海杂波统计特性分析

格式：ppt
大小：484.00 KB
文档页数：64

下载文档原格式

大入射余角实测高分辨海杂波数据幅度统计特性

率低人射角下的海杂波。但是在有些情况下，杂波分布会出现在拖尾部分偏离Ｋ分布的现象，且雷达的分
而
书
ｅｘ
））２懦㈥
妻ｌｎ（）＋０．５７７２ｆ｝一］。（６）
辨率越高，这种偏离越明显。鉴于此，有文献提出了
方差为：
Ｄ（）：鱼寻。
１．２韦布尔分布（Ｗｅｉｂｕｌ１）
韦布尔分布的概率密度函数为：
而有必要结合实测高分辨海杂波数据对大人射余角条件下的海杂波进行特性分析研究。
１海杂波常见幅度分布模型
雷达分辨单元有随机分布的散射体，它们的特征
式（４）中：＂ｒ／是形状参数；是尺度参数。当参数一定时，随着参数田的增大，峰度增大，拖尾部分更重。韦布尔分布的参数估计方法如下：
布、韦布尔分布和Ｋ分布等。Ｋ分布不仅很好地满足
所观察的强度测量特性，而且可以较好地拟合高分辨
称为瑞利分布。
布、韦布尔分布、对数正态分布和Ｋ分布等ｎ】。而高分辨率下，海杂波幅度明显偏移瑞利分布且有较长拖尾，此时，海杂波具有较强的相关性，此种情况常见的
海杂波模拟方法有复合Ｋ分布海杂波表示方法脚、ＫＡ
和ＫＫ分布进行仿真，并与实测数据对比，分析了这些分布方式的拟合效果。结果表明，海杂波的幅度在大入射余角情况下基本还是逼近瑞利分布的，海杂波在某些距离单元上的幅度分布曲线尾部偏离瑞利分布，此时Ｋ和ＫＫ分

