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广义Pareto杂波的参数估计算法实现开题报告

 2022-01-13 21:35:56  

全文总字数:5622字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着对雷达杂波特性研究的逐渐深入,先后建立了几种杂波统计模型,主要有瑞利分布、对数正态分布和韦布尔分布等,这几种杂波模型都是基于单一点统计量的,主要缺点在于缺乏模拟杂波的的时间和空间相关性,仅适合于单脉冲雷达信号检测,近几年来,在分析杂波物理特性时所引入的复合k分布模型更接近于实际情形,在复合k分布模型中,杂波幅度被描述为两个因子的乘积,其一是散斑分量,它是由大量散射体的反射进行相参叠加而成的,符合瑞利分布;其二是幅度调制分量(即慢变量),它反映了散射束在空间变化的平均功率,具有长相关时间,服从gamma分布,这种模型不仅能很好地满足所观察的幅值测量特性,而且包括了脉间相关性能,适于描述多种高分辨、低擦地角的地、海杂波。

在幅度分布建模方面,瑞利模型是最早应用的海杂波模型之一,其理论基础是统计学中的中心极限定理(clt)。将瑞利模型应用于海杂波建模时要满足如下几点基本假设:雷达分辨单元内不同散射体之间统计独立;散射体数目巨大,且不存在占据主导作用的散射体;分辨单元内两散射体与雷达距离之差比分辨单元尺寸小很多;分辨单元内天线增益为常数。历史海杂波数据的统计分析结果表明,瑞利模型主要适用于中等或较高擦地角条件下低分辨率雷达海杂波的幅度分布建模。为有效提升雷达检测性能,现代雷达往往采用较高的距离分辨率,其主要优势在于减小了散射单元面积,提高了信杂比,为低可观测目标探测提供了可能。然而,高分辨率海杂波具有更加复杂的特性,其幅度分布往往严重偏离瑞利模型,表现为尖峰和拖尾的增强,以及标准差-均值比的明显增加(对于瑞利模型,该比值为0.523),且在小擦地角条件下更加显著。散射机理层面的研究结果证实,这种非瑞利分布特性与海浪结构所引起的散射体聚束现象有关[29],这意味着,在小时间尺度上clt仍然适用,非瑞利海杂波是局部瑞利分布海杂波受到调制的结果。为提高理论模型与测量数据经验概率密度函数(pdf)之间的吻合度,一些双参数或三参数非高斯模型,如对数正态、韦布尔、k、gk分布等,在海杂波幅度分布建模得到应用。

对数正态分布模型较早出现在trunk和george等人的研究中,适用于动态范围较大、拖尾程度较重情况下的海杂波建模问题。韦布尔分布模型的拖尾程度介于瑞利模型和对数正态模型之间,适用于较为均匀情况下的海杂波建模问题。k分布模型在海杂波建模中的应用得益于trunk等人的重要研究结论,即某些类型的非瑞利海杂波可以建模为局部均匀的瑞利模型,其功率水平被海表面的大尺度空间采样所调制。由该结论发展而来的海杂波模型即为瑞利混合模型,又称为复合高斯模型,它是一个分布族,在海杂波功率水平的分布函数给定后就可以得到模型的具体表达式,k分布即为其特例之一。1976年,jakeman和pusey从海表面散射现象学出发,在海杂波建模为2维随机游走模型的假定下,基于随机散射场相干叠加数学描述推导出了k分布模型,并首次将其应用于海杂波建模。1994年,sangston等人通过严格的数学推导建立了复合高斯模型与2维随机游走之间的理论关系。

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2. 研究的基本内容

1. 海杂波幅度分布特性

研究瑞利分布、对数正态分布和威布尔分布等传统杂波分布模型及分布参数估计方法,再学习包括k分布和广义pareto分布并学习逆gamma分布的概念及计算方法。同时掌握matlab软件工具的使用。

2. 深入研究广义pareto分布的参数估计方法

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

进度安排:1. 完成论文选题,待学院完成审核后完成任务书,进行查阅文献并将任务书上传,做好开题工作(2018.11第一周前)

2. 在广泛查阅资料的基础上,完善课题研究方案,完成外文翻译和开题报告等工作,待指导老师审核通过后上传相关材料至毕设系统。(2018.12.10前)

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4. 参考文献

[1]孙明. 数字信号处理[m].北京:清华大学出版社,2018.

[2] 李芾.基于实测海杂波数据的统计特性分析[d].上海:西安电子科技大学,2013.

[3] 张玉石,许心瑜, 尹雅磊, et al. 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.

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