海雜波幅度分布參數(shù)估計與目標凝聚方法.pdf

1、近年來，海雜波背景下的運動目標檢測是雷達領域的熱點問題。海雜波是指在雷達發(fā)射脈沖照射下，海面的后向散射回波，其非平穩(wěn)和非高斯特性構成了海面目標檢測的主要障礙。因此，建立適合當前海面特性的雜波模型是抑制海雜波和提取目標回波的基礎和關鍵。
　　首先，研究了海雜波的統(tǒng)計特性和多普勒譜特性。主要介紹了幾種常用的海雜波幅度分布模型，包括瑞利分布，對數(shù)-正態(tài)分布、韋布爾分布、K分布模型和 Pareto分布模型，同時給出了其隨機序列產(chǎn)生的方法。

2、并且，結合實測海雜波數(shù)據(jù)分析和討論了海雜波多普勒譜的均值和起伏特性。
　　其次，本文針對海雜波Pareto幅度模型，分別采用雙分位點估計和矩估計進行參數(shù)估計。實測數(shù)據(jù)仿真結果表明，由于雙分位點估計方法具有天然抗異常值的能力，所以相對于矩估計方法，基于雙分位點估計法的幅度模型更加符合實際的海雜波特性。
　　然后，針對實測海雜波數(shù)據(jù)中存在的噪聲分量，本文在 K分布模型下分別對有噪聲分量和無噪聲分量進行建模和參數(shù)估計。仿真和實測數(shù)

3、據(jù)結果表明，考慮噪聲分量的K分布模型更接近實測雜波數(shù)據(jù)幅度特性，這說明了在實測海雜波建模時考慮噪聲分量的必要性和可行性。
　　最后，針對低分辨模式下的距離-方位分布式目標問題，提出一種新的目標凝聚方法。由于海面目標尺寸大或目標強回波導致的波束旁瓣泄露，目標的回波能量會擴散到鄰近的波位或距離單元之中，造成在這些位置可能都檢測出目標。因此，本文提出了一種基于相對功率和相位線性度的海面目標凝聚方法，能準確地抽取目標的位置信息以及目標的尺