基于运动平台下的杂波抑制技术研究

基于运动平台下的杂波抑制技术研究

任展鹏,寇帅伟

西安黄河机电有限公司 陕西 西安 710043

摘要：由于武器系统战车平台的移动，静止的固定杂波产生了多普勒移动，杂波谱中心不在零频，而且是随着战车行进速度、地形、风动影响，杂波多普勒是个统计分布的随机变量。这将影响低速目标的检测，为了保证行进中探测精度，需对运动平台下的杂波进行抑制。

关键词 行进中；杂波抑制

Reaerch on Clutter Suppression Technology Based on Moving Platform

Abstract:Due to the movement of the platform，the stationary cultter generates Doppler movement，so its spectrum is not at zero frequency，which is a random variable with statistical distribution and also affected by the platform’s speed、landform and wind。This will affect the detection of low-speed targets。To ensure the detection accuracy，it’s necessary to suppress the clutter when the platform is moving。

0 引言

通常根据运动目标和固定杂波的速度差异，利用目标回波和杂波相对雷达运动速度不同而引起的多普勒差异，通过滤波来抑制掉杂波信号，常用方法是MTI和MTD[1]。杂波背景一般较复杂，且通常伴随有一定的多普勒；而受限于脉冲重复周期和个数，雷达信号处理的多普勒分辨率有限，且当雷达测速存在模糊或目标低速运动时，目标和杂波的多普勒有可能处于同一通道或相邻通道，尤其是雷达平台运动时，这一现象更加明显。这对真实目标检测带来了极大困难，同时由于杂波速度不为零，常规的MTI处理也不再适用，必须进行自适应处理[2]。

1 自适应MTI（AMTI）

1.1运动杂波谱中心补偿抑制法

对于运动杂波，如果频谱较窄，就可以通过杂波谱中心估计，再对谱中心补偿，然后进行杂波抑制，这种方法称为运动杂波谱中心补偿抑制方法。如图1所示：

图1. 运动杂波谱中心补偿抑制方法流程图

在杂波区，对输入信号中运动杂波的谱中心进行估计，得到杂波谱中心的多普勒频率估计值，再用对输入信号进行杂波谱中心补偿，将其中心频率移到零，然后就可以使用传统的MTI滤波器进行杂波抑制。

自适应杂波抑制方法分3步进行：

(1)估计运动杂波谱中心

雷达接收的窄带杂波和噪声的复包络可以表示为：

                                     (1)

其中，为幅值，为杂波的多普勒频率，为初相，为加性噪声。噪声与杂波不相关，不同PRI之间的噪声不相关。

延迟一个PRI后的信号为

                              (2)

式中，为脉冲周期。

和的相关函数为：

                         (3)

因为为窄带信号，即，那么为一实数。因此

                                  (4)

用时间平均来代替统计平均后，得到以下的估计值：

                               (5)

式中，表示杂波在不同脉冲上的独立采样序号。

因此，得到杂波谱中心频率估计值为

                                  (6)

(2) 运动杂波谱中心补偿

在得到运动杂波谱中心估计值后，在上乘以就可以将运动杂波中心移到零频附近，即：

                 (7)

(3) 自适应MTI滤波

利用凹口位于零频的MTI滤波器抑制谱中心已经移到零频运动杂波，就完成了对运动杂波的自适应抑制。

1.2全系数库和速度图相结合的自适应杂波抑制

根据式子(6)得到运动杂波谱中心的估计值之后，不用对运动杂波中心进行补偿，而是采用凹口位于的MTI滤波器来抑制运动杂波。凹口位于的MTI滤波器权系数可以预先存储在一个滤波器权系数库中[3]。

假设凹口在零频的MTI滤波器权矢量为，则在的MTI滤波器的权矢量为，式中，。需要注意的是，权系数应覆盖运动杂波谱中心在频率轴上的所有可能分布区域。

2 某雷达自适应MTI处理基本流程

由于某雷达需具备在二级公路及以上以最大速度60km/h行进中作战能力，必须对车速进行补偿。考虑到多普勒分辨率有限，系统设计时在采样系统中将目标速度与车速进行补偿。经补偿后的目标多普勒在零通道附近，叠加车速的杂波平移到非零多普勒通道。此时不再进行MTI处理，而是通过MTD利用多普勒通道区分运动目标和杂波。其原理图如图2所示。

图2. 某雷达原信号处理流程

该雷达在实际使用时对强杂波背景下的慢速目标进行检测时存在跟踪误差突跳的现象，原因是该慢速目标为六旋翼的无人机，飞行速度在0.1m/s~20 m/s，当目标速度与杂波落于同一多普勒通道或临近通道，且杂波比目标信号强20db左右，再加上目标自身旋翼谱在多普勒维的扩展，导致目标检测[4]和角误差计算出现异常。

图3. 异常波位MTD后数据

如图3所示，目标在1通道，位置在241通道；杂波位于5通道，占据全距离段且杂波比信号强约20db，严重影响了目标检测与选取，与此同时目标自身特性导致多普勒维频谱扩展严重，必须加以抑制。

优化的信号处理流程如图4所示。AMTI用来抑制运动的地杂波。Kaiser窗用来抑制MTD后速度通道的杂波。

图4. 优化后的某雷达信号处理流程

3 改进后的数据分析

无论是AMTI还是增加Kaiser窗，均会造成一定的能量损失，Kaiser窗函数如图5所示,添加Kaiser窗后的效果如图6所示。

图5.不同系数的Kaiser窗

图6.优化后的效果图

4结论

通过在原有信号处理流程中增加AMTI可以有效减少强杂波对动目标检测的影响，具有一定的对消效果；在多普勒维增加Kaiser窗，可以减少杂波扩展以及旋翼谱自身的扩散，有利于目标检测，但由于Kaiser窗凹口很深，当目标多普勒跟踪不稳时容易被抑制掉。实际应用时必须结合目标跟踪情况综合决定。

参考文献：

[1] 陈伯孝 等编著.现代雷达系统分析与设计[M].西安：西安电子科技大学出版社，2012

[2] 丁鹭飞，耿富录.雷达原理[M].西安：西安电子科技大学出版社，1995

[3] 陶海红，廖桂生，宋万杰，等.多模杂波抑制的参差时变多凹口滤波设计[J].系统工程与电子技术，2004.26（2）：153-156.

[4] 赵树杰.信号检测与估计理论[M].北京：电子工业出版社，2013.