王冬華 沈 洋 周 駿 茆 禹

(中國船舶集團有限公司第八研究院 南京 211153)

0 引言

海雜波是影響對海探測雷達檢測性能的關鍵因素。相較于軍艦、輪船等大型目標，其反射面積較大，目標回波幅度較強，即使在比較惡劣的海況下，也能具備一定的信雜比，但是對于一些反射面積較小的漁船、小艇等小目標，其目標回波信雜比往往處于或低于臨界可檢測狀態(tài)，雖然通過長時間幀間積累可以有效提升目標回波的信雜比，但對于漁船、小艇等具備一定運動速度的運動目標，很難實現穩(wěn)定的長時間幀間積累；慢速目標的多普勒信息很容易被海雜波的多普勒旁瓣掩蓋，為了在海雜波下檢測慢速小目標，海雜波的抑制至關重要，傳統的動目標顯示(MTI)與動目標檢測(MTD)對零速濾波器附近的目標衰減過大，使得對慢速目標的檢測性能嚴重下降。針對上述問題，本文提出的時頻維聯合處理方法在頻域維檢測時會實時感知海雜波的中心頻率與譜寬，并且根據迭代更新的海雜波中心頻率對原始I/Q數據進行頻譜搬移，隨后進行相參處理，頻率維檢測后會造成虛警率升高，因此需進行時域維檢測，根據目標回波的距離-方位特性抑制剩余海雜波，提高小目標在強海雜波下的可見度，最后通過仿真及實驗驗證了該方法的可行性與有效性。

1 時頻維聯合檢測方法

本文采用頻率維和時域維聯合處理的方法提高雷達對海上小目標的檢測性能，處理流程如圖1所示，頻率維檢測模塊接收匹配濾波后的I/Q數據，將其求模后送至時域維檢測模塊，最后將檢測后數據送至顯控和數據處理。

圖1 處理流程圖

1.1 頻域維檢測

對海探測雷達，近程海雜波較強，且成片出現，若僅僅依靠傳統的非相參或者相參處理提取目標的幅度信息去檢測，很難從較強的海雜波中提取出弱小目標。不同于傳統的MTD處理方法，頻域維檢測在接收匹配濾波后的I/Q數據后，實時感知并迭代更新建立雜波中心頻率圖和雜波譜寬圖，實時選擇具有不同凹口的濾波器組，有效保證了不同海況下弱小目標的雜波可見度，處理流程如圖2所示。

圖2 頻率維處理流程圖

匹配濾波后的I/Q數據首先采用“相關函數法”進行中心頻率估計和譜寬估計，然后進行中心頻率圖和雜波譜寬圖的建圖及實時迭代更新，建圖過程中需要設定建圖的距離、方位格子大小以及迭代因子，接著根據當前回波所處的方位信息從中心頻率圖中取出對應方位格子所存儲的中心頻率值，進行I/Q數據的頻譜搬移，同時根據當前回波所處的方位信息從譜寬圖中統計一定距離范圍內的頻譜寬度，根據統計的頻譜寬度去選擇不同凹口的濾波器組，然后進行MTD相參處理，最后對MTD相參處理后的個通道分別進行求模、CFAR處理并選大輸出，其中CFAR處理一般采用一維單元平均恒虛警算法。頻率維處理會造成檢測結果虛警率升高，通過后續(xù)時域維檢測可以有效解決這一問題。

1.1.1 相關函數法

“相關函數法”即利用雷達接收回波相鄰兩個重復周期的相位差對雜波的平均多普勒頻率進行估計。雜波可表示為如式(1)形式。

()=()e(+)+()

(1)

其中：()為復包絡；為雜波多普勒角頻率；為初相；()為加性噪聲。延遲一個重復周期后可寫成

(-)=(-)e((-)+)+(-)

(2)

它們的相關函數為

()=[()(-)]=()e

(3)

其中：為雷達的重復周期，()=[()(-)]。因為()為窄帶信號，即()≈(-)，那么()=[()(-)]=[|()|]為一實數。由式(2)可得

(4)

其中：tg(·)反正切函數，其取值范圍為[-π,π]。用時間平均來代替統計平均后，得到如式(5)所示估計量。

(5)

其中：表示雜波在不同脈沖相同距離單元的采樣序號。因此，結合式(4)和式(5)得到雜波的平均多普勒頻率估計值為

(6)

112 雜波譜建圖

為了降低頻譜搬移對運動目標自身的影響，每個距離單元估算的中心頻率結果需要經過平滑處理，通過設定距離-方位格子大小將雷達探測范圍劃分為多個單元，通過雜波圖技術迭代更新每個格子的中心頻率及譜寬信息，產生不同距離單元I/Q數據頻譜搬移需要的多普勒頻率。每個距離-方位格子的中心頻率及譜寬信息采用一階遞歸模型更新為

()=(1-)(-1)+()

(7)

