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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。
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。
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。
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。
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。
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。
大入射余角实测高分辨海杂波数据幅度统计特性宋杰;于家伟;丁昊;刘宁波【摘要】The Ku-band, high-resolution sea clutter data at high grazing angles was used to fit the common theoretical models, including rayleigh distribution, Weibull distribution, logarithmic normal distribution, K distribution and KK distri?bution. The fitting effect of these distribution methods was analyzed in this paper and the results showed that the amplitude of sea clutter was close to rayleigh distribution in the case of large grazing angle and tail of the amplitude distribution curve of the sea clutter in some distance units deviates from the rayleigh distribution while the K and KK distributions couldfit better.%基于Ku波段高分辨大入射余角(擦地角)海杂波数据,采用瑞利分布、韦布尔分布、对数正态分布、K分布和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分布可在拖尾处达到更好的拟合效果.【期刊名称】《海军航空工程学院学报》【年(卷),期】2017(032)002【总页数】6页(P187-191,204)【关键词】大入射余角;分布;海杂波;实测数据【作者】宋杰;于家伟;丁昊;刘宁波【作者单位】海军航空工程学院信息融合技术研究所,山东烟台264001;西南交通大学电气工程学院,成都611756;海军航空工程学院信息融合技术研究所,山东烟台264001;海军航空工程学院信息融合技术研究所,山东烟台264001【正文语种】中文【中图分类】TN953在海杂波幅度统计分布特性研究中，低分辨率下海杂波经常采用的统计分布模型主要包括：瑞利分布、韦布尔分布、对数正态分布和K分布等[1-2]。
