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        基于ZMNL的相關(guān)廣義復(fù)合分布雷達(dá)海雜波仿真

        2015-01-01 03:19:26江朝抒
        現(xiàn)代雷達(dá) 2015年2期
        關(guān)鍵詞:雜波廣義濾波器

        趙 翠,江朝抒,馬 靜,趙 越

        (1.電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院, 成都611731;2.航天系統(tǒng)仿真國(guó)防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京100854)

        0 引言

        雷達(dá)海雜波建模與仿真技術(shù)一直備受關(guān)注,準(zhǔn)確、快速地模擬海雜波,對(duì)雷達(dá)信號(hào)處理與海面目標(biāo)檢測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。國(guó)內(nèi)外對(duì)實(shí)測(cè)的雷達(dá)海雜波數(shù)據(jù)做了大量的分析,傳統(tǒng)的雷達(dá)雜波模型有瑞利分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、Weibull分布、K分布[1-2]。瑞利分布能夠較好地?cái)M合低分辨率下的雷達(dá)海雜波的幅度分布。但在較高海情和較高的雷達(dá)分辨率的情況下,雜波的拖尾較長(zhǎng),對(duì)數(shù)正態(tài)分布與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)擬合得較好。Weibull分布的動(dòng)態(tài)范圍在對(duì)數(shù)正態(tài)分布和瑞利分布之間,在較寬的范圍內(nèi)表示實(shí)測(cè)海雜波的幅度分布更為精確。而K分布是由散斑分量和紋理分量?jī)刹糠纸M成的復(fù)合模型,能夠更準(zhǔn)確地模擬海雜波。隨著雷達(dá)帶寬的增加,雷達(dá)雜波的散斑分量偏離高斯分布,調(diào)制分量偏離了伽馬分布,因此K分布不再適用。

        文獻(xiàn)[2-4]首次提出了廣義復(fù)合分布模型,文獻(xiàn)[5]在此基礎(chǔ)上提出了一種基于零記憶非線(xiàn)性變換(Zero Memory Nonlinear Transformation,ZMNL)方法的相關(guān)廣義復(fù)合分布雷達(dá)雜波的仿真方法。本文分析了廣義復(fù)合分布海雜波模型,并對(duì)文獻(xiàn)[5]的方法進(jìn)行了改進(jìn),提出一種相關(guān)廣義復(fù)合分布雷達(dá)海雜波算法。這種算法采用獨(dú)立產(chǎn)生雜波序列的幅度與相位的方法,可以避免求解復(fù)雜的非線(xiàn)性方程,具有運(yùn)算量小的特點(diǎn),且保證了濾波器的物理可實(shí)現(xiàn)性。最后,利用提出的算法仿真了幾組相關(guān)廣義復(fù)合分布海雜波序列,驗(yàn)證了此算法的準(zhǔn)確性和可行性。

        1 廣義復(fù)合分布雷達(dá)海雜波模型

        首先,介紹廣義復(fù)合分布海雜波模型;然后,分析各個(gè)參數(shù)對(duì)其概率密度函數(shù)(Probability Density Function,PDF)的影響。

        1.1 廣義復(fù)合分布海雜波建模

        雷達(dá)海雜波的復(fù)合模型可用式(1)來(lái)描述[6]

        式中:X和Y分別是相互獨(dú)立的短時(shí)間相關(guān)的快變分量(散斑分量)和長(zhǎng)時(shí)間相關(guān)的慢變分量(紋理分量)。對(duì)于廣義復(fù)合分布來(lái)說(shuō),X和Y是相互獨(dú)立的廣義伽馬分布[3],而X和Y可以由高斯隨機(jī)分布序列通過(guò)非線(xiàn)性變換得到

        當(dāng)廣義復(fù)合分布取特殊值時(shí),就退化為其他常見(jiàn)的分布[2]。廣義復(fù)合分布與其他常見(jiàn)分布的關(guān)系,如圖1所示。

        圖1 廣義復(fù)合分布與常見(jiàn)分布的關(guān)系

        1.2 各個(gè)參數(shù)對(duì)廣義復(fù)合分布PDF的影響

        由式(4)可知:廣義復(fù)合分布的PDF包含了五個(gè)參數(shù) a、v1、v2,p1,p2。圖 2 ~ 圖 4 分別給出了 a、v1、p1取不同值時(shí)的廣義復(fù)合分布的概率密度曲線(xiàn)的比較,v1與v2、p1與p2對(duì)廣義復(fù)合分布的影響相同。每組數(shù)據(jù)的取值見(jiàn)圖中注釋。從圖2中可以看出,參數(shù)a不影響分布的形狀。從圖3中可以看出,v1是偏斜度參數(shù),影響分布形狀的不對(duì)稱(chēng)性,其值越小,分布的不對(duì)稱(chēng)性越顯著,傾斜度越大。由圖4可以看出,功率參數(shù)p1影響分布的拖尾,其值越小,分布的拖尾越長(zhǎng)。

        圖2 參數(shù)a對(duì)廣義復(fù)合分布的影響(v1=1,v2=1,p1=2,p2=2)

        圖3 參數(shù)v1對(duì)廣義復(fù)合分布的影響(a=1,v2=1,p1=2,p2=2)

        圖4 參數(shù)p1對(duì)廣義復(fù)合分布的影響(a=1,v1=1,v2=1,p2=2)

