海杂波特性研究在雷达探测、海面目标检测及微波遥感等领域具有重要意义。本文主要基于海洋环境参数和深度学习模型研究不同海域的海杂波特性,建立了海洋环境参数与海杂波特性之间的关联模型,并分析了不同海域影响海杂波特性的海洋环境参数因子,为不同海域目标探测、不同波段雷达参数选择及性能提升提供数据和理论支持。本文的主要研究内容及成果特色概括如下:1.本文首先基于欧洲中尺度天气预报中心提供的大量海洋环境参数数据,分析了渤海、黄海、东海、南海及台湾海峡的海洋环境参数分布,确定了各海域采样点位置,建立了不同海域海洋环境参数数据库,为海面建模及电磁散射仿真提供数据支持。2.针对实测海杂波数据有限,无法满足不同海域海杂波特性分析的问题。本文基于海浪谱模型及真实海洋环境参数仿真了不同海域不同时刻的各采样点三维海面,基于电磁散射理论计算了时序仿真海面对应的海杂波时间序列。基于CUDA平台,课题组提出了海面建模并行算法及海杂波时间序列建模并行算法,生成大量海杂波数据,建立了不同海域不同波段雷达仿真海杂波特性数据库。3.雷达探测的海杂波信号中包含同频干扰、目标及噪声等。针对人工提取海杂波有效区域效率低、主观性强及人力成本高等问题,本文基于轻量级目标检测网络建立了海杂波有效区域提取模型,大大提高了纯净海杂波的提取效率,为海杂波特性分析提供了大量实测纯净海杂波数据。基于仿真及实测海杂波数据,建立了不同海域不同波段的海杂波特性数据库。4.针对海杂波幅度分布类型及参数联合预测问题,本文提出了联合损失函数,用于训练基于人工神经网络的海杂波幅度分布类型及参数预测模型。UHF、S及X波段实测海杂波数据的验证结果表明:该模型预测性能优于基于矩估计及最大似然估计的幅度分布的形状因子及尺度因子预测和K-S检验的幅度分布类型分类。5.传统的海杂波幅度均值模型通常考虑完全发展海面,海杂波幅度均值模型适用范围有限。基于大量不同海情的实测海洋环境参数及海杂波特性数据,本文建立了适用于我国海域的海洋环境与海杂波特性（幅度均值、多普勒谱频移及展宽）的线性及非线性关联模型,分析了不同海域不同波段实测海杂波时空相关性,为海杂波抑制提供依据。针对海杂波抑制问题,本文基于长短期记忆网络建立了海杂波归一化幅度预测模型,将预测值与真实值对消实现海杂波抑制,并在频域内分别讨论了纯净海杂波及含目标海杂波抑制结果。6.基于不同海域的海洋环境参数及海杂波特性数据,分析了不同海域不同波段海杂波特性的海洋环境参数影响因素。其中,风速及有效波高是海杂波幅度均值、幅度概率密度函数及多普勒谱展宽的主要影响因素,风向是影响多普勒谱频移方向的主要因素。