广义复合杂波建模及其统计特性研究

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用ZMNL方法实现地面杂波的建模与仿真

简报
用ＺＭＮＬ方法实现地面杂波的建模与仿真
刘凡１甜，艾加秋１’２
（１中国科学院电子学研究所，北京１００１９０；２中国科学院研究生院，北京１００１９０）（２００９年９月１４日收稿；２００９年１１月２５日收修改稿）
ＬｉｕＦ，ＡｉＪＱ．ＭｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｇｒｏｕｎｄｃｌｕｔｔｅｒｕｓｉｎｇＺＭＮＬａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌｏｆｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１０，２７（２）：２７５－２７９．
对上面杂波建模的过程进行仿真．在仿真结果中，我们假设随机序列长度为２００００点，方差为１，带宽为１００Ｈｚ，采样频率为１６００Ｈｚ．对数正态分布模型仿真结果和韦伯分布模型仿真结果如下．
由图１、图２对数正态分布和韦伯分布的仿真结果与理想函数之间的比较可知，使用ＺＭＮＬ方法模拟地杂波能够准确地符合理想分布函数模型，证明ＺＭＮＬ是有效的地杂波模拟方法．图２中韦伯分布函数的２个参数设定为ｑ＝１．２。Ｐ＝２．
ｃＩ＝省ＩＣＯＳＯ）。ｔ＋ｊ），Ｉｓｉｎｗ。ｔ，
（１）
其中，菇。、Ｙ。一Ｎ（０，矿２），杂波载频为Ｚ．电压吼可以表示为
ｑ＝√菇；＋Ｙ：，
（２）
可知，如果用…表示瑞利分布杂波回波的包络振幅，则ＩｚＩ的概率密度函数（ＰＤＦ）为
ｆ（Ｉ…＝等唧『ｔ一（粤）】２．
（３）
矿
、盯，ｏ
当高分辨率雷达对地面进行低入射角探测时，地物杂波的分布与瑞利分布明显不同．杂波包络的
ｆ（Ｉｚ１）＝号（掣）Ｐ１唧【（一粤）’】，
（１３）
累积概率分布函数（ＣＤＦ）
Ｆ（Ｊ川“一ｅｘｐ｛一（掣）’），

广义相关K分布杂波建模与仿真.pdf

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文献综述报告

文献综述报告姓名：韩鹏学号：S310080092导师：姜弢专业：通信与信息系统学院：信息与通信工程学院导师组评审意见：成绩：导师组专家签字：文献综述报告利用目标的电磁散射特性发现和识别目标是雷达的基本工作机理，而目标存在或隐蔽于周围环境之中，环境电磁散射对雷达目标信号检测产生的干扰称为雷达杂波。

雷达下视照射时，面临的主要困难就是来自于各种地、海杂波干扰。

杂波建模与仿真技术的研究有助于目标检测方法的选取，从而保证乃至提高雷达整体性能，这是雷达实际应用中急需解决的问题。

通过对雷达杂波特性的深入研究，目前已经取得了若干有意义的成果。

但是，雷达技术的进步使得雷达分辨力不断地提高，常规Rayleigh分布、Log-Normal分布、Weibull分布以及复合K分布杂波模型已经越来越不能满足应用的需要，为了更精确地与观测结果相吻合，一些新的杂波模型不断被提出，广义复合杂波模型就是一种适用范围比较广泛的分布模型，它既可以比较准确描述高分辨雷达杂波分布情况，也包含了常规的杂波统计模型。

