主动雷达导引头海杂波回波信号计算与测试

摘要：       采用复合制导体制的防空导弹， 在其末制导阶段下视攻击低空目标时， 主动雷达导引头会接收到较强的地/海杂波， 此时进入接收机的杂波信号会严重影响导引头目标的检测和分析。 因此， 关于杂波的精确计算对评估导引头在杂波下的截获和跟踪能力具有至关重要的意义。 本文将主动雷达导引头的试验数据与海杂波理论模型相结合， 提出了一种实时计算海杂波回波信号强度的方法。 该方法在杂波理论模型的基础上， 通过引入试验数据为算法提供标定基准， 能够保证海杂波计算结果更加符合实测结果。 仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。

关键词：      导引头; 海杂波; 实时计算; 试验数据

中图分类号：     TJ765.3+31文献标识码：     A文章编号：      1673-5048（2019）02-0057-05

0引言

现代先进的中/远程防空导弹武器系统， 通常采用复合制导体制， 在末制导阶段采用主动雷达导引头， 并采用高抛弹道来增大导弹射程。 在末制导阶段下视攻击低空目标时， 主动雷达导引头会接收到较强的地/海杂波， 并且进入接收机的杂波信号会严重影响导引头目标的检测和分析。 因此， 主动雷达导引头的地/海杂波功率的精确计算对于评估导引头地/海杂波下的截获和跟踪能力具有至关重要的意义。

杂波计算方法在20世纪60年代末至70年代初形成[1-3]， 大多采用等多普勒线-距离线组成网格的方法计算。 1985年， Jao和Goggins在假设近距内地球表面是平面的条件下， 提出了网格积分的闭合解[4]， 实现了网格单元面积计算的最高精度; 为了进行实时杂波仿真， 需要在100 ms内实现一个攻击状态下的杂波计算和实时复现[5-6]， 针对实时性问题， Sandhu和Mitchell分别提出了不同的改进方法[5， 7]。

不同于以往仅基于理论模型的杂波计算方法， 本文结合试验数据与杂波理论模型， 提出一种实时计算海杂波回波信号强度的方法。 该方法利用试验数据为算法提供标定基准， 使得杂波计算结果更加符合实测结果。 本文主要考虑导引头主波束照射海面区域产生的回波所构成的主瓣杂波。 主瓣杂波的强度与发射机功率、 天线主波束的增益、 地面或海面对电磁波的反射能力、 载机与地面或海面的高度等因素有关， 其强度可以比雷达接收机的噪声强70 dB左右[8-9]。

1海杂波回波功率模型

通常用后向散射系数σ0来表述海杂波的后向散射特性， 定义为单位面积的等效雷达散射截面积， 单位为m2/m2。 有很多自然因素决定着来自海面的雷达后向散射特性[10-11]， 包括海情、 风速、 风向和海浪相对于雷达的方向等。 同时后向散射的测量也取决于某些雷达的自身参数， 诸如雷达载波频率、 带宽（距离分辨率）、 天线波束宽度、 发射功率、 极化方式和擦地角（波束入射余角）等。 后向散射系数σ0通常需试验测定。

海杂波是由导引头的分辨单元中存在很多面散射所引起的， 假设散射表面是一个平面， 考虑主瓣范围内的散射表面， 则导引头照射的面杂波区域（如图1所示）分为以下两种情况[12]：

（1）  波束宽度限制。 在大擦地角条件下， 脈冲宽度决定的作用距离（即脉冲的距离分辨率ΔR）与天线俯仰波束在径向上的投影长度相比足够大。

（2）  脉冲长度限制（距离分辨率限制）。 在低、 中擦地角条件下， 脉冲长度决定的作用距离小于天线俯仰波束在径向上的投影长度。

散射体要对导引头的接收信号产生影响， 有两个条件： 首先要被导引头照射， 其次必须位于天线的主瓣内。 其结果是距离分辨单元内沿散射表面的有效宽度， 是投影到散射面上的距离分辨率和投影到散射面上的俯仰波束宽度中较小的一个数值。 这两种情况的分界线为

式中： Pt为导引头发射机功率; λ为导引头工作波长; σ0为杂波的后向散射系数;  Ls为系统损耗因子; La为大气衰减因子; ΔA（R0，θ，φ）为距离R0的照射面积;  P（θ，φ）为天线功率方向图;   θ为导引头方位波束宽度;  dA为散射表面的微分面积。

