基于分布式协同模式的MTI滤波器设计与仿真

刘佳+唐小明+宋洪良

摘 要： 为了利用双（多）基地雷达收发分置的体制优势，在传统工作模式的基础上设计一种分布式协同的工作环境。为了在接收机处有效滤除杂波，采用设计动目标显示（MTI）滤波器的方法进行杂波抑制。在模型设计上选择切比雪夫等波纹逼近理想滤波器的方法设计滤波器模型。由于实际杂波环境和方位角会引起杂波功率谱变化，在结构设计上通过一个固定杂波多普勒滤波器实现对高强度地物回波的滤除，级联一个具有准自适应功能的滤波器组，实现对运动杂波的抑制。仿真结果表明该滤波器对雷达信号中的杂波具有较好的抑制作用。

关键词： 分布式协同； 杂波抑制； 动目标显示； 自适应滤波

中图分类号： TN958?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）17?0079?04

Design and simulation of MTI filter based on distributed cooperation mode

LIU Jia， TANG Xiaoming， SONG Hongliang

（Naval Aeronautical and Astronautical University， Yantai 264001， China）

Abstract： In order to make use of the advantages of the receiving and transmitting bistatic system for double or multi?base radars， a distributed cooperation working environment was designed on the basis of the traditional working mode. In order to filter the clutter at receiver effectively， the method for designing the moving target display （MTI） filter is used to suppress the clutter. The method of Chebyshev equal ripple approximate ideal filter is selected to design the filter model. Since the actual clutter environment and azimuth angle may lead to the change of clutter power spectrum， a fixed clutter Doppler filter is adopted in the structure design to filter the high?intensity ground echo， and then a filter bank with quasi?adaptive function is cascaded to suppress the moving clutter. The simulation results show that the filter can suppress the clutter in radar signal effectively.

Keywords： distributed collaboration； clutter suppression； moving target display； adaptive filtering

0 引 言

双（多）基地雷达是一种有别于传统单基地的新体制雷达，其基本工作模式有合作与非合作式两种[1?2]。在这两种模式的基础上，利用某一部外辐射源雷达在近距离的一部接收机中接收直达波信号，通过信号处理解析出同步参数后，将同步信息通过数传通道（网络）传递给远距离的其他接收机，实现发射和接收的“三大同步”，该模式能够克服传统模式的不足，具有广泛的适用性，其工作背景如图1所示。

杂波抑制在雷达信号处理中扮演着关键角色，对雷达系统的目标检测能力有着重要影响。传统雷达检测中假设杂波是固定的[3]，能量主要集中于零多普勒频率附近，因此常常采用固定的高通滤波器来滤除。但是固定权系数的MTI滤波器在对付运动杂波方面的效果并不理想，需要设计一种随时变化权重的滤波器实现杂波抑制，于是出现了自适应杂波抑制技术。在这方面，文献[4]利用AR模型逼近杂波谱倒置理想带通滤波器的频率响应，通过改变滤波器中心频率和通带宽度实现自适应。文献[5]讨论了一种基于最大平均改善因子准则的权矢量计算方法，并从工程的角度提出一种比较筛选确定滤波器系数的算法。文献[6]建立了基于特征矢量法的MTI滤波器的几何描述模型，并通过仿真进行了验证。

但是在图1所示的分布式协同背景下，杂波功率谱分布除了涉及雷达工作频率和实际复杂环境，还与双基地角有着密切联系。在收发长度和趋近于基线距离时[7]，杂波频率有向多普勒零频附近收敛的趋势，而且在方位角的影响下，功率谱具有较大的展宽，这些都与单基地直线谱模型差别较大，一些常用的设计方法如线性预测和杂波对消等更是难以适用。

