基于SIRP法的相干K分布海杂波仿真

球不变随机过程法（Spherically Invariant Random Process，SIRP）允许对杂波的边缘概率密度函数和自相关函数独立进行控制，且高阶概率密度函数可以显式表达，从而克服了无记忆非线性变换法（Zero Memory Nonlinear，ZMNL）对自相关函数的影响。文中提出了一种采用相干脉冲雷达的杂波功率谱模型并结合SIRP法产生相干K分布海杂波的方法，对以往的模拟方法作了改进。仿真结果证明了该方法的有效性。     

K分布海杂波相干视频信号之仿真

提出了一种基于K分布的高分辨率雷达海杂波模型和仿真算法。对这种算法的思路和实现步骤进行了说明，并对其中的若干关键问题进行了研究。设计了仿真场景和雷达参数，在高性能微机上进行了杂波仿真实验，仿真结果表明该算法准确、可行。     

基于SIRP法的机载脉冲雷达杂波仿真

为了研究机载雷达杂波环境下的信号处理问题,采用球不变随机过程法（SIRP）对相参相关K分布杂波进行了仿真,仿真结果证明了该方法的有效性。     

OSCA-CFAR在K分布杂波背景下的性能分析

本文证明了形状因子已知条件下有序统计平均（OSCA）恒虚警检测器在K分布杂波背景下具有恒虚警性能，分析了均匀K分布杂波背景和多目标情况下该检测器的性能，并与OS和OSGO-CFAR进行了比较，仿真结果表明OSCA在两种环境下均具有最好的检测性能。     

相关扩展K-分布雷达杂波及其仿真分析

针对雷达杂波具有尖峰、非对称和重拖尾等非高斯特征,使用二元Rayleigh独立积和自由度为n的广义x~2分布的随机变量进行级联,得到扩展K-分布随机变量。二元Rayleigh独立积使得扩展K-分布比K-分布在概率密度函数上具有更为明显的尖峰和重拖尾,且二元Rayleigh独立积的出现与高分辨率雷达杂波的散射机制相符。使用Markov扩散过程模型产生相关的扩展K-分布杂波随机变量。仿真得到的随机序列的概率密度分布与理论值吻合很好。     

一种基于最小二乘的K-分布参数估计方法

提出了一种基于最小二乘的K-分布参数估计方法,并利用仿真对该方法进行了验证。这种方法利用变量替换将杂波矩量和分布参数之间的关系转换为线性函数,然后通过最小二乘方法求解线性超定方程组获得K-分布参数的估计,这样能够避免常规矩量法在处理实际杂波数据时由于数据长度和噪声所导致的错误估计的发生,利用最小二乘法提高了估计精度。     

相关K分布杂波的建模与仿真

本文讨论了相关K分布杂波的建模仿真。K分布杂波过程的统计信息可以用两个部分来表征，即快变化分量和慢变化分量，在K分布的自相关函数与高斯分布的自相关函数之间的非线性关系的基础上，利用修正的无记忆非线性变换法（ZMNL），产生了相关K分布随机序列。仿真结果证明了这种方法的有效性。     

基于小波分解的 K-分布 SAR 图像舰船检测

舰船目标检测是合成孔径雷达海洋应用的一个重要组成部分. 通过对合成孔径雷达图像中舰船目标和海杂波背景的结构差异特点进行分析,提出了一种利用小波分解技术和 K-分布海杂波模型的恒虚警率舰船目标检测方法,并对实际 SIR-C C 波段 SAR 图像进行了实验. 实验结果表明,该方法能够在复杂相干斑和海杂波背景中大幅增强舰船目标,并且有效保证了检测结果的准确性.     

基于矩方法的K分布杂波参数估计研究

从参数估计的精度和算法复杂度两个方面分析比较了矩与最大似然结合（MOM／ML）、分数阶矩、二／四阶矩、算术与几何均值比（MA／MG）、正规化对数估计（NLE）、对数方差和zlog（z）期望等7种基于矩方法的K分布形状参数估计算法的性能，证明了几种估计算法之间的关系。最后，结合K分布在雷达信号处理应用中的参数范围，给出了K分布雷达杂波参数估计的选择方案。     

海杂波的K-分布建模与仿真

海杂波的建模与仿真是雷达环境模拟的重要部分。仿真得到的海杂波数据良好与否是雷达设计及雷达信号处理的关键。通常采用复高斯过程的方法来对雷达杂波建模,在幅度上等价于瑞利分布。然而,随着现代雷达分辨率的提高及/或在低入射余角的情况下,测量到的海杂波幅度的概率密度函数(PDF)呈现出与瑞利分布很大的偏差,而与K-分布模型比较吻合。该文利用K-分布对海杂波进行建模与仿真,从统计学的观点出发理解海杂波的特性,以期能提高海杂波的检测性能。