【正文】 1。 Mili, L. Modelling of sea clutter with Gaussian mixtures and estimation of the clutter parameter[C]. Proceedings of the IEEE 12th Signal Processing and Communications Applications Conference, 2021:53 56 2021/6/15 18 ３ .非高斯雜波仿真 目前，相關(guān)非高斯分布雜波的模擬方法主要有兩種： ? 1. 廣義維納過程的零記憶非線性變換 (ZMNL)法； ? 2. 球不變隨機過程 (SIRP)法。 在描述多個脈沖檢測時 ， 多采用 K分布 ， K分布不僅能夠很好地擬合海雜波的幅度 ， 還便于描述雜波的時間相關(guān)性和空間相關(guān)性 。 2021/6/15 6 １ .幅度統(tǒng)計特性 ? 高低分辨率的劃分 對于如何劃分雷達的高分辨率與低分辨率 ， 文獻 [1]中認(rèn)為：當(dāng)用高分辨力雷達 (脈沖寬度小于 )在低視角 (小于 5186。 2021/6/15 19 ３ .非高斯雜波仿真 ? 零記憶非線性變換 (ZMNL)法 其框圖為： 其過程是先由白高斯序列 V(k)，經(jīng)過濾波器 H(z)產(chǎn)生相關(guān)高斯序列 W(k)，然后經(jīng)過某種非線性變換得到相關(guān)非高斯序列 X(k)。21,21。 2212212211。 Sari, N.。 這兩種分布僅設(shè)施描述單個脈沖檢測的情況 。) 觀察海面時 ，海雜波呈現(xiàn)出非高斯性 ， 這種海雜波稱為非高斯海雜波 ， 它也是目前研究最為廣泛的海雜波 。 H(z) V(k) ZMNL W(k) X(k) 2021/6/15 20 ３ .非高斯雜波仿真 ? ZMNL法仿真 Lognormal雜波 (1) Lognormal雜波序列的產(chǎn)生框圖如下： 相關(guān)系數(shù) 可以有正態(tài)分布雜波的相關(guān)系數(shù)根據(jù)下式求得： 濾波器的幅值由 確定。1。 ? ，即瑞利分布的散斑分量幾乎不相關(guān)。 ???Nnnn xfxf1)()( ??? ?Nn n1 1? )(xfn[1] Sari, F.。 在高分辨率低入射角的情況下 ， 海雜波數(shù)據(jù)用lognormal分布描述較合適；在近距離即嚴(yán)重的雜波環(huán)境中采用 weibull分布更合適 。 [1] Chan H C. Radar seaclutter at low grazing angles[J]. IEE , 1990, 137(2): 102~112 2021/6/15 7 ２ .雜波統(tǒng)計模型 海雜波的高斯模型主要是： ? 瑞利分布 海雜波的非高斯模型主要有： ? 對數(shù)正態(tài)分布 ? 韋布爾分布 ? 復(fù)合Ｋ分布 此外，還有一些新的海雜波模型模型，如： ? α穩(wěn)定分布 ? 高斯混合模型 2021/6/15 8 ２ .雜波統(tǒng)計模型 ? 瑞利 (Rayleigh)分布 其概率密度函數(shù) 如下式所示： ?????????????xaxaxx02e x p)p( 222其 PDF隨參數(shù) a的 變化如右圖所示： 2021/6/15 9 ２ .雜波統(tǒng)計模型 ? 對數(shù)正態(tài) (Lognor