趙荻，孟俊敏，張晰，郎海濤，3*

(1.北京化工大學(xué) 應(yīng)用物理系，北京 100029；2.國(guó)家海洋局 第一海洋研究所，山東 青島 266061；3.海洋遙測(cè)工程技術(shù)研究中心，山東 青島 266061)

基于模型相似度擬合的海雜波統(tǒng)計(jì)方法

趙荻1，孟俊敏2，張晰2，郎海濤1，3*

(1.北京化工大學(xué) 應(yīng)用物理系，北京 100029；2.國(guó)家海洋局 第一海洋研究所，山東 青島 266061；3.海洋遙測(cè)工程技術(shù)研究中心，山東 青島 266061)

本文提出一種基于模型相似度擬合的海雜波統(tǒng)計(jì)方法。首先根據(jù)合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像計(jì)算瑞利分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、韋布爾分布、K分布、G0分布5種經(jīng)典的海雜波分布的概率密度函數(shù)，然后根據(jù)模型間的相似度準(zhǔn)則擬合得到新的海雜波分布模型。文章利用四景不同類型的真實(shí)SAR數(shù)據(jù)對(duì)算法的擬合性能進(jìn)行了評(píng)價(jià)，結(jié)果顯示利用該算法得到的擬合模型與真實(shí)SAR數(shù)據(jù)的平均Kullback-Leibler距離僅為0.015 84，遠(yuǎn)優(yōu)于其他分布模型?；谠摂M合模型的恒虛警率艦船檢測(cè)算法對(duì)四景SAR數(shù)據(jù)的平均檢測(cè)精度達(dá)到95.75%，在控制虛警和漏檢方面均優(yōu)于采用其他模型的同類方法。

海雜波統(tǒng)計(jì)模型；恒虛警率；艦船檢測(cè)；合成孔徑雷達(dá)

1 引言

星載合成孔徑雷達(dá)(Satellite SAR)因具有全天時(shí)、全天候、大范圍的觀測(cè)能力，而成為海洋監(jiān)測(cè)的有效手段?；谛禽dSAR圖像的艦船檢測(cè)是海洋監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié)，在海洋交通管理、環(huán)境保護(hù)、漁業(yè)管理、打擊非法移民等應(yīng)用中發(fā)揮著重要的作用[1]。

基于海雜波統(tǒng)計(jì)分布模型的恒虛警率檢測(cè)算法，受到廣泛的關(guān)注和深入研究，是迄今為止發(fā)展的最成熟的艦船檢測(cè)算法，已被應(yīng)用于很多實(shí)際的艦船檢測(cè)系統(tǒng)中[2]。該方法根據(jù)海雜波的概率密度分布(Probability Distribution Function，PDF)計(jì)算累積分布密度(Cumulative Distribution Function，CDF)，并結(jié)合預(yù)先設(shè)定的恒虛警率(Constant False Alarm Rate，CFAR)，自適應(yīng)的計(jì)算檢測(cè)閾值，將艦船目標(biāo)從海洋背景中分割出來(lái)。

對(duì)海雜波進(jìn)行精確的統(tǒng)計(jì)描述是CFAR算法的核心和關(guān)鍵。早期的海雜波統(tǒng)計(jì)基于SAR成像相干斑模型，從相干斑的統(tǒng)計(jì)特性出發(fā)，建立了相干斑幅度服從瑞利分布，強(qiáng)度服從負(fù)指數(shù)分布的模型[3]。隨著SAR成像分辨率的提高，圖像中不僅存在相干斑，還存在紋理信息，Ward等證明了二者之間滿足乘性關(guān)系[4]，進(jìn)而在乘性模型框架下發(fā)展了K分布[5—6]、G0分布[7—8]等模型。除了上述基于相干斑先驗(yàn)假設(shè)的海雜波統(tǒng)計(jì)模型外，還發(fā)展了通過(guò)對(duì)真實(shí)SAR圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)建模實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證而獲得的模型，主要包括對(duì)數(shù)正態(tài)分布[9]、韋布爾分布[10]等模型。近期的文獻(xiàn)[11—12]綜述了SAR圖像統(tǒng)計(jì)模型。

