海杂波建模与仿真方法研究.pdf

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1、总第238期舰船电子工程Vo1.34No.42014年第4期ShipElectronicEngineering81海杂波建模与仿真方法研究顾云涛(海装西安局西安710068)摘要雷达的基本任务是利用目标的电磁散射特性发现和识别目标,而目标存在或隐蔽于周围环境中,环境的电磁散射对雷达发现和识别目标产生的干扰称为雷达杂波,因此对雷达杂波特性的深入了解可以最大程度发挥雷达在杂波环境中的工作性能。论文通过对雷达杂波建模与仿真方法研究,为研究雷达最佳检测理论和最佳检测器设计的人员提供参考。关键词雷达杂波;建模与仿真;最佳检测理论;最佳检测器设计中图分类号T

2、P391DOI:10.3969/j.issn1672—9730.2014.04.023StudyofModelingandSimulationMethodsofSeaClutterGUYuntao(Xi’anBureauofMilitaryEquipmentDepartment,Xi’an710068)AbstractThefundamentaltaskofradaristOfindandrecognizetargetsbyutilizingtheirelectromagneticscatteringcharacteristics.Whentar

3、getobjectslieorhideinthesurroundingenvironment,theinterferencecausedbythescatteringoftheenvironmentiscalledradarclutter.Intensivestudyoftheradarclutterplaysanimportantroleinimprovingtheperform—anceoftheradarinanenvironmentofradarclutter.Bystudyofmodelingandsimulationmeansofth

4、eradarclutter,arefer—enceforpeoplewhoresearchesontheoptimaldetectiontheoryofradarandoptimaldetectordesignisprovided.KeyWordsradarclutter,modelingandsimulation,optimaldetectiontheory,optimaldetectordesignClassNumberTP39】种杂波模型都是基于单一点统计量的,其主要缺点1引言在于缺乏模拟杂波的时间和空间相关性,所以它们目前国内外研究杂波的

5、方法主要有以下三种:只适合于单脉冲检测的情况。近几年来,在分析杂1)描述杂波幅度和功率谱的统计模型;波物理特性时所引入的复合K分布模型更接近实2)描述杂波散射单元机理的机理模型;际情形。在这种复合K分布模型中,杂波幅度被3)描述由试验数据拟和与频率、极化、俯描述为两个因子的乘积,第一部分是散斑分量(即角、环境参数等物理量的依赖关系的关系模型。快变化分量),它是由大量散射体的反射进行相参传统的对海杂波中目标的检测技术,主要是建叠加而成的,符合Rayleigh分布;第二部分是基本立在统计理论基础之上的。这种方法假设海杂波幅度调制分量(即慢变化),具有

6、长相关时间,服从回波是随机过程,用一个适当的统计分布模型对海Gamma分布。这种模型不仅能很好地满足所观察杂波进行建模,根据给定的虚警率概率设计检测的幅值测量特性,而且包括了脉间的相关性能,是器,从而实现雷达的自动检测或恒虚警检测。目前能较好地反映雷达杂波的概率模型。随着人们对雷达杂波特性逐渐深入的研究,先本文先对统计模型产生杂波的方法进行研究;后建立了几种雷达杂波统计模型,主要有Rayleigh根据海杂波模型的发展过程,按简单模型、复合模分布、Iog—Norma1分布和Weibul1分布等。这几型和混合模型三种模型概述了海杂波建模和在此收稿日期

7、:2013年lO月11日,修回日期:2013年11月12日作者简介:顾云涛,男,硕士,工程师,研究方向:雷达、导航、协同作战等。82顾云涛:海杂波建模与仿真方法研究总第238期环境中的目标检测理论,并对简单模型下的几种常雷达,当高仰角和平稳环境时,瑞利分布的杂波模见的杂波进行了仿真;最后,总结了海杂波建模的型可以得到较为精确的结果。一些发展趋势。2)对数~正态分布对数正态分布杂波适用于低入射角,复杂地形2杂波产生方法的杂波数据或者平坦区高分辨率的海杂波数据。对于杂波的产生,目前主要有两种方法,即零其概率密度函数是:记忆非线性变换法(ZMNI)与球

8、不变随即过程法f(x)-1exp(一)(SIRP)。1)零记忆非线性变换法(ZMNL)。这种方法(2)的基本思想是:首先产生相关高斯随机

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