在杂波的建模、仿真以及杂波的分类中，杂波模型参数估计一直是非常重要的研究内容。

针对常规杂波模型的参数估计已经比较成熟，目前采用的经典参数估计方法难以满足广义复合杂波模型的参数估计精度、运算时间的要求，需要进一步研究。

近年来，反舰导弹重点打击目标已转向近海岸以及沿岸工事，近海岸环境是一个较为复杂的区域，在近海岸背景下，基于单类散射体的杂波模型通常不能有效地描述其杂波分布特性。

为有效提高反舰导弹突防能力和精确打击能力，加强对该特定环境下的杂波以及在该杂波背景下的目标检测方法研究已刻不容缓。

另外，随着神经网络、混沌和分形理论以及其它非线性理论的发展，产生了对雷达杂波进行分析的新方法。

特别是针对高分辨雷达所收集到的海杂波，已有许多学者从实验和散射机理方面进行了详细研究，指明高分辨雷达海杂波确实存在混沌现象。

此后，众多学者从这一结论出发，构造了大量混沌背景下的雷达目标非线性检测方法。

k分布杂波回波信号模型

k分布杂波回波信号模型
k分布杂波回波信号模型是一种用于描述雷达或声纳系统中杂波回波的统计模型。

该模型
使用k分布来建模杂波回波信号的统计特性。

k分布是一种广义的Student's t分布，是由非中心t分布通过积分得到的结果。

k分布的概率密
度函数具有两个参数，即自由度参数k和非中心参数λ，可以表示为f(x; k, λ)，其中x为随机
变量。

k分布的形状取决于自由度参数k，较小的k值对应着较重的尾部和较大的峰值，而较
大的k值则对应着较轻的尾部和较小的峰值。

在雷达或声纳系统中，杂波回波信号可以被认为是由多个回波目标或杂波源组成的混合信号。

这些回波目标或杂波源的散射特性和位置分布等因素都会影响杂波回波信号的统计特性。

因此，k分布杂波回波信号模型可以通过调整k分布的自由度参数k和非中心参数λ来适应不同的杂
波回波信号统计特性。

通过将k分布杂波回波信号模型应用于雷达或声纳系统中，可以对杂波回波信号进行统计分析、信号检测和目标跟踪等相关任务，从而提高雷达或声纳系统的性能。

【国家自然科学基金】_杂波建模_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731

2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
科研热词海杂波雷达杂波目标检测最大似然估计 k分布非正侧阵雷达非平稳性非均匀杂波环境距离扩展目标自回归消除趋势波动分析毫米波雷达检测标度特性杂波空时特性杂波模拟杂波抑制微多普勒微动弹载俯冲模型异物检测广义似然比检验复合高斯杂波复合高斯(cg)分布基于知识的信号处理回波模拟参数模型和配准补偿协方差矩阵匹配滤波器前向散射雷达几何模型全极点模型先验知识评估信号检测 ig-cg分布
2012年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
科研热词推荐指数非高斯杂波 5 距离扩展目标 3 恒虚警率 3 多目标跟踪 3 检测 2 杂波建模 2 最大似然估计 2 mimo雷达 2 随机有限集 1 超宽带合成孔径雷达 1 虚警率 1 蒙特卡洛数据关联 1 红外空域弱小目标探测系统 1 空时自适应处理 1 知识辅助 1 目标检测 1 熵分布 1 熵 1 混合高斯模型 1 海杂波 1 概率假设密度 1 杂波抑制 1 杂波强度 1 杂波单元 1 杂波分组 1 机载雷达 1 探测率 1 恒虚警 1 归一化匹配滤波器 1 广义似然比检验 1 广义似然比 1 实时监控 1 子空间 1 多维信号模型 1 增长曲线模型 1 在线估计 1 叶簇隐蔽目标检测 1 变化检测 1 双门限检测 1 双基地 1 协方差矩阵结构 1 协方差矩阵估计 1 动目标 1 分段分数布朗运动 1 分形 1 分布式目标 1 分布孔径 1 不变原理 1 tdoa 1 p-gmphd 1

