基于ZMNL的K杂波建模与仿真

雷达杂波特性可以用幅度分布特性和频谱分布特性来描述,文章利用无记忆非线性变换(ZMNL)进行建模仿真,产生具有高斯谱的相关K分布杂波;详细介绍了仿真建模的具体过程,并验证了仿真结果;结果表明,此方法能更快速准确地模拟高分辨近距离雷达杂波,仿真得到的杂波序列可以直接用于雷达杂波模拟器中的输入信号。     

遗传算法在海杂波产生中的应用

研究具有任意功率谱特性的雷达杂波产生方法.将杂波产生转化为参数优化问题,并应用遗传算法对其进行求解.以具有对数正态分布和高斯谱特性的雷达杂波产生为例,讨论遗传算法的实现过程.设计了一种谱估计子,按照该估计子可使遗传算法找到较优的滤波器系数,得到满意的杂波谱特性.仿真结果表明,所提出的杂波产生方法能够产生满足要求的幅度分布和功率谱特性的杂波.     

高分辨率雷达近距离下的海杂波建模与仿真

作为一种具有统计特性的随机变量,海杂波的特性可以用幅度分布特性和谱特性来描述。文章以韦伯分布、具有高斯谱的海杂波为例,介绍一种海杂波的模拟模型;之后进行海杂波信号仿真并验证了仿真结果。仿真得到的海杂波数据可以直接用于雷达目标模拟器中的输入信号。     

基于现代谱估计的相关K杂波模拟

针对相关K分布杂波仿真过程中具有指定功率谱的随机序列的产生,提出用现代谱估计进行相关随机序列产生的方法.该方法利用L-D算法求解自回归模型的Y-W方程以精确地模拟杂波的功率谱密度,以海杂波为例的仿真结果证明了方法的有效性.同时针对杂波仿真过程中自回归模型阶数的选择,对不同的K分布参数和功率谱宽度的杂波进行了仿真实验,通过对实验结果的分析给出一些有用的结论.     

雷达杂波的计算机模拟

本文论述雷达杂波的计算机模拟方法。用具有高斯频谱的高斯随机过程作为雷达杂波模型。采用查表法快速产生互相正交的两组独立高斯随机数列,通过低阶递归型高斯数字滤波器产生两组互相正交的模拟雷达杂波的随机数列,对它们进行了统计检验、谱分析和相关分析。这些随机数列的产生速度快、精度好,用它们作为雷达杂波环境对雷达动目标检测系统进行了计算机模拟试验,结果很好。     

杂波谱中心和谱宽估计方法

在雷达动目标检测等处理中 ,为了有效抑制杂波 ,并防止目标白化 ,首先需要对杂波谱中心和谱宽进行有效的估计。基于短序列雷达杂波数据的快速付氏变换 (FFT)运算结果 ,提出了新的杂波功率谱中心和谱宽的估计方法 ,分别称之为“质心法”和“积分法”。将物理学中的“质心法”应用于杂波功率谱中心估计 ,取得了较常规方法好的多的估计效果。在杂波功率谱宽估计中 ,结合相应的功率谱谱形特征 ,利用能量积分的方法完成了功率谱谱宽的估计。和常规的方法相比较 ,有性能好、算法复杂性较小的优点     

雷达模拟器的噪声模拟研究

雷达噪声杂波特性的模拟是进行雷达信号处理算法设计的前提。在雷达模拟器设计的基础上,重点对雷达探测过程中产生的噪声和杂波相关特性进行了分析,同时给出了高斯白噪声的计算方法,并通过计算机仿真,实现了较为逼真的雷达噪声环境模拟。     

一种改进的Weibull分布杂波仿真方法

针对目前Weibull分布杂波仿真中没有考虑线性滤波器物理可实现性问题,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Weibull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。该方法产生的杂波可用于雷达信号模拟、雷达图像分析及雷达最优信 号处理器设计。     

星载SAR分布杂波的计算机模拟

星载雷达是适应各种军用和民用的目的而提出来的 ,美国和加拿大都在研究包含 SAR(合成孔径雷达 ) - GMTI(地面运动目标指示 )模式的星载雷达 ,由于星载雷达在地面轨迹较大 ,卫星速度快 ,运动目标信号淹没在强大的地杂波中。为了完成 GMTI功能 ,只有首先对 SAR- GMTI系统中地杂波精确建模 ,分析和掌握其在 SAR机制下空间分布情况和功率谱特性 ,才能有效去除杂波。地杂波建模困难 ,具有很多随机性的环境因素 ,没有现成的算法 ,跟具体雷达设备、系统参数也有关系。因此杂波仿真是很复杂的 ,大量仿真和实验数据表明 K分布较能精确描述杂波 ,而且引入了空间的相关性。本文用 K分布来描述雷达截面积的空间起伏。K分布的混合模型包含了杂波起伏的两个分量。一、快变化分量也称为斑点分量 ,其幅度服从负指数分布的方根即瑞利分布 ,源于雷达从随机相位散射点反射回波的相干求和 ;二、慢变化分量也称为纹理分量 ,它服从平方根伽马分布 ,纹理变量表征观测面特性 ,受成像场景物理特性的影响 ,决定了场景空间变化的雷达横截面。因此 K分布杂波模型等同于用伽马分布去调制平方律检测 (负指数分布 )的功率调制过程。本文通过无记忆非线性变换产生相关高斯序列 ,多个独立的相关高斯序列分别组成相应纹理分量和斑点分量 ,     

基于LPZ谱分析法的非高斯脉动风压模拟

提出一种基于线性预测和Z转换(linear prediction and Z-transform,LPZ)谱分析法的非高斯脉动风压模拟算法.运用Johnson变换系统实现高斯随机过程到非高斯白噪声的转换;再使用LPZ对其进行数字滤波,进而得到所需的非高斯脉动风压.采用基于LPZ谱分析法对单变量非高斯随机信号和非高斯脉动风压进行了数值模拟.通过对模拟的非高斯信号和脉动风压的统计参数(峰度和偏度)与目标统计参数,以及模拟的功率谱与目标功率谱进行比较,验证了基于LPZ谱分析法的非高斯脉动风压模拟算法的有效性.