受SAR入射角、極化方式不同，以及天氣、風(fēng)速、海況變化等內(nèi)外因素的影響，海雜波在SAR圖像中的統(tǒng)計(jì)分布具有較大的差異，可能服從不同的分布模型。因此，利用某一個(gè)特定的分布建模不同SAR圖像的海雜波是不可行的。即便對(duì)于同一景SAR圖像，在均勻和不均勻區(qū)域，海雜波也可能遵循不同的統(tǒng)計(jì)模型?；谶@些分析，一些自適應(yīng)的海雜波建模方法被提出。Qin等[13]利用廣義伽瑪分布對(duì)海雜波進(jìn)行建模。廣義伽瑪分布有3個(gè)分布參數(shù)，分別為尺度參數(shù)β，形狀參數(shù)λ，能量參數(shù)ν。Anastassopoulos等[14]證明當(dāng)分布參數(shù)選取特定值時(shí)，廣義伽瑪分布分別退化為瑞利分布(ν=2，λ=1)、指數(shù)分布(ν=1，λ=1)、對(duì)數(shù)正態(tài)分布(ν=1，λ→0)、韋布爾分布(λ=1)等形式，因此適用范圍更廣泛。陳祥等[15]首先根據(jù)SAR圖像估計(jì)各分布的參數(shù)，從而得出各自的概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)。然后使用K-S統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量衡量各種統(tǒng)計(jì)模型對(duì)海雜波直方圖的擬合性能，從中選擇一種擬合情況最優(yōu)的統(tǒng)計(jì)模型。Blake[16]介紹了一種聯(lián)合分布模型，首先將同一景SAR圖像根據(jù)海雜波分布是否均勻劃分為多個(gè)區(qū)域，然后采用不同統(tǒng)計(jì)模型統(tǒng)計(jì)不同區(qū)域的海雜波分布。

本文提出的海雜波統(tǒng)計(jì)方法，首先根據(jù)具體的SAR圖像計(jì)算包括瑞利分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、K分布、韋布爾分布、G0分布在內(nèi)的5種分布模型，然后根據(jù)各分布概率密度函數(shù)的相似度，逐點(diǎn)擬合得到全新的概率密度函數(shù)，即自適應(yīng)的SAR圖像的海雜波統(tǒng)計(jì)模型。與文獻(xiàn)[13，15]的方法不同，本文方法得到的模型既不是某個(gè)廣義模型退化的結(jié)果，也不是從各分布中選擇一個(gè)與實(shí)際SAR圖像直方圖的擬合程度最高的分布，而是由各分布函數(shù)擬合出一個(gè)全新的分布。與文獻(xiàn)[16]相比，本文的方法無(wú)需對(duì)SAR圖像進(jìn)行均勻/非均勻區(qū)域分割，因此更簡(jiǎn)單易行。

本文內(nèi)容組織如下：第2部分介紹了本文提出的基于相似度擬合的海雜波統(tǒng)計(jì)方法，第3部分使用真實(shí)SAR數(shù)據(jù)，對(duì)本文方法得到的海雜波模型的擬合精度和艦船檢測(cè)性能進(jìn)行了測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與5種經(jīng)典的海雜波模型相比，本文方法擬合得到的海雜波分布在擬合精度和艦船檢測(cè)精度上都優(yōu)于現(xiàn)有的模型。實(shí)驗(yàn)也從另一個(gè)角度證明了不同的海雜波模型對(duì)SAR數(shù)據(jù)的依賴性。第4部分對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)，并介紹了下一步研究設(shè)想。

2 基于模型相似度擬合的海雜波統(tǒng)計(jì)方法

參考圖3a，比較不同海雜波統(tǒng)計(jì)模型的概率密度函數(shù)與SAR圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖可以發(fā)現(xiàn)：

(1)盡管沒(méi)有一種海雜波統(tǒng)計(jì)模型能夠在幅值/強(qiáng)度全區(qū)間完全匹配實(shí)際的海雜波分布，但是不同的模型在不同的幅值/強(qiáng)度區(qū)間能夠較好的匹配實(shí)際的海雜波分布。這體現(xiàn)了不同海雜波統(tǒng)計(jì)模型的統(tǒng)計(jì)互補(bǔ)性。

