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采用统计方法对杂波建模具有重要的意义。一方面，它可以帮助我们更好的理解杂波的散射特性，从而有效的指导雷达目标检测和识别算法的设计和改进；另一方面，统计特性作为先验知识，可以指导雷达图像的滤波，分割，分类等算法的研究；第三，基于雷达图像统计模型的杂波模拟技术，能够灵活的获得各种成像参数、各种植被覆盖的雷达杂波图像，可以作为实验数据，用来检测各种算法的鲁棒性。随着雷达技术的发展，雷达分辨率逐步提高，本文深入研究了高分辨率SAR陆地杂波的统计特性。本文的研究工作及取得的进展如下：
1.总结了杂波一阶统计特征概率密度函数(Probability Density Function，PDF)和二阶统计特征相关函数(Auto Correlation Function，ACF)的建模理论及模型的参数估计方法。分析了PDF的三类模型：经验模型、乘积模型和混合模型的建模能力及适用情况；总结了每种模型的多个参数估计方法，在计算速度和估计精度的双重考虑下，给出并实现了每种模型的最佳参数估计方法。分析了ACF三类模型：简单模型、阴影模型和混合模型的适用情况；介绍并实现了ACF的非线性曲线拟合方法。
2.详细介绍了MNLT模拟方法的理论、流程及优势，并用C++语言实现了MNLT的杂波模拟方法。该程序能够有效的实现各种PDF和ACF随机场的模拟，包括：Gaussian、Rayleigh、LogNormal、Weibull、Gamma、方根Gamma、K分布的PDF模型，和高斯、指数、阴影高斯、阴影指数、混合相关的ACF模型。
3.分析了草地、农田、树林、城区四种典型地杂波在三种中高分辨率下的统计特征，给出了四种杂波各自适用性最好的模型，并进行了模拟。1)有稠密植被覆盖的均匀草地、农田、树林的最佳模型为Gamma分布；2)城区和稀疏树林的最佳模型是LogNormal分布；3)混合模型MP对高分辨率地杂波有广泛的建模能力。基于最优的统计模型，采用MNLT的方法模拟了不同分辨率下的四种地杂波，并对模拟图像进行了评价。一方面验证了模拟方法的有效性，另一方面分析了基于PDF和ACF统计模型建模的局限性。