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1、（输入章及标题）毕业设计（论文） 雷达杂波的建模与仿真方法研究 学 院 年级专业 03级电子信息工程 学生姓名 指导教师 专业负责人 答辩日期 2007-6-24 III毕业设计（论文）任务书学院：信息学院 系级教学单位：电子与通信工程 学号专 业班 级电子信息工程2班课题题 目雷达杂波的建模与仿真方法研究来 源自选主要内容熟悉ZMNL算法，将 ZMNL模型应用于具有一定概率分布的相关雷达杂波序列。并用MATLAB语言对相关雷达杂波进行蒙特卡洛仿真。基本要求1学习熟悉ZMNL方法2用ZMNL方法对具有一定概率分布的相关雷达杂波进行建模3用MATLAB语言进行仿真参考资料1雷达系统模拟 R.L.
2、米切尔著 科学出版社2雷达原理 丁鹭飞著 西安电子科技大学出版社3燕山大学网上图书馆 中国期刊全文数据库4燕山大学网上英文资料 Eisevier周 次14周58周912周1316周1718周应完成的内容收集资料熟悉课题内容和设计思路程序设计与调试程序设计分析、调整以及程序优化实验结果整理以及总结论文书写课题总结答辩指导教师：史洪印系级教单位审批：摘要摘 要 现代雷达系统越来越复杂，难以用直观的方法来进行研究，因此雷达模拟应用广泛。雷达系统模拟是数字模拟技术与雷达技术结合地产物。也就是用计算机软件来建立雷达系统的模型，然后在计算机上复现雷达系统中信号的产生、传递、处理等动态工作过程。雷达模拟的核
3、心是建立雷达目标回波信号及各种杂波信号散射、传播特性的模型。杂波伴随这雷达产生而产生，对于雷达的设计有着重要的影响。所以通过对杂波性质的研究，建立合适的模型，对于雷达设计和分析有重要意义。对数正态分布、韦伯分布、K-分布是三种适于描述雷达杂波的非高斯分布模型，快速、准确地模拟各种杂波，对雷达研究是十分重要的。文中讨论了上述三种相关非高斯分布杂波的建模与仿真，在三种非高斯分布与高斯分布的相关系数之间的非线性关系的基础上，利用ZMNL法，模拟产生了三种相关的非高斯分布随机序列。本文正文部分先论述了雷达杂波的性质和分类，然后介绍了几种常用的概率分布模型，接着介绍了有关ZMNL法的原理和应用，最后具体
4、阐明了在指定杂波功率谱情况下，幅度服从瑞利分布、对数正态分布、韦伯分布和K-分布的杂波的建模与仿真方法，并根据不同分布的特点，将其应用到地杂波、海杂波、气象杂波和箔条干扰的仿真中。仿真结果证明了这种仿真方法是有效可靠的。关键词雷达杂波仿真；ZMNL；概率分布；功率谱55AbstractWith the more complexity of modern radar system, it is difficult to analysis as usual methods. So Radar simulation is widely used. Radar System Simulation is
5、 combined with digital-analog techniques and radar technology. That is, Modeling radar system with software, and then recurring the produce, transmission processing by computer .The core of RES is modeling the scatter and transmission of radar echo signal and varied radar clutter signals. So it is v
6、ery important to study the character of radar clutter, to find a proper model. And it is very sienificant to radar design and analysis.Radar clutter can be statistically modeled by using three kinds of non-Gaussian probability density functions (PDF) of lognormal, Weibull and K-distributed. It is im
