雷达--海杂波概述

第二章机载相控阵雷达杂波建模与仿真§2.1引言众所周知，雷达体制及工作环境不同，雷达杂波的特性也不同。

机载雷达工作在下视状态，地（海）杂波是影响雷达探测性能的主要因素，因此，在研究AEW雷达CFAR检测算法之前，有必要获得对雷达杂波特性的充分认识。

鉴于机载雷达的杂波与反射地类有关且随时间变化，即不同的地类（如海洋和高山）有不同的分布特性，同一地类在不同时刻分布参数也有变化。

研究雷达杂波特性的方式有两种，一是对实际测量的杂波数据进行统计分析，二是结合AEW 雷达的实际体制与参数，对不同地类（如沙漠、农田、海洋、丘陵和高山等）用不同的杂波起伏模型进行建模与仿真。

相比较实测数据而言，仿真数据虽然不能完全真实地反映实际环境中的复杂情况，但其也有自身的优点，如参数可以灵活控制、代价小等。

长期以来，国内外雷达界同行在雷达杂波特性分析方面做了大量的工作，建立了一系列的杂波模型。

随着雷达新体制的不断涌现，对雷达杂波特性的研究也在不断的深入。

新一代AEW雷达采用相控阵和脉冲多普勒（PD）体制。

有关机载相控阵雷达杂波仿真问题，在以往的文献中已有涉及[115~117]。

其中，文献[115]对有关雷达杂波仿真的方法进行了较为全面和详细的介绍，文献[116]讨论了平面相控阵机载雷达二维杂波数据仿真的数学模型。

该模型考虑到了阵元幅相误差以及载机的姿态变化等因素，具有一定的通用性。

但该模型只假设杂波的功率谱为高斯分布，幅度上无起伏，而没有考虑非高斯过程。

文献[117]建立了比较了完整的杂波数据库，但该文也只重点讨论了二维杂波谱的特性。

由于我们的目的是进行CFAR检测方法研究，所以我们从另一个角度出发，重点讨论了杂波数据的概率密度函数，我们还给出了仿真杂波数据的幅度图和概率密度图以及一些结论。

本章主要对机载相控阵雷达在不同地类和不同起伏模型下的杂波进行建模与仿真，目的是建立起比较完整的杂波仿真平台和杂波数据库，为后续的CFAR算法研究提供支撑。

雷达基础知识：杂波
雷达中的“杂波”通常表示不需要的回波，包括来自地面及建筑物、海洋、雨雪天气、鸟群昆虫等。

虽然这些杂波功率有时会比目标的回波还要强的多，这就使得雷达对目标回波的检测产生了很大的检测困难。

通过天线主瓣进入雷达的杂波称为主瓣杂波，否则称为旁瓣杂波。

杂波通常是随机的，具有类似热噪声的特性。

由于杂波强度往往要比接收机内部噪声大，雷达在强杂波背景下检测目标的能力主要取决于信号杂波比(信杂比SCR)。

杂波通常在一定的空间范围内分布，其物理尺寸比雷达分辨单元要大的多，常分为两大类：面杂波和体杂波。

当然，也有“点”或离散的杂波，例如电视塔、建筑物等特殊结构。

说到“杂波”，你可能想到的就是如何去抑制它，去减少它在雷达回波中的分量，在很多情况是这样的。

但自然环境中的雷达回波并非都是不希望的，我们也可以加以利用。

例如，气象雷达和合成孔径雷达等。

云雨的反射对飞机雷达来说是不希望，但气象雷达喜欢，可以用来测量降雨率，提升天气预报的准确性。

地面上的后向散射杂波或许会干扰很多地面雷达和机载雷达，但是合成孔径雷达喜欢，通过对不同地物回波的分析，可以掌握大量的
信息。

因此，同一种自然环境的回波在一种应用中是不需要的杂波，而在另一种应用中可能就是提取的关键信号。

杂波与雷达目标的回波相似，杂波功率也可以用杂波散射截面积(RCS)来描述，杂波的平均RCS为：
杂波散射系数无量纲，它与雷达系统参数有关，例如雷达波长、极化特性，照射区域和照射方向等；地杂波还与地表面的参数有关，例如地面形状、粗糙度、覆盖层的复介电常数等；海杂波与风速、风向和海面蒸发等参数有关。

