本發明專利技術公開了一種可變拖尾萊斯海雜波幅度分布模型及其參數估計方法。首先通過對海探測雷達或合成孔徑雷達獲取海雜波數據，構建雙變量截斷非零均值穩定分布復雜波模型，并基于該模型推導得到可變拖尾萊斯幅度分布模型。該模型包括四個關鍵參數，用于精確描述海雜波信號的幅度分布特性。接著，構建可變拖尾萊斯幅度分布模型的理論特征函數和經驗特征函數，并通過經驗特征函數逼近理論特征函數，估計出四個未關鍵參數。最后，使用估計得到的參數計算可變拖尾萊斯幅度分布的概率密度函數，并通過與實測數據的經驗直方圖進行對比評估擬合效果。本發明專利技術方法能夠有效提高海雜波幅度建模的精度，具有廣泛的實際應用價值，特別是在海洋探測和雷達信號處理領域。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及海洋探測，特別涉及一種可變拖尾萊斯海雜波幅度分布模型及其參數估計方法。
技術介紹
1、隨著海洋探測技術的不斷發展，海雜波信號的研究成為了對海探測雷達和合成孔徑雷達(sar)應用中的關鍵問題之一。海雜波是指雷達電磁波照射到海表面時接收到的海面后向散射回波。由于受平臺參數、測量條件、海洋環境和氣象因素等多方面的影響，海雜波的特性通常復雜多變。對于海洋探測系統而言，準確建模海雜波幅度分布是提升雷達性能、優化信號處理和增強目標檢測能力的基礎。因此，海雜波幅度建模及其參數估計具有重要意義。
2、目前，海雜波模型主要可被劃分為三類：經驗分布模型、復合高斯分布模型和混合分布模型。經驗分布模型和復合高斯分布模型的拖尾程度大都相對固定。例如，瑞利分布和萊斯分布具有較輕的拖尾，對數正態分布和重拖尾瑞利分布的拖尾過重，而k分布拖尾適中。這意味著這些模型僅適用于特定條件下的海雜波數據，缺乏通用性，容易導致實測數據與模型之間產生失配，從而影響基于雜波幅度分布的雷達應用性能。
3、混合分布模型，如ka分布和kk分布，通過引入額外的分量來描述海雜波中的“尖峰”現象，從而在理論上能更靈活地擬合雜波分布的尾部，可有效提升建模的通用性。然而，ka分布和kk分布的未知參數較多，且參數間存在耦合，這大大增加了參數估計的復雜性，不利于實際應用。
4、因此，構建一個能夠適用于不同雷達參數和環境條件下的通用海雜波幅度分布模型，并開發簡單有效的參數估計算法，以更好地滿足實際工程應用的需求，是當前該領域亟待解決的關鍵技術問題。</p>
技術實現思路
1、本專利技術針對現有技術的缺陷，提供了一種可變拖尾萊斯海雜波幅度分布模型及其參數估計方法。
2、為了實現以上專利技術目的，本專利技術采取的技術方案如下：
3、一種可變拖尾萊斯海雜波幅度分布模型及其參數估計方法，包括以下步驟：
4、s1、從對海探測雷達或sar獲取海雜波數據。
5、s2、構建雙變量截斷非零均值穩定分布復雜波模型，在此基礎上推導得到可變拖尾萊斯幅度分布模型，該模型包括四個關鍵參數：特征指數、尺度參數、位置參數和截斷深度參數，用于精確描述海雜波信號的幅度分布特性。
6、s3、構建可變拖尾萊斯幅度分布模型的理論特征函數和經驗特征函數的計算式。其中，理論特征函數由模型的四個關鍵參數決定，而經驗特征函數基于所獲取的海雜波幅值數據計算得到。
7、s4、利用經驗特征函數逼近理論特征函數，估計可變拖尾萊斯幅度分布模型的四個關鍵參數。具體地，位置參數的估計基于貝塞爾函數的性質；特征指數和截斷深度參數通過構建優化問題進行估計，并采用高斯-埃爾米特求積方法求解；尺度參數通過利用估計的其他參數進一步估算。
8、s5、將估計得到的模型參數代入幅度模型中，計算可變拖尾萊斯幅度分布的概率密度函數。通過與實測數據的經驗直方圖對比，評估擬合效果，并輸出模型的擬合結果。
9、進一步地，s1中對于對海探測雷達，分析固定距離單元或固定脈沖單元對應的幅值序列，記為r＝[r1，r2，…，rl]，其中l為樣本序列數據的脈沖數；
10、對于sar海雜波數據，分析二維圖像，將二維數據重排為一維數據，同樣記為r＝[r1，r2，…，rl]。
11、進一步地，s2中所述復雜波模型的特征函數為：
12、
13、其中，ξ1，ξ2表示頻率向量的兩個分量，為頻率向量幅值，α∈(0，2]為特征指數，γ＞0為尺度參數，δ1∈(-∞，+∞)和δ2∈(-∞，+∞)為實部和虛部的邊緣分布位置參數，η＞0為截斷深度參數；j(δ1ξ1+δ2ξ2)體現了復雜波信號在時域的均值信息。
14、進一步地，s2中對所述特征函數進行二維傅里葉變換，得到雜波實部和虛部的聯合概率密度函數：
15、
16、其中，表示對頻率空間中的兩個方向ξ1和ξ2進行雙重積分；
17、xre，xim表示雜波的實部和虛部；
18、進一步地，s2中基于聯合概率密度函數推導得到對應的可變拖尾幅度分布概率密度函數：
19、
20、其中，為雜波幅值，為位置參數幅值，j0(·)為第一類0階貝塞爾函數，s是頻率空間中的變量。
21、進一步地，根據s2的復雜波模型的特征函數s3中推導得到關于頻域幅值變量的理論特征函數計算式為
22、
23、進一步地，根據s1的實測數據r＝[r1，r2，…，rl]，s3中計算經驗特征函數定義為：
24、
25、其中，ri表示實測數據中的第i個雜波幅值，l是數據樣本的數量。
26、進一步地，s4中利用以及j0(2.405)＝0的性質，估計位置參數δ，其估計值為：
