第一篇：雷達系統仿真個人總結

第一章

1、雷達的基本任務可以概括為：探測、定位、成像、識別。

2、系統仿真的定義: 系統仿真就是進行模型試驗，通過系統模型的試驗去研究一個已經存在的或正在設計中的系統的過程。這個模型是對系統的簡化提煉，能反映問題的本質或主要矛盾，這種建立在模型系統上的試驗技術稱之為仿真技術。

3、系統模型：是系統某種特定性能的一種抽象形式。

系統模型實質是一個由研究目的所確定的，關于系統某一方面本質屬性的抽象和簡化，并以某種形式來描述。

模型可以描述系統的本質和內在的關系，通過對模型的分析研究，達到對原型系統的了解。系統模型的建立是系統仿真的基礎。

4、計算機仿真的步驟：1）模型建立階段：系統分析與描述、建立系統的數學模型

2）模型轉換階段：數據收集、建立系統的仿真模型、模型驗證、模型確認

3）模型試驗階段：試驗設計、仿真運行研究、仿真結果分析

清楚仿真每一步步驟，知道關鍵步驟。

請簡述系統仿真、系統模型的概念以及系統仿真的步驟。

第二章

1、蒙特卡洛方法，也叫隨機抽樣法或統計試驗方法，又稱計算機隨機模擬方法，其基本原理是事件發生的“頻率”來決定事件的“概率”。

2、蒙特卡洛（Monte Carlo）方法實現步驟：構造或描述概率過程、實現從已知概率分布抽樣、建立各種估計量。

3、蒙特卡洛方法的理論基礎是概率論中的基本定律——大數定律。

4、重要抽樣技術——小概率事件仿真。重要抽樣技術的基本思想：通過尺度變換（Change of Measure，CM）來修改決定仿真輸出結果的概率測度，使本來發生概率很小的稀有事件頻繁發生，從而加快仿真速度，能夠在較短的時間內得到稀有事件。

5、重要抽樣技術利用修改了的概率密度函數進行抽樣，得到以較高概率出現的樣本，然后通過對其輸出結果加權來補償由修改密度函數帶來的偏差。按以上思路，可以在較短的時間內得到稀有事件。

6、請按照蒙特卡洛方法的步驟計算下面的積分，并用數學公式解釋重要抽樣技術的思想。

清楚蒙特卡洛定義。仿真是蒙特卡洛的應用，給題目，怎么用蒙特卡

洛實現。概念、實施過程，定積分

第三章

1、均勻分布白噪聲的產生：物理方法——真隨機數；數學方法——偽隨機數，包括：線性同余法、聯合法（組合發生器）、反饋位移寄存器法。

2、非均勻分布白噪聲的產生：理論方法：反變換法、舍選抽樣法、復合法、變換法、查表法。

3、反變換法：由已知的分布函數r = F(x)反過來求x = F-1(r)。

4、變換法：利用變換關系從一種分布的隨機數產生另一種分布的隨機數。反變換法是此法特例。

請解釋一下變換法與反變換法的區別與聯系。

第四章

1、隨機矢量的定義

2、隨機矢量抽樣

隨機矢量用協方差陣描述各變量之間的相關性。若視隨機矢量的一次抽樣為一隨機序列，則它可以仿真相關隨機序列。

缺點：當N很大時其計算量非常大，一般情況僅具有理論意義。

3、線性濾波法（產生高斯色噪聲）：理論基礎——概率分布要求、功率譜密度要求

4、概率分布要求的物理解釋：由高斯隨機變量性質知：n維高斯隨機變量的線性組合仍為高斯分布，因此Y(t)是高斯分布的。顯然Y(t)在任意m個時刻取值構成的m個隨機變量都可看成輸入隨機過程X(t)的n(無窮)維高斯變量線性變換所得，這樣m個隨機變量間僅存在線性相關關系，故它們服從m維高斯分布，即輸出Y(t)是高斯過程。只要求得系統的輸出均值及相關函數集合，即可得到輸出隨機過程的多維概率密度函數。

5、功率譜密度要求的解釋：輸出隨機過程的功率譜形狀主要取決于系統的幅頻特性，這樣為產生特定相關特性(特定功率譜密度)的隨機過程，可將白噪聲通過一個特定的線性系統來產生

4、ARMA模型——產生實高斯色噪聲

5、復高斯白噪聲線性濾波法——產生復高斯色噪聲

6、功率譜密度逆變換——產生復色噪聲

請解釋線性濾波法的原理并畫出框圖，解釋一下兩個約束條件。

第五章

1、相關傳遞法：可以使一個隨機序列的相關特性傳遞給另一個隨機序列。

具體過程：只要使第一個序列具有所要求的振幅分布，第二個序列具有規定的相關特性，通過使第一個序列按第二個序列的大小次序排列就可使前者同時具有規定的概率密度函數和相關特性。

解釋：概率分布是隨機序列值大小的總體描述而與其排列次序無關，而自相關特性不僅與隨機序列值大小有關，更取決于序列值的相對位置，因此概率分布特性與自相關特性是兩個截然不同、完全無關的概念，可以分別單獨考慮實現。

2、ZMNL方法的思想：首先通過線性濾波產生相關高斯隨機過程，然后經過某種非線性變換得到所要求的相關隨機序列。

3、ZMNL中線性變換產生特定的PSD，非線性變換產生特定的PDF

4、SIRP方法是一種外生模型，它允許對雜波的邊緣概率密度函數和自相關函數獨立進行控制，從而克服了ZMNL方法中非線性變換對相關函數的影響。基本思路是：將高斯白噪聲序列w?k?經過一個線性系統H?z?，得到一個相關高斯隨機序列y?k?，然后用特定的概率密度函數的隨機序列s?k?進行調制即得到所需的序列x?k?。其產生框圖為： w?k?s?k?H?z?yx?k?