一种新的高分辨雷达杂波模型参数估计方法

ｏｆｈｔｈａｔｉｓｈｐｃｌｃｍｏｅｔｎｄｌｉｏｐｎｎｅｌｔｒｉｔｉｐｐｒｅｐｔＣｐｆｄｌａ）ｔａｃａｃｒｅｅｅｋｅｏｐｎｎａｄｍｏｕａｏｃｍｏｅｔｆｈｕｅ．ＦｒｌｔｓａｅｔｕｅＧ —ｄｅｒｅｚｔｓｔｎｏｔｃｔｓｙｈｓｓｈｍｏ
【关键词】广义复合杂波分布；建模；参数解耦；参数估计
中图分类号：Ｎ５Ｔ９８文献标识码：Ａ
ＡｖｌＰａａｅｅｔｍａｉｎｅｈｄｏｕｔｅｏｌＮｏｅｒｍｔｒＥｓｉｔｏＭｔｏｆＣｌｔｒＭｄｅｆｒＨｉｈＲｅｏｕｉｎｄｒ０ｇｓｌｔｏＲａａ
ｎｅｕｅｔｓａｉｉｌｒｐｒｉ，ｗｉｈｓｏｈｉｅａｐｉｂｅｒｅｆｌｔｓｍｏｅｓ．ｈｎｔｉａｅｌｚｓｔｅａｄｄｄｃｓｉｔｔｔａｐｏｅｔｓｈｃｈｗｓｔｅｗｄｐｌａｌａｇｒｔｅｃｕｔｒｄｌＴｅｈｓｐｐｒａａｙｅｈｓｓｃｅｃｎｏｈｅｎ
ｍｔｏｆｅｓｍａｑａｅＬＳａｅｅｓｍｔｎｕｈｒｒ，ａｅｄｌａａｅｒｅｔａｉｇｒｈｕｒｅｄｏａｔｅｎｓｕｒｓ（Ｍ｝ｐｒｔｒｔａｏ．Ｆｒｅｅｗｍｏｅｐｒｍｔｓｍｔｎａｏｉｍｉｐｔ — ｈｌｍａｅｉｉｔｍｏｎｅｉｏｌｔｓｏｆ
姜斌，任双桥黎湘，，郭桂蓉
（．通信指挥学院，武汉４０１；２１３００．国防科技大学四院空间信息技术研究所，长沙４０７）１０３

基于逆高斯分布的复合高斯海杂波建模研究

基于逆高斯分布的复合高斯海杂波建模研究闫亮;孙培林;易磊;韩宁;汤俊【摘要】复合高斯(CG)分布模型广泛应用于非高斯杂波建模，其纹理分量决定了杂波的非高斯特性。

该文采用逆高斯分布的纹理分量建立了一种双参数复合高斯分布海杂波模型，即逆高斯-复合高斯(IG-CG)分布，并推导了其统计特性。

同时，利用IPIX型雷达杂波数据进行拟合分析，结果表明该文建立的双参数IG-CG分布模型相对于单参数IG-CG分布模型和K分布模型，其残差平方和平均降低了30%和60%，能够更加准确地与实测数据相吻合。

%The Compound-Gaussian (CG) distribution is widely used for modeling non-Gaussian clutter, as its texture component describes the non-Gaussian properties of the clutter. In this paper, a CG model with an inverse-Gaussian texture distribution, called the Inverse-Gaussian Compound-Gaussian (IG-CG) distribution, is proposed, and its distributional properties are derived. IPIX radar lake-clutter measurements have been analyzed, and the results show that the two-parameter IG-CG distribution model fits real radar data better than a single parameter IG-CG distribution model or a K distribution model.【期刊名称】《雷达学报》【年(卷),期】2013(000)004【总页数】5页(P461-465)【关键词】海杂波;复合高斯(CG)分布;K分布;IG-CG分布【作者】闫亮;孙培林;易磊;韩宁;汤俊【作者单位】北京林业大学工学院北京 100083; 清华大学电子工程系北京100084;清华大学电子工程系北京 100084;北京林业大学理学院北京 100083;北京林业大学工学院北京 100083;清华大学电子工程系北京 100084【正文语种】中文【中图分类】TN9571 引言随着雷达分辨率的提高，杂波的统计特性偏离了高斯分布，为此人们提出了诸如对数正态分布，Weibull分布，K分布，t分布等非高斯分布模型[1,2]。

复杂数据模型下瑞利及广义瑞利分布的拟合检验与统计推断

复杂数据模型下瑞利及广义瑞利分布的拟合检验与统计推断关键词：瑞利分布；广义瑞利分布；数据模型；拟合检验；统计推断1.引言随着科学技术的进步，数据的规模和复杂性不息增长。

