摘 要:利用計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)的可控制性、可重復(fù)性、安全性、經(jīng)濟(jì)性、無(wú)破壞性等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，在Simulink仿真環(huán)境下建立了三個(gè)不同中脈沖重復(fù)頻率(MPRF)的機(jī)載PD雷達(dá)數(shù)字仿真系統(tǒng)，對(duì)機(jī)載PD雷達(dá)的信號(hào)處理系統(tǒng)進(jìn)行了建模和系統(tǒng)仿真，給出了仿真的系統(tǒng)框圖和仿真結(jié)果。最后的仿真結(jié)果證明了仿真的正確性。關(guān)鍵詞:機(jī)載PD雷達(dá); 信號(hào)處理; 中脈沖重復(fù)頻率; Simulink

中圖分類(lèi)號(hào):TN95-34文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1004-373X(2010)17-0030-03

Modeling and Simulation for Signal Processing System of Airborne Pulse-Doppler Radar

ZHANG Cun-li， HOU Hui-qun，YANG Cheng-zhi

(Aviation University of Air Force， Changchun 130022， China)

Abstract: A digital simulation system of airborne pulse-Doppler (PD) radar with three different MPRFs is set up in the simulation environment of Simulink by making use of the characteristics of the computer simulation technology， such as controllability， repeatability， security， economical efficiency， non-destructiveness and so on. The simulation models are set up for the signal processing system of airborne PD radar. The block diagram of the system and the simulation results are offered. The simulation results prove the correctness of the simulation.Keywords: airborne PD radar; signal progressing; MPRF; Simulink

0 引 言

生產(chǎn)一部雷達(dá)，由于雷達(dá)系統(tǒng)耗資大、周期長(zhǎng)、難以預(yù)測(cè)因素多、實(shí)驗(yàn)難度大，而且隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的發(fā)展，要求更新更快地研制出性能高威力強(qiáng)的雷達(dá)，僅靠實(shí)際例行實(shí)驗(yàn)跟不上要求[1]。本文著重研究了機(jī)載PD雷達(dá)的一個(gè)分系統(tǒng)即信號(hào)處理系統(tǒng)，用數(shù)學(xué)模型加以描述，并依據(jù)這些模型送入計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)及較低的成本下達(dá)到促進(jìn)機(jī)載PD雷達(dá)系統(tǒng)研究的目的。

脈沖多普勒(PD)雷達(dá)是在動(dòng)目標(biāo)顯示(Moving Target Indication，MTI)雷達(dá)基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種新型雷達(dá)體制。這種雷達(dá)具有脈沖雷達(dá)的距離分辨力和連續(xù)波雷達(dá)的速度分辨力，有更強(qiáng)的抑制雜波的能力，因而能在較強(qiáng)的雜波背景中分辨出動(dòng)目標(biāo)回波[2]?，F(xiàn)代機(jī)載PD雷達(dá)具有低、中、高三種脈沖重復(fù)頻率(即LPRF，MPRF，HPRF):LPRF在距離上不模糊，在速度上嚴(yán)重模糊;HPRF在距離上嚴(yán)重模糊，在速度上不模糊;MPRF在距離和速度上都模糊，雜波通常占據(jù)整個(gè)多普勒頻帶的全部或大部分，故對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)都是在雜波加噪聲中進(jìn)行的，對(duì)迎頭目標(biāo)的探測(cè)能力不如HPRF，但是，由于距離上的模糊次數(shù)比HPRF的少，旁瓣雜波電平?jīng)]有HPRF的高，故在雜波區(qū)中的檢測(cè)能力，特別是對(duì)尾后目標(biāo)的檢測(cè)能力比HPRF好。所以，MPRF波形具有全方位的探測(cè)能力，在機(jī)載PD雷達(dá)中倍受重視[3]，本文即選用三種不同中脈沖重復(fù)頻率(MPRF)的信號(hào)。

本文建立了機(jī)載PD雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng)的視頻仿真模型，該模型在Simulink下搭建，Simulink工具包支持線(xiàn)性和非線(xiàn)性系統(tǒng)、連續(xù)和離散時(shí)間模型，或者是這兩者的混合，所以能夠較好地滿(mǎn)足對(duì)機(jī)載雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng)的仿真。

