雷达海杂波与气象杂波模拟方法研究

黄向清，林新党

(1.海军92932部队，广东 湛江 524016； 2.海军驻南京地区雷达系统军事代表室，南京 210003)

雷达海杂波与气象杂波模拟方法研究

黄向清1，林新党2

(1.海军92932部队，广东 湛江 524016； 2.海军驻南京地区雷达系统军事代表室，南京 210003)

雷达海杂波和气象杂波可采用多种仿真数学模型产生，但其信号模拟逼真度不高，难以满足雷达操作使用人员在近于实际海洋环境中的训练要求。利用海上试验和训练中采集的实际雷达杂波数据，按照预先设定的海洋自然环境条件，采用电磁波传播模型和自然环境模型对杂波回波数据进行调制处理以更加逼真地产生所需要的杂波回波信号，使雷达显现的杂波回波信号的强度和变化规律符合预设场景要求，提高训练效果，提升雷达操作使用人员在不同海上环境条件下的应对处理能力。

训练模拟;真实雷达回波; 海杂波;气象杂波

Abstract: Radar sea and weather clutters can be generated through various mathematical simulation models. However, the fidelity of the simulated signals is not good enough for the radar operator's training in the approximately actual marine environment. By using the real radar clutter data collected in the sea trial and training, according to the preset marine natural environment conditions, the clutter echo data are modulated through the electromagnetic wave propagation model and the natural environment model to generate the required clutter echo signals more realistically, making the strength and the change rules of the clutter echo signals satisfy the requirement of the preset scenario, improving the training effect, and strengthening the radar operator's coping capacity in different marine environment conditions.

Keywords: training simulation; real radar echo; sea clutter; weather clutter

0 引 言

雷达操作使用人员的实装训练受到各种自然或人为因素的制约，如天气的好坏、装备训练磨损程度,以及训练过程中训练人员的安全、物资供应、经费投入等。此外，其他维护和调试测试工作的开展也会对雷达训练产生一定程度的影响。这使得雷达训练场地和训练时间都受到限制。雷达训练模拟系统是解决上述问题的有效途径。除了可以解决上述因素的制约外，雷达训练模拟系统还可以防止雷达发射频率、脉冲重复周期、功率等重要参数的泄露，保证雷达操作训练的安全性。[1-2]

有经验的雷达操作员善于从原始回波中区分目标和杂波，并从杂波背景下识别出目标。因此，雷达训练模拟系统能否逼真地模拟出海杂波和气象杂波数据，对于训练操作员对杂波中目标的正确检测和跟踪具有十分重要的意义。[3-4]本文研究了利用各种试验和演习训练中采集到的真实海杂波和云雨杂波数据，根据训练态势中设定的天气、海况等自然条件对杂波数据的方位和强度进行处理，从而产生与训练设定态势一致的海杂波和气象杂波模拟信号的方法。

1 海杂波和气象杂波的数学模型及模拟效果

1.1 海杂波

海杂波回波强度与雷达的工作波长、极化方式、电波入射角有关，同时还受到洋流、涌波、海表面温度等各种因素影响，其幅度概率分布带有较长的拖尾。[5-7]概率密度函数可采用对数正态(Log-Normal)分布、韦布尔(Weibull)分布和K分布等非高斯模型近似表示。

(1) 对数正态分布

在雷达的分辨力较高或高海况条件下，杂波的尾部较长，后向散射特性偏离了瑞利分布，比较符合对数正态分布的振幅分布[8]，对数正态分布的概率密度函数为

(1)

式中，xm是尺度参数，表示分布的中位数；σc是形状参数，为lnx2的标准偏差，表明分布的偏斜度。在雷达的分辨力较高或高海况条件下，海杂波的后向散射特性偏离了瑞利分布，其尾部较长，可用对数正态分布与之拟合，这里应根据测量数据估计σc。对数正态分布的均值与方差分别为

(2)

(3)

形状参数σc越大，对数正态分布曲线的拖尾则越长。

(2) 韦布尔分布

在近距离或杂波干扰严重的情况下，韦布尔分布的不对称小于对数正态分布的不对称性。所以，对海杂波幅度起伏较为均匀的情况，选用韦布尔分布更为合适。[9]韦布尔分布的概率密度函数为

(4)

式中，p为形状参数，q为尺度参数。韦布尔分布的均值和方差分别为

μ=E[x]=qΓ[1+p-1]

(5)

(6)

式中Γ[·]是伽马函数。当p=1时，韦布尔函数退化为指数分布；当p=2时，韦布尔函数退化为瑞利分布。调整韦布尔分布的参数，可以使韦布尔分布模型更好地与实际杂波数据匹配。韦布尔分布是一种适应范围较宽的杂波概率分布模型。