海杂波特征

海杂波特征海杂波特征是指在海洋中存在的一种波动现象，具有多样性和复杂性。

它们的形成与海洋环境、风力、潮汐、海底地形等因素密切相关。

海杂波特征对海洋工程、航行安全和海洋研究等领域都具有重要意义。

本文将从海杂波的定义、形成机制、特征及其应用等方面进行阐述。

一、海杂波的定义海杂波是指在海洋中存在的各种波动现象，包括风浪、潮汐波、内波、涡旋、涌浪等。

它们的形成和演变受到多种因素的影响，呈现出多样性和复杂性。

二、海杂波的形成机制1. 风浪：风是形成海浪的主要驱动力，风的强度和方向决定了海浪的高度和形态。

风浪的形成与风速、风向、风持续时间等因素密切相关。

2. 潮汐波：潮汐是由月球和太阳的引力作用形成的，潮汐波是潮汐力在海洋中传播形成的波动现象。

潮汐波的周期性和规律性是其特点之一。

3. 内波：内波是由密度差异引起的波动现象，主要分布在海洋的密度跃层区域。

内波的形成与海洋的密度分层、潮汐力等因素有关。

4. 涡旋：涡旋是一种旋转的海洋运动，形成于不稳定的流场中。

涡旋的形成与海洋的流动速度、流场的不稳定性等因素有关。

5. 涌浪：涌浪是由远离海洋的风浪在近岸浅水区域发生折射和反射形成的波动现象。

涌浪的高度和频率与近岸海底地形、水深等因素密切相关。

三、海杂波的特征1. 多样性：海杂波的形态和特征多种多样，不同的海区、不同的季节、不同的天气条件下，海杂波的形态和特征会有所不同。

2. 复杂性：海杂波的形成和演变受到多种因素的综合影响，包括风力、潮汐力、海洋流场、海底地形等因素，使得海杂波具有复杂性和随机性。

3. 变化性：海杂波的形态和特征会随着时间的推移而发生变化，例如风浪的高度和频率会随着风力的变化而变化。

4. 空间分布不均匀：海杂波的空间分布具有不均匀性，不同海区、不同海域的海杂波特征存在差异。

四、海杂波的应用1. 海洋工程：海杂波的特征对海洋工程具有重要影响。

在海洋平台、海底管道等工程设计中，需要考虑到海杂波的作用，以保证工程的安全可靠。

低掠射角海杂波的统计特性分析

第２期
２１年４月Ｏ１
雷达科学与技术
Ｒａｄａｒ５ｃｉｅｎｃｅａｎｄｅｃｈｎｏＩＴｏｇＹ
Ｖｏ．９Ｎｏ１．２Ａｐｉ２ｒｌ０１１
低掠射角海杂波的统计特性分析
ห้องสมุดไป่ตู้谢洪森，邹鲲，周鹏
ｃｕｔｅｓａｌｅｎｔｍｐｏａｎｄｓａｔａｍａｎｓｎｄｔｅｕｌｓｓｏｗｈａｈｅａｐｌｔｅｐｒａｌｙｄｎｓｌｔｒｉｎａｙｚｄｉｅｒｌａｐｉｌｄｏｉ，ａｈｅｒｓｔｈｔｔｔｍｉｕｄｏｂｂｉｉｅｉｔｔｕｎｔｏａｂｉｏｔｎｒｌｚｄＫｓｒｂｕｉｎｗｉｈｌｇｎｏｍａｌｔｘｔｅＴｈｅｎｙｆｃｉｎｃｎｅｆｔｔｈｅｇｅｅａｉｅｄｉｔｉｔｏｔｏ — ｒｅｕｒ．ｏｗｓａｉａｉｙａｄｎ — ｔｔｏｎｒｔｎｏｎｈｏｏｎｅｔｆｓａｃｕｔｅｓａｌｅｔｌｓ．ｍｇｅｉｙｏｅｌｔｒｉｎａｙｚｄａａｔＫｅｒｓ：ｓａｃｕｔ；ｎｎ－ａｓｉｎ；ｎ－ｔｔｏｎｒｔｙｗｏｄｅｌｔｅｒｏＧｕｓａｏｎｓａｉａｉｙ；ｎｏｈｏｏｇｎｅｔｎ— ｍｅｉｙ；ｓａｉｔｃｌｃｒｃｅｉｔｃｔｔｓｉａｈａａｔｒｓｉｓ
（。海军航空工程学院青岛分院，东青岛２６４；１山６０１
２．空军工程大学电讯工程学院，西西安７０７）陕１０７

海杂波统计特性分析.ppt

p ( z ) ( z |r ) p ( r ) dr Z | R R p
0
为瑞利分布， pZ|R (z | r) 为Chi分布，伽马分布的平方根。 22.03.2019 13
pR (r )
２.杂波统计模型
2.4 复合K分布(4)
其PDF随参数的变化如下图所示：
参数a=2
22.03.2019
W(k)
ZMNL
X(k)
其过程是先由白高斯序列V(k)，经过滤波器H(z)产生相关高斯序列W(k)，然后经过某种非线性变换得到相关非高斯序列X(k)。
22.03.2019 19
３.非高斯杂波仿真
3.1.1 ZMNL法仿真Log-normal杂波(1) Log-normal杂波序列的产生框图如下：
22.03.2019 17
３.非高斯杂波仿真
目前，相关非高斯分布杂波的模拟方法主要有两种： 1. 广义维纳过程的零记忆非线性变换 (ZMNL)法；

2. 球不变随机过程(SIRP)法。
22.03.2019
18
３.非高斯杂波仿真
3.1 零记忆非线性变换(ZMNL)法
其框图为：
V(k)
H(z)
其概率密度函数如下式所示：
x p f( x ) q q
p 1 p x exp , x 0 q
1 /p P 5 ,q2
1 /p P 3：
1 /p P 3 ,q4
22.03.2019 11
２.杂波统计模型
2.4 复合K分布(2)
K分布可以用基于海面合成理论的复合散射理论解释。在海面合成理论中，将海面波动分为两种： • 1.重力波，波长是几百米到小于1米,作用力主要是重力；其回波相关时间较长，量级为秒，有的长达数十秒，它构成了海杂波的正随机成份，通常称为纹理(Texture)； • 2.毛细波，波长在厘米级甚至更短，恢复力主要是表面张力。其平均生存周期较短，变化较快，去相关时间为数十毫秒，一个杂波单元内可能有多个毛细波同时存在，因此其回波总体上表现为高斯分布的特点，构成了海杂波的高斯成份，通常称为散斑(Speckle)。

基于多重分形模型的海杂波特性分析与仿真

第18卷第8期系统仿真学报© V ol. 18 No. 82006年8月 Journal of System Simulation Aug., 2006基于多重分形模型的海杂波特性分析与仿真石志广，周剑雄，付强（国防科技大学ATR 实验室，长沙 410073）摘要：在分析实测雷达海杂波数据时域特性的基础上，发现海杂波具有长时相关特性，且在较大的范围内具有尺度不变性，因此，利用多重分形模型可以较好的刻画海杂波的复杂特性。

在此基础上，提出一种基于小波多重分形模型的海杂波建模与仿真方法。

实验结果表明该方法可以较好的模拟海杂波的统计特性和多重分形特性，并且具有较小的计算量，为雷达海杂波的建模和仿真提供了一条新的思路和有效手段。

关键词：海杂波；多重分形；小波变换; 杂波仿真中图分类号：TN955.1 文献标识码：A 文章编号：1004-731X (2006) 08-2289-04Sea Clutter Characteristic Analysis and Simulation Based on Multi-fractal ModelSHI Zhi-guang, ZHOU Jian-xiong, FU Qiang(ATR Lab, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)Abstract: When being analyze measured sea clutter, it was found that sea clutter has long-time correlation properties and is scale-invariant in large scales. So, the sea clutter can be modeled through multi-fractal models. Based on this, a wavelet multi-fractal model to model and simulation sea clutter was proposed. Computer simulation shows this method can well simulate the statistic and multi-fractal properties of sea clutter. It also has low computation burden. So, it provides a new idea and method to model and simulation radar sea clutter.Key words: sea clutter; multi-fractal; wavelet transform; clutter simulation引言海杂波是指被雷达发射脉冲照射的局部海面后向散射回波，对海杂波进行特性分析和建模仿真对于设计有效的雷达检测方案和评价雷达检测性能至关重要。

