地海杂波对雷达成像的影响——幅度统计分布

地海杂波对雷达成像的影响——幅度统计分布地海杂波是指雷达在海洋或陆地上工作时遇到的来自地面和海面的干扰信号。

这些杂波会对雷达成像系统的性能和精度造成一定的影响。

本文将探讨地海杂波对雷达成像的影响，特别是对幅度统计分布的影响。

首先，地海杂波对雷达成像系统的幅度统计分布产生影响。

雷达成像系统主要依靠接收到的反射信号的幅度信息来还原目标的图像。

然而，地海杂波会干扰和混杂在目标回波信号中，导致目标反射信号的幅度统计分布不符合理想情况。

地海杂波的存在使得目标回波信号的幅度统计分布呈现出较大的动态范围，并且会产生尾沿衰减的现象。

这使得目标的边缘区域比中心区域具有更低的幅度。

因此，在进行雷达成像时，需要对幅度统计分布进行适当的处理和校正。

其次，地海杂波对雷达成像系统的像质产生影响。

地海杂波的存在会导致目标回波的强度被地海杂波掩盖或削弱，从而减弱图像的对比度和清晰度，并且可能引起图像模糊和失真。

尤其是在目标与地面或海洋接近时，地海杂波的影响更加显著。

为了解决这个问题，通常采用图像增强算法，如空间滤波、逆滤波和自适应滤波等，来改善地海杂波对图像质量的影响。

另外，地海杂波对雷达成像系统的精度和定位能力产生影响。

地海杂波与目标回波信号混合在一起，使目标信号的特征变得模糊，从而使系统无法准确地判断目标的位置和形状。

尤其是在目标与地面或海洋接近时，地海杂波会模糊目标的边界，导致目标定位精度下降。

为了提高雷达成像系统的精度和定位能力，可以采用高分辨率雷达系统、多基站雷达系统或者应用波束形成技术等。

此外，地海杂波对雷达成像系统的功耗和端到端延迟也会产生一定的影响。

地海杂波的存在使目标回波信号的功率减弱，需要增加雷达系统的发送功率来保持目标回波信号的强度。

这会增加雷达系统的功耗。

此外，地海杂波还会增加目标回波信号的传播时间，导致雷达系统的端到端延迟增加。

综上所述，地海杂波会对雷达成像系统的幅度统计分布、像质、精度和定位能力、功耗和延迟等方面产生影响。

浅析海杂波对雷达检测的影响作者：宫玉坤，柏宇，马意彭来源：《中国新通信》 2018年第11期一、引言计算机技术的发展使得仿真速度和精度不断提高，人们可以方便地借助计算机对雷达的各项工作指标进行仿真。

送入雷达系统处理机的信号包含有用信号和无用信号。

有用信号主要指由检测目标反射而产生的回波信号。

无用信号主要由各种类型的杂波和噪声组成。

雷达在海上接收的信号中会夹杂大量的杂波干扰，即通常所说的海杂波。

海杂波具有更强的动态特性，是雷达波在物体表面形成的后向散射。

海杂波在实际研究中所扮演的角色有两个方面。

当我们的探测目标（如潜艇、海面漂浮物等）在海杂波背景下时，如果我们要对海洋及其动态特性进行研究, 我们需要从海杂波中提取反映他们的信息，那么此时杂波就是包含了海洋写照的有用信息。

同时，海杂波还扮演着干扰源的角色。

我们通常先对目标海域的海洋特性进行分析，然后确立合适的杂波模型，进行仿真。

当然，要建立精确的海杂波模型是比较困难的，如果模型与实际偏差较大会对雷达系统的性能产生很大影响，这也是雷达技术中需要攻克的难点问题之一。

针对这些问题，本文将深入探讨海杂波对雷达探测的影响。

二、海杂波对雷达检测带来的影响2.1 海杂波对雷达检测的有利影响海杂波中包含海洋环境的动态特性海杂波在雷达术语中指海洋探测中不必要的回波。

这些回波在潜艇、海面漂浮物等海洋背景下产生，并随着海洋环境的变化而时刻变化，包含了海洋实时的有用信息。

使得雷达对于目标回波的检测更具有灵活性和真实性。

海洋、天气因素等都会产生时刻变化的海杂波，对海洋信息的检测具有十分重要的作用。

若是能采用一定的技术手段，将无用的噪声滤除，将回波和海杂波从接收信号中准确提取，这将有利于我们精确掌握海洋环境的动态特性，大大提高雷达检测的意义和价值。

2、海杂波有利于目标回波的检测判决当雷达在海洋工作时，海杂波的存在是不可避免的。

通常采用过门限检测法对目标回波进行检测，即当信号超过判决门限时，便确定为目标回波，反之便确定为杂波。

海杂波幅度分布模型的研究宋莹;姬光荣【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2015(000)019【摘要】为改善雷达检测目标的能力，基于对海杂波幅度特性的分析，采用瑞利分布、韦布尔分布、对数正态分布、K分布进行仿真，并与实测数据对比，分析了四种分布方式的拟合特点。