在大数据时代，探究数据分布模型是分外重要的，并且对模型的拟合检验和统计推断也变得尤其关键。

瑞利分布及广义瑞利分布是常见的概率分布模型，其在信号处理、天文学、物理学等领域都有广泛的应用。

因此，对这两种概率分布模型的拟合检验和统计推断具有重要的探究价值。

2.瑞利分布及广义瑞利分布2.1瑞利分布瑞利分布是一种常见的概率分布模型，常用来描述射线、波和信号在随机震动的介质中传输的衰减状况，其概率密度函数为：$$f(x;\sigma)=\frac{x}{\sigma^2}\exp(-\frac{x^2}{2\sigma^2}),x\geq0$$其中，$\sigma$是瑞利分布的标准参数，它是随机过程振幅的方均值的平方根，也称为瑞利参数。

2.2广义瑞利分布广义瑞利分布是瑞利分布的推广形式，其概率密度函数为：$$f(x;k,\sigma)=\frac{2x}{\sigma^2}\left(\frac{x^2}{\sig ma^2}\right)^{\frac{k}{2}-1}\exp(-\frac{x^k}{\sigma^k}),x\geq0,k>0,$$其中，$\sigma$是广义瑞利分布的标准参数，$k$是广义瑞利分布的外形参数。

3.数据模型和预估方法在现实生活中，瑞利分布及广义瑞利分布往往作为复杂数据模型的子模型出现。

针对这种状况，本文介绍了最大似然预估法、贝叶斯预估法和矩预估法等统计方法，并详尽谈论了在复杂数据模型下的参数预估方法。

4.拟合检验为了验证瑞利分布及广义瑞利分布在复杂数据模型下的适用性，本文提出了适用于大样本的渐进理论检验方法和适用于小样本的Bootstrap检验方法。

通过这两种方法的试验结果，本文验证了瑞利分布及广义瑞利分布在复杂数据模型下的优越性。

中国电子科学研究院学报2011年第6卷总目次第1期

新概念激光等离子体通道天线的研究 …… ……… …… …… ……… … 夏新仁，王守杰，金贤龙，宋
一
种性能独特的信息化武器—— 雷达电磁脉冲武器
… …… ……… …… …… ……… …… …… 蒋铁珍（５）１４
高功率微波发射机调制器和电源电路设计 …………………………………… 刘广东，硕，常金福禄（５）１８
无线电导航信标台校验关键要素研究 … …… …… ……… …… ……… …… ……… …… ……… 张
基于短波宽带接收机的并行电离层探测方法 ………………………… 王
一
昶，焦培南，孙广俊，张曙光（０）２８
承，周雷，胡伟（１）２７
种高隔离度Ｋ波段双频双极化微带天线阵 … 徐烨，ｕ梁仙灵，王文智，声，叶陈振宁，耿军平，金荣洪（１）２２
涛（８）１５
… ……… …… … 刘本田，王峨锋，丽军，钱李志良，进军（８）冯１９虹，陈轶芬，建兴（９）邵１２
种基于ＰＧ结构的多频微带天线的分析与设计 … ……… …… …… ……… 杨Ｂ
混合ＳＲ和ＣＲｓ除微带相控阵天线扫描盲点 …… …… ……… 唐明春，ＲｓＳＲ清肖绍球，天伟，邓王秉中（９）１７非均匀杂波中统计ＭＭＯ雷达的相参检测 … …… ……… …… ……… …… … 董云龙，Ｉ黄勇，关键（０）２０强（０）２４
对水下目标的多普勒直接定位
两种差别矩阵约简算法在故障诊断中应用分析 ……………………………… 张光轶，苏艳琴，宋振宇（１）３５伟，剑，栾史鑫，陈信琦（２）３０

