摘 要：將不同長度線性調頻（Ｌｉｎｅａｒ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，ＬＦＭ）信號裝入矢量信號源，其載波頻率設置為中頻，分別采樣其輸出的不同長度的ＬＦＭ 信號，對輸出的ＬＦＭ 信號進行脈沖壓縮Ｍａｔｌａｂ 仿真處理。實驗表明，在采樣頻率及輸出幅度相同的條件下，１０２． ００ μｓ 脈沖內ＬＦＭ 信號仿真處理后的信噪比和旁瓣抑制比，相較３． ００ μｓ 的指標提高了１３． ３５ ｄＢ 和４． ６１ｄＢ。進一步說明了由組合脈沖組成的ＬＦＭ 發(fā)射波形信號，其脈壓體制雷達存在近距離回波比遠距離回波差問題。提出了一種復雜海洋環(huán)境下多目標探測方法，對海用脈壓體制雷達真實回波性能進行了改善和提升。

關鍵詞：矢量信號源；線性調頻；脈沖壓縮；Ｍａｔｌａｂ 仿真；多目標探測

中圖分類號：ＴＮ９５８． ３ 文獻標志碼：Ａ 開放科學（資源服務）標識碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號：１００３－３１１４（２０２４）０４－０７５８－０７

０ 引言

海洋技術的飛速發(fā)展推動雷達對海探測技術的進一步發(fā)展，隨著我國建設海洋大國基本國策的確立，海面監(jiān)視對于海洋國土保護起到越來越重要的作用［１］。未來海洋電子設備的應用必將演變?yōu)榫C合電子對抗水平的竟爭［２］。海用雷達已經朝著高精度、高性能、高可靠、低截獲、低干擾和低成本方向發(fā)展［３］；復雜海洋環(huán)境下微弱目標的檢測一直是雷達信號處理領域的國際性難題［４］，同時，雷達抗干擾技術一直是國內外研究的熱點［５］。海用雷達的一個主要應用是檢測被環(huán)境雜波回波模糊了的小目標［６］；海雜波的非線性、非高斯及非平穩(wěn)特性嚴重影響著海用雷達對海上低慢小目標的探測性能［７］，可以通過前端控制技術、相關信號處理算法和信息融合技術來改善和提高雷達的虛警性能［８－９］。

線性調頻（Ｌｉｎｅａｒ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，ＬＦＭ）信號脈沖壓縮處理技術近年來獲得了較大發(fā)展，已廣泛應用于導航雷達、警戒雷達、搜索雷達和跟蹤雷達。國內外該領域的專家和學者已對其進行了詳細而深入的研究。文獻［１０］提出了一種通過三階高斯擬合窗函數抑制雷達脈沖壓縮旁瓣的方法，該方法能夠在脈沖壓縮后主瓣不展寬的條件下，對雷達回波旁瓣有一定的抑制效果，但是對近距離的目標探測，特別是進出港時多目標探測效果不明顯；文獻［１１］提出了一種基于凸優(yōu)化算法的ＬＦＭ 信號距離旁瓣抑制方法，通過對峰值旁瓣電平、信噪比損失、主瓣展寬指標進行聯(lián)合控制，能夠優(yōu)化提升小時寬帶寬積ＬＦＭ 信號的脈壓處理結果，但不能從根本上解決由組合脈沖組成的ＬＦＭ 發(fā)射波形信號近距離回波差問題；文獻［１２］提出的通過變換ＬＦＭ 信號發(fā)射波形抗同頻干擾方法，能夠在一定條件下提升雷達的回波性能，但該方法實現較為復雜，脈沖壓縮體制雷達發(fā)射波形一般由數字信號處理提供給現場可編程門陣列，再通過數模轉換器送至收發(fā)組件，數字信號處理中裝載較多的波形會降低雷達可靠性及時序控制的復雜性。當前，國外已經出現了在一個幀周期內由不同時寬ＬＦＭ 信號組成的脈沖壓縮體制雷達，該雷達在低海情下，回波性能較優(yōu)，但對于復雜海洋環(huán)境、高海情下的抗截獲性能及低慢小目標的探測依然有不足之處。

針對一個發(fā)射周期內由不同時寬ＬＦＭ 信號組成的脈沖壓縮體制雷達，存在近距離回波差、復雜海況下多目標檢測能力弱及強雜波背景下低小慢目標的探測性能低等問題。本文首先將不同長度ＬＦＭ信號裝入矢量信號源并對其進行采集和仿真處理；然后深入分析近距離回波、中距離回波和遠距離回波的性能差異；最后提出了一種復雜海洋環(huán)境下多目標探測方法對其真實回波性能進行改善和提升。