(2)與實(shí)際海雜波匹配較好的幅值/強(qiáng)度區(qū)間，通常對(duì)應(yīng)概率密度分布相似度較高的多個(gè)統(tǒng)計(jì)模型。這體現(xiàn)了不同海雜波統(tǒng)計(jì)模型的統(tǒng)計(jì)一致性。

基于上述發(fā)現(xiàn)，本文提出基于海雜波概率密度分布相似度擬合的海雜波統(tǒng)計(jì)方法，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

第一步：輸入原始SAR圖像，按幅度或者強(qiáng)度值歸一化到[0，1]區(qū)間。

第二步：利用對(duì)數(shù)累積量方法(MoLC)[17]分別計(jì)算瑞利分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、韋布爾分布、G0分布、K分布5種模型的參數(shù)，得到對(duì)應(yīng)的概率密度函數(shù)f(x)。本文采用了各分布概率密度的幅度分布形式，具體的公式如表1所示。

表1 本文采用的5種分布模型(幅度)

第三步：解下述優(yōu)化問(wèn)題，根據(jù)概率密度函數(shù)相似度擬合新的海雜波分布函數(shù)

(1)

上述優(yōu)化問(wèn)題的本質(zhì)是在幅度x的分布區(qū)間[0，1]內(nèi)，逐點(diǎn)計(jì)算各模型與其他模型間對(duì)該點(diǎn)海雜波分布估計(jì)的差異性，最終選擇與其他模型差異最小的一個(gè)，也就是與多數(shù)模型相似度最高的一個(gè)作為對(duì)該點(diǎn)的雜波估計(jì)。本文利用模型間概率密度差值的累加值作為相似性評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，在具體實(shí)現(xiàn)上，采用式(1)的離散化形式：

(2)

式中，N表示對(duì)幅值分割的階數(shù)，可根據(jù)具體的SAR數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)范圍選擇28，216等值。

圖3a中黑色實(shí)線描繪了對(duì)測(cè)試圖像1(參考表2及圖1a)的海雜波擬合的概率密度分布函數(shù)。從中可以看出，在不同幅值變化區(qū)間，本文方法自適應(yīng)的擇優(yōu)選取不同的海雜波分布模型對(duì)SAR圖像海雜波進(jìn)行建模，擬合得到的概率密度函數(shù)最接近真實(shí)的海雜波分布(如圖3a中背景直方圖所示)。本方法本質(zhì)上是一種自適應(yīng)的模型選擇方法，但與現(xiàn)有的方法存在明顯的不同，既不是如文獻(xiàn)[13]那樣將廣義的海雜波模型針對(duì)具體SAR圖像進(jìn)行退化，也不是如文獻(xiàn)[15]那樣根據(jù)不同模型與實(shí)際海雜波直方圖的匹配情況，選擇最佳匹配模型，而是根據(jù)多個(gè)海雜波統(tǒng)計(jì)模型的相似度逐點(diǎn)擬合出全新的海雜波分布。本方法也可以如文獻(xiàn)[16]那樣對(duì)圖像進(jìn)行分塊處理，但是不需要進(jìn)行均勻/非均勻區(qū)域分割的復(fù)雜過(guò)程。

3 模型評(píng)估與分析

3.1 測(cè)試數(shù)據(jù)

為有效評(píng)估本文方法對(duì)實(shí)際海雜波的統(tǒng)計(jì)建模能力，以及基于該模型的CFAR艦船檢測(cè)算法的性能。利用4景星載SAR圖像對(duì)方法的擬合性能與檢測(cè)性能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并將結(jié)果與采用瑞利分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、韋布爾分布、G0分布、K分布5種經(jīng)典模型的方法進(jìn)行了比較。

