CN103969635A - 低空监视雷达的气象信号处理ip核及其实时数据排序方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种低空监视雷达的气象信号处理IP核及其实时数据排序方法，该IP核包括：数字中频鉴相模块、脉冲压缩模块、数据重排模块、时域加窗及FFT模块、噪声功率估计模块、点杂波抑制模块、自相关参数估计模块、距离平均模块、距离和强度校正模块以及过门限处理模块。本发明具有结构简单、实时处理能力强、可靠性高等特点，并实现了低空监视雷达中目标探测与气象探测的兼容，IP核具有减少系统元器件数量，提高系统集成度和稳定性等优势。本发明涉及的一种实时数据排序方法，可大大降低数据排序在空间和时间上的复杂度，该实时数据排序方法可靠性高、实时性强，为精确估计噪声功率提供了保障。

Description

低空监视雷达的气象信号处理IP核及其实时数据排序方法

技术领域

本发明涉及雷达信号处理技术领域，尤其涉及兼容低空监视雷达的气象信号处理IP核及其实时数据排序方法。

背景技术

随着现代科技的不断发展，雷达技术已经普遍地应用于气象领域。气象雷达也从传统的只能监测强度(反射率)的常规天气雷达发展到现如今的脉冲多普勒天气雷达。与此同时，对天气雷达的需求也日益旺盛，除了气象局系统的天气预报、大气科学探测研究需求外，军方和民航系统保障飞行器飞行都需要天气雷达。特别是在受气象因素影响较大的中低空空域，随着我国民用航运业持续高速发展，该部分空域将逐渐开放，各种低空、超低空飞行任务日益增多，由天气原因引发的各类空中交通安全问题逐渐得到人们的重视。但是现行的低空空域监视技术和设备严重落后，许多中小型民航机场没有低空目标/气象监视设备，缺乏有效的监视手段，这给低空飞行安全带来严重的隐患。因此，面对即将开放的低空空域，如何在低空监视雷达上引入气象探测功能，是未来低空监视雷达的发展方向。

目前国内布站的气象雷达多采用速调管发射机，发射功率大，作用距离远，站点分布稀疏，且为防电磁辐射伤害通常抬高低仰角波束，无法实现对低空空域的全覆盖，而且现有的多普勒气象雷达往往是独立的系统，与低空目标搜索雷达没有数据上链路上的联系，因此如果既需要空中目标信息，同时又能知道当前感兴趣空域的气象信息就往往需要配置两部雷达，且设计专用的低空补盲气象雷达将大大增加设备投入及其寿命周期成本，同时也会增加辐射干扰。因此，一种折衷的方案是采用集成化设计，在低空监视雷达上集成气象探测功能。

在民用领域，一维相扫相控阵雷达具有低成本优势，在该平台上集成气象探测功能更具实用价值。但是方位旋转相控阵雷达仅在俯仰相位扫描，波束调度自由度降低，兼容工作模式设计难度显著增加，这部分内容还未见有研究报道。美国海军研究生院MWR-05XP项目研究了方位旋转相控阵雷达用于气象探测，也设计了气象模式下的波束扫描策略，但并未考虑如何兼容目标监视和气象探测模式。

考虑到低空监视雷达需要对扫描空域中的目标飞行器进行监视或跟踪，为此需要抑制与被监视目标无关的各种杂波，包括地杂波、海杂波、云雨杂波等；而气象雷达的主要任务是抑制与气象回波无关的杂波(包括噪声值)，提取出云雨通过电磁波所带回的各种气象参数，如云雨反射率、云雨的径向移动速度以及速度变化程度等，从而为气象预报提供较为准确的参数。所以要想在同一个雷达平台上既能监视飞行目标又能进行气象探测，就必须解决气象探测时面临的一系列主要问题，包括：

1)气象探测时信号处理的工作模式设计、气象回波的噪声功率估计、气象回波中的杂波抑制以及气象基数据产生时的谱距估计等；

2)要解决两种探测方式在信号处理层面上的兼容问题，由于低空监视雷达上的目标探测往往是实时处理，处理延时一般只是us级，而现有的气象探测最终是通过微机或工控机来产生气象基数据，处理延时比较大，难以与目标探测进行兼容；