基于实测海杂波特性分析

Ｎｖａｆｇ № ｎ１０３ａｙｉＮｎｎ，ｎｉｇ２００）
Ａｂｔａｔｏｂｔｒｐｏｅｓｔｅｓａｃｕｔｒｏｈｕｆｃａａ，ｔｅｃａａｔｒｓｃｎｈｓｒｃ：Ｔｅｔｒｃｓｈｅｌｔｓｆｒｔｅｓｒｅｒｄｒｅｅａｓｈｈｒｃｅｔｓａｄｔｅｉｉ
１引言
传统上，杂波中的目标检测主要是建立随机统海计模型并运用最大似然比检测准则的统计检测原理进行的… 。首先假设海杂波是一种平稳的随机过程，用适当的统计分布模型如ＬｇＮｒ１ｏ—ｏｍａ分布、ｉｌ分布Ｗｅｕ１ｂ和Ｋ分布等对海杂波建模，后通过最大似然比然
Ｔｅａａｙｉｆｃａａｔｒｓｉｓｏｅｌｔｒａｅｎｔｓａａｈｎｌｓｓｏｈｒｃｅｉｔｆｓａｃｕｔｓｂｓｄｏｅｔｄｔｃｅ
ＰＡＮＧＢｏ
ｆｌａｙＲｐｅｎａｉｆｃａａｙｔｔｅＣｉｓＰＭｉｔｒｅｒｅｔｔｅＯｆｅｏｄｒｓｍｏｈｈｎｅｉｓｖｉｆＲＳｅｆｅ
ｅｔｔｏｍｅｈｏｏｔｅｒａｔｒｏｔｅｓｉｉｎｍａｔｄｓｆｈｐａｍｅｅｓｆｈＷｅｂｌｉｕｌｄｉｔｂｉｎｎｔｅｓｒｕｔａｄｈＫ— ｉｔｂｕｉｎｒｅｉｏｄｓｒｔｏａｉｉｒｄｕｅｎｔｏｃｄ，ｏｔｅａｉｏｗｈｉｈｈａｖｎａｅａｄｉａｖｎａｅｏｔｅｌｏｔｍｓｆｈｎｈｂｓｓｆｃｔｅｄａｔｇｓｎｄｓｄａｔｇｓｆｈａｇｒｈｏｔｅｉｐａａｔｒｆｔｉｔｉｕｉｎｍｏｅｓｉｆｅｅｔｓａｓａｅｒｏａｅａｅｎｔｅｔｄｔｆｒｍｅｅｓｏｈｅｄｓｒｂｔｏｄｌｎｄｉｒｎｅｔｔｓａｅｃｍｐｒｄｂｓｄｏｈｅｔｓａａｏｆｔｅｓａｃｕｔｒ．Ｔｈｒｃｓｉｇｍｅｈｄｆｔｅｌｔｅｓｖｒｔｉｆｒｎｅｔｔｓｈｅｌｔｅｓｅｐｏｅｓｎｔｏｓｏｈｅｓａｃｕｔｒａｙｗｉｄｆｅｅｔｓａｓａｅ．ｈＫｅｗｏｒｙｄｓ：ｓａｃｕｔｒａｇｔｄｅｅｔｎ；ｓａｉｔｃｌｃａａｔｒｓｉｓｅｌｔｅ；ｔｒｅｔｃｉｏｔｔｉａｈｒｃｅｔｃｓｉ

低掠射角海杂波的统计特性分析_谢洪森

Key words: sea clutter ;no n-G aussian ;non-statio narity ;non-ho mog eneity ;sta tistical characteristics
1 引言
海杂波是由海平面对电磁波的后向散射而产生的。海杂波的统计特性与海平面的起伏规律、气象条件和雷达工作参数等具有紧密的联系[ 1] 。当掠射角小于 10°时的高分辨率雷达海杂波统计特性将明显偏离高斯分布 , 其幅度统计特性具有 “厚尾” 效应 , 即幅度大的杂波出现概率增加。杂波的幅度表现为更多的尖峰。海杂波的 Dopple r 功率谱特性与海浪的结构、风速风向有关 , 并且海
(V)发射与接收 , 并能够发射多种宽度脉冲的能力 , 因此利用该雷达杂波数据可以分析不同极化
组合、不同距离分辨率条件下的杂波统计特性。
本文以 Data1 , Dat a2 , Data3 表示雷达分辨率为 30 , 15 和 3m 三种雷达杂波数据 , 数据包含 34 个
2 海杂波的纹理分量提取
海杂波的纹理分量的提取本质上是利用了纹理分量和散斑分量具有不同的相干长度。文献[ 7] 给出了计算海杂波纹理分量相干长度的算法 , 该算法是基于广义 Kolm ogo rov-S mirno v 检验 , 其过程需要统计独立的样本 , 检验门限需要利用 M onte Carlo 仿真得到 , 操作和计算比较复杂。而本文则给出了一种新的纹理分量提取算法 , 该算法能够自适应地搜索最佳的纹理分量相干长度 , 而无需进行统计假设检验。假定杂波纹理分量长度为 L , 那么长度为 L 的杂波序列可以近似为

五,海杂波统计特性分析及其建模仿真

五、海杂波统计特性分析及其建模仿真[一] 课程设计的目的：1. 利用已有的IPIX 雷达海杂波数据来进行统计特性分析，如幅度分布、相关系数估计、功率谱估计等，对海杂波统计特性有一定的了解。