１ 系統(tǒng)工作原理分析

通過將不同長度ＬＦＭ 信號裝入矢量信號源Ｅ８２６７Ｃ，分別對信號源產生的不同長度ＬＦＭ 信號進行采集和仿真處理，其調頻斜率表示為［１３］：

μ＝Δω／ τ＝２πΔｆ／ τ， （１）

式中：Δｆ＝５ ＭＨｚ，為ＬＦＭ 信號帶寬；τ 為脈沖寬度，分別為３． ００、４０． ２５、１０２． ００ μｓ；該信號的中心頻率為３０ ＭＨｚ。其角度變化規(guī)律為：

ω＝ω０ ＋μｔ， ｜ｔ｜ ≤τ／２， （２）

式中：ω０ 為信號的中心角頻率。該ＬＦＭ 信號的表達式為［１４］：

Ｓｉ（ｔ）＝ Ａ·ｒｅｃｔ（ｔ／ τ）ｃｏｓ（ω０ ｔ＋μｔ２ ／２）， （３）

式中：Ａ 為信號的幅度，ｒｅｃｔ（ｔ／ τ）為矩形函數，當ｔ ＝［－τ／２，τ／２］時，ｒｅｃｔ（ｔ／ τ）＝ １；當ｔ≠［－τ／２，τ／２］時，ｒｅｃｔ（ｔ／ τ）＝ ０。

將矢量信號源Ｅ８２６７Ｃ 的輸出信號送入計算機內部的采集卡ＰＣＩ９８２０，并將Ｅ８２６７Ｃ 和ＰＣＩ９８２０兩端進行同步，按照１２０ ＭＨｚ 的采樣頻率對不同長度ＬＦＭ 信號進行采集和存儲；Ｍａｔｌａｂ 程序從中讀取數據后，對讀入的信號進行時域脈沖壓縮仿真處理，信號采集仿真處理原理如圖１ 所示［１５］。

圖中，矢量信號源Ｅ８２６７Ｃ 向信號采集模塊ＰＣＩ９８２０ 分別提供３． ００、４０． ２５、１０２． ００ μｓ 的ＬＦＭ信號，同時還提供幀同步信號。ＬＦＭ 信號采集試驗由雙通道信號采集模塊ＰＣＩ９８２０ 的通道１ 完成［１６］。

Ｍａｔｌａｂ 仿真處理軟件讀取波形存儲塊內不同脈沖寬度的數據，依次完成數字下變頻、低通濾波、時域脈沖壓縮和旁瓣抑制，對不同脈沖寬度的ＬＦＭ 信號處理結果進行深入分析。Ｍａｔｌａｂ 仿真處理原理如圖２ 所示［１７］。

圖２ 設讀入不同脈沖寬度的ＬＦＭ 信號為Ｘ，經過Ｉ、Ｑ 兩路解調后的信號分別為ＸＩ 和ＸＱ，表達式分別為：

ＸＩ ＝ｃｏｓ（ｎｆ０ ／２πｆｓ）×ＸＴ， （４）

ＸＱ ＝ｓｉｎ（ｎｆ０ ／２πｆｓ）×ＸＴ， （５）

式中：ｎ 為采樣點數，ｆ０ 為信號的中心頻率，ｆｓ 為采樣頻率，ＸＴ 為Ｘ 的轉置信號。

將Ｉ、Ｑ 兩路信號合并后，作為時域脈沖壓縮處理前的輸入信號，則時域脈沖壓縮處理后的輸出信號表達式為［１８］：

式中：ｎ 為處理點數，ｘ（ｎ）為輸入信號，ｈ（ｎ）為匹配濾波器。

將不同脈沖寬度的ＬＦＭ 信號經過時域脈沖壓縮處理后，為了改善和提升回波性能，需要加窗函數進行旁瓣抑制處理。由于ｈａｍｍｉｎｇ 窗旁瓣抑制效果較理想，同時也較容易實現，試驗中繼續(xù)選用ｈａｍｍｉｎｇ 窗函數處理后的ＬＦＭ 信號作進一步的旁瓣抑制處理。ｈａｍｍｉｎｇ 窗函數Ｗ （ｆ ）的表達式為［１９－２０］：