基于统计模型的人体携带危险物检测

基于统计模型的人体携带危险物检测杜琨;张璐;王凯让;陈炜;万国龙【摘要】To detect the concealed objects in active millimeter-wave images,the human statistical models based on generalized compound probability density function and generalized K probability density function were established referring the parametric model for the human millimeter-wave images.A method of concealed objects detection was presented based on body structure,statistical model and constant false alarm rate.The experiments of statistical model were conducted.Results show that the fitting degree reaches 99％ for millimeter-wave images using generalized compound probability density function and generalized K probability density function.And the experiments of concealed objects on images of actual acquisition were conducted.Results show that the accuracy rate reaches 93.51％ and the false alarm rate reaches 9.82％,the effectiveness and practicality of the proposed method are verified.%为研究人体携带危险物的检测,针对人体毫米波图像,采用参量模型的建模方法,建立基于广义复合分布和广义K分布的统计模型;在此基础上,基于人体结构的先验知识,利用人体统计模型,采用恒虚警率对毫米波图像中人体携带危险物进行检测.对实际获取的图像进行仿真实验,实验结果表明,广义复合分布和广义K分布与毫米波人体图像的拟合程度达99 ％,危险物的检测率为93.51％,虚警率为9.82％,验证了所提人体图像统计模型和危险物检测方法的正确性和有效性.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)010【总页数】6页(P2864-2868,2878)【关键词】毫米波人体图像;统计模型;广义复合分布;广义K分布;危险物检测;恒虚警率检测【作者】杜琨;张璐;王凯让;陈炜;万国龙【作者单位】北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100191;北京无线电计量测试研究所,北京100854;北京无线电计量测试研究所计量与校准技术重点实验室,北京100854;北京无线电计量测试研究所,北京100854;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100191;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100191【正文语种】中文【中图分类】TP391.9在毫米波图像人体携带危险物的检测中，文献[1]中的主动式毫米波成像系统，可以将手枪等危险物能被检测出来，文献[2-5]中所提的自适应滤波降噪方法，基于混合高斯模型、最大类间方差法和数学形态学的危险物检测方法适用于分辨率较低的人体毫米波图像。

机载MIMO雷达杂波建模及杂波特性分析

ＭｏｅｎｕｔｒＣｈｒｃｅｉｔｓＡｎｌｓｓｆｒＡｉｂｒｅＭＩＯｄｒｄｌａｄＣｌｔｅａａｔｒｓｉａｙｉｌｒｏｎＭｃ０Ｒａａ
ＹＡＮｏ，ＸＩＷｅ — ｈｎＴａＥｎｃｏｇ，ＷＡＮＧｎ — ｉｎＹｏｇｌａｇ（ｙＲｅｅｃｂ，ＡｉｒｅＲａｒＡｃｄｍｙ，Ｗｕａ３０９ＫｅｓａｒｈＬａｒＦｏｃｄａａｅｈｎ４０１，Ｃｈｎ）ｉａ
在２００４年提出的。它成功借鉴了在通信领域取得
巨大成功的多输人多输出技术，雷达系统通过使
独特的时间一量管理技术来实现多个独立波束同能
时照射目标，而有效改善雷达的性能。ＭＩ从ＭＯ
雷达具有处理维数高、收发孔径利用充分、分辨角
（军雷达学院雷达兵器运用工程重点实验室，北武汉４０１）空湖３０９摘要：载ＭＩ机ＭＯ雷达通过将ＭＩＭＯ技术应用到机载雷达，著增加了雷达的系统自由度，显改善了机载雷达的杂波抑制性能。首先建立了机载ＭＩＯ雷达的杂波数学模型；后给出了两种典型的正交信号Ｍ然
ｄｍ（ｏＤ０Ｆｏｌｔｅ）ｆｃｕｔｒ
目标、目标的检测能力等。目前，慢国内外许多学
１引言
ＭＩＭＯ（多输人多输出）达是近几年发展起雷来的一种新体制雷达，概念首先是被Ｆｓｌｒ］其ｉｅ＿ｈ＿１