(3) K分布

前述各种杂波模型都是基于单一点统计量，仅仅适合于单个脉冲检测的情况，缺乏模拟杂波的时间和空间相关性。考虑到脉间的相关性，近年来提出了相关K分布。在这种模型中，海杂波回波的幅度被描述为两个因子的乘积。第1部分是斑点分量(即快变化分量)，它由大量散射体的反射进行相参叠加而成的，符合瑞利分布。第2部分是基本幅度调制分量(即慢变化)，它反映了与海面大面积结构有关的散射束在空间变化的平均电平，具有长相关时间。[10-11]K分布的概率密度函数为

(7)

式中，v为形状参数，当v→0时概率分布曲线有长的拖尾，表示杂波有尖峰出现，而当v→∞时概率分布曲线接近瑞利分布；a为尺度参数，与杂波的均值大小有关；Γ[·]为伽马函数；Kv[·]是修正的v阶贝塞尔函数。K分布的均值与方差分别为

(8)

K分布可以在很宽的范围内表征高分辨率雷达在低入射角情况下海杂波的幅度概率分布。

1.2 气象杂波

云、雨和雪的散射回波称为气象杂波。气象杂波是一种体杂波，其强度与天线波束照射的体积、信号的距离分辨率以及散射体的性质有关。根据散射体的性质不同，非降雨的云强度最小，从小雨、中雨到大雨，气象杂波逐渐增大。气象杂波是有大量微粒的散射形成的，所以杂波幅度分布一般符合高斯分布。气象杂波的功率谱也符合高斯分布模型。由于风的作用，其功率谱中含有一个与风向和风速有关的平均多普勒频率。[12-13]

(10)

式中，fd是其平均多普勒频率，与风速风向有关；σf是其功率谱的标准离差，对于云雨来说，σf可由式(11)得到。

(11)

1.3 海杂波和气象杂波数学模型的模拟结果

根据海杂波和气象杂波的数学模型产生的模拟信号在雷达终端的显示分别如图1和图2所示。实际雷达海杂波和气象杂波如图3和图4所示。

图1 模拟海杂波 图2 模拟气象杂波

图3 真实海杂波 图4 真实气象杂波

由图1～图4可以看出，由数学模型产生的海杂波和气象杂波信号跟真实的海杂波和气象杂波存在较大的差异。真实的海杂波近区回波较强且连续，在远区随机出现且存在边缘雾化现象，而模拟海杂波在近区比较离散并且边缘雾化现象不明显。真实的气象杂波中心亮度很强，边缘连续且存在雾化现象，而模拟的气象杂波中心强度不够且过于离散，边缘也不存在雾化现象。

模拟杂波信号与真实杂波信号的差异在训练中会影响到雷达操作员对海杂波和气象杂波的感观认识，从而影响到实际使用过程中雷达操作员对海杂波和气象杂波的判断及对目标的检测、跟踪和处理，使雷达操作员的训练效果大打折扣。

2 海杂波和气象杂波模拟方法与实现

为了模拟出跟真实杂波非常相近的回波，本文将采用对外场试验中采集到的真实海杂波和气象杂波数据进行处理的方法，来产生满足战术训练使用逼真度要求的海杂波和气象杂波信号。

2.1 海杂波模拟方法与实现

为了能模拟出各种自然环境下海杂波的回波，本文使用的实采海杂波数据为30 km以内全方位海杂波一次回波数据。设模拟自然环境中风向为φwind，风速为vwind(m/s)。首先对采集到海杂波数据作偏转运算，使得采集海杂波数据的风向与φwind一致，然后求出该自然环境下海杂波平均回波信号强度Pavi。用该强度去调制偏转后的海杂波数据，就可以产生满足要求的海杂波模拟信号。

在已知海杂波分辨单元的平均RCS条件下，根据雷达方程求得[14]：

(12)

式中σavi为海杂波分辨单元的平均RCS。设风速为vwind(m/s)时平均浪高为havi，风速因子为Aw，粗糙度因子为σφ，风向因子为Au，海浪干涉因子为Ai。雷达天线为水平极化方式时σavi可按照如下经验公式求解。[7-8]

σavi=10ln(3.9·10-6λψ0.4AiAuAw)

(13)

(14)

(15)

(16)

Au=exp[0.2cosφ(1-2.8ψ)(λ+0.02)-0.4]

(17)

(18)

