雷达回波信号建模与仿真研究
学习matlab以及雷达信号处理的资料，关于雷达信号处理的matlab代码以及指导。ABSTRACTThe Modeling and Simulation of radar signal plays an important role in the design ofmodem radar system. This paper analyses the statistical model of target echo and clutter receivedy radar.in the simulation for target echo, First we analyse the mathematical expression for radartarget echo on the base ofradar equation. Second, presenting three main calculational methods ofthe deterministic model of Radar Cross Section(RCS), and introducing the calculational formulafor some simple object, some average RCS data of familiar objects in microwave bandMeanwhile, the statistical model of RCs - Swerling model are studied and the method toproduce the Swerling sequences be given. Third, two algorithms for producing unifomdistribution are analysed thoroughly by us-mid-square method and linear congruential methodThrough the comparision of the performance of the two algorithms, we select the latter toproduce the uniform distribution sequence in (0, 1). Fourth, presenting the primary principle ofline array and simulating the target echo received by ULA, Fifth, we derive the mathematicalquation of the instantaneous DOA, when the target moving in line and in the same plane asULAThis paper simulates the correlated-coherent radar clutter model. First, presenting the basictheory of zero memoriless nonlinear method and sphere invariable random process method,thedifferent fields where the four amplitude distributions(rayleigh, log-normal, weibull, k)can beapplied in. Second, analyzing three algorithms to design shaping filter AR model, minimunphase. frequency sampling. After comparing the correlation performance of sequences which aregenerated in these algorithms separately, we decided to use frequency sampling method has thebest performance to design shaping filter. Third, this paper analyse clutter models which submitGauss power spectrum and forenamed four amplitude distributions. Meanwhile, we introduce thenoncentral chi-square gamma distribution that can interpret the physical reason of radar clutterbetter. Fourth, we simulate different clutter models, the result is useful for practical workKey words: target echo; clutter; shaping filter; ZMNL; SIRP第I页信息T程大学硕十学位论文表目录表1几种简单形状几何目标的RCS计算式表2微波波段常见目标统计平均RCS数据表3不同条件下韦布尔分布的形状参数第V页信息工程大学硕士学位论文图目录图1舍取法示意图图2舍取法与理论值的比较,图3平方取中法所得序列4省垂10图4乘同余法所得序列10图5平方取中法所得序列4.