2) non-Gaussian clutter
非高斯杂波
1.
The simulation method of target and clutter was discussed,including delay,Doppler frequency,related non-Gaussian clutter,antenna array,etc.
半实物模拟系统是毫米波导引头研制和评估的有效手段,准确产生目标和杂波信号是该试验系统的重要内容,阐述了毫米波导引头目标和背景回波信号的产生方法,对系统中的关键技术如延迟、多普勒频率、相关非高斯杂波、射频阵列等实现方法也进行了讨论。
3) correlated non Gaussian clutter
相关非高斯杂波
4) compound Gaussian clutter
复合高斯杂波
1.
GLRT is an efficient method to resolve the detection problem of range spread targets in compound Gaussian clutter.
广义似然比检测(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)是解决复合高斯杂波下距离扩展目标检测问题的一种有效方法,而当目标速度未知时,对于毫米波等高频雷达而言,速度估计误差将造成方向矢量(steering vector)失配,从而导致GLRT性能的严重下降。
5) Gaussian filtering
高斯滤波
1.
This paper studies the effect of the Gaussian filtering on various evaluation methods according to the characteristic of diameters themselves.
根据几何产品技术规范提出的拟合尺寸(包括最小二乘直径、最大内接直径和最小外接直径的需要),本文将针对这些直径的特点,分析研究高斯滤波对各种评定方法的影响。
2.
On the basis of comprehensive researches of the existing Gaussian filtering method for surface roughness, the convolution algorithm and fast Fourier transform algorithm for the Gaussian regression filter and Gaussian robust filter have been deduced and the C codes have been programmed.
在讨论现有表面粗糙度高斯滤波方法的优缺点的基础上 ,推导了高斯回归滤波及高斯稳健滤波的卷积算法和快速傅里叶算法过程 ,编写了算法的 C语言代码。
3.
The shortcoming of Gaussian filtering applied to characterize the engineering surfaces was presented.
分析了高斯滤波在实际工程表面评定中存在的不足 ,引入稳健估计理论 ,提出了一种新的基于高斯滤波的稳健算法 ,消除了表面异常值对高斯滤波效率的影响 ,提高了高斯滤波的稳健性 。
6) Gauss filtering
高斯滤波
1.
Application of Gauss filtering and information entropy principle in veri- fication of arithmetic mean deviation
基于高斯滤波和信息熵原理的R_a评定研究
2.
Gauss filtering has been adopted on original granite surface profile curves,and then research its roughness.
