[發(fā)明專利]一種海雜波參數(shù)估計(jì)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

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• 申請日: 2021-06-16
• 公開（公告）號: CN113189561A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何華鋒;韓曉斐;楊立浩;周濤;張琪;張鑫
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍火箭軍工程大學(xué)
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 馬貴香

1.一種海雜波參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取實(shí)測海雜波數(shù)據(jù)；

利用形狀參數(shù)與多點(diǎn)擬合法中多個(gè)特征點(diǎn)的關(guān)系模型對實(shí)測海雜波數(shù)據(jù)的形狀參數(shù)進(jìn)行估計(jì)；

基于估計(jì)出的形狀參數(shù)利用球不變隨機(jī)過程法建立出最終K分布海雜波模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，

所述形狀參數(shù)與多點(diǎn)擬合法中多個(gè)特征點(diǎn)的關(guān)系模型的建立方法包括：

通過改變形狀參數(shù)的值，利用球不變隨機(jī)過程法進(jìn)行K分布海雜波建模，根據(jù)多點(diǎn)擬合法獲得多組海雜波幅度分布曲線的特征點(diǎn)數(shù)據(jù)；

利用Bootstrap法對數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充滿足訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所需數(shù)據(jù)量；

將每組數(shù)據(jù)的特征點(diǎn)數(shù)據(jù)作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，將相應(yīng)海雜波模型的形狀參數(shù)作為輸出，通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練得到形狀參數(shù)與多點(diǎn)擬合法中多個(gè)特征點(diǎn)的關(guān)系。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，

根據(jù)多點(diǎn)擬合法獲得多組海雜波幅度分布曲線的特征點(diǎn)數(shù)據(jù)具體包括：

根據(jù)海雜波幅度分布特性曲線選取出多個(gè)特征點(diǎn)；

依據(jù)選取的特征點(diǎn)對K分布海雜波進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，即多點(diǎn)擬合。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，

所述特征點(diǎn)數(shù)據(jù)選取海雜波幅度分布曲線上的特征點(diǎn)，包括：概率密度最大處對應(yīng)的幅度，概率密度最大的點(diǎn)，概率密度最大值的1/2、1/3、2/3處對應(yīng)的幅度寬度，以及概率密度為0.01時(shí)所對應(yīng)的幅度。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，

所述球不變隨機(jī)過程法進(jìn)行K分布海雜波建模包括：

采用K分布進(jìn)行海雜波建模；

采用球不變隨機(jī)過程法對K分布海雜波進(jìn)行仿真模擬。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，

采用K分布進(jìn)行海雜波建模具體包括：

獲取幅度分布特性：

(1)調(diào)制分量：

式中，Γ(·)表示Gamma函數(shù)，v是形狀參數(shù)，v趨于0時(shí)，海雜波幅度分布曲線有較長拖尾；v趨于∞時(shí)接近瑞利分布，α是尺度參數(shù)，α²＝E(x²)/2v，E(x²)是海雜波的平均功率；

(2)散斑分量：

(3)K分布：

式中，f(x；v,α)為概率密度函數(shù)，x表示海雜波的幅度，K_η是N階Bessel函數(shù)；

利用雜波功率譜對海雜波時(shí)間相關(guān)性進(jìn)行表征，得到：

式中，σ_d＝2σ_v/λ為雜波譜標(biāo)準(zhǔn)差，σ_v為雜波譜的均方根。