基于以上分析结果， 在波束限制和脉冲限制两种情况下， 导引头杂波的回波信号分别满足：

（1） 波束限制情况下， 在散射表面顺着距离方向， 波束的宽度为R0φ/sinδ， 如图1（a）所示， 垂直距离维的波束宽度为R0θ。 因此， 在任意时刻对后向散射有贡献的散射面积为R20φθ/sinδ。 由此可得， 对接收功率有贡献的微分面积为

dA=R0dθR0sinδdφ=R20sinδdθdφ（4）

将dA代入式（3）， 并将天线3 dB波束宽度内的增益近似为常数G， 得到在波束限制情况下， 导引头接收的主瓣杂波功率为

Pr=PtG2λ2σ0φθ（4π）3R20LsLasinδ（5）

（2） 脉冲限制情况下， 距离分辨单元内的散射体分布宽度为ΔR/cosδ， 如图1（b）所示， 垂直距离维的波束宽度为R0θ。 因此， 在任意时刻对后向散射有贡献的散射面积为R0θΔR/cosδ。 由此可得， 对接收功率有贡献的微分面积为

dA=R0dθΔRcosδdφ=R0ΔRcosδdθdφ（6）

航空兵器2019年第26卷第2期常晓兰， 等：  主动雷达导引头海杂波回波信号计算与测试同理可得， 在脉冲限制情况下， 导引头接收的主瓣杂波功率为

Pr=PtG2λ2σ0ΔRθ（4π）3R30LsLacosδ（7）

综上可得， 在波束限制情况下， 杂波回波功率是随R-20变化的， 而在脉冲限制情况下， 杂波回波功率是随R-30变化的。

2结合试验数据的海杂波计算方法

点目标的雷达接收功率可表示为[13]

Pr=PtG2λ2σ（4π）3R4LsLa（8）

式中： Pt为导引头发射机功率; λ为导引头工作波长; σ为目标的雷达截面积（RCS）; R为弹目距离;  Ls为系统损耗因子; La为大气衰减因子。 点目标回波功率是随R-4变化的。

根据式（5）和式（7）～（8）， 可以得到波束限制和脉冲限制两种情况下， 信号杂波比（SCR）分别为

波束限制：

SCR=σsinδR2φθσ0（9）

脉冲限制：

SCR=σcosδRΔRθσ0（10）

基于导引头的试验数据， 海杂波计算方法的具体实现步骤如下：

（1） 对RCS为σ1的目标进行试验， 获得算法的标定基准。 在试验中， 需要采集该目标在某个距离范围内的信号幅度， 并记录对应时刻导引头接收机保护器是否进行保护， 以及中频增益衰减量;

（2） 根据式（8）， 以及试验结果中RCS为σ1的目标在R1距离上的信号幅度为F1（dB）， 可以计算出RCS为1 m2的目标在1 m距离上的信号幅度为

F2=F1+40lgR1-10lgσ1+T+AGC（11）

式中： AGC为此时的中频增益衰减量; T为接收机保护器的衰减量， dB。 当前时刻接收机保护器未进行保护时不加T， 保护时加T。

（3） 计算导引头的理论作用距离。 设导引头的目标截获门限是信杂比达到SCRmin， 则根据式（9）～（10）， 可以得到波束限制和脉冲限制两种情况下， 针对RCS为σ1的目标， 导引头的理论作用距离分别为

波束限制：

Rmax=σ1sinδSCRminφθσ01（12）

脉冲限制：

Rmax=σ1cosδSCRminΔRθσ01（13）

式中： 后向散射系数σ01选取固定擦地角为δ时的杂波散射系数。

（4） 根据式（8）和式（11）， 以及目标截获门限SCRmin， 可以得到导引头在Rmax处的杂波幅度为

F3=F2-40lgRmax+10lgσ1-10lgSCRmin （14）

（5） 根據式（5）和式（7）， 可得在两种限制情况下， 1 m处的杂波幅度分别为

波束限制：

F4=F3+20lgRmax（15）

脉冲限制：

F4=F3+30lgRmax（16）

（6） 为了使计算的海杂波功率更加接近实测海杂波功率， 在步骤（3）中固定擦地角的散射系数σ01的基础上， 考虑基于实测擦地角的后向散射系数σ0z。 则根据式（5）和式（7）， 可以得到在波束限制和脉冲限制两种情况下， 距离为R处的海杂波回波信号幅度为

波束限制：

Fz=F3+20lgRmax-20lgR-10lgσ01+

10lgσ0z-T-AGCz（17）

脉冲限制：

Fz=F3+30lgRmax-30lgR-10lgσ01+

10lgσ0z-T-AGCz （18）

式中： σ01为固定擦地角为δ时的散射系数;  σ0z为基于擦地角测量值的散射系数;  当前时刻， 接收机保护器未进行保护时不减T， 保护时减T;  AGCz为当前时刻的导引头中频增益衰减量。

