摘 要： 為更好地去除動(dòng)態(tài)地物和海浪雜波，采用工程化數(shù)學(xué)模型建立下?lián)舯┝黠L(fēng)場，并疊加海陸雜波數(shù)據(jù)。根據(jù)飛行參數(shù)和雷達(dá)性能參數(shù)，獲取機(jī)載雷達(dá)回波仿真信號(hào)。預(yù)先獲取飛行區(qū)域地形高度參數(shù)、環(huán)境風(fēng)場及海浪、陸地等地物雜波譜寬近似估計(jì)值，確定需要進(jìn)行雜波抑制的距離庫。對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，確定雜波中心譜線，消除寬度等于雜波譜寬估計(jì)值內(nèi)的功率譜線，從而達(dá)到消除地物雜波的目的。以剩余功率譜為采樣值，進(jìn)行高斯曲線擬合，完成功率譜重構(gòu)。對(duì)重構(gòu)的功率譜，計(jì)算其總功率、徑向平均速度和譜寬值，獲取抑制地物雜波后的氣象回波信號(hào)。仿真結(jié)果表明，該方法能夠根據(jù)飛行區(qū)域?qū)崟r(shí)探空資料和地形數(shù)據(jù)，自適應(yīng)確定海陸混合運(yùn)動(dòng)雜波位置，并消除地物雜波。

關(guān)鍵詞： 機(jī)載氣象雷達(dá)； 風(fēng)切變仿真； 雜波抑制； 高斯曲線擬合

中圖分類號(hào)： TN957.51?34； P407.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）16?0031?05

Abstract： In order to remove the dynamic ground and sea wave clutter better， a downburst wind field model is established by the engineering mathematics model and sea land clutter data is overlaid. The simulation signal of air?borne radar echo is obtained on the basis of the flight and radar performance parameters. The flying regional terrain height parameter， environmental wind data， sea wave， land and other approximation estimated values of ground clutter spectrum width are obtained in advance to determine the range bin needed for clutter suppression. The sampling signal spectrum is analyzed to determine the clutter spectrum center line and eliminate the power spectral line whose width is within the estimated clutter spectrum value， so as to realize the purpose of eliminating the wave clutter. Taking the rest power spectrum as the sampling value to complete Gaussian curve fitting and power spectrum reconstruction. The total power， average radial velocity and spectrum width of the reconstructed power spectrum are calculated to achieve the weather echo signal of the suppressed ground clutter. The simulation results show that the method can self?adaptively determine the sea?land hybrid clutter location and eliminate the ground clutter according to the real?time radiosonde data and topographic data in the flying region.

Keywords： air?borne weather radar； wind shear simulation； clutter suppression； Gaussian curve fitting

天氣對(duì)飛行安全有重大影響，據(jù)美國國家運(yùn)輸安全委員會(huì)[1]數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，全世界惡性空難事故很多都是由天氣原因造成的，其中大部分又與強(qiáng)風(fēng)切變及湍流有關(guān)。Peter C. Sinclair等采用設(shè)定距離閾值、抬高俯仰角的方法來抑制地物雜波[2]。此方法限制了飛機(jī)探測(cè)距離，使飛機(jī)無法獲取較遠(yuǎn)處前視區(qū)的氣象回波信息，尤其在飛機(jī)起降過程中該方法不適用。Oliver Bousquet等提出的雜波圖法，將晴天時(shí)不同空間位置處地物回波振幅數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，形成三維雜波圖[3]。當(dāng)雷達(dá)探測(cè)時(shí)，將對(duì)應(yīng)探測(cè)位置處的回波振幅減去地物振幅即可。該方法未考慮在不同天氣狀況下地物振幅實(shí)際變化情況，且僅僅簡單的在時(shí)域做了雜波振幅消除，未去除雜波對(duì)氣象目標(biāo)物徑向速度的影響。此外，飛機(jī)飛行范圍廣，隨機(jī)性大，這就需事先存儲(chǔ)大量的晴空地物雜波數(shù)據(jù)，對(duì)機(jī)載雷達(dá)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要求極高。文獻(xiàn)[4?6]提出在頻域范圍抑制雜波的MTI法和AMTI，該類方法的原理是將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)到頻域進(jìn)行處理。MTI采用固定在零頻附近的凹口和寬度是無法去除這類地物雜波的。AMTI法較MTI法有所改進(jìn)，可以自適應(yīng)的在運(yùn)動(dòng)雜波處形成凹口，從而消除運(yùn)動(dòng)雜波。但是，當(dāng)運(yùn)動(dòng)雜波和氣象回波信號(hào)的多普勒中心譜線基本重合時(shí)，AMTI法不僅濾去雜波還會(huì)濾去一部分重疊的氣象回波信號(hào)，最終導(dǎo)致反射率因子值減小。

