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        雷達訓(xùn)練模擬器中氣象雜波圖像生成算法研究

        2019-07-22 05:36:46徐曉晗古華棟
        雷達與對抗 2019年2期
        關(guān)鍵詞:云雨散射體雜波

        徐曉晗,古華棟

        (海軍研究院,北京 100161)

        0 引 言

        仿真的氣象雜波圖像直接影響雷達操作員對氣象雜波的直觀認(rèn)識。如果氣象雜波逼真度不高,則會影響操作員在實際使用中對雷達目標(biāo)和干擾的判斷,導(dǎo)致操作失誤。因此,快速、逼真地對氣象雜波進行仿真具有重要意義。

        目前,雷達訓(xùn)練模擬器中氣象雜波圖像仿真主要有兩種方法:第1種方法是將實裝氣象雜波視頻或圖片預(yù)先存入存儲器中,在訓(xùn)練過程中進行回放[1-3]。但是,該方法畫面比較單一,預(yù)設(shè)氣象雜波數(shù)據(jù)、視頻或圖片樣本數(shù)少,在訓(xùn)練過程中無法滿足不同訓(xùn)練條件下的多樣性要求;第2種方法是根據(jù)氣象雜波幅度分布模型產(chǎn)生符合某種概率密度的隨機信號,在不同區(qū)域產(chǎn)生不同密度的隨機點[4-5]。該方法往往用稀疏的點代替氣象雜波,形狀過于規(guī)則,逼真度較差。氣象雜波圖像仿真之所以效果不佳,主要有兩方面原因:(1)氣象雜波形狀不規(guī)則,(2)氣象雜波運動規(guī)律不確定。針對這兩個問題,本文分析了氣象雜波的成因、分布特性和圖像特點,提出了一種氣象雜波圖像生成算法,能較好地仿真氣象雜波圖像。

        1 氣象雜波特性分析

        氣象雜波是由云、雨和雪等散射體的雷達回波矢量疊加而成的,是一種典型的體雜波。它不僅受天線增益、雷達波長等雷達參數(shù)影響,而且與風(fēng)速、風(fēng)向等因素密切相關(guān)[6]。

        在雷達分辨單元內(nèi)的每個雨滴、懸浮水粒、冰雹或者雪花都屬于一個散射體。在空間一定范圍內(nèi),這些散射體可以看成是均勻隨機分布的,而且相互獨立[7]。由于受到重力和風(fēng)的影響,它們之間產(chǎn)生相互獨立的隨機運動。每個散射體的散射方向不斷發(fā)生改變,導(dǎo)致雷達接收到的回波強度和相位也是不斷隨機變化的。不論雷達的分辨力或高或低,在雷達照射單元的范圍內(nèi)都聚集大量的散射體,并且其中任意一個散射體的作用都不是主導(dǎo)的,即總回波的兩個正交分量的幅值總是滿足中心極限定理的條件,服從正態(tài)分布規(guī)律,合成振幅服從瑞利分布[8],其均值與云雨隨機運動的速度、形式、雷達波長和極化現(xiàn)象有關(guān),其分布規(guī)律可用下式表示。

        式中,σ為高斯分布的均方根值。

        氣象雜波的功率譜符合高斯分布模型,由于風(fēng)的作用,其功率譜中含有一個與風(fēng)向和風(fēng)速有關(guān)的平均多普勒頻移。

        其中,σν為雜波速度的均方根值,λ為雷達工作波長。

        圖1為文章[9]中根據(jù)氣象雜波分布特性生成的氣象雜波圖像。圖2為真實氣象雜波圖像。從圖2可以看出,真實氣象雜波中心區(qū)域回波強度較高,呈團狀或塊狀,形狀不規(guī)則,邊緣為離散隨機點狀分布。圖1模擬的氣象雜波中心區(qū)域亮度不高,形狀過于規(guī)則,逼真度并不高。對于訓(xùn)練模擬器來說,更關(guān)注的是氣象雜波圖像的逼真度而不是統(tǒng)計特性。為此,本文弱化氣象雜波的統(tǒng)計模型,而提出一種快速、逼真的氣象雜波圖像生成算法。

        2 氣象雜波圖像生成算法與實現(xiàn)

