關鍵詞：參數估計 廣義pareto分布模型 最大似然估計 組合雙分位點估計 野點魯棒性 

摘要：廣義Pareto分布的復合高斯模型可以很好地描述高分辨低擦地角對海探測場景中海雜波的重拖尾特性,實現該雜波模型下雙參數的有效估計對雷達檢測性能具有重要意義。對此,該文提出一種雙參數的組合雙分位點(CBiP)估計方法。該估計方法基于低階多項式方程的顯式求根表達式,充分組合利用回波中的樣本信息,旨在實現高精度的雙參數估計過程。此外,考慮到實際雷達工作中存在島礁、漁船等造成的功率異常大的野點樣本時,不同于傳統的矩估計、最大似然(ML)估計等方法,組合雙分位點估計方法仍可保持估計性能的魯棒性。仿真及實測數據實驗表明,在純雜波環境中,組合雙分位點估計方法可以實現與最大似然估計方法近似的估計精度,若存在異常樣本,組合雙分位點估計方法的估計性能優于上述幾種傳統估計方法。

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