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瞬态极化统计理论及应用研究
作 者: 刘涛
导 师: 王国玉
学 校: 国防科学技术大学
专 业: 信息与通信工程
关键词: 极化 瞬态极化 瞬态极化统计 随机极化波 统计特性分析 目标极化分解理论
分类号: TN953
类 型: 博士论文
年 份: 2007年
下 载: 170次
引 用: 3次
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内容摘要
随着现代战场电磁环境的日趋复杂,用瞬态极化的观点研究时变电磁波的极化现象,揭示波极化变化的内在规律,挖掘蕴含其间的物理本质,探究雷达目标与环境极化散射的特征机理,建立雷达目标极化散射统计特性的有效表征方法,最大限度的发掘和利用雷达传感系统所获得的电磁信息,使之能够适应复杂多变的战场环境、具备智能化的探测识别能力,已经成为雷达极化信息处理技术领域所面临的基础课题和紧迫任务。在此背景下,本文研究了随机电磁波和雷达目标电磁散射的时变极化统计特性,部分完善了瞬态极化统计学理论,为雷达系统削弱恶劣电磁环境的影响、对抗有源干扰、反隐身和识别真假目标等方面提供了具有潜力的理论支持。具体内容可分为以下两个层面:在随机电磁波的极化统计特性上,首先导出了高斯随机场的标准Stokes参数的统计特征,得到了其均值、方差以及高阶矩特征,并定义了新的散度,起伏度,以及斜度、峰度等概念,可以更加精细的描述随机场的起伏特性。针对不同时刻Stokes参数的相干特性,引入了瞬态相干极化与极化谱的概念,充分挖掘了极化相干信息,丰富了瞬态极化相干性研究理论。然后分析了在Weibull分布假设条件下电磁波瞬态极化的统计特性,给出了瞬时Stokes参数以及Stokes子矢量的联合概率密度函数表达式。并且将K-分布随机波的瞬态极化统计特性化归到高斯随机波的瞬态极化统计特性上,使K-分布随机波的统计特性与高斯分布特性取得了形式上的一致。在雷达目标的极化特性上,首先研究了雷达目标电磁散射的瞬态极化统计特性与参数表征及估计问题。提出了一种可用来描述更为广泛的目标或杂波的起伏特性的分布函数,即扩展Weibull分布(E-Weibull)以及相应的L-分布函数,并且推导了该分布的高阶矩性质。同时简化了其特例-高斯分布散射矩阵的Stokes参数分布。在此基础上,推导了基于散射矩阵相干分解的SDH目标分解参数的统计特性。同时分析了基于目标方差矩阵的H/A极化分解中特征值、特征矢量等极化分解参数的统计特性,给出了特征值分解的各参数物理机理及其参数估计方法,为合理确定极化特征参数提供了有效的方法。然后研究了雷达目标的空域瞬态极化特性,在此基础上分析了空间箔条云团的极化散射特性,给出了不同空间参数分布情形下相干和非相干极化散射矩阵和极化散射截面面积的统计特性,对研究箔条云的干扰和抗干扰都有一定的指导意义。最后提出了在箔条云等背景下目标全极化散射中心提取的新方法。以指数衰减和模型(DE)为基础将空域目标全极化散射中心的参数提取问题转化为全极化约束总体最小二乘(CTLS)问题,得到散射中心的距离参数和类型参数,然后利用最小二乘法求解全极化测量方程获得每一个散射中心的复幅度信息,并分析了参数估计的精度问题。
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全文目录
目录 4-7 图索引 7-10 表索引 10-12 摘要 12-14 Abstract 14-16 第一章 绪论 16-24 1.1 引言 16-17 1.2 雷达极化统计与信息处理理论的现状和趋势 17-22 1.2.1 电磁波极化统计理论的发展概况 17-18 1.2.2 雷达目标极化散射统计理论的发展概况 18-19 1.2.3 雷达目标空域极化散射理论的发展概况 19-20 1.2.4 雷达目标极化检测理论的发展概况 20-22 1.3 本文主要工作与结构安排 22-24 第二章 高斯随机波的瞬态极化统计特性 24-51 2.1 引言 24 2.2 标准Stokes参数的统计特性 24-33 2.2.1 标准Stokes参数的概率密度函数 25-26 2.2.2 标准Stokes参数的矩特征 26-29 2.2.3 极化散度与极化起伏度 29-31 2.2.4 极化斜度与极化峰度 31-32 2.2.5 应用实例 32-33 2.3 瞬态相干极化与极化谱分析 33-39 2.3.1 瞬态相干极化的定义 34-35 2.3.2 高斯极化相干元的统计特征与瞬态相干极化的表达式 35-37 2.3.3 相干极化Stokes矢量的极化谱 37-38 2.3.4 高斯随机波的瞬态相干极化与极化谱 38-39 2.4 基于瞬态极化统计量的微弱信号检测 39-50 2.4.1 特征极化基下的极化信号检测 39-44 2.4.2 一般极化基下的极化信号检测 44-47 2.4.3 