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1、机载雷达的地杂波仿真实现前言机载雷达由于架设在运动的高空平台上，具有探测距离远、覆盖范围大、机动灵活等特点，应用范围相当广泛，可以执行战场侦察、预警等任务。在海湾战争、伊拉克战争中起到关键作用，在现代战争中越来越不可缺少，因此近年来受到广泛重视。但由于机载雷达的应用面临非常复杂的杂波环境，杂波功率很强，载机的平台运动效应使杂波谱展宽。此外，飞机运动时，杂波背景的特性会随时间变化。因此，有效地抑制这种时间非平稳和空间非平均的杂波干扰时雷达系统有效完成地面目标和低空飞行目标检测必须解决的首要问题。从理想雷达系统设计过程中知道，雷达设计的目的提出之后，首先要考虑的是环境的影响，地海杂波环境对雷达性能
2、的发挥是一个严重的负担，尤其是机载下视雷达，会遇到更加恶劣的杂波环境，能否正确估计杂波对雷达性能的影响，是雷达系统成败的关键之一。机载雷达遇到的地面杂波不仅强度大，多普勒频谱宽，而且可能在所有的距离上成为目标检测的背景；另一方面，雷达机载飞行地域广、地形地貌多种多样，仅使用一些简单的、典型的杂波数据已不能满足需要。因此，只有弄清楚地面/海面杂波的特性，才能够正确地确定机载雷达方案，选择主要的技术参数。例如：1.只有根据各种地形和海面杂波的主要特征参数，并经过严格的杂波计算，才能得到比较准确的杂波强度和频谱数据，从而在这个基础上确定雷达的技术方案，对信号质量、系统动态范围、天线副瓣电平等指标提出
3、要求。2.只有弄清楚杂波的分布特性及参数，才能恰当的设计杂波抑制器的频率响应特性和恒虚警处理器，更加有效地消除主瓣杂波，并在一定的副杂波背景中检测目标。3.雷达信号模拟器是调整和检验机载雷达性能的必要手段，但只有在弄清楚杂波的特性参数以后，才能够对信号及杂波模拟器提出合理的、准确的要求。目前使用杂波模型主要有三种方式：描述杂波幅度和功率谱的统计模型，描述杂波散射单元机理的机理模型，描述由试验数据拟和 与频率、极化、俯角、环境参数等0物理量之间依赖关系的关系模型。1.描述杂波散射单元机理的机理模型杂波机理模型的研究是属于杂波雷达截面的理论分析范畴，即根据各种电磁散射理论研究杂波单元产生散射场的各
4、种机理，并利用各种计算方法和计算机技术定量预估各种情况下杂波单元的雷达散射截面特征。散射过程的讨论必须同特定的结构单元结合起来，这是机理模型分析的基本点。在散射单元的物理结构方面，对于现有的一些比较成功的地杂波和海杂波模型（如组合表面模型）一般都只是对于特定的地貌、海情，或者是信号形式提供了某些参考，缺乏通用的、非常成功的模型。研究杂波性质的困难可以归结为缺乏对散射单元构成特性及其散射过程的定量描述，这种描述应当能够反映出散射机理以及各种因素的影响，而这些困难也正是当今杂波机理模型研究的前沿。2.描述杂波后向散射系数的概率密度分布模型雷达杂波是来自雷达分辨单元内的许多散射体回波的矢量和。由于机
5、载雷达分辨单元内一般包括许多随机分布的散射体，它们的介电常数和几何特性等都是随机变量，同时散射体或雷达的运动也将引起回波振幅和相位的变化，这些原因导致杂波的雷达散射截面 具有随机起伏的性质，此随机起伏性可以用。0其通过雷达接收机的包络检波器后的幅度概率密度函数描述。常用的概率密度分布有瑞利(Rayleigh )分布、对数正态分布、Weibull 分布和 K 分布等。3.描述由试验数据拟和 与频率、极化、俯角、环境参数等物理量依赖的关系模0型杂波的关系模型机载雷达地面杂波模型不仅和环境有关，而且还和雷达平台位置、系统工作参数、天线特性有关。随着雷达技术的不断发展以及人们对雷达杂波认识的不断深入，
