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高斯噪聲的特性研究,1.75萬字 45頁含開題+任務(wù)書摘要在許多雷達(dá)系統(tǒng)，通信系統(tǒng)，武器制導(dǎo)系統(tǒng)中，都需要用噪聲發(fā)生器來檢測系統(tǒng)的抗噪聲干擾能力，而符合高斯分布的噪聲是最常見的一種噪聲。國內(nèi)外對噪聲的產(chǎn)生算法及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)都進(jìn)行了大量的研究，但大多為窄帶或非實(shí)時(shí)性的噪聲產(chǎn)生算法。高斯噪聲產(chǎn)生的方法很多，最常見的是基于公式的變...
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高斯噪聲的特性研究
1.75萬字 45頁
含開題+任務(wù)書
摘 要
在許多雷達(dá)系統(tǒng)，通信系統(tǒng)，武器制導(dǎo)系統(tǒng)中，都需要用噪聲發(fā)生器來檢測系統(tǒng)的抗噪聲干擾能力，而符合高斯分布的噪聲是最常見的一種噪聲。國內(nèi)外對噪聲的產(chǎn)生算法及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)都進(jìn)行了大量的研究，但大多為窄帶或非實(shí)時(shí)性的噪聲產(chǎn)生算法。
高斯噪聲產(chǎn)生的方法很多，最常見的是基于公式的變換產(chǎn)生算法，該方法計(jì)算步驟復(fù)雜，無法實(shí)時(shí)產(chǎn)生高斯噪聲，而本文中采用的算法比起傳統(tǒng)的噪聲發(fā)生器而言，產(chǎn)生的高斯噪聲頻率范圍大、信噪比高、功耗小，能滿足實(shí)時(shí)性和分布性要求。根據(jù)實(shí)時(shí)產(chǎn)生符合高斯分布的噪聲信號的要求，本文采用了一種基于中心極限定理的高斯噪聲實(shí)時(shí)產(chǎn)生數(shù)字方法。首先用線性反饋移位寄存器產(chǎn)生m序列，再對其進(jìn)行加權(quán)，這樣可有效地產(chǎn)生符合高斯分布高斯隨機(jī)序列，所得序列的幅值分布與給定的理論正態(tài)分布結(jié)構(gòu)基本一致。使用該方法進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真，結(jié)果表明，本方法原理正確，而且硬件實(shí)施設(shè)備簡單，易實(shí)現(xiàn)，成本低。適用于以DSP或單片機(jī)為核心的高斯噪聲實(shí)時(shí)產(chǎn)生系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】 高斯分布 噪聲產(chǎn)生器 m序列 實(shí)時(shí)
ABSTRACT
In many radar systems, communications systems, weapons guidance systems, are needed to detect system noise generator noise interference, which is consistent with Gaussian noise is the most common form of noise. Noise at home and abroad to achieve the production method and system have done a lot of research, but are mostly narrow-band noise or produce real-time algorithm.
Gaussian noise generated by many ways, the most common is based on the formula of the transform algorithm to generate it. The method of calculation steps is complex and can’t produce real-time Gaussian noise. Contrast with the conventional generator, the algorithm we used in my paper has many advantages. The generated Gaussian noise frequency range, high signal to noise ratio, power consumption, and distribution to meet the requirement of real-time. According to real-time Gaussian distribution that meets the requirements of the noise signal, we use a central limit theorem based on the Gaussian noise generated real-time digital method. First used the linear feedback shift register to have the m sequence, in carried on the weighting to it, like this might produce effectively conforms to the Gaussian distribution Gauss random sequence, the obtained sequence peak-to-peak value distribution with the theory normal distribution structure which assigned basic consistent. Uses this method to carry on the computer simulation, finally indicated, this method principle is correct, moreover the hardware implementation equipment is simple, easy to realize, the cost is low. Is suitable in real-time produces the system take DSP or the monolithic integrated circuit as the core Gauss noise.