由结果可知，雷达处于低分辨率高擦地角时，适用于瑞利分布；当雷达处于高分辨率低擦地角时，适用于其余三种分布，其中正态分布拟合的效果较好。

由四种分布的参数拟合图知，K分布参数可以作为特征参量，更好地将主、次目标单元分离开来，为提高雷达检测能力提供依据。

%To improve the detection ability of radar target,Rayleigh distribution,Weibull distribution,lognormal distribu⁃tion and K distribution were simulated based on the analysis of amplitude characteristics of sea clutter. The fitting characteristics of the four distributions are analyzed by comparing with the measured data. The analysis results show that Rayleigh distribution is suitable for the situation when the radar is in low resolution and high grazing angle. Other distributions are suitable for the situa⁃tion when the radar is in high resolution and low grazing angle,in which normal distribution has better fitting effect. According to fitting figures of four distribution parameters,K distribution parameter can be taken as the characteristic parameter to sepa⁃rate the main target and sub⁃target units.K distribution can provide the basis for improving the radar detection ability.【总页数】4页(P15-18)【作者】宋莹;姬光荣【作者单位】中国海洋大学信息科学与工程学院，山东青岛 266100;中国海洋大学信息科学与工程学院，山东青岛 266100【正文语种】中文【中图分类】TN911.7-34【相关文献】1.海杂波实测数据的改进K分布模型分析 [J], 张翼飞;冯讯;胡林华;陈立2.海杂波典型幅度分布模型的仿真分析 [J], 高铮;张安清3.L波段小擦地角海杂波幅度统计特性研究 [J], 张玉石;许心瑜;尹雅磊;李慧明;吴振森4.基于实测海杂波的典型幅度分布模型对比分析 [J], 刘宁波;孙艳丽;丁昊;宋杰5.海杂波复合K分布模型的参数估计 [J], 苏昭斌;陈红卫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

奎屯河流域地物杂波识别对雷达探测回波的影响研究作者：徐昕来源：《新疆农垦科技》 2016年第10期摘要：通过对天气雷达地物杂波抑制系统处理机制的研究应用，探讨奎屯河流域天气雷达数据处理系统后的地物杂波形态和判别特性，提升该区域天气雷达的探测质量，提高雷达探测人员在系统数据处理后对地物杂波的识别能力，对区域人影防雹工作的提高具有一定指导意义。

关键词：地物杂波：识别能力：研究天气雷达是发现和跟踪灾害性天气，并对区域降水进行定量测定的重要工具，广泛用于气象、水文和民航等部门作降水预报、洪水警报和水资源管理。

经处理的雷达导出资料，能够准确的用于洪水警报和一般性的水文管理工作[1-2]。

新疆兵团第七师奎屯雷达站位于新疆准格尔盆地西南面和奎屯河流域，南面是天山山脉，属于温带大陆性干旱荒漠气候。

由于近几年第七师经济的高速发展，雷达站附近的高楼大厦、地标建筑等对雷达回报造成了严重的地物干扰。

在天气雷达定量的150 km范围内有60%左右的地物杂波，强度回达65 dB，建站后长期采用PPI和RHI结合回波图，取一幅素描图需5 ~ 8 min，并且降雨的正确观测十分困难。

之后经过雷达系统升级调试，在对地物杂波识别处理方面有所改善，但依然不能达到很好的预期效果。

第七师在引进新一代多普勒雷达之后，地物杂波信号得到剔除，能够提取出较强的回波信号，从而能够得到完整的雷达拼图，在人工影响天气工作中发挥了巨大作用。

1回波中的地物杂波天气雷达接收到的波信号即雷达资料，需经过计算机的处理，把模拟的回波量变成数字回波量，使雷达接收的降水信息经计算机处理后，能够通过电话线路、无线电通信线路或经地球静止卫星传送出去，进一步与其他雷达或来自卫星及常规地面观测站的数据合并，组成一个经校正的6区域的降水回波图，这些就是所谓的雷达数字化和拼图。

在现实应用中，天气雷达除了接收降雨回波外，在天线仰角较低时，其天线主办或旁办还会接收固定目标回波。

但是这个固定目标不是从大气散落物（雨、雪、云）来的回波信号，而是从人为目标（山、建筑物、塔等）的返回信号（如图1所示），由于逆温或者强烈的水汽垂直梯度条件改变了雷达波束的折射，造成超折射的回波，而这种回波对实际雷达的探测的信息是无用的，因此叫超折射杂波（如图2所示），这种超折射波束能有效地沿地面传播或从地面发射，从而导致地面反射回波增加。

