雷达信号处理(2)

11）最大TCPA时间：30～99 min；

12）视频处理距档范围：3～96 n mial分若干档，其中至少应有3或4，12或16 n mial分两档；

13）录取精度：距离量化单元0.05～0.1μS；方位量化单元0.0220～0.0880； 14）矢量精度：航向±10～30或航速的±5%，取最大者；CPA，TCPA DCPA

15）报警能力：当DCPA ≤ MIN DCPA ；TCPA≤ MIN TCPA；目标距离R≤DCPA；自动录取饱和，跟踪目标丢失；设备发生故障时均应发出声-光兼用报警信号。 4．雷达信号、数据处理的发展趋势

上世纪90年以来，船用雷达信号、数据处理通常采用 “专用集成芯片”（ASIC）来实现高速处理，目前也有一些自发研制的产品仍采用微机来实现。“专用集成芯片”具有针对性强，容易达到高速和并行处理的优点。

回波视频处理中的杂波处理、自动检测、坐标录取等环节，要求实时性很高。需要在一个量化单元时间（0.05～0.1μS）内完成。以FURUNO FAR-2827h和FAR-2127雷达天线为例，二者天线的长度LA、水平波束宽θH0分别为3340cm、0.750和270cm、0.950。那么，要求在一个天线波瓣扫描的时间（分别为3.125ms和3.958ms）内完成一个目标的点迹处理。实际上在全程自动检测的情况下，仍然要求在一个量化单元时间内完成，此乃为何多采用专用高速处理芯片区实现的缘由。在自动跟踪的航迹处理中，实时性要求较低，是在天线一次扫描时间（1.5～3sec）内完成。处理速度可以大大降低，但一般运算较为复杂。航迹处理普遍采用通用机和微型机。

在近几年出现的新型ARPA各种信号、数据处理常采用专用CPU和FPGA完成，这种情况将延续，并不断提高应用的效率。专用CPU如MIN CPU、ARPA CPU、DRW CPU和 “现场可编程门阵列”FPGA（Field－Programmable Gate Array的缩写），FPGA作为专用集成芯片（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既能解决定制电路的不足，又客服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。FPGA用于ARPA的信号处理（SPU FPGA）、回波处理（Echo FPGA）以及图形处理（DRW FPGA）等。 1）采用FPGA处理、控制雷达／ARPA信息

采用FPGA具有下列的基本特点：

⑴采用FPGA设计专用集成电路ASIC，用户不需要投片生产，就能快速得到好用的芯片。

⑵FPGA可做其它全定制或半定制ASIC电路的中试样片。 ⑶FPGA内部有丰富的触发器和I／O引脚，如图5－6所示。

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图5－6 FPGA的引脚分布

⑷FPGA是ASIC电路中设计周期最短、开发费用最低、风险最小的器件之一。 ⑸ FPGA采用高速CHMOS工艺，功耗低，可以与CMOS、TTL电平兼容。 可见，FPGA芯片是小批量系统提高系统集成度、可靠性的最佳选择之一。 上述由专用CPU和FPGA相结合完成ARPA雷达中各种信息处理任务，具有软硬件紧密结合的特点，一旦成型，采用“软件固化”技术，这将导致设备体积小、速度快，处理速度和效能定将得到不断改进和提高。

2）采用提高天线转速，以采用高亮度彩色TV显示效果

将原先原先天线为20r／min提高到40r／min。 3）利用数字存储技术

以实现信号的时域扩展与压缩，以及增加扫描次数等方法，提高高亮度显示的效果，以不同色调，区分显示信息类别，便于使用。 4）大屏幕液晶LCD终端显示

现已运用，并将延续应用。 5）发挥船舶识别系统AIS的作用

AIS已经普遍在船上装用，将雷达ARPA信息与AIS信息（图像和数据）进行融合处理和应用，既发挥了雷达直观、不分水上目标类别的优点，又运用AIS提供的丰富的信息，极有利于船舶间避碰应用。 据悉，到2011年，IMO将发布对300总吨及以上的各类船舶强制安装使用电子海图和信息显示系统，使用规定的电子海图S-57 ENC，逐在不久将来将二者综合显示在电子海图的背景上，必将是发展的方向。也是行业界长期梦寐以求的前景。

