基于支持向量回归和分位数的雷达K分布海杂波形状参数估计方法

针对传统的雷达K分布海杂波形状参数估计方法在异常样本存在情况下估计精度严重下降的问题,该文提出一种基于支持向量回归(SVR)和样本分位数比值的K分布海杂波形状参数估计方法。首先给定K分布杂波参数和分位数位置的值,根据K分布的累积分布函数计算样本分位数比值及其对数,然后建立以样本分位数比值对数为输入、待估计形状参数为输出的SVR模型,通过交叉验证确定SVR模型的超参数,最后训练SVR模型实现对K分布海杂波形状参数的稳健精确估计。仿真和实测雷达数据表明,所提方法的估计误差低于基于矩的估计方法的估计误差,并且与基于分位数的估计方法具有相近估计性能。此外,相比已有基于分位数的方法,所提方法的超参数容易确定,并且不依赖于查表。

基于多维矩特征联合的K分布杂波参数估计

K分布杂波参数估计在海洋雷达自适应目标检测中起着关键作用。传统的矩估计器通过联立两个矩求解参数,其估计性能受限于有限矩的信息。因此,本文提出一种基于多维矩特征联合的参数估计方法,旨在拓展矩信息的维度。首先,从观测数据中,提取多个精心设计的线性矩和对数矩,构建一个特征向量。其次,将传统基于统计分布的参数估计问题转换为非线性优化问题。然后,通过引入梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)算法,建立特征向量和形状参数之间的函数关系,实现形状参数的估计。此外,推导证明特征向量与尺度参数的独立性以及二阶矩只依赖于尺度参数,从而解决两个参数估计的相关性问题。最后,仿真和实测数据结果表明,所提估计器能利用多个矩的丰富信息,进一步提高参数估计性能。特别是在小形状参数时,其估计性能显著优于现有矩估计法和zrlog(z)期望法。

基于ZMNL的相关复合K分布雷达海杂波仿真

相关K分布是一种适于描述雷达海杂波的非高斯分布模型。快速、准确地模拟雷达海杂波,对雷达最优信号处理器的设计及雷达系统的模拟是十分重要的。文中讨论了相关K分布海杂波的建模与仿真,在K分布的自相关函数与高斯分布的自相关函数之间的非线性关系的基础上,利用修正的零记忆非线性变换,仿真产生了相关复合K分布雷达海杂波。仿真实验结果表明,这种方法是准确、有效、可行的。

基于ZMNL的相关复合K分布雷达海杂波仿真

相关K分布是一种适于描述雷达海杂波的非高斯分布模型。快速、准确地模拟雷达海杂波,对雷达最优信号处理器的设计及雷达系统的模拟是十分重要的。讨论了相关K分布海杂波的建模与仿真,在K分布的自相关函数与高斯分布的自相关函数之间的非线性关系的基础上,利用修正的零记忆非线性变换(ZMNL),仿真产生了相关复合K分布雷达海杂波。仿真实验结果表明,这种方法是准确、有效、可行的。

基于ZMNL的相关广义K分布宽带雷达杂波仿真

广义K分布(GK-pdf)模型,是一种适用于宽带雷达杂波仿真的分布模型。文中首先研究了广义K分布模型及其统计特性,得到了相关系数之间的非线性关系。从而利用零记忆非线性变换(ZMNL)方法仿真了相关广义K分布杂波,给出了基于ZMNL法的相关广义K分布杂波序列仿真原理和算法流程图,并仿真了几种经典的特殊广义K分布。仿真结果表明了该方法的有效性、准确性。

基于ZMNL方法的K分布雷达杂波建模仿真

对雷达杂波的K分布模型进行研究,阐述了零记忆非线性(ZMNL)变换方法的原理,给出了基于ZMNL方法产生K分布非均匀杂波序列建模仿真过程。仿真结果表明,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信号模拟、雷达图像分析及雷达最优信号处理器的设计。

基于ZMNL的K分布海杂波仿真

对K分布海杂波的建模与仿真进行了研究,给出了一种基于零记忆非线性变换的K分布海杂波序列产生方法和步骤,首先产生相关的高斯随机过程,然后经过某种非线性变换得到所求的相关随机序列。在滤波器的设计中,通过引入粒子群优化算法对参数进行了优化,以达到更好的效果。最后仿真产生了相关K分布的雷达海杂波,结果表明该方法是有效的。

ZMNL方法实现海杂波建模与仿真

零记忆非线性变换法 (Zero Memory Nonlinearity,ZMNL)可以产生相关和非相关的雷达杂波 ,前提是已知非线性变换前后杂波的相关系数之间的非线性关系 ,本文对各种杂波的这种关系进行了总结 。

相关K分布海杂波的建模与仿真

讨论了相关K分布海杂波的建模与仿真。在任意给定杂波的功率谱条件下,首先采用频域变换法产生相关高斯随机序列,然后利用K分布杂波序列的自相关函数和相关高斯序列的自相关函数之间的关系,采用修正的无记忆非线性变换法,产生了具有高斯谱和立方谱的相关K分布随机序列。通过仿真证明了这种方法的有效性。