现代电子技术Modern Electronics TechniqueOct. 2023Vol. 46 No. 202023年10月15日第46卷第20期0 引 言随着世界军事格局变化，尤其是近年来美军亚太军事呈现的新局面，我国国家海洋安全面临前所未有的挑战，未来海战场面临着维护国家主权和领土领海完整、海洋权益与海洋资源争端、保卫海上贸易通道等尖锐问题。

使用作战飞机对海面舰船目标实施跟踪监视，具有机动灵活、处置高效等特点。

然而，机载雷达对海面目标进行搜索跟踪时，不仅能收到目标回波，还会收到大量海杂波，这些杂波对机载雷达探测会造成一定影响。

对于海杂波，前人做了很多研究工作，文献[1]对海杂波典型幅度分布模型进行了仿真分析，文献[2]结合实测数据对海杂波进行建模分析，文献[3⁃6]给出了海杂波的各种计算方法。

然而，现有文献[7⁃9]大都分析杂波的散射和分布特性，没有系统定量分析海杂波对机载雷达探测性能的影响。

本文重点研究海杂波对机载雷达探测性能的影响，给出了海杂波等效RCS 的计算方法，并通过综合信噪比、检测概率、测量误差等指标，定量评估海杂波对机载雷达的影响效应，并进行仿真分析，为机载雷达的设计和作战飞机的战术运用提供参考依据。

1 海杂波等效RCS 计算对海杂波进行仿真，首先对其雷达散射特性进行分DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2023.20.019引用格式：李宏武，王燊燊，徐秦，等.海杂波对机载雷达探测影响研究[J].现代电子技术，2023，46（20）：101⁃106.海杂波对机载雷达探测影响研究李宏武1， 王燊燊2， 徐 秦1， 祁华峰2（1.军事科学院战略评估咨询中心， 北京 100091； 2.中国人民解放军93110部队， 北京 100038）摘 要： 针对海战场环境下机载雷达探测海面目标受海杂波干扰的问题，文中提出一种定量分析海杂波影响效应的方法。

首先对海杂波等效RCS 进行建模计算，建立杂波散射系数与海情级别、擦地角、雷达波长的关系，给出杂波区域的计算方法；然后对机载雷达探测的综合信噪比进行推导，分析雷达检测概率与测量误差、综合信噪比的定量关系。

地杂波对雷达成像的影响背景在雷达系统的设计和分析、微波遥感资料的研究过程中，人们需要了解地物回波特性。

特别是对于机载雷达，其必须在强杂波环境监测目标。

所以研制机载雷达时首先要明确杂波模型，以便更好地分析强杂波环境下的目标成像问题。

一般的地物分类可包括：楼群、草地、树林、庄稼地、湖泊等。

此案例将分析湖泊地形的杂波，并模拟其对ISAR成像的影响。

基于统计特性的地海杂波建模➢地海杂波幅度统计模型:地海杂波统计模型主要有：Raylaigh分布、Log-Normal分布、Weibull分布、复合K分布、混合高斯分布。

Raylaigh分布杂波幅度概率密度函数为：其中x为随机数，γ为Raylaigh参数。

Log-Normal分布杂波幅度概率密度函数为：其中u为阶梯函数，x m为尺度参数，δ为形状参数。

Weibull分布杂波幅度概率密度函数为：其中b为形状参数，u为阶梯函数。

复合K分布杂波幅度概率密度函数为：其中x为随机数，K为得二阶修正v阶贝塞尔函数，Γ为gamma函数σ为尺度参数。

混合高斯分布：设{x k:k=1,2,3…k}为二阶零均值高斯混合噪声序列，则该序列可看作是概率εi从。

高斯μ(μi/δi2)中得到的样本之和，m维高斯混合模型概率密度函数如下：,➢地海杂波实验值拟合算法（统计模型参数估计方法）常见拟合算法：矩估计法（MOM）、最大似然估计法（ML）、最小二乘法（LS）、遗传算法（GA）。

➢杂波分析流程图➢根据实验、杂波模型拟合分析，各种地面情况的参数估计方法归纳如下表：在对比各种参数估计方法的吻合度后得出5种类型地杂波对应的最佳策略：案例：湖泊杂波建模➢湖泊杂波生成：下图为湖泊杂波不同方法建模的D值，D值越小说明建模方法越接近实验值。