請解釋zmnl 方法的原理以及框圖

第六章

1、正交雙通道處理的定義：中頻回波信號經過兩個相似的支路分別處理，其差別僅是其基準的相參電壓相位差900，這兩路稱為： 同相支路(Inphase Channel)——I支路 正交支路(Quadrature Channel)——Q支路

2、正交雙通道處理框圖

3、復非高斯色噪聲的產生：零記憶非線性變換法(ZMNL)、球不變隨機過程法(SIRP)、幅相分離法(APSM)請解釋復色噪聲產生的難點

對數正態不能由球不變法產生，原因:對數正態的PDF不滿足SIRP隨機過程PDF性質(積分表達式)

第七章

了解概念

第八章

1、概率分布的三種基本參數：位置參數、比例參數、形狀參數。

2、做直方圖的步驟如下：

1、將數據x1,x2,?,xN分組 先求數據的xmax、xmin，再取邊界點a??xmin?和b??xmax?。將?a,b?k等分得分界點a?a0?a1?a2???al???ak?b，其中ai?ai?1?

2、統計落入每一子區間的數據頻率fi?b?a,i?1,2,?,k。kMi，Mi為落入每一子區間數據的個數。N3、據區間分界點及每個子區間數據個數畫出直方圖。

3、參數點估計的基本要求：無偏估計、有效估計

4、參數估計方法：矩估計法（優點是方便，但大樣本下其精度不如極大似然估計）、極大似然法（一致、不變、漸近無偏估計）

5、直方圖的改進：核函數估計、近鄰估計

公式不做要求，概念要知道。無偏估計、有效估計舉例子、結果

第九章

1、由樣本尋找T及其漸近分布的兩個基本方法：概率論中的中心極限定理、概率統計中的皮爾遜卡方檢驗。

2、3、擬合性檢驗——概率密度函數——PDF（1）卡方檢驗

*（2）柯爾莫哥洛夫—斯米爾諾檢驗（K-S檢驗）：小樣本，只適用于連續分布函數

*（3）正態性檢驗——特殊方法

4、?2檢驗是關于試驗頻數與理論頻數有無顯著差異的檢驗，即檢驗直方圖與所擬合的理論密度函數之間的差異是否顯著。將所擬合的分布的取值范圍分為k個區間：[a0,a1]、[a1,a2]、…、[ak?1,ak]。若取值范圍為(??,?)，則取第一區間為(??,a1]，最末區間為[ak?1,?)。設N點數據x1，x2，…，xN落入第i個區間的頻數為Mi，所選擇的理論分布在第i個區間取值的概率為pi，即理論頻數Ti?Npi，則 k(Mi?Ti)2(Mi?Npi)2????? TiNpii?1i?12k當N??時?2~?2(k?l?1)，l為用數據估計參數個數。此法關鍵在于選擇子區間數，它與數據、樣本容量、所擬合的概率分布等有關。

5、獨立性檢驗——白噪聲——PSD 自相關函數估計：定義法（時域法）、間接法（頻域法）

功率譜密度估計：直接法（周期圖法）、間接法（按定義）、現代譜估計方法

6、不相關性檢驗針對白噪聲進行的，而相關性檢驗則是針對色噪聲而言的，一般意義上講，不相關性檢驗可視為相關性檢驗的一種特例。

7、相關性檢驗——色噪聲

功率譜比值法、自相關求差法、白化法——待深入研究。請敘述直方圖估計和卡方檢驗的步驟，并解釋相關性檢驗的目的 和方法。

第十章

1、等間距線性陣列模型

2、陣列信號的空時等價性

將空域陣列對單目標回波的采樣序列amexp[jmψr]=amexp[j2π(cosφr)(md/λ)]與時域單頻信號的采樣序列形式snexp[j2πfsn?t]相比較，得到如下空時對偶特性：

3、請解釋陣列信號的時空等價性以及幅度加權和相位加權。

第十一章

1、雷達系統仿真：類比模擬（物理仿真）、數字計算機模擬（數字仿真）

2、數字仿真分為：功能仿真——實信號、相參視頻信號仿真——復信號(目標回波+雜波+噪聲)

請敘述雷達系統仿真、雷達系統數字仿真的分類以及常用的目標 散射特性

各種分布的噪聲的產生方法

1、均勻分布白噪聲的產生：物理方法——真隨機數；數學方法——偽隨機數，包括：線性同余法、聯合法（組合發生器）、反饋位移寄存器法。

2、非均勻分布白噪聲的產生：反變換法、舍選抽樣法、復合法、變換法、查表法。

3、高斯色噪聲的產生：線性濾波法

4、實高斯色噪聲的產生：ARMA模型

5、復高斯色噪聲的產生：復高斯白噪聲線性濾波法；時域濾波法、頻域逆變換法（后兩個是第六章的）

6、復色噪聲的產生：功率譜密度逆變換

7、非高斯色噪聲的產生：相關傳遞法、零記憶非線性變換法ZMNL、球不變隨機過程法SIRP

8、復非高斯色噪聲的產生：零記憶非線性變換法(ZMNL)、球不變隨機過程法(SIRP)、幅相分離法(APSM)

第二篇：微波雷達系統介紹

微波雷達系統介紹

摘要：首先介紹了雷達的基本工作原理，對雷達的基本參數進行了簡單的說明，而后對雷達中用到的微波器件做了說明，主要介紹了兩種雷達結構，最后對雷達系統進行了簡單總結。

關鍵詞：雷達；微波 0前言

20世紀40年代，電磁波被用于發現目標和測量目標的距離，稱之為“無線電探測和測距”（radio detecting and ranging），取這幾個英文字母便構成radar（雷達）一詞。按照IEEE的標準定義[1]，雷達是通過發射電磁波信號，接收來自其威力覆蓋范圍內目標的回波，并從回波信號中提取位置和其他信息，以用于探測、定位，以及有時進行目標識別的電磁波系統。由于微波具有頻帶寬、穿透電離層能較強、似光性等優點，雷達就是利用了微波這些特性的典型代表。

1雷達的基本工作原理[2][4]

