海杂波统计特性分析PPT课件

• 1.重力波，波长是几百米到小于1米,作用力主要 是重力；其回波相关时间较长，量级为秒，有的长 达数十秒，它构成了海杂波的正随机成份，通常称 为纹理(Texture)； • 2.毛细波，波长在厘米级甚至更短，恢复力主要 是表面张力。其平均生存周期较短，变化较快，去 相关时间为数十毫秒，一个杂波单元内可能有多个 毛细波同时存在，因此其回波总体上表现为高斯分 布的特点，构成了海杂波的高斯成份，通常称为散 斑(Speckle)。
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２.杂波统计模型
2.4 复合K分布(3)
K分布杂波模型将回波幅度 Z描述成两
个独立变量的乘积： ZXs YXsR 式中，Xs代表散斑分量，认为服从瑞利分布， 指数分布的平方根；Y代表纹理分量，认为
服从伽马分布。
因此，K分布为散斑和纹理调制所形成的
总的幅度分布：
p(z) 0
式中 Kvx 是 v阶第二类修正Bessel 函数，a为尺度参数，0.1v是形状参数， 取决于杂波的尖锐程度，v0.1表示非常 尖锐的杂波，v时趋于高斯分布。
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２.杂波统计模型
2.4 复合K分布(2)
K分布可以用基于海面合成理论的复合散射理论解释。 在海面合成理论中，将海面波动分为两种：
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１.幅度统计特性
1.2 高分辨率海杂波幅度统计特性
随着雷达分辨率的提高并工作在小擦地角下时，
杂波明显偏离高斯模型，主要特征有：一是有较长 的右拖尾，二是有一个较大的标准偏差与平均值的 比值。
在高分辨率低入射角的情况下，海杂波数据用
log-normal分布描述较合适；在近距离即严重的杂
的海杂波。高斯混合概率密度函数的通用模
型是：
N
f (x) n fn(x)
n1
式中
N
n
1,
fn (x) 是高斯PDF。
n 1
与SIRP模型和内生模型相比，该模型可
以很好的表述相关非高斯的杂波或噪声[1]。
[1] Chan H C. Radar sea-clutter at low grazing angles[J]. IEE Proc.-F, 1990, 137(2): 102~112
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２.杂波统计模型
海杂波的高斯模型主要是： 瑞利分布
海杂波的非高斯模型主要有： 对数正态分布 韦布尔分布 复合Ｋ分布
f(x)q pq xp1ex pq xp, x0
其PDF随参数的 变化如右图所示：
P5,q21/p
P3,q21/p
q P3,q41/p
P3,q61/p
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２.杂波统计模型
2.4 复合K分布(1)
其概率密度函数如下式所示：
f(x)av 21 2 xa v1K v a x , x0
其概率密度函数如下式所示：
f(x) x
21 2explnx2 l2nuc2
其PDF随参数的 变化如右图所示：
uc 0.5,20.2 uc 0.5,2 1
uc 0.5,22 uc 0.5,23 uc 1,20.2
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２.杂波统计模型
2.3 韦布尔(weibull)分布
其概率密度函数如下式所示：
海杂波统计特性分析
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海杂波统计特性分析
汇报的主要内容：
➢１.幅度统计特性 ➢２.杂波统计模型 ➢３.相关非高斯杂波仿真 ➢４.小结
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１.幅度统计特性
海杂波产生机理复杂，依赖于许多因素， 主要包括雷达的工作状态（入射角、发射频 率、极化、分辨率等）和背景状况(如海况， 风速、风向等)。
因此，一般将海杂波看做一随机过程。 而完整地描述一个随机过程是很困难的，通 常根据需要考虑其主要特征，在分析海杂波 时，主要考虑杂波的幅度分布和相关特性(或 谱)。
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１.幅度统计特性
1.1 低分辨率海杂波幅度统计特性
早期，雷达的分辨率较低，分辨单元 较大，在一个分辨单元内，杂波的散射体 数目较多，认为满足中心极限定理，因此 杂波模型是高斯型的，认为杂波同相和正 交两路分量服从高斯分布，杂波幅度分布 服从瑞利分布。
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２.杂波统计模型
2.5 稳定模型(2)
其PDF随参数的变化如下图所示：
2,5,10 1.5,5,10
2,1,0 10 2,1,0 5
1,5,10
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２.杂波统计模型
2.6 高斯混合模型
由于高斯分布的数学优越性十分诱人，
人们设想用高斯混合模型来描述非高斯类型
pZ|R(z|r)pR(r)dr
pR(r) 为瑞利分布 ，
pZ|R(z| r) 为Chi分布，伽马分布的平方根。
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２.杂波统计模型
2.4 复合K分布(4)
其PDF随参数的变化如下图所示：
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参数a=2
参数v=10
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２.杂波统计模型
2.5 稳定模型(1)
当海面非常不平静时，海杂波中将会出
现大量类似目标的尖峰；稳定模型在通信
处理领域内证明能够较好地描述包含不同程 度冲击成份的噪声，因而人们考虑使用它来 描述高海情海杂波中出现的大量类似冲击噪 声的杂波现象。
其PDF最好用傅氏反变换形式来描述：
f(,;x ) 2 1 ei x pe i x d
此外，还有一些新的海杂波模型模型，如： α稳定分布 高斯混合模型
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２.杂波统计模型
2.1 瑞利(Rayleigh)分布
其概率密度函数 如下式所示：
p(x)
x a2
Βιβλιοθήκη Baidu
exp
x2 2a2
0x
其PDF随参数a的 变化如右图所示：
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２.杂波统计模型
2.2 对数正态(Log-normal)分布
波环境中采用weibull分布更合适。这两种分布仅设
施描述单个脉冲检测的情况。
在描述多个脉冲检测时，多采用K分布，K分布
不仅能够很好地拟合海杂波的幅度，还便于描述杂
波的时间相关性和空间相关性。
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１.幅度统计特性
1.3 高低分辨率的划分
对于如何划分雷达的高分辨率与低分辨 率，文献[1]中认为：当用高分辨力雷达(脉冲 宽度小于0.5us)在低视角(小于5º)观察海面时， 海杂波呈现出非高斯性，这种海杂波称为非 高斯海杂波，它也是目前研究最为广泛的海 杂波。