地海杂波对雷达成像的影响——幅度统计分布

地杂波对雷达成像的影响
背景
在雷达系统的设计和分析、微波遥感资料的研究过程中，人们需要了解地物回波特性。

特别是对于机载雷达，其必须在强杂波环境监测目标。

所以研制机载雷达时首先要明确杂波模型，以便更好地分析强杂波环境下的目标成像问题。

一般的地物分类可包括：楼群、草地、树林、庄稼地、湖泊等。

此案例将分析湖泊地形的杂波，并模拟其对ISAR成像的影响。

基于统计特性的地海杂波建模
地海杂波幅度统计模型:
地海杂波统计模型主要有：Raylaigh分布、Log-Normal分布、Weibull分布、复合K分布、混合高斯分布。

Raylaigh分布杂波幅度概率密度函数为：
其中x为随机数，γ为Raylaigh参数。

Log-Normal分布杂波幅度概率密度函数为：
其中u为阶梯函数，为尺度参数，δ为形状参数。

Weibull分布杂波幅度概率密度函数为：
其中b为形状参数，u为阶梯函数。

复合K分布杂波幅度概率密度函数为：
其中x为随机数，K为得二阶修正v阶贝塞尔函数，Γ为gamma函数σ
为尺度参数。

混合高斯分布：
设{}为二阶零均值高斯混合噪声序列，则该序列可看作是概率从。

高斯μ()中得到的样本之和，m维高斯混合模型概率密度函数如下：,
地海杂波实验值拟合算法（统计模型参数估计方法）
常见拟合算法：矩估计法（MOM）、最大似然估计法（ML）、最小二乘法（LS）、遗传算法（GA）。

杂波分析流程图
根据实验、杂波模型拟合分析，各种地面情况的参数估计方法归纳如下表：
在对比各种参数估计方法的吻合度后得出5种类型地杂波对应的最佳策略：
案例：湖泊杂波建模
湖泊杂波生成：
下图为湖泊杂波不同方法建模的D值，D值越小说明建模方法越接近实验值。

由下图可见，weibull分布最适合湖泊杂波建模。

湖泊杂波：
weibull分布的杂波：
小体系测试weibull分布杂波
测试模型：
a)小球阵列：小球直径100mm，阵列体系2000mm*900mm。

频率在~之间，水平极化。

~
±
2000m
b)随机点激励源：(位置、频率、幅值均为一定范围内的随机值)
没有杂波的情况下，成像很清晰：
点激励源发出的杂波对成像影响：
几种杂波分布方式瑞丽分布
韦伯分布
随机分布
小体系测试
测试模型：
a)小球阵列：小球直径100mm，阵列体系2000mm*900mm。

频率在~之间，水平极化。

b)随机点激励源：(位置、频率、幅值均为一定范围内的随机值)
没有杂波的情况下，成像很清晰：
点激励源发出的杂波呈瑞丽分布：
点激励源发出的杂波呈韦伯分布：
点激励源发出的杂波呈随机分布：
飞机成像模拟
测试模型：
a)飞机体系18m*12m。

频率在~之间，水平极化。

没有杂波的情况下（dB显示）：
点激励源发出的杂波呈瑞丽分布（dB显示）：。