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基于复合高斯模型的海杂波幅度分布参数矩估计方法研究

发布时间:2019-05-15 08:24 来源:未知 编辑:admin

  近年来,国家对海洋领域的探索越来越重视,而海洋的洋流本身具有非常复杂的性质,在雷达探测海面上的目标时,雷达电磁波不可避免地会与海面产生各种复杂的后向散射,形成强度高,变化复杂的海杂波,对目标的检测、定位和跟踪产生了极大的阻碍。特别是在高分辨率雷达以低擦地角工作时,会出现海尖峰现象,与目标特性极其类似,容易造成虚警。使用适当的数学模型对海杂波进行建模,是消除海杂波影响的有效手段。而对分布模型的参数进行精确的估计,是分析和抑制海杂波,从复杂的杂波背景中有效地将目标提取出来的必要前提。首先,本文从统计的角度对海杂波进行建模,介绍了几种在不同条件下拟合海杂波的幅度分布模型:瑞利分布、对数正态分布、韦布尔分布、广义Pareto分布、逆高斯分布和K分布模型。并给出随机序列产生的方法。海杂波在频域方面的信息也是海杂波的重要特性,本文从频域的角度,并通过IPIX雷达实测数据,分析了海杂波的多普勒谱性质,与时域分析相辅相成。其次,针对广义Pareto分布模型,回顾了广义Pareto分布的矩估计法与双分位点估计法。针对矩估计法抗异常能力不足和双分位点估计法估计精度不足的情况,提出了一种新的兼顾抗异常散射单元能力与估计精度的估计方法:截断矩估计法,并分别用矩估计、双分位点估计和截断矩估计法对仿真杂波数据与实测杂波数据进行参数估计。结果表明,截断矩估计具有比矩估计和双分位点估计更加优越的性能,可以适应多种情况下的海杂波实测数据参数估计。最后,在实测海杂波数据中存在加性热噪声分量的假定下,以K分布模型为基础,用附加高斯白噪声的复合K分布模型对海杂波进行建模,并提出了该模型下的分数阶矩估计方法。并分别使用K分布模型和附加噪声的K分布模型对仿真数据和实测数据进行建模。结果表明,特别是在杂噪比较低的情况下,考虑噪声的情况更加符合实际杂波环境。分别使用矩估计法与分数阶矩估计法对复合K分布进行参数估计,结果表明,分数阶矩估计法具有更好的估计精度。

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