在FPGA中實(shí)現(xiàn)了氣象雜波圖的設(shè)計(jì)與解決了邊緣問題

1 引 言

無論什么體制的雷達(dá)都會受到其工作環(huán)境中的噪聲和雜波的干擾，從噪聲和雜波中發(fā)現(xiàn)目標(biāo)是雷達(dá)信號處理的基本任務(wù)。在碧空如洗的天空，空中目標(biāo)檢測是最容易的，隨著氣象變化，會遇到云、雨、雪、冰雹等不同天氣，那時目標(biāo)檢測變得相對困難了。各國都有專門的氣象雷達(dá)用來分析上述氣象目標(biāo)，但對于檢測飛機(jī)、導(dǎo)彈等飛行目標(biāo)而言，這些氣象目標(biāo)稱之為氣象雜波。本文將立體雜波圖應(yīng)用于氣象雜波的CFAR處理，根據(jù)當(dāng)前雜波環(huán)境的變化實(shí)時地產(chǎn)生雜內(nèi)雜外標(biāo)志，從而選擇不同的信號處理支路處理當(dāng)前氣象雜波，提高了雷達(dá)的檢測性能，降低了虛警概率。

2 氣象雜波

立體雜波包括：氣象雜波、箔條雜波、地雜波等雜波，但氣象雜波不同于地雜波等其他類型的立體雜波，他有其自身的特殊性，氣象雜波一般情況下并非靜止不動的，其各處的厚度也不一樣，分布不均勻，尤其是稀薄帶分布的隨機(jī)性，氣象雜波的這些特點(diǎn)使得他的邊緣情況十分復(fù)雜，在處理時也增大了難度，因?yàn)闄z測門限稍微偏高的話，稀薄處的氣象雜波在處理時就成為了雜外；相反，如果門限稍微偏低，那么稀薄處的氣象雜波在處理時就成為了

雜內(nèi)，不同的判斷將導(dǎo)致不同的處理選擇。本文將重點(diǎn)討論這種邊緣效應(yīng)的處理。一般情況下，氣象雜波的回波幅度服從瑞利分布［2］，若以x表示氣象雜波回波的包絡(luò)幅度，以δ表示他的平均功率（即標(biāo)準(zhǔn)差），則x的概率密度函數(shù)為：

3建立雜波圖的算法

對于氣象雜波要考慮到氣象雜波運(yùn)動的特點(diǎn)，合理選取雜波單元的大小。本文僅討論分布相對均勻的大片氣象雜波，在均勻雜波背景中，單元平均算法相對其他算法而言，其檢測性能是最優(yōu)的，采用檢測單元△V內(nèi)數(shù)據(jù)平均，本單元相鄰掃描間相關(guān)積累。如圖1所示，設(shè)距離分辨單元的尺寸為r，一個脈沖重復(fù)周期內(nèi)掃描的角度為△α，雜波單元△V內(nèi)分辨距離單元數(shù)為M，脈沖數(shù)為N，則△ρ=Mτ，△θ=N△α，任一雜波檢測單元的幅度為A（i，j），（i，j）是雜波單元的坐標(biāo)，每個脈沖重復(fù)周期內(nèi)，正常信號輸入序列為xn（i‘，j’），那么：

其中，β為疊代因子，合適的疊代因子使每幅雜波圖的權(quán)重分配均勻。An（i，j）為相鄰兩個天線掃描周期按式（3）作相關(guān)積累運(yùn)算后存入同一雜波單元△V的數(shù)據(jù)，所有仰角區(qū)的雜波圖的單元都以這種方式更新數(shù)據(jù)。假設(shè)噪聲服從瑞利分布，則在雜波與噪聲同時存在的情況下，遞歸后幅度分布也為瑞利分布。在設(shè)定噪聲和雜波的均值和方差的情況下，根據(jù)Neyman-pearson準(zhǔn)則，利用式（4）和式（5）在Matlab軟件下進(jìn)行仿真，可以得到氣象雜波的虛警概率和檢測概率與其相應(yīng)參數(shù)的關(guān)系曲線圖。

其中，M為檢測單元內(nèi)的分辨單元數(shù)，隨著雜噪比SNR和分辨單元數(shù)的增大，檢測概率越大；圖5表明：β取1/8遞歸時虛警概率相應(yīng)較小，同時也看到，門限設(shè)置越大，虛警概率越小。