1 機(jī)載PD雷達(dá)信號(hào)處理部分的建模

對(duì)機(jī)載PD雷達(dá)而言，除了與其他雷達(dá)一樣滿(mǎn)足探測(cè)性能要求，要求信號(hào)具有大的能量外，特別重要的一點(diǎn)是要求同時(shí)有良好的測(cè)距測(cè)速性能，因此機(jī)載PD雷達(dá)要求使用的是大時(shí)寬帶寬信號(hào)，這就是機(jī)載PD雷達(dá)對(duì)信號(hào)的基本要求[4]。為了在發(fā)射機(jī)功率受限的條件下，提高發(fā)射機(jī)的平均功率，增強(qiáng)發(fā)射信號(hào)的能量，擴(kuò)大探測(cè)距離，并保持良好的距離分辨力，這里選用線(xiàn)性調(diào)頻脈沖壓縮信號(hào)。該類(lèi)信號(hào)的突出優(yōu)點(diǎn)就是匹配濾波器對(duì)回波信號(hào)的多普勒頻移不敏感，即使回波信號(hào)有較大的多普勒頻移，匹配濾波器仍能起到脈沖壓縮的作用[5]。圖1是機(jī)載PD雷達(dá)系統(tǒng)的仿真原理框圖。

圖1 機(jī)載PD雷達(dá)系統(tǒng)仿真原理框圖

本文仿真即采用線(xiàn)性調(diào)頻脈沖信號(hào)。線(xiàn)性調(diào)頻脈沖信號(hào)可以用式(1)表示為:

s(t)=u(t)exp[j2π(f0t+12kt2)](1)

式中:u(t)是調(diào)幅函數(shù)，為矩形脈沖串信號(hào)。

u(t)=recttτ+rectt-Trτ+L+rectt-NTrτ(2)

為簡(jiǎn)化模型，這里選用概率密度函數(shù)為瑞利分布的幅度分布統(tǒng)計(jì)模型，來(lái)描述雷達(dá)雜波。該模型適用于描述氣象雜波、箔條干擾、低分辨力雷達(dá)的地雜波[6]，在中低分辨力條件下，當(dāng)回波單元(多用于地雜波)足夠大使其包含大量散射體且其回波強(qiáng)度分布滿(mǎn)足中心極限定理時(shí)，合成回波是高斯分布的，從而雷達(dá)包絡(luò)檢波器的輸出是瑞利的。

數(shù)字脈壓的常用方法有時(shí)域法和頻域快速卷積法兩種。這兩種方法各有千秋，分別適用于不同的要求。本文采用時(shí)域卷積法，時(shí)域卷積法的優(yōu)點(diǎn)在于:當(dāng)數(shù)字相關(guān)器的運(yùn)算速度可達(dá)到A/D的采樣速度，則整個(gè)系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)地進(jìn)行脈壓處理，輸入信號(hào)的長(zhǎng)度不受濾波器階數(shù)的限制[7]。輸入信號(hào)x(n)與匹配濾波器的沖擊響應(yīng)h(n)卷積后，得到輸出y(n)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

y(n)=x(n)*h(n)=∑N-1j=0x(j)x*(N-n+j)，

n=0，1，2，…，N-1(3)

這里采用(MTI+FFT)級(jí)聯(lián)形成的MTD濾波器組，如圖2所示。

圖2 MTD濾波器

其中，MTI采用三脈沖對(duì)消器，他在nfr(n為正整數(shù))附近有凹口可實(shí)現(xiàn)對(duì)地雜波的近似白化濾波。FFT構(gòu)成了一組在頻率軸上相鄰且部分重疊的窄帶濾波器組，以完成對(duì)多普勒頻率不同的目標(biāo)信號(hào)的近似匹配濾波。

大部分雷達(dá)系統(tǒng)為了能在雜波環(huán)境中檢測(cè)目標(biāo)，需要對(duì)雜波進(jìn)行必要的處理。根據(jù)雜波概率模型的不同，需要采用的恒虛警方法也不一樣，要研究各種情況下恒虛警的性能是比較復(fù)雜的，因此針對(duì)所采用的符合瑞利分布的雜波情況，本文采用兩側(cè)單元平均選大/選小恒虛警(GO-CFAR)的方法[8]，如圖3所示。

圖3 兩側(cè)單元平均選大/選小恒虛警檢測(cè)框圖

2 仿真與分析

基于Simulink的機(jī)載PD雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng)如圖4所示[9]。假設(shè)某時(shí)刻一目標(biāo)相對(duì)我方戰(zhàn)機(jī)的徑向速度為270 m/s，徑向距離為22.5 km。設(shè)定機(jī)載雷達(dá)的波長(zhǎng)為0.03 m，相參積累的脈沖個(gè)數(shù)為32，帶寬B為10 MHz，三個(gè)脈沖組的脈沖重復(fù)頻率分別為8 kHz，11.236 kHz，13.158 kHz，脈寬τ為8×10-6s，寂靜時(shí)間為1×10-3s[8]。