由下图可见，weibull分布最适合湖泊杂波建模。

湖泊杂波：weibull分布的杂波：➢小体系测试weibull分布杂波测试模型：a)小球阵列：小球直径100mm，阵列体系2000mm*900mm。

第11期2023年6月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.11June,2023作者简介:钟永磊(1983 ),男,江苏南京人,工程师,本科;研究方向:雷达系统㊂海杂波对机载雷达探测距离的影响钟永磊(南京国睿防务系统有限公司,江苏南京210039)摘要:海杂波不仅对机载雷达海面探测距离影响较大,而且与海面情况有着极为紧密的关联㊂海杂波除了与机载雷达工作波长㊁天线高度㊁天线波束轴等相关外,还和海情有着极为紧密的关联㊂海情指代海面风速及风向的海浪状态㊂此外,相对机载雷达而言,机载飞行高度与雷达对海面目标勘测的视角存在差异,不同视角受到的海杂波不同,其对机载雷达探测距离的影响不同㊂文章探讨了海杂波对机载雷达探测距离的影响,分析了不同杂波对探测距离指标的影响程度,为机载雷达有效运用提供保障㊂关键词:探测距离;海杂波;机载雷达;影响中图分类号:TN957㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀机载雷达在检测海上目标的过程中,海面情况会影响机载雷达对海面目标的探测距离,所以需关注海杂波干扰问题㊂而且不同海情下的海杂波强度存在差异,海杂波对小型海上目标勘测距离影响较大㊂高海情状态下的海杂波弱于目标信号,所以机载雷达可勘测到海面信号㊂针对小型海上目标的勘测,海杂波强于目标信号,其对勘测距离影响较大㊂近年来,我国学者及技术工作者从不同层面对海杂波与机载雷达探测距离的关系进行研究,并取得了一定进展㊂在小型海上目标探测时,海杂波对海情的依赖程度较高,可利用分数布朗运动模型分析分型差量与干扰元素的关系㊂此外,有研究指出,基于海杂波特性,可通过建立临近实际的地海杂波模型对机载雷达性能进行研究㊂本研究主要对不同海情下的机载雷达飞行数据进行分析,探讨飞行阶段的海杂波数据,推演机载雷达在指定海情下的探测距离,为海上目标探测提供数据参考㊂1㊀海杂波对探测距离的影响㊀㊀机载雷达是在海杂波背景下勘测海面上静止或运动的目标,其在探测海上目标时会受到海杂波影响,而海杂波与噪声共同影响机载雷达工作性能[1]㊂杂波的存在会影响雷达使用性能,导致目标勘测出现不同程度误差㊂为了保证勘测数据的准确性,需了解机载雷达在不同条件下对海杂波的影响程度㊂海杂波与噪声共同影响机载雷达工作性能[1]㊂R 4max =P t G 2λ2σF 4DLT s k (4π)3(1)式(1)中:D 与S 和N 商值最小值相等,代表检测力因子㊂海杂波环境下,N 采用干扰源㊁杂波与噪声功率之和代替,干扰源用J 表示,噪声功率用C 表示,S 和N 的比值可使用信号杂波功率比代替,也就是用信号杂比代替,表示为S /I ㊂根据上述转换关系,可将检测力因子转化为:D (n )=(S /I )min (2)在机载雷达运行过程中,如果发现待勘测目标,海杂波与信号杂波比可表示为:S I =σσcs R c R ()4=F 4σR 3cLF 4c R 4θacτn 2()σ0(3)机载雷达探测海面上的载波区域目标时,海杂波对距离相近的区域和海面目标距离一致,也就是R 与R c 相同时,可以计算出雷达海杂波平均反射面积[2]㊂当探测距离与海面探测目标距离较远时,机载雷达视向入射余角角度较小,此时机载雷达天线方向图传播因子表示为:|F |=4πλ㊃h 1h 2R (4)sin φ=h 1R(5)式(4)和式(5)中:h 1与h 2表示机载雷达与探测目标高度,将机载雷达方向图传播因子带入雷达距离可得出方程:R 7max =4σh 1(4πh 1h 2)4F 4c λ4πθa θccτn 2()σ0D (n )L (6)式(6)中:θa 代表天线方位波束宽度,θc 表示天线俯仰波束宽度㊂F c 表示海杂波方向的方向传播因子,λ表示机载雷达工作波长,φ表示入射余角,σ0表示海杂波后向散射系数㊂σ代表海面目标平均RCS,L 代表机载雷达运行过程中的系统损耗㊂综合式中各项数据,机载雷达对海面目标探测距离和海杂波方向图传播因子㊁杂波散射系数相关[3]㊂如果机载雷达对海情勘测距离一定,可得出对应的海杂波系数,实际探测的距离和与真实海情之间存在一定差距,对此需了解机载雷达实际勘测距离与设计数值和海杂波系数以及天线方图之间的关系:R71 R7t =σ0t F4aσ01F4c1(7)式(7)中F c表示海杂波方向图传播因子㊂如果入射余角无限接近于最大值,方向图传播因子等于1,这个时候海杂波方向图传播因子受海杂波影响可以忽略不计㊂如果入射余角无限接近最小值,方向图传播因子受影响十分明显㊂总的来说,机载雷达对海情探测距离和设计数值之间有一定关联㊂为了判断实际海杂波与实现指标之间的关系,需了解不同海杂波情况下,杂波散射系数的数值,如此便可以得到设计数值与机载雷达实际探测距离[4]㊂在试验操作中,获取试验过程中海杂波真实系数,保证试验数值的真实性㊂通常而言,海杂波系数获得方法包括两种:第一种是采用杂波测量雷达检测㊂在机载雷达飞行作业期间实际测量数值对应海区杂波系数[5]㊂第二种是借助海杂波模型计算㊂借助模型参数变量的关系求救海杂波系数㊂在采用第一种方法时,海杂波系数主要通过实际测量得到,获得的数据十分可靠,但在实际作业过程中真实测量到的数据受成本及设备影响,很难得到满足实验要求的海杂波系数[6]㊂所以第二种方法是相对可靠且采用度较高的方法,不仅实验成本相对较低,而且通过借助海杂波理论模型,结合探测区域气象条件求解海杂波系数,以此得到指标条件限制要求的机载雷达探测距离[7]㊂2㊀海杂波散射系数模型的建立㊀㊀机载雷达在检测海上目标时,既易受到海面余波㊁海面回波等因素的影响,又与海情也有着极为紧密的关联,如海浪高度与海面风向对机载雷达波束方向及设备表面污染度相关㊁海面回波与机载雷达部分参数有关㊁频率㊁极化以及波束入射余角均影响海面回波长度[8]㊂由于影响海杂波强度的因素较多,且海情处于时刻变化的趋势,因此无法精准把握某个海域的海杂波系数㊂目前,关于海杂波散射系数的模型较多,但仅适用于一定条件下,不适用于所有场景,测量的海杂波系数误差在几十dB左右㊂假定测量条件及测量人员不同,则测量结果无法作为误差评估的依据[9-10]㊂GIT模型是适用于海杂波散射系数计算的模型㊂该模型适用于X波段机载雷达,且使用相对广泛㊂从实验数据可以发现,这个模型和实践数据基本吻合,在机载雷达执行探测任务时,可以描述海杂波特性,作为海杂波分析的理论模型㊂σ0HH=101g(3.9ˑ10-6)λθ0.4G a G u G w(8)σ0vv=σ0HH1.05ln(h a+0.015)+1.09lnλ+ 1.27ln(θ+0.0001)+9.7(9)式(8)和式(9)中:σ0HH表示H极化模式下的散射系数,σ0vv表示v极化模式下的散射系数,ϑ表示波束入射角和入射余角的互余关系,G a,G u,G w分别为低角度因子㊁方位角因子和风速因子㊂待测目标海情级别按照道格拉斯海况描述,如表1所示㊂表1㊀海情描述海情级别浪高/ft周期/s海浪速度/(nm㊃h-1)质速/(ft㊃s-1)风速/(nm㊃h-1) 111315 223829 33413 3.512 44518418 55622 5.222㊀㊀机载雷达执行任务的过程中,对海面照射时记录了飞行阶段海面海况级别,借助海杂波GIT模型可计算出机载雷达在不同飞行高度下的海杂波散射系数㊂3㊀机载雷达探测距离与海杂波的关系㊀㊀假设飞机在海平面2500m以上高度飞行,机载雷达探测距离为远离飞机180km的位置,也就是机载雷达发现海面目标的距离在180km㊂计算该区域180ʎ范围内不同雷达视向和风向的夹角的数值,2级和3级海情水平极化仿真结果为:当风向和雷达夹角为0ʎ时,2级海情为-34.43dBˑm2/m2,3级海情为-31.44dBˑm2/m2;当风向和雷达夹角为30ʎ时,2级海情为-34.79dBˑm2/m2,3级海情为-31.88dBˑm2/ m2;当风向和雷达夹角为60ʎ时,2级海情为-36.13dBˑm2/m2,3级海情为-33.09dBˑm2/m2;当风向和雷达夹角为90ʎ时,2级海情为-37.77dBˑm2/m2, 3级海情为-34.78dBˑm2/m2;当风向和雷达夹角为120ʎ时,2级海情为-39.48dBˑm2/m2,3级海情为-36.46dBˑm2/m2;当风向和雷达夹角为150ʎ时, 2级海情为-40.03dBˑm2/m2,3级海情为-37.44dBˑm2/m2;当风向和雷达夹角为180ʎ时,2级海情为-41.43dBˑm2/m2,3级海情为-38.45dBˑm2/m2㊂假设飞机在海平面1000m以上飞行,机载雷达照射区域距离飞机为90km,也就是雷达发现海面目标的距离在90km左右㊂对180ʎ范围内的风险和视向夹角进行分析,3级和4级海情模拟数值为:当风向和机载雷达夹角为0ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-34.05dBˑm2/m2,4级海情垂直极化计算数值为-32.19dBˑm2/m2;当风向和机载雷达夹角为30ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-32.69dBˑm2/m2, 4级海情垂直极化计算数值为-30.09dBˑm2/m2;当风向和机载雷达夹角为60ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-29.05dBˑm2/m2,4级海情垂直极化计算数值为-27.13dBˑm2/m2;当风向和机载雷达夹角为90ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-23.91dBˑm2/m2,4级海情垂直极化计算数值为-22.09dBˑm2/m2;当风向和机载雷达夹角为120ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-18.88dBˑm2/m2, 4级海情垂直极化计算数值为-17.06dBˑm2/m2;当风向和机载雷达夹角为150ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-15.19dBˑm2/m2,4级海情垂直极化计算数值为-13.33dBˑm2/m2;当风向和机载雷达夹角为180ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-13.82dBˑm2/m2, 4级海情垂直极化计算数值为-11.98dBˑm2/m2㊂结合试验阶段记录的海面气象情况,通过计算可得到飞行过程中海面杂波系数,从而计算海面目标实际距离与机载雷达的关系㊂上述方案采用某型号机载雷达设备对海面试验数据进行验证,该方法符合预期效果㊂4　结语㊀㊀机载雷达对海面目标探测距离是机载雷达性能评估的主要指标㊂海面目标探测距离和海浪高度等数据相关,意味着机载雷达探测海面目标存在多种不稳定因素,所以机载雷达对海面目标的探测不存在绝对距离㊂本研究借助飞行过程中记录的试验海域浪高㊁风向等数据,可得到不同杂波情况下杂波散射系数㊂依照杂波散射系数与探测距离的关系可求出杂波与雷达探测距离的关系,有效解决了机载雷达对不同杂波条件下探测距离的问题,对机载雷达海上试验具有一定价值㊂参考文献[1]陆晓莹,王志航,邓明龙,等.K分布杂波下机载雷达的检测前跟踪算法[J].现代雷达,2022(10):65-71.[2]李珂,刘伟,时卫莉,等.动态波束照射高原地形地面回波特性分析[C].延安:中国电子学会电波传播分会第十七届全国电波传播年会会议论文集,2022.[3]王安安,谢文冲,陈威,等.双基地机载雷达杂波和主瓣压制干扰抑制方法[J].系统工程与电子技术,2023(3):699-707.[4]朱晗归,冯为可,冯存前,等.机载雷达深度展开空时自适应处理方法[J].雷达学报,2022(4):676-691.[5]李震宇,高兵,郭德明,等.强海杂波下机载雷达HRRP舰船长度提取算法[J].现代雷达,2022(4): 23-30.[6]于伟强,汪飞,孙萍,等.杂波背景下机载雷达信号参数的射频隐身优化[J].系统工程与电子技术, 2021(11):3194-3201.[7]王振兴,韩文彬,李晓燕,等.GPU加速的机载雷达K分布海杂波仿真[J].电子信息对抗技术,2020 (3):73-77.[8]雷志勇,黄忠平,吴刚,等.机载L波段雷达海杂波幅度分布特性分析[J].电波科学学报,2019(5): 558-566.[9]毛辉煌,谢文冲,徐鹏,等.基于概率定义扩展样本的机载雷达空间和时间相关海杂波数据仿真方法[J].兵工学报,2019(3):530-538.[10]翟东奇,江朝抒,邓晓波,等.基于非线性自适应滤波器的海杂波抑制技术[J].航空科学技术,2018 (6):73-78.(编辑㊀姚㊀鑫)Effect of sea clutter on the detection range of airborne radarZhong YongleiNanjing Glarun Defense System Co. Ltd. Nanjing210039 ChinaAbstract Sea clutter not only has a significant impact on the detection distance of airborne radar on the sea surface but also has a very close correlation with the sea surface situation.Sea clutter is not only related to the working wavelength of airborne radar antenna height antenna beam axis etc.but also closely related to sea conditions.Sea conditions refer to the wave state of sea surface wind speed and direction.In addition compared to airborne radar there is a difference between the airborne flight altitude and the radar s perspective on sea surface target survey. Different perspectives are affected by different sea clutter which has different effects on the detection distance of airborne radar.The article explores the impact of sea clutter on the detection distance of airborne radar analyzes the degree of influence of different clutter on the detection distance indicators and provides a guarantee for the effective application of airborne radar.Key words。