3)考虑到成本因素，因此还要解决目标/气象探测能力与设备体积的问题。

现有的一种多普勒气象信号处理硬件平台如图2所示。来自运动目标的回波信号包含了多普勒频率f_d，即回波信号的频率为f₀±f_d，回波信号被天线接收，经过收发开关送往全相参接收机。回波信号的频率为f₀±f_d，它和本振信号f_L混频输出中频信号f_IF+f_d。这个中频信号经过前置中放和带通滤波器后分为两路：一路经对数中频放大、检波后进行视频放大，输出对数视频信号到雷达信号处理器；另一路经动态线性放大后，再分为两路，分别经过两个相位相差90o的相位检波器，得到I、Q视频信号。对数视频信号送到信号处理器后，经A/D变换后进行数字视频积分和距离订正，得到反射因子(dBZ)平均值。I、Q视频信号经A/D变换、杂波抑制处理，再经多普勒处理器得到平均径向速度和谱宽(W)，同时经过杂波抑制器处理，输出地杂波订正后的校正反射率。处理结果送到数据终端进行显示，经二次处理生成各种图像产品。这就是现有的一种多普勒气象信号处理平台，前端接收部分采用的是模拟全相参接收机，而数字部分则是一种软硬件结合的微机系统，包含多CPU并行处理系统和微机等。

现有的另一种多普勒气象信号处理硬件平台如图3所示。该气象信号处理系统同样是一个软硬件结合的微机系统，其中要求速度快(实时性要求高)的部分由DSP硬件系统实现，而后期数据处理则由微机系统完成。整个系统由数字中 频接收机、预处理器、缓冲器、DSP1、DSP2、定时器、RAM及工控机1和工控机2组成，整个电路分为两块板卡，一块插入工控机1的ISA槽内，另一块插入工控机2的PCI槽内。可以看出该方案中整个系统分为三部分：数字中频接收部分、信号处理部分和数据处理部分。数字中频部分完成中频采样和数字解调。信号处理部分需完成数据预处理、滤波、杂波订正、加窗、FFT变换、相关以及开方、取对数、反正切以及各种复杂门限处理等运算，需要较高精度，同时需要完成多种不同模式的处理。数据处理部分则由微机(工控机)来实现，主要完成一些复杂的气象算法如计算基数据、距离校正等。与现有的第一种处理方法相比，就是采用了数字中频接收，且将原来的多CPU并行处理方式改为多DSP协同处理的方式，这一方面降低了系统的体积设备，减少了系统元器件的数量，增加了系统的可靠性；另一方面由于DSP处理的实时性比CPU要高，且处理能力要强，所以系统的处理时间大大缩短同时还提高了性能。

综上，对于多普勒气象信号处理的实现，若采用第一种气象信号处理方案，虽然技术成熟，实现简单，但设备量大，且实时性不高，硬件上无法与目前的低空监视雷达相兼容；若采用第二种气象信号处理方案，虽然设备量有所减少，且处理能力和实时性都有所提高，但是本质上还是一个软硬件结合的微机应用系统，且处理能力和实时性还是无法实现目标探测信号处理，要想实现兼容的话就必须另外再配置一个目标探测实时信号处理平台。造成成本上升。

另，由于目前气象雷达基本采用的是线性接收机，并且不采用自动增益控制(AGC)和灵敏度时间控制(STC)技术，在不同距离门内回波的谱噪声功率可以认为是相同的，信号频谱的噪声功率可通过周期性测量噪声功率然后取平均获得。但是当地物杂波目标很强的时候，杂波对所有频率上的功率都有影响，增大了谱噪声电平，谱噪声功率不同于周期性测量的结果，如果还选用上述周期平均法测量噪声功率时会造成偏差，影响后续基数据的计算。主要是因为采用不同回波距离门动态实时统计噪声频谱功率的方法需要对每个回波距离单元的多普勒谱分量进行排序，现有的气象雷达一般在测量噪声功率时还选用周期平均的方法测量，而传统排序在处理时所需的时间和空间复杂程度均很高，实时性不高，且现有的大多数数据排序算法是通过内部排序来实现的，这种方法由于内部排序后数据原始信息会丢失，不能满足雷达数据流处理的要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种低空监视雷达的气象信号处理IP核及其实时数据排序方法，解决了低空监视雷达中目标探测与气象探测的不兼容的问题。

为了实现上述目的，本发明提供了一种低空监视雷达的气象信号处理IP核，包括：

数字中频鉴相模块，对AD采样后的输入中频信号进行数字混频鉴相、低通滤波及抽取，以形成两路零中频正交信号；

脉冲压缩模块，对所述两路零中频正交信号进行数字匹配滤波处理；

数据重排模块，对所述脉冲压缩模块的输出数据序列进行存储及数据格式和数据率的转换，形成相参处理所需的数据格式，并对数据序列进行相参处理；

时域加窗及FFT模块，对所述数据重排模块处理后的数据按距离门进行重排,然后按距离门进行加权FFT处理；

噪声功率估计模块，对所述时域加窗及FFT模块处理后的各频谱点取模得到幅度谱密度，并采用实时数据排序算法，动态的估计每个距离单元的噪声功率；

地物杂波抑制模块，根据所述时域加窗及FFT模块处理后的处理数据采用频域滤波法，选择固定/可变宽度滤波器对地物杂波进行抑制，得到除去杂波的功率谱后，再减去该距离单元的噪声功率；

