基于數(shù)值分析的雷達(dá)回波的模擬試驗(yàn)

王磊

摘要：文章對(duì)點(diǎn)目標(biāo)的回波信號(hào)進(jìn)行了模擬分析，根據(jù)目標(biāo)回波的概率密度函數(shù)，結(jié)合隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生原理，給出了基于數(shù)值方法的回波仿真算法。數(shù)值解法具有更大普遍性，可以滿足全部仿真要求。最后利用Matlob對(duì)其視頻回波進(jìn)行了模擬試驗(yàn)。多幀試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證回波的仿真算法的正確性。

關(guān)鍵詞：雷達(dá)回波;點(diǎn)目標(biāo);模擬

中圖分類號(hào)：TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）30-0269-02

雷達(dá)的檢測(cè)主要是在檢測(cè)方法固定的條件下，根據(jù)檢測(cè)概率公式計(jì)算出目標(biāo)的信噪比需求。隨著雷達(dá)精細(xì)化處理的不斷推進(jìn)，特別是軟件化雷達(dá)技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)雷達(dá)原始回波信號(hào)更精確描述的需求更加迫切。特別地，在新技術(shù)，包括積累、檢測(cè)方法等，不斷涌現(xiàn)的條件下，產(chǎn)生信號(hào)級(jí)的雷達(dá)回波信號(hào)將成為現(xiàn)代雷達(dá)設(shè)計(jì)使用中一個(gè)必不可少的過(guò)程。

1隨機(jī)數(shù)的生成

其中：f（t）為X的概率密度函數(shù)。在工程上常用的是均勻分布、高斯分布、指數(shù)分布等。其中，最為基本的是均勻分布和高斯分布。在工程仿真上，最為常用的是均勻分布。主要原因如下：1）計(jì)算機(jī)及大型軟件庫(kù)中均支持均勻隨機(jī)數(shù)發(fā)生器。它以等概率產(chǎn)生0和1之間的任何數(shù)X（0

基于均勻隨機(jī)分布變量來(lái)產(chǎn)生其他分布變量的仿真算法如下：

1）利用均勻分布函數(shù)產(chǎn)生均勻分布隨機(jī)數(shù);

2）將待仿概率密度函數(shù)代人，并令其等于步驟1）產(chǎn)生的數(shù)值;

3）利用數(shù)值計(jì)算的辦法，求出逆概率數(shù)值，即為該類分布的試驗(yàn)結(jié)果。

2雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的仿真

當(dāng)隨機(jī)變量經(jīng)由試驗(yàn)及時(shí)間產(chǎn)生時(shí)，又稱其為隨機(jī)過(guò)程。因此，雷達(dá)回波信號(hào)可以用一個(gè)隨機(jī)過(guò)程來(lái)描述。

給定信噪比及噪聲功率，可以認(rèn)為：信號(hào)的幅度已知，而相位是未知的。根據(jù)隨機(jī)過(guò)程相關(guān)原理：回波幅度服從萊斯分布：

3雷達(dá)回波仿真試驗(yàn)

利用極小的負(fù)值數(shù)B代替-∞，并將[AB]之間的數(shù)進(jìn)行精細(xì)的分隔，得到建立在[B，A]之間的Pd值，最后通過(guò)插值的辦法實(shí)現(xiàn)特定Pd下，目標(biāo)回波的幅度值。在仿真中，假定目標(biāo)的回波是穩(wěn)定的，即0類目標(biāo)，假定目標(biāo)信噪比為10dB，噪聲基底為高斯噪聲，其方差假定為1，虛警率為10^-5，目標(biāo)徑向背站飛行，仿100幀數(shù)據(jù)，每幀數(shù)據(jù)距離走動(dòng)1km，每個(gè)距離單元對(duì)應(yīng)1km，方位覆蓋為±45°（方位分辨為1°），距離為lOOkm-400km，總仿真次數(shù)15次。檢測(cè)門限由噪聲的功率和虛警概率決定，如下：

4結(jié)束語(yǔ)

本文基于概率密度函數(shù)和數(shù)值計(jì)算的辦法進(jìn)行目標(biāo)回波仿真。仿真中既考慮到目標(biāo)的幅度信息，又利用門限檢測(cè)對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證。本文中的仿真算法針對(duì)點(diǎn)目標(biāo)，不適合分布式目標(biāo)。分布式目標(biāo)的仿真，已有一些方法。本文方法可以產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以灌入雷達(dá)中，對(duì)雷達(dá)的檢測(cè)電路進(jìn)行檢驗(yàn)。