2. 在Matlab 环境下产生不同参数的相关复合K 分布的海杂波数据，并且能够对其统计特性进行分析。

3. 应用Matlab 语言工具实现各种随机序列的产生，理解和熟悉随机过程分析在实际中的应用。

[二] 课程设计的要求：1. 能够掌握和正确运用信号处理工具箱中的一些函数，通过这些函数的运用能够正确分析相应的雷达海杂波数据的统计特性。

2. 要求能够熟练应用Matlab 语言产生各种常见的随机分布序列，并能够了解和分析其统计特性。

3. 能够根据不同的要求设计产生出不同分布参数的相关K 分布海杂波随机序列，并能分析其统计特性及其相关特性。

[三] 课程设计的内容：1. 海杂波有关的特性阐述高分辨雷达、低观测角，海杂波体现一种脉冲行为，更准确地说显示为类似目标的回波，称为尖峰（spikes ）。

实验证明雷达杂波显著偏离了高斯行为，研究新的统计模型描述杂波的幅度、频谱和高阶统计量是很有必要的。

对于一阶幅度统计特征量已经提出了几种概率密度函数（PDF ）。

在低观测角时，与杂波幅度符合的很好的是双参数分布家族，即包含一个形状（shape ）参数和尺度（scale ）参数的PDF ，其中采用最多的是Weibull 和K 分布，这两种分布总体上是和复合高斯分布兼容的。

其PDF 分别为：1）Weibull分布的PDF为：()1exp p p z pz P z q q q −⎡⎤⎛⎞⎛⎞=−−⎢⎥⎜⎟⎜⎟⎢⎥⎝⎠⎝⎠⎣⎦，()120,0,0,2p z p q q σ>>>= 其中q为尺度因子，p为形状因子，根据不同的海情，在1.4到2之间变化。

若p＝2，就成为瑞利分布，若p＝1则为指数分布。

2）K 分布的PDF为：111()(),2()A a u f u K au ννννν−−−=Γ 0,u ≥ ,0a ν>其中：()Γi 为Gamma 函数，()K νi 是ν阶第二类修正贝赛尔函数，ν为形状参数，a 为尺度因子。

雷达海杂波性能分析及消除方法

雷达海杂波性能分析及消除方法摘要：文章根据舰载雷达海杂波影响情况及相关资料，对海杂波时域特性、频域特性、空域特性进行了分析。

在分析的基础上给出了处理办法，并给出仿真结果。

海杂波在时域上相关时间有限；海杂波在频域上类似高斯型。

可以通过估计其参数进行自适应处理，在频域、空域及时域进行滤除，达到目标检测的目的。

仿真结果表明，该种处理可达到滤除杂波的要求。

关键词：海杂波；时域特性；频域特性；自适应；目标检测中图分类号：tp3 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）05-1177-021 概述舰载雷达执行任务时，经常面临海杂波的影响，造成目标检测能力下降。

海杂波处理困难是因为海杂波具有变化无规律，性质难把握的特点。

首先，海杂波与海域，气象及季节等均有关系。

在杂波不出现时，画面较为干净，而杂波出现时，则会严重干扰目标检测，甚至看不到目标。

因此，对海杂波进行深入研究并采取针对的有效措施是提高舰载与岸基雷达作战效能的一项紧迫任务。

解决舰载雷达的抗海杂波能力应从杂波特性分析入手进行处理。

2 海杂波特性分析根据相关资料及实测数据，海杂波具有如下特性。

海杂波与雷达工作频率、风力、风速、擦地角、温度等均有关系。

其中，最主要的影响是风。

风的影响在海杂波的时域及频域表现出来[1]。

2.1 海杂波的时域特性在a显上观察海杂波时，其表现为与分辨单元的尺寸有关，对于大的分辨单元，海杂波在距离上是分布式的；随着分辨单元的减小，海杂波表现得越来越孤立，类似于时变目标的一系列回波，在小入射角时，则表现为海浪尖峰。

