一種海雜波紋理分量提取方法研究

, ,,

(1.海軍航空工程學院青島校區(qū),山東青島266041;2.中國人民解放軍91917部隊,北京102401)

0 引言

在雷達信號檢測過程中,海雜波的統(tǒng)計特性及其隨時間和空間的變化對雷達信號檢測算法的設(shè)計與性能評估具有重要的意義。海雜波的統(tǒng)計特性與電磁波入射余角、電磁波頻率、海況等眾多因素有關(guān)。通過對不同海況、不同風向條件下對海面起伏特性及規(guī)律的分析,海平面的起伏變化可劃分為兩個空間尺度的變化,分別由兩種不同的物理機制造成,即海水的重力波和表面張力波,海雜波表現(xiàn)出明顯的隨機特性,即海雜波具有非高斯性、非平穩(wěn)性和非均勻性[1]。海面形成的特定結(jié)構(gòu)導致了海雜波的統(tǒng)計特性可以采用組合模型表示,即表示為兩個不同相干長度的分量的乘積。海面大尺度結(jié)構(gòu)分量對應(yīng)海雜波的紋理分量,海面小尺度結(jié)構(gòu)分量對應(yīng)海雜波的散斑分量。因此,研究一種海雜波紋理分量的提取方法,利用X波段雷達對海雜波實測數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計特性分析與仿真驗證,對提高雷達目標檢測具有較高的應(yīng)用價值。

1 特性分析

海雜波的產(chǎn)生機理與海面運動特性有關(guān),而海面的起伏規(guī)律受多種因素的影響,難以用簡單的規(guī)律進行描述,對于海雜波的建模通常是基于觀測信號的分析展開的[2],并同時觀測海面的起伏規(guī)律,從而獲得海面的起伏規(guī)律與海雜波統(tǒng)計特性之間聯(lián)系。通過觀察分析不同海況、不同風向條件下海面起伏特征,認為海平面的起伏可以劃分為兩個空間尺度的變化。這兩個空間尺度的變化來自兩種不同的物理機制:海水的重力波和表面張力波。表面張力波主要由風和海水的表面張力產(chǎn)生,其特性與氣象條件密切相關(guān)。表面張力波通常具有較小的幅度,波長較短,數(shù)量級大約為2 cm以內(nèi)[3]。實際上,在完全穩(wěn)定的氣象條件下,仍然可以觀測到海水表面張力引起的海面連續(xù)的、隨機的起伏運動,故這種張力波在海面上幾乎處處存在,且具有一定的局部特性。此外,海面張力波不會攜帶過多的能量,但會散射電磁波。重力波則主要是由海水重力的累積產(chǎn)生的,其最初可能是由風、溫差或其他氣象條件觸發(fā)。與張力波不同的是,重力波具有較大的幅度和波長,波長遠大于2 cm。重力波的特性可以覆蓋較大一片海域,具有較強的相關(guān)性,并攜帶大量的能量,對電磁波反射具有重要的影響。通過對重力波和張力波的不同物理特性的分析,容易確定海雜波也具有兩個尺度上的隨機特性。圖1給出了海平面起伏示意圖,小尺度表面張力波疊加在大尺度的重力波上,且重力波迎風面上疊加的表面張力波的幅度更大,還給出了海平面對電磁波散射效應(yīng),顯然不規(guī)則的海面將電磁波散射到任意方向,并且海平面的某些位置可能會由于重力波的影響產(chǎn)生遮蔽效應(yīng)[4]。

圖1 海平面起伏示意圖

海面的這種結(jié)構(gòu)導致了海雜波的統(tǒng)計特性可以采用組合模型來表示,即表示為具有兩個不同相干長度的分量的乘積。海面大尺度結(jié)構(gòu)分量對應(yīng)海雜波的紋理分量,海面小尺度結(jié)構(gòu)分量對應(yīng)海雜波的散斑分量。可以將散斑分量近似為高斯過程g(t),而紋理分量近似為非負的隨機過程那么海雜波可以用復合高斯過程c(t)=來表示[5]。如果考慮到雷達信號處理過程是對回波以脈沖重復頻率的采樣,并假定在一個相干處理間隔內(nèi),紋理分量完全相關(guān),即認為紋理分量在一個相干處理間隔內(nèi)為一個隨機變量,那么可以得到一個球不變隨機矢量(SIRV)雜波模型:

相對于組合模型或復合高斯模型,SIRV雜波模型具有很多優(yōu)點。最重要的就是SIRV的概率密度函數(shù)(Probability Distribution Function,PDF)完全由紋理分量的邊緣PDF和高斯分布矢量的相關(guān)函數(shù)確定[6]。

2 算法提出

考慮到采用復合模型可以較好地擬合海雜波統(tǒng)計特性,那么進一步深入分析需要分別考慮復合模型中的紋理分量和散斑分量的統(tǒng)計特性。其中,紋理分量的統(tǒng)計特性表征了海雜波的非高斯性,而散斑分量的相關(guān)性直接與雜波功率譜有關(guān)[7]。因此,在對海雜波統(tǒng)計分析之前,必須考慮紋理分量的提取問題。

海雜波的紋理分量的提取本質(zhì)上是利用了紋理分量和散斑分量具有不同的相干長度。文獻[8]給出了計算海雜波紋理分量相干長度的算法,該算法是基于廣義Kolmogorov-Smirnov檢驗,其過程需要統(tǒng)計獨立的樣本,檢驗門限需要利用Monte Carlo仿真得到,操作和計算比較復雜。而本文則給出了一種新的紋理分量提取算法,該算法能夠自適應(yīng)地搜索紋理分量的最佳相干長度,而無須進行統(tǒng)計假設(shè)檢驗。假定雜波紋理分量長度為L,那么長度為L的雜波序列可以近似為

不失一般性,可以假定散斑分量為零均值單位方差的高斯分布過程,那么可以得到雜波序列中序號k的散斑分量估計值:

由此可以將散斑估計值與高斯分布的擬合程度作為評估紋理分量相干長度的估計指標:

3 仿真分析

3.1 實測數(shù)據(jù)選取

以加拿大Mc Master大學的IPIX雷達在1998年獲得的雷達海雜波實測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行分析。該雷達工作頻率為X波段,能夠水平極化(H)和垂直極化(V)發(fā)射和接收,并具有發(fā)射多種寬度脈沖的能力,因此,利用該雷達雜波數(shù)據(jù)可以分析不同極化組合、不同距離分辨率條件下的雜波統(tǒng)計特性[10]。本文以Data1,Data2和Data3表示雷達分辨率為30 m,15 m和3 m的3種雷達雜波數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)包含34個距離分辨單元和60 000個脈沖回波數(shù)據(jù),雷達入射余角為0.32°,每個數(shù)據(jù)具有4種極化組合形式:H H,HV,VH和VV,分別表示發(fā)射極化方式和接收極化方式。該雜波的具體參數(shù)參見文獻[7]。文獻[7]的研究結(jié)果表明,該雷達雜波數(shù)據(jù)在大多數(shù)情況下可以很好地擬合SIRV模型。本文利用紋理分量提取算法,可以實現(xiàn)復合高斯過程的紋理分量和散斑分量的分離,從而可以進一步分析紋理分量的PDF。

3.2 仿真結(jié)果分析

圖2給出了3種分辨率雜波數(shù)據(jù)HH模式下的d(L)曲線,可以看出,d(L)近似為一條下凸的單個最小值的曲線,其最小值對應(yīng)了紋理分量相干長度的最優(yōu)估計值。需要指出的是,即便d(L)達到最小值,最小值的大小與數(shù)據(jù)的選擇有關(guān)。對于高分辨率雜波Data3的數(shù)據(jù),其d(L)最小值比其他的數(shù)據(jù)要大,這說明,該數(shù)據(jù)的散斑分量與高斯分布的擬合程度最差。文獻[7]的結(jié)論也表明該數(shù)據(jù)與SIRV模型的擬合程度是最差的。