·■·『▲晶图6乘同余法所得序列,,。。。,11图7线阵列天线示意图●命12图8相位扫描原理13图9距离参考点z的阵元接收单目标平面波信号.14图10阵列信号模型图11回波信号波形16图12MsIC算法估计空间谱16图13回波信号波形16图14 MUSIC算法估计空间谱16图153个目标信号示意图.17图163个目标的MSTC算法估计空间谱17图17目标在阵列平面内做直线运动,18图18ZMAN法产生杂波原理图.23图19SIRP法产生杂波原理图bD画24图20成形滤波器工作模型24图21相关杂波波形图22杂波概率密度函数身●25图23杂波功率谱密度图24成形滤波器示意图图25三种不同方法的相关系数比较568图26三种不同方法的相关系数比较bp非9图27三种不同方法的相关系数比较29图28相于瑞利分布杂波产生模型图29相于杂波实部图30相干杂波虚部000图31杂波概率密度函数.31图32杂波功率谱密度31第页信息工程大学硕于学位论文图33相关对数正态分布杂波产生模型31图34相关杂波波形.32图35杂波概率密度函数32图36杂波功率谱密度。32图37相干对数正态分布杂波改进模型图38相干杂波实部35图39相于杂波虚部35图40杂波概率密度函数35图41杂波功率谱密度35图42相关韦布尔分布杂波产生模型36图43高斯超几何函数理论与实际值的比较图44应用变换公式后理论与实际值的比较A图45不同阶次时渐近曲线的比较37图46不同阶次的高斯超几何函数理论与实际值的比较37图47相关杂波波形∴鲁會·非..38图48杂波概率密度函数曾·◆·↓鲁·参◆伊●38图49杂波功率谱密度,,,,,,38图50相干韦布尔分布杂波产生模型38图51相干杂波实部41图52相干杂波虚部图53杂波概率密度函数鲁·看参·命鲁鲁PD鲁命會曹會请鲁■P鲁41图54杂波功率谱密度,,,图55不同N时NG的概率密度函数■■·D43图56三种分布概率密度函数的比较.43图57NG分布杂波产生模型图58杂波波形图59杂波概率密度函数45图60杂波功率谱密度图61相关K分布杂波产生模型图62相关杂波波形图63杂波概率密度函数·◆···曾·47图64杂波功率谱密度,47图65相干K分布杂波产生模型48图66相于杂波实部第Ⅴ页信息了程大学硕土学位论文图67相干杂波虚部9图68杂波概率密度函数49图69杂波功率谱密度…,。,,。。49第VI萸独创性声明所提交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中标注和致谢的相关内容外,论文中不包含其他个人或集体已经公开的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意学位论文题目:罾达回信建模研沿学位论文作者签各:剑奇日期:乙年月26学位论文版权使用授权书本人完全了解信息工程大学有关保留、使用学位论文的规定。本人授权信息工程大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档,允许论文被查阅和借阅;可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(涉密学位论文在解密后适用本授权书。)学位论文题H雷达回信建模仿研强去学位论文作者签名日期:20年白月26日你者指导教师名二大种日期206年6月6日信息「程人学硕士学位论文第一章绪论1.1课题的背景及意义现代雷达系统日益变得复杂,难以用简单直观的分析方法进行处理,这就促进了霞达仿真方法的推广。雷达系统仿真就是用计算机软件来建立雷达系统的模型,利用数字计算机技术来逼真地复现雷达工作的动态过程,它是计算机技术、数字模拟技术和雷达技术相结合的产物。具体地说,仿真的对象是雷达系统,它包括雷达本身、雷达目标及目标环境仿真的手段是计算机和数字信号处理技术;仿真的方式和目的就是为雷达系统建模,并尽可能真实地复现蕴含雷达系统动态工作模式、雷达目标及目标坏境信息的雷达信号。这里所讲的“复现”就是重现雷达信号的产生、传递、处理等动态过程。从时间关系上看,就是重现一个随机的时间序列。目标国波信号与目标形状、截面积RCS和天线波束的照射方向等有密切的关系。在杂波背景下检测出雷达目标也是雷达信号处理的一个重要课题,杂波模型的统计特性直接影响雷达最住检测器的设计。对杂波的建模与仿真是利用雷达最佳检测理论来设计最佳检测器结构的重要手段本文的目的是总结雷达接收目标回波、杂波的数学模型,针对目标回波信号和杂波信号进行仿真研究,模拟出幅度服从一定分布并同时具有一定功率谱的杂波信号序列。在没有雷达系统前端的情况下,对系统后级信号处理部分进行调试和测试,为现代雷达系统的设计、分析和效能评估提供了理论依据1.2国内外研究现状雷达的作用距离、分辨能力、测量精度和单值性等性能指标对信号处理技术提出越来越高的要求。在实现最佳处理并保证一定信噪比的前提下,测量精度和分辨力对信号形式的要求是一致的。我们通常根据不同的情况,结合雷达截面积RCS及其起伏特性,对目标信号进行建模仿真M&S)真实的世界是错综复杂的,要为其建立精确的数学模型是一件极其困难的事情,而建立的这些数学模型通常是近似片面的,对雷达杂波的研究过程也是如此。雷达杂波仿真技术在几十年的发展过程中,经过了一个由浅到深、由简到繁、由粗到细的过程。目前使用的杂波模型主要有三种方式:(1)描述杂波幅度和功率谱的统计模型;(2)描述杂波散射单元机理的机理模型;③)描述由试验数据拟和δ与频率、极化、俯角、环境参数等物理量之间依赖关系的关系模型。