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    雜波環(huán)境下雷達信號處理的SystemVue建模與仿真方法研究

    2020-02-27 12:33:56尹園威劉月航
    計算機測量與控制 2020年1期
    關(guān)鍵詞:信號

    尹園威,劉月航,解 輝,劉 星

    (1.陸軍工程大學(xué) 石家莊校區(qū),石家莊 050003;2.河南省軍區(qū)數(shù)據(jù)信息室,鄭州 450003)

    0 引言

    雷達工作的電磁環(huán)境越來越復(fù)雜,充斥著各種雜波、噪聲及干擾,如何從回波中提取到有效信息,準確、快速地檢測到目標就顯的至關(guān)重要。為了解決這一問題,各種先進的雷達信號處理技術(shù)不斷應(yīng)用于雷達設(shè)計中,導(dǎo)致雷達信號處理系統(tǒng)越來越復(fù)雜,如何在雷達上合理的應(yīng)用不同的雷達信號處理技術(shù)就成了雷達研制人員必須解決的問題。

    在一部雷達的設(shè)計中運用仿真技術(shù)可以有效地解決這一問題。隨著計算機性能的提高及數(shù)字化裝備的普及,數(shù)字仿真逼真程度不斷提高,以其速度快、成本低、可操作性高的優(yōu)點,成為雷達仿真中最常用的手段。在數(shù)字仿真中,可用于雷達仿真的軟件有很多。但大多數(shù)仿真軟件存在一些顯而易見的缺點,如執(zhí)行速度慢,不能生成可執(zhí)行文件,雷達專業(yè)模型庫極不完備,需要結(jié)合其他軟件才能實現(xiàn)端口控制和實時控制等,其仿真工作量、難度不亞于雷達設(shè)計工作本身,尤其是該仿真平臺很難生成接近于真實環(huán)境中的雷達信號[1]。

    新興的SystemVue仿真平臺,它以圖符化模塊構(gòu)建理論模型,是一個適用于動態(tài)系統(tǒng)分析的仿真平臺,能夠?qū)ο到y(tǒng)設(shè)計進行數(shù)字仿真,完成系統(tǒng)性能的合理分析和仿真評估。本文利用SystemVue仿真平臺對雷達信號處理過程進行仿真,研究相應(yīng)仿真模塊的功能及原理,按照雷達系統(tǒng)組成構(gòu)建各個仿真分系統(tǒng),完成雷達系統(tǒng)建模;結(jié)合信號處理理論,仿真并分析在雜波/噪聲環(huán)境下雷達回波信號經(jīng)過脈沖壓縮、動目標檢測、CFAR等環(huán)節(jié)處理后的信號特征,驗證該仿真模型的正確性。

    1 SystemVue概述

    SystemVue仿真軟件是安捷倫公司近年來開發(fā)的電子裝備系統(tǒng)級仿真軟件,主要用于通信、雷達、導(dǎo)航和電子戰(zhàn)等方面的仿真[2]。 SystemVue仿真軟件使用圖符化模塊構(gòu)建理論模型,模擬電子系統(tǒng)的實際工作狀態(tài),并帶有功能強大的仿真分析窗口,可輔助使用者對信號和系統(tǒng)特性進行詳細分析。分析窗口不僅可以根據(jù)仿真系統(tǒng)運行結(jié)果實時自動顯示信號波形圖,還可以根據(jù)需要改變接收模塊的參數(shù),快速繪制時域和頻域等各種仿真結(jié)果圖[3-4]。近年來,SystemVue仿真軟件不斷升級版本,對仿真案例庫、模型庫資、源庫進行更新完善,是一個優(yōu)良的電子裝備系統(tǒng)級設(shè)計和仿真的軟件平臺[5]。

    2 雷達系統(tǒng)建模設(shè)計

    雷達信號處理是對雷達接收的回波信號進行處理,抑制回波中的噪聲、雜波及干擾,有效提取出目標的有效信息[6]。從圖1中可以看出雷達信號處理的對象是目標回波。因此,對雷達信號處理系統(tǒng)仿真有兩個關(guān)鍵部分:一個是回波生成;另一個是信號處理。