其中，ψ为波束擦地角，φ为雷达天线轴与逆风向间的夹角。

由上述方法得到的海杂波模拟信号如图5～图7所示。图8为模拟海杂波信号在雷达终端的显示图像。

图5 20 μs时间片内模拟海杂波信号 图6 2 ms内海杂波模拟信号

图7 90°范围内海杂波模拟信号 图8 模拟海杂波在雷达终端的显示

2.2 气象杂波方法与实现

气象杂波信号产生的原理与海杂波的一致，区别在于平均反射截面积σavi的求解上。气象杂波反射截面积跟距离R处的距离分辨单元Vc有关。[15-16]

σavi=ηVc

(19)

其中

(20)

(21)

其中，θB，φB分别为天线波束水平和俯仰半功率波束宽度；Z为雷达反射率因子，大小取决于降雨率(降雪率)r(mm/h)。

Z=200r1.6

(22)

模拟得到气象杂波信号如图9～图11。图12为模拟气象杂波在雷达显示终端的显示图像。

图9 2 ms气象杂波回波信号 图10 14 ms气象杂波回波模拟信号

图11 气象杂波模拟信号 图12 气象杂波在雷达训练模拟系统上的显示

3 结束语

本文利用各种外场试验和演习训练中采集的海杂波和气象杂波数据，利用模型和算法对其进行方位分布和强度起伏处理，产生逼真的海杂波和气象杂波模拟信号。经多型雷达模拟训练系统中应用表明，利用该方法模拟的杂波信号在雷达显示终端的显示效果与雷达实装基本一致，具有“形似”和“神似”效果，可满足雷达操作员的训练要求，提高训练效果，提升雷达操作使用人员在复杂海战场杂波背景条件的应对处理能力。

[1] 李如年，倪国旗，方中江. 某型火控雷达仿真系统的设计与实现[J]. 系统工程与电子技术，2009, 31(3): 730-732.

[2] 李如年，王新鹏，倪国旗. 雷达模拟器中地物回波的模拟实现[J]. 火力指挥与控制，2008, 33(9): 119-121.

[3] 米切尔R L.雷达系统模拟[M]. 陈训达译. 北京:科学出版社,1982:12-48.

[4] CUI Xiaohai, ZENG Tao, LONG Teng. Modeling and Simulation of Video Target Echo and Clutter for HLA-Based Radar System[C]//7th Internati-onal Conferences on Signal Processing Proceed-ings, 2004:2049-2052.

[5] Plant W P. A New Interpretation of Sea Surface Sl-ope Probability Density Functions[J]. J. Geophys. Res., 2003,108(C9):3295.

[6] Ward K D.Radar sea clutter[J].Microwave Jour-nal,2002(6):25-32.

[7] 杨杰,卢凌,陆济湘.海杂波概率密度分布函数分析方法的研究[J].武汉交通科技大学学报,1998,22(1):51-54.

[8] 申玉,陶然,单涛.相关对数正态分布雷达杂波的建模与仿真[J].火控雷达技术,2001,30(12):1-5.

[9] 张志勇,曹治国,张天序.相关Weibull分布雷达杂波的模拟[J].华中理工大学学报,2008,26(5):93-95.

[10] 王颖,毛二可,韩月秋.相关K分布杂波的建模与仿真[J].信号处理,2007,13(2):141-146.

[11] Oliver C J.Correlated K-Distributed clutter models[J].Optical Acta,2005,32(12):1515-1547.

[12] Kay S M.Modern spectrum estimation:Theory and application[M].Prentice Hall,1988:543.

[13] 吴顺君，梅晓春．雷达信号处理和数据处理技术[M]．北京：电子工业出版社，2008: 105-144．

[14] 丁鹭飞，耿富录．雷达原理 [M]．3版.西安：西安电子科技大学出版社，2005:128-130.

[15] Bassem R M . Radar System Analysis and Design Using MATLAB[M]. 2nd ed. London Chapman and Hall/CRC, 2005: 250-300.

[16] Skolnik Merrill I. Radar Handbook [M]. 2nd ed. McGraw-Hall Companies, Inc.,1990: 145-187.

Research on simulation methods of radar sea and weather clutters

HUANG Xiang-qing1, LIN Xin-dang2

(1. Unit 92932 of the PLA Navy, Zhanjiang 524016, China; 2. Military Representatives Office of Radar System of the PLA Navy in Nanjing, Nanjing 210003)

TN955.3

A

1009-0401(2017)03-0005-05

2017-05-20;

2017-05-26

黄向清，男，高级工程师，研究方向：雷达工程；林新党，男，高级工程师，研究方向：雷达工程。