
- •Введение
- •1.Моделирование радиосигналов
- •1.1Моделирование методом несущей Формирующая часть модели
- •Преобразующая часть модели
- •1.2Метод комплексной огибающей
- •Формирующая часть модели
- •Преобразующая часть модели
- •1.3Метод структурных схем
- •1.4Метод статистических эквивалентов
- •2.Моделирование случайных величин
- •2.1Метод нелинейного преобразования, обратного функции распределения
- •2.2Метод Неймана
- •2.3Метод кусочной аппроксимации
- •2.4Типовые алгоритмы моделирования случайных величин с наиболее распространенными законами распределения
- •Равномерный закон распределения
- •Нормальный закон распределения
- •Закон распределения Релея
- •Обобщенный закон распределения Релея (закон Релея-Райса)
- •Экспоненциальный (показательный) закон распределения
- •Логарифмически-нормальный закон распределения
- •3.Моделирование случайных векторов
- •3.1Метод условных распределений
- •3.2Многомерный метод Неймана
- •3.3Метод линейного преобразования
- •4.Моделирование случайных процессов
- •4.1Моделирование нормальных случайных процессов
- •Метод скользящего суммирования
- •Метод рекуррентных разностных уравнений
- •4.2Типовые алгоритмы моделирования нормальных случайных процессов с часто встречающимися корреляционными функциями
- •1) Случайный процесс с экспоненциальной корреляционной функцией
- •2) Случайный процесс с экспоненциально-косинусной корреляционной функцией
- •3) Случайный процесс с корреляционной функцией вида
- •4) Случайный процесс с прямоугольным спектром и корреляционной функцией вида sin(X)/X
- •5) Случайный процесс с экспоненциальным спектром
- •6) Случайный процесс с треугольной корреляционной функцией
- •Методы, позволяющие расширить класс моделируемых стационарных нормальных случайных процессов
- •4.3Моделирование случайных процессов с распределениями плотности вероятности, отличными от нормальной
- •4.4Типовые алгоритмы моделирования стационарных случайных процессов с распространенными одномерными законами распределения плотности вероятности Случайный процесс с равномерным распределением
- •Случайный процесс с распределением Релея
- •Случайный процесс с экспоненциальным распределением
- •Случайный процесс с логарифмически-нормальным распределением
- •4.5Моделирование многомерных нормальных случайных процессов
- •4.6Моделирование нестационарных случайных процессов
- •Моделирование нестационарности по математическому ожиданию
- •Моделирование нестационарности по дисперсии
- •Моделирование нестационарности по корреляционной функции (спектральной плотности) и одномерной плотности
- •Процессы со сложными видами нестационарности
- •5.Моделирование случайных потоков
- •6.Моделирование случайных полей
- •6.1Моделирование случайных полей методом скользящего суммирования
- •6.2Моделирование случайных полей с помощью рекуррентных уравнений
- •6.3Моделирование случайных полей с законами распределения, отличными от нормального
- •7.Лабораторный практикум «Моделирование радиосигналов и радиопомех»
- •7.1Описание
- •7.2Примеры заданий и результатов выполнения лабораторных работ Лабораторная работа №1. Моделирование радиосигналов методом несущей
- •Лабораторная работа №2. Моделирование радиосигналов методом комплексной огибающей
- •Лабораторная работа №3. Моделирование радиосигналов методом структурных схем
- •Лабораторная работа №4. Моделирование случайных значений радиосигналов (радиопомех) с различными законами распределения
- •Лабораторная работа №5. Моделирование случайных значений радиосигналов (радиопомех) с нормальным законом распределения и различными корреляционными (спектральными) характеристиками
- •Лабораторная работа №6. Моделирование случайных значений радиосигналов (радиопомех) с законами распределения, отличными от нормального, и различными корреляционными (спектральными) характеристиками
- •Лабораторная работа №7. Моделирование нестационарных случайных процессов
- •Лабораторная работа №8. Моделирование многомерных случайных процессов
- •Лабораторная работа №9. Моделирование случайных потоков
- •Лабораторная работа №10. Моделирование случайных полей
- •Лабораторная работа №11. Моделирование прохождения смеси сигнала с помехой через радиотехническое устройство
