个工具 要扩展仿真模型，实现以扩频通信为基础的现代通信的模拟
箱，从而成为目前科学研究和工程应用的最流行的软件包之 仿真，为系统的研究和设计提供强有力的平台。
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四旋翼无人机已经广泛应用于军事、民用、科研等领域，其控制算法研究是一个重要的问题。
在四旋翼控制中，抗干扰能力是至关重要的，因为四旋翼无人机在飞行过程中可能会受到各种来自外部环境和内部因素的干扰。
本文基于matlab平台，通过搭建仿真环境，对四旋翼控制算法的抗干扰能力进行验证。
一、建立仿真模型本文中所采用的四旋翼模型为一架四轴飞行器，它由四个相互独立的直流无刷电机驱动，每个电机带有一个螺旋桨。
四旋翼的运动状态可以用三个欧拉角来描述，即俯仰角、翻滚角和偏航角。
通过编写matlab程序，可以实现四旋翼模型的动态模拟，同时也可以实现其控制算法的仿真。
二、控制算法设计在四旋翼控制中，通常采用PID控制器来实现对飞行器的控制。
PID控制器是一种经典的控制算法，其原理是通过比较实际输出值和期望值之间的偏差来计算调整量，最终实现对输出量的控制。
本文中所采用的PID控制器包含三个控制回路，分别对应俯仰角、翻滚角和偏航角，其数学公式如下：$$ \begin{aligned} u_{p}&=K_{p}e(t) \\u_{i}&=K_{i}\int_{0}^{t}e(\tau)d\tau \\ u_{d}&=K_{d}\frac{d}{dt}e(t)\end{aligned} $$其中，$u_{p}$、$u_{i}$、$u_{d}$分别为比例、积分、微分控制器的输出，$e(t)$为期望值与实际输出值的偏差，$K_{p}$、$K_{i}$和$K_{d}$为三个控制回路的系数。
三、抗干扰验证为了验证PID控制器的抗干扰能力，本文采用了三种干扰信号进行仿真实验，分别为：1. 噪声干扰：给四旋翼的传感器信号添加随机噪声，模拟实际飞行中的传感器噪声。
2. 风速干扰：给四旋翼模型增加风速信号，模拟实际飞行中的不同风速情况。
将三种干扰信号分别加入到PID控制器中，测量其对欧拉角的影响。
DS-SS的matlab仿真及抗干扰性能分析
DS-SS 的matlab 仿真及抗干扰性能分析刘博汕头大学工学院,广东汕头,515063E-mail:bliu4@摘要:本文用matlab软件进行DS-SS的仿真,给出了单用户无噪声和多用户有噪声的仿真模型,通过仿真结果分析了DS-SS的抗干扰性能.关键词关键词::直接序列扩频仿真抗干扰matlab 0引言直扩通信的原理是通过伪随机噪声序列码(即PN码或称扩频码)的调制,在通信发射端将载波信号展宽到较宽的频段上;在接收端,用同样的扩频码序列进行解扩和解调,把展宽的信号还原成原始信息[1].通过扩展频谱的相关处理,大大降低了频谱的平均能量密度,可在负信噪比条件下工作,获得了高处理增益,从而降低了被截获和检测的概率,避免了干扰影响,因此它在通信领域有着广泛的应用[3].对DS-SS进行仿真有助于进一步研究和改善它的性能1仿真结构设计根据直序扩频理论,我们利用matlab中Simulink提供的的功能块对系统进行了设计与仿真.仿真模型如图1.1和1.2,发送端信源经频谱扩展后进行PSK调制再通过信道,信道中含有MAI (多址干扰信号)及高斯白噪声.本设计中的多址干扰模块仿真的是双发射条件下,另一个数据包对信源的干扰情况.图1.1单用户无噪声模型图1.2多用户有噪声模型 接收端采用与发送端信源完全相同的PN序列进行相关解扩、PSK解调及抽样判决后恢复出信源的信息.信源采用Random Integer generator来代替实际的数字信号.信源速率设置为10b/s.扩频与解扩过程中,利用PN序列生成器模块(PN Sequence Generator),产生6级、传输速率500b/s的PN伪随机序列来达到扩频和多址接入效果,这里扩频增益为50倍.扩频的运算是信息流与PN码相乘或模二加的过程.解扩的过程与扩频过程完全相同,即将接收的信号用PN码进行第二次扩频处理.要求使用的PN码与发送端扩频用PN码不仅码字相同,而且相位相同.否则会使有用信号自身相互抵消.解扩处理将信号压缩到信号频带内,由宽带信号恢复为窄带信号.同时将干扰信号扩展,降低干扰信号的谱密度,使之进入到信息频带内的功率下降,从而使系统获得处理增益,提高系统的抗干扰能力.调制与解调使用二相相移键控PSK方式.为了方便分析,我们可对系统作如下假设:系统各用户同步;系统各用户功率相同;仅考虑系统MAI和白噪声干扰引起的误码,忽略信号传输、调制解调.过程中的误码[2]2仿真结果仿真结果分析分析我们选取仿真时间为300秒.当干扰用户为5个时,PN码长度为63位时,我们可以从仿真的结果可以看到,系统并没有产生很大的误差.随着干扰用户的不断增多,系统的误码率也越来越大.总结仿真实验归纳如下:1.伪码长度越长,其系统误码率就越低2.系统误码率还与信道里的信噪比大小有关从系统仿真的结果看来,直序扩频技术拥有良好的抗干扰能力.