点杂波抑制模块，根据所述地物杂波抑制模模块处理后的数据，将每个距离门的功率与可调偏置距离门的功率比较，若大于特定门限，则将其剔除，并将该距离门的功率估值用偏置距离门的多普勒参数加权平均值平均估值代替；

自相关参数估计模块，将相应距离单元的噪声功率从所述点杂波抑制模块处理后的数据中去除，再在频域计算回波样本功率谱的零阶矩、一阶矩和二阶中心矩；

距离平均模块，对自相关参数估计模块输出数据按若干距离门进行算术平均，得到距离平均后更大距离门的功率谱的零阶矩、一阶矩和二阶中心矩，得出回波中包含的气象信息；

距离和强度校正模块，对距离平均模块的输出数据进行雷达参数修正补偿及气象反射率因子估计，气象速度谱宽度估计以及数据质量控制因子估计，消除不同雷达测量不同距离的目标或同一目标时产生的强度差异；以及

过门限处理模块，根据距离和强度校正模块输出的数据以及数据质量控制因子设置门限值，将符合条件的气象基数据输出给后级处理和显示。

较佳地，还包括偶发强干扰抑制模块，连接数据重排模块以及所述时域加窗及FFT模块，根据所述数据重排模块的处理结果，将每一个距离门内获得的相邻时刻的样本功率作比较，三个相邻样本功率Pn-2,Pn-1,Pn，当|P_n-1/P_n-2|<C₁且|P_n-2/P_n-1|<C₁且P_n/Linavr(P_n-1,P_n-2)>C₂，则将当前样本数据(In，Qn)用(In-1，Qn-1)代替，其中，Pn＝(In2+Qn2)为当前样本功率，Linavr(Pn-1,Pn-2)表示Pn-1和Pn-2的线性算术平均值，C1和C2为可调整门限。

较佳地，所述时域加窗及FFT模块中采用带有四输出引擎的FFT处理结构，在单时钟周期内计算出基4蝶形运算的所有复数结果。

较佳地，还包括气象信息发送模块，对过门限处理模块输出的气象基数据按特定的数据格式进行发送。

较佳地，所述脉冲压缩模块在时域对所述数字中频鉴相模块的输出信号与发射波形的复共轭信号进行线性卷积；所述发射信号的复共轭信号为一冲压缩匹配滤波器的冲激响应。

较佳地，在所述数据重排模块中，将来自零中频正交采样的复数序列将同一发射频率下数据按照不同距离单元同一重复周期进行顺序存储，相参积累时按照不同重复周期同一距离单元的顺序进行读出。

较佳地，所述噪声功率估计模块将幅度谱点值从小到大按序号排列，取排序后的序号位于总FFT点数的5％-40％之间的谱点的幅度平均值作为此距离单元的噪声幅度电平。

较佳地，所述距离平均模块中距离平均采用的距离门个数为可调节的，调节范围为2-16个。

为了实现上述目的，本发明提供了一种实时数据排序方法，应用于权利要求1所述的一种低空监视雷达的气象信号处理IP核的所述噪声功率估计模块中，其特征在于，包括以下步骤：

S1，初始化数据表以及相对应的排序表，将数据表以及相对应的排序表设为全零；

S2，依次接收第1至n单元的数据，记录到数据表中以及通过二元积累算出其相对应的排序表，将第1单元序号值分别与第2至n单元序号值进行比较，若第2至n单元的序号值中有部分单元的序号值大于第1单元的序号值，则将此部分单元的序号值分别减1；

S3，接收第n+1单元的数据，通过二元积累算出数据表中第n+1单元的数据在第2至n+1单元数据所组成的序列中的排序号；

S4，将第2至n单元序号值分别与第n+1单元序号值进行比较，若第2至n单元的序号值中有部分单元的序号值大于第n+1单元的序号值，则将此部分单元的序号值分别加1；

S5，分别舍去数据表和排序表中第1单元的数据和排序号，将数据表和排序表中第2-n+1单元的数据和排序号更新至第1-n单元中；

S6，重复S2至S5。

本发明由于采用以上技术方案，与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果:

1)本发明IP核能够针对系统模式的变化，只需要进行相应的参数控制，即可重构所需的气象信号处理模块；整个气象信号处理从中频回波数据输入到最后气象基数据输出只需一个可配置的IP核即可完成，可以和目标探测信号处理共用一块FPGA处理芯片，真正做到了与目标探测在处理层面上的融合，且大大减少系统元器件数量，节省了设备量，节约了成本，提高系统集成度和稳定性；

2)本发明涉及的一种实时数据排序方法，可大大降低数据排序在空间和时间上的复杂度，该实时数据排序方法可靠性高、实时性强，为精确估计噪声功率提供了保障；

3)本发明中地物杂波抑制模块利用频域杂波抑制原理，采用固定/可变宽度滤波器对地物杂波进行抑制，相比传统的椭圆高通滤波法，本发明在气象分量和杂波分量中心频率接近时避免了滤除掉气象分量造成的估计偏差，且滤波过程不存在暂态响应，滤波性能更好。

附图说明

图1为本发明实施例中一种低空监视雷达的气象信号处理IP核的模块结构示意图；

图2为现有的一种采用模拟鉴相加多CPU加微机的多普勒气象雷达信号处理结构示意图；

图3为现有的另一种采用数字鉴相加多DSP加微机的多普勒气象雷达信号处理结构示意图；

图4为本发明的一种采用FPGA的多普勒气象雷达信号处理结构示意图；

图5为本发明实施例中的中频数字鉴相模块结构图；

图6为本发明实施例中的数字脉冲压缩模块结构图；

图7为本发明实施例中的数据输入缓存器结构图；

图8为本发明实施例中的数据重排模块后的内部数据格式；

图9为本发明实施例中的偶发强干扰抑制模块中算法流程图；

图10为本发明实施例中的经优化后的FFT处理结构图；

图11为本发明实施例中的地物杂波抑制模块中的固定宽度杂波滤波器示意图；

图12为本发明实施例中的地物杂波抑制模块中的固定宽度杂波滤波器示意图；

图13为本发明实施例中的点杂波抑制模块中的点杂波抑制算法流程图；

图14为本发明实施例中的自相关估计模块中的自相关参数估计流程图；

图15为本发明实施例中的距离平均模块中的距离平均处理的示意图；

图16为本发明实施例中的距离平均模块中的距离平均算法流程图；

图17为本发明的一种实时数据排序方法流程图。

具体实施方式

以下将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述和讨论，显然，这里所描述的仅仅是本发明的一部分实例，并不是全部的实例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

为了便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例作进一步的解释说明本发明。

请参考图1，本实施例提出的一种与低空监视雷达相兼容的气象信号处理IP核，包括数字中频鉴相模块1、脉冲压缩模块2、数据重排模块3、偶发强干扰抑制模块4、时域加窗及FFT模块5、噪声功率估计模块6、地物杂波抑制模块7、点杂波抑制模块8、自相关参数估计模块9、距离平均模块10、距离和强度校正模块11、过门限处理模块12以及气象信息发送模块13。

数字中频鉴相模块1主要用来对来自接收机的中频信号进行数字下变频处理，并产生正交两路视频信号；脉冲压缩模块2主要负责对输入的回波信号进行时域匹配滤波处理；数据重排模块3主要用来解决输入数据序列的存储及数据格 式和数据率的转换；偶发强干扰抑制模块4主要负责滤除偶然发生的短时强干扰信号；时域加窗及FFT模块5主要负责对偶发强干扰抑制模块4的输出数据进行加权FFT处理；噪声功率估计模块6负责对时域加窗及FFT模块5输出的各频谱点取模得到幅度谱密度，并采用实时数据排序算法，动态的估计每个距离单元的噪声功率；地物杂波抑制模块7负责对时域加窗及FFT(加权FFT)模块5的输出数据，并利用噪声功率估计模块6产生的每个距离单元的噪声功率来进行频域地物杂波抑制；点杂波抑制模块8主要负责对地物杂波抑制模块7输出的数据进行飞机类点目标的滤除；自相关参数估计模块9主要负责根据点杂波抑制模块8处理后的数据以及所述噪声功率估计模块6的输出值，在频域计算回波样本功率谱的零阶矩、一阶矩和二阶中心矩；距离平均模块10主要对自相关参数估计模块9的输出数据按若干距离门进行算数平均；距离和强度校正模块11主要负责对距离平均模块10的输出数据进行雷达参数修正补偿及气象反射率因子估计，气象速度谱宽度估计以及数据质量控制因子估计，消除不同雷达测量不同距离的目标或同一目标时产生的强度差异，使得回波信号能真实反映气象情况；过门限处理模块12主要负责对气象基数据进行选择，将符合条件的气象基数据输出；气象信息发送模块13主要负责对过门限处理模块12输出的气象基数据按一定的数据格式进行发送。

