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    海雜波譜的機理及時變特性分析

    2019-06-18 09:37:32王國慶劉寧波李雪騰
    海軍航空大學(xué)學(xué)報 2019年2期
    關(guān)鍵詞:波束寬度波譜時變

    王國慶,丁 昊,劉寧波,李雪騰

    (海軍航空大學(xué),山東煙臺264001)

    海用雷達面臨的復(fù)雜海雜波背景嚴重限制了對海探測性能。研究海雜波特性認知技術(shù),并建立海雜波模型是改進和創(chuàng)新雷達目標檢測算法的基本前提[1-9]。在相參條件下,海雜波譜屬于海雜波特性認知中重要研究內(nèi)容之一,它是雷達相參處理、多普勒域海雜波抑制和動目標檢測的基礎(chǔ)。目前,對海雜波譜的研究主要集中在平均多普勒譜形狀的分析和建模方面[10-13],有代表性的成果分別為Lee和Walker提出的模型[12-14]。當(dāng)觀測時間較長時,由海表面狀態(tài)、風(fēng)速風(fēng)向等海洋環(huán)境參數(shù)變化引起的非平穩(wěn)因素不可忽略。此時,海雜波譜也會表現(xiàn)出時變特性,對海雜波建模仿真、抑制及目標檢測等問題都具有重要影響。

    目前,專門研究海雜波譜時變特性的文獻并不多見。為此,本文以岸基雷達海雜波數(shù)據(jù)為研究對象,在分析海雜波譜機理及現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上,利用不同極化方式的IPIX雷達數(shù)據(jù)和某型雷達的實測海雜波數(shù)據(jù),對海雜波譜的時變特性進行了分析,并研究了海雜波相關(guān)時間的統(tǒng)計特性以及譜寬與海雜波拖尾程度之間的關(guān)系。

    1 海雜波譜機理分析

    以岸基雷達海雜波為研究對象,對海雜波譜的形成機理進行簡要分析。岸基雷達工作在對海模式時,天線主波束照射區(qū)域的三維示意圖和側(cè)視示意圖分別如圖1 a)、b)所示。圖1中:γ和ψ分別表示俯視角和入射余角,考慮到海表面所受到的傾斜調(diào)制作用會導(dǎo)致雷達本身的水平線和波束照射表面的切線并不在同一方向,則這2個角度并不相等;θB表示雷達波束寬度;R表示天線位置和照射區(qū)域中心之間的徑向距離;橢圓區(qū)域即為雷達天線波束照射到海表面的覆蓋區(qū)域,又稱為雷達腳?。沪?、ψ2分別為照射區(qū)域前后兩邊界點的局部入射余角。

    圖1 雷達主波束照射區(qū)域示意圖Fig.1 Schematic diagram of radar main beam illumination area

    假定照射區(qū)域內(nèi)海表面波浪的方向和速度V均保持不變,波浪方向相對于波束入射面的方位角為θ。對于相參雷達,海表面散射體與雷達天線之間的相對運動會導(dǎo)致海雜波的相位在脈沖之間變化,這種相位變化可以用多普勒中心頻率fD等價表示為

    式中,λ為雷達工作波長。

    同時,天線波束寬度會引起海雜波譜的展寬,即多普勒譜寬,其表達式為:

    由圖1中的幾何關(guān)系可知:

    當(dāng)天線波束較窄時,式(2)可以等價為:

    可以看出,波浪速度越大、雷達波長越短、電磁波前后邊界的局部入射余角變化越大,則多普勒效應(yīng)引起的海雜波譜展寬就越大。

    由式(1)和式(4)可知,海雜波的多普勒中心頻率和譜寬隨雷達的工作頻率λ而變化,即:

    式(5)、(6)中,Δψ=ψ1-ψ2=θB。

    由式(6)可知,以多普勒中心頻率對譜寬進行歸一化后,得到的展寬系數(shù)僅取決于天線的波束寬度θB和入射余角ψ,與雷達工作頻率和波浪的相對方向均無關(guān)。

    圖2分別給出了天線波束寬度為1°和5°情況下海雜波譜的展寬系數(shù)與入射余角之間的關(guān)系。可以看出,在天線波束寬度一定的條件下,多普勒譜相對于中心頻率的展寬程度隨入射余角的增大而增大,這主要由波浪速度在雷達波束入射方向的投影變大所引起。當(dāng)波束寬度減小時,譜的展寬程度有所下降。

    在低入射余角情況下(即入射余角低于平均海表面傾角,約為10°),由天線波束寬度引起的多普勒譜展寬程度很小,且天線波束寬度越小,對譜寬度的影響也越小。因此,由天線波束寬度引起的海雜波譜展寬很小,基本上可以忽略不計。

    圖2 譜的展寬程度與入射余角之間的關(guān)系Fig.2 Relationship between the degree of broadening of the spectrum and the incident residual angle