无论是对正弦信号还是高斯噪声,都有很强的抗干扰能力,而更为出色的是它的抗多址干扰能力.3结论利用不同的(应选择互相关系数最小)伪随机序列作为不同用户的地址码,可实现码分多址通信.当同时通信的用户数增多时,多址干扰电平增大,导致系统的误码率也增大.本文中欠缺了扩频系统同步过程的研究,而且这个过程十分重要,这也是下一阶段研究的重点.参考文献[1]曾一凡，李晖．扩频通信原理．北京：机械工业出版社，2005[2]张森．MATLAB仿真技术与实例应用教程．北京：机械工业出版社，2004[3]朱永松，张海勇直接序列扩频通信抗干扰性能分析[J]．现代防御技术，2005，(4)：52-55.图1.4信噪比和误码率 The simulation and anti-jamming analysis of DS-SS useing matlabLiu BoCollege of engineering of Shantou University,SHANTOU,515063AbstractThis paper simulates ds-ss system using matlab software,and give the model of one user without noise and more users with noise;through the results of simulation analysis the characters of anti-jamming．Keyword:ds-ss simulation anti-jamming matlab。
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。
噪声调幅干扰matlab
噪声调幅干扰matlab噪声调幅干扰(matlab)是指在使用调幅技术传输信息时，由于外部环境的干扰，例如电磁干扰、杂波等，导致接收端收到的信号带有噪声。
这种噪声可能会严重影响信息的传输质量，使得接收端无法正确地解码信息。
因此，如何有效地减小或消除噪声对调幅信号的干扰，成为了一项重要的研究课题。
在matlab上，我们可以使用不同的方法来模拟噪声调幅干扰，以便更好地研究和解决这个问题。
下面，我们将详细介绍几种常见的噪声调幅干扰模拟方法及其解决方案。
1.高斯白噪声干扰模拟高斯白噪声是指在一段时间内，所有频率上的幅度都是随机的，且平均功率密度相等的噪声。
在matlab中，我们可以使用“awgn”函数来生成高斯白噪声。
例如，我们可以使用以下代码生成一个带有高斯白噪声的调幅信号：t = 0:0.001:1; % 生成时间序列fc = 100; % 载波频率Ac = 1; % 载波幅度fs = 1000; % 采样频率Am = 0.5; % 调制信号幅度fm = 10; % 调制信号频率m = Am*cos(2*pi*fm*t); % 生成调制信号c = Ac*cos(2*pi*fc*t); % 生成载波信号s = (1+m).*c; % 生成调幅信号SNR = 5; % 信噪比（dB）s_n = awgn(s, SNR, 'measured'); % 加入高斯白噪声在上述代码中，我们使用“awgn”函数将调幅信号加入高斯白噪声，其中“SNR”是信噪比，用于控制噪声的强度。
在实际应用中，我们可以通过调整信噪比来模拟不同强度的噪声。
为了减小高斯白噪声对调幅信号的干扰，我们可以使用数字滤波器进行滤波。
例如，我们可以使用低通滤波器将高斯白噪声滤除，以获得更清晰的调幅信号。
2.频率干扰模拟频率干扰是指由于外部环境变化等因素导致调幅信号的载波频率发生变化，从而造成接收端无法正确解码的现象。
在matlab中，我们可以使用“fmdemod”函数来模拟频率干扰。
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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');
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');
• 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');
• 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');
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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');
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。
实验结果声调频干扰
• 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