雷達的基本工作原理是，發射機通過天線向空間定向發送探測信號，信號被遠距離的目標部分反射后，由天線接收并傳送到接收機接收檢測和信號處理，觀測人員可以在接收機輸出端顯示屏上觀測有無目標以及目標的性質和距離。如果發射和接收共用一副天線，叫做單站雷達；如果收、發系統各有自己的天線，則叫做雙站雷達，分別如圖1和圖2所示。

GRPt雙工器目標

圖1單站雷達圖

GtPt接收機/處理機GrR目標

圖2雙站雷達圖

以單站雷達為例。發射功率Pt，發射天線增益G，傳輸距離R，則目標處的功率密度為

S1?PGt（W/m2）24?R目標將在各個方向散射入射功率，在某個給定方向上的散射功率與入射功率密度之比定義為目標的雷達截面?，表征目標的電磁散射特性，即

??Ps（m2）S1因此雷達截面具有面積的量綱，是目標本身的特性，它還依賴于入射角、反射角和入射波的偏振態。若把散射場看作二次源，二次輻射的功率密度為

S2?PG2t?（W/m）22(4?R)PRM?2Gt由天線的有效面積定義式Aeff?，PRM最大接收功率。可得，接收功率為 ?Si4?22PGtt??Pr?(4?)3R4

這就是雷達方程,接收功率單位W。接收功率按1/R減小，這意味著為了檢測遠距離目標，需要高功率發射機和高靈敏度接收機。

由于天線接收噪聲和接收機噪聲，存在接收機能夠識別的最小監測功率。若這一功率是Pmin，則得到最大可探測距離為

Rmax22?PG?tt?????（m）3?(4?)Pmin?1/44信號處理技術能夠有效降低最小可檢測信號，從而增加了可測量距離。

2雷達的基本參數[3]

2.1分辨率

分辨率可嚴格定義為分辨具有不同對比度的相隔一定距離的相鄰目標的能力。一般習慣使用一個不太精確的定義，既對微波系統來說，分辨率通常是指測量系統響應的半功率寬度。2.2角度分辨

毫米波雷達及輻射計通常都采用窄波束天線來提高角度分辨率。角度分辨一般采用半功率點的波束寬度來表示。其半功率點的波束寬度可表示為

??h?Kh

DKh—取決于天線類型和加權函數的系數；?—波長；D—天線口徑。

2.3距離分辨

大多數雷達都采用距離分辨概念。距離的分辨率由測量信號從雷達發至目標，并返回雷達所需的這一有限時間間隔決定。

當忽略大氣對微波傳播速度的影響（一般只有十萬分之幾的數量級），電波從雷達傳播到目標往返引起的時間延遲，就是電波傳播從雷達到目標的兩倍距離的時間，可由下

第三篇：雷達總結

雷達氣象學是一門與大氣探測、大氣物理，天氣系統探測相關聯的學科

Radar：通過無線電技術對目標物的探測和定位。測定目標位置的無線電技術范疇 氣象雷達:是用于探測氣象要素和各種天氣現象的雷達，“千里眼、順風耳”。

雷達氣象學：利用氣象雷達，進行大氣探測和研究雷達波與大氣相互作用的學科，它是大氣物理學、大氣探測和天氣學共同研究的一個分支。雷達氣象學在突發性、災害性天氣的監測、預報和警報中具有極為重要的作用。氣象雷達的分類：探空雷達、測雨雷達、聲雷達、多普勒雷達、激光雷達 南方：S波段為主，北方：C波段為主 雷達機的主要構成

RDA-雷達數據采集子系統 RPG-雷達產品生成子系統

PUP-主用戶處理器子系統

其次包括：通訊子系統、附屬安裝設備 RDA 主要結構：天伺系統、發射機、接收機、信號處理器 定義：用戶所使用的雷達數據的采集單元。

功能：產生和發射射頻脈沖，接收目標物對這些脈沖的散射能量，并通過數字化形成基數據。雷達的硬件系統！

RDA的掃描方式：雷達在一次體積掃描中使用多少角度和時間。

RDA的天氣模式：1.晴空模式：VCP11或VCP21

2.降水模式：VCP31或VCP32

新一代雷達：降水模式 VCP：雷達天線體掃模式

RPG（雷達產品生成系統）定義：（指令中心）由寬帶通訊線路從RDA接收數字化的基本數據，對其進行處理和生成各種雷達數據產品，并將產品通過窄帶通訊線路傳給用戶

功能：產品生成、產品分發、雷達控制臺（UCP）PUP（主用戶處理系統）

功能：獲取、存貯和顯示雷達數據產品。預報員通過這一界面獲取所需要的雷達產品，并將它們以適當的形式顯示在監視器上

用處：(1)產品請求(獲取)，(2)產品數據存貯和管理，(3)產品顯示，(4)狀態監視，(5)產品編輯注釋。粒子對電磁波有散射，衰減，折射的作用

散射：當電磁波束在大氣中傳播，遇到空氣介質或云滴、雨滴等懸浮粒子時，入射電磁波會從這些介質或粒子上向四面八方傳播開來，這種現象稱為散射現象。

主要物質：大氣介質、云滴、水滴，氣溶膠等。其它散射現象：光波、聲波等 散射的類型：瑞利散射：d<<λ；米(Mie)散射：

d≈λ 瑞利散射

散射函數或方向函數 ：

后向散射能量：雷達天線接收到的只是粒子散射中返回雷達方向（θ＝π）的那一部分能量，這部分能量稱為后向散射能量。瑞利散射性質

①粒子的散射能力與波長的四次方成反比。波長越短，散射越強。②粒子的散射能力與直徑的6次方成正比。粒子半徑越大，散射越強。

③粒子的前向散射和后向散射為最大，粒子無側向散射。散射截面為紡錘形。散射截面或后向散射截面

定義：設有一個理想的散射體，其截面為σ，它能全部接收射到其上的電磁波能量，并全部均勻地向四周散射，該理想散射體散射回雷達天線處的電磁波能流密度，恰好等于同距離上實際散體返回雷達天線的電磁波能流密度，則該理想散射體的截面σ就是實際散射體的后向散射截面。

