基于FPGA的氣象雜波圖設計與實(shí)現

1 引 言

無(wú)論什么體制的雷達都會(huì )受到其工作環(huán)境中的噪聲和雜波的干擾，從噪聲和雜波中發(fā)現目標是雷達信號處理的基本任務(wù)。在碧空如洗的天空，空中目標檢測是最容易的，隨著(zhù)氣象變化，會(huì )遇到云、雨、雪、冰雹等不同天氣，那時(shí)目標檢測變得相對困難了。各國都有專(zhuān)門(mén)的氣象雷達用來(lái)分析上述氣象目標，但對于檢測飛機、導彈等飛行目標而言，這些氣象目標稱(chēng)之為氣象雜波。本文將立體雜波圖應用于氣象雜波的CFAR處理，根據當前雜波環(huán)境的變化實(shí)時(shí)地產(chǎn)生雜內雜外標志，從而選擇不同的信號處理支路處理當前氣象雜波，提高了雷達的檢測性能，降低了虛警概率。

2 氣象雜波

立體雜波[1]包括：氣象雜波、箔條雜波、地雜波等雜波，但氣象雜波不同于地雜波等其他類(lèi)型的立體雜波，他有其自身的特殊性，氣象雜波一般情況下并非靜止不動(dòng)的，其各處的厚度也不一樣，分布不均勻，尤其是稀薄帶分布的隨機性，氣象雜波的這些特點(diǎn)使得他的邊緣情況十分復雜，在處理時(shí)也增大了難度，因為檢測門(mén)限稍微偏高的話(huà)，稀薄處的氣象雜波在處理時(shí)就成為了雜外;相反，如果門(mén)限稍微偏低，那么稀薄處的氣象雜波在處理時(shí)就成為了

雜內，不同的判斷將導致不同的處理選擇。本文將重點(diǎn)討論這種邊緣效應的處理。一般情況下，氣象雜波的回波幅度服從瑞利分布[2]，若以x表示氣象雜波回波的包絡(luò )幅度，以δ表示他的平均功率(即標準差)，則x的概率密度函數為：

3建立雜波圖的算法

對于氣象雜波要考慮到氣象雜波運動(dòng)的特點(diǎn)，合理選取雜波單元的大小。本文僅討論分布相對均勻的大片氣象雜波，在均勻雜波背景中，單元平均算法相對其他算法而言，其檢測性能是最優(yōu)的，采用檢測單元△V內數據平均，本單元相鄰掃描間相關(guān)積累。如圖1所示，設距離分辨單元的尺寸為r，一個(gè)脈沖重復周期內掃描的角度為△α，雜波單元△V內分辨距離單元數為M，脈沖數為N，則△ρ=Mτ，△θ=N△α，任一雜波檢測單元的幅度為A(i，j)，(i，j)是雜波單元的坐標，每個(gè)脈沖重復周期內，正常信號輸入序列為xn(i'，j')，那么：

其中，β為疊代因子，合適的疊代因子使每幅雜波圖的權重分配均勻。An(i，j)為相鄰兩個(gè)天線(xiàn)掃描周期按式(3)作相關(guān)積累運算后存入同一雜波單元△V的數據，所有仰角區的雜波圖的單元都以這種方式更新數據。假設噪聲服從瑞利分布，則在雜波與噪聲同時(shí)存在的情況下，遞歸后幅度分布也為瑞利分布。在設定噪聲和雜波的均值和方差的情況下，根據Neyman-pearson準則，利用式(4)和式(5)在Matlab軟件下進(jìn)行仿真，可以得到氣象雜波的虛警概率和檢測概率與其相應參數的關(guān)系曲線(xiàn)圖。

其中，M為檢測單元內的分辨單元數，隨著(zhù)雜噪比SNR和分辨單元數的增大，檢測概率越大;圖5表明：β取1/8遞歸時(shí)虛警概率相應較小，同時(shí)也看到，門(mén)限設置越大，虛警概率越小。

