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1、实用设计报告一十种随机数的产生一概述.概论论是在已知随机变量的情况下，研究随机变量的统计特性及其参量，而随机变量的仿真正好与此相反，是在已知随机变量的统计特性及其参数的情况下研究如何在计算机上产生服从给定统计特性和参数随机变量。下面对雷达中常用的模型进行建模：l均匀分布l高斯分布l指数分布l广义指数分布l瑞利分布l广义瑞利分布lSwerling分布lt分布l对数一正态分布l韦布尔分布二随机分布模型的产生思想及建立.产生随机数最常用的是在(0,1)区间内均匀分布的随机数，其他分布的随机数可利用均匀分布随机数来产生。文档实用2.1均匀分布1
2、>（0，1）区间的均匀分布：用混合同余法产生(0,1)之间均匀分布的随机数，伪随机数通常是利用递推公式产生的，所用的混和同余法的递推公式为:=+C（Modm）其中，C是非负整数。通过适当选取参数C可以改善随机数的统计性质。一般取作小于M的任意奇数正整数，最好使其与模M互素。其他参数的选择(1)的选取与计算机的字长有关。 (2)x(1)一般取为奇数。用Matlab来实现，编程语言用Matlab语言，可以用hist函数画出产生随机数的直方图（即统计理论概率分布的一个样本的概率密度函数），直观地看出产生随机数的有效程度。其产生程序如下：c=3
3、;lamade=4*200+1;x(1)=11;M=2^36;fori=2:1:10000;x(i)=mod(lamade*x(i-1)+c,M);end;x=x./M;hist(x,10);mean(x)var(x)运行结果如下：文档实用均值=0.4948方差=0.08402>（a,b）区间的均匀分布：利用已产生的（0，1）均匀分布随机数的基础上采用变换法直接产生（a,b）均匀分布的随机数。其概率密度函数如下：其产生程序如下：c=3;lamade=4*201+1;a=6;b=10;x(1)=11;M=2^36;fori=2:1:100
4、00;x(i)=mod(lamade*x(i-1)+c,M);end;x=x./M;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%文档实用i=2:1:10000;y(i)=(b-a)*x(i)+a;n=5:0.1:11;hist(y,n),axis([a-1b+10max(hist(y,n))+20]);mean(y)var(y)上面程序中取a=6,b=10.即（6，10）区间上的均匀分布。运行结果如下：均值=8.0070方差=1.33112.2高斯分布：高斯分布的概率密度函数如下;其产生方法是在均匀分布随机数的基础上通过函数变换法文档实用
5、来产生。产生步骤是①产生均匀分布的随机数。②产生服从标准正态分布的随机数。③由标准正态分布产生一般正态分布。1>标准正态分布其部分程序如下：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%i=1:1:10000;u(i)=sqrt(-2*log(x(i))).*cos(2.*pi.*y(i));v(i)=sqrt(-2*log(x(i))).*sin(2.*pi.*y(i));n1=-5:0.2:5;n2=-5:0.2:5;subplot(1,2,1);hist(u,n1);subplot(1,2,2);hist(v,n2)
6、;mean(u)var(u)mean(v)var(v)运行结果如下：均值=-0.0182方差=0.9910文档实用2>一般正态分布其部分程序如下：a=2;b=2;i=1:1:10000;u(i)=sqrt(-2*log(x(i))).*cos(2.*pi.*y(i));v=b*u+a;n=-10:0.1:10;hist(v,n);mean(v)var(v)运行结果如下：文档实用均值=2.0301方差=4.04822.3指数分布：服从正态分布的信号通过线性检波器后其包络强度(功率)服从指数分布。其概率密度函数为：其产生方法亦有：①在均匀分
7、布随机数的基础上产生指数分布。②在正态分布随机数的基础上产生该分布。产生程序分别如下：程序1（部分）lamade1=1i=1:1:10000;y(i)=-log(x(i))./lamade1;n=0:0.2:10;hist(y,n);mean(y)var(y)文档实用运行结果：均值=1.0140方差=1.0292程序2（部分）i=1:1:10000;s(i)=(u(i).*u(i)+v(i).*v(i));n=0:0.3:25;hist(s,n);mean(s)ar(s)运行结果：文档实用2.4瑞利分布：在雷达系统中载带信号的包络服从瑞
8、利分布。正态随机过程在其杂波载频上可以表示为：其中、是服从的相互独立的随机过程，检波器的包络幅度(电压):服从瑞利分布。瑞利分布的概率密度函数为：其产生方法亦有：①在均匀分布随机数的基础上产生瑞利分布。②在