    圖1 典型雷達目標探測原理圖

    2.1 雷達回波生成建模

    2.1.1 雷達回波生成基本原理

    雷達向自由空間中發(fā)射電磁波,當(dāng)發(fā)射的電磁波碰到目標后,目標就對電磁波進行散射,反向傳回目標回波信號,其中包含目標的速度、大小等相關(guān)信息。在雷達實際工作中,回波信號在傳播過程中會受到噪聲、雜波以及各種干擾的影響,使回波信號中不僅含有時間延遲、多普勒頻移等有用信息,還含有RCS閃爍、雜波、噪聲以及干擾等各種無用的信息[7-11]。

    雷達接收的信號可以表述為:

    x(t)=S(t)+N(t)+C(t)+J(t)

    (1)

    其中:S(t)為目標回波信號;N(t)為噪聲,包括接收機內(nèi)部噪聲及天線和外部環(huán)境噪聲;C(t)和J(t)分別為雜波和干擾。

    目標回波信號可以表述為:

    S(t)=Akσs(t-τ)exp[j2π(fc+fd)t]exp[-j4πfcR0/c]

    (2)

    式中,A為傳播衰減;k為空間傳播常數(shù);σ為RCS起伏;τ為延遲時間;fc為載頻;fd為多普勒頻率;R0為目標距離。

    脈沖雷達通過對τ與fd進行相關(guān)公式求解,可以求出目標的距離與速度。而N(t)、C(t)與J(t)都需要雷達在信號處理過程中加以抑制。

    2.1.2 回波生成SystemVue仿真模型

    1)目標模型:

    SystemVue雷達模型庫中有多種目標回波模塊,本章仿真使用的是RADAR_TargetEcho動目標仿真模塊,利用該模塊可以實現(xiàn)移動目標回波仿真,該模塊考慮了地球傳播效應(yīng),其主要參數(shù)有:坐標模式、目標與雷達的位置關(guān)系、目標的狀態(tài)(速度、加速度、抖動)、采樣率、多徑效應(yīng)、介電常數(shù)、偏振類型、目標散射、目標類型、假目標、干擾機類型等。其中目標RCS抖動值參數(shù)不僅可以設(shè)置Swerling0、SwerlingⅠ、SwerlingⅡ、SwerlingⅢ、SwerlingⅣ五種典型RCS值還可根據(jù)需要設(shè)置自定義的RCS值[12]。

    2)雜波/噪聲模型:

    SystemVue模型庫中的雜波/噪聲模塊,主要有概率分布函數(shù)(PDF)與功率譜密度(PSD)兩項參數(shù),通過這兩項參數(shù)可以對雜波/噪聲模塊的雜波、噪聲類型進行配置[13]。本章仿真使用的是RADAR_Clutter雜波仿真模塊,概率分布函數(shù)選取的是對數(shù)正態(tài)分布(LogNormal PDF),雜波功率譜密度選取的是高斯(Gaussian PSD),利用該模塊可以實現(xiàn)地面雜波建模。該模塊中應(yīng)用了傳輸延遲和多普勒頻移,其主要參數(shù)有:射頻載波頻率、雜波相對徑向速度、雜波振幅概率密度、雜波功率譜密度等。本章仿真使用的是AddNDensity噪聲仿真模塊,噪聲類型選取的是高斯白噪聲,該模型可以給輸入信號增加噪聲。其主要參數(shù)有:噪聲密度類型、噪聲功率譜密度、參考電阻等。

    2.2 雷達信號處理建模

    2.2.1 雷達信號處理基本原理

    雷達信號處理是指對觀測信號進行分析、變換、綜合等處理,具有抑制非期望信號,增強有用信號,估計信號的特征參數(shù)或信號模數(shù)間轉(zhuǎn)換的功能[14-15]。雷達信號處理常用的方法有脈沖壓縮、積累、動目標、旁瓣相消、數(shù)字波束形成、恒虛警檢測等。

    抑制噪聲可以使用脈沖壓縮、積累來提高信噪比。在時域上對信號進行脈沖壓縮,實際上是對信號進行自相關(guān),將信號的大部分能量集中到主瓣上,而噪聲的能量密度始終不變,從而提高信號的信噪比[16]。