        2 廣義復(fù)合分布海雜波仿真

        雜波仿真主要有兩種方法:ZMNL和球不變隨機(jī)過(guò)程(Spherically Invariant Random Process,SIRP)方法。本文在分析了廣義復(fù)合分布與高斯分布序列之間關(guān)系的基礎(chǔ)上,采用ZMNL方法來(lái)產(chǎn)生相關(guān)廣義復(fù)合分布海雜波序列。實(shí)現(xiàn)相關(guān)廣義復(fù)合分布海雜波的仿真的具體流程圖,如圖5所示。該方法的基本思想是:首先,得到廣義復(fù)合分布隨機(jī)序列;然后,加入相位信息 θ,其中 θ~U(0,2 π),這樣得到非相關(guān)(功率譜是白的)廣義復(fù)合分布隨機(jī)序列;最后,經(jīng)過(guò)一個(gè)線(xiàn)性濾波器(決定了雜波的功率譜)得到相關(guān)廣義復(fù)合分布隨機(jī)序列。

        圖5 相關(guān)廣義復(fù)合分布仿真流程圖

        從圖5可以看出,仿真過(guò)程主要分為兩個(gè)部分:

        (1)線(xiàn)性濾波器的設(shè)計(jì)。線(xiàn)性濾波器H1(ω)是窄帶低通濾波器,把白高斯隨機(jī)序列轉(zhuǎn)換為相關(guān)高斯序列,是為了減小濾波器H2(ω)對(duì)z的幅度分布的影響。線(xiàn)性濾波器H2(ω)是由雜波的相關(guān)性(功率譜)決定的,主要有兩個(gè)參數(shù):濾波器的中心頻率和帶寬,而這兩個(gè)參數(shù)與海雜波的功率譜有關(guān)。

        (2)產(chǎn)生廣義復(fù)合分布的隨機(jī)序列。將獨(dú)立的白高斯實(shí)隨機(jī)序列經(jīng)過(guò)線(xiàn)性濾波器H1(ω)變?yōu)檎瓗Ц咚闺S機(jī)序列,再經(jīng)過(guò)非線(xiàn)性變換得到廣義復(fù)合分布的隨機(jī)序列。

        從仿真過(guò)程來(lái)看,與文獻(xiàn)[5]不同的是,該方法避免了求解復(fù)雜的非線(xiàn)性方程,而且用到的線(xiàn)性濾波器并沒(méi)有忽略其相位特性,因此,濾波器是物理可實(shí)現(xiàn)。

        3 仿真結(jié)果

        在雷達(dá)雜波模擬中,線(xiàn)性濾波器H1(ω)的設(shè)計(jì)滿(mǎn)足窄帶寬的條件,減小后續(xù)濾波器H2(ω)對(duì)幅度的影響,就可以滿(mǎn)足要求。仿真實(shí)驗(yàn)中,選擇了帶寬為0.1 π,階數(shù)為50階的FIR低通濾波器。

        線(xiàn)性濾波器H2(ω)的參數(shù)主要有中心頻率和帶寬,這兩個(gè)參數(shù)主要由海雜波頻譜的中心頻率和3 dB帶寬確定,而海雜波的頻譜由環(huán)境參數(shù)和雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)決定[7-8]。仿真試驗(yàn)中選擇的中心頻率為f0和3 dB,帶寬f3dB分別為75 Hz和50 Hz,濾波器的階數(shù)為50階。

        本文利用第2節(jié)中提出的方法產(chǎn)生了五組相關(guān)廣義復(fù)合分布的海雜波序列,數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為8 000,雷達(dá)的脈沖重復(fù)頻率為1 000 Hz,其中,仿真的功率譜是由周期圖方法估計(jì)得到的。具體的仿真參數(shù)如表1所示。圖6a)、圖7a)、圖8a)、圖9a)、圖 10a)分別是相關(guān)廣義復(fù)合分布海雜波序列的統(tǒng)計(jì)直方圖與理論概率密度曲線(xiàn)的比較,圖6b)、圖7b)、圖8b)、圖9b)、圖10b)是相關(guān)廣義復(fù)合分布海雜波序列的功率譜曲線(xiàn)與理論功率譜曲線(xiàn)的比較。圖6~圖8分別是廣義復(fù)合分布退化為Weibull分布、K分布和廣義K分布的情況下的仿真結(jié)果,圖9、圖10是普通廣義復(fù)合分布的仿真結(jié)果。由仿真圖可以看出,使用提出的方法模擬的相關(guān)廣義復(fù)合分布海雜波序列,幅度統(tǒng)計(jì)特性和功率譜特性與理論值擬合的比較好。

        表1 幅度分布的仿真參數(shù)

        圖6 Weibull分布

        圖7 K分布

        圖8 廣義K分布

        圖9 一般廣義復(fù)合分布

        圖10 一般廣義復(fù)合分布

        4 結(jié)束語(yǔ)

        由于傳統(tǒng)的瑞利分布、Weibull分布、K分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布等都是廣義復(fù)合分布的特例,廣義復(fù)合分布更具有普遍性,為雷達(dá)海雜波建模與仿真帶來(lái)了一定的方便。本文分析了廣義復(fù)合分布海雜波模型,并提出了一種ZMNL方法,對(duì)相關(guān)廣義復(fù)合分布海雜波進(jìn)行了模擬,這種方法由于不需要求解非線(xiàn)性方程,因此,運(yùn)算量小且濾波器也是物理可實(shí)現(xiàn)的。后續(xù)的仿真結(jié)果也證明了這種方法的有效性。但是,由于參數(shù)M、N是由參數(shù)v1、v2決定的整數(shù),因此,這種仿真方法只能仿真參數(shù)v1、v2為整數(shù)或者半整數(shù)的廣義復(fù)合分布海雜波,這是未來(lái)需要解決的問(wèn)題。

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