為了充分驗(yàn)證算法對(duì)不同SAR傳感器、不同成像模式、不同波段、不同極化方式、不同分辨率、不同海況的適應(yīng)性，本文選擇了具有多樣性的SAR數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來(lái)自于課題組自2010年7月至2012年8月所進(jìn)行的4次星載SAR艦船探測(cè)實(shí)驗(yàn)。具體的數(shù)據(jù)信息及原始SAR圖像分別如圖1和表2所示，a～d圖像信息見(jiàn)表2中1～4。

圖1 SAR圖像Fig.1 SAR image

表2 SAR圖像數(shù)據(jù)信息

Tab.2 The data information of SAR image

序號(hào)日期地點(diǎn)SAR分辨率/m大小/pixel極化波段模式12012-04-28青島Radarsat?281255×1327VV/VHCStandard22011-09-26日照TerraSAR33401×2578HHXStripMap32010-07-18大連COSMO?Skymed33290×2647VVXHIMAGE42012-08-16長(zhǎng)江口Radarsat?211 83660×2728VVCWide

3.2 擬合性能

為評(píng)價(jià)方法對(duì)真實(shí)SAR圖像海雜波的擬合性能，本文采用K-L距離(Kullback-Leibler)[18]測(cè)度對(duì)不同分布模型與實(shí)際SAR圖像海雜波分布的匹配精度進(jìn)行了評(píng)估。假設(shè)SAR圖像的真實(shí)概率分布即圖像的直方圖分布為p(x)，f(x)表示統(tǒng)計(jì)模型的分布。對(duì)于離散變量xi，統(tǒng)計(jì)模型與真實(shí)分布之間的K-L距離可以表示為：

(3)

K-L距離又稱相對(duì)熵，用來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)概率分布的差異性。由式(3)可以看出，當(dāng)p(x)=f(x)時(shí)，DKL=0，也就是說(shuō)統(tǒng)計(jì)模型與真實(shí)分布越接近，它們之間的K-L距離越小。圖像幅值分割階數(shù)N的選取會(huì)對(duì)擬合效果產(chǎn)生一定的影響。圖2是本文方法采用不同分割階數(shù)對(duì)圖1a所示的動(dòng)態(tài)范圍為[0,28]的SAR圖像(即8位SAR數(shù)據(jù))的擬合結(jié)果?？梢钥闯?，擬合性能隨著N值的增大而提高，當(dāng)N值達(dá)到SAR數(shù)據(jù)的最大動(dòng)態(tài)范圍時(shí)，擬合性能最好。因此本文建議按照SAR數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)范圍設(shè)置分割階數(shù)N選取28，216等值。本文的實(shí)驗(yàn)都是針對(duì)8位SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行的測(cè)試，因此N均選取28。

表3列出了對(duì)4景測(cè)試圖像，本文方法連同5種統(tǒng)計(jì)模型與各圖像真實(shí)海雜波分布的K-L距離。從表3可以看出，5種經(jīng)典的海雜波模型對(duì)不同的SAR圖像建模時(shí)表現(xiàn)出了明顯的差異性，例如韋布爾分布對(duì)圖像2和4建模精度很高，G0分布對(duì)圖像1和3建模精度很高，而K分布對(duì)圖像2和3建模精度很高，這一結(jié)果體現(xiàn)了不同模型對(duì)SAR數(shù)據(jù)的依賴性，與本文之前的分析相符。值得注意的是，本文方法給出的模型，對(duì)各幅圖像都得到了最高的擬合精度，驗(yàn)證了算法在擬合性能上的優(yōu)越性。具體的擬合概率密度分布如圖3所示。

圖2 擬合性能與圖像分割階數(shù)的關(guān)系Fig.2 The relationship of the fitting performance with segmentation order

圖3 不同分布模型的海雜波直方圖擬合, a～d分別為圖1中圖像a～d直方圖擬合Fig.3 The sea clutter histogram fitting of different distribution models, a～d are the histogram fitting of the images a～d in Fig.1, respectively