因此，雷达ARPA、AIS和电子海图三者将分别存在，谁也替代不了谁，将三者信息融合运用必将是发展的趋势。人们需要进一步做的是不断提高各自的技术性能和融合应用的效果。

从雷达ARPA及其信息处理而言，尚待解决下列问题： 6）尚待解决下列问题

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⑴雷达杂波，尤其海浪杂波与消除尚不尽人意； ⑵目标录取，尤其是自动录取尚未完善、可靠； ⑶目标自动跟踪还存在误跟踪和目标丢失现象尚未根除；

⑷运动目标的危险判断和安全航行方案尚未和海上航行规则相联系；

⑸未能实时获取目标已采取或将要采取采取的机动动作信息，有待结合AIS的有效运用，将出现雷达信息与AIS信息的融合处理与应用的新局面；

⑹未能实时显示水下危险信息，有待电子海图与雷达的结合运用；

⑺现用传统的恒载频脉冲信号体制的船用雷达存在测量精度与分辨率难以兼顾的局限性，限制于高精度的电子海图、AIS的精确位置信息的结合的有效应用。在2009’国际海事技术展览会已出现那威SIMRAD厂商产品“BR24”型连续波雷达，期待采用大时宽带宽积信号新体制在船用雷达中运用的研发成功与推广应用。

5.2 雷达杂波模型

船用雷达杂波是指海浪干扰、雨雪干扰、邻近同频雷达等外部干扰以及接收机内部噪音干扰，统称其为雷达杂波。

如何在雷达杂波干扰背景中检测和跟踪目标，若以计算机引入雷达的前、后及现代雷达的新型处理方法等三个阶段进行综合说明。７０年代之前，计算机技术未引入船用雷达，用人工在显示杂波干扰背景的屏上进行目标检测与跟踪，加上灵敏度－时间控制（ＳＴＣ）、快时间常数控制（ＦＴＣ）和自动增益控制（ＡＧＣ）等较简单的处理措施，以满足雷达观测的基本要求；７０年代之后，计算机技术引入船用雷达，推动了雷达自动化进程，但在雷达信号与数据处理中，因雷达杂波引起目标检测、录取和跟踪的误、漏、丢现象十分严重，甚至导致数据处理系统的饱和过载现象，使基于计算机的ARPA的使用效果受到限制；近十几年来，关于雷达杂波处理的理论和实践又有了较大的进展，在船用雷达中逐步引入新技术和新器件，如ARPA处理雷达杂波使用恒虚警处理与解相关处理或二者兼用以及上述的各种信号、数据处理采用专用CPU和FPGA完成，效果得到明显改善。恒虚警处理（CFAR）具有不必更动常规雷达设备，只要在视频通道中插入一种处理装置，实现虚警恒定。但令人遗憾的是恒虚警处理降低了检测概率，并导致信杂比损失和距离分辨力的降低。解相关处理可以提高信杂比，有利于检测小信号，但单一解相关处理措施的适应性存在局限性（如现用天线扫描周期间解相关处理，只适应于减少海杂波干扰的应用，显示器扫描脉冲重复周期间解相关处理只适用于消除同频雷达间的干扰等），且需要更动雷达设备的有关环节，而综合（多种）解相关处理可以增大适应范围，但又导致设备的复杂性，目前还停在分别单一性解相关处理的状态。总之，雷达杂波处理虽有较大改进，但尚未到达完善地步。采用高速大容量专用CPU和FPGA进行综合处理是今后发展的方向。

船用雷达杂波主要含机内噪声、雨雪干扰杂波、同频雷达干扰杂波及海浪干扰杂波等，下面先从各种雷达杂波的数学模型入手，进而再分别议其处理方法。

5.2.1雷达杂波模型

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雷达杂波是随机变量，可以采用概率密度函数这一数学工具来描述随机变量的统计规律以及数字特征：均值、中值和方差等。 1.接收机内部噪声的数学模型