从二十世纪七十年代以来,人们一直致力于雷达统计模型的研究在早期的工作中,认为杂波是~种高斯噪声,为杂波提供了一种结果非常简单的模型。后来通过对窄脉冲雷达的测量发现用高斯分布来描述杂波是不够的,杂波的分布函数表现出个较长的拖尾,明显长于高斯分布模型。因此,在八十年代,人们又提出了对数正态分布和韦布尔分布来拟合数据。随着研究的深入,一种半实验化模型K分布被提出,并逐渐第1页信息丁程大学硕士学位论文成熟起来。在很多情况下,我们把雷达杂波模型看成一个实随机过程。例如,在相干检测时,只保留杂波的同相分量,而丢弃正交分量。然而,雷达的最佳检测是不应该丢弃正交分量的。因为除非在高斯背景下,否则正交分量是同判决有关的。由于在有信号时的信号幅度的概率密度是依赖于杂波的幅度和相位的,如果把杂波当成一个非相干的实过程,就不能满足这个要求。近年来,相干相关杂波的建模仿真引起了人们的广泛关注。目前国内外对杂波的仿真方法主要有零记忆非线性变化法MNL)、球不变随机过程法(SIP和随机微分方程法SDE)ZMNL法可以实现用于描述雷达杂波的几种常用分布的仿真,它易于实现且产生相关雷达杂波序列的速度较快,是目前仿真中最引人关注的方法,但其应用受到功率谱形状等因素的制约。SRP模型属于外生模型,能够独立控制序列的概率密度函数和自相关函数。在相关雷达杂波仿真中,可以用SRP法仿真相关瑞利、韦布尔和K分布杂波。由于受所需仿真序列的阶数及自相关函数的限制,当所需仿真序列较长时,计算负荷很大,不易形成快速算法。SRP法在国内受到的关注不多,基本上停留在基本原理的理解上。SDE法没有SRP法和ZMNL法流行,在国内少有人提及,国外对这方面的研究也不多,且主要用于对通信系统中于扰信号的仿真。根据SDE的理论,它可以通过相关时间来控制序列的相关性1,同样适用于相关雷达杂波的仿真。SDE法实际上是个非线性自回归模型,具有产生速度相当快的优点,但这种方法对概率密度函数有一定的限制。国内在杂波研究方面的某些应用已经进入实用阶段,杂波的模拟已经被运用在内场仿真系统中。另外,有些科研单位也在砑究从实际地图产生真实杂波的仿真方法。1.3论文结构和主要内容本文针对“空间目标搜索截获跟踪能力仿真分析”项目的要求,对雷达目标回波信号和杂波信号的幅度分布、功率谱分布模型进行了分析,在零记忆非线性变换法和球不变随机过程法的基础上对非相于相关和相干相关杂波信号迸行了仿真。本文的具体结构如下第一章“绪论”,总结了雷达系统建模与仿真的发展、特点及其应用,介绍了本课题的来源及主要研究内容,并给出了本文的主要工作和结构第二章“目标回波信号模拟”,在比较产生(0,1)均匀分随机序列的平方取中法和线性同余法后,采用线性同余法的特例一乘同余法,产生了(0,1)均匀分布随机序列;分析了描述雷达截面积起伏的四种 Swerling模型,并给出了产生与之对应的信号幅度的方法。对目标的波达方向固定不变以及目标在线阵平面内做直线运动时的瞬时波达方向表达式进行分析,并结合雷达方程对等距线阵接收目标回波信号进行了仿真。第三章“杂波建模仿真”,对雷达杂波统计模型迸行了深入分析,通过比较设计成形滤波器的三种方法(AR模型法、最小相位法、频率抽样法)生成序列的相关特性,采用频率第2页
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华为FusionInsight HD 2.7 技术白皮书.pdf
华为FusionInsight HD 2.7 技术白皮书，详细介绍了华为版Hadoop的各个组件功能。华为FusionInsight是华为企业级大数据存储、查询、分析的统一平台。华为 Fusionlnsight hd27技术白皮书日录目录1简介…1.1 Fusionlnsight hD概述1.2 FusionInsight HD组件介绍.2重点组件介绍52.集群管理 Manager622分布式文件系统HDFS23统一资源管理和调度框架YARN24分布式批处理引擎 Mapreduce.25分布式数据库 HBase2.6数据仓库组件Hive27分布式内存计算引擎 Spark28全文检索组件Solr.29批量数据集成 Loader( Scoop)….122.10实时数据采集 Flume142.11流式事件处理( Storn)…2.11.1 Storm2.11.2 StreamCQL…2.11.3 Flink2.12分布式高速缓存 Redis2.|3分布式消息队列 Kafka2.14作业编排与调度 Oozie...........212.15数据继承入凵Hue文档版本01(2017-07-30)华为专有和保密信息版权所有c华为技术有限公司华为 Fusionlnsight hd27技术白皮书1简介简介1.1 FusionInsight HD概述1.2 FusionInsight hD组件介绍文档版本01(2017-07-30)华为专有和保密信息版权所有c华为技术有限公司华为 FusionInsight hd27技术白皮书1简介11 FusionInsight hD概述FusionInsight是华为仝业级大数据存储、查询、分析的统一平台,能够帮助全业快速构建海量数据信息处理系统,通过对巨量信恳数据实吋与非实时的分析挖掘,发现全新价值点和企业商机应用层REST API数据服务明细影像推荐/伪控关系轨迹Data世像ServiceREST API/SQL/SDKloaderMe知认FormerManager数据分析Data Farm数据集成信数据挖识、服务框智慧配置管理性能管理告警管理数据处理发全管理DataoS hadoop Spark2 STORM(Flink LibrA租户管理灾备管理FusionInsigh解决方案由5个子产品 FusionInsight hD、 Fusioninsight libra、FusionInsight miner、 FusionInsight Farmer和1个操作运维系统 FusionInsight manager构成FusionInsight HD:企业级的大数据处理环境,是一个分布式数据处理系统,对外提供大容量的数据存储、分析查询和实时流式数据处理分析能力。