7、portant to correctly simulate radar clutter. Modeling and simulation of three kinds of correlated non-Gaussian clutter are discussed in is paper. Based on the correlation coefficient nonlinearity between three non-Gaussian and Gaussian distribution, three kinds of correlated non-Gaussian random sequ
8、ences are generated by zeros memory nonlinearity (ZMNL). In the first part of the paper, the nature and classification of a radar clutter are discussed, and then we introduce several common probability density models, followed with the principle and application of ZMNL. In the end, we illuminate the
9、 simulated modeling way of Rayleigh, Log-norm, Weibull, K-distributed clutter with special power spectrum. All these models are used into the practical simulation of ground clutter, cloud-rain clutter and chaff jammer according to their features. The validity of scheme is proved by our simulated res
10、ults.Keywordsradar clutter simulation; ZMNL; probability distribution; power spectrum 目 录摘 要IAbstractII第1章 绪论11.1本课题的背景和意义11.2国内外研究现状11.3本文研究的主要内容3第2章 雷达杂波性质与分类52.1杂波的性质52.1.1散射系数的定义52.1.2杂波的一般特性62.1.3幅度时间特性72.2杂波的分类82.2.1大气杂波82.2.2地面杂波102.2.3海面杂波112.3本章小结13第3章 基于ZMNL的杂波仿真153.1 引言153.2 ZMNL方法简介163.3
11、 几种分布杂波的ZMNL产生183.3.1对数正态分布183.3.2韦伯分布193.3.3 K-分布213.4 本章小结22第4章 仿真结果及分析234.1瑞利分布杂波的仿真234.2对数正态分布的仿真244.3韦布尔分布的仿真264.4 K分布的仿真284.5结论284.6 本章小结28结 论29参考文献31附录1 开题报告33附录2 文献综述37附录3 外文译文及原文复印41致谢52第1章 绪论第1章 绪论1.1本课题的背景和意义雷达的主要任务是获取目标信息，其信号处理系统的首要任务是干扰抑制和信号检测。由于雷达所面临的杂波环境通常是错综复杂的，它不仅随不同的雷达，在不同的地理位置而不同，