3仿真验证

为验证上述算法的有效性， 将所计算的海杂波结果与实测海杂波结果进行对比。 在计算过程中， 选用脉冲限制条件下的理论杂波模型， 后向散射系数σ0选用试验测定结果， 并分别采用0～5级海情下的6种散射系数进行计算。

两种不同实际海情下的实测海杂波结果与相应的计算海杂波结果对比， 分别如图2～3所示。 图中实线是实测海杂波的幅度均值， 虚线是基于0～5级海情的散射系数所计算出的海杂波回波信号幅度， 点划线是10倍距离， 点线是擦地角+20°的结果。 从图中可以看出， 计算所得海杂波随距离图2计算海杂波和实测海杂波对比图Ⅰ

和擦地角的变化趋势与实测海杂波的变化趋势相同。 同时， 图2所示的实测海杂波与0～1级海情的计算海杂波在幅度和变化趋势上都较为吻合， 图3所示的实测海杂波与4～5级海情的计算海杂波在幅度和变化趋势上也都比较吻合。 仿真结果验证了本文所提算法的有效性和可行性。

4结论

本文将主动雷达导引头的试验数据与海杂波理论模型相结合， 提出一种实时计算海杂波回波信号强度的方法。 该方法在杂波理论模型的基础上， 通过引入试验数据为算法提供标定基准， 能够保证海杂波计算结果更加符合实测海杂波结果。 文中给出的仿真实例验证了所提方法的有效性和可行性。

参考文献：

[1] Farrell J L， Taylor R L. Doppler Radar Clutter [J].IEEE Transactions on Aerospace and Navigational Electronics， 1964， ANE-11（3）： 162-172.

[2] Helgostam L F， Ronnerstam B. Ground Clutter Calculation for an Airborne Doppler Radars [J]. IEEE Transactions on Military Electronics， 1965， 9（3）： 294-297.

[3] Friedlander A L， Greenstein L J. A Generalized Clutter Computation Procedure for Airborne Pulse Doppler Radars[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems， 1970， AES-6（1）： 51-61.

[4] Jao J K， Goggins W B. Efficient， ClosedForm Computation of Airborne PulseDoppler Radar Clutter[C]∥IEEE International Radar Conference， Arlington， VA， 1985： 17-22.

[5] Sandhu G S. A RealTime Clutter Model for an Airborne Pulse Doppler Radar[C]∥ IEEE Southeast Conference， 1982： 316-321.

[6]  Saylor  A V. Validation of RealTime， Site Dependent Bistatic CW Clutter Model [C]∥22nd Annual Summer Computer Simulation Conference， Calgary， Canada， 1990： 912-917.

[7] Mitchell R L. Radar Signal Simulation[M]. Dedham， Massachusetts： Artech House， 1978.

[8] Luo Yi， Liu Guosui. Clutter Model for Airborne Early Warning Radar[C]∥ Proceedings of International Symposium on Noise Reduction for Imaging and Communication Systems， Tokyo， Japan， 1998.

[9] 邵国培， 曹志耀， 何俊， 等. 电子对抗作战效能分析[M]. 北京： 解放军出版社， 1998.

Shao Guopei， Cao Zhiyao， He Jun， et al. Analysis of Combat Effectiveness of Electronic Countermeasures[M]. Beijing： PLA Publishing House， 1998. （in Chinese）

[10] 赵巨波， 符燕， 耿文东. 海杂波统计特性分析[J]. 现代雷达， 2005， 27（11）： 4-6.

Zhao Jubo， Fu Yan， Geng Wendong. Analysis of Sea Clutter Statistical Characteristics[J]. Modern Radar， 2005， 27（11）： 4-6. （in Chinese）

[11] 方有培. 海杂波特性研究[J]. 上海航天， 2002， 19（5）： 31-35.

Fang Youpei. The Research to the Sea Clutter Characteristic[J]. Aerospace Shanghai， 2002， 19（5）： 31-35. （in Chinese）

[12] Schleher D C. 動目标显示与脉冲多普勒雷达（MATLAB程式设计）[M]. 戴幻尧， 申绪涧， 赵晶， 等译. 北京：  国防工业出版社， 2016.

Schleher D C. MTI and Pulsed Doppler Radar with MATLAB[M]. Translated by Dai Huanyao， Shen Xujian， Zhao Jing， et al.Beijing： National Defense Industry Press， 2016. （in Chinese）

[13] Richards M A. 雷达信号处理基础[M]. 邢孟道， 王彤， 李真芳， 等译. 北京： 电子工业出版社， 2008.