宽带雷达杂波仿真及海杂波预测方法研究

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本文研究了宽带雷达地、海杂波的模拟仿真方法。首先回顾了现有的雷达杂波模拟与仿真技术,以及基于混沌非线性特征的海杂波预测方法和基于预测方法的海面弱小目标检测技术的发展历史和研究现状,分析了宽带雷达地、海杂波模拟与仿真中存在的主要问题,并介绍了论文的研究内容。其次研究了几种典型的雷达杂波统计模型的统计特性,以及ZMNL(零记忆非线性变换法)和(SIRP球不变随机过程法)两种经典的杂波模拟仿真方法。分别在ZMNL和SIRP两种仿真方法的基础上,详细研究了几种典型杂波模型随机序列的产生方法,并仿真验证了方法的有效准确性。然后重点研究了适用于宽带雷达杂波统计特性建模的模型——广义复合分布杂波模型(Generalized Compound Probability Density Function,GC-PDF)。论文分析了该杂波模型取不同参数时与经典杂波模型的关系,并分析了各参数对模型的影响。然后研究了基于SIRP法的广义复合分布模型的基础模型——广义伽玛分布模型杂波仿真的算法,文中详细阐述了此仿真方法。随后在此基础上研究了广义复合分布模型杂波的仿真方法,推导了相关高斯序列与广义复合分布序列相关系数之间的非线性关系,在此基础上提出了基于ZMNL方法进行广义复合分布杂波模拟仿真的算法。最后,仿真产生了广义伽玛分布模型杂波序列以及广义复合分布模型杂波序列,仿真结果也验证了该算法的有效准确性。最后重点研究了海杂波基于混沌非线性动力模型的模拟与仿真算法。首先研究了非线性混沌序列的各种预测方法,文中详细阐述了基于BP神经网络和RBF神经网络的混沌预测方法,以及基于ARBP、ARRBF模型的非线性动力模型预测方法,并用理论混沌序列仿真验证了这几种预测方法的有效准确性。随后利用实测海杂波数据验证了上述预测方法的有效性,其中利用RBF神经网络的预测方法受噪声影响较大,因此将实测海杂波数据先经过局部投影去噪处理,利用降噪后的海杂波数据验证了这几种预测方法,预测效果都有所改善,并将此四种方法应用于海杂波背景下弱目标检测。最后分析总结了四种预测方法在预测与应用中的优缺点。
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