12、还会因为在不同的时间里天气的变化而不同。另外，随着科学技术的发展，各种与雷达相对抗的高技术兵器的出现，导致了现代雷达工作环境的日益复杂与恶化，基于经典目标与杂波统计假设的信号检测理论己不能有效解决新体制雷达中的信号处理与检测问题。雷达除直接受到的积极干扰外，以往的平稳、大雷达截面积目标将为非平稳、小目标甚至隐身目标所取代，如武装直升机、反辐射导弹、隐身飞机等；经典的平稳高斯分布的单一模型杂波为非平稳非高斯分布的复合杂波所取代，如时变杂波、循环平稳杂波、韦布尔、对数正态和K分布杂波及其组合等。为了能在这些杂波中对目标信号进行有效的检测，需综合运用现代信号处理的各种方法，研究雷达信号检测的新概念、
13、新机理，提出新方法、新技术。对雷达杂波的研究自然是其中一个重要的环节，且己经越来越受到人们的重视。雷达总是工作于各种不同的杂波环境，如何最佳地在雷达杂波中对回波信号进行检测是现代雷达信号处理的一个重要课题。随着雷达技术的发展，人们根据不同的要求，从不同的角度提出了各种不同形式的雷达杂波模型，以尽量逼真地再现雷达工作环境。随着计算机应用技术的飞速发展，利用计算机进行建模、仿真与评估己在科学研究和工程实践领域得到了非常广泛的应用。对于雷达等大型电子装备而言，由于实验设备的缺乏和测试上存在的困难，模拟与仿真技术更是显得尤为重要。1.2国内外研究现状雷达接收信号一般包括下面三个组成部分：(1) 有用的
14、雷达回波信号； (2) 由天电干扰和雷达设备本身等形成的噪声；(3) 地面、海面及空中的云雨、干扰箔条等背景形成的杂波。由于杂波信号的强度一般远超过目标信号，并且杂波谱常常接近于目标，同时还受到雷达设备参数的影响，这些因素增大了雷达对杂波的处理难度。由此可见，杂波是雷达信号检测和处理的固有环境，在杂波背景下进行雷达信号的检测，先决条件就是对杂波性质的掌握。目前使用的杂波模型主要有三种方式1：(1) 描述杂波散射单元机理的机理模型；(2) 描述杂波后向散射系数的概率密度函数的分布模型； (3) 描述由实验数据拟和与频率，极化，俯角，环境参数等物理量的依赖关系的关系模型。对于单通道数据，由于杂波的
15、起伏统计特性对杂波相消处理器输入信杂比的计算有重大影响，杂波的频谱特性直接关系到MTI滤波器的设计，故多采用描述杂波后向散射系数的概率密度函数的分布模型也即统计模型的表示方法。目前利用统计模型仿真相关雷达杂波的方法，较有代表性的主要有三种，即：(1) 球不变随机过程法 (Spherically Invariant Random Processes，简称SIRP)；(2) 无记忆非线性变换法 (Zero Memory Nonlinearity，简称ZMNL )；(3) 随机微分方程法 (Stochastic Differential Equations，简称SDE)；SIRP模型属于外生模型，能
16、够独立控制序列的概率密度函数和协方差矩阵。在相关雷达杂波仿真中，可以用SIRP法仿真相关瑞利、韦布尔和K分布杂波。它的缺点是受所需仿真序列的阶数及自相关函数的限制，因此，当所需仿真序列较长时，计算负荷很大，不易形成快速算法。SIRP法在国内受到的关注不多，基本上停留在基本原理的理解上。ZMNL法可以实现用于描述雷达杂波的几种常用分布的仿真，但其应用受到功率谱形状等因素的制约。由于它易于实现且在相关高斯序列产生以后，速度较快，是目前在相关雷达杂波仿真中最引人注目的方法，并己得到广泛应用。国内也有关于ZMNL法应用的报道。SDE法没有SIRP法和ZMNL法流行，在国内少有提及，国外对这一方面的研究
17、也不多，且主要用于通信系统中干扰的仿真。根据SDE的理论，它可以通过相关时间来控制序列的相关性，同样适用于相关雷达杂波的仿真。SDE法实际上是一个非线性自回归模型( Non-linear AR )具有产生速度相当快的优点，但这种方法对概率密度函数有一定的限制。从实现的角度来看，用上述三种方法，基本上可以满足各种需求的相关雷达杂波仿真，但考虑到仿真方法的速度、准确性等，它们都有进一步的修正和深入研究之必要。而对于多通道地杂波数据，目前国内外广泛采用的是Klemm杂波模型，它是描述机载相控阵雷达和机载合成孔径雷达地杂波的经典模型。该模型从分析阵列天线和杂波单元的相对关系入手，指出回波幅度和相位分别
