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    式中 为雷达工作波长。这样参数  与波长无关。给出一些特定环境下的参数值
    表2.1 瑞利分布杂波参数
    环境    频段    

    稀疏的树木    无风    0.034
    有树的小山    10    0.08
    有树的小山    20    0.44
    有树的小山    25    0.24
    有树的小山    40    0.64
    雷达箔条    —    0.74~1.812
    雷达箔条    25    2.4
    雷达箔条    —    2.2
    雨云    —    3.6~8.0
    雨云    —    4.0

    2.1.2  Lognormal分布  
        随着雷达分辨率的提高，发现实际杂波比瑞利模型有更长的“尾巴”即拖尾，如果继续使用瑞利模型的话雷达的虚警概率值将是错误的。对数正态模型就是在这种情况下被引进的。对于雷达分辨率比较高(脉冲宽度 )擦地角比较小( )的海杂波，以及小擦地角( )的地杂波都适合用对数正态模型模拟 。
    对数-正太模型的一个主要特点是，出现大幅度杂波的概率相当高，如果用控制门限的办法来压制虚警数，则必要要使门限电平太高，致使发现概率低很多，因此，在该种杂波环境中检测目标信号的性能较差。当然，如果期功率谱较窄，在经过信号处理之后也会有好的效果。
    相对而言，对数-正态模型的动态范围较大，对海杂波，它与“海剑锋”信号有关，由它所产生的镜面反射是很强的；对地杂波来说，与大的方向性反射体有关。根据观测的角度不同，会产生许多的波峰和阴影，从而造成很大的动态范围。用高分辨综合孔径雷达测得的杂波数据表明，它们与对数-正态模型拟合得很好。
        海杂波的包络服从对数-正态分布，即意着线性包络检波器的输出 有一文概率密度函数
                                        （2.9）
    式中： 为标准正态分布的标准差； 为对数-正态分布的中值。
        对数-正态分布有积累分布函数    
                                                     （2.10）
    式中 为误差函数。对数-正态分布的n阶矩为
                                                （2.11）
    由此得到 的均值和方差分别为
                                              （2.12）
    得均值—中值比     
                                                          （2.13）
        如果将概率密度函数中的 用均值—中值比 来表示，也可以写出另一个对数—正态分布表示式。测量结果表明， 值约在 之间。若令    ，则功率包络密度函数为
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