意義：用來表示粒子后向散射能力的強弱。后向散射截面越大，粒子的后向散射能力越強，在同樣條件下，所產生的回波信號也越強。

反射率η：單位體積內全部降水粒子的雷達截面之和。反射率因子（Z）： Z的不同取值，意味著不同天氣狀況。通常Z的取值從0dBz~70dBz，因此要求天氣雷達必需有非常大的檢測范圍。新一代天氣多普勒雷達的接收機動態范圍是90~100dBz以內。

云、雨滴的散射：

雷達的波長越短，散射越強。若雷達的波長一定時，在滿足瑞利散射的情況下，粒子半徑越大，散射越強。電磁波衰減：電磁波能量沿傳播路徑減弱的現象，是散射和吸收兩種作用的總和。

衰減原因：當電磁波投射到氣體或云雨粒子上時，一部分能量被散射，一部分能量被吸收，轉變為熱能或其它形式的能量，從而使電磁波能量減弱。

雷達回波：當雷達波束投射到云、降水粒子上時，云、降水粒子就會發生散射現象。其中向后方散射的一部分散射波重新返回到雷達天線處，并在雷達顯示器上顯示出各種圖像。

雷達氣象方程：雷達回波強度不僅取決于雷達系統各參數的特性，而且和被測云、降水粒子的性質有關，還與雷達和被測目標之間的距離以及其間的大氣狀態有關。雷達氣象方程就是根據所測定的回波強度去推斷云、降水的物理狀況，將雷達的作用距離與發射機、接收機、天線、目標和環境的種種特性聯系起來的方程。普通雷達方程：

結論：雷達回波功率強弱取決于：Pt發射功率，G增益，雷達截面，R目標物距雷達站的距離

雷達氣象方程的討論：雷達氣象方程：①雷達機各參數、②氣象因子、③目標物和雷達機之間的距離 雷達機參數：①發射功率，②脈沖寬度和脈沖長度，③波瓣寬度，④天線增益等

發射功率：增加發射功率通常可以提高信噪比，從而增大最大探測距離。但最大探測距離還取決于脈沖重復頻率，目標物最大高度，雷達架設高度，以及地球曲率等影響。

脈沖寬度Γ和脈沖長度h:當兩者增加時，雷達脈沖在空間的體積增加，同一時間里被電磁波所照射到的降水粒子數量增多，所以回波接收功率增大，使一些弱的雨區等容易發現。缺點：1）雷達的距離分辨率變低2）雷達的盲區變大。

波束寬度θ: 水平波束寬度和垂直寬度愈大，天線發射的能量愈分散，入射能流密度將隨距離增加而較快地減小，造成回波能量變弱。天線增益也隨之增加。

天線增益G: 天線增益增加時，回波功率以平方的倍數增大，可提高雷達的探測能力。提高G，必須增大圓拋物面口徑的幾何面積，帶來轉動性能和抗風能力差的缺點。增大天線口徑面積可以提高天線的增益和減小波束寬度，從而增大雷達的探測能力和探測的角分辨率

波長：雷達的最重要參數，云雨粒子對電磁波的散射能力和衰減能力，都與波長有密切關系。各氣象因子的作用:1）目標物的后向散射特性。反映在因子

上

2）波束路徑上各種粒子對雷達波的衰減作用。反映在因子

上

距離因子的影響:Pr與R平方成反比，氣象目標隨距離增加而減小，同樣強度的降水出現在遠距離處要比近距離處弱得多 大氣折射：電磁波在大氣中曲線傳播的現象

大氣折射類型：標準大氣折射、臨界折射、超折射、零折射、負折射

大氣折射對探測的影響：由于大氣折射指數分布不均勻性，會使電磁波在傳播中發生折射現象

超折射：當波束路徑曲率大于地球表面的曲率時，雷達波束在傳播時將碰到地面，經地面反射后繼續向前傳播。然后再彎曲到地面，再經地面反射，重復多次，雷達波束在地面和某層大氣之間，依靠地面的反射向前傳播，與波導管中的微波傳播相似，又稱超折射

超折射形成的氣象條件：超折射是因為大氣中折射指數m隨高度迅速減小造成。折射指數隨高度迅速減小，必須是氣溫向上遞增，同時水汽壓向上迅速遞減，就是常說”暖干蓋”的大氣層結。雨后晴朗的夜間：由于地面輻射，形成上干下濕的逆溫層，發生超折射

測距原理：物理基礎：目標散射，電磁波等速直線傳播。多普勒頻率（頻移）：當目標物與雷達之間存在相對運動時，接收到回波信號的頻率相對于原來的發射的頻率產生一個頻率偏移，在物理學上稱之為多普勒頻移。

徑向速度：物體（目標）在觀察者視線方向的速度。

距離折疊：是指雷達對雷達回波的一種辨認錯誤，當目標位于最大不模糊距離以外時，會發生距離折疊，雷達顯示回波位置的方位角是正確的，但是距離是錯誤的。

多普勒兩難：對于實際工作的雷達，波長是固定的，當選定了最大不模糊距離（或脈沖重復頻率）后，就存在一個最大不模糊速度。即當目標的徑向速度大于最大不模糊速度時，就會產生混淆。由雷達測得的徑向速度將相差兩倍最大不模糊速度。2

當最大不模糊速度較小時，會產生多次速度折疊。

顯示方式： PPI：平面掃描、RHI：垂直掃描、VOL：體積掃描顯示、CAPPI：等高平面位置顯示、VCS：任意垂直剖面、局部多層CAPPI顯示、、垂直最大回波顯示CR、等值線圖顯示