27、
28、其中，s′是通過數值計算得到的最小s值，滿足
29、進一步地，s4中為了估計特征指數α和截斷深度參數ηη，首先基于理論特征函數和經驗特征函數構建如下式子：
30、
31、
32、其中sref＝1/c，為幅值信號功率。
33、進一步地，s4中通過求解以下優化問題估計特征指數α和截斷深度參數ηη：
34、
35、其中，{sk；k＝1，2，...，k}為2k階埃爾米特多項式的正零點，{wk；k＝1，2，...，k}為對應的加權值。
36、進一步地，s4中估計尺度參數γ，其估計值為：
37、
38、其中，表示尺度參數的估計值；表示特征指數的估計值；表示估計的截斷深度參數的次方；是與特征指數相關的一個因子；sref表示參考頻率；是截斷深度和參考頻率的乘積；表示位置參數的估計值；ln(.)表示自然對數。
39、本專利技術還公開了可變拖尾萊斯海雜波幅度分布模型及其參數估計系統，該系統能夠用于實施上述的可變拖尾萊斯海雜波幅度分布模型及其參數估計方法，具體的，包括：
40、海雜波數據獲取模塊，用于從對海探測雷達或合成孔徑雷達sar獲取海雜波數據；
41、海雜波模型構建模塊，用于構建雙變量截斷非零均值穩定分布復雜波模型以及對應的可變拖尾萊斯幅度分布模型，并初始化相關的模型參數，包括特征指數、尺度參數、位置參數和截斷深度參數；
42、幅度模型特征函數構建模塊，用于構建可變拖尾萊斯幅度分布模型的理論特征函數和經驗特征函數的計算式，其中理論特征函數由模型的四個關鍵參數決定，而經驗特征函數可基于所獲取的海雜波幅值數據計算得到；
43、參數估計模塊，用于通過利用幅度模型的經驗特征函數逼近理論特征函數，估計幅度模型中的位置參數、特征指數、截斷深度參數和尺度參數，其中位置參數通過貝塞爾函數的性質進行估計，特征指數和截斷深度參數通過構建優化問題并使用高斯-埃爾米特求積方法求解，尺度參數則通過利用估計得到的其他參數進行估算；
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【技術保護點】
1.一種可變拖尾萊斯海雜波幅度分布模型及其參數估計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的海雜波幅度模型參數估計方法，其特征在于：S1中對于對海探測雷達，分析固定距離單元或固定脈沖單元對應的幅值序列，記為r＝[r1,r2,…,rL]，其中L為樣本序列數據的脈沖數；
3.根據權利要求2所述的海雜波幅度模型參數估計方法，其特征在于：S2中對所述特征函數進行二維傅里葉變換，得到雜波實部和虛部的聯合概率密度函數：
4.根據權利要求3所述的海雜波幅度模型參數估計方法，其特征在于：S2中基于聯合概率密度函數推導得到對應的可變拖尾幅度分布概率密度函數：
5.根據權利要求4所述的海雜波幅度模型參數估計方法，其特征在于：S4中利用以及J0(2.405)＝0的性質，估計位置參數δ，其估計值為：
6.根據權利要求5所述的海雜波幅度模型參數估計方法，其特征在于：S4中為了估計特征指數α和截斷深度參數η，首先基于理論特征函數和經驗特征函數構建如下式子：
7.根據權利要求6所述的海雜波幅度模型參數估計方法，其特征在于：S4中通過求解以下優化問題估計特征指數α和截斷深度參數η：
8.根據權利要求7所述的海雜波幅度模型參數估計方法，其特征在于：S4中估計尺度參數γ，其估計值為：
9.一種可變拖尾萊斯海雜波幅度分布模型及其參數估計系統，該系統能夠用于實施權利要求1至8其中一項所述的可變拖尾萊斯海雜波幅度分布模型及其參數估計方法，具體的，包括：
10.一種計算機設備，其特征在于：包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現權利要求1至8其中一項所述的可變拖尾萊斯海雜波幅度分布模型構建以及參數估計方法。
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【技術特征摘要】
1.一種可變拖尾萊斯海雜波幅度分布模型及其參數估計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的海雜波幅度模型參數估計方法，其特征在于：s1中對于對海探測雷達，分析固定距離單元或固定脈沖單元對應的幅值序列，記為r＝[r1,r2,…,rl]，其中l為樣本序列數據的脈沖數；
3.根據權利要求2所述的海雜波幅度模型參數估計方法，其特征在于：s2中對所述特征函數進行二維傅里葉變換，得到雜波實部和虛部的聯合概率密度函數：
4.根據權利要求3所述的海雜波幅度模型參數估計方法，其特征在于：s2中基于聯合概率密度函數推導得到對應的可變拖尾幅度分布概率密度函數：
5.根據權利要求4所述的海雜波幅度模型參數估計方法，其特征在于：s4中利用以及j0(2.405)＝0的性質，估計位置參數δ，其估計值為：
6.根據權利要求5所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：謝俊好，廖杏杏，耿鈞，周杰，
申請(專利權)人：哈爾濱工業大學，
類型：發明
國別省市：
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