低空探测雷达海面杂波处理技术摘要：本丈介绍了海杂波的信号特征分布、海岸线等陆海交界影响、海岸地表影响等特性。

根据海杂波的特点，提出了杂波图处理、静点处理等杂波抑制方法，设计了扫描间相关、点迹评估等海杂波数据处理算法，实验验证了有效性。

【关键词】海杂波杂波图点迹评估1 引言海杂波干扰严重影响低空探测雷达的性能，低空探测雷达在对空警戒模式下，由于空中目标（飞机）的速度与杂波之问的速度差比较大，雷达通过多普勒处理就能从杂波中提取出目标，但是对于海而目标，由于它的运动速度与海杂波的速度接近，从杂波中提取目标信号比较困难。

低空探测雷达一般在S波段内的杂波情况比较严重，随着雷达频率升高，杂波影响越严重，杂波与风速、海情、环境等相关，还随着海而气候变化、季节变化而不同，在低空探测雷达设计中，必须充分考虑到各种因素。

杂波干扰强会造成雷达自动录取和自动跟踪的困难，甚至会引起系统处理能力的饱和，降低雷达系统性能。

本文就减少海杂波对低空雷达探测目标的影响，分析了海杂波特征，进行杂波图技术、低速或固定杂波剔除技术等技术研究，提出扫描问相关处理算法、点迹评估算法等数据处理方法，通过实验数据验证了这些方法的有效性。

2 杂波特征分析2.1 海杂波分布海杂波的特性取决于海而形状，雷达回波是从尺寸大小（粗糙度）可以与雷达波长相比拟的海上部分得到的。

而海的粗糙度受风的影响，海杂波同时也取决于雷达天线波束相对于风向的指向。

此外，海杂波还受水表而张力变化的影响，水相对于空气的温度通常也可能对海杂波造成影响。

多年来，已经提出许多理论模型来解释海杂波。

过去对海杂波的解释是基于两种不同的方法。

一种是假设杂波是由海平而或接近海平而的散射特性引起的，另一种方法是将散射场当作一个边值问题推导出来。

这时海表而用某种统计过程描述最初的一种尝试是假设可以用高斯概率密度函数来描述表而扰动。

但是，根据高斯曲而计算海散射得到的结果似乎是合理的，但仔细检查会发现并不与实验数据相吻合。

双站高频地波雷达一阶海杂波技术研究The research on first-order sea clutter based onBistatic High-Frequency ground wave radar摘要：随着雷达技术的发展，双（多）基地组网成为主流发展方向，因为相对于单基地而言，双（多）基地在抗打击方面，具有单基地没有的优势。

而在对抗电子干扰的问题上，双（多）基地更是具有得天独厚的优势。

而一阶海杂波作为海面本身特有的属性，无论是在海洋参数反演，还是在海面动目标识别过程中都具有非常重要的意义。

关键词：双基地一阶海杂波Bragg谐振With the development of radar technology, bistatic (multiple) base network has become the mainstream of developmental direction. Compared to monostatic base, bistatic (multiple) base has the advantage that monostatic does not have in the aspect of anti-attack. Moreover, bistatic (multiple) base is favorably endowed with advantage in resisting electronic jamming. As the unique attribute of sea surface, first-order sea clutter plays an important role both in inversing marine parameters and in detecting moving targets at the sea surface.Keywords：bistatic base, the first-order sea clutter, multi-scale filtering0引言在对抗电子干扰的问题上，双（多）基地更是具有得天独厚的优势。