基于ZMNL的相关广义K分布宽带雷达杂波仿真

独立的，ｉｉｄ表示是独立且同分布，Ｍ＝２。ｖ，Ｍ＝ｖ，２。
Ｐ＞，由式（）Ｘ，Ｙ的概率密度分布函数为０２得
）～ｅ（）３
般相关广义Ｋ分布杂波序列，得到其幅度概率密度分布直方图估计和功率谱密度估计与理论曲线的比较。
分布。仿真结果表明了该方法的有效性、准确性。关键词ＺＬＭＮ；相关广义Ｋ分布பைடு நூலகம்宽带雷达；杂波仿真；统计特性
Ｔ９７５Ｎ５．１文献标识码Ａ文章编号１０７２（００１０２— ４０７— ８０２１）Ｏ一７０中图分类号
ＣｅｉｍｉｇｈｎＪｎｎ
（ｎｔｕｆＣＩｓｔｔｏＭ，ＸｄｎＵｉｒｔ，Ｘ ’ ０ｈａｉｅＥｉｉｎｖｓｙｉｎ１７，Ｃｉ）ａｅｉａ７０１ｎＡｓａｔｒｌｇｎｒｌｅｒａｉｔｄｎｉｎｔｎＫｐｆｓｎｆｈｉｒｕｉｏｅｆｉｕ－ｂｔｃＩｅｅｅａｚｄＫｐｏｂｌｙｅｓｙｆｃｏ－ｄ）ｉｏｅｏｔｅｄｔｂｔｎｍｄｌｏｓｌｒ ’ ｝ｉｂｉｔｕｉｆＧｓｉｏｒｍａ
ＳｍｕａｉｎｏｒｅａｅｎｒｌｚｄｄｉｔｉｕｔｏｉｎｉｌｔｏｆＣｏｒｌｔｄＧｅｅａｉｅＫ．ｓｒｂｉｎＷｄｅＢａｄ
ＲａａｕｔｒＢａｅｎＺＭＮＬｄｒＣｌｔｅｓｄｏ
ｔｎｏｄａｄｒｄｒｃｕｔｒＴｈｓｐｐｒｄｓｕｓｓｔｉｆｗｉｅｂｎａａｌｔｅ．ｏｉａｅｉｃｓｅｈｅＧＫｄｌａｄｉｓｓａｉｔａｒｐｒｉｓａｄｏｔｉｓｔｅｎｎｍｏｅｎｔｔｔｉｌｐｏｅｔｎｂａｎｈｏ－ｓｃｅｌｅｒｃｎｅｔｏｉａｏｎｃｉｎ．ＴｅｏｒｌｔｄｎｈｎｃｒｅａｅＧＫｉｔｂｔｏｌｔｒｉｓｍｕａｅｓｎｄｓｒｕｉｎｃｕｔｓｉｌｔｄｕｉｇＺＭＮＬｍｅｈｄ，ｌｍｅｈｄｕｉｇｉｅｔｏ．Ｉｌ＇ｅｔｏｓｎＺＭＮＬｏｇｎｒｔｏｒｌｔｄＧＫｉｔｂｔｎｃｕｔｒｓｑｅｃｎｔｏｈｒｓｐｅｅｔｄ，ａｄｓｖｒｌｃａｓｃｓｅｔｅｅａｅｃｒｅａｅｄｓｒｕｉｌｔｅｕｎｅａｄｉｓｆｗｃａｔｉｒｓｎｅｉｏｅｌｎｅｅａｌｓｉｐ —

AR模型谱估计算法分析

信息量准则在AR模型谱估计算法分析绪论雷达杂波的建模与仿真,是雷达目标环境模拟中的重要组成部分,杂波建模的好坏将直接影响到最终模拟效果。

统计建模是目前较为成熟和常用的杂波建模方法,在建立统计性模型时,杂波通常用相关非高斯分布随机过程来描述,其主要模拟方法有三种:外部模型法、广义维纳过程的零记忆非线性变换法(ZMNL)和球不变随机过程法（SIRP)。

使用这三种方法的前提都是要先产生具有指定功率谱特性的相关高斯随机过程。

相对于杂波的空间相关性,杂波在时间上的相关性由其功率谱特性来描述。

地面雷达环境杂波的功率谱主要用高斯谱或n 次方谱来描述,分析这两种分布特性不难发现,杂波功率大部分集中在半功率点或特征频率范围内,具有一定程度的极值函数特征, 因此,可以用有限阶自回归(AR)过程模拟近似。

