某機場地雜波分析及仿真

吳畏++卜凡湘++魏祥利

摘 要

本文通過對某進場雷達外場采集的地雜波數據進行分析，對經典的相關的Weibull分布雜波生成算法進行修正，以模擬生成與采集數據特性接近的地雜波數據。

【關鍵詞】地雜波 Weibull 雜波模擬 后向散射系數

在雷達系統的研制過程中，雷達系統的功能驗證和性能的前提是必須獲得雷達目標和背景回波數據。獲取回波數據的途徑主要有兩種：實際測量，建模仿真。

實際測量的數據真實可靠，然而要獲得通用性較強的數據需要進行不同環境多次測量，且成本高，數據量受限，信號模式受限。而建模仿真技術具有成本低、迭代周期短、靈活且適用范圍廣等優點，能夠大大提高雷達的開發效率，節約成本，勢必成為雷達系統進行功能驗證和性能測試時獲取回波數據的主要途徑。

某型號雷達主要功能為引導飛機著陸，而地雜波是其進行信號檢測和處理的固有環境。如何針對該雷達應用場景模擬出適當的雜波數據，對于該系列產品信號處理算法設計驗證和性能分析的重要性日益凸顯。

本文利用經典的雜波模擬算法，針對應用場景作出調整，生成符合應用場景的雜波特性的雜波數據。

1 某機場外場采集雜波數據特性分析

某型號雷達在某機場的工作場景描述如下：飛機跑道正對方向前方3km～15km范圍內屬于市區，其中5～7km內分布有高層建筑，建筑高度大于60m。本文重點對5～7km內的數據進行分析。

分析數據的過程如下：先對外場數據進行幅度估計，然后進行統計特性分析和多普勒頻譜分析。圖1為外場采集到的高強度的建筑雜波數據（5～7km內）及其特性分析結果。

圖1中，（a）為雜波數據幅度估計（部分），（b）為采用特征向量方法估計得到的多普勒功率譜（部分），（c）為雜波數據幅度分布直方圖。

從（c）中可以看到，該部分雜波與常見的雜波分布差異較大，因而本文在經典的Weibull分布雜波模型基礎上進行調整，以產生與該場景下特性相近的雜波數據。

2 地雜波模擬算法描述

本文采用的地雜波的模擬算法建立在傳統的Weibull分布模型之上，算法模型分三部分：后向散射系數生成、后向散射系數修正、信號調制，原理框圖如圖2所示。圖中，v1，i，v2，i 為標準正態分布隨機數，H（ω）為低通濾波器，α、β分別為Weibull分布的形狀參數和尺度參數，δi'為后向散射系數；δi為修正后的后向散射系數，μ為修正因子；qi為發射信號，gi為地雜波。

算法首先生成相關的Weibull分布的后向散射系數，然后對該系數進行修正，再與雷達發射信號完成調制，得到地雜波仿真數據。

H（ω）采用Butterworth濾波器，其作用是完成雜波功率譜的塑形，使其與目標雜波的功率譜盡量接近。

δi的特性決定了雜波幅度的特性，因而需要針對應用場景選擇合適的α和β，調整μ。

3 地雜波仿真數據特性分析

采用本文所述算法得到的地雜波仿真數據及其特性分析如圖3所示。

與圖1相比，地雜波仿真數據幅度的時域特性與外場數據較匹配，分布特性大體相當，多普勒功率譜非常接近，能夠作為某雷達信號處理算法設計驗證和性能分析的背景回波數據。

4 總結

本文分析了某雷達外場采集雜波數據的統計特性以及多普勒功率譜，并以此為依據，對經典的地雜波模擬算法進行針對性的調整，完成對該數據的模擬。地雜波仿真數據的統計特性和多普勒功率譜與外場數據相似度較高，能夠作為信號處理算法設計驗證及性能分析的回波數據。

參考文獻

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作者單位

陜西長嶺電子科技有限責任公司 陜西省寶雞市 721006