线性调频与相位编码混合雷达信号处理仿真*

任雪峰，逄 勃，孟庆鹏

(海军驻南京地区雷达系统军事代表室，南京 210003)

0 引言

现代战争是以电子战为先导，以空战为主体，陆、海、空、天、电子战融为一体的，多维的，非接触式的，高科技的战争。在现代战争中首先进行的电子战就是雷达与对抗，而且，随着电子技术的发展将愈演愈烈。随着雷达技术的飞速发展，越来越多的新技术被成功应用，致使雷达的战术性能得到很大的提高。为了能够使雷达在复杂的电磁环境中有效地工作，现代雷达应不仅具备多种抗干扰措施和手段，而且还应该有干扰侦查、处理、决策、控制和对抗管理系统。随着雷达系统的发展，雷达信号的形式也越来越复杂化了。

按雷达信号的分辨理论，在实现最佳处理并保证一定信噪比的前提下，测量精度和分辨力对信号形式要求是一致的［1］。测距精度和距离分辨力主要取决于信号的波形结构，要求信号具有大的带宽。而测速精度和速度分辨力取决于信号的时间结构，它要求信号具有大的时宽。所以，理想的雷达信号应具有大的时宽和带宽的乘积。大的时宽不仅保证了速度分辨力，也是提高探测距离的手段;大带宽则是距离高分辨的前提［2］。单载频脉冲信号的时宽带宽积近似为1，即同时的大时宽和大带宽不可兼得。也就是说，若使用这种信号，测距精度和距离分辨力同作用距离以及测速精度和速度分辨力之间存在着不可调和的矛盾。

为了解决这一矛盾，必须采用具有大时宽带宽乘积的复杂信号形式。其中在雷达脉压处理中获得广泛应用的是线性调频信号［3］(LFM）和相位编码信号(PCM）。LFM信号可得到较好的主副比但是容易受到电磁干扰，相位编码信号具有一定的抗干扰能力但是脉压后的主副比有限，这又降低了多目标处理的分辨力。现在战场环境是复杂的电磁环境，在这种环境下必须要求雷达具有很强的抗干扰能力。因此本文利用线性调频信号和相位编码信号结合的办法来构成雷达信号。首先比较了线性调频信号、相位编码信号、码内线性调频信号、码间线性调频信号在脉压过程中的抗干扰特性。然后针对码内线性调频信号进行了常规的雷达信号处理，然后分析了仿真的结果。

1 雷达信号抗干扰比较

雷达信号有多种形式，随着电子对抗和雷达技术的发展，雷达信号正向着复杂化发展。雷达信号包括简单单频信号、线性调频信号、非线性调频信号、相位编码信号等。为了达到较好的信号压缩效果，则线性调频信号和相位编码信号成为较好的信号选择。但是现在先进的信号干扰机可以较容易地对线性调频信号形成干扰，相位编码信号虽然码型多抗干扰能力强，但是其有限的主副比特性又限制了其多目标的分辨能力。下面就比较一下几种信号在无干扰和有重发干扰下的特性。

首先，在没有信号干扰的情况下，对线性调频信号、相位编码信号、码内线性调频信号、码间线性调频信号进行模拟压缩，这几种信号的频谱宽度一致。其中，码内线性调频信号为每位相位编码内都采用相同的线性调频信号，码间线性调频信号则是整个编码中信号频率连续变化。可以得出结果如图1所示。由图1(a）可知线性调频信号的脉压性能优越，主副比性能也具有一定优势。由图1(b）可知相位编码信号的主副比是有限的。由图1(c）可知码内线性调频信号脉压比基本可以与线性调频信号的性能相当，但是也存在主副比有限的问题。由图1(d）可以看出码间线性调频信号的主信号周围会出现较大的杂散现象，会影响目标的识别和检测。

图1 4 种信号时域相关压缩

假设敌方侦测到我方的雷达信号基本特性，但是不能判断出相位编码的具体码型，这种情况下释放出的重复有源干扰。通过脉冲压缩处理可以得到这几种受到干扰的信号的压缩结果，其中码间线性调频信号采用数字两次脉压技术进行。如图2所示:

图2 4 种信号受到有源干扰时域相关压缩

由图2(a）可知线性调频信号在受到这样干扰的情况下出现了多个相关目标根本无法分辨。由图2(b）可知单频相位编码信号虽然可以探测出目标的位置，但是主副比受到了很大的影响。由图2(c）可知码内相位编码信号经过全相参处理数字脉压后可以消除有源干扰。由图3(d）可知码间相位编码信号受到这种干扰后会出现较强的非目标信号，容易造成误判现象。综上所述，码内相位编码信号可以得到较好的抗干扰性能。

2 仿真过程介绍

下面就以码内线性调频信号为雷达信号，对整个雷达信号处理过程进行仿真，信号都采用中频信号形式。仿真程序框图如图3所示。下面简要介绍几个主要的处理过程。

图3 综合信号仿真框图

2.1 脉冲压缩处理

脉冲压缩处理方法分为两种，一种是模拟信号脉冲压缩，另一种是数字脉冲压缩。本文采用的是数字脉冲压缩方法。数字脉压又可以分为时域卷积法和频域FFT 法［4］。

本文采用的就是频域分析方法。这种方法基于频谱分析的正、反离散傅里叶变换(DFT）法，即用DFT将离散输入时间序列变换成数字谱，然后乘以匹配滤波器的数字频率响应函数，再用反离散傅里叶变换(IDFT），还原成时间离散但已经是压缩之后输出的信号序列。为了实时处理需要，一般是用FFT和其对应的IFFT来实现这一匹配滤波。