等速度線：徑向速度相同的點構成的線。零速度線是由雷達徑向速度為零的點組成 零徑向速度：某點的徑向速度為零。

1）該點處的真實風向與該點相對于雷達的徑向互相垂直 2）該點的真實風速為零，在那里的大氣運動極小或處于靜止狀態

零徑向速度意義：零等速點的風向是由鄰近的負速度區，垂直于該等速度點吹向正速度區。地物回波：是指由山地及其上面的各種建筑物等對電磁波的散射產生的回波。晴空回波：云很稀薄或沒有云雨的晴空大氣里，或在不可能被探測到的小粒子所組成的云區內探測到的回波 超折射回波：當大氣狀況為超折射時，雷達回波會出現平常探測不到的遠距離地物回波，就是超折射回波 旁瓣假回波：雷達沿主波瓣傳輸電磁波，主波瓣典型寬度為1o，當旁瓣發射出的電磁波在近距離遇到一些特別強的降水中心時，也能產生雷達接收到的回波。一般情況下，旁瓣產生的回波太弱，不易分辨出來。但是當遇上反射率因子極高的目標物（如積雨云中柱狀的冰雹和暴雨）時就能夠出現旁瓣回波 二次回波：由于距離折疊或者多層回波，當目標物位于最大不模糊距離之外時，就會產生距離折疊，而出現二次回波

三體散射：由于雷達能量在強回波區向前散射而形成的異常回波。因為強回波區一部分能量被散射到雷達，一部分能量散射回地面，其中散射到地面的能量又返回到含冰雹的強反射率因子區，強反射率因子區再次反射回雷達而形成。

層狀云降水：又稱穩定性降水或連續性降水。特點：水平尺度較大、持續時間較長，強度較均勻，時間變化緩慢。

層狀云降水回波： PPI：呈均勻連續的大面積薄膜狀，片狀，絲縷狀結構明顯，強度弱，一般在20～30dBz，邊緣不整齊，有時有強雨中心。（零度層亮帶）

RHI：云體厚度較小，回波高度約5-6km，頂部和底部平坦，結構較均勻。

零度層亮帶：是層狀云降水回波的主要特征，是冰水混合層，反映了層狀云中有明顯的冰水轉化區。零度層以上的降水粒子以冰晶為主，通過亮帶后，全部轉化為水滴。亮帶說明層狀云氣流穩定，無明顯對流活動。積狀云:或稱對流云，是由對流運動所產生的，通常與短時強烈天氣相配合。

積云降水回波強度特征:PPI：表現為幾km到幾十km不規則分散、孤立塊狀。回波通常由單個或多個對流單體形成的回波組成。回波呈塊狀，尺度小，結構密實，邊緣清晰，強度較強（35dBz以上），持續時間變化大。強中心到外圍的強度梯度較大，隨不同的天氣過程排列成帶狀、條狀、離散狀等。

RHI：單體呈柱狀結構，垂直伸展大于水平伸展，強對流單體頂部有云砧向下風方伸展或呈花菜狀，懸垂中空，云體隨對流發展變厚。回波頂發展較高，多數在6-7km，一些發展強烈的單體可達10km，個別可達20km。

穹隆：由雷暴前方的強烈斜上升氣流深入云體，形成回波圖像中的弱回波區。云體上沖：由上升氣流引起的。積層混合云降水的天氣特點：范圍大，降水持續時間長，累積降水量大，往往造成大面積的強降水。

積層混合云降水回波:PPI：又稱為絮狀回波，比較大的范圍內，回波邊緣呈現支離破，沒有明顯的邊界，邊緣紊亂，層狀云回波中鑲嵌著一個個密實團塊的對流云，強度可達40dBz或以上，有時強回波團塊整齊排列可形成一條短帶。

RHI：表現在均勻的層狀云高度上柱狀回波起伏地鑲嵌在其中。在對流云衰敗階段，柱狀回波與層狀云回波合在一起。雷達產品:

1.基本數據產品:反射率因子（R）平均徑向速度（V）譜寬產品（W）2.物理量產品：

強度物理量產品:回波頂高（ET）垂直累積含水量（VIL）時段雨量累積（OHP、THP）雨強顯示（RZ）

速度物理量產品:垂直風廓線產品（VWP）合成切變（CS）徑向散度（RVD）或稱速度徑向切變、方位渦度（ARD）譜寬物理量產品

3.反演識別產品：(1)陣風鋒；下擊暴流；

(2)中尺度氣旋；龍卷渦旋；

(3)風暴；冰雹自動識別等；(4)風暴自動識別、跟蹤、預報和預報檢驗。3

第四篇：系統建模和計算機仿真課程總結

系統建模和計算機仿真課程總結

第一章

1.系統：按照某些規律結合起來，互相作用、互相依存的所有實體的集合或總和。

模型：真實對象、對象間關系的特性抽象，描述某些系統本質。仿真：通過對模型的實驗以達到研究系統這個目的。

2.同態：系統與模型在行為級上等價。同構：系統與模型在結構級上等價。

黑箱：可觀測輸入、輸出值，但不知內部結構的系統（通過輸入和輸出推斷其內部結構）

白箱：已知內部結構的系統(灰箱：介于黑箱和白箱之間)3.演繹：應用先驗理論，補充假設和推理，通過數學邏輯演繹建模，是一個從一般（抽象）到特殊（具體）的過程。

歸納：從系統的行為級開始，逐步獲得系統結構級的描述。是一個從特殊（具體）到一般（抽象）的過程。推理結果往往不是唯一解。4.面向對象仿真：從人類認識世界模式出發，使問題空間和求解空間一致，提供更自然直觀、可維護、可重用的系統仿真框架。

定性仿真：力求非數字化，以非數字手段處理信息輸入、建模、行為分析和結構輸出，通過定性模型推導系統定性行為描述。

智能仿真：力求非數字化，以非數字手段處理信息輸入、建模、行為分析和結構輸出，通過定性模型推導系統定性行為描述。

可視化仿真：用于為仿真過程及結果增加文本提示、圖形、圖像、動畫表現，使仿真過程更加直觀，并能驗證仿真過程是否正確。虛擬現實仿真：由計算機全部或部分生成的多維感覺環境，給參與者產生各種感官信號，若視覺、聽覺、觸覺等，使參與者身臨其境。第二章

