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⛄ 内容介绍
所谓杂波仿真，实际上就是要生成一系列在幅度上服从特定的概率密度分布（pdf）的相关随机序列，常见的杂波仿真方法有两种：零记忆非线性变换法（ZMNL）和 球不变随机过程法（SIRP）。ZMNL方法的基本思想是：首先产生相关的高斯随机过程，然后经过某种非线性变换得到所求的相关随机序列。这种方法的缺点就是输入序列与输出序列间有复杂的非线性关系,因此必须寻找输入序列与输出序列的相关函数间的非线性对应关系。SIRP方法的基本思想是：产生一个相关的高斯随机过程，然后用具有所要求的单点概率密度函数的随机序列进行调制。这种方法的缺点则是受所求的序列的阶数及自相关函数的限制,同时这种方法的计算量非常大,不易形成快速算法。
ISAR是一种相干雷达，其海杂波必然是相干且时空相关的。对于相干相关杂波，以往的方法都是将非相干的ZMNL方法加以推广得到相干的ZMNL模型。这种方法得以应用的一个前提是已知非线性变换前后杂波相关系数的非线性关系，然而对于相干相关K分布杂波却很难找到这样一种非线性变换，于是我们采取SIRP方法来仿真ISAR的海杂波。
K分布适用于描述高分辨雷达的非均匀杂波，多用于对海杂波的模拟。K分布可以由一个均值是慢变化的瑞利分布来表示，其中这个慢变化的均值服从分布。K分布的概率密度函数为：
⛄ 运行结果
⛄ 部分代码
function [Hk] = Get_Hk_From_Hk_Abs(Hk_Abs)
N = length(Hk_Abs);
Hk = zeros(1, N);
% N 为偶数时
if(mod(N, 2) == 0)
for w1 = 0 : 1 : N/2 - 1
Hk(1, w1+1) = Hk_Abs(1, w1+1) * exp((-j*2*pi/N) * w1 * (N-1)/2);
end;
Hk(N/2) = 0;
for w1 = N/2+1 : 1 : N-1
Hk(1, w1+1) = Hk_Abs(1, w1+1) * exp((j*2*pi/N) * (N-w1) * (N-1)/2);
end;
else
% 如果是奇数
for w1 = 0 : 1 : (N-1)/2
Hk(1, w1+1) = Hk_Abs(1, w1+1) * exp((-j*2*pi/N) * w1 * (N-1)/2);
end;
for w1 = (N+1)/2 : 1 : N-1
Hk(1, w1+1) = Hk_Abs(1, w1+1) * exp((j*2*pi/N) * (N-w1) * (N-1)/2);
end;
end;
⛄ 参考文献
[1]李云龙,赵宏钟.基于K分布雷达海杂波建模与仿真[J].制导与引信, 2011, 32(2):7.DOI:10.3969/j.issn.1671-0576.2011.02.004.
