水域雷达的软件化杂波处理

李朋 王祥丽 史毅仁

四创电子股份有限公司 安徽 合肥 230094

引言

水域雷达杂波主要包含海杂波和雨雪杂波，是影响目标录取、航迹跟踪能力和效果的主要因素，所以杂波抑制处理是水域雷达研究领域的一个重点研究课题。

杂波由于产生的机理不相同[1]，因此处理方法也不同。海杂波主要分布在雷达近区，强度随距离而减少，可以使用增益控制的灵敏度时间控制（Sensitivity time control，STC）。雨雪杂波是以一个较为均匀的方式分布的，使用快速时间常数（Fast Time Control，FTC）处理。统计分布特性的恒虚警（Constant False Alarm Rate，CFAR）处理从各种杂波背景中检测出目标[2]。

目前雷达STC功能是通过控制压控衰减器实现的[3]，FTC也是微分电路，两者都是通过固件器件实现，增加系统成本，实现比较复杂。本文提出软件化的实现方式，程序上采用模块化、网络接口和多线程并行处理的软件化设计，满足雷达数据量大、处理延时小的要求，并联合使用多种类型CFAR，抑制水域雷达杂波，从不同杂波背景中检测目标。

1 水域雷达软件化的杂波处理方法

杂波处理流程如图1所示，包括STC处理，FTC，依据杂波、船只分布选择CFAR类型：单元平均恒虚警CA-CFAR、最大选择GO-CFAR、最小选择SO-CFAR、CFAR处理后数据合并处理。

图1 杂波处理流程

杂波处理从接收到雷达视频数据后开始，首先进行STC处理，调整近程增益，对海杂波信号强度进行抑制。然后进行FTC处理，抑制均匀分布的雨杂波。其次根据杂波和船只分布情况选择CFAR类型，雷达整个测量范围设计3种CFAR，均匀分布的海杂波选用CA-CFAR，船只较多的航道区域选用SOCFAR，杂波突变的区域使用GO-CFAR。最后把3种CFAR处理的结果进行合并，发送给数据处理进行点迹凝聚和航迹跟踪。

软件化的杂波处理，利用网络接收和发送视频数据，STC、FTC和CFAR分别用独立线程并行处理，满足了雷达数据量大、处理延时小的要求。

1.1 STC海浪杂波处理

水域雷达接收回波信号受到海浪杂波干扰时，会影响目标的信杂比，增大目标检测难度。控制海杂波最好的方法是STC处理，意图对近程海杂波信号加以抑制，同时确保远程的小目标被探测到。

STC模型要能够表现出海杂波强度随距离维度变化的趋势，如图2所示直线STC曲线，起始增益Gain0、起始距离STCStartR和STCEndR 3个参数决定了海杂波抑制强度。

图2 STC曲线

图中分为3段，距离小于STC起始距离的使用固定增益Gain0，大于STC结束距离的使用增益1（不进行STC处理），位于起始距离和结束距离之间的增益需要根据线性关系进行计算，如下式所示，计算某一距离点的增益Rgain：

式中，增益取值范围0到1之间，值越小信号衰减越大，合理调节Gain0、STCStartR和STCEndR的值达到对海杂波抑制的最佳效果。

1.2 FTC雨雪杂波处理

FTC处理主要是将接收到的雨雪杂波减弱，实现把掩盖在雨雪杂波中的目标突显出来。与STC相比，FTC作用在整个雷达覆盖距离范围。

FTC实质是一个微分器，对均匀分布的雨雪杂波影响较大，由于目标在时域上持续短，微分器对目标的影响小，这就使得目标的可见度提高了。软件实现中有2个参数，FTC窗口大小FTCWindowSize和FTC因子FTCLevel，计算某一距离点强度RFTC：

式中，Ramp距离R的回波原始幅度，Ramp(i)表示窗口内采样点i的幅度，TFCLevel取值0到1，TFCLevel值越大，RFTC值越小。根据雨雪杂波情况调节窗口大小和FTC因子，达到最佳抑制雨雪杂波效果。

1.3 CFAR目标检测

CFAR处理是目标检测通用的方法，能够依据雷达杂波情况动态调整检测门限[4]。针对均匀分布的海杂波，使用单元平均恒虚警CA-CFAR。当目标相互靠近，为防止目标漏检，采用最小选择SO-CFAR。当从杂波与非杂波区交界处，杂波功率差异大，为防止虚警出现，采用最大选择GO-CFAR。检测原理如图3所示，在CFAR选择器模块中，可以根据雷达阵地情况配置CAFR类型，表1为不同类型CFAR对应的应用场景。

表1 不同类型CFAR对应的应用场景

图3 CFAR检测

2 实验结果与分析

实验使用四创电子全固态水域雷达，采集中雨天气雷达数据如图4（a）所示，图中有一个面积比较大的雨杂波区，在雨杂波区有4艘船只目标回波。

图4 雨杂波处理

图5 海杂波处理

雨杂波处理中， FTC作用是削弱雨杂波，选用的CA-CF AR作用是从均匀分布的雨杂波中提取出目标，通过对比图4的（a）和（b），4艘船只被检测出来，雨杂波被有效抑制，在图（b）的虚线内，少许剩余杂波在后续的数据处理中进行处理。

海杂波抑制实验如图5所示，海杂波主要分布在雷达近区，如图5（a）所示，此时海杂波分布在3公里范围内，其中有一个固定浮标目标回波。

海杂波处理中，STC作用是削弱海杂波，选用的GO-CFAR作用是从随机动态变化的海杂波中提取出目标，通过对比图5的（a）和（b），浮标目标被检测出来，海杂波被有效抑制，在图（b）的靠近雷达区域，少许剩余杂波在后续的数据处理中进行处理。

3 结束语

针对水域雷达的杂波干扰，本文设计软件化的杂波处理方法，STC处理有效抑制雷达近区的海杂波，FTC有效抑制雨雪杂波，不同类型CFAR的组合可以检测出不同杂波环境下的目标。程序上模块化、网络接口和多线程并行处理的软件化设计，满足处理的雷达数据量大、处理延时小的需求。实验表明，所提出的方法能有效抑制水域雷达杂波，从不同类型杂波背景中检测出目标。