雷达信号建模与仿真研究：Swerling模型与杂波仿真

"这篇硕士学位论文主要探讨了雷达回波信号的建模与仿真，重点研究了基于Halcon的无标记印刷品图像质量检测中的统计性模型，尤其是Swerling模型在雷达截面积起伏分析中的应用。此外，论文还涉及到了雷达信号处理的多个关键方面，包括雷达方程、RCS确定性模型、均匀分布随机序列的生成方法、线阵原理以及相干相关杂波模型的仿真。" 在雷达信号处理中，统计性模型是理解和预测目标回波特性的关键工具。Swerling模型是一种常用的雷达截面积（RCS）统计模型，它可以将RCS的起伏分为四种情况，以适应不同运动状态和视角变化下的目标。这种模型对于精确描述目标截面积随时间和空间的变化非常有用，尤其在无标记印刷品图像质量检测中，可以用来评估图像在不同条件下的可识别性和稳定性。 论文详细介绍了雷达方程的基础，这是理解目标回波强度的关键。它还讨论了RCS的三种主要估算方法，包括几何方法，适用于简单形状的目标。对于更复杂的形状，Swerling模型提供了更灵活的分析手段，通过数学表达式描述RCS的起伏特性，并给出了生成Swerling起伏的具体算法。 在随机序列生成部分，论文比较了平方取中法和线性同余法，最终选择线性同余法来生成符合(0,1)均匀分布的随机序列，这是模拟雷达系统中随机现象，如噪声和杂波，必不可少的步骤。 论文还深入探讨了线阵原理，用于模拟等距线阵模型接收的回波信号，这对于理解雷达系统如何捕获和处理目标信息至关重要。同时，论文还根据目标的运动轨迹推导出目标在线阵平面内做直线运动时的瞬时波达方向表达式，这对于动态目标的跟踪和定位具有实际意义。 在杂波建模方面，论文涵盖了多种杂波模型，包括零记忆非线性变换法和球不变随机过程法，以及不同幅度分布（如瑞利分布、对数正态分布、韦布尔分布和K分布）。这些模型适用于不同环境和条件下的雷达杂波仿真。此外，论文还介绍了成形滤波器的设计方法，如AR模型法、最小相位法和频率抽样法，最后选择了频率抽样法，因其具有最佳的相关性能。 这篇论文全面地覆盖了雷达回波信号的建模与仿真，特别是在统计性模型的应用上，对于无标记印刷品图像质量检测提供了理论基础和技术支持。关键词包括目标回波、杂波、成形滤波器、零记忆非线性变换和球不变随机过程，这些都是雷达信号处理领域的核心概念。