1.系統建模原則：

（1）可分離原則：系統中的實體不同程度上均相互關聯，結合建模目標合理忽略某些關聯。依賴于系統環境的界定、系統因素的提煉即約束條件與外部條件的設定。

（2）合理假設原則：任何模型的建立均應基于某些合理的假設，以簡

化模型，有利于仿真的實現。

（3）因果性原則：系統的輸入和輸出滿足函數映射關系。（4）可測量、選擇原則：輸入量和輸出量可量化。2.系統模型分類：（1）根據模型的時間集合

連續時間模型：時間用實數表示，系統的狀態可以在任意時刻點獲得。離散時間模型：時間用整數表示，系統的狀態可以在離散的時刻點上獲得，所謂整數時間指的是單位時間的整數倍。（2）根據模型的狀態變量

連續變化模型：系統中的狀態變量隨時間連續變化。

離散變化模型：系統中的狀態變量不連續變化，即在某一時刻到下一時刻之間的時間內，系統狀態不發生變化。（3）其他分類

確定性模型和隨機性模型：輸入確定，輸出確定/不確定。白箱模型、灰箱模型和黑箱模型。3.排隊規則：

先到先服務(FIFO)：按照到達次序接受服務。后到先服務(LIFO)：按照到達次序的相反次序接受服務。隨機服務(SIRO)：從等待的客戶中隨機選擇客戶進行服務。優先權服務(PR)：等待的客戶具有不同的優先權，給優先權高的客戶先提供服務。最短處理時間先服務(SPT)：選擇需要服務時間最短的客戶提供服務。4.層次分析法的基本步驟

（1）建立層次結構模型，該結構圖包括目標層，準則層，方案層。（2）構造成對比較矩陣，從第二層開始用成對比較矩陣和1~9尺度。（3）計算單排序權向量并做一致性檢驗（對每個成對比較矩陣計算最大特征值及其對應的特征向量，利用一致性指標、隨機一致性指標和一致性比率做一致性檢驗。若檢驗通過，特征向量（歸一化后）即為權向量；若不通過，需要重新構造成對比較矩陣）。

（4）計算總排序權向量并做一致性檢驗，計算最下層對最上層總排序的權向量。

利用總排序一致性比率進行檢驗。若通過，則可按照總排序權向量表

示的結果進行決策，否則需要重新考慮模型或重新構造那些一致性比率較大的成對比較矩陣。

5.圖解建模法、最小二乘法、層次分析法（AHP）、隨機數生成的例題詳解

例題1：線性擬合

建立這直線方程就要確定a0和a1，應用《最小二乘法原理》，將實測值與擬合公式計算值

Yi?a0?a的差值1xiYi?Y?的平方和i?(Yi?Y?i)2最小為“優化判據”。

令???(Yi?Y?i)2則???(Y?i?a0?a1xi)2 ??????a????(Yi0?a1xi)2??2?(Y?i?a0?ax)?2?(a?ax?Y?)??a0?a1i01ii0???????(Y?i?a0?a1xi)2??2??a?ax)x?2??a?(Yi01ii?(a0?a1xi?Y?i)xi1?a1 推導出：

?

??na0?a1(?xi)??Y?i??a?x20(?xi)?a1i??(xiY?i)a0?(?Y?i)/n?a1(?xi)/n?0.15an(1??xiY?i)?(?xi?Y?i)n?x22?0.859i?(?xi)y?0.15?0.859x

例題2：隨機數 線性同余發生器

x(modm)?axaxii?1?axii?[m]?ma,m選取規則

○

1隨機數序列周期為m/4，依照所要產生的隨機數規模確定m ○2證m是2的指數冪 ○3p為機器字長，k為任意整數，a取最接近2p/2且滿足a=8k+3或a=8k-3 問：生一個15000個數的隨機序列，m與a該如何取值？

m接近60000，取m=216=65536，機器字長為16位。2p/2=28=256；K=32時，259/253最接近256；xi+1=259xi-[259xi/65536]*65536；x0=10；x1=259*10-[259*10/65536]*65536=2590；x2=259*2590-[259*2590/65536]*65536=15450。例3：層次分析法（AHP）

Step1 將判斷矩陣的每一列元素做歸一化處理：

nbij?bij/?bkj.........(i,j?1,2,...,n)k?1Step2 將歸一化的判斷矩陣按行相加：nwi??bij.........(i?1,2,...,n)j?1Step3 對向量wi?(w1,w2,...,wn)T歸一化

：nwi?wi/?wj.........(i?1,2,...,n)

j?1（Step4 計算，作為最大特征根的近似值。）

練習：

可以將此例中的7 名專家分為3 類: A1 = { 1，4，6}，A2 = { 3，7，5}，A3 = { 2}

第三章

1.集中參數系統模型的數值實現（單步法、歐拉法、梯形法、龍格-庫塔法）

歐拉法:y?tn?1n?1??y?tn???ttf?t,y?dty??tn??f?tn,y?tn??ny?tn?h??y?tn??hy??tn?

梯形法:y?thn?1??y?tn??2?f?tn,yn??f?tn?1,yn?1??

例：龍格—庫塔法

基本思想：以幾個點上函數y(t)的一階導函數值的線性組合來近似替代y(t)在某點的各階導數，再用泰勒級數展開式確定線性組合中的各加權

系數。

ri?1y(t?h)?y(t)?h?bikiki?f(t?cih,y(t)?hkj)i?1,2,?,rc1?0i?1?ajj?1y(t?h)?y(t)?hy?(t)?1h2??y(t)???1r!hry(r)(t)?o(hr?12!)r?1y(t?h)?y(t)?b1hf(t,y)r?2y(t?h)?y(t)?h2(k1?k2)k1?f(t,y)r?4y(t?h)?y(t)?h6(k1?k2?k3?k4)k?f(t,y)khhhh12?f(t?2,y?2k1)k3?f(t?2,y?2k2)k4?f(t?h,y?hk3)2.分布參數系統模型的數值實現（偏微分方程的求解）

人口控制問題

定義一個地區在t時刻所有年齡小于r歲的人口總數為人口函數F(r,t)，地區在t時刻的人口總數為N(t)，人類所能活的最高年齡位rm，則有：F(0,t)?0F(rm,t)?N(t)

