1) K-distributed clutter
K分布杂波
1.
This paper proves that Ordered Statistic with Greatest Option CFAR(OSGO-CFAR) and Ordered Statistic with Smallest Option CFAR(OSSO-CFAR) are also of CFAR under homeomorphic independent K-distributed clutter background when the shape parameter is known.
该文证明了形状因子已知条件下OSGO-CFAR和OSSO-CFAR检测器在均匀统计独立的K分布杂波背景下具有恒虚警性能,分析了两种检测器在均匀杂波背景、杂波边缘和存在强干扰目标情况下的检测性能。
2) K-distribution clutter edge
K分布杂波边缘
1.
The performance of ordered statistic with cell averaging(OSCA) CFAR detector under K-distribution clutter edge situation was studied.
文中研究有序统计平均(OSCA)恒虚警检测器在K分布杂波边缘中的性能。
4) compound K-distributed clutter
复合K分布杂波
1.
To solve the question which is not considered for the realizable linear filter of physics in the simulation of compound K-distributed clutter at present,the statistics characteristic of the clutter model and simulation method of ZMNL(Zero Memory Nonlinearity)were firstly studied.
针对目前复合K分布杂波仿真中没有考虑线性滤波器物理可实现性的问题,首先深入研究了该杂波模型的统计特性及其ZMNL仿真方法;在此基础上,引入最小相位特性与复倒谱技术,提出了一种物理可实现的滤波器产生方法,同时详细阐述了物理可实现复合K分布杂波随机序列产生的流程;最后,进行了仿真实验,仿真结果证明了该方法的准确性和有效性。
5) clutter distribution
杂波分布
1.
A sort of effective method to test clutter distribution category is put forward in this paper.
本文提出了一种检验杂波分布类型的有效方法 ,该方法首先通过概率密度变换方法对被检验的杂波序列进行变换 ,再应用简单的正态分布检验方法检验变换后的序列 ,以此来检验原杂波序列的分布类型 。
2.
Second, clutter distribution model is obt.
针对车载前视GPSAR图像的空变及增益不均的特点,首先给出了对大面积图像数据进行均衡的基本框架;然后分析实测数据的杂波分布并利用其对图像进行均衡;最后通过分析均衡后图像信杂比及其对杂波分布特性的影响,获得了均衡实测图像的较好方法,从而验证了均衡框架的有效性。
6) Weibull distribution clutter
Weibull分布杂波
1.
These two methods are introduced briefly and the principle and basic flow of Weibull distribution clutter are also discussed in detail.
本文对这两种方法分别作了简要介绍并详细论述了Weibull分布杂波的产生原理和基本流程。
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。
参考词条