海事雷達雜波優化研究

張云

（中國電子科技集團第十四研究所，江蘇 南京 210039）

0 引言

海事雷達干擾一直影響著目標提取的準確性，歸結為海表面對發射信號的后向散射常常嚴重地限制了雷達對艦船、飛機、導彈、導航浮標和其他海表面同在一個雷達分辨單元內的目標探測能力。這些干擾信號即海雜波或海表面回波。從海洋環境電磁學的發展歷程來看，海面往往被視為一種特殊的粗糙面，繼而借助粗糙面電磁散射的相關理論對海洋環境電磁散射進行分析。海面的動態特性在雷達應用領域主要表現為隨時間變化的海雜波及雷達回波的多普勒特性。海雜波的干擾非常強,對精確識別目標和打擊目標造成很大的困擾。海雜波統計模型的研究準確地描述了海雜波的分布情況，其形成與一些不可預測的復雜環境因素有關，這也是海雜波優化必不可少的條件。在海域中海尖峰的電磁散射也嚴重影響著目標散射回波。

人們從理論上解釋所觀測到的海雜波信號的特性可追溯到第二次世界大戰期間雷達工作者所從事的研究，記錄上提到的可由Kerr編輯的著名麻省理工學院輻射實驗室雷達叢書中可查閱。研究者在20世紀60年代中期引入Bragg模型，引發了一場思考海雜波起源的革命，強化了海雜波物理學和海洋學的聯系。

伴隨著海浪機理科研的進步，人們發覺海雜波具備混沌的特征。海面具有高動態特征，由于遭到環境氣候的干擾，雷達接收的信號數據中包含了雜波和目標。海雜波會對目標檢測產生很大的影響，顯著降低雷達對海面目標的預警能力，因此除了研究海面電磁散射特性外，減少或消除海雜波的影響也十分重要。

本文從海雜波形成因素、模擬、統計方法、建模入手提出優化簡化海雜波的方法。

1 海雜波機理分析

1.1 海雜波的形成

浪谷、浪楔、波浪、泡沫、旋渦、浪花以及海浪下落時形成的大大小小各種質量的水花，所有這些面貌特征都對電磁波產生散射形成海雜波。海雜波對雷達存在重要干擾作用，影響因素最為復雜且多變性強，其功率水平強于其眾多雜波（地雜波、氣象雜波、鳥群雜波等），制約著雷達探測性能的提高。早期的研究工作揭示了海雜波的一般規律，它會根據雷達探測環境方法的不同而表現在不同的方面。

1.2 海雜波動態特性分析

1.2.1 傳統方法的海雜波模擬

（1）零記憶非線性變換法[1]（ZMNL）

①線性濾波器 的合理設計；

②選擇合適的非線性變換 ；

③推導得到聯系非線性變換前后雜波序列自相關系數的轉換關系。

（2）球不變隨機過程（SIRP）

球不變隨機過程（SIRP）方法的基本思想是產生一個相關的高斯隨機過程，然后用具有所要求的單點概率密度函數的隨機序列進行調制，該方法的優點在于能夠生成相關雜波序列，適合雷達應用。其缺點則是受所求的序列的階數及自相關函數的限制，計算量非常大，不易形成快速算法。

1.2.2 電磁散射模型的海雜波模擬

為簡化，令

則式（2）可簡化為

其中，

雷達散射截面定義為

假設海面由無數個微粗糙小面元組成，則總的散射場幅值可表示為各個面元回波的總和。這樣總散射場幅值可表示為各個面元回波的總和。海面總散射場幅度可表示為

t時刻海雜波的表達式，即：

2 海波頻譜

在動態海面隨機特性統計描述過程中，海譜是基本且重要的物理量。海譜是海面起伏高度相關函數的傅里葉變換構成海浪的諧波分量相對于空間頻率和方位分布的直接反映，是描述粗糙海面最基本的二階統計量。二維海面風向的因素海譜呈現出各向異性，方向譜的引入通過建模體現。頻譜是一種高度平均性的描述形式，反映海表面能量在海表面波數或頻率間分布情況，海譜的狀態描述及海參數的測量對雷達海雜波的目標提取也有影響。

線性疊加法從海譜出發，能夠比較重視地反映海面特性；在線性過濾法建模過程中使用FFT運算加速了求和過程，建立的海面模型的空間幾何長度離散間隔和海譜頻域范圍需滿足取樣定理。準確描述海面的幾何特征和統計特性是基于計算電磁學研究海面目標雷達散射特性的重要基石，且動態海面的仿真建模對海事數據采集及雷達雜波抗干擾性起到重要的作用。統計方法是分析海面結構和傳播特性的必要手段。海譜也是描述粗糙海面最基本的二階統計量，而風速和浪高也是影響海雜波的因素。

