具有伽馬分布紋理的K分布幅度模型能夠很好地描述中低分辨率對(duì)海雷達(dá)探測(cè)海雜波的幅度分布特性。其已經(jīng)廣泛應(yīng)用于實(shí)際雷達(dá)的海雜波建模中。K分布模型由兩個(gè)特性參數(shù)決定,它們的估計(jì)精度嚴(yán)重影響雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)性能及檢測(cè)方法的恒虛警特性。K分布模型的參數(shù)估計(jì)方法包括了各類(lèi)矩估計(jì)方法、最大似然估計(jì)方法、分位點(diǎn)估計(jì)方法等。當(dāng)海雜波來(lái)源于局部平穩(wěn)海域時(shí),可以通過(guò)傳統(tǒng)K分布模型建模。然而,在對(duì)海雷達(dá)進(jìn)行大場(chǎng)景探測(cè)時(shí),由于雷達(dá)掠射角以及不同區(qū)域海況差異等原因,海雜波呈現(xiàn)出隨著空間位置變化的功率和非高斯特性,稱(chēng)為大場(chǎng)景海雜波特性的空變特性。在這種情況下,對(duì)每個(gè)具有相近特性參數(shù)的局部區(qū)域,掃描雷達(dá)在一個(gè)掃描周期內(nèi)沒(méi)有足夠數(shù)目的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行參數(shù)估計(jì),特性參數(shù)估計(jì)在單個(gè)掃描周期內(nèi)變成了小樣本問(wèn)題。此外,對(duì)海雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中包含了島礁、艦船等不可避免回波構(gòu)成的異常數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)具有比海雜波高得多的幅度,而且在數(shù)據(jù)篩選階段難以完全剔除,這些高幅度的異常樣本將對(duì)參數(shù)估計(jì)產(chǎn)生嚴(yán)重影響。針對(duì)這些實(shí)際問(wèn)題,本論文從以對(duì)海雷達(dá)大場(chǎng)景探測(cè)為應(yīng)用背景,研究了空變K分布(Spatially-Varying K-Distribution,SV-KD)模型下海雜波特性參數(shù)的感知方法,提出了空變K分布模型參數(shù)空間分布的多掃描周期數(shù)據(jù)聯(lián)合利用的遞歸貝葉斯估計(jì)方法。本論文主要研究成果可概括如下:第二章首先回顧了雷達(dá)海雜波形成的物理散射機(jī)制。然后,簡(jiǎn)單介紹了常見(jiàn)的幾類(lèi)海雜波幅度分布模型。最后,回顧了幾種常見(jiàn)的K分布特性參數(shù)估計(jì)方法。第三章首先討論了海雜波空變特性導(dǎo)致的空變K分布模型,以及模型參數(shù)空間分布估計(jì)中面臨的主要問(wèn)題。由于海雜波特性參數(shù)在雷達(dá)掃描間是慢變的,在一個(gè)空間局部區(qū)域多個(gè)連續(xù)掃描周期的海雜波數(shù)據(jù),共享相同的形狀和尺度參數(shù),因此多個(gè)掃描周期的雷達(dá)數(shù)據(jù)可以用于海雜波特性參數(shù)的估計(jì)。為此,我們提出空變K分布模型下的多掃描周期遞歸貝葉斯(Multiscan Recursive Bayesian,MSRB)估計(jì)方案,通過(guò)多掃描周期歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)的綜合利用實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)“記憶信息而不記憶數(shù)據(jù)”的大場(chǎng)景海雜波特性感知模式。第四章首先回顧了傳統(tǒng)K分布模型參數(shù)的雙分位點(diǎn)(Bipercentile,BiP)估計(jì)方法以及它對(duì)異常樣本的穩(wěn)健性特點(diǎn)。針對(duì)實(shí)測(cè)海雜波數(shù)據(jù)中島嶼、艦船等回波構(gòu)成的異常樣本對(duì)海雜波特性參數(shù)估計(jì)造成嚴(yán)重影響的問(wèn)題,通過(guò)將多掃描周期貝葉斯估計(jì)方案和雙分位點(diǎn)估計(jì)方法相結(jié)合,提出多掃描周期遞歸雙分位點(diǎn)(MSRB-BiP)估計(jì)方法。遞歸估計(jì)過(guò)程中,通過(guò)基于先驗(yàn)信息的數(shù)據(jù)仿真和當(dāng)前數(shù)據(jù)的混合實(shí)現(xiàn)海雜波特性參數(shù)的遞歸估計(jì)和更新。最后,利用仿真和實(shí)測(cè)雷達(dá)數(shù)據(jù),檢驗(yàn)了提出的估計(jì)方法的有效性。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TN957.51
【部分圖文】：