综合考虑以上因素，将固定杂波与运动杂波的抑制分开进行，即先通过一个高通多普勒滤波器实现对高强度地物回波的滤除，然后通过一個预先设计好的准自适应滤波器结构实现对运动杂波的抑制。在滤波器模型设计方面，对高通和带阻滤波器采用切比雪夫逼近法设计频率响应，取得对理想滤波器的最优逼近。同时在自适应结构设计方面考虑双基地几何条件下杂波的非平稳性，通过设计一个并联多普勒滤波器组加选择比较器的结构来实现自适应功能，并行输出的多普勒滤波器组信号在比较器中通过选择判决将抑制效果最佳的结果作为最终输出，该结构避免了估计杂波参数的复杂过程，适合于工程运用。endprint

1 基于切比雪夫逼近法的MTI滤波器模型设计

若是从优先考虑滤波器滤波效果的角度出发，即濾波器的凹口设计要窄同时深度需深，在逼近理想滤波器常用的三个实现方法——窗函数法、频率采样法和切比雪夫等波纹逼近法中，效果最好的是切比雪夫法。理想带阻滤波器的幅度频率响应[8]和相应的功率谱形式为：

（1）

式中：为滤波器的归一化中心频率；为滤波器的归一化阻带宽度。如果为实际滤波器的频率响应，则逼近误差可表示为：

（2）

若将滤波器最大通阻带的逼近误差定为技术指标，那么位于通带低频端和阻带高频端的部分将很难达到技术要求。考虑到如果能使逼近误差在通带和阻带内均匀分布，那么在实现技术指标的同时可以获得更小的滤波器阶数，利于设计实现。在这种思想下放弃了单调性，而采取一种等波纹的逼近方法——切比雪夫法。

切比雪夫逼近法采用最大误差最小化准则逼近理想滤波器的频率响应[9]，从而实现最优FIR滤波器的设计。切比雪夫滤波器的性质如下：对Ⅰ型滤波器而言，幅频响应在通带中等波纹，在阻带中单调；对Ⅱ型滤波器而言，幅频响应在通带中单调，在阻带中等波纹。综合考虑以后采用Ⅰ型滤波器，它在通频带内虽然有等幅波动，但在逼近理想滤波器方面做到了整体误差最小。

通过切比雪夫逼近法计算，可以得到Ⅰ型滤波器的幅频响应平方函数：

（3）

式中：反映了通带内幅度波动的程度，越大，则波动幅度就越大；为通带截止频率，令称为对的归一化处理；是阶切比雪夫多项式。

从式（3）可以看出，平方幅度函数与3个参数，即和有关，设阻带截止频率为令：

则：

（4）

（5）

可以看出，要求阻带频率衰减越大，也就越大。通常在确定参数和后，借助相关技术工具可以得到系统函数。

通常可以将杂波分为固定杂波和运动杂波两大类。固定杂波频谱往往集中在多普勒零频附近且谱宽较窄，这时固定杂波功率很强，滤波器的凹口设计应本着窄且深的原则。运动杂波频谱通常集中于平均多普勒频率附近，功率相对于固定杂波较弱，对滤波器的要求是使滤波器凹口对准中心且宽度应与杂波谱相当，深度适中，这些都可以通过设计切比雪夫实现。

在获得良好滤波效果的同时，也要发现切比雪夫滤波器的设计是通过复杂的雷米兹多重交换算法实现的。对于固定杂波，其中心频点已知且借助一些先验信息可以提前采用相应技术手段完成滤波器的设计。但是对运动杂波而言，由于杂波频谱特征很难事先确知，根据实际情况估计杂波谱参数进行滤波器设计运算量很大，再加上双基地的几何特征使得杂波谱随着距离、方位不断变化，更是加大了滤波器实时调整的难度。

2 一种具有准自适应功能的滤波器结构

2.1 运动杂波多普勒滤波器组

在第1节讨论的基础上，如果能够根据实际情况估计出杂波的谱中心和谱宽，则理想滤波器的中心频率和阻带宽度就能确定，进而利用切比雪夫法逼近该模型设计MTI滤波器，使滤波器的凹口实时地对准杂波能量集中的区域。但是，准确地实时估计杂波参数并不容易，再加上双基地几何特征带来杂波单元的非平稳性变化，更是对参数估计提出了更高的要求。此外，切比雪夫滤波器良好的滤波性能是在复杂的系数计算基础上实现的，即使估计出了杂波参数，对滤波器进行实时调整也是一个大的问题。

