近年來(lái),隨著隱身技術(shù)的大量興起,造成了目標(biāo)RCS的急劇下降,使得雷達(dá)對(duì)微弱目標(biāo)的檢測(cè)變得更加困難。又由于海平面是一個(gè)極容易受到周圍環(huán)境因素影響的動(dòng)態(tài)平面,因此在如此復(fù)雜的海雜波環(huán)境中對(duì)弱小慢速目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)更成為了雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域的瓶頸問(wèn)題。本文針對(duì)以上問(wèn)題,對(duì)基于海雜波背景下的弱小慢速目標(biāo)的幀間積累算法進(jìn)行了研究,采用多幀回波聯(lián)合積累的算法對(duì)某所的兩組實(shí)測(cè)海雜波數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,主要研究?jī)?nèi)容如下:1.從海雜波背景下傳統(tǒng)的雜波抑制與目標(biāo)積累算法的理論基礎(chǔ)出發(fā),介紹了LFM信號(hào)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(biāo)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(shí)的基礎(chǔ);2.對(duì)海雜波的幅度特性及其相關(guān)性進(jìn)行了分析,然后介紹了兩種海雜波模擬的常見(jiàn)方法,并且在本章節(jié)的最后對(duì)符合K分布的海雜波進(jìn)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(yàn)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(jìn)的多幀聯(lián)合掃描積累的方法和基于SI通道改進(jìn)的多幀聯(lián)合掃描積累算法,并將... 

【文章來(lái)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(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

瑞利分布概率分布圖

12 圖3.2 對(duì)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(dòng)態(tài)范圍較寬，這種情況下高幅度回波出現(xiàn)的概率也會(huì)加大；相反的符合 Rayleigh 分布海雜波動(dòng)態(tài)波動(dòng)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(lái)說(shuō)能更能準(zhǔn)確的反映出實(shí)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(dá)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(gè)是服從 Rayleigh

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