第11期2023年6月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.11June,2023作者简介:钟永磊(1983 ),男,江苏南京人,工程师,本科;研究方向:雷达系统㊂海杂波对机载雷达探测距离的影响钟永磊(南京国睿防务系统有限公司,江苏南京210039)摘要:海杂波不仅对机载雷达海面探测距离影响较大,而且与海面情况有着极为紧密的关联㊂海杂波除了与机载雷达工作波长㊁天线高度㊁天线波束轴等相关外,还和海情有着极为紧密的关联㊂海情指代海面风速及风向的海浪状态㊂此外,相对机载雷达而言,机载飞行高度与雷达对海面目标勘测的视角存在差异,不同视角受到的海杂波不同,其对机载雷达探测距离的影响不同㊂文章探讨了海杂波对机载雷达探测距离的影响,分析了不同杂波对探测距离指标的影响程度,为机载雷达有效运用提供保障㊂关键词:探测距离;海杂波;机载雷达;影响中图分类号:TN957㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀机载雷达在检测海上目标的过程中,海面情况会影响机载雷达对海面目标的探测距离,所以需关注海杂波干扰问题㊂而且不同海情下的海杂波强度存在差异,海杂波对小型海上目标勘测距离影响较大㊂高海情状态下的海杂波弱于目标信号,所以机载雷达可勘测到海面信号㊂针对小型海上目标的勘测,海杂波强于目标信号,其对勘测距离影响较大㊂近年来,我国学者及技术工作者从不同层面对海杂波与机载雷达探测距离的关系进行研究,并取得了一定进展㊂在小型海上目标探测时,海杂波对海情的依赖程度较高,可利用分数布朗运动模型分析分型差量与干扰元素的关系㊂此外,有研究指出,基于海杂波特性,可通过建立临近实际的地海杂波模型对机载雷达性能进行研究㊂本研究主要对不同海情下的机载雷达飞行数据进行分析,探讨飞行阶段的海杂波数据,推演机载雷达在指定海情下的探测距离,为海上目标探测提供数据参考㊂1㊀海杂波对探测距离的影响㊀㊀机载雷达是在海杂波背景下勘测海面上静止或运动的目标,其在探测海上目标时会受到海杂波影响,而海杂波与噪声共同影响机载雷达工作性能[1]㊂杂波的存在会影响雷达使用性能,导致目标勘测出现不同程度误差㊂为了保证勘测数据的准确性,需了解机载雷达在不同条件下对海杂波的影响程度㊂海杂波与噪声共同影响机载雷达工作性能[1]㊂R 4max =P t G 2λ2σF 4DLT s k (4π)3(1)式(1)中:D 与S 和N 商值最小值相等,代表检测力因子㊂海杂波环境下,N 采用干扰源㊁杂波与噪声功率之和代替,干扰源用J 表示,噪声功率用C 表示,S 和N 的比值可使用信号杂波功率比代替,也就是用信号杂比代替,表示为S /I ㊂根据上述转换关系,可将检测力因子转化为:D (n )=(S /I )min (2)在机载雷达运行过程中,如果发现待勘测目标,海杂波与信号杂波比可表示为:S I =σσcs R c R ()4=F 4σR 3cLF 4c R 4θacτn 2()σ0(3)机载雷达探测海面上的载波区域目标时,海杂波对距离相近的区域和海面目标距离一致,也就是R 与R c 相同时,可以计算出雷达海杂波平均反射面积[2]㊂当探测距离与海面探测目标距离较远时,机载雷达视向入射余角角度较小,此时机载雷达天线方向图传播因子表示为:|F |=4πλ㊃h 1h 2R (4)sin φ=h 1R(5)式(4)和式(5)中:h 1与h 2表示机载雷达与探测目标高度,将机载雷达方向图传播因子带入雷达距离可得出方程:R 7max =4σh 1(4πh 1h 2)4F 4c λ4πθa θccτn 2()σ0D (n )L (6)式(6)中:θa 代表天线方位波束宽度,θc 表示天线俯仰波束宽度㊂F c 表示海杂波方向的方向传播因子,λ表示机载雷达工作波长,φ表示入射余角,σ0表示海杂波后向散射系数㊂σ代表海面目标平均RCS,L 代表机载雷达运行过程中的系统损耗㊂综合式中各项数据,机载雷达对海面目标探测距离和海杂波方向图传播因子㊁杂波散射系数相关[3]㊂如果机载雷达对海情勘测距离一定,可得出对应的海杂波系数,实际探测的距离和与真实海情之间存在一定差距,对此需了解机载雷达实际勘测距离与设计数值和海杂波系数以及天线方图之间的关系:R71 R7t =σ0t F4aσ01F4c1(7)式(7)中F c表示海杂波方向图传播因子㊂如果入射余角无限接近于最大值,方向图传播因子等于1,这个时候海杂波方向图传播因子受海杂波影响可以忽略不计㊂如果入射余角无限接近最小值,方向图传播因子受影响十分明显㊂总的来说,机载雷达对海情探测距离和设计数值之间有一定关联㊂为了判断实际海杂波与实现指标之间的关系,需了解不同海杂波情况下,杂波散射系数的数值,如此便可以得到设计数值与机载雷达实际探测距离[4]㊂在试验操作中,获取试验过程中海杂波真实系数,保证试验数值的真实性㊂通常而言,海杂波系数获得方法包括两种:第一种是采用杂波测量雷达检测㊂在机载雷达飞行作业期间实际测量数值对应海区杂波系数[5]㊂第二种是借助海杂波模型计算㊂借助模型参数变量的关系求救海杂波系数㊂在采用第一种方法