6、研究人员先后建立了一系列的杂波统计模型。主要分为两类：一是幅度分布模型，二是功率谱（相关性）模型，其中相关特性是从时域和空域两个方面展开研究的。地杂波地杂波，除由人造建筑物所产生的点杂波外，是一种分布散射现象。这种分布杂波用散射系数 来描述。 是雷达截面积的密度，单位为地面上每单位面积的雷达截面00积。设地面上一个单元的面积为 ，则此单元上的雷达截面积为 。点杂波A0A和点目标一样，可以用雷达截面积来描述。可以采用不同的方法来建立地杂波的模型。对于地面雷达，我们往往感兴趣的是该雷达在特定的场地上工作性能如何，在这种情况下，实际的地形特征是很重要的。而对于机载雷达，通常我们对雷达在某一个特定场地
7、上的工作性能完全不感兴趣，因为该场地也许并不代表雷达所可能遇到的平均情况或最坏情况。机载雷达的性能与非均匀地面杂波的特性有密切的关系。大多数这样的雷达，具有某种自适应的功能，以适应从一个区域到另一个区域时地面杂波强度的变化。假若想要模拟这种适应性，就有必要在地面杂波模型中包含非均匀特性。点杂波可以用如下的方法模拟：将这些点按照某种模型随机地配置在地面坐标系上，一种类型的地形与另一种类型的地形之间的交界处，可以按照确定性的但仍然是假想的方法来处理。机载雷达地面环境复杂，在分析时通常采用等距-等多普勒划分网格单元的方法计算地杂波功率谱以及网格单元的地面后向散射系数。机载雷达地杂波仿真原理杂波模拟是
8、调试雷达和测试雷达性能不可缺少的一部分，杂波模型的复杂程度直接影响着模拟效果。杂波模拟系统大都采用软硬件相结合的方法，由计算机产生杂波数据库，目标和杂波环境的描述数据由主机提供，将数据加载至信号产生电路，实时产生中频信号。基本雷达方程在输入功率相同的条件下，天线在最大辐射方向上的某一点的功率通量密度与理想点源天线在同一处的功率通量密度之比：(1.1)0|AmPSG天线的有效接收面积：当天线以最大接收方向对准来波方向接收、且负载与天线完全匹配时,天线向负载输出的功率假定为，设想此功率是由一块与来波方向垂直的面积所接收，这个面积就称为接收天线的有效面积：(1.2)24eGA天线波束宽度(Beam
9、width)：(1.3)BD雷达辐射能量：全向天线: 在距离天线R远处的功率密度等于辐射功率除以表面积 ,24R(1.4)2(/)4tISOPwmR定向天线: 若增益为 , 则tG(1.5)2(/)tl天线接收到的功率为：(1.6)224tre ePGSAAWR计入各种衰减损耗时，天线接收到的功率为：(1.7)222441()()ret etetrLPARGw以功率形式表示的最基本的雷达方程：(1.8)24()trrPRL机载雷达地杂波仿真实现自从雷达作为一种武器在战场上出现以来，就开始了对杂波的研究。早期的雷达，测量精度还很低，分辨角很大。当时为了提高雷达的工作性能主要依靠提高雷达的抗杂波的
10、能力。由于分辨单元大，雷达的地面杂波主要靠概率模型模拟，雷达中频接收机信号处理也是依据概率模型的，当时雷达地杂波的概率分布模拟的好坏直接影响雷达大的工作性能。随着计算机技术在军事领域的应用，大量的经验模型被提出，因为这些模型具有形式简单、计算量小、与试验结果匹配良好等特点，在仿真试验中得到了大量的应用。杂波的统计特性包括杂波包络的概率分布特性和杂波正交分量的相关特性两个方面。前者由杂波包络的概率密度函数来描述；后者由杂波的功率普密度描述。雷达杂波回波信号的一般表示为(2.1)()()exp()lqXtxjtAjt其中 和 为杂波正交分量； 为杂波包络； 为杂波随机相位。()lxtqt幅度概率密
