田凱祥 ，劉寧波 ，王中訓 ，劉 言

(1.煙臺大學 物理與電子信息學院，山東 煙臺 264005；2.海軍航空大學，山東 煙臺 264005)

0 引言

對海雷達探測海上艦船、浮冰、航道浮標、漁船等目標時，容易受到海雜波的干擾。雷達探測目標接收信號過程中，近距離區(qū)域，海雜波干擾很強，需要對雜波信號進行抑制衰弱，否則將無法區(qū)分雜波信號和目標信號，在高海況背景下檢測小目標尤為困難。為確保雷達接收機能在高、低海況下正常工作，準確顯示出檢測目標，需要使用靈敏度時間控制(Sensitivity Time Control，STC)進一步擴展動態(tài)范圍，抑制近距離海雜波的強度，增強遠距離目標的信號強度，保證接收機的靈敏度，提高接收機的性能[1-6]。文獻[7]論述了一種根據(jù)目標的回波電壓隨距離二次方變化的特性，設置數(shù)字信號實時控制大動態(tài)中頻放大器的方法，用來解決目標信號強度隨距離降低的問題。文獻[8]提出一種自適應增益靈敏度控制的方法，通過統(tǒng)計距離維信息，對海雜波包絡進行擬合，形成接收端的反饋來控制系統(tǒng)的靈敏度和視頻畫面質(zhì)量。文獻[9]中提出一種雷達接收機靈敏度時間控制方法，根據(jù)雷達距離方程中雷達回波功率與雷達距離四次方成反比的規(guī)律，對STC 控制深度和控制距離分別分擋控制。許多文獻對STC 曲線的設計方法都有所提出或論述，但是，STC 常規(guī)曲線和其他方式設計STC 曲線的性能對比的相關研究較少，本文采用高、低兩種海況的實測數(shù)據(jù)對四種STC 設計曲線方式性能進行對比，希望能得到對高、低海況不同海雜波背景下有實用性的STC曲線，確保雷達接收機在不同海況下正常工作。

1 STC 原理

當雷達接收回波信號受到雜波影響時，會嚴重影響接收機輸出端的目標信雜比(Signal to Clutter Ratio，SNR)，尤其是岸基雷達檢測近距離海上目標時，海雜波對雷達檢測目標影響很大。當存在強海雜波時，如果接收機的增益過高，靈敏度也過高，則近距離海雜波干擾會使接收機工作處于飽和狀態(tài)甚至過載狀態(tài)，導致無法檢測到目標。如果接收機的增益和靈敏度過低，雖然近距離雜波信號的幅度會降低，但遠距離的目標信號過于微小從而無法檢測到。STC 又稱近程增益控制，對近程海雜波信號強度有抑制作用，防止接收機過載飽和，同時保持接收機的增益和靈敏度，確保遠距離的微小目標被探測到。STC 的原理參考圖1。距離計數(shù)器進行清零和計數(shù)，每一次計數(shù)都對應著一個距離單元?？删幊踢壿嬈骷纬上鄬獣r間序列的衰減控制離散量來控制接收端的信號功率[10]。

圖1 STC 原理框圖

在雷達檢測目標的過程中，海雜波不同于噪聲，通常具有更高的回波能量，不能將其簡單地作為白噪聲處理。圖2 為理想情況下STC 控制曲線，面對復雜海況下海雜波的動態(tài)變化，其性能不夠靈活，具有局限性。需要設計不同的STC 控制曲線，對比分析其對不同海況的適應情況。

圖2 理想情況下STC 控制曲線

2 四種STC 算法

為適用高低海況下海雜波的動態(tài)變化，本文總結(jié)以下四種STC 算法。

(1)GARCH 模型建模的STC 曲線

GARCH(Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity)模型，即廣義自回歸條件異方差模型[11]。

其中，式(1)為均值方程，xt為(k+1)×1 維外生變量向量，γ為(k+1)×1維系數(shù)向量。式(2)為條件方差方程，ω是常數(shù)項，為ARCH 項，為GARCH 項。

通過GARCH 模型研究海雜波實測數(shù)據(jù)的波動率，通過對其波動聚集建模，得到不同時間的海雜波波動率之間的關系。在實際雷達數(shù)據(jù)處理中，采用GARCH 建模后，得到序列的平方不具有自相關性，有利于海雜波的抑制。

(2)多項式形式擬合的STC 曲線

多項式形式擬合STC 曲線如式(3)所示：

式中，b 為常數(shù)項，B1、B2、B3為多項式系數(shù)。

該模型能夠表現(xiàn)出海雜波實測數(shù)據(jù)沿距離維度變化的趨勢。在實際雷達數(shù)據(jù)處理過程中，該模型具有能充分逼近復雜的非線性變化趨勢關系的優(yōu)點。

(3)雷達距離方程形式擬合的STC 曲線

海雜波在空間的分布范圍一般要比雷達分辨單元的尺寸大，當海雜波足夠強或足夠廣時，它將限制雷達接收機的靈敏度，并且影響雷達的作用距離?，F(xiàn)有研究表明[12-14]：以海雜波為背景，以不同的雷達擦地角觀測目標，雷達距離方程有所不同。小擦地角下的雜波背景雷達距離方程參考式(4)。