圖4 基于Simulink的機(jī)載PD雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng)

由于Simulink是基于時(shí)間流的仿真，因此在仿真中，每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的信號(hào)都可以在示波器中顯示。其中橫軸表示時(shí)間，單位為秒;縱軸表示信號(hào)幅度，單位為伏特。圖5為信號(hào)源仿真圖形。圖6為匹配濾波后的信號(hào)，即脈沖壓縮以后的正交雙通道信號(hào)?？梢钥闯觯?jīng)脈沖壓縮后，信噪比有大幅提高，但目標(biāo)仍很弱。

圖5 信號(hào)源仿真圖形

圖6 脈沖壓縮后的信號(hào)

本文中參考單元取18，門(mén)限乘子取3.5，圖7分別是信號(hào)經(jīng)過(guò)MTD及CFAR的波形。

圖7 MTD及CFAR處理后的波形

如圖8所示，聚心后三個(gè)模糊距離分別為3 750 m，9 150 m，11 093 m;三個(gè)模糊多普勒為2 000 Hz，6 720.6 Hz，4 934.3 Hz。運(yùn)用一維計(jì)算法[10]解模糊以后檢測(cè)到的目標(biāo)不模糊距離是22.498 km(代入數(shù)據(jù)為22.5 km)，不模糊多普勒頻率為18.016 kHz(換算成徑向速度為270.240 m/s，代入數(shù)據(jù)為270 m/s)，可見(jiàn)他與目標(biāo)回波仿真中的目標(biāo)真實(shí)距離和速度基本一致，由此可以驗(yàn)證數(shù)字仿真的正確性。

圖8 聚心后的模糊距離和多普勒

3 結(jié) 語(yǔ)

采用三種不同中脈沖重復(fù)頻率(MPRF)的線(xiàn)性調(diào)頻信號(hào)，對(duì)機(jī)載PD雷達(dá)的信號(hào)處理系統(tǒng)進(jìn)行了建模與仿真。在恒虛警檢測(cè)中，采用了兩側(cè)單元平均選大/選小恒虛警檢測(cè)方法，解決了信號(hào)虛警率增大的問(wèn)題。最后通過(guò)代入實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真運(yùn)算，并用一維集算法解距離、速度模糊，得到的不模糊距離、速度與實(shí)際代入數(shù)據(jù)基本一致，驗(yàn)證了該仿真系統(tǒng)的正確性。

參考文獻(xiàn)

[1]張麟兮，許家棟，李萍，等.雷達(dá)接收系統(tǒng)仿真[J].計(jì)算機(jī)仿真，2007，24(5):298-300.

[2]魏永豪.脈沖多普勒雷達(dá)信號(hào)處理的數(shù)字仿真[D].成都:四川大學(xué)，2006.

[3]陳國(guó)海.機(jī)載脈沖多普勒雷達(dá)的中脈沖重復(fù)頻率波形設(shè)計(jì)[J].現(xiàn)代雷達(dá)，1999，21(1):14-16.

[4]GEORGE Stimson W. Introduction to airborne radar[M]. 2nd ed.[S.l.]: Sci. Tech. Publishing Inc.， 2005.

[5]李靖.脈沖多普勒雷達(dá)信號(hào)處理/有源干擾的建模仿真[D].西安:西安電子科技大學(xué)，2007.

[6]宋海英.機(jī)載PD雷達(dá)的信號(hào)環(huán)境仿真[D].成都:電子科技大學(xué)，2004.

[7]翟慶林，張軍，付強(qiáng).線(xiàn)性調(diào)頻脈沖壓縮技術(shù)及其在雷達(dá)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2007，30(1):17-18.

[8]吳順君，梅曉春.雷達(dá)信號(hào)處理和數(shù)據(jù)處理技術(shù)[M].北京:電子工業(yè)出版社，2008.

[9]姚俊，馬松輝.Simulink建模與仿真[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社，2002.

[10]蘆健輝.基于機(jī)載自衛(wèi)干擾的支援情報(bào)利用仿真研究[D].長(zhǎng)春:空軍航空大學(xué)，2009.