3 海雜波建模分析

海雜波建模中[3]，理論和表征的方法存在著差異。將海表面的物理散射特征與接收到的信號相關聯歸結于理論方法；將統計模型提供的對海雜波數據的描述歸結為表征方法，它能提供給研究者探測概率和虛警率。傳統的海雜波分析方法是從幅度分布和譜分布兩方面入手，把雜波建成一種隨機過程模型。然而，這些模型所描述的海雜波，大多出于對數據的擬合和數學統計處理方便性的考慮，對雜波某種側面特征刻畫但缺乏對于散射過程進行刻畫的物理機制描述。電磁波與海浪相互作用的電磁模型的海雜波模擬方法是一種更加切合實際的雜波模擬方法。

對于海面的雷達回波，除了雷達系統自身的影響因素，海雜波的分布還經常會受到海面具體情況的影響，如海尖峰、海浪破碎等現象都會對其分布產生較大影響。最早的海雜波理論是20世紀40年代就提出的瑞利分布理論[4]，其根據是假設在雷達照射的分辨單元內有大量相互獨立的隨機散射體，他們各自對電波產生散射，雷達系統所接收到的海面回波就是這些散射體所產生的散射波的合成。

3.1 瑞利分布

瑞利分布如圖1所示。

圖1 瑞利分布模型概率密度曲線

3.2 對數正態分布

對數正態分布如圖2所示。

圖2 對數正態分布概率密度曲線

其中，v為形狀參數，描述分布的傾斜度；a為尺度參數；對于對數正態分布，根據不同的海情，m值在變化。

3.3 韋伯分布

韋伯分布如圖3所示。

在當前高中英語閱讀教學課堂中，34%的學生認為教師注重對詞匯和語法的講解，教師課堂教學內容、流程千篇一律，教學活動缺乏趣味性，學生易產生疲憊心理，阻礙閱讀能力的發展。

圖3 韋伯分布的概率密度曲線

其中,v為形狀參數，描述分布的傾斜度；a為尺度參數；對于韋伯分布，形狀參數v根據不同海情變化。

3.4 K分布

K分布狀態如圖4所示。

圖4 K 分布的概率密度曲線

K分布模型是目前應用最為成功的雷達雜波模型，代替傳統的低分辨率下的雜波瑞利分布模型，使得具有高分辨能力的現代雷達系統的雜波模擬成為可能。

表1 統計特性比較

概率密度函數反映的是雜波動態范圍、幅度起伏分布情況、雜波起伏速率。

4 仿真驗證

通過對海雜波的機理分析確定影響海雜波的因素，并通過電磁散射模型對海雜波進行模擬，并針對四種不同海雜波概率密度函數分布模型進行分析（圖5）。

圖5 優化海雜波流程圖

實驗仿真步驟說明如下。

第一步：運用計算機的專用海事雷達的測控平臺軟件模擬實時海情；

第二步：錄入實時的海況參數，包括海面的風速值、風力指數、浪高、擦地角、垂直極化參數和順/逆風參數；

第三步：實時海事數據采集完后軟件模擬海雜波概率密度函數分布情況，選擇合適的分布狀態；

表（1）總結了常見的幾種海雜波概率分布的優缺點和適用范圍，對不同類型分布進行了介紹和比較；圖6針對同一實時海況采集的數據對四種海雜波模型的分布進行數據比對擬合，選擇切合實際實時海情的雜波分布類型,便于雜波數據狀態錄入。例如圖6通過對比雜波模型四種分布模式的數據，發現K分布與數據尾部擬合的程度較好，實時海情雜波分布吻合較好，故選擇K分布雜波模型[6]；

圖6 四種分布擬合比較

第四步：根據文中機理分析1.2.2中公式（6）和3.4海雜波建模分析的公式（12），測控平臺估算出精確度較高的雜波數據，錄入數據處理信號機作為目標提取的重要數據采集；

第五步：整個優化海雜波數據流程結束后，測控軟件將雜波數據通過測試系統終端送入所需的其他測試設備便于數據采集驗證。

通過仔細地定義和觀察適當的參數，將許多有用的海雜波狀態描述成對雷達領域具有實用價值的狀態。海雜波依賴于雷達波長和觀測方向，考慮到入射余角的度數，海表面照射開始受折射和繞射影響時，在任何風速情況下都會出現不確定性，而雜波測試的精確度影響著目標

5 結語

雜波消除一直是雷達目標檢測和跟蹤所追尋的理想狀態，是提高武器裝備的總體性能關鍵因素。雜波主要取決于所選擇的發射信號和對接收信號的處理方法。海事雷達由于海雜波環境的特殊性易造成特殊環境狀態，從而導致遮蔽目標或小目標檢測丟失等，而海面通信技術的優化也提升了海事雷達的整體性能。本文從深入分析研究海雜波的形成因素入手，考慮影響海雜波數據采集的相關條件，以優化海雜波提升雷達目標檢測跟蹤能力為目的，詳盡闡述了選擇切合實際的海雜波模擬模型對模擬狀態后的數據采集進行處理優化，并通過對不同狀態海事雜波的分布數據進行監測，驗證了雜波優化的方法。