申请/专利权人：西北工业大学

申请日：2022-07-15

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN115390031B

主分类号：G01S7/41

分类号：G01S7/41;G01S7/292;G01S7/35;G06F30/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2022.12.13#实质审查的生效;2022.11.25#公开

摘要：本发明涉及一种高分辨率海杂波建模与仿真方法，属于雷达信号处理领域。包括以下步骤：构建海杂波幅度分布模型；构建高斯型功率谱的傅里叶级数系数；构建具有高斯型功率谱的幅度时间序列；构建具有空间相关性递减的高斯型功率谱幅度时间序列组；构建具有逆gamma分布幅度特性的时间序列；构建时空相关的GP分布海杂波；分别仿真海杂波数据的空间相关性、时间相关性；最后对幅度特性进行验证。本发明采用SIRP算法以及空间相关性递推算法仿真了具有时空相关特性的二维海杂波时间序列，克服了实测海杂波数据收集困难以及保密的壁垒，有助于海上目标检测器以及雷达系统的设计与仿真。

主权项：1.一种高分辨率海杂波建模与仿真方法，其特征在于步骤如下：步骤1：构建海杂波幅度分布模型为： 其中：c表示符合GP分布的海杂波时间序列；τ表示慢变的纹理分量，符合逆gamma分布，概率密度函数PDF表示式为u表示快变的散斑分量，符合瑞利分布，条件PDF表示式为因此，GP分布的PDF被定义为： 其中：v表示GP分布的形状参数，决定其拖尾特性；b表示GP分布的尺度参数，决定其能量特性；步骤2：构建高斯型功率谱的傅里叶级数展开序列根据高斯型功率谱的函数表达式： 其中：S0表示任意常数；f表示频率；fd表示多普勒频偏；σc表示功率谱谱宽；利用傅里叶级数展开，构建高斯型功率谱的傅里叶级数系数b；步骤3：构建具有高斯型功率谱的幅度时间序列根据步骤2中所求高斯型功率谱的傅里叶级数系数b，具有高斯型功率谱的幅度时间序列u被定义为：x1＝b*u其中：x1表示具有高斯型功率谱的幅度时间序列，u表示均值为0，方差为1的复白高斯噪声序列；步骤4：构建具有空间相关性递减的高斯型功率谱幅度时间序列组根据步骤3构建相互独立的高斯型功率谱的幅度时间序列组gmk,m＝1,2……，利用递推公式：获得m+1个距离单元空间衰减因子λ＝0.8的高斯型功率谱序列组xm+1k,m＝1,2……；其中gmk,m＝1,2……满足如下准则：1gmk是均值为0且能量与x1相同的复高斯随机向量：Egmk＝0 其中：E表示对序列取均值；2gmk与xmk是相互独立的随机向量RV：Exmkgm+nk+l＝03gmk与xmk的自相关函数值相同：Rxxl＝Exmkxmk+l＝Rggl＝Egmkgmk+l其中：k表示任意常数，Rxxl表示序列xmk的自相关函数，Rggl表示序列gmk的自相关函数；4gmk在空间上不存在相关性：Egmkgm+lk＝0,l≠0其中：l表示任意常数；步骤5：构建具有逆gamma分布幅度特性的时间序列高斯分布随机变量NV与逆gamma分布随机变量IGV之间的非线性关系可以被定义为： 其中：表示不完全gamma函数；表示误差函数；u1k表示均值为0方差为1的实NV，zk表示形状参数为v的IGV，即具有逆gamma分布幅度特性的时间序列；步骤6：构建时空相关的GP分布海杂波根据步骤1中GP分布海杂波的建模过程以及步骤4和5所分别构建的xm+1k,m＝1,2……和形状参数为v的IGV，具有时空相关的GP分布海杂波被定义为： 其中：um+1k表示具有时空相关性的GP分布海杂波数据集；m+1表示海杂波数据集的第m+1距离单元；.*表示m+1个空间相关性递减的高斯谱序列xm+1k,m＝1,2……分别与IGVzk相乘；步骤7：仿真海杂波数据的空间相关性分析所述仿真海杂波数据的空间相关性为： 其中：Rxx0表示海杂波序列的能量；xmk和xm+lk分别表示具有高斯型功率谱序列组的第m个和第m+l个距离单元的数据，根据计算结果可归纳任意两个距离单元仿真海杂波数据之间的空间相关性以λ＝0.8为衰减因子，呈指数倍衰减；步骤8：仿真海杂波数据的时间相关性分析所述仿真海杂波数据的时间相关性为： 其中：Rm+1,m+1l表示第m+1个距离单元海杂波数据的自相关函数，Rxxl表示初始距离单元的海杂波数据自相关函数；根据计算结果，任意距离单元与初始距离单元海杂波数据的时间相关性相同；步骤9：仿真海杂波序列的幅度特性分析根据步骤6中仿真的时空相关的海杂波数据，GP分布的幅度特性可以利用参数估计进行验证；GP分布的二四阶矩估计被定义为： 其中，和分别表示仿真海杂波数据的2阶原点矩和4阶原点矩；和分别表示形状参数和尺度参数的估计值。

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权利要求：

百度查询： 西北工业大学 一种高分辨率海杂波建模与仿真方法

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