圖2 HH模式下不同雜波數(shù)據(jù)d(L)

圖3針對Data1的HH模式下的雜波,給出了紋理分量的提取效果,其基本上反映了雜波的短時平均功率的變化。

圖3 Data1雜波數(shù)據(jù)HH模式下的紋理分量提取

表1給出了距離單元編號為17的雷達雜波數(shù)據(jù)的紋理分量相干長度。可以發(fā)現(xiàn),HH極化具有較長的紋理分量相干長度,而VV極化通常較小,這是由于海面對不同極化的散射機理不同導致的。其次,紋理分量相干長度隨著分辨率的提高而減小。在雷達信號檢測中,相干長度的估計具有重要的意義。當相干處理脈沖個數(shù)超過了紋理分量的相干長度,雜波的SIRV模型就不再成立,而退化為復合高斯模型,此時基于SIRV的信號檢測理論中的很多假設(shè)就不再成立,即對于海雜波而言,通過提高相干累積脈沖個數(shù),并不能保證檢測性能的改善。

表1 雷達海雜波的相干長度

4 結(jié)束語

本文基于海面物理機制特性變化,通過對海雜波的產(chǎn)生機理與海面運動特性關(guān)聯(lián)性分析,研究了海雜波具有兩個尺度上的隨機特性,其統(tǒng)計特性可采用復合高斯模型來表示,即兩個不同相干長度的紋理分量和散斑分量的乘積。在此研究基礎(chǔ)上,提出了一種新的紋理分量提取方法,基于此方法,可以有效分析實測海雜波數(shù)據(jù)紋理分量的去相關(guān)時間,完成海雜波的紋理分量與散斑分量的分離。進一步利用X波段雷達海雜波實測數(shù)據(jù)仿真分析了不同距離分辨率、不同極化組合條件下海雜波紋理分量的提取效果,對分析研究海雜波統(tǒng)計特性,提高雷達信號檢測性能具有較好的應(yīng)用價值。

[1]閆亮,孫培林,易磊,等.基于逆高斯分布的復合高斯海雜波建模研究[J].雷達學報,2013,2(4):461-465.

[2]WARD K D,TOUGH R J A,WATTS S.Sea Clutter:Scattering,the K Distribution and Radar Performance[M].Herts,UK:IET,2006.

[3]時艷玲.非平穩(wěn)海雜波背景下子帶開關(guān)相干檢測器[J].電子學報,2014,42(10):1925-1930.

[4]TOTIR F,RADOI E,ANTON L,et al.Advanced Sea Clutter Models and Their Usefulness for Target Detection[J].MTA Review,2008,18(3):257-272.

[5]趙翠,江朝抒,馬靜,等.基于ZMNL的相關(guān)廣義復合分布雷達海雜波仿真[J].現(xiàn)代雷達,2015,37(2):75-78.

[6]曹艷霞,李國君.基于K分布艦載雷達海雜波仿真方法研究[J].雷達科學與技術(shù),2016,14(1):86-90.CAO Yanxia,LI Guojun.Study on Simulation Method of Ship-Borne Radar Sea Clutter Based on K Distribution[J].Radar Science and Technology,2016,14(1):86-90.(in Chinese)

[7]CONTE E,DE MAIO A,GALDI C.Statistical Analysis of Real Clutter at Different Range Resolutions[J].IEEE Trans on Aerospace and Electronic Systems,2004,40(3):903-918.

[8]CONTE E,BISCEGLIE M D,GALDI C,et al.A Procedure for Measuring the Coherence Length of the Sea Texture[J].IEEE Trans on Instrumentation and Measurement,1997,46(4):836-841.

[9]王佳寧,許小劍.一種小擦地角下空時相關(guān)的海雜波仿真模型[J].制導與引信,2014,35(4):7-13.

[10]李芾.基于實測海雜波數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性分析[D].西安:西安電子科技大學,2013.