地、海杂波特征建模与参数估计

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1、第一章绪论个非负的实随机变量、相干斑分量看成是零均值Gauss分布的。通过参数调整，它可以得到K分布、Weibull分布等。由于在某些条件下，相干斑可能是非高斯分布的，于是出现了不同于复合高斯分布的其它复合模型。比如非中心化chi平方Gamma分布(NG)【16】，它假设纹理分量服从Gamma分布，认为杂波强度服从2个自由度的非中心化chi分布，这种分布能较好地拟合WeibuU分布和Lognorm分布，但其应用范围有限。文献【17】提出杂波纹理分量服从广义逆高斯分布，相干斑服从Gamma分布，从而提出

2、了广义G分布，该分布能非常好的拟合极不均匀的地域杂波，但对均匀的杂波描述则较差。由于这些复合分布能匹配2种甚至更多的分布，所以也是广义的分布模型。此外还有一类不考虑乘积模型，对杂波数据整体建模的广义分布模型，如广义Gamma分布，广义K分布【18】等。它们能匹配多种杂波数据，也有一定的应用。当雷达分辨力进一步提高时，散斑逐渐偏离高斯统计量，用K分布描述海杂波的偏差越来越大。为此，希腊学者Anastassopoulos[19啦】提出了广义复合概率密度函数(GC-pdf)来描述雷达杂波统计量与K分布的差异

3、。Anastassopoulos用合成孔径雷达海杂波数据验证了广义复合模型的有效性，但没有进行深入的研究，也没有探讨其应用。Shao等c23】采用口稳定分布来描述这种高分辨杂波，后来Tsihrintzis和Nikiasl24]验证了口稳定分布在海杂波中的适用性。Delignon等【25】【26】研究了调制成份不为Gamma分布的其他复合高斯模型，包括调制成份为逆GamIna、第一类和第二类beta函数的情形，指出在实际情况中，上述模型也有一定的适用性，而且可以计算其概率密度函数。但是后面这些模型没有得

4、到大量学者的认同，没有被广泛的研究分析。对于根据雷达杂波反射面的不同类型来研究杂波特性，国内外也开展了一些工作。文献[27】对距离分辨力为15m的x波段地基雷达的地杂波数据的统计特征进行了分析，地域覆盖大部分为庄稼，另外包括落叶树木和湖面，及极少数的农村建筑物，结果表明杂波幅度服从Wdbull分布；文献[28]对机载条件下印度某地区的杂波起伏统计特性进行了分析，作者选用Weibull分布和Lognorm分布对海杂波数据的幅度分布进行拟合，认为其分布特性在低擦地角时可用Lognorm分布来模拟，在更大擦

5、地角下则服从Weibull分布；文献[29】对X波段机载海杂波特性进行研究，得出结论，在逆风条件下的数据服从K分布。国内哈尔滨工业大学利用自己研究的杂波测量仪对海杂波进行了有限测量和建模研究，电子14所利用其自己研制的机载杂波测量雷达录取了大量的数据并开展了初步的建模研究工作；华东电子工程研究所通过在S波段某雷达上进行了海杂波数据的采集，并对电子科技大学硕士学位论文该数据进行了统计分析【30l。国防科技大学的方学立，梁甸农针对超宽带合成孔径雷达在树林区域探测隐蔽目标的应用场合，研究了树干杂波的统计特性

6、‘311。1．2．2基于混沌学的海杂波研究动态及现状1995年SimonHayldn在IEEE上首次详细介绍了对海杂波混沌特性的研究情况，并断言海杂波是确定性混沌的这样一个全新的论断。这引起了雷达界许多研究人员的重视和兴趣。所以目前海杂波的研究主要集中在两个领域：(1)以传统统计学为基础的海杂波模型的建立和恒虚警检测方法研究，它把海面看作是无数随机运动所构成的结果，利用统计学的原理对其进行分析。经过长时间的发展建立起了从海杂波建模到海面目标检测的一整套理论和方法，取得了相当的成功，分析技术己经趋于完善

7、成熟。把海杂波常视为某一种随机过程，如经典的Lognorm分布、Weibull分布和复合K分布等。然而，这些模型在实际应用中都有一定的局限性，其中一个重要原因就是它们是基于把海杂波视为某一随机过程的样本函数的假设条件下的，很大程度上并不是因为海杂波的内在特性，而是出于海杂波的看似随机的波形，即不是建立在海杂波物理本质基础上的。实际上，在低掠射角下，高分辨力雷达测量的海杂波并不具有Gauss分布特性，因为海杂波并不是平稳的，而是呈现出非线性的不平稳特性。以统计学理论为基础的研究方法在海杂波研究领域至今还

8、占有统治地位。但是，统计学的方法毕竟只是从现象的角度出发来对海面事件进行简单的描述，因此基于统计学的研究方法不可能从最根本的物理原理的角度对海杂波的产生与演变做出合理的解释。(2)用混沌理论对海杂波进行分析是研究的另一个方向。由于统计模型无法对海杂波的产生机理作出解释的这一缺点，而且许多表现得像随机的现象本质上就是一个混沌过程，因此研究人员对海杂波的混沌特性进行了研究。1990年，加拿大学者Lcung和Hyakin[32J在题为《Istherearada