某机场地杂波分析及仿真

吴畏++卜凡湘++魏祥利

摘 要

本文通过对某进场雷达外场采集的地杂波数据进行分析，对经典的相关的Weibull分布杂波生成算法进行修正，以模拟生成与采集数据特性接近的地杂波数据。

【关键词】地杂波 Weibull 杂波模拟 后向散射系数

在雷达系统的研制过程中，雷达系统的功能验证和性能的前提是必须获得雷达目标和背景回波数据。获取回波数据的途径主要有两种：实际测量，建模仿真。

实际测量的数据真实可靠，然而要获得通用性较强的数据需要进行不同环境多次测量，且成本高，数据量受限，信号模式受限。而建模仿真技术具有成本低、迭代周期短、灵活且适用范围广等优点，能够大大提高雷达的开发效率，节约成本，势必成为雷达系统进行功能验证和性能测试时获取回波数据的主要途径。

某型号雷达主要功能为引导飞机着陆，而地杂波是其进行信号检测和处理的固有环境。如何针对该雷达应用场景模拟出适当的杂波数据，对于该系列产品信号处理算法设计验证和性能分析的重要性日益凸显。

本文利用经典的杂波模拟算法，针对应用场景作出调整，生成符合应用场景的杂波特性的杂波数据。

1 某机场外场采集杂波数据特性分析

某型号雷达在某机场的工作场景描述如下：飞机跑道正对方向前方3km～15km范围内属于市区，其中5～7km内分布有高层建筑，建筑高度大于60m。本文重点对5～7km内的数据进行分析。

分析数据的过程如下：先对外场数据进行幅度估计，然后进行统计特性分析和多普勒频谱分析。图1为外场采集到的高强度的建筑杂波数据（5～7km内）及其特性分析结果。

图1中，（a）为杂波数据幅度估计（部分），（b）为采用特征向量方法估计得到的多普勒功率谱（部分），（c）为杂波数据幅度分布直方图。

从（c）中可以看到，该部分杂波与常见的杂波分布差异较大，因而本文在经典的Weibull分布杂波模型基础上进行调整，以产生与该场景下特性相近的杂波数据。

2 地杂波模拟算法描述

本文采用的地杂波的模拟算法建立在传统的Weibull分布模型之上，算法模型分三部分：后向散射系数生成、后向散射系数修正、信号调制，原理框图如图2所示。图中，v1，i，v2，i 为标准正态分布随机数，H（ω）为低通滤波器，α、β分别为Weibull分布的形状参数和尺度参数，δi'为后向散射系数；δi为修正后的后向散射系数，μ为修正因子；qi为发射信号，gi为地杂波。

算法首先生成相关的Weibull分布的后向散射系数，然后对该系数进行修正，再与雷达发射信号完成调制，得到地杂波仿真数据。

H（ω）采用Butterworth滤波器，其作用是完成杂波功率谱的塑形，使其与目标杂波的功率谱尽量接近。

δi的特性决定了杂波幅度的特性，因而需要针对应用场景选择合适的α和β，调整μ。

3 地杂波仿真数据特性分析

采用本文所述算法得到的地杂波仿真数据及其特性分析如图3所示。

与图1相比，地杂波仿真数据幅度的时域特性与外场数据较匹配，分布特性大体相当，多普勒功率谱非常接近，能够作为某雷达信号处理算法设计验证和性能分析的背景回波数据。

4 總结

本文分析了某雷达外场采集杂波数据的统计特性以及多普勒功率谱，并以此为依据，对经典的地杂波模拟算法进行针对性的调整，完成对该数据的模拟。地杂波仿真数据的统计特性和多普勒功率谱与外场数据相似度较高，能够作为信号处理算法设计验证及性能分析的回波数据。

参考文献

[1]吕世芳，刘以安，戴娟.改进的基于迭代算法的Weibull分布杂波模拟方法[J].火力与指挥控制，2012.

[2]张剑.雷达杂波计算机模拟[D].西安：西安电子科技大学，2013.

[3]李晓峰.通信原理[M].北京：清华大学出版社，2008.

作者单位

陕西长岭电子科技有限责任公司 陕西省宝鸡市 721006