熱噪聲信號的產(chǎn)生
在我們仿真雷達信號處理流程時，需要先仿真雷達的回波信號，同時為了更符合實際情況，我們還需要給雷達回波信號疊加上噪聲或雜波。但由于噪聲和雜波并不是確知信號，所以通過統(tǒng)計特性來分析，需要用到概率論的方法。
在數(shù)學(xué)上，用概率密度函數(shù)來描述連續(xù)型隨機變量的輸出值。通常把概率密度作為縱坐標，區(qū)間作為橫坐標，概率密度在該區(qū)間上積分是面積，表示隨機事件在這個區(qū)間內(nèi)發(fā)生的概率。
下面給出Matlab中產(chǎn)生三種不同分布熱噪聲的簡單方法：均勻分布、高斯分布和瑞利分布。
均勻分布
均勻分布的概率密度函數(shù)：
這是[a b]上的均勻分布，Matlab自帶了[0 1]上的均勻分布函數(shù)rand()，產(chǎn)生的序列服從單位均勻分布，也就是產(chǎn)生的數(shù)值在[0 1]區(qū)間上，每個數(shù)值隨機出現(xiàn)，概率相同，具體的調(diào)用格式可查看Matlab的幫助文檔。利用rand函數(shù)產(chǎn)生服從[a b]均勻分布的隨機序列：
其中x為單位均勻分布產(chǎn)生的數(shù)值，也就是
y=(b-a)*rand(.)+a;
在[a,b]上均勻分布的隨機變量的均值和方差為：
高斯分布
高斯分布也叫正態(tài)分布，概率密度函數(shù)為：
同樣的，Matlab自帶了標準高斯分布的函數(shù)randn()，返回一個均值為0和方差為1的正態(tài)分布隨機數(shù)樣本。如果x是隨機變量，則由 y=ax+b定義的隨機變量y的均值和方差為：
利用標準高斯分布函數(shù)randn()可方便的產(chǎn)生標準差為a，均值為b的高斯分布隨機數(shù)。
y=a*randn(.)+b;
瑞利分布
瑞利分布的概率密度函數(shù)：
下面我們考慮通過產(chǎn)生高斯分布的函數(shù)來產(chǎn)生服從瑞利分布的隨機信號。可以證明，當信號用復(fù)數(shù)表示為：