算法性能的仿真分析 47-50 2.5 小结 50-51 第三章 非高斯随机波的瞬态极化统计特性 51-78 3.1 引言 51 3.2 Weibull随机波的极化统计分布 51-60 3.2.1 随机极化波的幅相统计分布 51-53 3.2.2 随机极化波幅度和功率的PDF 53-54 3.2.3 Weibull分布的极化相干参数与高斯分布参数的关系 54-55 3.2.4 Weibull分布极化信号的仿真 55-60 3.3 Weibull随机波的瞬态极化统计特性 60-74 3.3.1 Weibull随机极化波的联合概率密度函数 61-63 3.3.2 Weibull分布参数与高斯分布参数的关系 63 3.3.3 极化椭圆参数的概率密度分布 63-66 3.3.4 标准Stokes参数的联合概率密度函数 66-72 3.3.5 计算机仿真验证 72-74 3.4 K-分布随机波的瞬态极化统计特性 74-77 3.4.1 K分布的理想极化模型与幅相联合分布 75-77 3.4.2 分离极化技术与K-分布的瞬态极化统计特性 77 3.5 小结 77-78 第四章 雷达目标电磁散射的瞬态极化统计特性 78-139 4.1 引言 78 4.2 扩展Weibull杂波的统计分布 78-83 4.2.1 后向散射的幅度特性 79 4.2.2 极化数据多变量乘积模型 79-80 4.2.3 单视数据的统计分布 80-81 4.2.4 多视数据协方差的统计分布 81-82 4.2.5 E-Weibull杂波分布参数分析 82-83 4.3 Stokes参数的多视统计分布 83-96 4.3.1 极化雷达多视数据模型 83-84 4.3.2 高斯假设下多视图像Stokes参数的PDF 84-92 4.3.3 多视图像Stokes参数的实例分析 92-93 4.3.4 Stokes参数分布的计算机仿真与分析 93-96 4.4 H/Alpha/A目标极化分解参数的统计分析 96-111 4.4.1 极化雷达数据模型 96-97 4.4.2 特征值与特征矢量的统计分布 97-104 4.4.3 特征值与特征向量的数字特征 104-107 4.4.4 极化SAR图像实例的统计分布 107-111 4.5 H/A目标极化分解理论的参数估计分析 111-124 4.5.1 极化目标H/A分解参数的统计特性 111-113 4.5.2 H/A目标分解特征值的参数估计分析 113-119 4.5.3 H/A极化目标分解特征矢量的估计分析 119-124 4.6 SDH目标极化分解参数的单视与多视统计分析 124-137 4.6.1 SDH相干分解模型 124-125 4.6.2 SDH相干分解的单视数据分布 125-130 4.6.3 SDH相干分解的多视数据分布 130-134 4.6.4 基于R/r/△φ特征空间的无监督分类方法 134-137 4.7 小结 137-139 第五章 雷达目标空域瞬态极化散射特性 139-173 5.1 引言 139-140 5.2 雷达目标空域瞬态极化特性分析 140-148 5.2.1 基于GTD模型的极化散射中心模型 140-141 5.2.2 复杂目标的散射矩阵描述 141-144 5.2.3 空间姿态变化的分布式目标的极化散射特性 144-146 5.2.4 复杂目标的全极化测量模型 146-148 5.2.5 FDTD仿真与分析 148 5.3 空间分布简单组合体的动态极化散射特性 148-153 5.3.1 空间简单体的动态散射特性 148-150 5.3.2 简单组合体实际散射矩阵 150-152 5.3.3 计算机仿真 152-153 5.4 箔条云的极化散射统计特性 153-162 5.4.1 单个偶极子的极化散射 154-155 5.4.2 箔条云分布参数的概率分布假设 155-156 5.4.3 箔条云的非相干极化散射特性 156-157 5.4.4 箔条云的相干极化散射特性 157-159 5.4.5 箔条云的极化散射统计特性分析 159-162 5.5 基于约束总体最小二乘算法的全极化散射中心参数估计 162-171 5.5.1 全极化测量的信号模型 163-165 5.5.2 全极化散射中心的提取方法 165-167 5.5.3 散射中心参数估计的精度分析 167-169 5.5.4 计算机仿真验证 169-171 5.6 小结 171-173 第六章 结束语 173-176 致谢 176-177 参考文献 177-188 攻读博士学位期间发表及投稿论文 188
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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 雷达 > 雷达跟踪系统
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