数字中频鉴相模块1对AD采样后的输入中频信号进行数字混频鉴相、低通滤波及抽取，以形成两路零中频正交信号。如图5所示，本实施例中，信号检波需要产生两个正交信号cos(2πnkN)和sin(2πnkN)，这两个信号直接在数字域上通过数字控制振荡器NCO(numerically controlled oscillator)来产生。经数字鉴相后的IQ两路信号再通过低通滤波LPF及抽取即可得到两路零中频正交信号I，Q。其中低通滤波器LPF的系数可根据实际中频信号的中频和带宽来计算滤波器系数(支持浮点格式)，并通过后缀为txt的文件形式导入本模块，增强了本模块的通用性。另外，由于IQ两路信号需要的低通滤波及抽取的算法是一样的，具体在实现时，采用时分复用的技术，复用低通滤波及抽取部分的处理，而IQ两路信号以串行的方式输入这部分处理模块，等处理完后在通过串并转换分成两路独立的零中频正交信号。

脉冲压缩模块2对两路零中频正交信号进行数字匹配滤波处理。如图6所示，本实施例中，脉冲压缩匹配滤波器的冲激响应h(n)就是雷达发射信号的时间倒置 复共轭信号，是已知的信号。那么我们在工程上将其作为权系数W(n)，预先写入权系数只读存储器(ROM)中，当然，对于不同的信号形式，其写入的权系数也是不一样的，因此，ROM中所存储的是一张权系数表。做时域脉冲压缩时，只需按运算操作时序从权系数库中读出相应的权系数参与运算就可以完成时域脉冲压缩处理。本实施例中预制的系数为13位Barker码、63位M序列码以及10us～200us的线性调频信号(带宽4MHz)。

按上述分析，脉冲压缩就是在时域实现对接收信号的匹配滤波等效于求接收信号与发射波形复共轭值之间的线性卷积，其结构为一FIR结构。时域匹配滤波法沿距离方向进行连续滑动处理，方便、效率高，但其处理阶数随脉宽增加、采样率提高而线性增加，对T＝200μs的信号，8M采样率时，阶数＝200*8＝1600。采用时域匹配滤波法消耗的复数乘累加器资源很多。考虑到所选FPGA器件内部包含足够的DSP模块实现乘累加的功能，同时由于内部处理时钟可以用锁相环倍频到很高的频率上处理，我们将一个时钟周期分成20个节拍，以200us信号为例，全并行处理时需要1600个复数乘累加器，如果将时钟周期分成20个节拍后，在做处理时可以复用20个乘累加器，即只需同时并行使用80个乘累加器即可。若再考虑到线性调频的对称性，还可减少一半的乘累加器，即最后只需同时并行使用40个乘累加器即可。乘累加器一下子减少了大约97.5％，脉冲压缩器能同时适应相位编码、线性调频等各种输入波形，具有很强的工程实用价值。

数据重排模块3对脉冲压缩模块的输出数据序列进行存储及数据格式和数据率的转换，形成相参处理所需的数据格式，并对数据序列进行相参处理。本实施例中，将来自零中频正交采样的复数序列将同一发射频率下数据按照不同距离单元同一重复周期进行顺序存储，相参积累时按照不同重复周期同一距离单元的顺序进行读出。

如图7所示，来自零中频正交采样的I、Q复数序列是按照不同距离单元、不同重复周期的顺序送入信号处理器，而相参处理(MTI、MTD)是对同一距离单元的相邻若干重复周期内的信号进行频谱分析，所以需要对输入数据进行数据重排。另外，由于频率捷变是信号处理重要的抗干扰措施之一，因此在设计模块时必须要将数据的频率信息考虑进去，将同频率的数据重排到一起进行相参积累。模块输出缓存的读取速度根据实际数据率做相应的控制。

经由数据重排后的数据格式请见图8，P0标示当前重复周期的第m个距离单 元的回波数据，P1表示同一个发射频率下的上一个重复周期的第m个距离单元的回波数据，以此类推，Pn标示同一个发射频率下的上n个重复周期的第m个距离单元的回波数据。n标示相参积累的点数，本实施例中考虑的最大相参积累点数为64。