【Key words】Gaussian distribution Noise Generator M Series Real time
目 錄
前 言 1
第一章 緒論 2
第一節(jié) 課題研究背景及意義 2
一、研究背景 2
二、研究意義 2
第二節(jié) 章節(jié)安排 3
第二章 高斯噪聲及仿真軟件簡介 4
第一節(jié) 高斯噪聲 4
一、噪聲 4
二、白噪聲 4
三、高斯噪聲 5
四、高斯白噪聲 7
第二節(jié) MATLAB仿真軟件簡介 8
第三節(jié) 本章小結(jié) 10
第三章 高斯噪聲實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)學(xué)依據(jù) 11
第一節(jié) 中心極限定理 11
一、產(chǎn)生背景 11
二、分類 11
三、課題采用的中心極限定理 12
第二節(jié) 偽隨機(jī)序列 13
一、定義 13
二、應(yīng)用 14
三、m序列的產(chǎn)生 14
第三節(jié) 線性反饋移位寄存器 16
第四節(jié) 本章小結(jié) 18
第四章 高斯噪聲實(shí)時(shí)產(chǎn)生算法 19
第一節(jié) 算法概述 19
第二節(jié) 實(shí)時(shí)產(chǎn)生均勻分布數(shù)據(jù) 20
一、LFSR的實(shí)現(xiàn)原理 20
二、產(chǎn)生均勻分布序列的步驟 21
第三節(jié) 高斯噪聲實(shí)時(shí)產(chǎn)生算法 23
一、算法步驟 23
二、算法優(yōu)勢 24
第四節(jié) 本章小結(jié) 24
第五章 仿真 25
第一節(jié) 均勻分布數(shù)據(jù)產(chǎn)生的相關(guān)仿真 25
一、隨機(jī)信號的產(chǎn)生 25
二、均勻分布數(shù)據(jù)的產(chǎn)生 27
第二節(jié) 高斯分布數(shù)據(jù)產(chǎn)生的相關(guān)仿真 28
第三節(jié) 本章小結(jié) 37
結(jié)論 38
致謝 39
參考文獻(xiàn) 40
參考文獻(xiàn)
[1] 樊昌信，張甫翊. 通信原理(第五版) [M].北京：國防工業(yè)出版社
[2] 肖明波等.通信系統(tǒng)仿真原理與無線應(yīng)用[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社
[3] 丁玉美.數(shù)字信號處理[M].西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2001
[4] 尹力，馬忠梅.一種快速產(chǎn)生數(shù)字式高精度高斯噪聲的新方法[J]. 應(yīng)用聲學(xué)，1996，15(3)：23-25
[5] 車晴.電子系統(tǒng)仿真與MATLAB[M].北京：北京廣播學(xué)院出版社，2002
[6] 陳懷琛，吳大正，高西全. MATLAB及在電子信息課程中的應(yīng)用[M]. 電子工業(yè)出版社，2002
[7] 盛驟，謝式千，潘承毅. 概率論與數(shù)里統(tǒng)計(jì)[M]. 北京：高等教育出版
[8] 謝偉. GPS中偽隨機(jī)碼的捕獲技術(shù)研究[D]. 安徽：安徽大學(xué)，2007
[9] 胡德文.偽隨機(jī)整數(shù)串與偽隨機(jī)序列產(chǎn)生的新方法[J].中國科學(xué)，2000，30(8)：258-263
[10] 束禮寶，宋克柱，王硯.偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的FPGA實(shí)現(xiàn)與研究[J].電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2003，8(3)：121-124
[11] 李峰，王爽心，姜妍. Gollmann級聯(lián)下的LFSR和FCSR混合序列密碼系統(tǒng)[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，2006，27(6)：1020-1022
[12] 方再根.計(jì)算機(jī)模擬和蒙特卡洛方法[M].北京：北京工業(yè)學(xué)院出版社,1988
[13] CHU PP，JONES RE. Design techniques of FPGA based random number generator [J]. Military and Aerospace Applications of Programming Devices and Techniques Conf.，1999.9
[14] Istvan Manno. Introduction to the Monte-Carlo Method[J]. Akademiai Kiado.1999:(10)
[15] LEE D，LUK W，VILLASENOR J，RT AL. A hardware Gaussian noise generator for channel code evaluation [J]. IEEE symp .Field-Programmable Custom Computing Machines
1.75萬字 45頁
含開題+任務(wù)書
摘 要
