吳江華，王玲玲，周　元，付　林

(中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七二四研究所，南京 211153)

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基于Matlab與VC++混合編程的雷達(dá)探測(cè)威力預(yù)測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)

吳江華，王玲玲，周元，付林

(中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七二四研究所，南京 211153)

應(yīng)用Matlab與VC++混合編程技術(shù)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)探測(cè)威力預(yù)測(cè)軟件。該軟件采用了模塊化的設(shè)計(jì)思想，實(shí)現(xiàn)基于海雜波的實(shí)時(shí)大氣波導(dǎo)特征估計(jì)及雷達(dá)探測(cè)威力預(yù)測(cè)。通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證表明，該軟件性能良好，具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。

Matlab；VC++；混合編程；海雜波；雷達(dá)探測(cè)威力；大氣波導(dǎo)

0　引　言

目前，大部分現(xiàn)役裝備的艦載和岸基雷達(dá)可通過(guò)海洋大氣環(huán)境形成的低空超折射傳播和對(duì)流層散射傳播路徑實(shí)現(xiàn)目標(biāo)超視距探測(cè)。由于大氣波導(dǎo)特性的不同，往往對(duì)海上目標(biāo)的超視距探測(cè)效能上存在很大的差異。為了解和掌握海上低空大氣特性，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確估計(jì)雷達(dá)探測(cè)威力，提升雷達(dá)作戰(zhàn)使用性能，需對(duì)海上低空大氣特性進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)。

對(duì)雷達(dá)探測(cè)威力的估計(jì)主要有正演方法(基于氣象水文數(shù)據(jù)估計(jì))及反演方法(基于海雜波反演)兩種方法。目前，正演方式存在以下問(wèn)題：架設(shè)要求高、部隊(duì)陣地建設(shè)難度大；配合岸基雷達(dá)使用時(shí)存在受地形、海情的限制往往獲取海上氣象數(shù)據(jù)困難、使用受限問(wèn)題；艦上/島上已有的氣象站數(shù)據(jù)不能滿足其算法要求；算法理論基于均勻海域，對(duì)非均勻海域預(yù)報(bào)誤差大等不足。反演方式彌補(bǔ)了正演方式的上述不足，因此本文采用反演方法。

反演方法算法復(fù)雜度高，開發(fā)難度大，周期長(zhǎng)，且為了提高準(zhǔn)確率反演算法需達(dá)到一定的迭代次數(shù)。這勢(shì)必延長(zhǎng)反演時(shí)間，代碼的執(zhí)行效率就尤為重要。反演方法可采用Matlab、VC++等方法實(shí)現(xiàn)。Matlab軟件的計(jì)算功能強(qiáng)大，然而其缺點(diǎn)也較明顯：創(chuàng)建圖形用戶界面的能力相對(duì)較弱；VC++是編譯性語(yǔ)言，以二進(jìn)制代碼方式執(zhí)行，其執(zhí)行速度快但也存在固有的缺陷，許多復(fù)雜的數(shù)值計(jì)算在VC++中很難實(shí)現(xiàn)，代碼量及開發(fā)難度均較大。兩相比較，VC++的界面友好，執(zhí)行速度高，但復(fù)雜算法實(shí)現(xiàn)相對(duì)困難；Matlab數(shù)值分析等能力較強(qiáng)，但創(chuàng)建界面能力及執(zhí)行效率低。因此，將兩者充分結(jié)合，進(jìn)行混合編程，用VC++編寫界面，用Matlab實(shí)現(xiàn)復(fù)雜算法處理，所開發(fā)程序的執(zhí)行效率將大為提升[1]。

本文設(shè)計(jì)的利用海雜波進(jìn)行雷達(dá)探測(cè)威力預(yù)測(cè)技術(shù)軟件系統(tǒng)，采用模塊化以函數(shù)庫(kù)形式實(shí)現(xiàn)二進(jìn)制重用，同時(shí)充分利用Matlab與VC++混合編程技術(shù)，降低開發(fā)難度及周期，提升執(zhí)行效率，保證反演的準(zhǔn)確率及實(shí)時(shí)性。