偶发强干扰抑制模块4主要负责滤除偶然发生的短时强干扰信号。请参考图9，目的是抑制短时发生的强干扰信号，如外辐射源信号等其它人类活动产生的干扰。可以根据环境选择是否设置这一环节。此类干扰一般仅出现于一个距离门内，可采用将该距离门内该时刻样本回波功率与相邻时刻样本回波功率比较，依靠此类干扰与气象目标在回波功率上的差异进行抑制。

具体实现方法：将每一个距离门内获得的相邻时间样本功率作比较，对于与相邻时间样本相比功率上大很多的样本数据进行剔除，并用相邻样本数据的平均值替代。

假设同一距离门内三个相邻样本功率分别为：Pn-2,Pn-1,Pn，其中：

Pn＝(In2+Qn2)为当前样本功率。如果这三个样本功率存在如下关系：

|P_n-1/P_n-2|<C₁且|P_n-2/P_n-1|<C₁且P_n/Linavr(P_n-1,P_n-2)>C₂

则将当前样本数据(In，Qn)用(In-1，Qn-1)代替。其中Linavr(Pn-1,Pn-2)表示Pn-1和Pn-2的线性算术平均值，C1和C2为可调整门限，取值可不相等，预设均为10，可通过端口控制。最优门限应结合雷达站点处此类干扰强度的统计测试结果，在保证此类干扰出现的虚警概率最小的情况下使漏判概率最小，根据奈曼-皮尔逊准则调整确定。偶发强干扰抑制模块利用短时发生的强干扰信号一般在很小的空间范围(一般仅在相邻几个距离门)内突然出现的特点，利用该距离门内该时刻样本回波强度与相邻时刻样本回波强度比较，并依靠此类干扰与气象目标在强度上的差异进行抑制，该方法使得对气象回波基数据的估算变得更准确。

时域加窗及FFT模块5主要负责对偶发强干扰抑制模块4的输出数据进行加权FFT处理。请见图10，采用经过优化后的FFT处理结构能够将FFT变换时间缩短，该结构采用四输出引擎，这种引擎结构可以在单时钟周期内计算出所有的基4蝶形运算的复数结果。

傅里叶变换公式如下：

$X\left[k\right]=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(n\right)e^{(-j2\mathrm{\&pi;nk})/N}k=\mathrm{0,1},...N-1$

傅里叶逆变换公式如下：

$x\left(n\right)=(1/N)\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}X\left[k\right]e^{\left(j2\mathrm{\&pi;nk}\right)/N}n=\mathrm{0,1},...N-1$

图中，复数采样数据x[k,m]从内存并行读出，再通过开关重组排序。接着排序后的数据经过基4蝶形运算处理后得到复数输出结果G[k,m]。基4频率抽取FFT分解内部采用的算法使得在蝶形运算输出端处理3个非平凡旋转因子乘法仅需要3个复数乘法器。为了考虑输入采样数据动态范围的最大化，四个输出结果通过BFPU(块浮点单元)同时评估，在写回内存前，复数结果的最低有效位LSBs做了适当舍弃，复数值经过了取整和重排。

时域加窗及FFT模块采用了可变窗结构和高效FFT结构，对传统的快速傅里叶变化器(FFT)进行结构、性能、资源上的优化配置。相比传统的方法，本发明公开的时域加窗及FFT模块延时小、资源消耗低，能实时的进行FFT加权滤波。

噪声功率估计模块6负责对时域加窗及FFT模块5输出的各频谱点取模得到幅度谱密度，并采用实时数据排序算法，动态的估计每个距离单元的噪声功率。

由于一般气象雷达基本采用的是线性接收机，并且不采用自动增益控制(AGC)和灵敏度时间控制(STC)技术，在不同距离门内回波的谱噪声功率可以认为是相同的，信号频谱的噪声功率可通过周期性测量噪声功率然后取平均获得。但是当地物杂波目标很强的时候，杂波对所有频率上的功率都有影响，增大了谱噪声电平，谱噪声功率不同于周期性测量的结果。

因此，频谱噪声功率应按照不同距离门动态实时计算，步骤如下：

第1步，首先把多普勒谱分量按照它们的功率排序。在排序中，功率最小的分量放在左边，功率最大的分量放在右边，纵轴代表的是各个分量功率的大小，横轴是各分量的归一化排序；