阐述了花岗石表面轮廓的特点,提出先对原始轮廓曲线进行高斯滤波,然后再进行粗糙度计算的方法;并对用高斯滤波和最小二乘中线两种方法计算的粗糙度进行了比较,认为高斯滤波方法更适合花岗石表面轮廓的粗糙度研究。
补充资料：雷达目标和杂波
雷达探测的对象一般称为雷达目标。凡能散射电磁波的物体都可以作为雷达的目标。空中交通管制雷达以飞机作为目标；舰载雷达以船舰、浮标、海岸线等作为目标；地图测绘雷达以地面作为目标；气象雷达以暴风雨等气象现象作为目标。在雷达目标环境中，目标以外的其他散射体的回波使雷达显示器上的图像（或其他形式的雷达输出信号）变得杂乱，妨碍对目标回波的检测，称为雷达杂波。雷达目标和杂波的含义具有相对性，视雷达的用途而定。例如，地面回波对于防空雷达是杂波，而对地形测绘雷达则属于目标；云、雨几乎对所有雷达都是杂波，但对于气象雷达则属于目标。
散射体分为点散射体和分布散射体。当散射体的尺寸比雷达分辨单元小时，雷达无法分辨其细节，只能把它当作一个点散射体来处理。当散射体的尺寸比雷达分辨单元大时，则须当作分布散射体处理。分布散射体又分为面分布散射体（如地面、海面等）和体分布散射体（如阵雨、鸟群、箔条等）。在多数情况下，杂波是指点目标周围的分布散射体。广义地说，雷达杂波还应包括观测目标以外的无关目标回波和干扰波。
散射体散射能力 雷达必须在杂波、接收机噪声和其他干扰中检测目标并提取关于目标的信息。研究目标和杂波的各种性质，对于雷达设计和使用非常必要。目标的散射能力用雷达截面积σ 表示(见雷达目标截面积)。若已知雷达发射功率Pt、天线增益G、天线波束宽度θa(方位)和θe(俯仰)、雷达波长λ、雷达到目标的距离R，则雷达收到的回波功率为
(1)
分布散射体的后向散射能力，用雷达目标截面积密度，即单位照射面积的雷达截面积σ0表示。如果雷达照射面积为Ac,则雷达目标截面积为σc=σ0Ac。当雷达照射波的入射余角φ较小时，照射面积受雷达发射脉冲宽度τ和波束方位宽度θa的限制：Ac=Rθa(cτ/2)/cosφ。式中c为电磁波传播速度。这时,雷达从照射区收到的后向散射功率为
(2)
体分布散射体的散射能力用单位照射体积的雷达目标截面积（也称反射率）η表示。当被照射体积为Vc时，雷达目标截面积为σc=ηVc。雷达波束对空照射时,被照射体积为。这时,雷达收到的回波功率
(3)
不同类型散射体的回波强度与距离R的关系明显不同。公式(1)、(2)、(3)是实际测量各种散射体散射能力的基础。散射能力与散射体的物理性质、空间分布情况、运动情况及雷达视角、雷达波长和极化等因素有密切关系。
回波起伏特性 点目标的尺寸虽比雷达分辨单元小，但可能比雷达波长大得多,形状可能很复杂,如飞机、船舶等。对于这样的目标，雷达不能分辨目标各个部分的散射波，只能收到各部分散射波的矢量和。由于目标的运动，雷达照射目标的视角不断变化。因此，运动目标的回波是起伏的。
回波起伏具有随机的性质。通常是用概率密度函数P(σ)描述雷达目标截面积起伏幅度分布；用相关函数或傅里叶变换即功率谱密度函数s(f)描述雷达目标截面积起伏的相关特性或频率分布。面分布和体分布散射体的回波起伏也用同样方法描述。这些统计性质的实际测量和理论计算是难以做到的。常用理论模型近似地作为实际散射体，以便进行分析和反映回波起伏的基本特点。1960年，P.斯威尔林建立的目标起伏模型有两种：①把目标看成许多同等大小的独立散射元的集合，每个散射元的回波幅度相等,相位在0～2π间均匀分布。合成回波的瞬时值服从正态分布，包络服从瑞利分布，雷达截面积（即回波功率）服从指数分布。具有这种特点的散射体称为瑞利型（斯威尔林1、2），降雨降雪是典型的瑞利型。例如，从各种角度观测飞机回波（除侧面观测以外）时，回波起伏均服从瑞利分布。又如，雷达分辨力不高（τ＞1微秒,θa＞1°）时,低海情（分辨单元大于海浪波长）的海面回波和平坦地面(如沙漠、农田等)的回波，也都服从瑞利分布。