L波段小擦地角海杂波KK分布建模

为了改善小擦地角海杂波建模存在的重拖尾问题,研究KK分布建模方法,基于L波段高分辨小擦地角海杂波数据,分析不同分辨率和不同海况下KK分布与海杂波实测数据的拟合效果,通过与常用的K分布、威布尔分布、对数正态分布等对比,表明KK分布较好解决了K分布等在幅度分布拖尾处与实测数据出现的偏离问题,可在拖尾处达到更好的拟合效果。

一种新的相干k分布模型及其在海杂波仿真中的应用

根据K分布杂波两个正交分量可由两列独立的高斯矢量加权乘积和构成的原理,提出了一种新的相关相干K分布杂波建模与仿真方法。相比经典的零记忆非线性变换(ZMNL)和球不变随机过程(SIRP)法,该方法可以仿真自相关函数(acf)为任意复数的杂波序列,同时由于不需要进行矩阵求逆和非线性变换,运算速度得到显著改善。数值仿真以及对实际雷达海杂波图的模拟,证明了该方法的有效性。

时空相关K分布海杂波的建模与仿真

给出了K分布海杂波概率分布特性、时间相关特性分析和空间相关特性分析,结合球不变随机过程(SIRP),提出了一种生成时空相关K分布海杂波的仿真方法,并对其时间相关特性、空间相关特性进行了理论分析和仿真。结果表明,该方法能够生成满足要求的时空相关K分布杂波序列,生成杂波序列的概率密度函数(PDF)和功率谱密度与理想的K分布海杂波吻合较好。

K分布海杂波相干视频信号之仿真

提出了一种基于K分布的高分辨率雷达海杂波模型和仿真算法。对这种算法的思路和实现步骤进行了说明 ,并对其中的若干关键问题进行了研究。设计了仿真场景和雷达参数 ,在高性能微机上进行了杂波仿真实验 ,仿真结果表明该算法准确、可行。

一种改进的复合K分布杂波仿真方法

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。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的设计。

时空二维相关K分布雷达海杂波建模与仿真

海杂波是影响雷达对海工作的重要因素,海杂波的精确建模与仿真是实现雷达性能检测,以及算法优化的先决条件。在分析海杂波幅度分布特性、时间和空间相关特性的前提下,利用Cholesky分解并结合球不变随机过程法(SIRP,spherically invariant random processes),提出了一种用于生成时空二维相干相关K分布海杂波的仿真模型,仿真结果表明该方法能够生成满足时间和空间相关特性要求的二维海杂波,得到的数据可以直接作为雷达目标模拟器中的输入信号。

蒸发波导环境中基于ZMNL的海杂波仿真

针对海上蒸发波导环境中雷达目标的识别,提出了蒸发波导中基于零记忆非线性变换(ZMNL)的海杂波实现方法。该方法确定了海杂波K分布参数与蒸发波导高度间的关系,可得到不同蒸发波导高度、不同探测距离处的相关K分布杂波序列。给出了应用该方法产生杂波的具体步骤,仿真实验证明了该方法用于蒸发波导中海杂波建模的有效性。

基于相干K分布模型的二维海杂波分析与仿真

提出了一种新的二维相干K分布杂波建模与仿真方法。根据K分布杂波两个正交分量可由两列独立的高斯矢量加权乘积和构成的原理,分别推导了K分布序列实、虚部的自、互相关性,然后应用二维滤波技术,将一维相干杂波仿真方法推广到距离一方位二维空间。相比经典零记忆非线性变换(ZMNL)和球不变随机过程(SIRP)法,它仿真的杂波自相关函数(ACF)可以为任意复数,而且提高了运算速度。最后对实际雷达二维海杂波进行了分析和模拟。

基于遗传算法的海杂波K分布参数估计

在高分辨率雷达中,复合K分布模型对海杂波的实测数据具有良好的拟合效果。使用K分布来描述海杂波幅度特性时,关键在于其分布参数的估计。本文在研究海杂波K分布模型、遗传算法的基础上,针对遗传算法中二进制编码、适应度函数标定存在的缺陷进行改进,然后将多种群遗传算法应用于参数估计,并利用CSIR组织公布的雷达实测数据进行仿真。仿真结果与统计量估计法以及标准遗传算法进行比较表明,利用改进遗传算法得到的拟合曲线与杂波数据直方图吻合较好,改进遗传算法在海杂波模型参数估计中具有较好性能。

基于SIRP法的相干K分布海杂波仿真

球不变随机过程法(Spherically Invariant Random Process,SIRP)允许对杂波的边缘概率密度函数和自相关函数独立进行控制,且高阶概率密度函数可以显式表达,从而克服了无记忆非线性变换法(Ze-ro Memory Nonlinear,ZMNL)对自相关函数的影响。文中提出了一种采用相干脉冲雷达的杂波功率谱模型并结合SIRP法产生相干K分布海杂波的方法,对以往的模拟方法作了改进。仿真结果证明了该方法的有效性。

海杂波实测数据的改进K分布模型分析

鉴于目前最常用的K分布模型对各种海态下特别是低海态海杂波的统计特性拟合程度不高,提出了改进K分布模型.通过运用实测海杂波数据分析验证表明,改进K分布模型对于不同海态下海杂波模拟吻合程度更高,在对海杂波的统计特性分析和目标检测中具有一定优势.