18、服从瑞利分布和02之间的均匀分布，并引入阵元空间位置的差异引起的相位超前，表明机载雷达的地物杂波呈现空时二维耦合谱特性。经过实验数据证明，该模型能够很好的拟和地杂波。1.3本文研究的主要内容本课题主要研究杂波的建模、仿真和实现。本文围绕相关雷达杂波仿真方面展开工作。首先综述杂波的产生尤其是单通道相关雷达杂波产生的机理，具体阐明了在指定杂波功率谱情况下，幅度服从瑞利分布、对数正态分布、韦伯分布和K分布的杂波的建模与仿真方法，并根据不同分布的特点，将其应用到地杂波、气象杂波和箔条干扰的仿真中。本文主要研究了地、海杂波的散射特性，建立了合适的数学模型。对于相关高斯随机序列的产生，运用了现代谱估计的方
19、法，并且运用了ZMNL方法产生了满足各种分布的杂波。内容主要分为四章。第一章主要介绍了课题背景，提出雷达模拟的方法。并且对于实现的指标和方法作了大体上的介绍。第二章，主要介绍了杂波的性质和分类，包括杂波的散射系数和幅度特性等。后面给出了，地海杂波的计算单位雷达截面积的方法。第三章主要讲述如何利用ZMNL法产生具有一定频谱分布的杂波，给出了几种分布杂波的产生框图，并比较了SIRP和ZMNL两种经典的方法的优缺点。第四章，给出了仿真的结果和分析。具体工作包括以下两个方面：(1) 综述雷达杂波尤其是相关雷达杂波产生机理和描述雷达杂波各种模型；(2) 讨论了几种雷达相关非高斯杂波的分布及其产生方法，给
20、出了仿真试验结果。第2章 雷达杂波性质与分类第2章 雷达杂波性质与分类杂波是雷达信号检测和处理的固有环境，在杂波背景下进行信号处理是雷达的基本任务之一。为了有效地在杂波背景下进行雷达信号的检测，先决条件就是对杂波性质的掌握。2.1杂波的性质从雷达开始出现的初期，对不需要的目标的检测便一直在干扰着对所需目标的检测。这些不需要的反射回波就是所谓的杂波。在大多数的情况下，被雷达所检测到的不需要的杂波是由很多个向雷达反射回能量的分布散射中心所造成的。每个散射中心都有跟它有关的幅度和相位。可以根据反射的功率考虑每一个散射中心的雷达散射截面积。取每一个雷达散射截面积的平方根并赋予它适当的相位，同杂波有关的
21、各个单独的散射体所产生的反射便可以相加，以获得如下一个形式的雷达散射截面积： (2-1)式中，相位通常用一项将单独的散射中心同基准面的距离和波长部考虑在内的近似表示式表示为：。2.1.1散射系数的定义由于在雷达分辨单元中被照射的可能是许多散射中心，而不是单个点目标。因此，已成为标准的实际作法是将杂波反射用被雷达所照射的面积(在表面杂波时)或体积来归一化。实际上，这种作法往往不能代表真实的情况。因为有很多现代雷达的分辨力已经非常的高，早己能看出杂乱反射回波中相当数量的非均匀结构。但是，在实际中仍然普遍地采用归一化杂波，所以了解杂波的基本特性仍然是很重要的。对于表面散射体的情况，通常采用的后向散射
22、参数是单位照射面积的雷达反射率，定义如下： (2-2)式中： 为单位面积的雷达反射率 A为被照射的地面/海面地区(平方米) 为被照射面积的雷达散射截面(平方米) 因为为一无量纲的系数，通常用分贝表示。2.1.2杂波的一般特性许多已知的有关杂波的一般物理特性己构成成套法规，在此范围内，特定的数据或特定的杂波模型尚有待取得一致。这些特性通常可划分为包含平均值的一类和包含时间特性(幅度分布和频谱)的一类。雷达后向散射是出雷达分辨单元内的各个散射单元产生的。用参量和来表示经表面面积或雷达单元体积所归一化的雷达散射。使用参量和时，都假设回波是由位于被雷达照射的实际面积内的大量散射单元所产生的。上面定义的