因此，有必要换一个角度考虑对杂波进行自适应调整。首先根据可能出现的杂波环境设计出多组FIR带阻滤波器，这些滤波器都是通过切比雪夫最优逼近理想滤波器设计实现，滤波器的系数由于计算环境复杂通过事先计算并存储起来。对某一时刻的杂波单元而言，如果其功率谱能量集中区域包含在设计好的滤波器组所覆盖的频谱中，同时带宽设计较为理想，那么总能找到一个能够进行有效抑制的滤波器作为自适应选择。

对运动杂波而言，根据所在的实际环境，通常能够对杂波类型做出有效判定。如果目标来自海上，则运动目标主要由海杂波组成，这时设计滤波器组就应以海杂波作为主要参考。同样，对地上目标来说则应主要考虑气象杂波的影响。

气象杂波的功率谱通常分布在脉冲重复频率的以内，频带较宽。对此可以将它的多普勒频率范围分成16段，每一段对应一个第1节所设计的带阻滤波器，根据前面所述算法计算出每一段滤波器系数，并联成一个多普勒滤波器组。将它们的频率响应反映在同一张频谱图上，如图2所示，他们分别对应了不同多普勒频率的气象杂波，由于分段较多图中只包括正多普勒频率部分。

海杂波的功率谱通常分布在脉冲重复频率的以内，频带较宽。对此可以将它的多普勒频率范围也分成16段，每一段对应一个第1节所设计的带阻滤波器，根据前面所述算法计算出每一段滤波器系数，并联成一个多普勒滤波器组。将它们的频率响应反映在同一张频谱图上，如图3所示，分别对应不同多普勒频率的海杂波，由于分段较多图中只包括正多普勒频率部分。

2.2 选择比较器

选择比较器不必估计杂波参数（中心频率与谱宽）。通过对实际目标环境和不同杂波性质的分析，利用2.1节里设计出的多普勒滤波器组，将同一杂波信号并行地输入到滤波器组中进行滤波，然后将所有的结果在选择比较器中进行判决选择，以杂波剩余量最小作为滤波器选择的指标。选择器的应用避免了对杂波参数的复杂估计以及对双基地几何特征影响的考虑，工程上易于实现。整个滤波环节流程图如图4所示。

3 仿真实验

仿真流程参照图5，简化实际杂波环境，对杂波参数的设定如下：设某一运动杂波的功率谱分布近似为K分布[10]，中心频率考虑方位角影响，简化设计为在范围内随机出现，滤波器带宽设计由先验知识估计出近似值，误差控制在15%。由此得到的杂波功率谱如图5所示。

将该功率谱分布下的杂波单元序列并行地输入到设计好的多普勒滤波器组中，然后把输出结果放到比较器中进行选择，以杂波剩余量最小为原则对各组的数据进行比较判决，各滤波器的输出结果如表1所示。endprint

从表1中可以看出，在1号滤波器处杂波功率的衰減达到最大，实际对比仿真出的杂波信号功率谱可以发现，杂波中心频率介于之间，1号滤波器的中心频率能较好地对准杂波功率谱，实现对杂波的有效抑制。

4 结 语

本文基于一种分布式协同背景设计MTI滤波器。在滤波器的模型选择方面，采用切比雪夫等波纹逼近理想滤波器的方法使得单个滤波器的滤波性能达到最优，如果杂波参数确定，设计出来的滤波器能够起到很好的抑制杂波作用。与此同时，考虑到实际杂波环境和双基地几何特征的影响，在滤波器自适应调整方面采用一种准自适应手段，简化实际杂波模型，通过预先设计好的滤波器组实现对同一杂波单元的比较判决，选择滤波效果最佳的作为实际输出，该方法避开了对实际杂波参数的复杂估计，节省运算量，结构上较为简单，工程上易于实现。

参考文献

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