本文提出一種自適應(yīng)地物雜波抑制法。根據(jù)飛行區(qū)域?qū)崟r(shí)探空資料及下墊面地形數(shù)據(jù)獲取地形高度參數(shù)、環(huán)境風(fēng)場及海浪、陸地等地物回波的譜寬近似估計(jì)值[7]。利用FFT法，在頻域內(nèi)對(duì)機(jī)載氣象雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行動(dòng)態(tài)雜波去除和氣象信號(hào)重構(gòu)，并計(jì)算處理后的總功率、徑向平均速度和譜寬值，從而獲取抑制地物雜波后的氣象回波信號(hào)。

1 強(qiáng)風(fēng)切變仿真模型

基于工程化數(shù)學(xué)模型建立一個(gè)下?lián)舯┝魈鞖饽Ｐ蛠矸抡鎻?qiáng)風(fēng)切變風(fēng)場[8?9]。下?lián)舯┝鞯拇怪憋L(fēng)分量與其所處的高度及距離中軸的徑向比率相關(guān)，下?lián)舯┝鞯乃斤L(fēng)分量不僅與其所處的高度及距離中軸的徑向比率相關(guān)，還滿足Rankin渦旋原理。下?lián)舯┝鞯姆瓷渎蕯?shù)據(jù)與其垂直風(fēng)分量的速度分布相關(guān)，一般認(rèn)為較強(qiáng)下沉氣流區(qū)的雨滴粒子強(qiáng)度較大。下?lián)舯┝黠L(fēng)場模型及飛行觀測(cè)參數(shù)如表1所示。

依據(jù)表1給出的仿真參數(shù)及強(qiáng)切變天氣模型仿真算法，模擬出三維下?lián)舯┝黠L(fēng)場理想模型及機(jī)載雷達(dá)水平扇掃和垂直掃描方式下的雷達(dá)回波仿真數(shù)據(jù)[10]。其中，徑向速度數(shù)據(jù)可由下式獲取[11]：

[V=-（Vxsinθ+Vycosθ）cosα+Vzsinα] （1）

式中：[V]表示距離庫內(nèi)平均徑向速度；[Vx，Vy，Vz]為三維下?lián)舯┝髂Ｐ椭械乃斤L(fēng)和垂直風(fēng)分量；[θ，α]表示雷達(dá)波束當(dāng)前方位角和俯仰角。

鄒煥新等給出了各類雜波在不同環(huán)境風(fēng)場下的的統(tǒng)計(jì)譜寬值[12]。設(shè)當(dāng)前飛行區(qū)域環(huán)境風(fēng)為10節(jié)，并疊加海洋和陸地雜波數(shù)據(jù)、反射率數(shù)據(jù)及譜寬數(shù)據(jù)，見表2。

2 自適應(yīng)雜波抑制方法

設(shè)機(jī)載氣象雷達(dá)發(fā)射脈沖間隔為[PRT]，采樣點(diǎn)為[M]個(gè)，則雷達(dá)采樣回波信號(hào)定義為：

[S（t）=A（t）cos（2πf0t+φ（t））+N（t），t=0，PRT，2PRT，…，（M-1）PRTf0=1PRT] （2）

式中：[A（t）]表示采樣信號(hào)回波振幅；[φ（t）]表示采樣信號(hào)回波相位；[N（t）]表示均勻分布的噪聲信號(hào)。

通過雷達(dá)氣象方程和模擬的下?lián)舯┝鞣瓷渎手的軌颢@取回波振幅[A（t）]。設(shè)飛機(jī)初始探測(cè)時(shí)，與目標(biāo)物距離為[R]，飛機(jī)巡航速度為[V]，則采樣信號(hào)返回到雷達(dá)處的回波信號(hào)相位定義為：

[Vf=Vcosφcosθφ（t）=4πλR-（Vf-Vi）t， i=0，1，2，…，M-1] （3）

式中：[Vf]表示飛機(jī)徑向速度；[Vi]表示M個(gè)采樣目標(biāo)物回波徑向速度，它們的平均徑向速度為[V]。

將式（3）代入式（2），進(jìn)一步展開可獲取同相和正交分量：

[I（t）=A（t）cos4πλR-4πλ（Vf-Vi）t， i=0，1，2，…，M-1Q（t）=A（t）sin4πλR-4πλ（Vf-Vi）t， i=0，1，2，…，M-1] （4）

對(duì)式（4）進(jìn)行FFT變化，獲取采樣體積回波信號(hào)功率譜、平均速度和譜寬。根據(jù)大量實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)，大部分的采樣回波信號(hào)功率譜成高斯分布，根據(jù)表2參數(shù)，給出氣象目標(biāo)物回波信號(hào)近似高斯譜：

[Sfi=A22πσfexp-fi-f22σ2f+Nfi=iM×PRT-12PRT，i=0，1，…，M-1， f=2λV] （5）

式中：[A]為幅度值；[f]為平均頻率；[σ2f]表示譜寬。雜波信號(hào)的高斯譜模擬基本與上述氣象回波信號(hào)類似。將雜波信號(hào)與氣象回波信號(hào)功率譜疊加，就獲取了采樣回波信號(hào)的功率譜。通過預(yù)先設(shè)定的環(huán)境風(fēng)場及雜波譜寬估計(jì)值，判定當(dāng)前中心譜的雜波類型，以此譜線位置為中心，消除寬度等于雜波譜寬估計(jì)值內(nèi)的功率譜，從而達(dá)到消除地物雜波的目的。依據(jù)剩余功率譜數(shù)據(jù)，進(jìn)行高斯曲線擬合。

