海杂波特性参数估计与海杂波数据幅度分布类型确定是海杂波特性感知和海杂波抑制等领域中两个至关重要的问题。海杂波后向散射系数是能够直接反映海杂波功率水平的关键特性参数,对其高精度预测的重要性不言而喻。目前使用的预测方法主要是通过几种经典经验模型计算得到。由于经验模型的关注点主要是模型在频段上的宽覆盖和通用性,导致其往往存在估计精度低的问题,难以满足具体雷达进行精细化信号处理的要求。另外,海杂波可以用不同纹理类型的复合高斯分布描述,应用中如何从海洋参数、雷达参数、以及雷达照射海面的几何参数确定最合适的纹理类型是应用中必须首先解决的问题。目前常用的方法多为定性经验准则,面对大场景复杂多变的海洋环境在确定最优纹理类型方面能力明显不足。针对以上两个问题,本论文以大场景海杂波特性感知为应用背景,研究从雷达参数、海洋参数和雷达照射海面的几何参数通过神经网络与分类学习网络预测海杂波的重要特性参数以及海杂波纹理类型的方法。最终,论文中分别提出了海杂波后向散射系数的神经网络预测方法和基于SVM的海杂波纹理分布类型分类预测方法。本论文的主要内容可概括如下:第一章介绍了论文的研究背景和论文内容安排。第二章主要介绍了海杂波特性及神经网络的相关基础知识。首先介绍了海杂波的散射特性,其次回顾了海杂波的三种复合高斯模型,最后对两种常见的用于非线性函数拟合的神经网络进行了介绍。第三章首先介绍了海杂波后向散射系数的传统预测方法;其次针对传统预测方法所存在的问题,提出了海杂波后向散射系数的神经网络预测方法,该方法组合了现有经验公式的有效要素和神经网络的学习能力。并通过实测数据实验从多个角度分析对比了两种预测方法的性能优劣。最后,搭建了海杂波后向散射系数预测的软件演示系统,更直观地对比不同的预测方法。第四章聚焦于利用分类学习网络确定海杂波幅度分布最优纹理类型预测问题的探索性研究。首先介绍了几种常见的分类算法;其次回顾了现有的海杂波数据最优纹理类型选择方法,包括一些定性准则和基于K-S距离和数据经验累积分布函数的最优纹理类型选择方法;最后,提出了基于SVM的海杂波纹理分布类型的分类预测方法。第五章是对论文所做工作的总结与对未来工作的展望。