L波段小擦地角海杂波幅度统计特性研究
张玉石*① 许心瑜② 尹雅磊② 李慧明② 吴振森①
① (西安电子科技大学理学院 西安 710071) ② (中国电波传播研究所 青岛 266107)
Research on Amplitude Statistics of L-band Low Grazing Angle Sea Clutter
Zhang Yu-shi① Xu Xin-yu② Yin Ya-lei② Li Hui-ming② Wu Zhen-sen①
① (School of Science, Xidian University, Xi’an 710071, China)
② (China Research Institute of Radiowave Propagation, Qingdao 266107, China)
摘要 为了研究L波段小擦地角海杂波幅度统计特性及其在不同海洋参数条件下的差异,该文结合海杂波实测数据,选取适当的拟合优度检验准则,对比分析给出了不同波高和风向条件下Rayleigh, Weibull, Log-normal, K分布等经典统计分布模型,以及典型参数条件下Pareto分布在L波段小擦地角海杂波建模中的拟合效果,可为雷达目标检测中杂波模型的选择提供参考,提高海洋环境背景下目标检测的适应能力。
关键词 :
雷达信号处理 ,
海杂波 ,
幅度统计特性 ,
K分布 ,
Pareto分布
Abstract :In order to investigate amplitude statistics and variation under different ocean parameters of L-band low grazing angle sea clutter, in this paper, based on the L band real sea clutter data collected in different wave height and wind direction and proper goodness of fit rules, fitting result of Rayleigh, Weibull, Log-normal, K-distribution and Pareto distribution in modeling low grazing angle data are compared. The applicability of the above models are discussed. It can provide reference for the selection of clutter model in radar target detection, improve the adaptability under maritime environment of target detection.
Key words :
Radar signal processing
Sea clutter
Amplitude distribution statistics
K distribution
Pareto distribution
收稿日期: 2013-07-30
通讯作者:
张玉石:男,1978年生,高级工程师,博士生,研究方向为地海杂波测试系统与方法、海杂波特性与建模等.
E-mail: zhang10695@126.com
引用本文:
张玉石, 许心瑜, 尹雅磊, 李慧明, 吴振森. L波段小擦地角海杂波幅度统计特性研究[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(5): 1044-1048.
Zhang Yu-Shi, Xu Xin-Yu, Yin Ya-Lei, Li Hui-Ming, Wu Zhen-Sen. Research on Amplitude Statistics of L-band Low Grazing Angle Sea Clutter. , 2014, 36(5): 1044-1048.
链接本文:
http://jeit.ie.ac.cn/CN/10.3724/SP.J.1146.2013.01139 或 http://jeit.ie.ac.cn/CN/Y2014/V36/I5/1044
[1]
严韬,陈建文,鲍拯. 一种基于压缩感知的天波超视距雷达短时海杂波抑制方法 [J]. 电子与信息学报, 2017, 39(4): 945-952.
[2]
胡冲,罗丰,张林让,范一飞,陈帅霖. 对N 次观测Pareto分布参数有效估计范围的扩展 [J]. 电子与信息学报, 2017, 39(2): 412-416.
[3]
施赛楠,水鹏朗,刘明. 基于复合高斯杂波纹理结构的相干检测 [J]. 电子与信息学报, 2016, 38(8): 1969-1976.
[4]
张林,李秀友,刘宁波,关键. 基于分形特性改进的EMD目标检测算法 [J]. 电子与信息学报, 2016, 38(5): 1041-1046.
[5]
张素玲,席峰,陈胜垚,刘中. 基于正交压缩采样系统的脉冲雷达回波信号实时重构方法 [J]. 电子与信息学报, 2016, 38(5): 1064-1071.
[6]
范一飞,罗丰,李明,胡冲,陈帅霖. 海杂波AR谱多重分形特性及微弱目标检测方法 [J]. 电子与信息学报, 2016, 38(2): 455-463.
[7]
郑轶松,陈伯孝,杨明磊. 一种基于空域滤波的空间临近相干源角度估计方法 [J]. 电子与信息学报, 2016, 38(12): 3100-3106.
[8]
陈春晖,张群,罗迎,孙玉雪. 一种空间微动目标宽带雷达干涉三维成像方法 [J]. 电子与信息学报, 2016, 38(12): 3144-3151.
[9]
刘明, 水鹏朗. 基于功率中值和归一化采样协方差矩阵的自适应匹配滤波检测器 [J]. 电子与信息学报, 2015, 37(6): 1395-1401.
[10]
邹鲲, 张斌, 王晓薇, 林澄清. 贝叶斯估计器先验模型参数的迭代感知方法 [J]. 电子与信息学报, 2015, 37(6): 1402-1408.
[11]
胡冲, 罗丰, 范一飞, 陈帅霖. 基于N 分随机乘法模型的多重分形海杂波仿真 [J]. 电子与信息学报, 2015, 37(6): 1470-1475.
[12]
问翔, 刘宏伟, 包敏. 一种距离扩展目标的Hough变换检测器 [J]. 电子与信息学报, 2015, 37(5): 1104-1110.
[13]
陈潜, 付朝伟, 刘俊豪, 吴嗣亮. 基于随机脉冲重复间隔Radon-Fourier变换的相参积累 [J]. 电子与信息学报, 2015, 37(5): 1085-1090.
[14]
王宝帅, 杜兰, 和华, 刘宏伟. 基于复高斯模型的样本缺失窄带雷达信号重构算法 [J]. 电子与信息学报, 2015, 37(5): 1065-1070.
[15]
孙康, 金钢, 王超宇, 马超伟, 钱卫平, 高梅国. 扫描模式下海杂波的多分形布朗运动模型 [J]. 电子与信息学报, 2015, 37(4): 982-988.