    對運動目標與干擾雜波進行區(qū)分可以使用動目標處理。動目標處理是利用兩者相對雷達在速度上的差異引起的回波信號在頻域上的特性差異(多普勒差異),將兩者區(qū)分出來,并通過濾波器濾除雜波獲得運動目標回波,從而提高信號的信雜比。根據(jù)使用技術(shù)的不同,動目標分為動目標顯示(MTI)和動目標檢測(MTD)兩種類型。動目標顯示是利用雜波抑制濾波器來抑制各種雜波,提高雷達對運動目標的顯示能力;動目標檢測則是利用多普勒濾波器組對回波的多普勒頻率按多普勒濾波器組的各組窄多普勒通道頻率范圍進行分組檢測,提高雷達在雜波環(huán)境下對運動目標的檢測能力。

    為了在復(fù)雜電磁環(huán)境下確定目標存在,同時保證恒定的虛警概率,通常雷達系統(tǒng)采用恒虛警(CFAR)處理。CFAR 是遵循奈曼-皮爾遜準則的一種雷達信號處理方法。CFAR處理的基本過程是估計需要檢測的單元中的噪聲和干擾電平,并根據(jù)估計值設(shè)置閾值,然后與檢測單元信號進行比較以確定是否存在目標[17-18]。

    2.2.2 雷達信號處理System Vue仿真模型

    1)脈沖壓縮模型:

    在SystemVue 仿真軟件中,脈沖壓縮模塊利用FFT(快速傅立葉變換)對信號進行脈沖壓縮。其參數(shù)主要有:FFT的大小、信號的帶寬、基帶采樣率、窗口函數(shù)類型等,其中利用窗型參數(shù)選擇不同的幅度加權(quán)窗函數(shù),可以抑制脈沖壓縮結(jié)果的旁瓣。

    2)MTD模型:

    在SystemVue 仿真軟件中,MTD的實現(xiàn)基于不同PRI的相同距離門數(shù)據(jù)上的FFT,使用者可以用提供的頻域加權(quán)來自定義多普勒域整形,還可以指定不同的時域窗口函數(shù)來支持數(shù)據(jù)的時間窗口。該模型參數(shù)主要有:脈沖重復(fù)間隔、CPI(相干處理間隔)中的脈沖數(shù)、頻率域的權(quán)重、時域窗口函數(shù)、時域窗口的數(shù)組參數(shù)等。

    3)CFAR模型:

    在SystemVue仿真軟件中,有二維恒虛警和一維恒虛警兩種CFAR模型,二維恒虛警用于距離-多普勒陣列雷達。一維恒虛警與二維恒虛警檢測原理相同,只是數(shù)據(jù)的選取與參數(shù)設(shè)置不一樣。一維恒虛警采集的數(shù)據(jù)窗是一維的,要么是距離信息,要么速度信息;二維恒虛警采集的數(shù)據(jù)窗是二維的,一個維度為距離信息,另一個維度為速度信息。CFAR模型的參數(shù)主要有:CFAR的類型、CFAR單元類型(距離和或多普勒)、檢測單元樣本的大小、參考單元的樣本數(shù)量、保護單元的樣本的數(shù)量、檢波器類型(幅度、平方律、對數(shù)、對數(shù)平方)。

    其中CFAR 類型有CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR、Clutter Map CFAR(雜波圖CFAR)。單元平均CFAR(CA-CFAR)在均勻雜波環(huán)境下表現(xiàn)出最佳性能;GO-CFAR是CA-CFAR“最大值”,用于減少雜波邊緣的假警報;SO-CFAR是CA-CFAR的“最小值”,用于估計滯后和超前參考窗口的干擾功率,并選擇兩者中較小的一個作為CFAR統(tǒng)計量;雜波圖CFAR通過對同一單元歸一化門限調(diào)整,從而建立起伏雜波圖,并根據(jù)雜波圖對信號做平滑,以得到恒定虛警概率[19]。