對(duì)式（5）兩邊取對(duì)數(shù)，并進(jìn)行變量替換，變?yōu)槿缦露味囗?xiàng)式形式：

[lnS′fi=β2f2i+β1fi+β0fi=iM×PRT-12PRT，i=0，1，2，…，M-1β0=lnA22πσf-f22σ2f， β1=fσ2f， β2=-12σ2f] （6）

對(duì)式（6）采用最小二乘法求出[β0，β1，β2]參數(shù)，然后代入[fi]值，就可求出去雜重構(gòu)后的回波信號(hào)功率譜[S′fi]。將去雜重構(gòu)后的回波信號(hào)功率譜數(shù)據(jù)代入式（7）就可以獲取回波信號(hào)總功率[P]，平均多普勒頻率[f]和譜寬[σ2f][13]：

[P=i=0M-1S′fif=i=0M-1fiS′fii=0M-1S′fiσ2f=i=0M-1fi-f2S′fii=0M-1S′fi] （7）

整個(gè)自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)地物雜波抑制方法流程見圖1。

3 仿真結(jié)果與分析

圖2給出接近真實(shí)強(qiáng)切變天氣的仿真三維風(fēng)場，風(fēng)場水平尺度為[12 km×12 km，]最大垂直高度為1.6 km。圖3和圖4分別表示相對(duì)飛機(jī)位置30°方位上，距離飛機(jī)22 km和15.8 km處地物雜波和海浪雜波模擬功率譜及雜波抑制處理后的功率譜。

圖5和圖6給出相同飛行參數(shù)下的氣象回波反射率和平均徑向速度的理想值、雜波干擾值與去雜重構(gòu)值。

由圖5和圖6可以看出，采用高斯擬合重構(gòu)后的回波信號(hào)要逼近理想值，但在距離飛機(jī)20 km處的下?lián)舯┝髦行母浇?，因氣象回波信?hào)中心譜線與地物雜波基本重合，抑制地物雜波時(shí)也消除了大部分的氣象回波信號(hào)功率譜，故擬合重構(gòu)時(shí)誤差較大，反射率值偏小。在超過20 km的稀疏樹林陸地，因雜波譜寬值估計(jì)過小，殘留了部分地物雜波功率譜，故擬合重構(gòu)的平均徑向速度值偏小。

由圖7可以看出，飛機(jī)在起飛階段，機(jī)載氣象雷達(dá)做水平扇掃，回波信號(hào)中含有大量的地物雜波信號(hào)。利用自適應(yīng)地物雜波抑制方法去除雜波后，重構(gòu)的反射率回波信號(hào)接近理想值?？拷Ｑ笙聣|面一側(cè)，雜波去除較好，而靠近陸地下墊面一側(cè)，因雜波譜寬值估計(jì)偏小，導(dǎo)致部分地物雜波未能去除，使得重構(gòu)的反射率值偏大。同樣，從圖8中可以看出，在海洋一側(cè)的徑向速度重構(gòu)較好，雜波對(duì)輻散型反氣旋的最大核半徑風(fēng)速干擾被去除，反之，在陸地一側(cè)的徑向速度受到殘留地物雜波干擾，徑向速度值偏小。

4 結(jié) 論

含有海陸混合運(yùn)動(dòng)雜波的回波信號(hào)，不僅反射率回波信號(hào)受到嚴(yán)重干擾，沿徑向上的速度變化率也明顯減弱。本文提出一種適用于機(jī)載氣象雷達(dá)的自適應(yīng)地物雜波抑制法。該方法能夠根據(jù)飛行區(qū)域?qū)崟r(shí)探空資料和地形數(shù)據(jù)，自適應(yīng)確定海陸混合運(yùn)動(dòng)雜波位置，并消除地物雜波。利用高斯曲線擬合，重構(gòu)去雜后的氣象回波信號(hào)，從而大大減小去地物雜波時(shí)對(duì)氣象回波信號(hào)功率值造成的衰減，并且沿徑向上的風(fēng)速變化率與理想值接近，有助于快速、準(zhǔn)確地識(shí)別強(qiáng)風(fēng)切變區(qū)。當(dāng)氣象回波信號(hào)功率譜中心譜線與雜波信號(hào)重疊時(shí)，高斯曲線擬合法存在較大誤差。另外，當(dāng)?shù)匚镫s波譜寬被低估時(shí)，會(huì)殘留部分雜波功率譜，造成平局徑向速度與實(shí)際值有偏差，影響強(qiáng)風(fēng)切變區(qū)的判定，這些都是下一步研究需要改進(jìn)的地方。

注：本文通訊作者為魏鳴。

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