近些年來,隨著海上軍事設(shè)備的發(fā)展,雷達(dá)被越來越廣泛的用于海洋監(jiān)測和預(yù)警。所以對海目標(biāo)的檢測成為了雷達(dá)研究的熱點問題,但是由于海雜波統(tǒng)計背景的復(fù)雜性,以及海上環(huán)境的多變性,導(dǎo)致在海雜波背景下的目標(biāo)檢測器的設(shè)計與選擇變得非常困難,如何提高檢測器的檢測概率和維持一定的虛警概率成為目標(biāo)檢測的主要問題。本文主要對比了海雜波背景下不同的恒虛警檢測器的檢測性能。本文開頭介紹了海雜波模擬中常用的幾種分布模型,并對它們的統(tǒng)計特性進行了研究,具體包括早期用來進行雜波模擬的瑞利分布,雙參數(shù)的對數(shù)正態(tài)分布和韋布爾分布以及目前較為普遍用來對海雜波進行描述的K分布,分析了上述分布模型各自的性質(zhì)以及適用條件,并且研究個各種分布下的相關(guān)性和功率譜;海雜波的建模和仿真在雷達(dá)對目標(biāo)檢測方法性能的分析和比較中起著相當(dāng)重要的作用,因此本文還介紹了兩種常用的雜波建模方法,球不變隨機過程（SIRP）法以及零記憶非線性變換法（ZMNL）,并且使用上述方法對不同的分布模型進行了仿真,本章的最后著重介紹了K分布的仿真過程,最后生成符合K分布的雜波序列。分析了雜波的統(tǒng)計特性之后,文章進而介紹了兩類常用的恒虛警檢測方法,均值（ML）類和有... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

瑞利雜波概率密度分布

它們在對高分辨率雷達(dá)的雜波模擬時體現(xiàn)出較好的效果數(shù)正態(tài)分布分辨率和復(fù)雜海況下，用瑞利分布模型進行雜波的仿真難以取得果，為了解決這一問題，有學(xué)者在眾多的分布模型中找到了對數(shù)，這種分布和瑞利分布相比，其概率密度函數(shù)的拖尾現(xiàn)象更加明瑞利分布可以更好的描述海雜波的實際情況，尤其適用于描述海等原因產(chǎn)生尖峰的情況[21]。公式(2-2)是對數(shù)正態(tài)分布的概率密度,00,02(ln)exp21()22 xxvxfxvx 正態(tài)分布是一種雙參數(shù)的分布函數(shù)，它的概率密度函數(shù)由形狀參數(shù) 一起確定，它的概率密度函數(shù)如圖：

模擬的精度要求較高時，兩種描述模型的效果都不理想。布爾分布上述兩種分布函數(shù)對于海雜波的動態(tài)范圍的描述差異，有學(xué)者提布，這種分布模型的優(yōu)勢在于它可以在較寬的范圍內(nèi)對對海雜波海雜波的動態(tài)范圍介于上述分布之間，在雷達(dá)分辨率較高的情前提到的分布模型用韋布爾分布通�？梢愿鼮槔硐氲拿枋鲆话惴鹊姆植记闆r。它的概率密度函數(shù)表達(dá)式如式(2-3)：,00,0exp()1 xxvxxfxvv 各參數(shù)的意義為：v代表分布的形狀參數(shù)， 是尺度參數(shù)。從表出，韋布爾分布隨著參數(shù)的改變可以變形成瑞利分布和指數(shù)分布布函數(shù)的參數(shù)選擇適當(dāng)?shù)那闆r下，韋布爾分布也可以接近于對數(shù)它的概率密度分布曲線如下所示：

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于實測數(shù)據(jù)的海雜波特性研究[D]. 劉芳.西安電子科技大學(xué) 2013
[4]海面雜波仿真與目標(biāo)檢測算法研究[D]. 彭歲陽.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006



本文編號：2976734