    3 SystemVue仿真實現(xiàn)

    3.1 仿真場景設(shè)置

    在仿真中,設(shè)置一個脈沖雷達向距離3 000米以300米/秒的速度逐漸遠離的常規(guī)無翼導(dǎo)彈點對點發(fā)射線性調(diào)頻脈沖信號(以下簡稱發(fā)射信號),發(fā)射信號經(jīng)目標散射產(chǎn)生回波信號反向傳回雷達?;夭ㄐ盘柦?jīng)過一段存在雜波/噪聲的空間傳播后到達脈沖雷達處,被脈沖雷達的接收機接收,處理后送到信號處理分系統(tǒng)進行信號處理提取目標信息。

    根據(jù)以上對回波生成和雷達信號處理建模原理的研究和仿真場景設(shè)置,構(gòu)建雜波環(huán)境下雷達信號處理工作過程的原理框圖,如圖2所示。

    圖2 雜波環(huán)境下雷達信號處理工作過程的原理框圖

    3.2 雷達系統(tǒng)建模總體設(shè)計框圖

    依據(jù)圖2的原理框圖以及前文對各模型的原理分析,使用SystemVue仿真平臺搭建雷達信號處理系統(tǒng)仿真模型。搭建完畢后對各模塊進行參數(shù)配置并進行仿真測試。雜波環(huán)境下雷達信號處理仿真總體框圖如圖3所示。雷達系統(tǒng)包含有信號源、發(fā)射分系統(tǒng)、回波生成分系統(tǒng)、接收分系統(tǒng)、信號處理分系統(tǒng),從圖中可以看出各個分系統(tǒng)的相應(yīng)位置以及信號流向關(guān)系。

    圖3 雜波環(huán)境下雷達信號處理仿真圖

    為了能夠清晰地分析整個仿真框圖,將其按雷達系統(tǒng)組成劃分為幾個分系統(tǒng)對其功能及信號流程進行闡述。

    3.3 信號源及發(fā)射分系統(tǒng)仿真

    圖4 信號源及發(fā)射分系統(tǒng)仿真圖

    在圖4中,Radar_LEM信號源模塊產(chǎn)生的線性調(diào)頻發(fā)射信號經(jīng)Set_Sample_Rate采樣模塊脈沖采樣后,送入RADAR_Tx發(fā)射機模塊和Amplifier放大器模塊進行載波調(diào)制、功率放大等處理形成雷達射頻發(fā)射信號,然后將其送入目標環(huán)境分系統(tǒng)。RADAR_LFMRef信號函數(shù)模塊為脈沖壓縮模塊提供線性調(diào)頻參考信號。如圖5所示,是該分系統(tǒng)產(chǎn)生的雷達射頻發(fā)射信號時域仿真圖。

    圖5 雷達發(fā)射信號時域仿真圖

    3.4 回波生成分系統(tǒng)仿真

    圖6中,RADAR_TargetEcho目標模塊可以設(shè)定目標狀態(tài)信息,包括目標的類型設(shè)為常規(guī)無翼導(dǎo)彈、目標的速度300米/秒、加速度0、初始距離3 000米、散射截面積等,根據(jù)這些信息來產(chǎn)生目標回波;RADAR_Clutter雜波模塊產(chǎn)生地面雜波形成單點雜波回波信號,Noise Density噪聲模塊產(chǎn)生高斯白噪聲。通過該分系統(tǒng),產(chǎn)生目標(具有RCS起伏)回波信號并在傳播過程中將受到雜波、噪聲等影響,從而生成一個接近于真實環(huán)境的雷達回波信號。從圖7(目標回波信號時域仿真結(jié)果)可以看出目標回波信號在時域上相對發(fā)射信號延遲。圖 8雷達回波信號時域仿真結(jié)果顯示出目標回波信號被雜波、噪聲混疊,并使目標信號完全淹沒在雜波、噪聲之中。

    圖6 回波生成分系統(tǒng)仿真圖

    圖7 目標回波信號時域仿真結(jié)果

    圖8 雷達回波信號時域仿真結(jié)果

    3.5 雷達信號處理分系統(tǒng)仿真

    在實際雷達信號處理中,其數(shù)據(jù)處理方法有矩陣、非矩陣兩種。此次仿真基于矩陣數(shù)據(jù)進行雷達信號處理。在運行仿真過程中矩陣數(shù)據(jù)可以通過更新矩陣行和列的維數(shù),實現(xiàn)動態(tài)地更新輸入樣本和輸出樣本,因此,當(dāng)工作模式發(fā)生變化時,不需要停止仿真。而對于非矩陣數(shù)據(jù),由于在仿真過程中不能更新模型參數(shù),因此很難實現(xiàn)動態(tài)仿真[20]。