时,海杂波系数主要通过实际测量得到,获得的数据十分可靠,但在实际作业过程中真实测量到的数据受成本及设备影响,很难得到满足实验要求的海杂波系数[6]㊂所以第二种方法是相对可靠且采用度较高的方法,不仅实验成本相对较低,而且通过借助海杂波理论模型,结合探测区域气象条件求解海杂波系数,以此得到指标条件限制要求的机载雷达探测距离[7]㊂2㊀海杂波散射系数模型的建立㊀㊀机载雷达在检测海上目标时,既易受到海面余波㊁海面回波等因素的影响,又与海情也有着极为紧密的关联,如海浪高度与海面风向对机载雷达波束方向及设备表面污染度相关㊁海面回波与机载雷达部分参数有关㊁频率㊁极化以及波束入射余角均影响海面回波长度[8]㊂由于影响海杂波强度的因素较多,且海情处于时刻变化的趋势,因此无法精准把握某个海域的海杂波系数㊂目前,关于海杂波散射系数的模型较多,但仅适用于一定条件下,不适用于所有场景,测量的海杂波系数误差在几十dB左右㊂假定测量条件及测量人员不同,则测量结果无法作为误差评估的依据[9-10]㊂GIT模型是适用于海杂波散射系数计算的模型㊂该模型适用于X波段机载雷达,且使用相对广泛㊂从实验数据可以发现,这个模型和实践数据基本吻合,在机载雷达执行探测任务时,可以描述海杂波特性,作为海杂波分析的理论模型㊂σ0HH=101g(3.9ˑ10-6)λθ0.4G a G u G w(8)σ0vv=σ0HH1.05ln(h a+0.015)+1.09lnλ+ 1.27ln(θ+0.0001)+9.7(9)式(8)和式(9)中:σ0HH表示H极化模式下的散射系数,σ0vv表示v极化模式下的散射系数,ϑ表示波束入射角和入射余角的互余关系,G a,G u,G w分别为低角度因子㊁方位角因子和风速因子㊂待测目标海情级别按照道格拉斯海况描述,如表1所示㊂表1㊀海情描述海情级别浪高/ft周期/s海浪速度/(nm㊃h-1)质速/(ft㊃s-1)风速/(nm㊃h-1) 111315 223829 33413 3.512 44518418 55622 5.222㊀㊀机载雷达执行任务的过程中,对海面照射时记录了飞行阶段海面海况级别,借助海杂波GIT模型可计算出机载雷达在不同飞行高度下的海杂波散射系数㊂3㊀机载雷达探测距离与海杂波的关系㊀㊀假设飞机在海平面2500m以上高度飞行,机载雷达探测距离为远离飞机180km的位置,也就是机载雷达发现海面目标的距离在180km㊂计算该区域180ʎ范围内不同雷达视向和风向的夹角的数值,2级和3级海情水平极化仿真结果为:当风向和雷达夹角为0ʎ时,2级海情为-34.43dBˑm2/m2,3级海情为-31.44dBˑm2/m2;当风向和雷达夹角为30ʎ时,2级海情为-34.79dBˑm2/m2,3级海情为-31.88dBˑm2/ m2;当风向和雷达夹角为60ʎ时,2级海情为-36.13dBˑm2/m2,3级海情为-33.09dBˑm2/m2;当风向和雷达夹角为90ʎ时,2级海情为-37.77dBˑm2/m2, 3级海情为-34.78dBˑm2/m2;当风向和雷达夹角为120ʎ时,2级海情为-39.48dBˑm2/m2,3级海情为-36.46dBˑm2/m2;当风向和雷达夹角为150ʎ时, 2级海情为-40.03dBˑm2/m2,3级海情为-37.44dBˑm2/m2;当风向和雷达夹角为180ʎ时,2级海情为-41.43dBˑm2/m2,3级海情为-38.45dBˑm2/m2㊂假设飞机在海平面1000m以上飞行,机载雷达照射区域距离飞机为90km,也就是雷达发现海面目标的距离在90km左右㊂对180ʎ范围内的风险和视向夹角进行分析,3级和4级海情模拟数值为:当风向和机载雷达夹角为0ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-34.05dBˑm2/m2,4级海情垂直极化计算数值为-32.19dBˑm2/m2;当风向和机载雷达夹角为30ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-32.69dBˑm2/m2, 4级海情垂直极化计算数值为-30.09dBˑm2/m2;当风向和机载雷达夹角为60ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-29.05dBˑm2/m2,4级海情垂直极化计算数值为-27.13dBˑm2/m2;当风向和机载雷达夹角为90ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-23.91dBˑm2/m2,4级海情垂直极化计算数值为-22.09dBˑm2/m2;当风向和机载雷达夹角为120ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-18.88dBˑm2/m2, 4级海情垂直极化计算数值为-17.06dBˑm2/m2;当风向和机载雷达夹角为150ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-15.19dBˑm2/m2,4级海情垂直极化计算数值为-13.33dBˑm2/m2;当风向和机载雷达夹角为180ʎ时,3级海情垂直极化计算数值为-13.82dBˑm2/m2, 