圖 2.1 海表面結(jié)構(gòu)圖解從海雜波的物理形成機(jī)制出發(fā)，當(dāng)雷達(dá)照射在海表面時(shí)，海面波長(zhǎng)與雷達(dá)波長(zhǎng)相當(dāng)?shù)暮Ｃ嫖恢茫瑢l(fā)生散射。根據(jù)雷達(dá)工作頻率的不同，學(xué)者 Walker 構(gòu)建了三分量模型，包括 Bragg 散射、白冠（Whitecap）散射和突發(fā)（Burst）散射。海雜波的物理散射可以以三種不同的方式發(fā)生，或者以它們的線性組合發(fā)生。假設(shè) c (n)為雷達(dá)某個(gè)掃描周期的第 n 個(gè)脈沖數(shù)據(jù)，則散射模型可簡(jiǎn)單表示為：(n) (n) c (n) (n)Bragg Whitecap Burstc c c(2-其中， (n) c (n) (n)Bragg Whitecap Burstc 、 、 c分別表示 Bragg 散射，白冠散射和突發(fā)散射形成的海雜波回波數(shù)據(jù)。（1）Bragg 散射當(dāng)雷達(dá)工作在低頻模式下時(shí)，Bragg 散射由雷達(dá)后向散射與海表面波的共振散射形成的。Bragg 散射最初用于描述 X 射線照射晶體時(shí)發(fā)生的衍射現(xiàn)象。其中，晶體的

2exp , 0(x) 220 , 0xf xx (2-5)其中， x 表示海雜波幅度； 表示海雜波的形狀參數(shù)，用于描述對(duì)數(shù)-正態(tài)分布的拖尾； 表示海雜波的尺度參數(shù)，表示海雜波信號(hào)的功率水平。對(duì)數(shù)-正態(tài)分布的一階矩和二階矩分別為：222(X) exp( )24E(X ) exp(2 )2E (2-6)形狀參數(shù) 和尺度參數(shù) 取不同的值時(shí)，對(duì)數(shù)-正態(tài)分布 pdf 曲線如圖 2.3 所示：對(duì)數(shù)-正態(tài)分布 pdf 公式中具有兩個(gè)參數(shù)，在處理復(fù)雜的回波信號(hào)時(shí)，它將可以描述長(zhǎng)拖尾的雜波分布。對(duì)數(shù)-正態(tài)分布模型與瑞利分布模型相比較，能夠更好地?cái)M合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的拖尾現(xiàn)象，對(duì)于海雜波的幅度變化的動(dòng)態(tài)變化范圍估計(jì)更為充足。

exp , 00, 0xf xx (2-7)式中， x 表示幅度值； 為尺度參數(shù)，表示 Weibull 分布的中位數(shù)，主要與雜波的信號(hào)強(qiáng)度有關(guān)； 為形狀參數(shù)，且通常0 2，表示分布的偏斜度。Weibull 分布的一階矩和二階矩分別為：2 21E(X) (1 )2E(X ) (1 ) (2-8)其中 為 Gamma 函數(shù)。從公式（2-8）可知，當(dāng)形狀參數(shù) =1時(shí)，Weibull 分布函數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹笖?shù)函數(shù)；而當(dāng) =2時(shí)，Weibull 分布函數(shù)將退化為瑞利分布函數(shù)；當(dāng) 2時(shí)，Weibull 分布失去實(shí)際意義。在形狀參數(shù) 和尺度參數(shù) 取不同的值時(shí)，pdf 曲線如圖 2.4 所示：

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