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •Методы математического моделирования радиотехнических систем
7.Лабораторный практикум «Моделирование радиосигналов и радиопомех»
7.1Описание
Лабораторный практикум состоит из 11 работ:
Моделирование радиосигналов методом несущей
Моделирование радиосигналов методом комплексной огибающей
Моделирование радиосигналов методом структурных схем
Моделирование случайных значений радиосигналов (радиопомех) с различными законами распределения
Моделирование случайных значений радиосигналов (радиопомех) с нормальным законом распределения и различными корреляционными (спектральными) характеристиками
Моделирование случайных значений радиосигналов (радиопомех) с законами распределения, отличными от нормального, и различными корреляционными (спектральными) характеристиками
Моделирование нестационарных случайных процессов
Моделирование многомерных случайных процессов
Моделирование случайных потоков
Моделирование случайных полей
Моделирование прохождения смеси сигнала с помехой через радиотехническое устройство
Рис. 7.1 Внешний интерфейс программы
Для выполнения работ студенты должны:
иметь навыки работы с персональным компьютером, уметь работать в операционной системе Windows, знать особенности работы в локальной вычислительной сети;
уметь программировать на алгоритмическом языке Pascal, используя интегрированную среду Borland Delphi;
знать основные виды радиосигналов, их свойства, методы и технические средства их формирования и обработки;
иметь представление о принципах построения основных видов радиоэлектронных устройств и функциональных узлов;
знать основы схемотехники аналоговых и цифровых электронных устройств;
знать дифференциальное и интегральное исчисление, преобразования Фурье и Лапласа, основы теории вероятности и теории случайных процессов;
владеть понятиями дискретной свертки, плотности вероятности, корреляционной функции, спектра, иметь представление о методе формирующего фильтра.
Лабораторные работы выполняются студентами в компьютерных классах университета.
Все работы начинаются с ввода учетной информации (рис. 7.2):
номера группы,
порядкового номера студента по списку в группе,
фамилии и инициалов студента,
фамилии и инициалов преподавателя, проводящего занятие.
При вводе осуществляется проверка правильности заполнения соответствующих полей:
Номер группы должен состоять из четырех символов и начинаться с «И» или «I» в нижнем или верхнем регистре.
Порядковый номер студента в группе должен состоять из двух символов.
Рис. 7.2 Окно ввода учетной информации
Учетная информация сохраняется в служебном файле и используется в дальнейшем при формировании заданий и создании текстовых файлов-протоколов работ.
После нажатия клавиши «Далее» происходит переход к следующему экрану, на котором приведен перечень лабораторных работ практикума (рис. 7.3). Работы, имеющие задание для студента, выделены «бледным» цветом (при первом запуске все работы имеют «яркий» цвет).
Рис. 7.3 Окно выбора выполняемой лабораторной работы
Здесь необходимо с помощью манипулятора «мышь» выбрать одну из работ и нажать кнопку «Далее». После этого случайным образом формируется задание на работу (если его не было) и создается текстовый файл-протокол, в который записывается введенная учетная информация и задание на работу. Если задание на работу было сформировано ранее, то оно заново не генерируется.
На следующем экране в режиме просмотра выводится текстовый файл-протокол, с которым студент имеет возможность ознакомиться. Пример файла-протокола приведен на рис. 7.4.
После этого по нажатию кнопки «Готово» происходит переход в среду программирования Borland Delphi.
Рис. 7.4 Пример файла-протокола
В Delphi для облегчения работы студентов предлагается, так называемая, шаблон-программа Lr?Data.pas. Программу в процессе выполнения работы требуется дополнить и отредактировать в соответствии со своим заданием. В нее можно вносить любые изменения, вплоть до полного удаления и составления своей программы.
Для демонстрационного запуска программы все константы и массивы в ней заполнены произвольными значениями. Пример шаблон-программы приведен на рис. 7.5.
Рис. 7.5 Пример шаблон-программы