也就是说,可以将杂波看成是一个具有指定功率谱特性的自回归随机过程。

这样,相关高斯杂波的模拟问题就转换为对给定功率谱求解其AR 模型的参数和阶数问题。

AR 模型定阶准则可以分为两类: 线性代数法和信息量准则法。

线性代数法需要计算矩阵的秩, 计算量大,不易于工程实时实现。

文献[1]给出了一种修正的LEVISON算法来确定AR阶数,得到的阶数与实际AR 阶数较为接近,但前提是需要事先选择一个取值理想的收敛因子,这给实际工作带来了不确定性。

信息量准则法是设定一个与AR阶数、线形预测误差方差相关的性能指标,选择使这个性能指标达到最小的阶数,依此作为定阶原则来确定AR 阶数。

它的优点是计算量小,易于实现,不需要选择不确定性因素,而且这种基于信息量准则的方法具有明确的物理意义。

采用模型仿真相关高斯序列，具有灵活性强，效率高的优点，但如何选择合适的阶数一直是模型谱估计中的关键问题。

本文从介绍功率谱的估计原理入手分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理，根据现代谱估计中的线性预测自回归模型法(AR模型法)估计功率谱的原理，讨论了Levlnsion-Durbin算法和四种基于信息量准则的AR模型定阶准则：AIC、FPE、CAT和MDL，计算AR模型参数、估计功率谱并利用进行了实例计算和分析。

广义相关K分布杂波建模与仿真

（）即为广义Ｋ分布杂波模型的密度函数 பைடு நூலகம்其中，５式率密度为 Ⅲ］
∞
“ ．形状参数，为尺度参数，Ｐ，７为１（・）Ｇａ为ｍｍａ
拟杂波的时空相关性．随着雷达频段的增加和分辨
１广义相关Ｋ分布杂波模型
假设杂波幅度的统计特性可用两个独立的随机变量乘积来描述引，即
Ｚ — Ｘｙ，（）１
率的提高，为了更精确地与观测结果相吻合，一些新的杂波模型不断被提出［．近年来提出的复合］］
序列与广义相关Ｋ分布序列相关系数间的非线性关系．在此基础上采用ＺＭＮＬ零记忆非线性变换）（方法进行广义相关Ｋ分布杂波仿真，并给出了广义相
ｘ＝ ∑ ），：（ｙ一（２， ∑ ）
／ｉｄｌｉｄ
Ｅｍａｌｈａｇｉｏｔ＠ｙｈｏｃｒ．ｎ — ｉ：ｓｕｎｑａａｒａｏ．ｏｃｎ
维普资讯
自科荸ｊ展．鞋盈第１卷第６２６月，６期０年６０
其中，Ｍ一２Ｎ一２．由Ｂｙｓ式及文献［１，ｕｖａｅ公１］
率分布也可用广义Ｇｍｍａ布来描述．因此，令ａ分
ＭＩＮ１
具有十分灵活的适应性，但其密度函数一般只能是
积分形式或者是无穷级数．
Ａｎｓａｓｐｕｏａｔｓｏｏｌｓ虽然提出了广义Ｋ分布（义广复合分布的一种特例）的基本概念，但并未对其建模与仿真进行深入地研究．在此基础上，研究了广义相关Ｋ分布序列之间的相关性，推导了广义相关Ｋ分布序列的高阶自相关函数，得到了相关Ｇｕｓａｓ

广义复合杂波模型参数估计方法

广义复合杂波模型参数估计方法姜斌;和湘;任双桥;郭桂蓉【期刊名称】《电路与系统学报》【年(卷),期】2009(014)001【摘要】广义复合杂波分布(Generalized Compound Probability Density Function,GC-PDF)模型是一种适用范围广泛的杂波分布模型,参数估计是研究该杂波模型的关键技术.本文首先建立了广义复合杂波模型,推导了其统计特性.在此基础上,研究了最小二乘参数估计方法.进而,以参数解耦和充分利用杂波序列信息为突破点,提出了一种新的杂波模型参数估计算法.该算法将一个四维非线性最优化问题转化为一个一维线性最优化问题,从而降低了计算量和所需样本数,提高了估计性能.最后,进行了仿真实验,验证了本文的结论.该算法对于高分辨雷达杂波分类和识别以及基于杂波背景的目标检测具有重要意义.【总页数】6页(P87-92)【作者】姜斌;和湘;任双桥;郭桂蓉【作者单位】通信指挥学院,湖北,武汉,430010;国防科大四院空间信息技术研究所,湖南,长沙,410073;通信指挥学院,湖北,武汉,430010;国防科大四院空间信息技术研究所,湖南,长沙,410073;国防科大四院空间信息技术研究所,湖南,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TN955.3【相关文献】1.基于矩估计/最小二乘法的杂波模型参数估计方法 [J], 吴元伟;经富贵;王李波;;;;2.广义K分布杂波模型参数估计 [J], 任双桥;刘永祥;黎湘;庄钊文3.海杂波复合K分布模型的参数估计 [J], 苏昭斌;陈红卫4.基于改进粒子群优化的广义K分布杂波模型参数估计方法 [J], 刘峥;张翼;何峻;付强5.基于果蝇优化算法的雷达杂波统计模型参数估计方法 [J], 齐小燕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