杂波环境下雷达新建航迹处理方法分析杂波环境下雷达新建航迹处理方法分析袁德诚，王运锋【摘要】针对杂波环境下容易出现虚假航迹的问题，本文从数据处理角度讨论了航迹关联时的扇区划分和新建航迹规则等方法，利用多个周期的统计分析，在新建航迹的准确性和实时性中寻找平衡，通过适当延长判断周期(牺牲实时性)来降低虚假航迹的出现(提高准确性).【期刊名称】四川大学学报（自然科学版）【年(卷),期】2017(054)001【总页数】6【关键词】航迹关联；扇区划分；新建航迹规则; 虚假航迹1 引言在通常进行周期性报告雷达数据处理的过程中，对每个周期的点迹报告，用其中不能与系统维护的现有航迹进行关联的点迹，生成新建航迹，并设置其航迹状态为新建航迹或临时航迹，在后续的2～3个报告周期中进行确认，若均有有效点迹报告与之关联并更新，则将该新建航迹状态转换为确认航迹管理，如果中间出现无关联点迹报告的情况，则认为该新建航迹为虚假航迹，直接删除[1]，这个确认过程将根据雷达应用环境的不同而有所差异，通常应用环境下会设置为3个雷达扫描周期.但对于杂波环境下，由于各种杂波出现的不规则性[2]，特别是雷达在受到地杂波或海杂波影响的区域，每个周期都可能出现大量的点迹报告，给数据处理系统造成极大的压力，如果按照常规处理方法，将不能与系统航迹关联的点迹用来生成新建航迹，则会出现大量的虚假航迹，严重影响雷达数据处理的效果.在这种情况下，最好能够从信号处理的角度来解决大量虚假航迹的影响，为数据处理营造一个良好的氛围，但通常情况下信号处理部分不可能做到所有的点迹报告均为有效点迹，因此这就需要从数据处理的角度来避免虚假航迹的出现.本文针对周期性报告的雷达点迹，从航迹关联处理的扇区划分和拟定新建航迹规则两方面，讨论降低虚假航迹的问题，主要思想就是通过延长新建航迹转换为确认航迹的过程，即牺牲新航迹出现的实时性，达到降低虚假航迹出现的目标.本文主要讨论涉及杂波环境下“点迹-航迹相关”模块的扇区划分和“未相关点迹创建新临时航迹”模块的创建规则.2 航迹关联扇区划分方法2.1 常规关联及扇区划分。