Ｗ（ｆ）＝ ０． ５４＋０． ４６ｃｏｓ（２πｆ／ Ｂ）， ｆ ≤Ｂ／２， （７）

式中：ｆ 為輸入信號頻率，Ｂ 為窗函數信號頻譜寬度。

２ ＬＦＭ 信號脈沖壓縮處理仿真實現

２． １ 脈壓前信噪比定義

設ＬＦＭ 信號脈壓前的幅度為Ｖ１ｉ，噪聲幅度為Ｖ２ｉ，則ＬＦＭ 信號脈壓前信噪比表達式為：

（Ｓ／ Ｎ）ｉ ＝２０ｌｇ（Ｖ１ｉ ／ Ｖ２ｉ）。（８）

２． ２ 脈壓后信噪比定義

設ＬＦＭ 脈壓后的峰值為Ｖ１ｏ，噪聲幅度為Ｖ２ｏ，則ＬＦＭ 信號脈壓后信噪比表達式為：

（Ｓ／ Ｎ）ｏ ＝２０ｌｇ（Ｖ１ｏ ／ Ｖ２ｏ）。（９）

２． ３ 仿真處理中噪聲來源

噪聲主要來自矢量信號源Ｅ８２６７Ｃ、線纜傳輸及計算機內部采集卡ＰＣＩ９８２０ 產生的相位噪聲、熱噪聲和量化噪聲等。Ｍａｔｌａｂ 仿真處理過程沒有加入噪聲信號。

２． ４ 仿真處理結果

脈寬分別為３． ００、４０． ２５、１０２． ００ μｓ 的ＬＦＭ 信號波形，ＬＦＭ 信號強度在－７０ ｄＢｍ 時，用脈寬分別為３． ００、４０． ２５、１０２． ００ μｓ 的回波脈沖壓縮并進行ｈａｍｍｉｎｇ 窗函數處理的Ｍａｔｌａｂ 仿真處理結果，如圖３ ～圖５ 所示。不同脈寬仿真處理結果對比如表１ 所示。

由表１ 可以看出，３． ００、４０． ２５、１０２． ００ μｓ 的ＬＦＭ 信號脈沖壓縮仿真處理結果的信噪比和旁瓣抑制比，隨著脈寬的增加依次增大。

在接收帶寬一定的條件下，脈寬３． ００ μｓ 得到的時寬帶寬積很小，使回波經過脈沖壓縮處理后的峰值、信噪比及旁瓣抑制比很小，進而導致其所探測目標的近距離回波效果較差；脈寬４０． ２５ μｓ 得到的時寬帶寬積適中，使回波經過脈沖壓縮處理后的峰值、信噪比及旁瓣抑制比較３． ００ μｓ 有所提升，進而使得其所探測目標的中距離回波效果較３． ００ μｓ 的有所改善；脈寬１０２． ００ μｓ 得到的時寬帶寬積較大，使回波經過脈沖壓縮處理后的峰值、信噪比及旁瓣抑制比較４０． ２５ μｓ 有很大提升，進而使得其所探測目標的遠距離回波效果較４０． ２５ μｓ 有很大改善。

Ｍａｔｌａｂ 仿真處理結果進一步證明了由不同脈寬ＬＦＭ 信號組成的一幀雷達發(fā)射信號，脈寬３． ００ μｓ負責的近距離回波效果較差，脈寬４０． ２５ μｓ 負責的中距離回波效果較好，脈寬１０２． ００ μｓ 負責的遠距離回波效果最好。同時，考慮船只進出港時碼頭各種電磁干擾以及多徑干擾等因素，這將會影響海用脈壓體制雷達近距離的回波效果，使其信噪比和旁瓣抑制比進一步降低。但是，海用脈壓體制雷達的優(yōu)勢主要是遠距離發(fā)現目標，同時還有很好的抗截獲性能。