23、和 提供了测量期待的经雷达单元尺寸所归一化的雷达反射回波的尺度。 近垂直 入射区 平直区 近掠入射区入射余角图2-1雷达、表面几何关系从雷达散射的观点看，平坦表面的雷达、表面几何关系可划分成三个明显的区域：近掠入射区、平直区和近垂直入射区。如图2-1所示。在每一区域以内，俯角及波长的关系可用一般的方式表示，但三个区域的界限却会随波长、表面特性和极化而变化。在近掠入射区内，会随入射角的增加而急剧增加。在此区域内，如果能满足瑞利不平坦度准则。则不平坦的地面也可以看成平沿的地面，即如满足 (2-3)式中：表而不平调度的均方根值：入射波束和平均平而之间的夹角：发射波长 。从雷达散射的观点看，即使表面不
24、平坦度的均方根值大于1米时，仍然可以将之看成是平滑的。在平直区内，杂波的表面看来便不平坦，而且散射差不多完全是非相干的。因此， 随俯角的变化就很小。最后，对于大的入射角情况，镜面反射将会成为主要的反射。从而使得会随俯角的增大而急剧地增加，直到最大入射角90为止。90入射时的的幅度通常将取决于表面的不平坦度的均方根值和杂波的介质特性。杂波的频率依从关系通常距用波长表示的表面不平坦度有关.相对于波长来说为平滑的表面，其频率依从关系是变化的，并且很难进行测量。相对于波长说来为不平坦的表面，其频率依从关系在微波波段通常可以认为是按变化。但是，在毫米波波段，的频率依从关系会减小。用来描述表而杂波的一个问
25、题是，当分辨单元内的散射体数目减少时，恒值反射系数的概念便不复存在。这己由杂波的测试得到证实。测试时，给定杂波单元的雷达散射截面积将会随单元尺寸的减少而减至最小值;随后，它使同单元尺寸无关，表示离散的散射体也己能够分辨了。杂波的极化效应也会变化，并跟杂波的类型及俯角有关。举例来说，对相对平滑的海面的低角度海浪反射回波，平均水平极化反射便小于垂直极化的反射。但是，当海面变得不平坦时，这一差别就减小了。雨滴.可作为另一个例子，它对水平极化和垂直极化的反射大致相同。但由于球形的雨滴反射的圆极化旋转方向跟发射的极化方向相反，所以同平行的因极化比较，交叉极化反射的类别就会很大(在很多搜索雷达中，这一事实
26、便被用来减少雨的反射)。大的入射角时，树林的反射便服海面的杂波或雨的反射不同。这时，不论是水乎极化还是垂直极化或是因极化，差别都不太大。2.1.3幅度时间特性因为分布杂波是由大量的离散散射体所组成，而且这些散射体之间的视在距离又可能会因为散射休的实际移动(如风吹动树枝)或是由于雷达平台或天线的移动(每个散射体的视向角在改变)而会改变。所以经常使会观测到在杂波中有随时间而起伏变化的幅度。起伏可用幅度统计值和起伏率或频谱来表示。幅度的统计特性可给出反射回波具有一定范围数值的时间百分数的信息，而频谱则给出这些数值改变快慢的信息。人们已经对杂波幅度的统计特性作过多年的研究。对于大量大小差不多相等且相位
27、又均匀分布的散射体己发现其杂波的幅度值为瑞利分布。如果其中有一个散射体起主要作用，即比其它的散射休大得多，则分布便是莱斯分布。对于低的俯角和小尺寸的分辨单元，还曾经观测到对数正态分布或韦布尔分布。这些分布还施了一个高值的“尾巴”，这有可能是一些大的散射体在大部分时间内被挡住了，只是间或才被雷达看到的缘故。2.2杂波的分类2.2.1大气杂波大气杂波通常是由某些形式的沉降物所产生的，虽然厚厚的尘土、昆虫和飞鸟有时会构成相当显著的效射能量。因为沉降物是最主要的大气散射体，这一节将讨论沉降物的后向散射特性。雨的后向散射特性跟发射频率、极化、雨滴的数量和大小有关。因为很多雨滴都近似的为球形，根据雨滴的直
28、径和波长的比值，便可能会有三种散射状态：雨滴直径D同波长的比值很小的瑞利区；比值接近于1的米区(即振荡区)以及比值很大的光学区。在瑞利区内，随着频率的增加，后向散射将急剧地增加，在米区内，当频率有很小的变化时，后向散射便会出现很大的变化，而在光学区内，后向散射便频率无关，而且还只跟雨滴的大小(横截面积)有关。在任何给定时间，降雨率和雨滴大小之间并无一一对应的关系。但是，平均地说，雨的后向散射会随着降雨串的增加而增加，而且在频率在未达70MHz之前，也会随着频率的增加而增加。但当频率高于70MHz后，后向散射随频率变化的关系便会反过来。由于同搜索雷达典型的体积分辨力相比，雨滴是非常的小。在雷达分
