水域雷達的軟件化雜波處理

李朋 王祥麗 史毅仁

四創電子股份有限公司 安徽 合肥 230094

引言

水域雷達雜波主要包含海雜波和雨雪雜波，是影響目標錄取、航跡跟蹤能力和效果的主要因素，所以雜波抑制處理是水域雷達研究領域的一個重點研究課題。

雜波由于產生的機理不相同[1]，因此處理方法也不同。海雜波主要分布在雷達近區，強度隨距離而減少，可以使用增益控制的靈敏度時間控制（Sensitivity time control，STC）。雨雪雜波是以一個較為均勻的方式分布的，使用快速時間常數（Fast Time Control，FTC）處理。統計分布特性的恒虛警（Constant False Alarm Rate，CFAR）處理從各種雜波背景中檢測出目標[2]。

目前雷達STC功能是通過控制壓控衰減器實現的[3]，FTC也是微分電路，兩者都是通過固件器件實現，增加系統成本，實現比較復雜。本文提出軟件化的實現方式，程序上采用模塊化、網絡接口和多線程并行處理的軟件化設計，滿足雷達數據量大、處理延時小的要求，并聯合使用多種類型CFAR，抑制水域雷達雜波，從不同雜波背景中檢測目標。

1 水域雷達軟件化的雜波處理方法

雜波處理流程如圖1所示，包括STC處理，FTC，依據雜波、船只分布選擇CFAR類型：單元平均恒虛警CA-CFAR、最大選擇GO-CFAR、最小選擇SO-CFAR、CFAR處理后數據合并處理。

圖1 雜波處理流程

雜波處理從接收到雷達視頻數據后開始，首先進行STC處理，調整近程增益，對海雜波信號強度進行抑制。然后進行FTC處理，抑制均勻分布的雨雜波。其次根據雜波和船只分布情況選擇CFAR類型，雷達整個測量范圍設計3種CFAR，均勻分布的海雜波選用CA-CFAR，船只較多的航道區域選用SOCFAR，雜波突變的區域使用GO-CFAR。最后把3種CFAR處理的結果進行合并，發送給數據處理進行點跡凝聚和航跡跟蹤。

軟件化的雜波處理，利用網絡接收和發送視頻數據，STC、FTC和CFAR分別用獨立線程并行處理，滿足了雷達數據量大、處理延時小的要求。

1.1 STC海浪雜波處理

水域雷達接收回波信號受到海浪雜波干擾時，會影響目標的信雜比，增大目標檢測難度。控制海雜波最好的方法是STC處理，意圖對近程海雜波信號加以抑制，同時確保遠程的小目標被探測到。

STC模型要能夠表現出海雜波強度隨距離維度變化的趨勢，如圖2所示直線STC曲線，起始增益Gain0、起始距離STCStartR和STCEndR 3個參數決定了海雜波抑制強度。

圖2 STC曲線

圖中分為3段，距離小于STC起始距離的使用固定增益Gain0，大于STC結束距離的使用增益1（不進行STC處理），位于起始距離和結束距離之間的增益需要根據線性關系進行計算，如下式所示，計算某一距離點的增益Rgain：

式中，增益取值范圍0到1之間，值越小信號衰減越大，合理調節Gain0、STCStartR和STCEndR的值達到對海雜波抑制的最佳效果。

1.2 FTC雨雪雜波處理

FTC處理主要是將接收到的雨雪雜波減弱，實現把掩蓋在雨雪雜波中的目標突顯出來。與STC相比，FTC作用在整個雷達覆蓋距離范圍。

FTC實質是一個微分器，對均勻分布的雨雪雜波影響較大，由于目標在時域上持續短，微分器對目標的影響小，這就使得目標的可見度提高了。軟件實現中有2個參數，FTC窗口大小FTCWindowSize和FTC因子FTCLevel，計算某一距離點強度RFTC：

式中，Ramp距離R的回波原始幅度，Ramp(i)表示窗口內采樣點i的幅度，TFCLevel取值0到1，TFCLevel值越大，RFTC值越小。根據雨雪雜波情況調節窗口大小和FTC因子，達到最佳抑制雨雪雜波效果。

1.3 CFAR目標檢測

CFAR處理是目標檢測通用的方法，能夠依據雷達雜波情況動態調整檢測門限[4]。針對均勻分布的海雜波，使用單元平均恒虛警CA-CFAR。當目標相互靠近，為防止目標漏檢，采用最小選擇SO-CFAR。當從雜波與非雜波區交界處，雜波功率差異大，為防止虛警出現，采用最大選擇GO-CFAR。檢測原理如圖3所示，在CFAR選擇器模塊中，可以根據雷達陣地情況配置CAFR類型，表1為不同類型CFAR對應的應用場景。

表1 不同類型CFAR對應的應用場景

圖3 CFAR檢測

2 實驗結果與分析

實驗使用四創電子全固態水域雷達，采集中雨天氣雷達數據如圖4（a）所示，圖中有一個面積比較大的雨雜波區，在雨雜波區有4艘船只目標回波。

圖4 雨雜波處理

圖5 海雜波處理

雨雜波處理中， FTC作用是削弱雨雜波，選用的CA-CF AR作用是從均勻分布的雨雜波中提取出目標，通過對比圖4的（a）和（b），4艘船只被檢測出來，雨雜波被有效抑制，在圖（b）的虛線內，少許剩余雜波在后續的數據處理中進行處理。

海雜波抑制實驗如圖5所示，海雜波主要分布在雷達近區，如圖5（a）所示，此時海雜波分布在3公里范圍內，其中有一個固定浮標目標回波。

海雜波處理中，STC作用是削弱海雜波，選用的GO-CFAR作用是從隨機動態變化的海雜波中提取出目標，通過對比圖5的（a）和（b），浮標目標被檢測出來，海雜波被有效抑制，在圖（b）的靠近雷達區域，少許剩余雜波在后續的數據處理中進行處理。

3 結束語

針對水域雷達的雜波干擾，本文設計軟件化的雜波處理方法，STC處理有效抑制雷達近區的海雜波，FTC有效抑制雨雪雜波，不同類型CFAR的組合可以檢測出不同雜波環境下的目標。程序上模塊化、網絡接口和多線程并行處理的軟件化設計，滿足處理的雷達數據量大、處理延時小的需求。實驗表明，所提出的方法能有效抑制水域雷達雜波，從不同類型雜波背景中檢測出目標。