②把目标看成一个主要散射元和许多小散射元的集合(斯威尔林3、4)。这时，总的回波功率即散射截面积的概率密度可用4自由度的χ2-分布近似表示（准确的概率密度应为赖斯分布）。当雷达观测飞机的侧面时，其回波起伏符合这种分布。在观测形状简单的大型目标时，测得的大幅度起伏出现的概率比上述模型给出的大，即实际概率密度的尾部比较高。这类目标包括圆柱体和带翼的圆柱体，如某些卫星体、火箭、舰船和大平板形的目标。在适当选择参数时,χ2-分布和对数正态分布可以很好地拟合这类目标的实测数据。用高分辨力雷达（τ＜1微秒,θa＜1°）观察高海情海面、市区、有建筑物的郊区地面时，回波起伏也可用对数正态分布来拟合。这种拟合，仅是用一种便于分析的函数描述实际杂波的起伏特性，而与回波起伏的机理没有直接的关系。海面杂波和地面杂波往往介于瑞利分布（尾部较低）和对数正态分布（尾部较高）之间。用威布尔分布（形状参数α在2～0.8之间）能更好的拟合其概率分布。在时间相关性方面，斯威尔林把起伏分为慢起伏和快起伏两种极端情况。①慢起伏：天线扫描间不相关，扫描内完全相关（斯威尔林1，3）；②快起伏：脉冲间不相关（斯威尔林2，4）。实际目标起伏的相关性处于两者之间。
在分析目标起伏对雷达跟踪精度的影响和研究抑制杂波的技术时，需要知道目标和杂波起伏功率谱密度函数的具体形式。回波起伏功率谱密度常用高斯函数近似表示为。式中fd为目标或杂波的平均多普勒频移σf为多普勒频移的散布宽度。固定目标(如地物等)的平均多普勒频移fd为零，而其散布宽度σf则与天线波束宽度和扫描速度、地面植物摇摆、海浪的运动、飞机姿态角变化快慢等因素有关。运动目标和气象杂波的fd不为零。气象杂波的σf与雨滴等散射粒相对运动强度有关。
目标识别 当雷达距离分辨力很高时，雷达能观察到大型目标上各主要散射部位在雷达视线上的分布，并能估计出目标在视线方向上的投影尺寸，加上单脉冲技术还可以测出目标的三维轮廓。利用相干雷达可以测出目标各部分的距离－多普勒图像。如果雷达发射波中包含低频调制分量（波长为目标尺寸的0.5～10倍）,如斜坡函数调制，则从雷达回波中可以得到目标尺寸和形状的信息。这些技术可以用来对目标进行分类和识别。金属目标上各部分之间的接触达不到分子水平而间隙又小到 100埃数量级时，其接触面呈现出非线性效应。这时，散射波中包含入射波的高次谐波和多种频率入射波的交叉波。谐波的强度不再与入射波强度成正比，而是成非线性函数，即在谐波上雷达截面积与入射功率有关。利用这种效应，在高次谐波上（常用三次谐波）接收目标回波，可以区分金属与非金属目标，并可用来抑制杂波。
杂波类型和强度 海面回波与海浪高度、风速、风的行程和持续时间、雷达波束相对于海浪的方向、涨潮和落潮、海面污染等因素有关，也与雷达频率、极化、入射余角、照射面积等因素有关。海面回波的统计性质决定于海情（海情按风速分级）和雷达分辨能力。在世界各大海洋上,海面回波的性质大致相同。图1为中等海情（风速为10～20节）时海面雷达截面积密度0与雷达频段、极化和入射余角的关系。图中数据是多次测量的平均值。接近垂直照射时，海面的镜面反射很强。入射余角很小时，入射波与反射波（两者反相）发生干涉，使后向散射变弱。测量表明，当风速低于5节时，海面后向散射很小。当风速从5节增大到20节时,后向散射增加很快,到20节时接近饱和。雷达截面积密度σ0与风速的关系是σ0正比于e／V。式中V为风速；c为常数。
对于地面回波，不论在理论上还是在实际上都比海面回波存在更多的问题。一般来说，地面回波比海面回波强。只是在垂直照射时地面回波较弱。地面回波随地形和地貌变化很大。山地、平原、沙漠、耕地、沼泽、不同的植被（树木、庄稼）、植物的不同生长期、地面上的建筑物等，都有不同的散射特性。图2表示不同地面的散射截面积密度σ0的典型数值范围。
降雨、降雪等气象现象，在微波频率上有明显的后向散射。雨的反射率η等于单位体积内雨滴的雷达截面积的总和。通常，雨滴的直径不到1厘米（0.05～0.7厘米）。当波长大于雨滴周长时，雨滴的散射截面积可用瑞利散射公式计算：