根据《雷达手册》的表述，海杂波在小入射角时，表现为海面尖峰。

如：水平极化时x波段海面尖峰如图1所示。

图1中，左图为海态3，右图为海态1对应的回波，从图中可以看出，时域分辨力越高，杂波越呈尖峰状态，杂波的影响越小。

舰载多功能雷达工作于水平极化方式，性质与之基本相同。

海表面在时间和空间上可看成是一个平稳的随机过程，在特定的持续时间与空间内，杂波散射截面积是各态历经的，即为一个均值。

岸基雷达的海杂波特性分析及抑制方法研究

ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
１、岸基雷达的海杂波特性１１幅度分布特性
一
其中：，是雷达工作频率，单位是千兆赫鳆，是海态等级。
２、基于雷达回波相关特征的海杂波抑制方法根据目标和海杂波的相关信息及幅度信息，我们设计了基于双重图像分割的海杂波抑制方法。该方法由两部分构成，第一步实现双重图像分割，第二步采用形态学处理。具体步骤为：
其中：当ｒＡｆ＝１时为０；当ｒＡｆ＞１时其值小于０．０５，相当于波频变化不
小于１／ｒ时，其回波基本不相关。（２）时间的相关性。海杂波相关时间和多普勒频谱成反比关系。依照幅度时
间取样法，一般归一化的自相关函数Ｐ（ｔ）０．２时间是海杂波的去相关时间。
△ ＩＲ＝ｌ（＋１，）＋（ — ｌ，）＋Ｒ（，Ｙ＋Ｉ）十，＾（，一１）一４１（，Ｙ）Ｉ（５）
给定导数门限￡Ｔｈ，ＬＲ（ｘ，）被分割成两类区域ＬＬＲ（ｘ，），导数低的区域和导数高的区域ＬＨＲ（ｘ，Ｙ）。导数低的区域对应灰度分布均匀的区域，即舰船目标区域和海杂波强相关区域以及噪声区域。导数高的区域对应大量相关性较弱的海杂波区域。给定第二个门限（灰度门限）』４，对导数低区域ＩＬＲ（ｘ）进行分割，这样可以将目标区域、强相关区域和噪声区域区分开来，一般来讲，噪声对应的灰度值较低，灰度门限越低，杂波抑制效果越差。第一步用公式可以概括为：

高频地波雷达海杂波特性仿真与分析

高频地波雷达海杂波特性仿真与分析
本文综述了高频地波雷达海杂波的特性及其仿真与分析技术研究。

总体本文可以分为以下几个方面：
一、高频地波雷达海杂波特性
1.1 雷达海杂波类型
海杂波可以分为水下声衰减、涛声和海浪三类。

其中，水下声衰减是由于海洋深处层状结构形成的频率及深度频散而造成声衰减;涛声来源于海啸，声强在深度大于100m处几乎水平不变;海浪来源于气泡形成的声学噪声，具有强的深度效应，深处海域的衰减特别大。

1.2 雷达海杂波的影响
高频地波雷达海杂波会使雷达探测受到很大的影响，它会导致雷达探测范围减小、雷达吞吐能力降低、探测精度下降等问题，从而影响雷达的作用。

二、高频地波雷达海杂波仿真
2.1 模型建立
仿真模型包括海洋环境内声源模型、地形、海洋层状结构模型等。

在建立完环境模型之前，需要获取相应的雷达海杂波参数，例如声源强度、定常声衰减系数等。

这些参数可以在海上测量或基于数据库提取等方式获得。

2.2 仿真分析
基于所建立的高频地波雷达海杂波模型，开展声压分布的仿真计算。

在仿真分析中，可根据声压分布的仿真结果，计算探测距离、抑制范围、功率参数等，为雷达参数优化提供重要依据。

三、总结
本文综述了高频地波雷达海杂波的特性及其仿真与分析技术研究。

深入了解了海杂波的分类，以及它们在雷达探测中的影响，并建立了海杂波数值模型，以便进行海杂波仿真和分析。

它为雷达研究者提供了一种简便易行的研究方法，帮助他们在研究雷达的工作中取得更多的成效。

基于实测数据的海杂波特性分析

F[ X 0 + ] = F[ X 0 ] + J ( t) + o( 2 ) ( 4) 式中, J ( t) 是由函数 F[ ] 对初值点 X 0 作线性化所给出的 Jacobian 矩阵, 表示为
J(t) =
F[ X 0] X0
=
Xt X0
( 5)
该矩阵第 ( i , j ) 元素记为
J i, j ( t) =
必须准确地选择用于重构计算的嵌入维 m 和时间延迟 , 它们的精度直接关系着相空间重构后对奇异吸引子特征描述的不变量的准确度。鉴于 H aykin 在对实测数据处理时采用互信息法, 本文首先对实测数据进行滤波处理, 以平滑噪声, 也采用互信息法求时延, 选择其第一次达到接近零的最小值时所对应的值作为相空间重构的时间延迟。如图 9 所示, 可得延时时间为 6。
图 7 和图 8 分别为功率谱和时频谱分布。从功率谱可以看出, 海浪的多普勒频率为正 ( 约 90 H z) , 说明海浪向着雷达运动; 从时频谱可以看出, 海杂波的能量比较分散, 峰值随时间而变化, 反映了海杂波具有非平稳特性。
准则不断完善, 现有的判断准则如下: ( 1) 过程必须是非线性的。 ( 2) 关联维随嵌入维不断增加而收敛。 ( 3) 产生该过程的动力系统必须对初始条件
去相关距离为同一级别。空域相关特性与时域相关特性分析类似, 所不同的是采用对不同时刻的同一个距离单元的回波数据进行视频积累, 以消除快变分量的影响, 然后利用积累得到的新的数据进行相关计算。
相关性分析的结果如图 3~ 6 所示, 论证了快变分量去相关时间为毫秒级, 而慢变分量为秒级; 快变分量空间几乎没有相关性。从去相关时间和慢变分量空间相关长度( 约为 3 m) 可以看出录取数据时海情较低。