SAR图像统计模型综述

SAR图像统计模型综述李永晨;刘浏【摘要】This paper reviews probability distribution models in the study of statistical modeling of Synthetic Aperture Radar (SAR)imagery. Accordingto the origin of each model, all models can be divided into two categories:the statistical models of prior assumptions and the empirical distribution models. The Method of Logarithmic Cumulants(MoLC)which is a new method for parameter estimation is introduced;furthermore, the estimated expressions of logarithmic cumulants of statistical models are computed based on the MoLC. Theevaluation criterions of modeling precision are developed and then implemented in the experi-ment of modeling real SAR images. Finally, the suitable terrain of SAR imagery for each statistical model is concluded from experimental results.%综述了合成孔径雷达（SAR）图像统计建模研究中的概率分布模型，按照模型起源将所有模型分为了先验假设统计模型和经验分布模型两大类。

国防科技大学主要研究领域

国防科技大学的主要科研领域1、计算流体力学与应用主要开展飞行器气动布局及分析、非流动及动态特性研究、高精度数值计算方法研究、面向多体分离和物体变形引起流固耦合非定常流动问题的数值模拟方法和气动弹性等问题研究。

2、高超声速空气动力学主要开展高超声速飞行器一体化设计、高超声速气动力（热）预示方法、吸气式飞行器布局优化设计、再入飞行器气动光学效应、等离子体数值模拟方法、非平衡流动模拟方法及应用等方面的研究。

3、实验空气动力学与应用研究低跨超/高超声速空气动力气实验模拟技术与设备，包括超声速风洞和高超声速风洞的设计理论与技术，研究飞行器的气动力/气动热实验技术、飞行器流场结构先进的接触精细测试技术及其在工业军事上的应用。

4、飞行器结构分析与设计本方向主要开展材料本构理论、断裂与损伤力学理论和界面力学理论，固体火箭发动机结构完整性分析与贮存寿命预估，线弹性、粘弹性、塑性材料和复合材料结构的动、静态响应与稳定性分析、优化与试验，结构振动控制技术，非线性动力学理论与应用等方面研究。

5、束能与电磁推进主要研究吸气式脉冲激光爆震推力器数值模拟、太阳光热推力器高温陶瓷加热室制备、激光与放电烧蚀脉冲等离子体推力器等。

6、推进系统动态学与状态监控主要研究可重复使用运载器推进系统故障诊断与健康监控、液体火箭发动机瞬变过程动力学建模与仿真、卫星推进系统故障诊断与自主管理等。

7、火箭发动机燃烧与流动主要研究火箭发动机燃烧稳定性、冲压流动与燃烧机理、合成射流与推力矢量控制、凝胶推进剂雾化与燃烧技术等。

8、飞行器总体设计技术本研究方向主要开展导弹、运载等飞行器的总体方案论证和多学科协同设计、精度分析与评估、航天器回收与航空救生技术等方面的研究。

9、飞行器总体技术本研究方向重点开展高超声速飞行器总体一体化设计、飞行器布局优化设计及应用等方面的研究。

10、高超声速推进技术本研究方向主要开展超燃冲压发动机、发动机地面试验与飞行试验技术、高超声速飞行器机体/推进系统一体化设计、超声速燃烧与流动机理等方面的研究。