3.3 檢測(cè)性能

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法得到的海雜波模型的艦船檢測(cè)性能，本文采用CFAR方法，對(duì)四景測(cè)試圖像進(jìn)行艦船檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。這里，對(duì)本文方法獲得的模型及上述5種經(jīng)典模型均采用一種局部CFAR方法，即將待測(cè)SAR圖像分割成局部子區(qū)域，利用恒虛警率求取每個(gè)局部區(qū)域的檢測(cè)閾值，從而檢測(cè)SAR艦船目標(biāo)。設(shè)海雜波的累積概率密度函數(shù)為Fn(x)，這里n表示局部子區(qū)域數(shù)量，n值越大，則檢測(cè)精度更高，但計(jì)算時(shí)間相對(duì)越長(zhǎng)，本方法對(duì)每景SAR圖像的n值均取4，則局部閾值Tn可以由式(4)得到，對(duì)于局部子區(qū)域中的幅度值，若大于對(duì)應(yīng)區(qū)域的閾值Tn，則判定為艦船目標(biāo)，否則為海雜波。

表3 各分布與圖像直方圖的K-L距離

(4)

為了客觀評(píng)價(jià)算法檢測(cè)效果，對(duì)各模型實(shí)驗(yàn)均采用了完全相同的實(shí)驗(yàn)配置，各測(cè)試圖像都經(jīng)過(guò)了幾何校正、天線方向圖校正、陸地掩膜及初步檢測(cè)后的形態(tài)學(xué)處理等操作。圖像中艦船位置來(lái)自于實(shí)驗(yàn)時(shí)同步獲取的AIS信息和專家解譯結(jié)果。算法性能根據(jù)正確檢測(cè)目標(biāo)數(shù)，漏檢目標(biāo)數(shù)，虛警目標(biāo)數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，參考品質(zhì)因數(shù)FoM指標(biāo)參數(shù)[8]，其定義為：

(5)

式中，Ntt為檢測(cè)結(jié)果中正確的檢測(cè)目標(biāo)數(shù)，Nfa為虛警目標(biāo)數(shù)，Ngt為實(shí)際的目標(biāo)數(shù)。

完整的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4所示。從中可以看出：對(duì)于圖像1和3，本文提出的算法相比于其他5種算法，既能有效地控制虛警，又能減少漏檢。圖像2的海雜波分布較均勻，從檢測(cè)結(jié)果看，6種算法都沒(méi)有虛警產(chǎn)生，其中，基于K分布、G0分布的CFAR檢測(cè)算法與本文算法漏檢目標(biāo)數(shù)最少，檢測(cè)精度最高。針對(duì)測(cè)試圖像4中大量艦船目標(biāo)檢測(cè)，本文算法相比于對(duì)數(shù)正態(tài)模型及K分布模型來(lái)說(shuō)，能有效地減少漏檢，同時(shí)相比于其他3種算法又能夠更好地控制虛警。綜上所述，基于本文方法擬合海雜波模型的CFAR算法相比于其他模型，在不同SAR傳感器，不同圖像分辨率，不同海況，不同艦船密集度情況下，都能夠有效地減少漏檢與虛警，實(shí)現(xiàn)高精度的艦船目標(biāo)檢測(cè)。

表4 各種算法對(duì)表1中4景SAR圖像檢測(cè)結(jié)果

續(xù)表4

為了更直觀的給出檢測(cè)結(jié)果，圖4繪出了基于不同海雜波模型的CFAR算法對(duì)測(cè)試圖像4的檢測(cè)結(jié)果，圖中矩形框內(nèi)為正確檢測(cè)的目標(biāo)，橢圓形框內(nèi)為虛警目標(biāo)，三角形框內(nèi)為漏檢目標(biāo)?；诒疚姆椒〝M合海雜波模型的CFAR檢測(cè)算法對(duì)其他3幅測(cè)試圖像的檢測(cè)結(jié)果如圖5所示。

4 結(jié)論與展望

本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果(參考表3及對(duì)其的分析)進(jìn)一步證明了沒(méi)有一種單一的海雜波統(tǒng)計(jì)模型能夠?qū)κ懿煌瑑?nèi)外因素影響的SAR圖像進(jìn)行精確的建模，必須根據(jù)實(shí)際的SAR圖像自適應(yīng)的構(gòu)建海雜波模型。