其中：表示天線掃描周期；()表示當前掃描周期得到的中心頻率估算結果；(-1)表示雜波圖上一圈估計背景值；()表示通過式(7)得到的新的雜波圖背景值；是遞歸因子，0<<1。

1.2 時域維檢測

時間維檢測主要利用目標回波距離-方位特性。對海探測雷達近程海雜波較強，在進行恒虛警(CFAR)處理后，會出現較多離散雜波點，這些雜波點在區(qū)域內隨機分布，通過統計回波的距離、方位特性以及目標的幅度起伏特性可以有效剔除這些海雜波經過CFAR處理后的剩余，時域維檢測流程如圖3所示。

圖3 時域維處理流程圖

圖4 CFAR處理后回波特性示意圖

距離連續(xù)性判別即CFAR處理后連續(xù)5個距離單元是否存在3個及以上距離單元幅度值不為0；方位連續(xù)性判別即在距離判別的基礎上判別同一距離單元在方位維是否連續(xù)存在個方位單元幅度值不為0，若是則判定該被檢測單元為目標，否則判定為雜波。

2 仿真校驗

2.1 頻域維仿真

2.1.1 中心頻率估計仿真

頻率維檢測中采用的是“相關函數法”估算目標的中心頻率及譜寬，假設雷達重復周期為290 μs，時寬20 μs，帶寬8 MHz，采樣頻率10 MHz，相關脈沖數為10。假設在距離雷達35 km處有1個目標，速度為40 m/s，輸入信噪比為0 dB，地雜波和動雜波分別位于5～10 km和15～20 km處，雜噪比均為50 dB，其中地雜波平均多普勒頻率為0 Hz，譜寬為6.4 Hz，動雜波平均多普勒頻率為100 Hz，譜寬為24 Hz。對回波信號進行脈壓，對脈壓輸出利用相關函數法進行測頻，結果如圖5所示。

圖5 相鄰PRT地雜波/動雜波測頻結果

由圖5可以看出，利用“相關函數法”對脈壓結果的雜波區(qū)進行測頻，相鄰重復周期的測頻結果有一定的差距，但均在預設值上下波動，也即存在一定的譜寬。取相同距離單元不同PRT測頻結果的標準差，然后對所有距離單元求平均即可得到譜寬。表1給出了相關函數法估計雜波多普勒頻率的統計結果。

表1 相關函數法地/動雜波測頻結果

2.1.2 頻域維檢測效果仿真

采集某對海探測雷達在4級海況條件下的脈壓后I/Q數據，采用常規(guī)的非相參處理技術，如圖6左圖所示，從圖中可以看出，60 km范圍內分布著成片較強海雜波，海面固定目標、大船以及漁船等目標完全淹沒在海雜波中難以檢測。采用本文所述頻率維檢測方法，如圖6右圖所示，可以看出，海雜波得到了有效抑制，海面固定目標、大船以及漁船等目標能夠很容易檢測出來，極大地提高了目標在雜波中的可見度。

圖6 頻率維檢測效果圖

2.2 時域維檢測效果仿真

時域維檢測先進行距離維連續(xù)性判別，再進行方位維連續(xù)性判別，可以有效抑制海雜波經過CFAR處理后的剩余。某雷達視頻數據經過CFAR處理后如圖7左圖所示，可以看出近程30 km區(qū)域內存在較多的離散海雜波剩余，在這種點跡密度狀態(tài)下，嚴重影響目標的跟蹤，經過時域維檢測處理后如圖7右圖所示，可以看出離散剩余海雜波基本被剔除，目標基本被全部保留下來。

圖7 時域維處理前后對比圖

3 試驗驗證

為了驗證本文所述方法在實際對海小目標檢測的有效性。在3級海況條件下，一艘RCS約為1.0左右的小艇以5的速度從3 km處往外航行，如圖8所示，可以看出，近程海雜波基本被完全抑制，極大降低了近程的點跡密度，提高了目標在雜波中的可見度。

圖8 海雜波抑制效果對比圖

從圖9中可以看出若采用傳統信號處理方式，上述實驗場景中的小艇發(fā)現概率不足20%，很難在強海雜波下發(fā)現目標并實現穩(wěn)定跟蹤，采用本文所述頻率維和時域維聯合檢測的方法，小艇發(fā)現概率達到90%以上。

圖9 目標跟蹤效果對比圖

4 結束語

本文針對海雜波環(huán)境下對海小目標探測問題，提出了一種基于頻域維和時域維聯合檢測的方法，在頻域維根據統計雜波中心頻率和譜寬自適應選擇MTD濾波器組，極大提高了目標在強海雜波下的可見度，同時聯合時域維檢測，根據目標回波的距離-方位特性，剔除CFAR之后的海雜波剩余。通過仿真以及外場實驗充分驗證了該方法的可行性和有效性，較好地解決了在強海雜波情況下小目標的探測問題。