动数字雷达的信号截获概率通常使用信噪比和检测门限两个参数来进行计算。假设目标信号的功率为 $P_t$，噪声功率为 $P_n$，则信噪比为： $$\text{SNR} = \frac{P_t}{P_n}$$ 在给定的检测门限下，如果信号功率大于门限，则被认为是探测到了目标信号，否则没有探测到。假设系统的最小可探测信噪比为 $\text{SNR}_{\text{min}}$，则信噪比增益为： $$\gamma = \frac{\text{SNR}_{\text{min}}}{\text{SNR}}$$ 当信噪比增益大于等于1时，系统能够探测到目标信号，此时截获概率为： $$\text{Pd} = Q(\sqrt{2\gamma})$$ 其中 $Q(x)$ 表示标准正态分布的累积分布函数。因此，被动数字雷达的信号截获概率与信噪比增益和检测门限有关。 需要注意的是，被动数字雷达没有发射机，因此需要通过接收到的信号功率来估计目标信号的功率。具体的估计方法可以根据系统和目标特征进行选择。写成代码

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算被动数字雷达的信号截获概率：

% 定义系统参数和目标特征参数
Pt = 1e-3; % 目标信号功率，单位：瓦特
Pn = 1e-9; % 噪声功率，单位：瓦特
SNRmin = 10; % 系统最小可探测信噪比，单位：分贝
threshold = Pn * 10^(SNRmin/10); % 检测门限，单位：瓦特

% 计算信噪比和信噪比增益
SNR = Pt / Pn;
gamma = SNRmin / 10 * log10(SNR);

% 计算截获概率
Pd = normcdf(sqrt(2 * gamma));

% 输出结果
fprintf('信噪比：%.2f dB\n', 10 * log10(SNR));
fprintf('信噪比增益：%.2f dB\n', gamma);
fprintf('截获概率：%.6f\n', Pd);

其中，`normcdf` 函数为MATLAB内置的标准正态分布的累积分布函数。需要注意的是，此处假设噪声为高斯白噪声。如果噪声具有其他统计特性，需要相应地修改代码。