usionInsight HD包括 Zookeeper、 Hadoop、 HBase、 Loader、 HBase、Hive、Hue、 Oozie、 Phoenix、Solr、 Redis、 Spark、 Streaming、 Kafka、E、 Flink等组件。FusionInsight miner:个业级的数据分析平台,基于华为 FusionInsight hd的分布式存储和并行计算技术,提供从海量数据中挖掘出价值信息的平台。FusionInsight Farmer:企业级的大数据应用容器,为企业业务提供统一开发、运行和管埋的平台。Fusionlnsight Manager:企业级大数据的操作运维提供,提供高可靠、安全、容错、易用的集群管理能力,支持大规模集群的安装部署、监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检査、问题定位、升级和补丁等功能FusionInsight librA:企业级的MPP关系型数据库,基于列存储和MPP架构,是为面向结构化数据分析而设计开发的,能够有效处理PB级别的数据量。 FusionInsightLibrA在核心技术上跟传统数据库有巨大差别,可以解决很多行业用户的数据处理性能问题,可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算平台,并可用于支撑各类数据仓库系统、BⅠ( Business intelligence)系统和决策支持系统,统一为上层应用的决策分析等提供服务。文档版本01(2017-07-30)华为专有和保密信息版权所有c华为技术有限公司华为 FusionInsight hd27技术白皮书1简介12 FusionInsight hD组件介绍数招外析数据集成菜群理款据挖握数据挖掘处理Mahout(on MRMI I ib(on Spark)ahx款什理作业调应DSL领域描述语U。2e枇处互询KV面流式杏诈HiveparksQLRedisStreamcQL批量分市式计算引Loade故障管卫七处理流处理附件处理MapReduceFlinkstorm实时采性能管理分布式资源管Y消思队列安仝售翅Kalka分布式存储雪NOSQL数招库按素引≤QL行惴格式租户管理上传下载FtnonHDFSOROPalyueLCai bun De莫分布式文件系统备份曾理HDFSFusionInsight hd需要对廾源组件进行封裝和增强,对外提供稳定的大容量的数据存储、查询和分析能力。各自组件提供功能如下Manager:作为运维系统,为 I FusionInsight hD提供高可靠、安全、容错、易用的集群管理能力,支持大规模集群的安装/级/补丁、配置管理、监控管理、告警管理、用户管理、租户管理等。HDFS: Hadoop分布式文件系统( Hadoop Distributed File System),提供高吞吐量的数据访问,适合大规模数据集方面的应用。HBase:提供海量数据存储功能,是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。Oozie:提供了对开源 Hadoop组件的任务编排、执行的功能。以 Java Web应用程序的形式运行在 Java servlet容器(如: Tomcat)中,并使用数据库来存储工作流定义、当前运行的工作流实例(含实例的状态和变量)。Zookeeper:提供分布式、高可用性的协调服务能力。帮助系统遷免单点故障,从而建立可靠的应用程序Redis:提供基于内存的高性能分布式KV缓存系统。Yarn: Hadoop2.0中的資源管理系统,它是一个通用的资源模块,可以为各类应用程序进行资源管理和调度。Mapreduce:提供快速并行处理大量数据的能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境。Spark:基于内存进行计算的分布式计算架Hive:建立在 Hadoop基础上的井源的数据仓库,提供类似SQL的HⅤeQL语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。Loader:基 J Apache Scoop实巩 FusionInsight hD与关系型数据库、p/sp文件服务器之间数据批量导入导出工具:同时提供 Java api/ shell!务调度接口,供第三方调度平台调用。●Hue:提供了开源 Hadoop绀件的 WebUI,可以通过浏览器操作HDFS的目录和文件,调用 Oozie米创建、监控和编排工作流,可操作 Loader组件,査看Zo< eeper集群情况。文档版本01(2017-07-30)华为专有和保密信息版权所有c华为技术有限公司华为 FusionInsight hd27技术白皮书1简介Flume:一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Fume提供对数据进行简单处理,并写入各种数据接受方(可定制)的能力。●Solr:一个髙性能,基于 Lucene的全文检索服务器。