11、度特性是指雷达的一个分辨单元或一个距离多普勒单元内杂波的幅度变化特性。对于均匀分布的面目标回波信号的正交分量具有高斯分布特性，相应的信号包络具有瑞利分布特性：对于非均匀分布的面目标，常用非高斯统计模型进行近似，常用的Lognormal分布、Weibull分布、K分布和gamma 分布等。高斯分布统计模型当杂波信号的正交分量 和 为高斯分布时，杂波的包络信号 为瑞利分()lxtqt ()At布，其功率谱为指数分布。1.高斯分布雷达采用复信号表示即(2.2)()()ztxjyt则其实部和虚部分别为独立同分布的正态（高斯）随机过程，给定任意时刻 ，t、 为高斯分布的随机变量。以实部 为例，其分布密度
12、函数为：()xtyt ()t(2.3)21()exp2fx其中 为均值， 为方差。一般认为杂波具有零均值，即 。2 02.瑞利分布可以证明，当杂波分量为上述高斯分布时，杂波幅度的分布为瑞利(Rayleigh)分布。其概率密度函数为：(2.4)2()0,(|)xbfxeI其中， ，b为瑞利分布。瑞利分布的均值和方差分别为：(0,)10ifIxotherws， (2.5)/2Ex24varxb对概率密度函数积分，可得瑞利分布的分布函数：(2.6)22()0(|)1xxbbFxe下图给出了不同的瑞利分布b条件下，瑞利分布的概率密度曲线。图1 瑞利分布的概率密度曲线3.指数分布当杂波分量为上述高斯分布
13、时，其功率的分布服从指数分布。指数分布的概率密度函数为：(2.7)(0,)1()exp(/fIx其中， 意义同上， 为其均值，其方差为 。下图给出了不同均值条件下，(0,)Ix 2指数分布的概率密度曲线。图2 指数分布的概率密度曲线非高斯分布统计模型现代雷达的分辨力越来越高，使得相邻散射单元的回波在时间性和空间上均存在一定的相关性。而且，许多实测数据也己经证实，在低仰角或高分辨力雷达情况下，杂波分布的统计特性明显偏离高斯分布特性。现代雷达环境杂波的幅度分布特性用非高斯分布模型来模拟能更精确地描述实际雷达回波的统计特性。非高斯幅度分布的常用模型主要有对数正态分布、韦伯尔分布、和K分布三种形式。对
14、数正态（Lognormal）分布对数正态(Log-normal)分布是 S.F.George在1968年提出的。它是常用的描述非瑞利包络杂波的一种统计模型。其概率密度函数为：(2.8)2ln()(0,)1(|,)xfxeI其中， ， 为 的均值（尺度参数） ， 为 的标准偏(0,)10ifIotherwislxlnx差（形状参数） 。对数正态分布的均值和方差分别为：， (2.9)2()Ex22()()var)xe图3.3和图3.4给出了对数正态分布的概率密度随尺度参数 以及形状参数 变化关系曲线。图3 对数正态分布的概率密度随尺度参数 变化的关系曲线图4 对数正态分布的概率密度随尺度参数 变化
15、的关系曲线对数正态分布是常用的非瑞利分布杂波中拖尾最大的一种，对于精度很高的雷达或者地面起伏特别大的地区，适用该模型通常可以实现比较满意的匹配结果。韦布尔（Weibull）分布和对数正态分布模型一样，韦布尔(Weibull )分布模型也是描述非瑞利包络杂波的一种常用的统计模型。韦布尔分布的概率密度表示为 (2.10)1()exp(),00,pxqqfx其中 为尺度参数， 为形状参数， 时，韦布尔分布分别退化为指数0qp1,2p分布和瑞利分布。韦布尔分布也常常表示成如下形式(2.11)1(0,)(|,)baxfxabeI其对应的均值和方差分别为， (2.12)11()()bEx2121vr()()()bb易知，/paqp，1()bb韦布尔分布的概率密度随尺度参数 和形状参数 变化关系曲线如下图所示。qp图5 韦布尔分布的概率密度随尺度参数q变化关系曲线与瑞利分布和对数正态分布，韦布尔分布模型能在很宽的条件下很好地与实验数据相匹配。通过调整韦布尔分布模型的参数，可以实现瑞利分布曲线，这一点也是该模型被广泛应用于仿真研究的重要原因。图6 韦布尔分布的概率密度随尺度参数p变化关系曲线K 分布和 gamma 分布对高分辨雷达在低视角工作时获得的海杂波回波包络模型的研究表明，用K 分布