基于Alpha稳定分布的海杂波特性分析

征因子（ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃＥｘｐｏｎｅｎｔ）．影响Ａｌｐｈａ分布的拖尾程度．ａ值越小，分布的拖尾较重，也就是分布的衰减越缓慢；反之，ａ值越大，分布的衰减越迅速。参数／３称为偏斜参数（ＳｋｅｗｎｅｓｓＰａｒａｍｅｔｅｒ）．影响分布相对于其中心点偏斜程度。ｐ：０对应于对称分布，简称为ＳａＳ，当取值范围为『０，１１时称为右偏斜分布，当卢取值范围为卜１，０］时称为左偏斜分布。参数称为尺度因子（ｓｃａ１ｅＰａｒａｍｅｔｅｒ）．它决定了分布的分散程度。参数肚称为位置偏移参数（ＳｈｉｔｆＰａｒａｍｅｔｅｒ），代表了分布的位置。Ａｌｐｈａ稳定分布相对应的概率分布曲线如图１所示：
Ｓｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｉｓｉｏｎ
科技视界
科技・探索・争鸣
基于Ａｌｐｈａ稳定分布的海杂波特性分析
李芾（中国电子科技集团公司第二十研究所。陕西西安７１００６８）
该模型用于描述具有尖冲的噪声．Ａｌｐｈａ稳定分布的概念和理论才在信号处理领域得到重视．并在近些年得到了广泛的重视和迅速的发展Ａｌｐｈａ稳定分布适合描述具有较重拖尾的分布类型．不同的分布参数对应不同的分布由于雷达杂波分布往往具有较重的拖尾．近年来，８＝Ｏ．ａ１． “ Ｏｆｔ．婊耐值的ｐ。该分布模型在海杂波信号处理方面逐渐得到重视。

不同海域多频段海杂波特性差异与主要影响因素分析

不同海域多频段海杂波特性差异与主要影响因素分析不同海域多频段海杂波特性差异与主要影响因素分析摘要：海洋是地球上最大的自然资源之一，其表面传播的波动信号经常受到海杂波的影响。

本文通过对不同海域多频段海杂波特性的比较分析，以及主要影响因素的研究，旨在了解海域之间海杂波的差异，并揭示主要影响因素，为海洋工程的设计、通信和数据传输等提供依据。

1. 引言海洋是地球最大的自然界限，其表面存在着丰富的波动现象。

海杂波指的是海洋表面的各种波动现象，包括风浪、潮汐等。

在海洋工程、水下通信、声纳探测等领域，海杂波的特性对信号传播和设备设计有着重要的影响。

不同海域的海杂波特性差异巨大，因此，研究海域之间的海杂波特性差异及其主要影响因素对相关领域具有重要意义。

2. 海杂波的特性分析（1）频率特性不同海域的频率特性存在差异。

大陆架海域的海杂波频谱相对平坦，主要集中在低频范围；近海海域的海杂波频谱有较高的峰值，集中在中频范围；开阔海域的海杂波频谱呈现出明显的峰值，且集中在高频范围。

（2）时域特性不同海洋环境下，海杂波的时间特性也存在差异。

大陆架海域的海杂波呈现周期性较强的规律性，相邻时间段的海杂波具有较高的相关性；近海海域的海杂波呈现出较大的起伏，且变化较为剧烈；开阔海域的海杂波变化相对平稳，具有较低的变化速度。

（3）空域特性不同海域的海杂波的空间特性也有所不同。

大陆架海域的海杂波在空间上分布均匀，没有明显的集中区域；近海海域的海杂波分布具有一定的聚集性，呈现出局部峰值和谷值；开阔海域的海杂波分布较为均匀，且变化平稳。

3. 影响海杂波特性的主要因素分析（1）气象因素气象因素是影响海杂波特性的重要因素之一。

海洋表面的风力和风速会直接影响海杂波的能量和频谱。

较强的风力和风速会导致海杂波频谱的增加和波动的加剧。

（2）海洋地理因素海洋地理因素也对海杂波特性产生影响。

大陆架的存在会影响海杂波的频率特性和空间分布；海底地形的起伏会导致海杂波在空间上的聚集和分散。

多波段地海杂波统计特性研究的开题报告

多波段地海杂波统计特性研究的开题报告一、研究背景和意义多波段地海杂波统计特性是目前人工卫星遥感领域的热点研究方向之一。

地球表面气候、地形、水文等自然因素对其反射、散射特性的影响非常显著，导致遥感图像中存在大量的地海杂波。

这些杂波对地物目标信息的提取、分类和识别都会带来很大的困难，因此多波段地海杂波统计特性的研究对于遥感图像的处理和分析具有重要的意义。

二、研究方法和计划1.文献综述首先，对国内外相关领域的文献、论文进行深入的阅读和学习，从理论和方法层面对多波段地海杂波的特性进行总结和归纳。

2.数据获取和预处理在研究中需要采集一定量的遥感图像数据，并对其进行预处理。

本项目拟采用卫星遥感数据进行研究，包括高光谱遥感数据、雷达数据以及多光谱数据等。

数据来源包括国内外的卫星数据中心、政府机构和科研机构。

在数据预处理中将进行辐射定标、几何校正、大气校正等工作，确保数据质量和准确性。

3.特征提取和统计分析针对多波段地海杂波，将通过图像处理和模式识别等技术进行特征提取和统计分析，获得不同波段的反射、散射特性，从而更好地对其进行分类识别和定量化分析。