29、辨体积内通常又总是有大量的散射体存在，所以雨的后向散射使成为一个非常动态的过程。而的动态特性可用几种统计方法来描述。一种方法是讨论平均值两边的反射回波的变化，通常是用幅度分布或标准偏差来表示的。另一种方法是讨论反射回波起伏的快慢，这个参数通常是用等效频谱或自相关函数来表示的。佐治亚技术研究所在进行雨的测试实验时，曾对雨的幅度分布作过计算13。计算结果表明，分布形状会随发射频率变化，在频率14MHz时，分布比瑞利分布要宽些，但在频率95MHz，分布又比瑞利分布窄.表2-1概括了反射回波的标准偏差和频率、极化和降雨率的关系。可以看出，降雨率和极化对测出的标准偏差的影响甚微而频率的影响却很大，标准偏
30、差会随频率的增加而减小。这大概是因为在频率增加时，小小的雨滴就变成比较重要的散射体的关系，这样使增加了雷达分辨体积内的有效散射体数，从而就减少了反射信号的动态特性。表2-1雨的后向散射的典型标准偏差频率（MHz）降雨率（毫米/小时）标准偏差（分贝）垂直极化圆极化1057.58.0208.08.53553.02.7203.22.59553.03.0203.22.9表2-2雨的频谱常数频率（MHz）降雨率（毫米/小时）fc(Hz) n1053531070335580210012027051752100500295514021005002测试时发现，频谱的形状具有幂函数下跃的特性，而不像原以为的高斯
31、特性。另外，还发现转角频率同降雨率及发射频率都有关，而指数则只跟发射频率有关。表2-2概括了转角频率和测出的指数限频率及降雨率之间的函数关系。在频率35MHz和频率更高时，幂函数就变成平方的关系。这就意味着用高斯特性去作频谱模型便会大大低估了频谱的宽度。2.2.2地面杂波许多年来，不论是在军事应用方面(因为有很多的战术目标都在地面上)还是从遥感技术方面(由于大地表面的雷达特性被用来研究象脱水量之类重要物理特性)看来，地面杂波的特性都是极为重要的。因为有许多自然目标和人工目标的存在，所以地面杂波特性是一个非常困难的问题。为了进行测试，曾将不同地面情况的散射体分成几种类型。包括树林、草地和庄稼地、
32、沙土、去石和荒芜的地面以及被冰雪覆盖的地面。下面将对各种类型的地面杂波作一些讨论.多年以来，一直用杂波的平均值来预测雷达的性能，也用来代替，跟之间的关系由式(2-4 )确定： (2-4)式中是俯角。对于波束填充的背景情况，便是等效于在雷达跟地面之间，波束描绘在与视线垂直的平面上由波束所截取的那一部分地面横截面积。因此，在俯角很小时，便几乎跟俯角没有关系 。在比较不同地点和在不同时问测定的数据时发现，几种类型的地面杂波的极限数据同波长的关系相当微弱，这并不表示不存在跟波长的依从关系，而是共它参数对反射率的影响更要大些。在比较不同地点和在不同时问测定的数据时，便常常会碰到这样的问题。因此，确定杂波
33、取频率或极化之类参数之间的依从关系的唯一办法便是使用不同的频率和极化去同时测量同一杂波一单元，使得除了被比较的那一项参数外，所有的其它参数都能保持不变。2.2.3海面杂波海面杂波同样也而杂波有两个不同之处：时间变化的幅度比地面杂波的大，而空间变化则要小些。除了90的俯角之外，如果没有因风浪掀起的海浪和表而张力波的作用，海面的反射将基本不会存在。平静的海面会对全部入射能量作前向放射，所以便不会有能量向雷达反射回来。然而，在任何给定的时刻，出现平静海面的可能性却相当的小。因此，通常总会接收到海面的后向散射能量。由于海面的后向散射能量是由于海浪和表面张力波的作用，所以后向散射的幅度同海浪高度或幅度会
34、有关。第一，描述参量：人们曾用几种参量来描述海浪高度，包括海面状态、平均浪高、主效浪高和峰值浪高。海面状态：一个用来描述海面特征的单一数值。海面状态跟浪高之间的关系没有明确的定义，虽然常常用跟平均浪高之间的关系来描述。平均浪高：平均浪高只不过是一大群海浪的峰到谷高度的平均值。它是一个最难于用肉眼加以估量的参量，但却是最易于用浪规仪器来计算的参量。主效浪高：主效浪高被定义为三分之一最高浪高的峰到谷高度的平均值。换而言之，它是那些最显著的浪高。这也观测者所估计的典型高度。峰值浪高：它被标注为1/10的峰值浪高，是最高浪高的十分之一峰到谷的高度。其数值大约为平均浪高的二倍。第二，后向散射系数：一般说