相对于天线较弱的背景辐射噪声而言，主要的噪声干扰源是来自雷达接收机机内电路的热噪声。其噪声幅度随机起伏变化的速度快，频谱分布较均匀，副度统计分布为瑞利分布。 描述内部噪声可以有多种的数学方法。以下从常用的频域法入手，找出其统计特性。 在接收机中的高频或中频噪声可以写成傅里叶级数的展开式，即

e(t)=式中，

?(am=1￥mcosωmt+bmsinωmt) 式（5–1）

2am=TT2-T2òe(t)coswmtdt 式（5–2）

2bm=TT2-T2òe(t)sinwmtdt 式（5–3）

wm=mw1=m2pT 式（5–4）

T为观察时间

由于接收机的高、中频噪声的直流分量一般等于0，故式（5–1）中未写入直流分量项。 对于某一次观测记录而言，e(t)波形以及am、bm均为确定的，而对多次观测记录而言，波形以及am、bm均为不确定的随机变量。当观测时间T足够长，am和bm相互独立，且由中心极限定理可知，e(t)将是服从正态分布的随机变量。

ωm-ω0)+ω0代入式（5–1）若以ω0代表中放的中心频率，并将ωm=(，将得到

amcosωmt=am轾cosω-ωtcosω0t-sin(ωm-ω0)tsinω0t

犏臌(m0)bmcosωmt=bm轾sinω-ωtcosω0t+cos(ωm-ω0)tsinω0t 犏臌(m0)令 at=()??￥轾amcos(ωm-ω0)t+bmsin(ωm-ω0)t 式（5–5） 犏臌m=1￥b(t)=轾bmcos(ωm-ω0)t-amsin(ωm-ω0)t 式（5–6） 犏臌m=1

则式（5–1）可写成

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e(t)=a(t)cosωt+b(t)sinω0t 式（5–7）

0因为上式中et式正态分布，故右侧两个正交分量也是式正态分布，并进行进一步改写成

()e(t) =E(t)cos轾ω0t-j(t) 式（5–8） 犏臌

式中E(t)和j(t)为中频输出噪声的幅度和相位，均为随机变量，不难写出二者和a(t)、b(t)的关系式，此处略去。

由于中放带宽Dω=ω0，故尽管输入噪声为正态白噪声，其频带很宽，但经过带同滤波能够留下来的仅仅处于ω0±Dω范围内，意外的频率成分一律被滤除。因此，在式（5–5）、

2式（5–6）的(wm-w0)只有满足

1轾ω-ω?ω 式（5–9） 犏m0臌2才能在a(t)和b(t)中表现不出它们的影响。因而，二者的变化要比中频滤波前变得缓慢

下来，从而滤波后的E(t)和j(t)也是变化缓慢的。意即，正态白噪声经中频滤波变成为正态色噪声。输出杂波电压e(t)可视为一种经调制后的信号波形，其载频为w0，振幅随慢变化的随机变量E(t)而 起伏，相位j(t)亦然，由于j(t)在检波后已无意义，只关心杂波振幅

E(t)的概率密度函数。

a(t)和b(t)均服从正态分布，且各自独立，又可证明得各自的方差相等，于是可求其联

合概率密度为两个正态分布之乘积，为简便而将式中的α、b替代a(t)和b(t)。

由于α、b均为正交正太分量，故可仿照前述的由直角坐标到极坐标的变换法，再利用描述直角坐标与极坐标两个不同坐标中同一个概率密度表达式之间的关系式所用到的“雅克比”式，可以得到

轾E2E?0p(E,j)=exp犏-? 骣犏?2?2s2ps?2p砵犏桫臌E÷ 式（5–10） ÷÷?0÷÷对j从0～2p进行积分，可得幅度为

轾2犏Eexp-dj 幅度：p(E)=ò犏02ps2犏2s臌2pE 10

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