本書通過(guò)對(duì)log-normal、Weibull分布和復(fù)合K分布等經(jīng)典海雜波模型進(jìn)行分析，結(jié)合實(shí)測(cè)海雜波數(shù)據(jù)研究了海雜波仿真模型；通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的相空間重構(gòu)算法進(jìn)行分析，研究了非平穩(wěn)時(shí)間序列狀態(tài)空間重構(gòu)算法；通過(guò)對(duì)混沌信號(hào)特征量進(jìn)行分析，結(jié)合最大Lyapunov指數(shù)方法，研究了基于多尺度混沌特征量的目標(biāo)檢測(cè)算法；基于分形維數(shù)理論，開展了Sevcik改進(jìn)算法以及基于Euler距離的Higuchi分形維數(shù)算法的研究。