35、来，往往将海浪近似地看成正弦波，其幅度和周期则按高斯分布。海浪的前边和后边以及由风引起的重叠在海浪之上的小平面都会产生雷达后向散射。海面反射的主要特性将在下面讨论。和地面杂波的情况相同，海面杂波的平均值也往往用(单位面积的雷达散射截面积)表示。通常，海面的后向散射可划分为两个区:低角度区(俯角)和平直区(俯角)。低俯角时，对于从低到中等的海面状态，后向散射将同极化方式有着很强的关系，而且垂直极化时的平均值将比水平极化时的高些。后向散射还跟雷达视线同风/浪方向之间的夹角有着狠强的关系。而且当雷达视线为逆风/逆浪时，后向散射就要比顺风/顺浪或横向风/横浪时大些。一般说来，海面后向散射同浪高、风速、
36、频率、极化(发射极化和接收极化)、雷达相对于风的视向、雷达相对于海浪的视向以及俯角都有关.海面的后向散射的依从关系在频率从微波波段升高到毫米波波段时，将会发生变化。这些参数的依从关系将在下而讨论。在微波区内将会随频率的增加而增加。同样，从低到中等海面状态垂直极化将大于水平-水平(HH)极化，特别是在俯角低和风速不大的时侯。在毫米波区，反射率同频率的依从关系似乎将从单位增加的关系改变为减少的关系。而且水平-水平(HH)极化的反射要比垂直-垂直(VV)极化的大些。在低角度区，当瑞利不平坦度准则变得重要时，即可看出海面反射特性将会有非常确切的改变，从雷达系统的角度看，这就是海面的后向散射跟距离之间的
37、关系起了变化。出现转换的距离会随着浪高(或表面的不平坦度的均方根值)的增加而向远处移动，这正同瑞利准则所预计的一样。但是，这种依从关系却可能会由于多径效应和大气传播条件的改变而有一些修正，从而可能会引起异常传播或边导效应。第三，幅度变化：开始一般假定海面的幅度变化为瑞利分布，而对于垂直-垂直(VV)极化说来这样的假定确实是一个比较好的假定。但是，对于水平-水平(HH)极化和较窄的波束面积来说，实际测出的分布却比瑞利统计值所预计的要宽些。目前，对产生尖蜂的确切原由尚有不同的看法。不过己经知道它们的面积很小，而且是由风对海面的作用所引起的。垂直-垂直(VV)极化和水平-水平(HH)极化时都会出现尖
38、降，但水平-水平(HH)极化时却出现得更经常些，至少在微波波段内。但是，这种级化差异在毫米波波段内就不那么明显了。人们成功地用对数正态分布或韦布尔分布来模拟海面的幅度统计特性。达两种分布比瑞利分布优越的地方是，它们是两个参量的分布，因而能够更好地同已有的数据相拟合。目前进行的大多数模拟海浪杂波的统计特性的尝试都是用的两个参数的分布，并经实验表明同实际海浪杂波数据吻合。第四，频谱特性：海面杂波频谱与地面杂波有一个根本的差别:因为海浪能对雷达作接近或远离的实际运动，接收信号频谱可能会在零额之外具有最大值(由于大多数的地面杂波不能从其地面的固定位置上移动，其最大使将永远出现在零频率上)。出现最大值的
39、频率由众所周知的多普勒方程给出： (2-5)多普勒频谱宽度同海浪速度频谱宽度之间的关系可以用F(海浪频谱)代替V和用(多普勒频谱)代替。并解式(2.5)求出海杂波的频谱一般用高斯谱来近似。2.3本章小结在现实中，杂波信号的强度往往是远远超过目标信号，而杂波谱又常常接近于目标，这些因素都增大了雷达对杂波的处理难度。因此，对杂波特性的了解是雷达信号检测和处理的重要环节。本章首先介绍了雷达杂波的各种性质和与之相关的各种参数，包括雷达散射截面积、散射系数、幅度时间特性等；接着按照杂波背景的不同，分别介绍了大气杂波、地面杂波、海面杂波三种类型的杂波模型，并论述了各种模型的性质与特性等内容，是后续章节的知
