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L波段小擦地角海杂波幅度统计特性研究
作者与机构：
- 张玉石（西安电子科技大学理学院；通信作者）
- 许心瑜、尹雅磊、李慧明（中国电波传播研究所）
- 吴振森（西安电子科技大学理学院）
发表信息：发表于《电子与信息学报》（*Journal of Electronics & Information Technology*）2014年第36卷第5期，DOI: 10.3724/SP.J.1146.2013.01139。
研究领域：雷达信号处理，具体聚焦于海杂波（sea clutter）的统计建模与目标检测优化。
研究动机：
海杂波是雷达下视模式中干扰目标检测的关键因素，其统计特性受海洋参数（如波高、风向）影响显著。传统模型（如Rayleigh分布）在高分辨率雷达场景下难以准确描述海杂波的“拖尾特性”（heavy-tailed distribution）。L波段海杂波实测数据研究较少，且现有模型（如K分布、Pareto分布）在不同环境下的适用性尚不明确。
研究目标：
基于L波段实测数据，系统评估Rayleigh、Weibull、对数正态（log-normal）、K分布及Pareto分布在小擦地角（low grazing angle）条件下的拟合效果，为雷达目标检测中的杂波模型选择提供依据。
1. 数据采集与预处理
- 数据来源：中国电波传播研究所的L波段岸基雷达，采集560组有效数据，覆盖不同波高（0.2 m、0.8 m、1.6 m）和风向（逆风、顺风、侧风）。
- 参数控制：固定极化方式（VV极化）、分辨率（3 m与0.75 m）、擦地角（1.8°–2.3°），确保其他变量一致以隔离参数影响。
2. 统计模型拟合
- 候选模型：Rayleigh、Weibull、对数正态、K分布及广义Pareto分布（Generalized Pareto Distribution, GPD）。
- 参数估计：
- K分布采用矩估计法（二阶矩与四阶矩结合）；
- Pareto分布采用最大似然估计（MLE），通过Nelder-Mead算法优化。
3. 拟合优度检验
采用5种检验准则综合评估：
- Cramer-Von（CV）距离：衡量累积分布函数（CDF）差异；
- Chi方检验：基于直方图间隔的期望与实际频次比较；
- 统计量D与Q0：分别反映CDF最大偏差与整体偏差；
- 似然率：对比各分布相对于对数正态分布的似然值。
4. 数据分析
- 分条件对比：按波高、风向分组，分别统计各模型的拟合优度占比；
- Pareto分布验证：在典型参数组合下（如高分辨率、HH极化）测试其拖尾拟合能力。
1. 波高影响
- 统计分布稳定性：在2–4级海况（波高0.2–1.6 m）下，88%–100%数据符合Weibull或K分布，Rayleigh与对数正态分布均不适用（表1）。
- 拖尾特性：Weibull与K分布曲线高度重合（图1），表明波高变化对分布类型影响有限。
2. 风向影响
- 高分辨率数据（0.75 m）：
- 顺风与侧风数据更接近对数正态分布（占比99%与97%）；
- 逆风数据中54%符合对数正态分布，45%符合K分布（表2）。
- 物理机制：风向通过改变海面微尺度结构，影响杂波尖峰（sea spikes）的统计特性。
3. Pareto分布适用性
- 低分辨率（3 m）：与Weibull/K分布性能相当，拖尾区域拟合优度接近（图3a–b）；
- 高分辨率（0.75 m）：仅在低虚警区域（low PFA）表现略优，整体偏差显著（图3c）；
- HH极化：海面平静时性能下降，但高波高下拖尾拟合优于传统模型（图3f）。
科学价值：
1. 明确了L波段小擦地角海杂波的统计特性受风向影响大于波高，为环境适应性建模提供依据；
2. 验证了Pareto分布在高波高、低分辨率场景下的优势，但其参数敏感性限制了普适性。
应用价值：
- 雷达设计：建议在逆风条件下优先选择K分布，顺风条件下采用对数正态分布；
- 目标检测：Pareto分布的低虚警区域优化可提升隐身目标检测能力。
（全文约2000字）