第2步，对5％至40％之间的功率求和，再对这个和取平均，所得到的值就设为噪声电平。

地物杂波抑制模块7根据时域加窗及FFT模块6处理后的处理数据采用频域滤波法，选择固定/可变宽度滤波器对地物杂波进行抑制，得到除去杂波的功率谱后，再减去该距离单元的噪声功率，输出数据发送给点杂波进行处理。特别的，对于低空监视雷达来说，对于低仰角波位(一般为0°～11°)，可选择采用固定/可变宽度滤波器，杂波抑制度可超过40dB，中高波位(一般为11°～60°)对地物杂波影响小，不做杂波滤波处理。

如图11所示，由于杂波功率谱一般出现在零频附近，首先将零频附近指定个数(图示为5个)的谱点去除，然后从内向外分别比较相邻两个谱点，直到发现内侧谱点值小于外侧谱点值，此时两个内侧谱点即为极小值点，最后为了补偿与杂波谱重叠的气象谱分量，通过这两个极小值点内插出前面去除的谱点，所得即为去除了杂波的功率谱。此功率谱中还包含噪声，因此还需要先获得噪声基底，然后将除去杂波的功率谱减去该噪声功率即得气象功率谱，具体实现过程参见图12。

可变宽度杂波滤波器的原理与固定宽度相似，但区别在于，找到内插的基准谱点后，固定宽度滤波器仅内插去除的谱点，而可变宽度滤波器内插基准谱点之间的所有谱点。因此，与固定宽度滤波器相比，可变宽度滤波器可在初始时选择去除更少的谱点，有效地保证了气象信息不被去除。如果存在强杂波或者杂波谱宽较大，滤波器会扩展内插谱点的个数，对于强杂波的抑制更有效。

点杂波抑制模块8主要负责对地物杂波抑制模块7输出的数据进行飞机类点目标的滤除。根据噪声功率估计模块处理后的数据，将每个距离门的功率与偏置距离门的功率比较，若大于某个门限，则将其剔除，并将该距离门的功率估值用偏置距离门的多普勒参数加权平均值平均估值代替。本实施例中，如图13所示，点杂波是指在很小的距离范围内出现的非气象目标，如小的强杂波目标、飞机等。对于速度较高且强度较大(比气象目标大50dB以上)的目标固定/可变宽度滤波器滤波效果难以达到要求，因此需要进行点杂波抑制。

由于气象目标是大范围体目标，对于仅在较少距离门(5个以下)内出现的大反射率估值，应认为是点目标干扰，为避免影响反射率估计应将其剔除，该距离门的功率估值用偏置距离门的平均估值代替。

点杂波抑制算法有两个参数：

RCM：点杂波门限因子，可调，预设为10dB；

Offset：点杂波距离单元偏置，可调，预设为5；

处理分为两步：点杂波检测和点杂波消除。点杂波检测是遍历每个距离门，判断当前距离门回波平均功率R0(r)是否比其前后偏置距离门R0(r-Offset)和R0(r+Offset)回波平均功率大一个给定的门限RCM，并将判别结果用矩阵值标记(0或1)，即：

如果R0(r)>RCM×R0(r-Offset)且R0(r)>RCM×R0(r+Offset)，对应r处矩阵值标 记为1。

在点杂波消除环节，对标记矩阵值为1的距离门的多普勒参数估计值，用其前后偏置距离门的多普勒参数加权平均值替代，消除点杂波的影响：

$R_0\left(r\right)=\left(\frac{r_{\mathrm{end}}-r}{r_{\mathrm{end}}-r_{\mathrm{start}}}\right)\&times;R_0\left(r_{\mathrm{start}}\right)+\left(\frac{r-r_{\mathrm{start}}}{r_{\mathrm{end}}-r_{\mathrm{start}}}\right)\&times;R_0\left(r_{\mathrm{end}}\right)$

其中r取值范围位于rend和rstart之间，rend即为R0(r+Offset)，rstart即为R0(r-Offset)。对功率谱的零阶矩、一阶矩和二阶中心矩(或R0(r)、R1(r)和R2(r))都可进行点杂波抑制。

自相关参数估计模块9将相应距离单元的噪声功率从所述点杂波抑制模块处理后的数据中去除，再在频域计算回波样本功率谱的零阶矩、一阶矩和二阶中心矩。请见图14，杂波和干扰抑制后，在频域计算回波样本功率谱的零阶矩、一阶矩和二阶中心矩，用于后续基数据估计，计算公式如下：

零阶矩即平均功率：

一阶矩即平均频率：

二阶矩即频谱宽度： ${\widehat{\mathrm{\&sigma;}}}_{f_{\mathrm{FFT}}}^2=\frac{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{(f_i-{\hat{f}}_{\mathrm{FFT}})}^2{P}_s\left(f_i\right)}{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_s\left(f_i\right)}$