假設：F(r,t)是r,t的連續函數，且一階偏導數也連續。p(r,t)??F?r?0F(r,t)??r0p(?,t)d??F(0,t)??r0p(?,t)d?r?rm時，F(r,t)?N(t),所以p(rm,t)?0

3.考慮一維熱傳導方程：

?u?t?a?2u?x2?f(x),0?t?T（1.1）其中a是正常數，f(x)是給定的連續函數。現在考慮第二類初邊值問題的差分逼近： 初始條件：u(x,0)??(x),0?x?l（1.2）

邊值條件：u(0,t)??(t)，u(l,t)??(t)，0?t?T（1.3）

假設f(x)和?(x)在相應區域光滑，并且在x?0,l滿足相容條件，使上述問題有惟一充分光滑的解。

用向前差分格式計算如下熱傳導方程的初邊值問題

???u?a?2u?2?0,(a?0是常數)，u?(t,0)??x?x1?x,0?x?1,??u(0,t)?1,u(1,t)?0,t?0,?已知其精確解為u(x,t)=1-x.第四章

1.仿真時鐘：表示仿真時間的變化，時間間隔稱為仿真步長。x??1?1

2.Petri網建模內容 ?ln[1?F(x)]??ln[1?u]??1?lnu第五章

（3）取舍法：從許多均勻分布的隨機數中選出一部分，使其具有給定1.隨機變量：符合一定概率密度函數的變量。

分布的隨機變量，它可用于產生任意有界的隨機變量。

基本思路：產生[0,1]區間上均勻分布的隨機數，再轉換為正態分布、泊松分布、幾何分布等。c??????g(x)dx??????f(x)?1r(x)?g(x)/c

2.隨機數發生器設計

例：求

?(4,3)分布的隨機變量。?(4,3)分布的密度函數是

（1）線性同余法Zi?(aZi?1?c)(modm)m?a,m?c,Z0?m

定理

f(x)???60x3(1?x2),0?x?1

?0,其他○

1當且僅當下列三個條件滿足后，線性同余發生器具有滿周期；（4）組合法：當分布函數可以表示成若干個其他分布函數之和，而這○

2能夠同時整除m和c的正整數只有1； 些分布函數較原來的分布函數更易求得其隨機變量時，可以采用組合○

3如果q是整除m的素數(即q只能被自身及1整除), 則q能整除(a-1)； 法。將欲生成的隨機變量服從的分布函數拆分為其他分布函數的凸組○

4如果m能被4整除，則(a-1)也能被4整除。合，先產生其他分布函數的隨機變量，再產生目標隨機變量。

（2）逆變法：獲得隨機變量的概率分布函數的反函數，從而反推隨機kkF(x)?變量本身。

?pjFj(x)f(x)?fj(x)pj?0,j?1?pjj?1?kp

j?1j?1P(Y?y)?P(F?1(U)?y)?P(U?F(y))?F(y)?P(x?y)例：設存在一個分布，其密度函數為f(x)?0.5e?|x|，產生服從該分

布的隨機變量x。

例：求服從指數分布的隨機數x。

f(x)??e??x(x?0)

f(x)?0.5exI1,x?A(??,0)(x)?0.5e?xI(0,??)(x)IA(x)???

x?0,其他F(x)???e??xdx?1?e??x0(x?0)

第五篇：系統仿真實習報告

系統仿真實習報告

一 FLEXSIM軟件簡介

Flexsim是一個強有力的分析工具，可幫助工程師和設計人員在系統設計和運作中做出智能決策。采用Flexsim，可以建立一個真實系統的3D計算機模型，然后用比在真實系統上更短的時間或者更低的成本來研究系統。

Flexsim是一個通用工具，已被用來對若干不同行業中的不同系統進行建模。Flexsim已被大小不同的企業成功地運用。使用Flexsim可解決的3個基本問題)服務問題要求以最低可能成本在適當的時間制造適當產品。

3）物流問題-要求以最低可能成本在適當的時間，適當的地點，獲得適當的產品。二 實驗內容及目的在這一個實驗中，我們將研究三種產品離開一個生產線進行檢驗的過程。有三種不同類型的臨時實體將按照正態分布間隔到達。臨時實體的類型在類型1、2、3三個類型之間均勻分布。當臨時實體到達時，它們將進入暫存區并等待檢驗。有三個檢驗臺用來檢驗。一個用于檢驗類型1，另一個檢驗類型2，第三個檢驗類型3。檢驗后的臨時實體放到輸送機上。在輸送機終端再被送到吸收器中，從而退出模型。本實驗的目的是學習以下內容：

如何建立一個簡單布局

如何連接端口來安排臨時實體的路徑

如何在Flexsim實體中輸入數據和細節 ?

如何編譯模型 ?

如何操縱動畫演示

如何查看每個Flexsim實體的簡單統計數據 三 Flexsim軟件概念學習

在開始建立此模型前，先來理解一些本軟件的基本術語將會有幫助。

1、Flexsim實體：Flexsim實體模擬仿真中不同類型的資源。暫存區實體就是一個例子，它扮演儲存和緩沖區的角色。暫存區可以代表一隊人、CPU上一個空閑過程的隊列、工廠中地面上的一個儲存區或客戶服務中心的一隊等待的呼叫等等。另一個Flexsim實體例子是處理器實體，它模擬一段延遲或一個處理過程的時間。這個實體可以代表工廠中的一臺機器、一個正在給客戶服務的銀行出納員、一個郵政分檢員，等等。Flexsim實體放在對象庫柵格中。對柵格進行了分組管理，默認顯示最常用的實體。

2、臨時實體：臨時實體是流經模型的實體。臨時實體可以表示工件、托盤、裝配件、文件、集裝箱、電話呼叫、訂單或任何移動通過仿真過程的對象。臨時實體可以被加工處理，也可以由物料處理設備傳輸通過模型。在Flexsim中，臨時實體由發生器產生，在流經模型之后被送到吸收器中。

