对雷达杂波拖尾参数的提取

在传统的雷达杂波幅度分布参数的提取中，一直将整个杂波分布区域作为研究的对象，而实际感兴趣的区域在于大的杂波区域，即杂波拖尾区域。文中尝试提出了一种改进的方法，即只对拖尾区域作参数提取，仿真结果初步表明了该方法的有效性。     

K分布杂波中带未知参数的雷达信号检测

在相关Ｋ分布噪声中带未知参数信号的检测，本文考虑使用广义的雷曼一泊生方法。由于对其未知参数进行最大似然估计从回避了信号上的先验不确定性，所导出的接收机可被收机可被认为是一种传统检测器的广义化，其零记忆非线性除取决于噪声的幅度概率密度函数外，还取决于积累脉冲数。本文指出，对于非相关观察，其性能不受特殊信号模型影响，而仅取决于信噪比。此外，在性能上，杂波相关的影响可由检测增益简单地计算。计算机仿真的性     

K分布杂波下雷达导引头检测器设计

 针对K分布杂波下雷达导引头平方律检测器检测性能急剧下降这一问题,设计了一种性能较好、易于实现的雷达导引头检测器.首先,结合K分布的复合高斯特性,推导得到了多次观测下的多维K分布联合概率密度函数;然后,采用广义似然比检验,推导得到了广义似然比检验统计量;鉴于该统计量实现困难,通过对导引头接收信号进行预处理,实现了杂波预白化和目标信号能量累加,同时大大简化了广义似然比检验统计量,基于简化的统计量,给出了检测器结构.最后,以导引头检测Swerling I型目标为例,理论分析与仿真实验相结合,分析了所设计检测器的检测性能,仿真结果验证了检测器的有效性.     

杂波环境下雷达目标频域响应的散射中心估计方法

描述了给定幅度分布和功率谱密度多种杂波仿真方法,给出了仿真实验结果,及在杂波环境下雷达目标频域散射中心的数学模型,并研究了该数学模型的求解方法,还给出了仿真数据和飞机缩比模型测量数据的实验结果。     

重拖尾海杂波下基于MCSEAPHD目标跟踪算法

针对重拖尾海杂波下的对海探测问题,提出了一种基于多帧杂波稀疏度估计和幅值辅助概率假设密度的海面目标跟踪算法。首先,提出重拖尾海杂波下的多帧杂波稀疏度估计技术,利用高斯混合后验强度和多帧杂波累积剔除源自幸存目标和新生目标的测量,实时估计空间分布未知且时变的重拖尾海杂波密度;然后,将杂波密度估计参数传递到跟踪器中,并建立带幅值的量测似然函数,在概率假设密度算法框架下进行状态更新,并将更新后的高斯混合后验强度用于下一帧的杂波密度与目标状态估计;最后,进行了仿真试验,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

雷达运动杂波速度的估计

杂波速度估计对于AMTI雷达的运动杂波抑制具有重要作用.本文讨论了杂波速度估计在工程应用中若干问题的处理方法,介绍了一种基于TMS320F206的杂波速度估计器的软、硬件组成结构.     

基于K分布舰载雷达海杂波仿真方法研究

海杂波的仿真对杂波环境下舰载雷达性能的研究具有重要意义。介绍了海杂波仿真的有关概念,研究了基于K分布海杂波的建模及实现方法,建立了一个较为准确的舰载雷达海杂波幅度分布模型和功率谱模型,最后以Matlab为平台给予了仿真实现,仿真数据与理论曲线吻合较好,仿真算法有效可行。结果表明,该方法可以有效地模拟舰载雷达海杂波特性,为雷达信号处理器的设计奠定了基础,该方法具有较高的估计精度和很好的工程实用性,对于雷达海杂波建模与仿真及其背景下目标检测研究具有现实意义。     

SIRP法相干相关K分布雷达杂波的建模与仿真

雷达相干相关杂波的产生多是由相应的非相干相关杂波的零记忆非线性变换法（Zero Memory Nonlinearity,ZMNL)加以推广得到的。ZMNL法的前提是已知非线性变换前后杂波的相关系数之间的非线性关系，而对于相干相关K分布杂波却难以找到这样一种适用的非线性关系，于是提出了于不变随机过程法（Spherically Invariant Random Processes,SIRP）的相干相关K分布杂波的仿真模型，以高新型谱为例进行了仿真，仿真结果证明了这种方法的有效性。     

一种有长拖尾特性的G-分布海杂波模型

针对雷达海杂波概率密度函数的长拖尾特征,在K一分布杂波模型基础上提出一种新的描述海杂波的长拖尾分布G-分布.该分布是由二元Raylei#独立积随机变量和广义x分布的随机变量进行级联而生成的三元独立积.使用Mel-lin变换方法得到G-分布概率密度函数的解析表达式.仿真结果表明G-分布的长拖尾特性比K-分布强.最后使用实验数据验证G-分布描述海杂波的有效性,并给出一种产生相关G-分布随机变量的方法,产生所需的相关随机变量.     