３ 海用脈壓體制雷達回波性能改善和提升

針對海用脈壓體制雷達近距離真實回波較差及遠距離的雜波和干擾等問題，可以通過使用多目標探測方法對其回波性能進行改善和提升，實現流程如圖６ 所示。

海用脈壓體制雷達抑制雜波、干擾信號、雨和雪引起的氣象雜波以及提升高海情下多目標的探測能力的實現步驟如下。

① 接收時域脈沖壓縮處理后的雷達回波信號，并判斷是否需要抑制４ ｎ ｍｉｌｅ 以內小目標周圍的雜波：若需要，則依次利用自適應動目標顯示（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｍｏｖｉｎｇ Ｔａｒｇｅｔ Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ，ＡＭＴＩ）算法和最大選擇恒虛警檢測（Ｇｒｅａｔｅｓｔ ｏｆ Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｆａｌｓｅ ＡｌａｒｍＲａｔｅ，ＧＯ-ＣＦＡＲ）算法進行雜波抑制，并將雜波抑制后的雷達數據包傳送至終端顯示單元進行顯示；否則，按步驟②進行下一步處理。

② 根據終端顯示判斷是否抑制８ ｎ ｍｉｌｅ 以外的大目標周圍雜波：若需要，則依次進行ＡＭＴＩ 算法和反異步算法進行雜波抑制，并將雜波抑制后的雷達數據包傳送至終端顯示單元進行顯示；否則，按步驟③進行下一步處理。

③ 根據終端顯示回波判斷是否抑制８ ｎ ｍｉｌｅ 以內的干擾信號：若需要，則依次進行ＡＭＴＩ 算法和最小選擇恒虛警檢測（Ｓｍａｌｌｅｓｔ ｏｆ Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｆａｌｓｅ ＡｌａｒｍＲａｔｅ，ＳＯ-ＣＦＡＲ）算法對干擾信號進行抑制，并將雜波抑制后的雷達數據包傳送至終端顯示單元進行顯示；否則，按步驟④進行下一步處理。

④ 根據終端顯示回波判斷是否抑制１６ ｎ ｍｉｌｅ以外的多目標干擾信號：若需要，則依次進行反異步算法和ＧＯＣＦＡＲ 算法對多目標干擾信號進行抑制，并將雜波抑制后的雷達數據包傳送至終端顯示單元進行顯示；否則，按步驟⑤進行下一步處理。

⑤ 根據終端顯示回波判斷是否需要抑制雨和雪引起的氣象雜波：若需要，則依次進行ＡＭＴＩ 算法和動態(tài)雜波圖算法對該氣象雜波進行抑制，并將雜波抑制后的雷達數據包傳送至終端顯示單元進行顯示；否則，按步驟⑥進行下一步處理。

⑥ 根據終端顯示回波判斷是否檢測慢速小目標：若需要，則依次利用反異步算法和動態(tài)雜波圖算法完成高海情下時速不超過５ ｎ ｍｉｌｅ 的無機械動力的小木船及海面漂浮的浮筒等慢速小目標的檢測，并將檢測后的慢速小目標送至終端顯示單元進行顯示；否則，將沒有進行信號處理的雷達數據包直接送至雷達數據包緩沖存儲區(qū)進行時序整理，再送至終端顯示單元顯示。

通過ＡＭＴＩ、ＳＯ-ＣＦＡＲ、ＧＯ-ＣＦＡＲ、反異步和動態(tài)雜波圖算法的有效組合，能夠抑制雜波、干擾信號、雨和雪引起的氣象雜波以及提升高海情下多目標的探測能力，從而提升和優(yōu)化海用脈壓體制雷達回波性能。

下面通過接收真實雷達中頻回波信號，在ＡＤ采樣、數字下變頻及脈沖壓縮處理后，采用在線邏輯分析儀（ｃｈｉｐｓｃｏｐｅ）分別對應用該信號處理算法前后的處理結果進行對比。

① 對４ ｎ ｍｉｌｅ 以內的小目標，采用ＡＭＴＩ 算法和ＧＯＣＦＡＲ 算法前后的處理結果，如圖７、圖８ 所示。

② 對８ ｎ ｍｉｌｅ 以內的固定目標采用ＡＭＴＩ 算法和ＳＯ-ＣＦＡＲ 算法前后的處理結果，如圖９、圖１０所示。

通過對４ ｎ ｍｉｌｅ 以內的小目標采用ＡＭＴＩ 算法和ＧＯ-ＣＦＡＲ 算法處理前后的結果對比，由圖７、圖８可以看出，該組合算法提高了小目標的探測能力，同時對周圍的雜波和干擾也有一定的抑制能力；通過對８ ｎ ｍｉｌｅ 以外的單目標采用ＡＭＴＩ 算法和反異步算法處理前后的結果對比，由圖９、圖１０ 可以看出，該組合算法提高了單目標回波信號的信噪比，同時也抑制了同頻異步干擾信號。