1　基本原理

利用海雜波進(jìn)行雷達(dá)探測(cè)威力預(yù)測(cè)的技術(shù)理論基礎(chǔ)是國(guó)外的RFC技術(shù)，其實(shí)現(xiàn)流程如圖 1所示。首先，假設(shè)蒸發(fā)波導(dǎo)模型用于表示大氣折射率的空間分布，同時(shí)需要確定環(huán)境參數(shù)的取值邊界。然后，根據(jù)電磁波傳播模型，并利用隨機(jī)環(huán)境參數(shù)計(jì)算出電磁波傳播的衰減因子，再根據(jù)海洋環(huán)境物理模型及海雜波模型，結(jié)合雷達(dá)的相關(guān)參數(shù)(包括天線垂直波束寬度、脈沖寬度、天線架高、工作波長(zhǎng)、天線仰角、工作頻率、天線極化方式、天線類型、天線增益、發(fā)射功率、帶寬以及系統(tǒng)損耗)計(jì)算出離散化的海雜波回波強(qiáng)度隨距離的變化，并與實(shí)測(cè)的隨距離離散化的海雜波回波強(qiáng)度進(jìn)行比對(duì)，在環(huán)境參數(shù)的取值范圍內(nèi)進(jìn)行迭代搜索，直至得出環(huán)境參數(shù)的最優(yōu)解。最后，對(duì)蒸發(fā)波導(dǎo)模型進(jìn)行不確定性估計(jì)，檢查基于最優(yōu)解的大氣折射率剖面與實(shí)測(cè)的大氣折射率剖面的符合程度。如果誤差較大，則修正蒸發(fā)波導(dǎo)模型，并重新反演[2]。

圖1　基于海雜波的大氣波導(dǎo)估計(jì)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)流程圖

2　基于Matlab與VC++混合編程技術(shù)的雷達(dá)探測(cè)威力預(yù)測(cè)軟件實(shí)現(xiàn)

利用海雜波進(jìn)行雷達(dá)探測(cè)威力預(yù)測(cè)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，涉及多個(gè)特征參數(shù)邊界范圍內(nèi)的迭代計(jì)算、全局優(yōu)化搜索算法、拋物線方程迭代求解等復(fù)雜數(shù)學(xué)運(yùn)算。本文采用Matlab與VC++進(jìn)行混合編程，設(shè)計(jì)時(shí)采用VC++實(shí)現(xiàn)界面設(shè)計(jì)、圖形顯示、UDP網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)接收等。Matlab實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理，利用Matlab遺傳算法包進(jìn)行全局優(yōu)化搜索實(shí)現(xiàn)參數(shù)反演等。兩者有機(jī)結(jié)合，綜合實(shí)現(xiàn)反演算法，達(dá)到高準(zhǔn)確、準(zhǔn)實(shí)時(shí)、用戶界面友好等的要求。

1.1軟件模塊劃分

利用海雜波進(jìn)行雷達(dá)探測(cè)威力預(yù)測(cè)技術(shù)軟件系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)接收預(yù)處理模塊、參數(shù)反演模塊及顯示模塊3個(gè)模塊組成。數(shù)據(jù)接收預(yù)處理模塊實(shí)時(shí)接收雷達(dá)回波數(shù)據(jù)，進(jìn)行海雜波數(shù)據(jù)提取與分離解算，統(tǒng)計(jì)其特征。參數(shù)反演模塊包含大氣折射率模型子模塊、海雜波模型子模塊、電磁波傳播子模塊、遺傳反演算法和不確定估計(jì)子模塊，主要實(shí)現(xiàn)折射率剖面參數(shù)估計(jì)，反演出蒸發(fā)波導(dǎo)的強(qiáng)度和高度，進(jìn)而估計(jì)雷達(dá)最遠(yuǎn)可探測(cè)距離。顯示模塊對(duì)計(jì)算結(jié)果以圖形的形式進(jìn)行直觀顯示。軟件系統(tǒng)模塊圖如圖2。其中參數(shù)反演模塊采用Matlab與VC++混合編程實(shí)現(xiàn)，顯示模塊采用庫(kù)函數(shù)形式實(shí)現(xiàn)二進(jìn)制重用。

圖2　軟件系統(tǒng)模塊圖

1.2利用Matlab自帶編譯器MCC轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)參數(shù)反演模塊

