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雷达杂波模拟作为雷达系统模拟的重要组成部分,其模拟性能直接关系到杂波背景下的雷达目标检测算法的可靠性与实用性验证,并影响雷达系统的内场试验与仿真效果。而雷达杂波参数的准确估计又是雷达信号与信息处理过程中的关键。因此本文着重研究了基于K与Pareto分布的复合高斯模型、基于N分随机乘法模型以及基于海浪谱模型的海杂波模拟方法,并对近年来出现的Pareto分布的复合高斯海杂波模型参数估计方法进行了优化改进。论文的主要创新点有:1.针对基于传统ZMNL与SIRP方法的K与Pareto分布雷达杂波仿真存在的形状参数只能为整数或半整数的问题,通过数学分析与推导,对该方法进行了改进。提出一种直接由Beta随机变量（Random Variable,RV）与整数形状参数的Gamma RV之积来产生具有任意形状参数的Gamma RV的方法。首先,文中分析了ZMNL与SIRP存在或潜在问题的原因,然后介绍了已有的E.Conte、朱洁丽与N.D.Wallace等人提出的解决方法,并分析了已有方法的不足:在Beta分布参数取值小于1时,Beta分布概率密度取值存在无穷大的情况,使得仿真的Beta RV统计分布直方图与理论概率密度曲线吻合不好。其次,文中总结以上方法的共性并对进行推广,使得推广方法可以通过合适的参数选取克服以上方法的不足。最后,针对ZMNL方法不能仿真非对称功率谱杂波的问题,文中从数学理论上阐释了基于SIRP方法的K分布杂波仿真在形状参数取适当值时,可仿真出期望的功率谱,并得出形状参数影响功率谱频谱泄漏的结论。2.基于2分随机乘法模型仿真多重分形海杂波时,其倍乘因子的统计分布只能是关于1/2对称的,所以2分随机乘法模型仿真的多重分形谱函数也比较受限制。文中对2分随机乘法模型进行推广,提出基于N分随机乘法模型的多重分形海杂波仿真方法,该方法克服了2分随机乘法模型倍乘因子分布受限的问题。文中证明了N分随机乘法模型的多重分形特性,推导了倍乘因子与多重分形谱函数存在特定的数学关系,并通过实验验证了采用不同分布特性的倍乘因子仿真的数据,其多重分形谱函数形状不同。3.基于海浪谱模型对海杂波进行模拟。海浪谱是海洋气象学家为海表面建立的波谱模型,根据随机海浪理论,应用该模型可以模拟出动态的海洋表面。海表面可被看作由无数个小三角形散射体拼接而成的复杂表面,每一个三角形散射体在水平面的映射又为直角三角形,这些直角三角形是由离散采样点的连接而成。因此可以根据直角三角形划分水平面。相比距离方位角分割法、距离多普勒分割法,该划分法所得到的划分单元面积不随距离而改变,且计算简单。该方法根据每个采样点在直角坐标系中的坐标,可计算三角形散射单元的方向、位置、面积大小等参数,然后模拟其回波。所有回波的叠加即为该片海域形成的海杂波。因此,该模拟思想可以根据不同环境参数与雷达参数进行海杂波模拟,有利于海洋环境参数、雷达参数与杂波模型参数之间的关系的研究。4.针对已有的Pareto分布形状参数估计方法存在的有效估计范围不足或者估计表达式非闭合等问题,提出了基于负一二阶矩的估计方法与基于＜zrln（z）＞与＜z-1ln（z）＞的估计方法。其中,从数学形式上＜z-1ln（z）＞是＜zrln（z）＞在r（28）-1时的特殊情况,但当r（28）-1时＜z-1ln（z）＞需要应用于多次观测情况。基于负一二阶矩与基于＜z-1ln（z）＞的估计方法不但能够有效地估计多次观测Pareto分布真值在整个定义域上的形状参数,而且估计表达式为闭合的,避免了复杂的数值计算,减小了运算量,利于工程实现。