在許多雷達(dá)系統(tǒng)，通信系統(tǒng)，武器制導(dǎo)系統(tǒng)中，都需要用噪聲發(fā)生器來檢測系統(tǒng)的抗噪聲干擾能力，而符合高斯分布的噪聲是最常見的一種噪聲。國內(nèi)外對噪聲的產(chǎn)生算法及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)都進(jìn)行了大量的研究，但大多為窄帶或非實(shí)時(shí)性的噪聲產(chǎn)生算法。
高斯噪聲產(chǎn)生的方法很多，最常見的是基于公式的變換產(chǎn)生算法，該方法計(jì)算步驟復(fù)雜，無法實(shí)時(shí)產(chǎn)生高斯噪聲，而本文中采用的算法比起傳統(tǒng)的噪聲發(fā)生器而言，產(chǎn)生的高斯噪聲頻率范圍大、信噪比高、功耗小，能滿足實(shí)時(shí)性和分布性要求。根據(jù)實(shí)時(shí)產(chǎn)生符合高斯分布的噪聲信號的要求，本文采用了一種基于中心極限定理的高斯噪聲實(shí)時(shí)產(chǎn)生數(shù)字方法。首先用線性反饋移位寄存器產(chǎn)生m序列，再對其進(jìn)行加權(quán)，這樣可有效地產(chǎn)生符合高斯分布高斯隨機(jī)序列，所得序列的幅值分布與給定的理論正態(tài)分布結(jié)構(gòu)基本一致。使用該方法進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真，結(jié)果表明，本方法原理正確，而且硬件實(shí)施設(shè)備簡單，易實(shí)現(xiàn)，成本低。適用于以DSP或單片機(jī)為核心的高斯噪聲實(shí)時(shí)產(chǎn)生系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】 高斯分布 噪聲產(chǎn)生器 m序列 實(shí)時(shí)
ABSTRACT
In many radar systems, communications systems, weapons guidance systems, are needed to detect system noise generator noise interference, which is consistent with Gaussian noise is the most common form of noise. Noise at home and abroad to achieve the production method and system have done a lot of research, but are mostly narrow-band noise or produce real-time algorithm.
Gaussian noise generated by many ways, the most common is based on the formula of the transform algorithm to generate it. The method of calculation steps is complex and can’t produce real-time Gaussian noise. Contrast with the conventional generator, the algorithm we used in my paper has many advantages. The generated Gaussian noise frequency range, high signal to noise ratio, power consumption, and distribution to meet the requirement of real-time. According to real-time Gaussian distribution that meets the requirements of the noise signal, we use a central limit theorem based on the Gaussian noise generated real-time digital method. First used the linear feedback shift register to have the m sequence, in carried on the weighting to it, like this might produce effectively conforms to the Gaussian distribution Gauss random sequence, the obtained sequence peak-to-peak value distribution with the theory normal distribution structure which assigned basic consistent. Uses this method to carry on the computer simulation, finally indicated, this method principle is correct, moreover the hardware implementation equipment is simple, easy to realize, the cost is low. Is suitable in real-time produces the system take DSP or the monolithic integrated circuit as the core Gauss noise.