目前，VC++調(diào)用Matlab主要使用的方式為將Matlab程序編譯為VC++可以調(diào)用的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(DLL)。VC++調(diào)用的方法主要有兩種：動(dòng)態(tài)方法和靜態(tài)方法。動(dòng)態(tài)方法即采用win32API的LoadLibrary、LoadLibraryEx或AfiLoadLibrary加載該DLL文件，再使用GetProcAddress查找并返回想要調(diào)用的函數(shù)地址，最后完成對(duì)該函數(shù)的調(diào)用。該方法在執(zhí)行可執(zhí)行文件時(shí)不能脫離Matlab的運(yùn)行環(huán)境，降低了實(shí)用性和執(zhí)行效率。靜態(tài)方法則在編譯時(shí)將執(zhí)行所需的庫(kù)函數(shù)納入動(dòng)態(tài)庫(kù)內(nèi)，執(zhí)行可執(zhí)行文件時(shí)擺脫Matlab的運(yùn)行環(huán)境，彌補(bǔ)了上述不足。下文主要對(duì)利用Matlab自帶編譯器MCC轉(zhuǎn)換m文件為動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)、VC++靜態(tài)調(diào)用該動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的方法進(jìn)行詳述。

1.2.1Matlab編譯環(huán)境設(shè)置

(1) 配置MEX使用某版本VC為默認(rèn)的編譯器(為C-MEX文件必需)

啟動(dòng)Matlab，運(yùn)行：mex-setup，按照菜單提示選取VC版本。該步驟將安裝MatlabAdd-in所需文件到VC目錄。

(2) 配置使用VC為默認(rèn)的編譯器(創(chuàng)建獨(dú)立應(yīng)用程序必需)

在Matlab環(huán)境下運(yùn)行：mbuild-setup，按提示選取VC版本。該步驟將安裝MatlabAdd-in所需的MatlabCompiler和C，C++數(shù)學(xué)庫(kù)文件到VC目錄。

上述兩個(gè)步驟將搜索安裝在本機(jī)上的C/C++編譯器并要求程序員指定哪個(gè)將與Matlab協(xié)同工作。程序員只要按照提示進(jìn)行幾步選擇即可，配置工作由Matlab自動(dòng)完成，其主要作用在于按照不同的C/C++編譯器版本，確定在源代碼轉(zhuǎn)換和生成時(shí)所應(yīng)遵循的語(yǔ)法規(guī)范。

(3) 配置操作系統(tǒng)環(huán)境

除配置Matlab外，開發(fā)工具所在的操作系統(tǒng)也要進(jìn)行配置。需要給操作系統(tǒng)的環(huán)境變量(Windows7中為用戶變量和系統(tǒng)變量)的路徑加入Matlab的有關(guān)目錄，即指定Matlab的bin、binwin32、externlibwin32microsoft等幾個(gè)子目錄的位置。同時(shí)，應(yīng)在環(huán)境變量path中添加%SystemRoot%system32;%SystemRoot%;%SystemRoot%System32Wbem。注意上述添加內(nèi)容應(yīng)增加在path中最前面，一般安裝的程序路徑應(yīng)在系統(tǒng)路徑的后面，否則會(huì)出現(xiàn)“ERRORusingmcc，returnstatus=1”的錯(cuò)誤。

1.2.2利用Deployment Tool生成可供VC直接調(diào)用的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)

具體步驟如下：

(1) 在Matlab2008的命令窗口運(yùn)行deploytool，在DeploymentTool中創(chuàng)建一個(gè)新的與C++交互的工程，工程名即為動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)名。

(2) 在該工程下添加欲轉(zhuǎn)換的m文件。

(3) 在項(xiàng)目的設(shè)置中，將MCR添加到輸出結(jié)果中，以便在沒(méi)有安裝Matlab2008的計(jì)算機(jī)上也能運(yùn)行。

(4) 選擇BuildtheProject，編譯完成后選擇PackagetheProject,在該項(xiàng)目路徑下會(huì)生成DLL文件。

如果選中了MCR，則會(huì)產(chǎn)生MyDOTNET_PlotData_pkg.exe文件。在沒(méi)安裝Matlab2008的計(jì)算機(jī)上可運(yùn)行此文件，以便安裝Matlab2008的運(yùn)行庫(kù)(只需安裝一次即可)。

1.2.3VC++調(diào)用Matlab生成的dll

具體步驟如下：

(1) 將生成的.lib和.dll文件拷貝至VC工程的dug下。

(2) 將生成的.h文件添加至VC工程的頭文件中。

項(xiàng)目屬性中，需設(shè)置C/C++“常規(guī)”中附加包含目錄添加Matlab的include路徑，鏈接器“常規(guī)”中附加包含目錄添加Matlab的lib路徑，鏈接器“輸入”GA.lib，mclmcrrt.lib，mclmcr.lib否則運(yùn)行會(huì)出錯(cuò)。

(3) 初始化動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)

mclInitializeApplication(NULL,0);

(4) 加載動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)

if(!bInit)

