海杂波统计特性分析PPT课件

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。

海杂波幅度模型及参数估计综述欧林晖(中国电子科技集团公司第三十八研究所，安徽合肥230088)应用科技随翻分析了在海杂渡背景下检测目标的特点，并针对不同类型的雷达回波，给出了几种常用的海杂波幅度统计模型及参数估计方法，为雷达滤波嚣的设计提供了理论参考。

鹾蓦枣河l海杂渡；幅度统计棒|生；参数估计1引言检测海面目标或海面背景下低空目标的雷达，必须克服海面本身回波的影响。

对岸基雷达、舰载雷达以及机载、球载等雷达，海面回波随雷达极化方式、工作频率、天线视角及海情、风向和风速等多个因素的变化而呈现明显的非平稳、非高斯特性，特别是和目标特性类似的所谓的“海尖峰”特性，在很多情况下，限制雷达检测能力。

为了能在海杂波背景下检测出慢速小目标，需要建立精确的描述海杂波分布特性的模型，同时要用观测数据对模型中的各个参数进行f舒十。

因此参数估计的准确程度将直接影响分布检验的结果，从而最终影响目标检测性能，所以参数估计和分布检验对于雷达f言号检测具有重要的意义。

2典型海杂渡分布模型及参数估计传统上，人们将海杂波作为一种纯随机过程来研究和处理，对海杂波的建模多采用随机分布模型，如瑞利分布《R ayl ei gh)、韦布尔分布(W ei bul l)、K分布、a稳态分布等。

对于低分辨率雷达，瑞利分布可以较好地描述杂波的幅度概率分布，此时在一个雷达距离分辨单元内存在大量散射单元而满足中，0极限定理假设。

对于高分辨率雷达，杂波幅度概率分布呈现如下两个特点：一是在高概率区域有—个较长的拖尾：二是有—个较大的标准偏差与平均值的比值。

因此可以用W ei bul l分布和K分布来解释和描述非瑞利杂波的概率分布。

对高分辨雷达在低视角工作时获得的海杂波回波包络模型的研究表明，用K分布不仅可以在很宽的范围内很好地与观测的杂波数据的幅度分布相匹配，而且还可以正确地模拟杂波回波的脉问相关特性。

2l瑞利分布∞yl ei甜溉其参数估计当一个杂波单元内含有大量相互独立的散射体时，雷达杂波包络服从瑞利分布，瑞利分布适用于描、述1氏分辨力雷达大俯视角时平稳环境的海杂波。

第7章 水下噪声第一节 海洋环境噪声7.1 噪声的基本概念1、噪声的描述噪声是一个随机过程，描述噪声的统计量有：噪声的概率密度函数：()()11110p 1p p p p p P limt ,p 1∆∆Φ∆+<<=→噪声的概率分布函数：()()⎰+=+<<111p p p 1111dpt ,p t ,p p p p P ∆Φ∆平稳随机过程：()()τΦΦ+=t ,p t ,p 11结论：平稳随机过程的概率密度函数与时间无关一般水中噪声被视为平稳随机过程，若噪声的声压概率密度函数表示为：()()222p e 21p σμπσΦ--=为高斯分布，相应的噪声称为高斯噪声。

其均值和方差：()()()()⎰⎰∞∞-∞∞--=-===dp p p p pdpp p 222ΦμμσΦμ常识：一般将干扰视为高斯噪声。

一般，表征噪声统计特性的统计量：概率密度函数、数学期望、方差、相关函数、功率谱。

由随机过程理论可知，噪声自相关函数的傅立叶变换即为功率谱密度函数：()()()()()⎰⎰∞∞---∞→=-⋅=ττωττωτd e R S dt t p t p T 21limR j TT T 若噪声的功率谱是均匀，则称之为白噪声。

噪声声压有效值e p ：等于介质阻抗为单位值时平均声强I 的平方根。

如果假设噪声的平均值为零，介质阻抗为单位值，则它的方差便等于平均声强：⎰∞∞-==dp)p (p I 22Φσ或时间平均表示：⎰-∞→==2/T 2/T 2T 2dt)t (p T 1limI σ噪声声压有效值：⎰-∞→==2/T 2/T 2T e dt )t (p T1I p lim 2、噪声的频谱分析噪声声压是一个随机量，与时间量之间不存在确定关系，因此分析噪声声压幅值的频谱没有意义；而随机过程的功率谱函数是一个确定的统计量，反映了该过程的各频率分量的平均强度。