这里首先设原始信号为s(n），输入时域离散信号为si(n），则脉压匹配滤波器的冲击响应为si(n）的时间倒置的复共轭，即

其DFT 变换分别为Si(k）和H(k），DFT 变换点数为N，则si(n）和h(n）的循环卷积为

so(n）的DFT 变换为

则

若采用FFT算法则上式可写成

将匹配冲击响应表示式代入上式得

2.2 固定杂波对消

在雷达的一个距离分辨单元内，当同时存在有固定目标、地杂波等和运动目标时，前者的回波通常较运动目标强，导致运动目标的判决比较困难，必须设法对二者进行区分［5］。因为固定目标回波的多普勒频率为零，慢速运动杂波中所含的多普勒频移也多集中在零频附近，它们的回波经相位检波后，信号的相位将不随时间变化或随时间缓慢变化，反映在幅度上则为其幅度不随时间变化或随时间缓慢变化。因此若将同一距离单元在相邻重复周期内的相位检波输出作相减运算，则固定目标回波由于其幅度和相位没有变化而被完全对消，慢速杂波也将得到很大程度的衰减，只有运动目标的回波，由于其幅度和相位没有发生快速变化，因此作相减运算后仍可以得以保存。由此可将固定目标、慢速运动杂波和运动目标区别开来。这就是基本的动目标对消原理如图4所示。

2.3 MTD 多普勒滤波和求模

图4 固定杂波对消框图

MTD 在经过固定杂波对消处理之后动目标的回波基本被提取出来了［6］。但是，每一个脉冲回波信号提取出的目标回波还有差别。为了进一步提取动目标信息，消除其余杂波干扰，首先将整个脉冲串划分为单个脉冲每个单个脉冲都进行FFT 变换，然后求模运算，最后提取出模值最大的信息为目标信息。由于动目标多普勒信息基本集中在同一频率点上，经过这样提取出的信息基本可以去除一些杂波的干扰。处理框图如图5所示。

图5 多普勒滤波求模对比

2.4 CFAR处理

雷达信号的恒虚警率(CFAR）处理是雷达信号处理的重要内容之一［7］，在雷达自动检测理论中占有不可或缺的地位。在此按照恒虚警率处理分类方法，可以分为杂波恒虚警和噪声恒虚警。

本文仿真信号中所加的杂波类型服从瑞利分布，所以采用杂波恒虚警率处理。对于瑞利杂波不同方向上的杂波强度有所不同，有的甚至差别很大;在一个扫掠周期中(不同距离），杂波强度也会有明显的变化，对这些时变而又有一定分布范围的杂波的平均值作为估计就不能以多个扫掠周期为基础来进行，也不应该在一次距离扫掠的全程进行，而应当以检测点附近的若干个单元为基础来进行，因为在这些单元内，上述杂波的强度基本一致。

下面介绍邻近单元平均CFAR处理的基本原理，如图6所示。用延迟寄存器或随机存储器(抽头延迟线）同时得到检测点和邻近检测点单元的输出，我们把邻近单元称为参考单元或采样单元。对参考单元的输出加以平均，即可获得恒虚警率的效果。

由于邻近单元平均恒虚警率电路的参考单元不多，且平均值估值起着门限的作用，它可以随杂波强度的变换而快速变化而迅速改变，所以又称它为快门限调节电路，简称快门限电路。

图6 杂波邻近单元恒虚警处理

3 仿真结果分析

根据雷达中频信号的一般特性，仿真参数见表1。

表1 仿真参数设置

由图7 可以看出，经过脉压处理的中频回波信号，基本可以分辨出雷达目信号，但是还存在较强的杂波，并不能准确判决出目标的位置。

图7 脉冲压缩结果

由图8 可以看出，经过固定杂波对消之后，基本消除了固定的地物杂波，但是目标周围仍然存在着一些未消除的杂波。

由图9 可知，经过FFT 滤波比较求模之后，目标更加突出了，经过处理动目标的信号更加凸显。

从图9 图10 比较，可以看出经过恒虚警率处理后，得到了一个门限值，将这个门限值与信号作对比可以消除大部分微弱的信号，从雷达显示来讲，即可以清楚显示器上的底层回波。

图8 固定杂波对消结果

图9 MTD 频率滤波求模结果

图10 恒虚警处理结果

4 结束语

本文采用线性调频信号与相位编码信号相结合的码内线性调频信号作为雷达信号，比较了4 种信号的抗干扰性能，得出码内线性调频信号抗干扰特性最强。针对这个信号进行了整个雷达信号处理的仿真。从仿真结果可以看出，常用的雷达信号处理方法可以对这种信号进行处理，并且可以达到理想的效果。

［1］M I Skolnik.雷达手册［M］.王军，林强，等译.北京:电子工业出版社，2003.

［2］张贤达.现代雷达信号处理［M］.北京:清华大学出版社，1995.

［3］Delay Devices for Pulse Compression Radar，IEE(London）Conf.Publ.20，February 1966.

［4］Hartt J K，L F Sheats.Application of Pipeline FFT Technology in Radar Signal and Data Processing，EASCON Rec，1971:216-221.

［5］Ludloff A，M Minker.Reliability of Velocity Measurement by MTD Radar［J］.IEEE Trans.On AES-21，1985:522-528.

［6］Taylor J W，Jr，H J Blinchikoff［C］.The Quadriphase Code-A Radar Pulse Compression Signal with Unique Characteristics，IEE Conf.publ 281，London，1987:315-319.

［7］Richard J T，G M Dillard.Adaptive Detection Algorithms for Multiple-Target Situation［J］.IEEE Trans，on AES-13，1977:338-343.