地杂波对雷达成像的影响背景在雷达系统的设计和分析、微波遥感资料的研究过程中，人们需要了解地物回波特性。

特别是对于机载雷达，其必须在强杂波环境监测目标。

所以研制机载雷达时首先要明确杂波模型，以便更好地分析强杂波环境下的目标成像问题。

一般的地物分类可包括：楼群、草地、树林、庄稼地、湖泊等。

此案例将分析湖泊地形的杂波，并模拟其对ISAR成像的影响。

基于统计特性的地海杂波建模➢地海杂波幅度统计模型:地海杂波统计模型主要有：Raylaigh分布、Log-Normal分布、Weibull分布、复合K分布、混合高斯分布。

Raylaigh分布杂波幅度概率密度函数为：其中x为随机数，γ为Raylaigh参数。

Log-Normal分布杂波幅度概率密度函数为：其中u为阶梯函数，为尺度参数，δ为形状参数。

Weibull分布杂波幅度概率密度函数为：其中b为形状参数，u为阶梯函数。

复合K分布杂波幅度概率密度函数为：其中x为随机数，K为得二阶修正v阶贝塞尔函数，Γ为gamma函数σ为尺度参数。

混合高斯分布：设{}为二阶零均值高斯混合噪声序列，则该序列可看作是概率从。

高斯μ()中得到的样本之和，m维高斯混合模型概率密度函数如下：,➢地海杂波实验值拟合算法（统计模型参数估计方法）常见拟合算法：矩估计法（MOM）、最大似然估计法（ML）、最小二乘法（LS）、遗传算法（GA）。

➢杂波分析流程图➢根据实验、杂波模型拟合分析，各种地面情况的参数估计方法归纳如下表：在对比各种参数估计方法的吻合度后得出5种类型地杂波对应的最佳策略：案例：湖泊杂波建模➢湖泊杂波生成：下图为湖泊杂波不同方法建模的D值，D值越小说明建模方法越接近实验值。

由下图可见，weibull分布最适合湖泊杂波建模。

湖泊杂波：weibull分布的杂波：➢小体系测试weibull分布杂波测试模型：a)小球阵列：小球直径100mm，阵列体系2000mm*900mm。

频率在0.5GHz~1.5GHz之间，水平极化。

资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载雷达--海杂波概述地点：__________________时间：__________________说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容第13章海杂波Lewis B.Wetzel13.1 引言就一部正在工作的雷达而言，海表面对发射信号的后向散射常常严重地限制了其对舰船、飞机、导弹、导航浮标以及其他和海表面同在一个雷达分辨单元的目标的检测能力。