與文獻(xiàn)[13，15—16]等提出的自適應(yīng)海雜波建模方法不同，本文提出的基于模型相似度擬合的海雜波統(tǒng)計(jì)方法根據(jù)5種經(jīng)典模型重新擬合得到全新的海雜波模型，而不是從中選擇一個(gè)與實(shí)際SAR圖像的全部或者部分區(qū)域擬合最好的模型。通過(guò)擬合性能和檢測(cè)性能兩方面的實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，本方法明顯優(yōu)于上述5種經(jīng)典模型。

本文的方法將基于相干斑的先驗(yàn)假設(shè)統(tǒng)計(jì)模型(瑞利分布、K分布)，與基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分布模型(對(duì)數(shù)正態(tài)分布、韋布爾分布、G0分布)相融合，擬合得到的模型雖然沒(méi)有先驗(yàn)假設(shè)統(tǒng)計(jì)模型那么強(qiáng)的物理意義，也沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)分布模型那么嚴(yán)格的數(shù)學(xué)意義，但是由于其充分利用了各經(jīng)典模型間的互補(bǔ)性，因此得到了良好的擬合效果。

圖4 基于不同海雜波模型的CFAR算法對(duì)測(cè)試圖像4的檢測(cè)結(jié)果Fig.4 The detection results for image 4 by CFAR algorithms based on different sea clutter models

圖5 本文方法擬合模型對(duì)測(cè)試圖像1～3的檢測(cè)結(jié)果Fig.5 The detection results for images 1～3 by the method proposed in this paper

在今后的工作中，我們將進(jìn)一步研究將該擬合模型與不同的CFAR艦船檢測(cè)算法相結(jié)合，提高艦船檢測(cè)精度的方法。

致謝:感謝審稿人在實(shí)驗(yàn)結(jié)果表達(dá)方面提出的寶貴建議!

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Sea clutter statistics based on similarity fitting of classical models

Zhao Di1，Meng Junmin2，Zhang Xi2，Lang Haitao1，3

(1.DepartmentofAppliedPhysics，BeijingUniversityofChemicalTechnology，Beijing100029，China; 2.TheFirstInstituteofOceanography，StateOceanicAdministration，Qingdao266061，China; 3.EngineeringResearchCenterforMarineTelemetry，StateOceanicAdministration&ChinaNationalSpaceAdministration，Qingdao266061，China)

A sea clutter statistical method based on similarity fitting is proposed in this paper. We first estimate five classical probability density functions of the sea clutter distribution in synthetic aperture radar (SAR) imagery，which include Rayleigh distribution，lognormal distribution，Weibull distribution，K distribution and G0distribution. Thereafter，we fit all these five models to a new sea clutter distribution by an optimization method based on a similarity criterion. In the experiment，we evaluate the fitting precision based on the Kullback-Leibler distance using four SAR images. The results show the K-L distance between the fitting model and observations is only 0.015 84 when using the proposed algorithm. The fitting model is concluded to be superior to five classical distribution models. When we conduct ship detection using the fitting model and CFAR algorithm，the mean detection accuracy can reach up to 95.75%．

sea clutter statistical model; constant false alarm rate (CFAR); ship detection，synthetic aperture radar (SAR)

10.3969/j.issn.0253-4193.2015.05.011

2014-02-21；

2014-06-16。

海洋公益性行業(yè)科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(200905029，201505002-1);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金北京化工大學(xué)(JD1414)。

趙荻(1989—)，女，天津市人，主要從事SAR圖像解譯的研究。E-mail：zhaodi233@163.com

*通信作者：郎海濤(1978—)，男，黑龍江省人，副教授，博士，從事模式識(shí)別與遙感圖像解譯的研究。E-mail：langht@mail.buct.edu.cn

TN957.51;TP751.1

A

0253-4193(2015)05-0112-09

趙荻，孟俊敏，張晰，等. 基于模型相似度擬合的海雜波統(tǒng)計(jì)方法[J]. 海洋學(xué)報(bào)，2015，37(5)：112-120，

Zhao Di，Meng Junmin，Zhang Xi，et al. Sea clutter statistics based on similarity fitting of classical models[J]. Haiyang Xuebao，2015，37(5)：112-120，doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2015.05.011