4.数据建模和算法优化基于研究结果，对多波段地海杂波的统计特性进行建模，并对相关算法进行优化，使得遥感图像处理更加准确和高效。

三、前期进展在前期的文献综述和数据采集中，已经收集了大量关于多波段地海杂波统计特性的研究文献和卫星遥感数据。

正在进行数据预处理和特征提取的工作，下一步将开展统计分析和算法优化的研究。

四、预期成果本研究拟获得以下成果：1.深入研究多波段地海杂波的反射、散射特性，并总结其统计特性2.建立地海杂波的统计特性数学模型和基于机器学习的分类算法，并对算法进行优化，提高遥感图像处理效率和准确性3.产生相关数据和研究论文，为卫星遥感领域的研究提供参考和借鉴，推动卫星遥感技术在地球环境监测、气象预报等领域的应用。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

其框图为：
V(k)
H(z)
W(k)
ZMNL
X(k)
其过程是先由白高斯序列V(k)，经过滤波器H(z)产生相关高斯序列W(k)，然后经过某种非线性变换得到相关非高斯序列X(k)。
2011-3-1 19
３.非高斯杂波仿真非高斯杂波仿真
☺ 3.1.1 ZMNL法仿真Log-normal杂波(1) ZMNL法仿真Log-normal杂波法仿真Log 杂波(1) Log-normal杂波序列的产生框图如下：
uc = 0.5, σ 2 = 0.2 uc = 0.5, σ 2 = 1
其PDF随参数的变化如右图所示：
uc = 0.5, σ 2 = 2 uc = 0.5, σ 2 = 3 uc = 1, σ 2 = 0.2
2011-3-1
9
２.杂波统计模型杂波统计模型
2.3 韦布尔(weibull)分布
2011-3-1 11
２.杂波统计模型杂波统计模型
2.4 复合分布复合K分布分布(2)
K分布可以用基于海面合成理论的复合散射理论解释。在海面合成理论中，将海面波动分为两种： • 1.重力波重力波，波长是几百米到小于1米,作用力主要重力波是重力；其回波相关时间较长，量级为秒，有的长达数十秒，它构成了海杂波的正随机成份，通常称为纹理(Texture)； • 2.毛细波毛细波，波长在厘米级甚至更短，恢复力主要毛细波是表面张力。其平均生存周期较短，变化较快，去相关时间为数十毫秒，一个杂波单元内可能有多个毛细波同时存在，因此其回波总体上表现为高斯分布的特点，构成了海杂波的高斯成份，通常称为散斑(Speckle)。
qp / 2
ZMNL
H (ω )
相关系数 ρ ij
w
2
(•)
1/ p
Z 韦布尔分布
相关系数 S ij
相关系数ρ ij 和Sij 之间的关系为：
1 1 Γ 2 (1 + 1 / p ) 2 ⋅ 2 F1 − , ;1; ρ ij − 1 Sij = Γ(1 + 2 / p ) − Γ 2 (1 + 1 / p ) p p
2011-3-1 6
２.杂波统计模型杂波统计模型
海杂波的高斯模型主要是：瑞利分布海杂波的非高斯模型主要有：对数正态分布韦布尔分布复合Ｋ复合Ｋ分布此外，还有一些新的海杂波模型模型，如： α稳定分布稳定分布高斯混合模型
2011-3-1 7
２.杂波统计模型杂波统计模型
2.1 瑞利瑞利(Rayleigh)分布分布
2011-3-1 3
１.幅度统计特性幅度统计特性
1.1 低分辨率海杂波幅度统计特性
早期，雷达的分辨率较低，分辨单元较大，在一个分辨单元内，杂波的散射体数目较多，认为满足中心极限定理，因此杂波模型是高斯型的，认为杂波同相和正交两路分量服从高斯分布，杂波幅度分布服从瑞利分布。
2011-3-1
其概率密度函数如下式所示：
f ( x) = px q q
p −1
x p exp − , q
x≥0
P = 5, q = 21/ p
其PDF随参数的变化如右图所示：
P = 3, q = 21/ p P = 3, q = 41/ p
1 f α (γ , δ ; x) = 2π
2011-3-1
∫
∞
−∞
exp iδω − γ ω
(
α
)e
−iωx
dω
15
２.杂波统计模型杂波统计模型
2.5 α 稳定模型稳定模型(2δ =10 α =1.5, γ = 5,δ =10 α = 2, γ = 10, δ = 10 α = 2,γ =10,δ = 5 α =1,γ = 5,δ =10
2011-3-1 17
３.非高斯杂波仿真非高斯杂波仿真
目前，相关非高斯分布杂波的模拟方法主要有两种： 1. 广义维纳过程的零记忆非线性变换 (ZMNL)法；法 2. 球不变随机过程球不变随机过程(SIRP)法。法
2011-3-1
18
３.非高斯杂波仿真非高斯杂波仿真
3.1 零记忆非线性变换零记忆非线性变换(ZMNL)法法
4
１.幅度统计特性幅度统计特性
1.2 高分辨率海杂波幅度统计特性
随着雷达分辨率的提高并工作在小擦地角下时，杂波明显偏离高斯模型，主要特征有：一是有较长的右拖尾，二是有一个较大的标准偏差与平均值的比值。在高分辨率低入射角的情况下，海杂波数据用 log-normal分布描述较合适；在近距离即严重的杂波环境中采用weibull分布更合适。这两种分布仅设施描述单个脉冲检测的情况。在描述多个脉冲检测时，多采用K分布，K分布不仅能够很好地拟合海杂波的幅度，还便于描述杂波的时间相关性和空间相关性。
