闫 亮 孙培林 易 磊 韩 宁 汤 俊

①(北京林业大学工学院 北京 100083)

②(清华大学电子工程系 北京 100084)

③(北京林业大学理学院 北京 100083)

1 引言

随着雷达分辨率的提高，杂波的统计特性偏离了高斯分布，为此人们提出了诸如对数正态分布，Weibull分布，K分布，t分布等非高斯分布模型[1,2]。然而，复合高斯分布模型可以作为一种更为广义的非高斯分布模型，其合理性已通过实测杂波数据的统计分析得到验证。在复合高斯分布模型中，其纹理分量决定了杂波的非高斯特性，其中K分布假定其服从Gamma分布而得到了广泛的应用。然而，K分布模型存在以下两个缺点：(1)其概率密度函数曲线在峰值后段不能与海杂波幅度的统计直方图精确地吻合；(2)服从Gamma分布随机序列的生成过程涉及非线性变换，不能保证其具有任意功率谱密度。在文献[3]中，Ollila采用服从逆高斯分布的纹理分量建立了一种仅含形状参数的复合高斯(IG-CG)分布模型，相对于K分布模型具有较好的拟合精度。但对于偏态系数较大的非高斯杂波，K分布模型更能准确地与实际杂波数据相吻合。因此，K分布模型和单参数的IG-CG分布模型都具有一定的局限性。

本文主要在以下两方面进行了研究：(1)采用包含形状参数和均值参数的逆高斯分布调制复高斯过程建立了一种双参数IG-CG分布模型，并推导了其统计特性；(2)利用IPIX雷达杂波数据研究了双参数IG-CG分布模型、单参数IG-CG分布模型和K分布模型在不同非高斯程度下的拟合效果，结果表明本文提出的双参数 IG-CG分布模型相对于其它两种分布模型不仅具有更高的拟合精度而且具有更广泛的适用范围。……