根据信号频谱曲线形状划分：（1）线谱：数学上能够用傅氏级数来表示，水声中周期、准周期信号频谱就是线谱信号；（2）连续谱：频谱分析用傅氏变换来表示，水声中瞬态非周期信号频谱就是连续谱。

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。

第七章海浪第七章海浪第五节海浪的统计特性与海浪谱理论波动可以解释⾃然界中⽐较简单的理想规则波动，实际海洋中的海浪并不那样具有规律性，⽽是具有很⼤的随机性，海浪可视为⼀个随机过程。

海浪可视为⽆数随机正弦波动的叠加，且位相也是随机的。

各正弦波有各⾃的振幅和频率，其关系未被讨论。

实际观测表明，频率很⼩和很⼤的海浪波⾼都不⼤，波⾼显著部分的频率则介于某个范围内。

1、随机海浪过程的平稳性和各态历经性某随机过程的数学期望为常值，协⽅差只是与时间间隔有关，即：则该随机过程为平稳随机过程。

平稳随机过程的特点：过程的统计特征不随时间变化。

如果当时，该平稳过程具有各态历经性。

平稳随机过程各态历经性的特点：⼀个样本（⼀次现实）可代替总体。

实际海浪可视为⽆数正弦波动的叠加。

在较短的时间内，海浪过程为准平稳过程，同时具有各态历经性。

2、波剖⾯的分布对于随机变量X，最常见的⼀种概率分布为正态分布实际海浪可视为具有各态历经性的平稳随机过程；同时将海浪视为⽆数位相不同振幅不等的正弦波的叠加。

固定点处波⾯⾼度可写成：每个随机波⾯的期望值和⽅差为：合成波⾯的期望值和⽅差为：由于简单波动的振幅⽆限⼩，各组成正弦波动相互独⽴，且数⽬极⼤，则根据李亚普诺夫定理，波⾯的概率分布为正态分布。

经实测资料验证，波剖⾯服从正态分布，可近似认为实际海浪是由⽆数随机的正弦波动叠加⽽成。

海浪的内部结构海区测得的波⾯⾼度的概率分布（Kinsman ，1965）实验测得的波⾯⾼度的概率分布（Jacobson 和Colonell ，1972）3、波⾼的分布从外观上直接描述波⾯，固定点的波剖⾯可写成：和为实随机函数，分别代表波的包络线和位相函数。

振幅a 的概率分布为：波⾼H=2a ，平均波⾼，均⽅根波⾼波⾼的概率分布遵从瑞利分布。

4、各种波⾼之间的关系海浪波⾼是随机出现的，其统计性质可由概率分布描述。

实际应⽤中，常根据使⽤的⽬的，采⽤具有某种代表意义的特征波⾼（平均波⾼、均⽅根波⾼、最⼤波⾼等）。

海杂波随机数
海杂波随机数
海洋是一个神秘而又充满活力的地方，它的表面看似平静，但是深处却隐藏着无数的秘密。

其中之一就是海杂波，它是指海洋中的随机波动，这些波动是由于海洋中的各种因素所引起的，如风、潮汐、地球自转等等。

这些因素的变化会导致海洋中的波浪不断变化，形成了海杂波。

海杂波是一种随机数，它的变化是不可预测的。

这种随机数的特点是具有高度的不确定性和不可重复性。

在海洋工程中，海杂波是一个非常重要的参数，因为它会对海洋结构物的设计和安全性产生影响。

例如，在海上风电场的建设中，海杂波的变化会影响风机的稳定性和安全性，因此需要对海杂波进行精确的测量和分析。

海杂波的测量方法有很多种，其中比较常用的是使用浮标和声纳进行测量。

浮标可以记录海洋表面的波浪变化，而声纳则可以测量海洋深度和水下物体的位置。

通过对海杂波的测量和分析，可以得到海洋中的波浪谱，从而更好地了解海洋的特性和变化规律。

除了在海洋工程中的应用，海杂波还有其他的应用。

例如，在海洋气象学中，海杂波可以用来预测海洋中的风浪和海浪的变化，从而为海上航行和渔业活动提供参考。

此外，在海洋科学研究中，海杂波也可以用来研究海洋中的生态系统和物种分布。

海杂波是海洋中的一种随机数，它的变化是不可预测的。

通过对海杂波的测量和分析，可以更好地了解海洋的特性和变化规律，为海洋工程、海洋气象学和海洋科学研究等领域提供参考。