近年來,隨著隱身技術(shù)的大量興起,造成了目標RCS的急劇下降,使得雷達對微弱目標的檢測變得更加困難。又由于海平面是一個極容易受到周圍環(huán)境因素影響的動態(tài)平面,因此在如此復(fù)雜的海雜波環(huán)境中對弱小慢速目標進行檢測更成為了雷達技術(shù)領(lǐng)域的瓶頸問題。本文針對以上問題,對基于海雜波背景下的弱小慢速目標的幀間積累算法進行了研究,采用多幀回波聯(lián)合積累的算法對某所的兩組實測海雜波數(shù)據(jù)進行了分析,主要研究內(nèi)容如下:1.從海雜波背景下傳統(tǒng)的雜波抑制與目標積累算法的理論基礎(chǔ)出發(fā),介紹了LFM信號以及脈沖壓縮技術(shù)的基本概念,隨后分析了利于雜波抑制的兩種MTI濾波器和兩種利于弱小目標積累的相參積累與非相參積累算法,并且在本章的最后分析了一種傳統(tǒng)的幀間掃描相關(guān)積累算法,該算法為本文后續(xù)所提算法打下了夯實的基礎(chǔ);2.對海雜波的幅度特性及其相關(guān)性進行了分析,然后介紹了兩種海雜波模擬的常見方法,并且在本章節(jié)的最后對符合K分布的海雜波進行了雜波模擬仿真并將該海雜波模擬數(shù)據(jù)應(yīng)用到了后續(xù)章節(jié)的算法驗證中;3.以傳統(tǒng)幀間掃描相關(guān)積累算法為基礎(chǔ),提出了基于十字窗改進的多幀聯(lián)合掃描積累的方法和基于SI通道改進的多幀聯(lián)合掃描積累算法,并將... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

瑞利分布概率分布圖

12 圖3.2 對數(shù)正態(tài)分布概率分布圖（3）韋布爾（Weibull）分布符合 Log-Normal 分布海雜波的動態(tài)范圍較寬，這種情況下高幅度回波出現(xiàn)的概率也會加大；相反的符合 Rayleigh 分布海雜波動態(tài)波動范圍較小，因此該分布下高幅度回波出現(xiàn)的概率也較��；以上兩種概率分布屬于兩種比較極端的情況，而 Weibull分布則是介于這兩種分布之間的海雜波概率分布函數(shù)，其前面兩者的中和。綜上所述，Weibull 分布相比前面兩種分布模型來說能更能準確的反映出實際海雜波的概率分布。

12p p 圖3.3 韋布爾分布概率分布圖（4）K 分布K 分布能夠在很寬的范圍內(nèi)表征高分辨率雷達在低入射角情況下海雜波的幅度概率分布。K 分布把海雜波描述成兩種不同結(jié)構(gòu)的組合，其中一個是服從 Rayleigh

【參考文獻】：
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