4邊緣效應(yīng)的處理

當(dāng)目標(biāo)處于大片的氣象雜波中時，由于目標(biāo)周圍雜波的平穩(wěn)性，基本的鄰近單元平均CFAR電路是性能是非常好的，但在氣象雜波邊緣，雜波的變化劇烈，位于各參考單元里的雜波強(qiáng)度有明顯的差別。對比了CA，GO，OS，MX-CMLD等幾種算法抗邊緣雜波的性能，通過分析認(rèn)為，包含GO（選大）邏輯的檢測方法的抗邊緣雜波性能均較好。為了消除邊緣效應(yīng)，下面將討論如何建立輪廓雜波圖，他不表征雜波的具體信息而是判斷雜波相對強(qiáng)弱的。 雜波強(qiáng)弱判斷準(zhǔn)則采用雙門限進(jìn)行檢測。

首先判斷雜波檢測單元是否超過噪聲門限，然后對超過噪聲門限的分辨單元用計(jì)數(shù)器進(jìn)行積累，當(dāng)該檢測單元內(nèi)的計(jì)數(shù)值超過一定值，即門限2時，認(rèn)為該檢測單元處于強(qiáng)雜波區(qū)，輸出一位信息1；如果該計(jì)數(shù)值小于門限2，則認(rèn)為該檢測單元處于弱雜波區(qū)，輸出一位信息O；為了消除雜波的邊緣效應(yīng)，輪廓雜波圖還必須對檢測單元進(jìn)行方位、距離的區(qū)域擴(kuò)展處理，擴(kuò)展的方法為：對檢測單元進(jìn)行判斷雜波強(qiáng)弱的同時，也判斷和他在距離、方位上相鄰的參考單元的雜波強(qiáng)弱情況，最終將這些單元的判斷結(jié)果“相或”，只要其中一個有雜波，就認(rèn)為該檢測單元處于強(qiáng)雜波中，擴(kuò)展的單元數(shù)目一般選為8個，擴(kuò)展的方法一般采用田字型。

5雜波圖的實(shí)現(xiàn)

在雷達(dá)信號處理中除了上述的輪廓雜波圖外還有其他幾種類型的雜波圖，下面我們只討論動態(tài)雜波圖。

在正常通道信號處理中，在休止期對一定數(shù)量的噪聲數(shù)據(jù)平均后乘以門限因子K作為噪聲門限，動態(tài)雜波圖的數(shù)據(jù)與該噪聲門限經(jīng)比較器比較后產(chǎn)生雜內(nèi)雜外標(biāo)志，雜內(nèi)雜外標(biāo)志用于選擇不同的信號處理通道進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，在有雜波區(qū)，選擇對消通道進(jìn)行信號處理，在無雜波區(qū)，選擇正常通道進(jìn)行信號處理，以減小全程MTI處理帶來的不必要損失。

6硬件實(shí)現(xiàn)

我們設(shè)計(jì)的整個雜波圖的信號處理都是在FPGA中完成的，其中動雜波和超雜波各配有1片和4片RAM，用來存儲雜波圖數(shù)據(jù)。其中超雜波要求目標(biāo)的空間位置定位更為準(zhǔn)確，所以在雜波單元劃分上也更為精細(xì)，存儲的數(shù)據(jù)量與動雜波圖相比較大。另外2片CPLD分別是用來完成自動增益控制和反異步干擾的。

將雜波圖數(shù)據(jù)存儲在外部RAM中，通過時序控制他的讀寫，使得雜波圖數(shù)據(jù)得以更新，同時也方便了脈沖間數(shù)據(jù)的遞歸運(yùn)算，從而使動態(tài)雜波圖產(chǎn)生雜內(nèi)雜外標(biāo)志的重要功能得以完成，而沒有外部存儲器是難以完成這些功能的。

7 結(jié) 語

本文討論了用單元平均算法處理大片分布相對均勻的氣象雜波，并運(yùn)用輪廓雜波圖解決氣象雜波的邊緣問題，并在Matlab 6．5下對算法性能做了相應(yīng)仿真，效果較好，最后給出了整個硬件電路的結(jié)構(gòu)框架圖，并在FPGA中實(shí)現(xiàn)了整個信號處理過程。