    圖3分別給出了IPIX雷達實測海雜波在HH、VV極化模式下的多普勒譜估計結(jié)果,數(shù)據(jù)描述在第3節(jié)給出。由圖3可知,多普勒譜的中心頻率為負,表明海浪正在向遠離雷達的方向運動。多普勒譜寬、中心頻率等參數(shù)對極化方式具有敏感性,表明不同極化方式下占據(jù)主導(dǎo)作用的散射體類型并不相同[12,14-15]。

    圖3 實測海雜波數(shù)據(jù)的多普勒譜Fig.3 Doppler spectrum of measured sea clutter data

    由于海表面狀態(tài)、風(fēng)速風(fēng)向等海洋環(huán)境參數(shù)隨時間而變化,當(dāng)觀測時間較長時,海雜波譜也會表現(xiàn)出時變特性,即海雜波具有非平穩(wěn)性。海雜波譜時變特性的研究對于海雜波譜的建模、海雜波抑制以及目標檢測等問題都具有重要的意義。Gini等[16]已經(jīng)在相關(guān)文獻中研究了海雜波譜的時變特性對協(xié)方差矩陣估計和恒虛警檢測算法的影響。此外,文獻[17-18]以VV極化數(shù)據(jù)為例,對海雜波譜的時變質(zhì)心、譜寬隨紋理分量功率的變化關(guān)系等問題展開研究,建立了3階時變AR模型,以揭示長波對Bragg波的調(diào)制作用。

    2 實測數(shù)據(jù)描述

    采用2種不同極化、不同波段的實測海雜波數(shù)據(jù)進行后續(xù)研究。#1數(shù)據(jù)來源于“Osborne Head Database”,測量平臺為加拿大McMaster大學(xué)的X波段IPIX雷達。本文采用1993年在加拿大新斯科舍省南部城市Dartmouth的測量數(shù)據(jù)。試驗時,雷達從峭壁上俯視大西洋,緯度/經(jīng)度為44°36.72'N/63°25.41'W,架設(shè)高度距平均海平面約30 m。試驗時,采用的雷達參數(shù)如表1所示。在駐留模式下,數(shù)據(jù)采樣時長約為130 s。本次試驗公開了14組駐留模式數(shù)據(jù),其中4組數(shù)據(jù)受到截斷效應(yīng)的嚴重影響(編號分別為#18、#19、#25和#283)。因此,可用數(shù)據(jù)共10組,每組包含14個距離單元。

    表1 IPIX雷達參數(shù)Tab.1 IPIX radar parameters

    #2數(shù)據(jù)是采用自行研發(fā)的雷達中/視頻數(shù)據(jù)采集器采集得到的海雜波數(shù)據(jù),試驗雷達架設(shè)于固定平臺上,數(shù)據(jù)采集期間雷達天線工作在駐留模式,即天線在水平和俯仰方向上固定不動,距離向采樣率為10 MHz,風(fēng)力約為5~6級,北風(fēng),海況約為5級。圖4分別給出了3組實測數(shù)據(jù)的時域歸一化幅值,由于雷達參數(shù)、海洋環(huán)境參數(shù)等因素存在差異,海雜波時域信號的功率水平、起伏方式以及非高斯程度等特征均不相同。

    圖4 實測數(shù)據(jù)的歸一化幅值Fig.4 Normalized amplitude of the measured data

    3 譜的時變特性分析

    3.1 譜估計方法

    在分析譜的時變特性時,首先,對數(shù)據(jù)進行分段,并估計出每段數(shù)據(jù)的多普勒譜。由相關(guān)文獻的研究結(jié)果可知,當(dāng)數(shù)據(jù)段的持續(xù)時間小于重力波周期時,海雜波的局部功率水平接近于常數(shù),海雜波可以看作近似平穩(wěn)的隨機信號。為此,在數(shù)據(jù)分段時須考慮海雜波數(shù)據(jù)的相關(guān)時間,并同時兼顧每段數(shù)據(jù)的長度以提高譜估計的分辨率。

    譜估計方法采用加窗的周期圖法,窗函數(shù)為Blackman窗。以#1數(shù)據(jù)為例,其平均多普勒譜已經(jīng)在圖3中給出。圖5分別給出了3組海雜波數(shù)據(jù)的時間-多普勒譜,顯然,不同數(shù)據(jù)的時變譜特征(如譜峰頻率、譜寬等)具有明顯差異,#2數(shù)據(jù)的時變譜展寬現(xiàn)象較為嚴重,這可能與采集數(shù)據(jù)期間海況較高有關(guān)。