        2.1 氣象雜波不規(guī)則形狀仿真

        作為一種典型的體雜波,氣象雜波的強度與天線波束照射的體積、信號的距離分辨率以及散射體的性質(zhì)有關(guān)。由于散射體在空間的分布是不規(guī)則的,其反射的回波在雷達終端形成的雜波強度也是不均勻的,通常大雨回波強度較強,中雨和小雨逐步減弱;同時,云雨塊中心區(qū)域強度較大,而邊緣和非降雨區(qū)強度較小。這就導(dǎo)致氣象雜波在顯示終端的形狀很隨機難以模擬。

        根據(jù)實際氣象雜波圖像的特點,本文利用隨機數(shù)來產(chǎn)生氣象雜波的形狀模板,在模板的基礎(chǔ)上疊加均勻分布的隨機數(shù)來產(chǎn)生氣象雜波的視頻數(shù)據(jù)。該方法不僅能產(chǎn)生形狀隨機、邊緣不規(guī)則的氣象雜波圖像,而且計算簡單速度快,其步驟如下:

        (1) 設(shè)定氣象區(qū)域的大小為m×n,m代表氣象區(qū)域的方位向單元個數(shù),n代表氣象區(qū)域的距離向單元個數(shù)。

        (2) 產(chǎn)生一個大小為p×q的二維正態(tài)分布隨機數(shù),其中p=m/k,q=n/k,k為縮放因子。對p×q的二維數(shù)據(jù)進行k倍的插值處理,使其放大到m×n大小。該過程用來產(chǎn)生大的云雨塊,取正值后如圖3(a)所示。

        (3) 為了產(chǎn)生小的云雨塊,同時增加大云雨塊之間的連通性,同理改變縮放因子的大小為r(r

        (4) 對大云雨塊和小云雨塊以一定的比例系數(shù)α疊加便得到云雨塊的形狀模板。

        (5) 在形狀模板的基礎(chǔ)上疊加均值為μ的m×n大小的二維均勻分布隨機數(shù),得到氣象雜波的仿真數(shù)據(jù),如圖3(d)所示。

        對氣象雜波數(shù)據(jù)進行歸一化處理,得到的氣象雜波數(shù)據(jù)的灰度圖如圖4所示。從圖中可以看出,氣象區(qū)域形狀不規(guī)則,中心幅值較高,向四周逐漸減小,沒有出現(xiàn)突變的邊沿。將其幅值調(diào)整到0~255亮度區(qū)間內(nèi),輸入到雷達終端顯示如圖5,可以看出中心區(qū)域呈塊狀亮度較高,邊緣區(qū)域呈現(xiàn)離散點狀,與真實氣象雜波非常接近。

        本文算法不僅能通過設(shè)置氣象區(qū)域和縮放因子的大小控制氣象雜波的形狀,而且通過調(diào)整比例系數(shù)α和均勻分布隨機數(shù)的均值μ可以改變氣象雜波的幅值。

        2.2 氣象雜波變化效果模擬方法

        對于復(fù)雜目標(biāo),當(dāng)雷達觀測方向或散射體的運動發(fā)生稍許改變,其矢量和就會發(fā)生相應(yīng)的變化,從而形成起伏的回波。氣象雜波起伏速度受云內(nèi)粒子相態(tài)、含水量、風(fēng)速等因素影響,在脈沖與脈沖之間具有強烈的相關(guān)性,在掃描與掃描之間氣象雜波強度變化緩慢,區(qū)域形狀整體變化不大,但細(xì)節(jié)上變化明顯。為了更加逼真地模擬氣象雜波動態(tài)變化過程,本文算法在每次掃描期間形狀模板保持不變,只是改變每次疊加的隨機數(shù),這樣便可實現(xiàn)氣象雜波掃描與掃描之間動態(tài)變化的過程。圖6為本文算法在連續(xù)3次掃描間形成的氣象雜波數(shù)據(jù)的灰度圖。從圖中可以看出,氣象區(qū)域整體形狀不變,但局部幅值發(fā)生明顯改變。

        3 結(jié)束語

        本文對氣象雜波的形成、散射特性、分布特性進行了分析,對真實的氣象雜波圖像特點進行了深入的挖掘。為了更逼真地模擬氣象雜波圖像,本文提出了一種用隨機數(shù)生成氣象雜波不規(guī)則形狀的方法,通過疊加不同的隨機數(shù),實現(xiàn)了氣象雜波變化效果顯示,在雷達顯示終端形成了逼真的氣象雜波干擾畫面,為氣象雜波圖像的仿真提供了一種快速、有效的方法。

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