對于復雜海洋環(huán)境下的多目標探測及雜波干擾消除，主要通過ＡＭＴＩ 算法、反異步算法、ＧＯ-ＣＦＡＲ 算法、ＳＯ-ＣＦＡＲ 算法及動態(tài)雜波圖算法的組合來實現。

① 對于４ ｎ ｍｉｌｅ 以內的多目標探測、特別是復雜海況下進出港時的小目標探測，主要通過ＡＭＴＩ算法和ＧＯ-ＣＦＡＲ 算法實現，該方法能夠在復雜海洋環(huán)境下較好的提高近距離多目標、特別是低慢小目標的探測性能，同時，隨著近海養(yǎng)殖區(qū)的增多，該組合算法還能很好的抑制近海養(yǎng)殖區(qū)帶來的雜波和干擾。

② 對于８ ｎ ｍｉｌｅ 以內的多目標探測、特別是目標大小差異較大時，通過ＡＭＴＩ 算法和ＳＯ-ＣＦＡＲ 算法的組合應用，能夠較好的實現對此類目標的探測，同時，還能較好的抑制電磁干擾信號，進一步提升雷達的導航性能。

③ 對于１６ ｎ ｍｉｌｅ 以外的多目標探測，相對海岸來說，該區(qū)域目標相對較少，相同增益下，大目標能夠較好探測，但是，對于小目標，特別是復雜海況下，弱小目標探測較為困難，通過反異步算法和ＧＯ-ＣＦＡＲ 算法的組合應用，能夠較好的探測該區(qū)域的弱小目標。

④ 對于雨、雪及霧等氣象雜波下的多目標探測，通過ＡＭＴＩ 算法和動態(tài)雜波圖算法的組合應用，能夠抑制雜波和干擾，同時，較好提升了雷達多目標探測的性能。

⑤ 對于中、遠距離多個低慢小目標的探測，特別是復雜海洋環(huán)境下，通過反異步算法和動態(tài)雜波圖算法的組合應用，能夠對此類目標探測有一定的提升，但是，對于復雜海況下中、遠距離低慢小目標探測的難題，僅僅依靠該組合算法是遠遠不夠的，后續(xù)還需在試驗中繼續(xù)完善和提升。

４ 結束語

首先，深入分析了ＬＦＭ 信號脈沖壓縮處理仿真的系統(tǒng)工作原理，通過將不同長度ＬＦＭ 信號裝入矢量信號源Ｅ８２６７Ｃ；分別對矢量信號源產生的不同長度ＬＦＭ 信號通過信號采集模塊ＰＣＩ９８２０ 進行采集；然后，通過Ｍａｔｌａｂ 仿真處理依次完成數字下變頻處理、低通濾波處理、時域脈沖壓縮處理和旁瓣抑制處理；最后，對不同脈沖寬度的ＬＦＭ 信號處理結果進行深入分析。仿真實驗表明，在采樣頻率及輸出幅度相同的條件下，時間較短的脈沖內ＬＦＭ 信號仿真處理后的信噪比及旁瓣抑制比較差，時間較長的脈沖內ＬＦＭ 信號仿真處理后的信噪比及旁瓣抑制比較好。實驗結果進一步說明了由組合脈沖構成的ＬＦＭ 發(fā)射波形信號，其海用脈壓體制雷達存在近距離回波比遠距離回波差問題。

通過給出海用脈壓體制雷達多目標探測方法，實現了抑制雜波、干擾信號、雨和雪引起的氣象雜波，提升高海情下多目標的探測能力。海上試驗表明，該方法在抑制雜波及提高多目標探測能力等方面達到了預期效果，下一步，將通過優(yōu)化海用脈壓體制雷達發(fā)射波形，實現回波性能的改善和提升。

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作者簡介：

薛衛(wèi)東 男，（１９７７—），碩士，高級工程師。主要研究方向：雷達信號處理、海雜波及海雜波背景下的目標檢測。

王文軍 男，（１９７１—），高級工程師。主要研究方向：雷達總體設計。

陳 華 女，（１９７４—），正高級工程師。主要研究方向：雷達系統(tǒng)、雷達信號處理。

楊曉妮 女，（１９７８—），碩士，高級工程師。主要研究方向：雷達信號處理。

李百社 男，（１９６３—），正高級工程師。主要研究方向：雷達總體設計。

基金項目：陜西省重點研發(fā)計劃（２０２３－ＹＢＧＹ－０４４）