式中；ε为雨滴的介电常数；Di为雨滴直径。
单只的鸟和昆虫的雷达截面积很小，成群的鸟和昆虫也能严重地干扰对目标的观测。利用灵敏度时间控制电路可以抑制近距离的鸟群回波。
至于由大气折射系数不均匀和"睛空湍流"造成的后向散射（即"仙波"），只有在雷达发射功率很大时才能观察得到。
散射体分为点散射体和分布散射体。当散射体的尺寸比雷达分辨单元小时，雷达无法分辨其细节，只能把它当作一个点散射体来处理。当散射体的尺寸比雷达分辨单元大时，则须当作分布散射体处理。分布散射体又分为面分布散射体（如地面、海面等）和体分布散射体（如阵雨、鸟群、箔条等）。在多数情况下，杂波是指点目标周围的分布散射体。广义地说，雷达杂波还应包括观测目标以外的无关目标回波和干扰波。
散射体散射能力 雷达必须在杂波、接收机噪声和其他干扰中检测目标并提取关于目标的信息。研究目标和杂波的各种性质，对于雷达设计和使用非常必要。目标的散射能力用雷达截面积σ 表示(见雷达目标截面积)。若已知雷达发射功率Pt、天线增益G、天线波束宽度θa(方位)和θe(俯仰)、雷达波长λ、雷达到目标的距离R，则雷达收到的回波功率为
(1)
分布散射体的后向散射能力，用雷达目标截面积密度，即单位照射面积的雷达截面积σ0表示。如果雷达照射面积为Ac,则雷达目标截面积为σc=σ0Ac。当雷达照射波的入射余角φ较小时，照射面积受雷达发射脉冲宽度τ和波束方位宽度θa的限制：Ac=Rθa(cτ/2)/cosφ。式中c为电磁波传播速度。这时,雷达从照射区收到的后向散射功率为
(2)
体分布散射体的散射能力用单位照射体积的雷达目标截面积（也称反射率）η表示。当被照射体积为Vc时，雷达目标截面积为σc=ηVc。雷达波束对空照射时,被照射体积为。这时,雷达收到的回波功率
(3)
不同类型散射体的回波强度与距离R的关系明显不同。公式(1)、(2)、(3)是实际测量各种散射体散射能力的基础。散射能力与散射体的物理性质、空间分布情况、运动情况及雷达视角、雷达波长和极化等因素有密切关系。
回波起伏特性 点目标的尺寸虽比雷达分辨单元小，但可能比雷达波长大得多,形状可能很复杂,如飞机、船舶等。对于这样的目标，雷达不能分辨目标各个部分的散射波，只能收到各部分散射波的矢量和。由于目标的运动，雷达照射目标的视角不断变化。因此，运动目标的回波是起伏的。
回波起伏具有随机的性质。通常是用概率密度函数P(σ)描述雷达目标截面积起伏幅度分布；用相关函数或傅里叶变换即功率谱密度函数s(f)描述雷达目标截面积起伏的相关特性或频率分布。面分布和体分布散射体的回波起伏也用同样方法描述。这些统计性质的实际测量和理论计算是难以做到的。常用理论模型近似地作为实际散射体，以便进行分析和反映回波起伏的基本特点。1960年，P.斯威尔林建立的目标起伏模型有两种：①把目标看成许多同等大小的独立散射元的集合，每个散射元的回波幅度相等,相位在0～2π间均匀分布。合成回波的瞬时值服从正态分布，包络服从瑞利分布，雷达截面积（即回波功率）服从指数分布。具有这种特点的散射体称为瑞利型（斯威尔林1、2），降雨降雪是典型的瑞利型。例如，从各种角度观测飞机回波（除侧面观测以外）时，回波起伏均服从瑞利分布。又如，雷达分辨力不高（τ＞1微秒,θa＞1°）时,低海情（分辨单元大于海浪波长）的海面回波和平坦地面(如沙漠、农田等)的回波，也都服从瑞利分布。②把目标看成一个主要散射元和许多小散射元的集合(斯威尔林3、4)。这时，总的回波功率即散射截面积的概率密度可用4自由度的χ2-分布近似表示（准确的概率密度应为赖斯分布）。当雷达观测飞机的侧面时，其回波起伏符合这种分布。在观测形状简单的大型目标时，测得的大幅度起伏出现的概率比上述模型给出的大，即实际概率密度的尾部比较高。这类目标包括圆柱体和带翼的圆柱体，如某些卫星体、火箭、舰船和大平板形的目标。在适当选择参数时,χ2-分布和对数正态分布可以很好地拟合这类目标的实测数据。用高分辨力雷达（τ＜1微秒,θa＜1°）观察高海情海面、市区、有建筑物的郊区地面时，回波起伏也可用对数正态分布来拟合。这种拟合，仅是用一种便于分析的函数描述实际杂波的起伏特性，而与回波起伏的机理没有直接的关系。海面杂波和地面杂波往往介于瑞利分布（尾部较低）和对数正态分布（尾部较高）之间。用威布尔分布（形状参数α在2～0.8之间）能更好的拟合其概率分布。在时间相关性方面，斯威尔林把起伏分为慢起伏和快起伏两种极端情况。①慢起伏：天线扫描间不相关，扫描内完全相关（斯威尔林1，3）；②快起伏：脉冲间不相关（斯威尔林2，4）。实际目标起伏的相关性处于两者之间。