其概率密度函数如下式所示：
x2 x p(x) = 2 exp − 2 2a a 0≤ x≤∞
其PDF随参数a的变化如右图所示：
2011-3-1 8
２.杂波统计模型杂波统计模型
2.2 对数正态(Log-normal)分布
其概率密度函数如下式所示：
(ln x − ln uc )2 f ( x) = exp − 2 2σ 2 x 2πσ 1
2011-3-1
16
２.杂波统计模型杂波统计模型
2.6 高斯混合模型
由于高斯分布的数学优越性十分诱人，人们设想用高斯混合模型来描述非高斯类型的海杂波。高斯混合概率密度函数的通用模 N 型是： f (x) = ε f (x)
∑
n =1
n
n
式中 ∑ ε = 1, f (x) 是高斯PDF。与SIRP模型和内生模型相比，该模型可以很好的表述相关非高斯的杂波或噪声[1]。
2011-3-1 5
１.幅度统计特性幅度统计特性
1.3 高低分辨率的划分
对于如何划分雷达的高分辨率与低分辨率，文献[1]中认为：当用高分辨力雷达(脉冲宽度小于0.5us)在低视角(小于5º)观察海面时，海杂波呈现出非高斯性，这种海杂波称为非高斯海杂波，它也是目前研究最为广泛的海杂波。
[1] Chan H C. Radar sea-clutter at low grazing angles[J]. IEE Proc.-F, 1990, 137(2): 102~112
功率谱注：Log-normal 杂波功率谱采用高斯谱，谱宽：40HZ
2011-3-1 22
３.非高斯杂波仿真非高斯杂波仿真
☺ 3.1.2 ZMNL法仿真Weibull杂波(1) ZMNL法仿真Weibull杂波法仿真Weibull杂波(1) Weibull杂波序列的产生框图如下：
V1 V2 v1,v2~N(0,1) Sv(w)=1
红：PDF
Weibull杂波时间序列
2011-3-1
概率直方图
24
３.非高斯杂波仿真非高斯杂波仿真
☺ 3.1.2 ZMNL法仿真Weibull杂波(3) ZMNL法仿真Weibull杂波法仿真Weibull杂波(3)
p( z ) = ∫ pZ |R ( z | r ) pR (r )dr
0
为瑞利分布， pZ |R ( z | r ) 为Chi分布，伽马分布的平方根。 2011-3-1 13
pR (r )
２.杂波统计模型杂波统计模型
2.4 复合分布复合K分布分布(4)
其PDF随参数的变化如下图所示：
参数a=2
海杂波统计特性分析
张建
2011-3-1 1
海杂波统计特性分析汇报的主要内容：１.幅度统计特性２.杂波统计模型３.相关非高斯杂波仿真４.小结
2011-3-1 2
１.幅度统计特性幅度统计特性
海杂波产生机理复杂，依赖于许多因素，主要包括雷达的工作状态（入射角、发射频率、极化、分辨率等）和背景状况(如海况，风速、风向等)。因此，一般将海杂波看做一随机过程。而完整地描述一个随机过程是很困难的，通常根据需要考虑其主要特征，在分析海杂波时，主要考虑杂波的幅度分布和相关特性(或谱)。
2011-3-1 12
２.杂波统计模型杂波统计模型
2.4 复合分布复合K分布分布(3)
K分布杂波模型将回波幅度 Z 描述成两个独立变量的乘积： Z = X s Y = X s ⋅ R 式中，Xs代表散斑分量，认为服从瑞利分布， Y 指数分布的平方根；Y代表纹理分量，认为服从伽马分布。因此，K分布为散斑和纹理调制所形成的总的幅度分布： ∞
ln µ c
ZMNL
v~N(0,1) Sv(w)=1
H (ω )
U~N(0,1)
σc
w
相关系数 ρ ij
N ln µ c , σ
相关系数 ρ ij
(
2 c
)
exp(·)
Z 对数正态
相关系数 S ij
相关系数ρ ij 可以有正态分布杂波的相关系数根据下式求得：
ρ ij =
ln 1 + sij exp σ c2 − 1
红:PDF
Log-normal杂波时间序列
2011-3-1
概率直方图
21
３.非高斯杂波仿真非高斯杂波仿真
☺ 3.1.1 ZMNL法仿真Log-normal杂波(3) ZMNL法仿真Log-normal杂波法仿真Log 杂波(3)
红:实际功率谱蓝:仿真功率谱
实际杂波的相关仿真杂波的相关系数为：系数为：系数为：系数为： s(0)=0.5224 s(0)=0.5224 s(1)=0.2258 s(1)=0.2268 s(2)=0.0280 s(2)=0.0098 s(3)=0.0280 s(3)=0.0034 s(4)=0.0054 s(4)=0.0020 s(5)=0.0278 s(5)=0.0013 由实际杂波的相关系数知，由实际杂波的相关系数知，杂波是自相关和一阶相关的，相关和一阶相关的，仿真的杂波的自相关系数和一阶相关系数误差较小。相关系数和一阶相关系数误差较小。