一种K分布杂波参数估计的快速算法

该文对K分布杂波模型统计特性做了深入分析和推导,提出了一种新的运用样本算数平均和几何平均的高精度低运算量的K分布杂波模型参数估计快速算法,并对算法的估计精度作了理论评价。最后进行了计算机仿真实验,实验结论证实了文中所提出算法的有效性与准确性。     

OSGO-和OSSO-CFAR在K分布杂波背景下的性能分析

该文证明了形状因子已知条件下OSGO-CFAR和OSSO-CFAR检测器在均匀统计独立的K分布杂波背景下具有恒虚警性能,分析了两种检测器在均匀杂波背景、杂波边缘和存在强干扰目标情况下的检测性能。并与OS-CFAR进行了比较,结果表明OSGO-CFAR在均匀杂波背景和存在强干扰目标情况下带来的附加检测损失很小, 在杂波边缘具有更好的虚警控制能力。所以,OSGO-CFAR是K分布杂波背景下一种性能比较好的恒虚警检测器。     

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。     

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。     

一种各向同性稳定杂波包络分布的近似模型

在雷达系统中,CFAR处理的对象通常为杂波的包络。杂波包络的统计分布对于设计CFAR处理器至关重要,包络的统计分布通常由杂波的幅度概率密度函数（APDF）表征。解析形式的APDF是实现系统性能分析的关键。雷达杂波具有典型的非高斯性,适合采用α稳定分布模型来描述,然而该分布的概率密度函数不存在解析的表达,相应的APDF也无解析的表达。针对α（[1,2]各向同性稳定杂波,采用线性混合模型,给出了一种各向同性稳定杂波APDF近似的解析模型,该模型具有形式简洁、计算简便的优点。基于对数矩性质,对各向同性杂波包络序列,提出了一种简便的稳定杂波参数的估计方法。      

基于zr log(z)期望的K分布参数估计

该文用zr log(z) 期望扩展了基于z log(z)期望的K分布参数估计方法,导出了基于zr log(z) 期望的K分布参数估计表达式.分析比较了阶数r取不同值时,基于zr log(z)期望的参数估计精度.仿真结果表明,在K分布雷达尖杂波参数范围内,阶数r小于1时,基于zr log(z)期望的参数估计精度高于z log(z)期望法和正规化对数估计法.     

高分辨SAR图像中杂波的统计特性分析

为使SAR图像目标检测在复杂多变的地物杂波环境中获得最佳的性能,研究SAR图像中杂波的统计特性将是一件有意义的工作.在综合对比已有统计模型的基础上,从理论上重点分析了G0分布.运用实测SAR场景中表征不同地物类型的大量数据,从幅度直方图拟合、拟合精度检验等方面深入分析了杂波的统计特性.得出了在目前已有实用的统计模型中,C0分布最适合于描述SAR图像杂波统计特性,它是一种对于均匀、一般不均匀和极不均匀杂波区域建模的通用分布的新结论.因此,以C0分布为杂波模型的目标检测算法具有巨大的应用潜力.     

L波段小擦地角海杂波幅度统计特性研究

为了研究L波段小擦地角海杂波幅度统计特性及其在不同海洋参数条件下的差异,该文结合海杂波实测数据,选取适当的拟合优度检验准则,对比分析给出了不同波高和风向条件下Rayleigh, Weibull, Log-normal, K分布等经典统计分布模型,以及典型参数条件下Pareto分布在L波段小擦地角海杂波建模中的拟合效果,可为雷达目标检测中杂波模型的选择提供参考,提高海洋环境背景下目标检测的适应能力。     

轮廓杂波图恒虚警处理中面杂波性能分析

研究了雷达轮廓杂波图的形成原理及其相应的算法,并对杂波包络服从瑞利分布情况下轮廓杂波图的虚警和检测性能进行了具体的分析;同时在给定有关系统参数的情况下,研究了扫描圈数、叠代因子和在不同的虚警概率下平均杂噪比对检测概率的影响,从而为低杂噪比建图提供了理论根据.     

极不均匀合成孔径雷达杂波建模及恒虚警检测

基于合成孔径雷达(SAR)城区极不均匀杂波实际数据和Cramer-Von Mises距离,本文运用Rayleigh分布、Weibull分布、K分布和G分布对杂波进行了分布拟合检验.结果表明Rayleigh分布和Weibull分布难以拟合极不均匀场景回波,K分布只能部分拟合,而G分布的拟合程度最好.进而,针对G分布下的目标恒虚警检测问题,本文给出了不同参考单元条件下达到给定检测性能时信噪比随形状参数的变化曲线,分析了恒虚警(CFAR)性能损失随分布参数变化的原因,得到了确定恒虚警门限的有效方法.