【Key words】Gaussian distribution Noise Generator M Series Real time
目 錄
前 言 1
第一章 緒論 2
第一節(jié) 課題研究背景及意義 2
一、研究背景 2
二、研究意義 2
第二節(jié) 章節(jié)安排 3
第二章 高斯噪聲及仿真軟件簡介 4
第一節(jié) 高斯噪聲 4
一、噪聲 4
二、白噪聲 4
三、高斯噪聲 5
四、高斯白噪聲 7
第二節(jié) MATLAB仿真軟件簡介 8
第三節(jié) 本章小結(jié) 10
第三章 高斯噪聲實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)學(xué)依據(jù) 11
第一節(jié) 中心極限定理 11
一、產(chǎn)生背景 11
二、分類 11
三、課題采用的中心極限定理 12
第二節(jié) 偽隨機(jī)序列 13
一、定義 13
二、應(yīng)用 14
三、m序列的產(chǎn)生 14
第三節(jié) 線性反饋移位寄存器 16
第四節(jié) 本章小結(jié) 18
第四章 高斯噪聲實(shí)時(shí)產(chǎn)生算法 19
第一節(jié) 算法概述 19
第二節(jié) 實(shí)時(shí)產(chǎn)生均勻分布數(shù)據(jù) 20
一、LFSR的實(shí)現(xiàn)原理 20
二、產(chǎn)生均勻分布序列的步驟 21
第三節(jié) 高斯噪聲實(shí)時(shí)產(chǎn)生算法 23
一、算法步驟 23
二、算法優(yōu)勢 24
第四節(jié) 本章小結(jié) 24
第五章 仿真 25
第一節(jié) 均勻分布數(shù)據(jù)產(chǎn)生的相關(guān)仿真 25
一、隨機(jī)信號的產(chǎn)生 25
二、均勻分布數(shù)據(jù)的產(chǎn)生 27
第二節(jié) 高斯分布數(shù)據(jù)產(chǎn)生的相關(guān)仿真 28
第三節(jié) 本章小結(jié) 37
結(jié)論 38
致謝 39
參考文獻(xiàn) 40
參考文獻(xiàn)
[1] 樊昌信，張甫翊. 通信原理(第五版) [M].北京：國防工業(yè)出版社
[2] 肖明波等.通信系統(tǒng)仿真原理與無線應(yīng)用[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社
[3] 丁玉美.數(shù)字信號處理[M].西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2001
[4] 尹力，馬忠梅.一種快速產(chǎn)生數(shù)字式高精度高斯噪聲的新方法[J]. 應(yīng)用聲學(xué)，1996，15(3)：23-25
[5] 車晴.電子系統(tǒng)仿真與MATLAB[M].北京：北京廣播學(xué)院出版社，2002
[6] 陳懷琛，吳大正，高西全. MATLAB及在電子信息課程中的應(yīng)用[M]. 電子工業(yè)出版社，2002
[7] 盛驟，謝式千，潘承毅. 概率論與數(shù)里統(tǒng)計(jì)[M]. 北京：高等教育出版
[8] 謝偉. GPS中偽隨機(jī)碼的捕獲技術(shù)研究[D]. 安徽：安徽大學(xué)，2007
[9] 胡德文.偽隨機(jī)整數(shù)串與偽隨機(jī)序列產(chǎn)生的新方法[J].中國科學(xué)，2000，30(8)：258-263
[10] 束禮寶，宋克柱，王硯.偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的FPGA實(shí)現(xiàn)與研究[J].電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2003，8(3)：121-124
[11] 李峰，王爽心，姜妍. Gollmann級聯(lián)下的LFSR和FCSR混合序列密碼系統(tǒng)[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，2006，27(6)：1020-1022
[12] 方再根.計(jì)算機(jī)模擬和蒙特卡洛方法[M].北京：北京工業(yè)學(xué)院出版社,1988
[13] CHU PP，JONES RE. Design techniques of FPGA based random number generator [J]. Military and Aerospace Applications of Programming Devices and Techniques Conf.，1999.9
[14] Istvan Manno. Introduction to the Monte-Carlo Method[J]. Akademiai Kiado.1999:(10)
[15] LEE D，LUK W，VILLASENOR J，RT AL. A hardware Gaussian noise generator for channel code evaluation [J]. IEEE symp .Field-Programmable Custom Computing Machines