{

iReturn=GAInitialize();

bInit=TRUE;

}

(5) 釋放動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)

GATerminate();

mclTerminateApplication();

(6)matlab與VC++數(shù)據(jù)交互示例

if(iReturn)

{

//VC向matlab傳入數(shù)值

floatnoiseScale= 11.1;

mwArraynoiseScaleInput(1,1,mxDOUBLE_CLASS);

noiseScaleInput.SetData(&noiseScale,1);

//VC向matlab傳入數(shù)組

intPutGaDataLength= 1500;

double*pSingalData;

pSingalData=NULL;

pSingalData=newdouble[PutGaDataLength];

for(inti=0;i

{

*(pSingalData+i) =i;

}

mwArraySingalDataInput(PutGaDataLength,1,mxDOUBLE_CLASS);

SingalDataInput.SetData(pSingalData,PutGaDataLength);

intnargout= 2;

mwArrayhBest(1,1,mxDOUBLE_CLASS);

h=newdouble;

mwArrayMBest(1,1,mxDOUBLE_CLASS);

M=newdouble;

//dll提供的接口，Ga(傳出參數(shù)個(gè)數(shù)，傳出參數(shù)，各個(gè)傳入?yún)?shù))

Ga(nargout,hBest,MBest,SingalDataInput,noiseScaleInput);

//matlab向VC傳出數(shù)值的獲取

hBest.GetData(h,1);

MBest.GetData(M,1);

}

1.3軟件運(yùn)行效果

圖3為利用海雜波進(jìn)行雷達(dá)探測(cè)威力預(yù)測(cè)系統(tǒng)軟件運(yùn)行時(shí)Matlab遺傳算法迭代優(yōu)化搜索蒸發(fā)波導(dǎo)高度、強(qiáng)度的過(guò)程圖。圖4為軟件運(yùn)行結(jié)果界面圖，分別顯示了大氣折射率剖面結(jié)果圖及雷達(dá)傳播損耗圖。

圖3　Matlab遺傳算法反演結(jié)果圖

圖4　VC++軟件界面圖

2　利用海雜波進(jìn)行雷達(dá)探測(cè)威力預(yù)測(cè)技術(shù)軟件系統(tǒng)試驗(yàn)驗(yàn)證

2.1試驗(yàn)方法

對(duì)現(xiàn)有的海用超視距雷達(dá)探測(cè)試驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行改造，形成海上環(huán)境探測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由某雷達(dá)樣機(jī)、基于海雜波的雷達(dá)探測(cè)威力預(yù)測(cè)系統(tǒng)、高速數(shù)據(jù)采集分析儀和探空氣象儀組成，如圖5所示。本系統(tǒng)主要利用某雷達(dá)實(shí)現(xiàn)海上超視距主動(dòng)探測(cè)；高速數(shù)據(jù)采集分析儀對(duì)雷達(dá)的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、記錄，便于事后分析；利用探空氣象儀的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)基于海雜波的雷達(dá)探測(cè)威力預(yù)測(cè)系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行比對(duì)驗(yàn)證。

圖5　試驗(yàn)系統(tǒng)組成及試驗(yàn)方法示意圖

2.2試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理方法

2.2.1探空氣球數(shù)據(jù)處理方法

將探空氣球采集的隨高度分布的氣象數(shù)據(jù)剔除野點(diǎn)、校正高度后作平滑處理，利用折射率理論計(jì)算方法得出折射率剖面圖，計(jì)算蒸發(fā)波導(dǎo)高度值。該處理結(jié)果作為蒸發(fā)波導(dǎo)高度的真值。

2.2.2雷達(dá)回波數(shù)據(jù)處理方法

(1) 對(duì)采集的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑濾波，以抑制雷達(dá)系統(tǒng)噪聲；

(2) 通過(guò)傅里葉變換計(jì)算多普勒頻移，并結(jié)合對(duì)雷達(dá)回波的空間分布、幅度統(tǒng)計(jì)特性、時(shí)間相關(guān)性、頻譜特性及時(shí)頻二維特性的分析，將海雜波數(shù)據(jù)從雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中進(jìn)行分離。該處理結(jié)果作為反演時(shí)全局優(yōu)化搜索的真值。