4级海情垂直极化计算数值为-11.98dBˑm2/m2㊂结合试验阶段记录的海面气象情况,通过计算可得到飞行过程中海面杂波系数,从而计算海面目标实际距离与机载雷达的关系㊂上述方案采用某型号机载雷达设备对海面试验数据进行验证,该方法符合预期效果㊂4　结语㊀㊀机载雷达对海面目标探测距离是机载雷达性能评估的主要指标㊂海面目标探测距离和海浪高度等数据相关,意味着机载雷达探测海面目标存在多种不稳定因素,所以机载雷达对海面目标的探测不存在绝对距离㊂本研究借助飞行过程中记录的试验海域浪高㊁风向等数据,可得到不同杂波情况下杂波散射系数㊂依照杂波散射系数与探测距离的关系可求出杂波与雷达探测距离的关系,有效解决了机载雷达对不同杂波条件下探测距离的问题,对机载雷达海上试验具有一定价值㊂参考文献[1]陆晓莹,王志航,邓明龙,等.K分布杂波下机载雷达的检测前跟踪算法[J].现代雷达,2022(10):65-71.[2]李珂,刘伟,时卫莉,等.动态波束照射高原地形地面回波特性分析[C].延安:中国电子学会电波传播分会第十七届全国电波传播年会会议论文集,2022.[3]王安安,谢文冲,陈威,等.双基地机载雷达杂波和主瓣压制干扰抑制方法[J].系统工程与电子技术,2023(3):699-707.[4]朱晗归,冯为可,冯存前,等.机载雷达深度展开空时自适应处理方法[J].雷达学报,2022(4):676-691.[5]李震宇,高兵,郭德明,等.强海杂波下机载雷达HRRP舰船长度提取算法[J].现代雷达,2022(4): 23-30.[6]于伟强,汪飞,孙萍,等.杂波背景下机载雷达信号参数的射频隐身优化[J].系统工程与电子技术, 2021(11):3194-3201.[7]王振兴,韩文彬,李晓燕,等.GPU加速的机载雷达K分布海杂波仿真[J].电子信息对抗技术,2020 (3):73-77.[8]雷志勇,黄忠平,吴刚,等.机载L波段雷达海杂波幅度分布特性分析[J].电波科学学报,2019(5): 558-566.[9]毛辉煌,谢文冲,徐鹏,等.基于概率定义扩展样本的机载雷达空间和时间相关海杂波数据仿真方法[J].兵工学报,2019(3):530-538.[10]翟东奇,江朝抒,邓晓波,等.基于非线性自适应滤波器的海杂波抑制技术[J].航空科学技术,2018 (6):73-78.(编辑㊀姚㊀鑫)Effect of sea clutter on the detection range of airborne radarZhong YongleiNanjing Glarun Defense System Co. Ltd. Nanjing210039 ChinaAbstract Sea clutter not only has a significant impact on the detection distance of airborne radar on the sea surface but also has a very close correlation with the sea surface situation.Sea clutter is not only related to the working wavelength of airborne radar antenna height antenna beam axis etc.but also closely related to sea conditions.Sea conditions refer to the wave state of sea surface wind speed and direction.In addition compared to airborne radar there is a difference between the airborne flight altitude and the radar s perspective on sea surface target survey. Different perspectives are affected by different sea clutter which has different effects on the detection distance of airborne radar.The article explores the impact of sea clutter on the detection distance of airborne radar analyzes the degree of influence of different clutter on the detection distance indicators and provides a guarantee for the effective application of airborne radar.Key words。

