本文从三个方面对海杂波的建模技术进行了研究：海杂波的统计模型，海杂波的Tsallis分布模型，海杂波的分形模型。
首先，本文采用零记忆非线性变换法和球不变随机过程法，实现了相参Rayleigh分布、相参LogNormal分布、相参Weibul分布和相参K分布杂波的模拟，并通过对IPX雷达实测海杂波数据的分析，验证了高分辨率雷达获得的数据H极化下服从对数正态分布、VV极化下服从K分布，同时采用相关函数和功率谱对海杂被的相关性进行了分析。统计建模方面的特色之处在于采用了AR模型产生相关高斯序列，重点对AR模型定阶问题进行了分析，得出了具有价值性的结论。
其次，本文采用了Tsalis分布模型对海杂波数据进行建模，发现Tsalis分布不仅可以很好地拟合实际海杂波数据，而且获得的三个分布参数均对目标具有一定的敏感性。重点对参数β的目标检测性能进行分析，在此基础上提出了基于空间Tsallis分布参数差异的目标检测方法；同时通过对非广延参数q的分析，发现海杂被具有介于随机模型与混沌模型之间的寨率敏感性。
最后，本文对海杂被分形特性进行了研究，验证了海杂波符合分数布朗运动的特性，通过盒维数法计算纯海杂波和目标海杂波的分形缤数，简要分析了基于单重分形维数的目标检测，并采用MF-DFA对海杂波多重分形特性进行了研究分析。
本文统计建模产生的仿真数据可以作为雷达信号模拟器的输入进行应用。同时，通过对Tsalis分布模型和分形模型的研究，对海杂波建模和目标的检测进行了新的探索。
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