式中，P 為雷達接收功率，Pr為發(fā)射功率，G 為天線增益，Ae為天線有效孔徑，R 為距離，σ0為雷達單位截面積，φa為波束寬度，c為傳播速度，τ為脈沖寬度。

該模型能夠表現(xiàn)出理想情況下海雜波幅值沿距離維變化的趨勢。在實際雷達數(shù)據(jù)處理過程，該模型具有易于理解、容易實現(xiàn)的優(yōu)點。

(4)指數(shù)形式擬合的STC 曲線

指數(shù)形式擬合的STC 曲線如式(5)所示：

其中，y0、t1為常數(shù)項，A1為指數(shù)函數(shù)斜率。

該模型能夠擬合出海雜波實測數(shù)據(jù)沿距離維度的變化趨勢。但是在實際雷達數(shù)據(jù)處理中，容易欠擬合，準確度欠佳。

3 數(shù)據(jù)測試

本文使用的是岸基架設的X 波段固態(tài)導航雷達采集的海雜波數(shù)據(jù)[15]?？紤]到海雜波的動態(tài)變化，使用實測數(shù)據(jù)中的線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulation，LFM)回波數(shù)據(jù)。其中低海況為2 級海況，高海況為3 級海況。雷達技術參數(shù)如表1 所示，雷達實測數(shù)據(jù)信息具體參考表2。

表1 X 波段實驗雷達參數(shù)表

表2 雷達對海實測數(shù)據(jù)概況表

對實測數(shù)據(jù)進行擬合，設計靈敏度時間控制曲線，抑制近程海雜波，觀察雷達B 顯圖前后變化，圖3 為MATLAB 仿真流程圖。具體步驟如下：

圖3 MATLAB 仿真流程圖

(1)在MATLAB 中導入MAT 數(shù)據(jù)，讀取LFM 發(fā)射信號的T2 脈沖的回波數(shù)據(jù)。

(2)對每組脈沖數(shù)據(jù)求均值，減小強海雜波異常信號數(shù)據(jù)的干擾，得到距離維信息。

(3)分別使用GARCH 模型形式、多項式形式、雷達距離方程形式、指數(shù)形式函數(shù)對數(shù)據(jù)趨勢進行擬合，設置合適的參數(shù)值，與距離維信息比較，形成當前的自適應靈敏度時間控制的連續(xù)序列X。

(4)將連續(xù)序列X 擴展成與實測數(shù)據(jù)維度相同的矩陣M，并作用于實測矩陣數(shù)據(jù)。

(5)觀察輸出雷達B 顯圖，對比四種擬合形式效果。

4 結(jié)果分析

圖4 為2 級低海況雷達實測數(shù)據(jù)下海雜波修正前后對比圖。

圖4 低海況下海雜波修正對比圖

觀察圖4 的效果，在低海況下，四種STC 曲線對海雜波都有抑制效果。其中，對于近距離海雜波，雷達距離方程形式和GARCH 模型建模的STC 曲線抑制效果優(yōu)于指數(shù)形式和多項式形式擬合的STC 曲線效果。對于中遠距離的海雜波，四種STC 曲線抑制效果相同。

高海況下海雜波修正對比圖如圖5 所示。

圖5 高海況下海雜波修正對比圖

高海況雷達實測數(shù)據(jù)是海雜波+目標回波數(shù)據(jù)，經(jīng)過四種STC 曲線處理后，近距離海雜波幅值抑制，目標幅值保留。其中，對于近距離海雜波，雷達距離方程形式和GARCH 模型建模的STC 曲線抑制效果顯著。

觀察四種STC 曲線在高、低海況下的擬合效果(參考圖6、圖7)，四種STC 曲線對近距離處海雜波幅度都有抑制效果。其中，雷達距離方程形式的STC 曲線適用于高、低兩種海況，GARCH 模型建模設計的STC 曲線在低海況下抑制海雜波效果比高海況下抑制效果顯著；指數(shù)形式和多項式形式的STC 曲線在不同海況下效果接近。

圖6 低海況下四種STC 曲線修正效果對比圖

圖7 高海況下四種STC 曲線修正效果對比圖

5 結(jié)論

時間靈敏度控制在雷達信號處理系統(tǒng)中是十分關鍵的一步，本文利用不同海況的雷達實測數(shù)據(jù)，對GARCH 模型建模、多項式形式擬合、雷達距離方程形式擬合、指數(shù)形式擬合的四種STC 設計曲線方法抑制海雜波的性能進行對比，得到四種STC 曲線在不同海況下的適應性。海況和雷達參數(shù)的變化，會對距離維信息產(chǎn)生影響，使得STC 的性能大大減弱。本文總結(jié)的四種STC曲線設計方法，可以根據(jù)統(tǒng)計學中的均方誤差或均方根誤差，確定一種抑制效果良好的STC 曲線，對雷達回波數(shù)據(jù)進行處理，產(chǎn)生符合特定規(guī)律的曲線對雷達回波數(shù)據(jù)進行處理，對高、低海況等不同海雜波背景有適應性，確保雷達接收機在不同海況下的正常工作。