4邊緣效應的處理

當目標處于大片的氣象雜波中時(shí)，由于目標周?chē)s波的平穩性，基本的鄰近單元平均CFAR電路是性能是非常好的，但在氣象雜波邊緣，雜波的變化劇烈，位于各參考單元里的雜波強度有明顯的差別。文獻[4]對比了CA，GO，OS，MX-CMLD等幾種算法抗邊緣雜波的性能，通過(guò)分析認為，包含GO(選大)邏輯的檢測方法的抗邊緣雜波性能均較好。為了消除邊緣效應[5]，下面將討論如何建立輪廓雜波圖，他不表征雜波的具體信息而是判斷雜波相對強弱的。 雜波強弱判斷準則采用雙門(mén)限進(jìn)行檢測。

首先判斷雜波檢測單元是否超過(guò)噪聲門(mén)限，然后對超過(guò)噪聲門(mén)限的分辨單元用計數器進(jìn)行積累，當該檢測單元內的計數值超過(guò)一定值，即門(mén)限2時(shí)，認為該檢測單元處于強雜波區，輸出一位信息1;如果該計數值小于門(mén)限2，則認為該檢測單元處于弱雜波區，輸出一位信息O;為了消除雜波的邊緣效應，輪廓雜波圖還必須對檢測單元進(jìn)行方位、距離的區域擴展處理，擴展的方法為：對檢測單元進(jìn)行判斷雜波強弱的同時(shí)，也判斷和他在距離、方位上相鄰的參考單元的雜波強弱情況，最終將這些單元的判斷結果相或，只要其中一個(gè)有雜波，就認為該檢測單元處于強雜波中，擴展的單元數目一般選為8個(gè)，擴展的方法一般采用田字型。

5雜波圖的實(shí)現

在雷達信號處理中除了上述的輪廓雜波圖外還有其他幾種類(lèi)型的雜波圖，下面我們只討論動(dòng)態(tài)雜波圖。

在正常通道信號處理中，在休止期對一定數量的噪聲數據平均后乘以門(mén)限因子K作為噪聲門(mén)限，動(dòng)態(tài)雜波圖的數據與該噪聲門(mén)限經(jīng)比較器比較后產(chǎn)生雜內雜外標志，雜內雜外標志用于選擇不同的信號處理通道進(jìn)行數據處理，在有雜波區，選擇對消通道進(jìn)行信號處理，在無(wú)雜波區，選擇正常通道進(jìn)行信號處理，以減小全程MTI處理帶來(lái)的不必要損失。

6硬件實(shí)現

我們設計的整個(gè)雜波圖的信號處理都是在FPGA中完成的，其中動(dòng)雜波和超雜波各配有1片和4片RAM，用來(lái)存儲雜波圖數據。其中超雜波要求目標的空間位置定位更為準確，所以在雜波單元劃分上也更為精細，存儲的數據量與動(dòng)雜波圖相比較大。另外2片CPLD分別是用來(lái)完成自動(dòng)增益控制和反異步干擾的。

將雜波圖數據存儲在外部RAM中，通過(guò)時(shí)序控制他的讀寫(xiě)，使得雜波圖數據得以更新，同時(shí)也方便了脈沖間數據的遞歸運算，從而使動(dòng)態(tài)雜波圖產(chǎn)生雜內雜外標志的重要功能得以完成，而沒(méi)有外部存儲器是難以完成這些功能的。

7 結 語(yǔ)

本文討論了用單元平均算法處理大片分布相對均勻的氣象雜波，并運用輪廓雜波圖解決氣象雜波的邊緣問(wèn)題，并在Matlab 6.5下對算法性能做了相應仿真，效果較好，最后給出了整個(gè)硬件電路的結構框架圖，并在FPGA中實(shí)現了整個(gè)信號處理過(guò)程。