1 引 言

無(wú)論什么體制的雷達(dá)都會(huì)受到其工作環(huán)境中的噪聲和雜波的干擾，從噪聲和雜波中發(fā)現(xiàn)目標(biāo)是雷達(dá)信號(hào)處理的基本任務(wù)。在碧空如洗的天空，空中目標(biāo)檢測(cè)是最容易的，隨著氣象變化，會(huì)遇到云、雨、雪、冰雹等不同天氣，那時(shí)目標(biāo)檢測(cè)變得相對(duì)困難了。各國(guó)都有專(zhuān)門(mén)的氣象雷達(dá)用來(lái)分析上述氣象目標(biāo)，但對(duì)于檢測(cè)飛機(jī)、導(dǎo)彈等飛行目標(biāo)而言，這些氣象目標(biāo)稱(chēng)之為氣象雜波。本文將立體雜波圖應(yīng)用于氣象雜波的CFAR處理，根據(jù)當(dāng)前雜波環(huán)境的變化實(shí)時(shí)地產(chǎn)生雜內(nèi)雜外標(biāo)志，從而選擇不同的信號(hào)處理支路處理當(dāng)前氣象雜波，提高了雷達(dá)的檢測(cè)性能，降低了虛警概率。

2 氣象雜波

立體雜波[1]包括：氣象雜波、箔條雜波、地雜波等雜波，但氣象雜波不同于地雜波等其他類(lèi)型的立體雜波，他有其自身的特殊性，氣象雜波一般情況下并非靜止不動(dòng)的，其各處的厚度也不一樣，分布不均勻，尤其是稀薄帶分布的隨機(jī)性，氣象雜波的這些特點(diǎn)使得他的邊緣情況十分復(fù)雜，在處理時(shí)也增大了難度，因?yàn)闄z測(cè)門(mén)限稍微偏高的話(huà)，稀薄處的氣象雜波在處理時(shí)就成為了雜外;相反，如果門(mén)限稍微偏低，那么稀薄處的氣象雜波在處理時(shí)就成為了

雜內(nèi)，不同的判斷將導(dǎo)致不同的處理選擇。本文將重點(diǎn)討論這種邊緣效應(yīng)的處理。一般情況下，氣象雜波的回波幅度服從瑞利分布[2]，若以x表示氣象雜波回波的包絡(luò)幅度，以δ表示他的平均功率(即標(biāo)準(zhǔn)差)，則x的概率密度函數(shù)為：

3建立雜波圖的算法

對(duì)于氣象雜波要考慮到氣象雜波運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)，合理選取雜波單元的大小。本文僅討論分布相對(duì)均勻的大片氣象雜波，在均勻雜波背景中，單元平均算法相對(duì)其他算法而言，其檢測(cè)性能是最優(yōu)的，采用檢測(cè)單元△V內(nèi)數(shù)據(jù)平均，本單元相鄰掃描間相關(guān)積累。如圖1所示，設(shè)距離分辨單元的尺寸為r，一個(gè)脈沖重復(fù)周期內(nèi)掃描的角度為△α，雜波單元△V內(nèi)分辨距離單元數(shù)為M，脈沖數(shù)為N，則△ρ=Mτ，△θ=N△α，任一雜波檢測(cè)單元的幅度為A(i，j)，(i，j)是雜波單元的坐標(biāo)，每個(gè)脈沖重復(fù)周期內(nèi)，正常信號(hào)輸入序列為xn(i'，j')，那么：

其中，β為疊代因子，合適的疊代因子使每幅雜波圖的權(quán)重分配均勻。An(i，j)為相鄰兩個(gè)天線(xiàn)掃描周期按式(3)作相關(guān)積累運(yùn)算后存入同一雜波單元△V的數(shù)據(jù)，所有仰角區(qū)的雜波圖的單元都以這種方式更新數(shù)據(jù)。假設(shè)噪聲服從瑞利分布，則在雜波與噪聲同時(shí)存在的情況下，遞歸后幅度分布也為瑞利分布。在設(shè)定噪聲和雜波的均值和方差的情況下，根據(jù)Neyman-pearson準(zhǔn)則，利用式(4)和式(5)在Matlab軟件下進(jìn)行仿真，可以得到氣象雜波的虛警概率和檢測(cè)概率與其相應(yīng)參數(shù)的關(guān)系曲線(xiàn)圖。

其中，M為檢測(cè)單元內(nèi)的分辨單元數(shù)，隨著雜噪比SNR和分辨單元數(shù)的增大，檢測(cè)概率越大;圖5表明：β取1/8遞歸時(shí)虛警概率相應(yīng)較小，同時(shí)也看到，門(mén)限設(shè)置越大，虛警概率越小。