    圖5 海雜波譜估計結(jié)果Fig.5 Estimation results of the sea clutter spectrum

    3.2 時變參數(shù)的分析

    3.2.1 相關(guān)時間的統(tǒng)計分析

    由維納-辛欣定理可知,對于任意的平穩(wěn)隨機信號,其自相關(guān)函數(shù)和功率譜之間互為Fourier變換的關(guān)系,而協(xié)方差矩陣也是由自相關(guān)函數(shù)經(jīng)過變換構(gòu)造得到。因此,譜、相關(guān)函數(shù)和協(xié)方差矩陣之間具有一一對應(yīng)的關(guān)系。通過相關(guān)性分析,可以從時域的角度揭示海雜波譜的一般變化規(guī)律。對相關(guān)函數(shù)進行歸一化得到相關(guān)系數(shù),當(dāng)相關(guān)系數(shù)的取值從1衰減為1/e時,可以近似認為海雜波不再相關(guān)。此時,對應(yīng)的時間延遲稱為海雜波的相關(guān)時間。本節(jié)主要分析相關(guān)時間的統(tǒng)計特性。

    對于任意一段海雜波數(shù)據(jù),相關(guān)系數(shù)的估值公式為:

    式(7)中:μ表示海雜波均值;()*表示復(fù)數(shù)共軛運算。

    分別估計每一段數(shù)據(jù)的相關(guān)時間,并得到相關(guān)時間的直方圖如圖6所示??梢钥闯?,對于#1數(shù)據(jù),VV極化的相關(guān)時間更加離散,且明顯比HH極化的相關(guān)時間要長,這表明,HH極化的海雜波譜展寬效應(yīng)更加明顯。

    圖6 相關(guān)時間的統(tǒng)計分析Fig.6 Statistical analysis of relevant time

    通過圖7可以更加直觀地反映出上述結(jié)論,譜寬的時變特性非常明顯,且2種極化數(shù)據(jù)的譜寬出現(xiàn)峰值的時刻基本一致。同時,譜寬隨時間的變化表現(xiàn)出一定的周期性,這可能與海浪的周期性起伏有關(guān)。#2數(shù)據(jù)的相關(guān)時間更加離散,這與其時變譜的快起伏變化相對應(yīng)。#1和#2數(shù)據(jù)存在諸多差異,因而分析結(jié)果不能直接進行比較。

    圖7 #1數(shù)據(jù)譜寬的時變特性Fig.7 Time-varying characteristics of the spectrum width of data#1

    3.2.2 譜寬與海雜波拖尾程度的關(guān)系

    Ward認為[19],海雜波統(tǒng)計特性的拖尾程度可能與譜寬有關(guān),其機理在于:多普勒譜較寬時,在大部分多普勒門內(nèi)都具有較大的歸一化方差,因而譜寬應(yīng)該和海雜波的拖尾程度相聯(lián)系,海雜波越尖銳,則譜越寬。然而,Lamont等人通過對海浪池采集數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)[15],在某些方位上,海雜波具有較窄的譜,但是其拖尾程度卻明顯高于具有較寬譜的海雜波。顯然,這是一種相互矛盾的結(jié)論,且目前沒有形成統(tǒng)一的觀點。本節(jié)利用現(xiàn)有的實測數(shù)據(jù),對兩者之間的關(guān)系進行初步分析。海雜波的拖尾程度采用峰度(γk)來衡量,如果海雜波的拖尾程度高于高斯分布,則峰度大于0,峰度越大,拖尾和沖激特性越明顯。3組數(shù)據(jù)的分析結(jié)果分別如圖8所示,由于譜寬和峰度的量級并不完全相同,為了便于分析兩者之間的關(guān)系,在分析結(jié)果中對峰度進行了適當(dāng)?shù)姆糯?。可以看出,譜寬和峰度的時變特性并不完全一致,在一些特定的時間段內(nèi),兩者同步變化,出現(xiàn)峰值的時刻基本相同,這可能與快散射體的隨機出現(xiàn)有關(guān)。因此,譜寬和海雜波拖尾程度之間并不存在明確的依賴關(guān)系。

    圖8 譜寬和峰度之間的關(guān)系Fig.8 Relationship between spectral width and kurtosis

    4 結(jié)束語

    本文在分析岸基雷達海雜波譜的機理及現(xiàn)有海雜波譜特性研究成果的基礎(chǔ)上,利用實測數(shù)據(jù)對海雜波譜的時變特性進行了分析,結(jié)果表明:VV極化海雜波的相關(guān)時間分布更加離散,且明顯比HH極化的相關(guān)時間要長;HH、VV極化數(shù)據(jù)的譜寬出現(xiàn)峰值的時刻基本一致,且譜寬隨時間的變化表現(xiàn)出一定的周期性;譜寬與海雜波拖尾程度的時變特性并不完全一致,因而并不存在明確的依賴關(guān)系。

    海雜波譜的時變特性包含了豐富的研究內(nèi)容,如譜的中心頻率隨海雜波功率水平的起伏關(guān)系、譜的歸一化二階強度矩特性等。由于篇幅限制,本文僅分析了部分內(nèi)容,下一步將結(jié)合多種條件下的實測數(shù)據(jù)進行更為全面的分析。同時,將分析結(jié)果與海雜波抑制和目標檢測算法相結(jié)合是另一個須重點解決的問題。

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