40、识铺垫。 第3章 基于ZMNL的杂波仿真第3章 基于ZMNL的杂波仿真随着现代雷达技术的不断发展，雷达杂波的建模与仿真变得越来越重要，它是雷达优化设计的先决条件。所谓雷达杂波是指除探测目标以外的所有不需要的杂波信号，它受多种因素的影响.如气象条件、环境条件采集雷达、采集平台等各种因素的影响。对现有大量实测数据的分析表明，雷达杂波是具有特定的功率谱且幅度服从特定概率分布的相关非高斯时间序列。杂波产生机理复杂，可以用随机过程来描述，其重点特征是杂波的幅度分布和相关特性。3.1 引言杂波建模杂波模拟参数输入杂波类型及模型选择指定功率谱的相关杂波杂波是雷达信号检测和处理的固有环境，在杂波背景下进行信号
41、处理是雷达的基本任务之一。通常杂波信号的强度远远超过目标信号，并且杂波谱常常接近于目标，这些因素增大了雷达杂波处理的难度。为了有效地在杂波背景下检测信号，人们对杂波的性质进行了大量研究，并总结出多种杂波仿真方法。目前比较流行的有三种方法（见第一章）。杂波的起伏统计特性对杂波相消处理器输入信杂比的计算有重大影响，杂波的频谱特性直接关系到MTI滤波器的设计，为了模拟雷达杂波的各种特性，本文采用分布模型对杂波建模，并用经典的ZMNL法进行仿真。图3-1雷达杂波仿真系统框图常用的描述雷达杂波幅度分布的模型有以下四种：(1) 瑞利分布，适用于描述气象杂波、箔条干扰、低分辨力雷达的地杂波。当在一个杂波单元
42、内含有大量相互独立的、没有明显贡献的散射源时，雷达杂波包络服从瑞利分布。(2)对数正态分布，适用于低入射角，复杂地形的杂波数据或者平坦区高分辨率的海杂波数据。(3)韦伯分布，其动态范围介于上两种分布之间，能在更宽广的范围内精确表示实际的杂波分布。通常，在高分辨力雷达，低入射角的情况下一般海情的海浪杂波能够用韦布尔分布精确地描述，地物杂波也能用韦布尔分布描述。(4) K分布，适用于描述高分辨力雷达的非均匀杂波，多见于对海杂波、地杂波的描述。K分布是一种复合分布模型，它可由一个均值是慢变化的瑞利分布来表示，其中这个慢变化的均值服从分布。雷达杂波仿真除了上述具有特定概率密度函数的非相关雷达杂波仿真外
43、，在雷达信号处理的有些场合(如MTI)需要知道雷达杂波功率谱分布，常见的有高斯型、立方型、指数型，相应的归一化功率谱密度函数为 高斯型： (3-1) 是杂波中心频率，是杂波均方谱宽。立方型地杂波： (3-2)S(0)零频处功率谱强度，是归一化特征频率。指数型地杂波： (3-3) 是是归一化等效频率。3.2 ZMNL方法简介快速、准确地模拟雷达杂波，是雷达系统模拟和杂波特性研究所必须的。产生具有一定概率分布的相关随机序列目前有三种具有代表性的方法：其一是球不变随机过程法(Spherically Invariant Random Processes)，这种方法的基本思路是：产生一个相关的高斯随机过
44、程，然后用具有所要求的概率密度函数（pdf）的随机序列进行调制。这种方法受所求序列的阶数和自相关函数的限制，同时这种方法的计算量非常大，不易形成快速算法；其二是随机微分方程法( Stochastic Differential Equations，简称SDE)，能够独立控制序列的概率密度函数和协方差矩阵。在相关雷达杂波仿真中，可以用SIRP法仿真相关瑞利、韦布尔和K分布杂波。它的缺点是受所需仿真序列的阶数及自相关函数的限制，因此，当所需仿真序列较一长时，计算负荷很大，不易形成快速算法；其三是零记忆非线性变换法(Zero Memory Nonlinearity，简写为ZMNL)，这是目前相养雷达杂
45、波仿真用的最多的一种方法，其原理如图3-2示。V非线形滤波器 ZMNL 不相关高斯序列 相关高斯序列 Z图3-2零记忆非线性变换法(ZMNL)原理图 这种方法的基本思路是：首先产生相关的高斯随机序列，然后经某种非线性变换得到需要的相关非高斯随机序列。ZMNL方法比较经典，Bede Liu对这种方法进行了比较完整的理论分析。ZMNL方法得以应用的一个先决条件是必须寻找输入序列与输出序列的相关函数之间的非线性关系，求得所需的相关序列。一般情况下，雷达杂波不满足高斯分布的条件，多种地物杂波的分布有更长的“尾”，人们提出了诸如对数正态分布、韦伯分布、K分布等许多非高斯统计模型来更好地描述这些地物杂波。文献7很好地总结了对数正态分布、韦伯分布、K分布等三种非高斯分布中的输入输出序列相关