这些干扰信号一般被称为海杂波或海表面回波。

由于海表面对雷达来说是一个动态的、不断变化的平面，因而对海杂波的认识不仅要寻求一个合适的模型来描述海表面的散射特性，而且还要深入了解海洋的复杂运动。

幸运的是，在遥感领域内，雷达和海洋学间的联系日益密切，并已积累了大量关于海表面散射，以及这些散射是如何与海洋变化相关的有用资料。

在各种雷达参数和环境因素的条件下，直接测量它们对雷达回波的影响，然后按照经验来描述海杂波的特征似乎是一个简单的问题。

与雷达或其工作配置相关的参数，如频率、极化方式、分辨单元尺寸和入射余角（擦地角）均可由试验者指定，但是环境因素则全然不同。

这有两个原因：首先，不清楚哪些环境因素重要。

例如，风速无疑会影响海杂波电平，但是舰船风速计读数和海杂波间的关系并不完全相符。

海表面的搅动状态（海表面状态）对海表面散射特性看起来似乎有很大的影响，但这仅是主观的量度，它与当地盛行的天气间的关系通常是不确定的。

其次，人们还发现，所测得的风速与其形成的海浪（造成杂波的海浪）有关，而空气和海表面的温度能影响这种关系。

可是，在过去海杂波测量的历史中，这些影响的重要性并没有得到人们的重视，因而很少记录下空气和海表面的温度。

即使人们已经意识到某个环境参数的重要性，但是要在实际的海洋条件下精确测量这个因素通常也是非常困难的。

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]。

海杂波对舰载雷达探测效能影响评估1.引言-雷达探测技术的重要性和应用场景-海杂波对雷达探测效能的影响-本论文的研究目的和内容2.海杂波的形成及其特征-海洋气象环境与海况的影响-海杂波的频率分布和功率谱密度特征-海杂波的统计性质和概率分布3.海杂波对雷达探测效能的影响-海杂波对雷达探测能力的限制和影响因素-海杂波对雷达探测性能的量化评估方法-海杂波对雷达的性能指标和工作频谱的影响4.海杂波抑制技术及其效果评估-海杂波抑制处理技术的发展历史和现状-海杂波抑制技术的原理和分类-海杂波抑制效果的评估方法和指标5.结论与展望-本论文的研究成果和不足之处-海杂波抑制技术的发展趋势和应用前景-未来研究方向和展望参考文献1.引言雷达探测技术已经被广泛应用于防范领域、地球物理勘探、交通运输等领域，成为了一种非常重要的检测手段。

但是，雷达探测技术在海洋环境下却存在着一系列的挑战，其中最重要的挑战就是海杂波的干扰。

海杂波是由海上涛声、海浪运动、海风等自然物理因素引起的噪声，这种噪声在雷达探测中会极大地干扰数据信号，使得探测精度和准确性下降。

因此，对海杂波对雷达探测效能的影响进行评估和研究具有非常重要的实际意义。

本文的主要研究目的是探讨海杂波对舰载雷达探测效能的影响，并对其进行量化评估，同时对海杂波的抑制技术进行研究及其效果进行评估。

该研究对改进雷达探测技术，提高海上运输及海洋安全的相关领域具有一定的实际意义。

本文的主要内容将分为五个章节进行论述。

第一章是引言，主要介绍雷达探测技术的重要性和应用场景，以及海杂波对雷达探测的影响。

第二章将介绍海杂波的形成及其特征，对海杂波在海洋环境中的频率分布和功率谱密度等特性进行探讨。

第三章是本文的重点，将主要介绍海杂波对雷达探测效能的影响，对海杂波对雷达探测限制和影响因素进行分析，并对海杂波对雷达探测性能的量化评估方法进行介绍。

第四章将研究海杂波抑制技术及其效果评估，包括海杂波抑制处理技术的发展历史和现状、原理和分类、以及海杂波抑制效果的评估方法和指标。

第４５卷　第１２期２０２３年１２月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４５　Ｎｏ．１２Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０２３文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２３）１２ ３８０６ １３　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０４０９；修回日期：２０２２０９０５；网络优先出版日期：２０２２１００９。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２２１００９．０９１８．００７．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（４２２０６１８０，６２１７１０２３，６２２２２１０２）；遥感科学国家重点实验室开放基金（ＯＦＳＬＲＳＳ２０２００９）资助课题 通讯作者．引用格式：杜延磊，杨晓峰，汪胜，等．海面雷达散射及其杂波幅度统计特性的空间遍历性数值仿真研究［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２３，４５（１２）：３８０６ ３８１８．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＤＵＹＬ，ＹＡＮＧＸＦ，ＷＡＮＧＳ，ｅｔａｌ．Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｏｎｔｈｅｓｐａｔｉａｌｅｒｇｏｄｉｃｉｔｙｏｆｏｃｅａｎｒａｄａｒｓｃａｔｔｅｒｉｎｇａｎｄｓｅａｃｌｕｔｔｅｒａｍｐｌｉｔｕｄｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２３，４５（１２）：３８０６ ３８１８．海面雷达散射及其杂波幅度统计特性的空间遍历性数值仿真研究杜延磊１，杨晓峰１， ，汪　胜１，殷君君２，杨会章３，杨　健３（１．中国科学院空天信息创新研究院，北京１００１０１；２．北京科技大学计算机与通信工程学院，北京１０００８３；３．清华大学电子工程系，北京１０００８４） 摘　要：海面雷达散射的空间遍历性是开展海面散射数值仿真以及分析不同体制雷达系统在海洋遥感应用中算法适用性的重要基础之一。