在分析目标起伏对雷达跟踪精度的影响和研究抑制杂波的技术时，需要知道目标和杂波起伏功率谱密度函数的具体形式。回波起伏功率谱密度常用高斯函数近似表示为。式中fd为目标或杂波的平均多普勒频移σf为多普勒频移的散布宽度。固定目标(如地物等)的平均多普勒频移fd为零，而其散布宽度σf则与天线波束宽度和扫描速度、地面植物摇摆、海浪的运动、飞机姿态角变化快慢等因素有关。运动目标和气象杂波的fd不为零。气象杂波的σf与雨滴等散射粒相对运动强度有关。
目标识别 当雷达距离分辨力很高时，雷达能观察到大型目标上各主要散射部位在雷达视线上的分布，并能估计出目标在视线方向上的投影尺寸，加上单脉冲技术还可以测出目标的三维轮廓。利用相干雷达可以测出目标各部分的距离－多普勒图像。如果雷达发射波中包含低频调制分量（波长为目标尺寸的0.5～10倍）,如斜坡函数调制，则从雷达回波中可以得到目标尺寸和形状的信息。这些技术可以用来对目标进行分类和识别。金属目标上各部分之间的接触达不到分子水平而间隙又小到 100埃数量级时，其接触面呈现出非线性效应。这时，散射波中包含入射波的高次谐波和多种频率入射波的交叉波。谐波的强度不再与入射波强度成正比，而是成非线性函数，即在谐波上雷达截面积与入射功率有关。利用这种效应，在高次谐波上（常用三次谐波）接收目标回波，可以区分金属与非金属目标，并可用来抑制杂波。
杂波类型和强度 海面回波与海浪高度、风速、风的行程和持续时间、雷达波束相对于海浪的方向、涨潮和落潮、海面污染等因素有关，也与雷达频率、极化、入射余角、照射面积等因素有关。海面回波的统计性质决定于海情（海情按风速分级）和雷达分辨能力。在世界各大海洋上,海面回波的性质大致相同。图1为中等海情（风速为10～20节）时海面雷达截面积密度0与雷达频段、极化和入射余角的关系。图中数据是多次测量的平均值。接近垂直照射时，海面的镜面反射很强。入射余角很小时，入射波与反射波（两者反相）发生干涉，使后向散射变弱。测量表明，当风速低于5节时，海面后向散射很小。当风速从5节增大到20节时,后向散射增加很快,到20节时接近饱和。雷达截面积密度σ0与风速的关系是σ0正比于e／V。式中V为风速；c为常数。
对于地面回波，不论在理论上还是在实际上都比海面回波存在更多的问题。一般来说，地面回波比海面回波强。只是在垂直照射时地面回波较弱。地面回波随地形和地貌变化很大。山地、平原、沙漠、耕地、沼泽、不同的植被（树木、庄稼）、植物的不同生长期、地面上的建筑物等，都有不同的散射特性。图2表示不同地面的散射截面积密度σ0的典型数值范围。
降雨、降雪等气象现象，在微波频率上有明显的后向散射。雨的反射率η等于单位体积内雨滴的雷达截面积的总和。通常，雨滴的直径不到1厘米（0.05～0.7厘米）。当波长大于雨滴周长时，雨滴的散射截面积可用瑞利散射公式计算：
式中；ε为雨滴的介电常数；Di为雨滴直径。
单只的鸟和昆虫的雷达截面积很小，成群的鸟和昆虫也能严重地干扰对目标的观测。利用灵敏度时间控制电路可以抑制近距离的鸟群回波。
至于由大气折射系数不均匀和"睛空湍流"造成的后向散射（即"仙波"），只有在雷达发射功率很大时才能观察得到。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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