岸基雷达的海杂波特性分析及抑制方法研究作者：王皓来源：《中国科技博览》2014年第29期[摘要]介绍岸基雷达的海杂波幅度分布、相关性、海杂谱和与海杂波反射面积相关的参数等特性，针对这些特性提出与岸基雷达系统设计相应的海杂波抑制措施，并重点研究基于雷达回波相关特征的海杂波抑制方法，仅作参考。

[关键词]岸基雷达系统；海杂波；特性分析；相关性中图分类号：TF046.6 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）29-0287-011、岸基雷达的海杂波特性1.1 幅度分布特性一般情况下，海杂波的幅度基本处于锐利分布和对数-正态之间。

不同分辨率的雷达系统面对不同海情海杂波的后向散射性差异较大。

（2）根据目标的结构特征，对第一步得到的二值图象进行形态学处理。

首先采用3×3的结构元素对S1（z，y）做开运算得到S21（z，y），目的是抑制S1（z，y）中的强相关噪声。

其次，根据目标的长条形分布特征，在方位上方向上，即垂直方向上对S1（z，y）做开运算和闭运算，得到二值图像S22（z，y），目的是进一步消除S1（z，y）中的杂波，结构元素为1×N的长条形。

N的大小可以根据目标长度调整，这里取N=7。

最后在距离方向上，即水平方向上对S22（z，y）做闭运算，结构元素为3×1的条形模板。

实验采用某型雷达记录的视频数据。

3、结束语海杂波是影响岸基雷达系统目标检测与跟踪的关键因素之一。

我们既可以将海杂波看作是一种随机过程，也可以将视为一个混沌的系统，仅从幅度信息或能量信息来抑制海杂波是非常不现实的。

本文结合海杂波的特性，从图像处理的角度出发，在时域方面抑制海杂波的是切实可行的，更多如多帧雷达图像等处理技术的应用对岸基雷达在海杂波背景下目标检测的实现也是有益的。

而广大技术攻坚人员为抗杂波仍需付出不懈努力，力求抗杂波效果更佳。

参考文献[1] 赵巨波，符燕，耿文东；海杂波统计特性分析[J]；现代雷达；2011，27.[2] 曹浩；海杂波的抑制技术及其发展方向[J]；电子工程；2002，（01）.[3] 曹晨，王小谟；关于雷达杂波性质研究的若干问题[J]；现代雷达；2001，（10）.。