圖6　雷達(dá)回波數(shù)據(jù)處理流程

2.3試驗(yàn)結(jié)果

該次試驗(yàn)歷時(shí)一周，針對(duì)典型天氣進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。對(duì)該次試驗(yàn)12組有效數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，雷達(dá)最遠(yuǎn)可探測(cè)距離預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為78.5%(遺傳搜索迭代1000次，種群大小64，數(shù)據(jù)源5000個(gè)，平均反演時(shí)間10min)，具體結(jié)果見表1。美國(guó)斯克利普斯研究所的海洋物理研究室PeterGerstoft研究的TPEM模型，其雷達(dá)最遠(yuǎn)可探測(cè)距離預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為>80%(遺傳搜索迭代1000次，種群大小64，數(shù)據(jù)源5000個(gè)，平均反演時(shí)間1h)[4]。

如果單純地用C++來(lái)實(shí)現(xiàn)，要得出上述結(jié)果，一條FFT語(yǔ)句需要近50條C++語(yǔ)言語(yǔ)句，單遺傳算法則需要幾十萬(wàn)行C++代碼，開發(fā)難度大，且執(zhí)行效率難以控制，準(zhǔn)確率及實(shí)時(shí)性得不到保證。本文采用Matlab與VC++混合編程的技術(shù)，在保證基本不降低準(zhǔn)確率的前提下，反演時(shí)間由1h縮短到10min，實(shí)時(shí)性得到了較大的提升。

表1　雷達(dá)最遠(yuǎn)可探測(cè)距離預(yù)報(bào)值與實(shí)際值數(shù)據(jù)分析

后續(xù)可進(jìn)一步開展試驗(yàn)對(duì)各模型進(jìn)行敏感性、適應(yīng)性分析并進(jìn)行修正與系數(shù)調(diào)整等，在反演時(shí)間與準(zhǔn)確率之間實(shí)現(xiàn)最優(yōu)平衡，以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)實(shí)時(shí)、高準(zhǔn)確率估計(jì)。

3　結(jié)束語(yǔ)

Matlab與VC++的通信有助于發(fā)揮Matlab和VC++的各自優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)復(fù)雜運(yùn)算、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交互、友好圖形顯示及操控等功能，同時(shí)可提高程序執(zhí)行效率，降低開發(fā)難度。本文研究的基于Matlab與VC++混合編程的探測(cè)威力預(yù)測(cè)系統(tǒng)軟件，能夠滿足雷達(dá)探測(cè)威力估計(jì)對(duì)實(shí)時(shí)性及準(zhǔn)確率的要求，具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。Matlab與VC++混合編程技術(shù)為雷達(dá)數(shù)據(jù)處理及仿真等提供了新的技術(shù)途徑及分析手段。

[1]韋美雁.Matlab與VC的接口設(shè)計(jì)[J].湖南科技學(xué)院學(xué)報(bào), 2006,5(27):111．

[2]王玲玲，申宏亞，王向敏.基于海雜波的雷達(dá)探測(cè)效能估計(jì)技術(shù)[J].雷達(dá)與對(duì)抗，2013，9(32):111-112.

[3]穆以東，趙嶺.VC++與Matlab混合編程方法研究[J].測(cè)控技術(shù),2013，9(32):111-112.

[4]PeterGertoft.SAGAUserManual5.1:Aninversionsoftwarepackage[M].MarinePhysicalLaboratoryScrippsInstitutionofOceanographyUniversityofCaliforniaatSanDiego,2004.9.

ImplementationofradarcoveragepredictiontechnologybasedonMatlabandVC++hybridprogramming

WUJiang-hua,WANGLing-ling,ZHOUYuan,FULin

(No.724ResearchInstituteofCSIC,Nanjing211153)

TheradarcoveragepredictionsoftwareisdesignedandimplementedusingtheMatlabandVC++hybridprogrammingtechnology.Thesoftwareadoptsthemodularizeddesign,realizingreal-timefeatureestimationoftheatmosphericductandradarcoveragepredictionbasedontheseaclutters.Thetestresultsindicatethatthesoftwarehasgoodperformanceandhighengineeringapplicationvalue.

Matlab;VC++;hybridprogramming;seaclutter;radarcoverage;atmosphericduct

2016-05-10

吳江華(1985-)，男，工程師，碩士，研究方向：海雜波反演研究；王玲玲(1984-)，女，工程師，碩士，研究方向：海雜波反演研究及軟件總體技術(shù)；周元(1987-)，女，工程師，碩士，研究方向：雷達(dá)顯示技術(shù)及軟件總體技術(shù)；付林(1975-)，男，研究員，博士，研究方向：雷達(dá)總體技術(shù)。

TP311.52

A

1009-0401(2016)03-0062-05