3、臨時實體類型：臨時實體類型是一個放在臨時實體上的標志，它可以代表條形碼號、產品類型或工件號等等。在臨時實體尋徑中，Flexsim使用實體類型作為引用。

4、端口：每個Flexsim實體的端口數沒有限制，通過端口它們可以與其它的實體通信。有三種端口類型：輸入端口、輸出端口和中間端口。輸入和輸出端口用于臨時實體的尋徑。例如，一個郵件分揀員依靠包裹上的目的地把包裹分放到幾個輸送機中的一個上面。為了在Flexsim中進行仿真，連接處理器實體上的輸出端口到幾個輸送機實體的輸入端口，這意味著當一個處理器（或郵件分揀員）完成臨時實體（包裹）的處理后，就通過它的一個輸出端口將其發送到一個特定的輸送機上。中間端口用來建立從一個實體到另一個實體的引用。中間端口的一個慣常用法是引用可移動實體，如從設備、暫存區或輸送機等引用操作員、叉車、或者起重機。

5、模型視圖：: Flexsim 應用3D建模環境。建模時默認的模型視圖叫做正投影視圖。你也可以在一個更真實的透視視圖中查看模型。盡管透視視圖表達的更真實，但是通常在正投影視圖中更容易建立模型布局。當然，任一視圖都可以用來建立和運行模型。Flexsim允許根據需要打開多個視圖視窗。不過請記住，當打開多個視窗時會增加對計算機資源的需求。

6、實體屬性

每個Flexsim實體的屬性都是相同的。在屬性中有4個分頁：視景、常規、標簽和統計。每個分頁包含所選的Flexsim實體的附屬信息。

（1）常規屬性：常規屬性分頁包含實體的常用信息，如名稱、類型、位置、端口連接、顯示標記和使用者描述

（2）視景屬性：視景分頁允許建模人員指定視覺特性，如3D形狀、2D形狀、3D紋理、顏色、位置、尺寸、轉角和用戶繪圖代碼。位置、尺寸和轉角反映實體的當前屬性。建模人員可在相關字段中修改這些屬性值，也可以在模型界面視窗中用鼠標來改變這些屬性。

（3）標簽屬性：標簽分頁顯示用戶定義的給實體指定的標簽。標簽是建模人員用來存放臨時數據的一種機制。一個標簽有兩部分，名稱和標簽值。名稱可以任意命名，標簽值可以是數字或文字數字（包含文字和數字的字符串）。如需添加一個純數字標簽，點擊底部的 “添加數字標簽”按鈕。同樣地，如果需要一個標簽保存數字和字母，則點擊“添加字符串標簽”按鈕。然后可用該表修改此標簽的名稱和標簽值。也可以在模型運行中動態地更新、創建或刪除標簽。此分頁將顯示所有標簽和它們的當前值。所有信息在模型運行中實時顯示。這些信息對建模人員測試邏輯、調試模型很有幫助。

（4）統計屬性：統計分頁顯示實體上收集到的默認統計信息。此信息在模型運行中動態地更新顯示。當選擇此分頁時，將出現4個附屬分頁。

（5）統計常規屬性：顯示實體的當前數量、停留時間、狀態和吞吐量等基于時間的統計結果。“設置”選項允許用戶確定顯示在當前數量和停留時間圖表中的數據個數。

（6）統計狀態屬性：狀態屬性圖表顯示實體的各種狀態占總時間的百分比。狀態圖表在模型運行中動態地更新。也可選擇常規屬性統計分頁中的圖表按鈕，即可顯示帶有圖表視圖的獨立視窗。

（7）統計當前數量屬性：當前數量屬性圖表顯示實體當前數量隨時間的變化。要生成此圖表需打開 “統計收集”。當前容量圖表在模型運行中被動態更新。從常規屬性統計分頁中選擇圖表按鈕，將顯示帶有此圖表視圖的獨立視窗。

（8）統計停留時間屬性：停留時間屬性圖表顯示一個臨時實體停留時間的柱狀圖。要生成此柱狀圖需打開 “統計收集”。

7、實體參數

實體的參數根據所選的實體不同將稍有區別。由于每個實體在模型中都有特定的功能，因此必須使參數個性化以允許建模人員能夠盡可能靈活地應用這些實體。所有實體的有些分頁是相似的，而另一些分頁對該實體則是非常特殊的。關于每個實體所有參數的特定定義可參見Flexsim實體庫。雙擊一個實體可訪問該實體的參數。四

建模步驟

建立第一個模型

步驟1：從庫里拖出一個發生器放到正投影視圖中

步驟2：把其余的實體拖到正投影視圖視窗中，步驟3：連接端口

步驟4：指定到達速率

步驟5：設定臨時實體類型和顏色 步驟6：設定暫存區容量

步驟7：為暫存區指定臨時實體流選項 步驟8：為處理器指定操作時間 步驟9：編譯

步驟10：重置模型 步驟11：運行模型 步驟12：模型導航

步驟13：查看簡單統計數據 步驟14：保存模型 建立模型2 請首先裝載前一課建立的模型1，然后開始建立模型2。步驟1：裝載模型1并編譯

步驟2：向模型中添加一個分配器和兩個操作員 步驟3：連接中間和輸入/輸出端口

步驟4：編輯暫存區臨時實體流設置使用操作員 步驟5： 編譯、保存模型，和測試運行 步驟6：為檢測器的預置時刻配置操作員 步驟7：斷開輸送機到吸收器的端口間連接 步驟8：添加運輸機

步驟9： 調整暫存區的臨時實體流參數來使用叉車 步驟10：運行模型 步驟11：輸出分析 建立模型 2 進階

要開始建立進階模型2，需要從上一課中裝載模型2。步驟1：裝載模型2并編譯

步驟2：將模型另存為“Model 2 Extra Mile”，并打開統計收集選項

步驟3：添加一個記錄器來顯示暫存區的當前數量

步驟4：調整記錄器的參數來顯示暫存區的滿意的曲線圖 步驟5：設定記錄器的顯示選項 步驟6：調整圖形的視景屬性

步驟7：添加一個記錄器來顯示暫存區的停留時間柱狀圖 步驟8：為每個操作員添加一個狀態餅圖 步驟9：給模型添加3D文本

步驟10：編譯、重置、保存和運行