    圖9 雷達信號處理系統(tǒng)仿真圖

    在圖9中,Pack_M矩陣函數(shù)模塊,Unpack_M解壓縮矩陣函數(shù)模塊,DynamicUnpack M模塊等的功能是將信號的數(shù)據(jù)類型按要求轉(zhuǎn)換成矩陣數(shù)據(jù)類型或非矩陣數(shù)據(jù)類型。下面按照信號流順序,對信號處理過程進行闡述。

    圖10 脈沖壓縮處理的時域仿真結(jié)果

    接收信號,首先將經(jīng)過接收機RADAR_Rx模塊輸出為多路視頻信號,經(jīng)Pack_M矩陣函數(shù)模塊轉(zhuǎn)換為矩陣數(shù)據(jù)后,送入RADAR PulseCompression_M脈沖壓縮模塊進行脈沖壓縮處理。從圖10脈沖壓縮處理的時域仿真結(jié)果可以看出回波信號從寬脈沖壓縮到窄脈沖,使信號的能量集中到主瓣上而噪聲的能量密度不變。通過脈沖壓縮處理解決了遠距離探測和高距離分辨力之間的矛盾,并對噪聲起到抑制效果。

    RADAR_MTD_M動目標檢測模塊,在雷達信號處理中是關(guān)鍵環(huán)節(jié),它可以提高雷達在雜波背景下檢測運動目標能力。在MTD處理前,被處理數(shù)據(jù)會以一個相干積累間隔為單位存儲于矩陣中,含有回波信號距離與速度兩維信息。矩陣中每一行數(shù)據(jù)距離相同、速度不同,每一列數(shù)據(jù)速度相同、距離不同。MTD通常采用濾波器組或FFT組進行距離-多普勒的兩維信號處理,這里使用易于計算機實現(xiàn)的FFT組對來獲得目標的多普勒頻移fd和回波的延遲τ[21],通過相關(guān)公式[22]求解便可得到目標的速度和距離信息。從圖 11可以看出,回波信號經(jīng)過MTD處理后, 增強了信號幅度并降低了雜波強度,使信號的信雜比得到提高。

    圖11 MTD處理的時域仿真結(jié)果

    經(jīng)過上述處理后,回波信號中的噪聲、雜波雖然得到了極大的削弱,但對雷達的自動門限檢測仍有影響。為了保持信號檢測時的虛警概率恒定,進行恒虛警處理是十分有必要的。RADAR_CFAR_M是恒虛警模塊,在該仿真中采用CA-CFAR類型,在距離和多普勒間隔上進行單元平均。其具體過程是利用檢測單元兩側(cè)相鄰的獨立同分布的參考單元采樣值估計雜波功率,求得參考單元的均值作為檢測門限,然后檢測單元內(nèi)的信號與門限進行比較從而判斷是否存在目標[6-7,22]。從圖12可以看出,回波信號中低于檢測門限的雜波全部被濾除,僅保留高于門限的目標信號,極大降低了雷達的虛警率。

    圖12 CFAR處理結(jié)果的時域仿真3D圖

    4 結(jié)束語

    本章主要對雜波環(huán)境下雷達信號處理的SystemVue仿真建模方法進行研究,闡述了回波生成及雷達信號處理的基本原理,并對SystemVue仿真平臺的專用雷達模型庫中用于仿真的目標模型、雜波/噪聲模型、脈壓模型、MTD模型、CFAR模型的功能及參數(shù)進行研究,完成了雷達系統(tǒng)的建模設(shè)計及仿真實現(xiàn)。在仿真實例中,以脈沖雷達向常規(guī)無翼導(dǎo)彈發(fā)射線性調(diào)頻脈沖信號為例,建立目標散射后受到雜波/噪聲模塊干擾的仿真模型,經(jīng)過脈沖壓縮、MTD、CFAR等雷達信號處理過程,能夠有效提取出目標信息,對雜波/噪聲達到了良好的抑制效果,驗證了仿真模型的正確性。

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