4邊緣效應(yīng)的處理

當(dāng)目標(biāo)處于大片的氣象雜波中時(shí)，由于目標(biāo)周?chē)s波的平穩(wěn)性，基本的鄰近單元平均CFAR電路是性能是非常好的，但在氣象雜波邊緣，雜波的變化劇烈，位于各參考單元里的雜波強(qiáng)度有明顯的差別。文獻(xiàn)[4]對(duì)比了CA，GO，OS，MX-CMLD等幾種算法抗邊緣雜波的性能，通過(guò)分析認(rèn)為，包含GO(選大)邏輯的檢測(cè)方法的抗邊緣雜波性能均較好。為了消除邊緣效應(yīng)[5]，下面將討論如何建立輪廓雜波圖，他不表征雜波的具體信息而是判斷雜波相對(duì)強(qiáng)弱的。 雜波強(qiáng)弱判斷準(zhǔn)則采用雙門(mén)限進(jìn)行檢測(cè)。

首先判斷雜波檢測(cè)單元是否超過(guò)噪聲門(mén)限，然后對(duì)超過(guò)噪聲門(mén)限的分辨單元用計(jì)數(shù)器進(jìn)行積累，當(dāng)該檢測(cè)單元內(nèi)的計(jì)數(shù)值超過(guò)一定值，即門(mén)限2時(shí)，認(rèn)為該檢測(cè)單元處于強(qiáng)雜波區(qū)，輸出一位信息1;如果該計(jì)數(shù)值小于門(mén)限2，則認(rèn)為該檢測(cè)單元處于弱雜波區(qū)，輸出一位信息O;為了消除雜波的邊緣效應(yīng)，輪廓雜波圖還必須對(duì)檢測(cè)單元進(jìn)行方位、距離的區(qū)域擴(kuò)展處理，擴(kuò)展的方法為：對(duì)檢測(cè)單元進(jìn)行判斷雜波強(qiáng)弱的同時(shí)，也判斷和他在距離、方位上相鄰的參考單元的雜波強(qiáng)弱情況，最終將這些單元的判斷結(jié)果"相或"，只要其中一個(gè)有雜波，就認(rèn)為該檢測(cè)單元處于強(qiáng)雜波中，擴(kuò)展的單元數(shù)目一般選為8個(gè)，擴(kuò)展的方法一般采用田字型。

5雜波圖的實(shí)現(xiàn)

在雷達(dá)信號(hào)處理中除了上述的輪廓雜波圖外還有其他幾種類(lèi)型的雜波圖，下面我們只討論動(dòng)態(tài)雜波圖。

在正常通道信號(hào)處理中，在休止期對(duì)一定數(shù)量的噪聲數(shù)據(jù)平均后乘以門(mén)限因子K作為噪聲門(mén)限，動(dòng)態(tài)雜波圖的數(shù)據(jù)與該噪聲門(mén)限經(jīng)比較器比較后產(chǎn)生雜內(nèi)雜外標(biāo)志，雜內(nèi)雜外標(biāo)志用于選擇不同的信號(hào)處理通道進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，在有雜波區(qū)，選擇對(duì)消通道進(jìn)行信號(hào)處理，在無(wú)雜波區(qū)，選擇正常通道進(jìn)行信號(hào)處理，以減小全程MTI處理帶來(lái)的不必要損失。

6硬件實(shí)現(xiàn)

我們?cè)O(shè)計(jì)的整個(gè)雜波圖的信號(hào)處理都是在FPGA中完成的，其中動(dòng)雜波和超雜波各配有1片和4片RAM，用來(lái)存儲(chǔ)雜波圖數(shù)據(jù)。其中超雜波要求目標(biāo)的空間位置定位更為準(zhǔn)確，所以在雜波單元?jiǎng)澐稚弦哺鼮榫?xì)，存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量與動(dòng)雜波圖相比較大。另外2片CPLD分別是用來(lái)完成自動(dòng)增益控制和反異步干擾的。

將雜波圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在外部RAM中，通過(guò)時(shí)序控制他的讀寫(xiě)，使得雜波圖數(shù)據(jù)得以更新，同時(shí)也方便了脈沖間數(shù)據(jù)的遞歸運(yùn)算，從而使動(dòng)態(tài)雜波圖產(chǎn)生雜內(nèi)雜外標(biāo)志的重要功能得以完成，而沒(méi)有外部存儲(chǔ)器是難以完成這些功能的。

7 結(jié) 語(yǔ)

本文討論了用單元平均算法處理大片分布相對(duì)均勻的氣象雜波，并運(yùn)用輪廓雜波圖解決氣象雜波的邊緣問(wèn)題，并在Matlab 6.5下對(duì)算法性能做了相應(yīng)仿真，效果較好，最后給出了整個(gè)硬件電路的結(jié)構(gòu)框架圖，并在FPGA中實(shí)現(xiàn)了整個(gè)信號(hào)處理過(guò)程。