Solr对 Lucene进行了扩展,提供比 Lucene更为肀富的查询语言,同时实现」可配置、可扩展,并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面,是一款非常优秀的全文检索引擎Kafka:一个分布式的、分区的、多副本的实时消息发布-订阅系统。提供可护展、扃吞吐、低延迟、高可靠的消息分发服务Storm:一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统,并提供类SQLtreaInCQL)的查询语言Fink:分布式的、高可用的、能保证 Exactly Once语义的针对流数据和批数据的处理引擎SparkSQL:基于 Spark引擎的高性能SQL引擎,可与Hive实现元数据共享。Mahaut:提供基于 Mapreduce的数据挖掘算法库MLLib:提供基于 Spark的数据挖掘算法库phx:提供基于 Spark的图处理算法库文档版本01(2017-07-30)华为专有和保密信息版权所有c华为技术有限公司华为 Fusionlnsight hd27技术白皮书2重点组件介绍2重点组件介绍21集群管理 Manager22分布式文件系统HDFS2.3统一资源管理和调度框架YARN24分布式批处理引擎 MapReduce2.5分布式数据库 HBase2.6数据仓库组件Hive27分布式内存计算引擎 Spark28全文检索组件Solr2.9批量数据集成 Loader( Scoop)210实时数据采集 Flume2.ll流式事件处理( Storm)212分布式高速缓存 Redis213分布式消息队列 Kafka2.14作业编排与调度 Oozie2.15数据继承入口Hue文档版本01(2017-07-30)华为专有和保密信息版权所有c华为技术有限公司华为 Fusionlnsight hd27技术白皮书2重点组件介绍21集群管理 ManagerManager是 FusionInsight H的运维管理系统,为部署在集群内的服务提供统一的集群管理能力。 Manager支持大规模集群的安裝部署、性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检査、日志采集、升级和补丁等功能图2-1 Manager逻辑架构w已妇UP SereIAMCEPPMS匚就动aLdapOM M AgentNode AgentNTP ClerDHTLFusionInsight ManagerFusionInsight Manager由OMS和 NodeAgent组成:●OMS:操作维护系统的管理节点,OMS·般有两个,互为主备。NodeAgen:操作维护系统中的所有被管理节点,每个节点上一个。表2-1业务模块说明模块名称描述Web Service是一个部署在 Tomcat下的web服务,提供 Manager的htts:接口,用于通过浏览器访问 Manager。同时还提供基于 Syslog和SNMP协议的北向接入能力ControllerManager的控制中心,负责汇聚来自集群中所有节点的信息,统一问管理员展示,以及负责接收来自管理员的操作指令,并且依据操作指令所影响的范围,向集群的所有相关节点同步信息nodeAgent存在于每一个集群节点,是 Controller对部署在该节点上组件做切操作的代理。代表本节点上部署的所有组件与 Controller交互,实现整个集群多点到单点的汇聚IAM负责记录审计日志。在 Manager的U上每一个非查询类操作,都有对应的审计日志文档版本01(2017-07-30)华为专有和保密信息版权所有c华为技术有限公司华为 Fusionlnsight hd27技术白皮书2重点组件介绍模块名称描述PMS性能监控模块,搜集每一个OMA上的性能监控数据并提供査询CEP汇聚功能模块。比如将所有OMA上的磁盘已用空间汇总成一个性能指标FMS告警模块,搜集每一个OMA上的告警并提供查询OMMAgent各节点上面性能监控和告警的Agen,负责收集该 Agent Node上的性能监控数据和告警数据CAS统一认证中心,登录 Web service时需要在CAS进行脊录认证,浏览器通过URL自动跳转访问CASAOS权限管理模块,管理用户和用户组的权限OMS Kerberos提供单点登录及 Controller与 Nodc agent间认证的功能OMS Ldap在集群安装前为用广认证提供数据仔储,在集群安装后作为集群中Ldap的备份DatabaseManager的数据库,负责存储配置、监控、告警等信息NTP负责集群内部各节点与OMS节点之向的时钟同步和OMS节点与外部时钟源之间的时钟同步。22分布式文件系统HDFSHDFS是 Hadoop的分布式文件系统,实现大规模数据叮靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDHS保证一个文件在个时刻只被一个调用者执行写操作,而可以被多个调用者执行读操作。图2-2分布式文件系统HDFSHDFS ArchitectureMetadata(Name, re)Metadata. opsNamenode/home/foo/data. 3Black opsRead DatanodesDatanodesReplicationBlocksRack 1WriteRack 2文档版本01(2017-07-30)华为专有和保密信息版权所有c华为技术有限公司
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