航空发动机后向RCS统计特性分析方法

为解决采用传统固定带宽核密度估计方法分析雷达散射截面（RCS）统计特性时精度低的问题，设计了K最近邻法计算Epanechnikov核密度估计的动态窗宽。以每个相邻样本的欧氏距离判断样本局部密度，通过样本点与最近邻的距离来调整核函数的窗宽以完成核密度估计，并将其用于发动机后向RCS的统计特性分析。采用改进的Epanechnikov核密度估计与传统核密度估计，对服从固定分布的4种RCS随机样本点的累积概率密度函数进行拟合，以验证算法的精度。结果表明：改进的Epanechnikov核密度估计的均方根误差比传统核密度估计的分别减小31.2%、38.8%、38.1%、31.9%。结合第2代RCS统计特性分析模型，以Kolmogorov-Smirnov拟合精度检验为拟合指标，应用改进的Epanechnikov核密度估计计算发动机后向RCS的统计特性并对其规律进行分析可知，对数正态分布更符合C波段和X波段的HH和VV极化的统计特性分布；卡方分布更符合C波段以及Ku波段的HV和VH极化；威布尔分布更符合X波段的HV、VH极化以及Ku波段的HH、VV极化。

Statistical Characteristics Analysis Method of Aeroengine Backward RCS