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）：