式中，N表示FFT点数，i表示频道数，Ps(fi)表示每一个频道的回波功率值。

由此就可以计算出该距离门内回波的平均功率、平均径向多普勒速度和速度谱宽。通过这三个谱矩估计量就可以获得回波中包含的气象信息。

但是，考虑到实际接收到的信号应包含有一定的噪声。在大信噪比情况下，按上述方法计算的信号频率位置和谱宽引入的误差不大，但在小信噪比情况下，估计的偏倚和方差越大，就必须要考虑噪声因素的影响。

一般来说，噪声认为是零均值高斯加性噪声，噪声的存在将使得反射率估值偏大，径向速度估值偏离真值，速度谱宽变大。在进行谱矩估计之前还应进行噪声方差的估计，并将其从信号功率谱中减去，以去除对基数据估值的影响，这样得到的气象谱宽才比较准确。

距离平均模块10对自相关参数估计模块输出数据按若干距离门进行算术平 均，得到距离平均后更大距离门的功率谱的零阶矩、一阶矩和二阶中心矩以及低阶延迟自相关函数，得出回波中包含的气象信息。

设置距离平均是为了在方位平均的基础上，进一步平滑由于各气象散射体之间相对运动引起的回波功率随机涨落现象，以便得到更加精确地气象参数估计值。同时，还可减少需要后续处理的数据量，保持雷达距离门在距离向和方位向宽度基本一致。距离平均采用的距离门数2～16个可选，可通过端口控制，可通过将“自相关参数估计”一步得到的各距离门功率谱低零阶矩、一阶矩和二阶中心矩和R0,R1,R2分别按距离门算术平均，得到距离平均后更大距离门的功率谱低零阶矩、一阶矩和二阶中心矩和低阶延迟自相关函数R0、R1、R2，具体算法请参考图16。

由此就可以计算出该距离门内回波的平均功率、平均径向多普勒速度和速度谱宽。通过这三个谱矩估计量就可以获得回波中包含的气象信息。

例如，当信号带宽4M，距离门宽度为37.5m，则至少应采用5～6个距离门进行距离平均，距离平均后距离门宽度(距离分辨力)将变为200m左右。

如图15，为以5个距离门为单位进行距离平均，平均后距离分辨力为37.5x5＝187.5m；最后几个距离门(J-1,J)凑不齐5个，将最后5个距离门(J-4，J)作距离平均后的自相关参数值作为它们(J-1，J)合并后距离门的自相关参数估值。

距离和强度校正模块11主要负责对距离平均模块10的输出数据进行距离和强度上的校正，使得回波信号能真实反映气象情况。为了消除不同雷达测量不同距离的目标时产生的强度差异，即消除电磁波传播的R-2衰减关系，同时也为了抵消天气雷达的参数变化所引起的雷达回波强度的误差，需要对距离平均模块的输出数据进行雷达参数修正补偿及气象反射率因子估计，气象速度谱宽度估计以及数据质量控制因子估计。

过门限处理模块12主要负责对气象基数据进行选择，将符合条件的气象基数据输出。对于气象信号比较微弱、距离门内杂波强度过大以及气象谱宽过大的距离门，应该将其估计得到的基数据作为无效数据处理(过门限判决准则见表一)。因此设置数据质量控制因子门限的目的是，根据该距离单元内样本数据特性，接受或拒绝该距离单元基数据输出给后级处理和显示。

表一：

数据质量因子	判断准则	门限值
			杂波校正度	大于门限值	预设-25dB，可调
(信号+噪声)/噪声	大于门限值	预设0.5dB，可调
			信号质量因子	大于门限值	预设0.5dB，可调
气象信号功率	大于门限值	预设10dB，可调

气象信息发送模块13主要负责对过门限处理模块12输出的气象基数据按一定的数据格式进行发送。后端显控设备根据收到的数据报文在显示屏上按要求将各种气象信息画出来。气象基数据发送格式见表二(以200个气象距离门为例)。

表二：

本发明的一种与低空监视雷达相兼容的气象信号处理IP核在设计时采用模块化、流水线设计，处理所用的乘法器和除法器均按最大动态范围设计。模块的配置方式参数化，可根据系统需求，设置不同的参数。本发明的一个实施例的参数控制如表三所示，该模式下的资源使用情况如表四所示。

表三：

表四：

从表二可以看出，整个雷达通用恒虚警率检测器在该模式下资源消耗适中，处理速度可达160MHz，整个气象信号处理从中频回波数据输入到最后气象基数据输出只需一个可配置的IP核即可完成，可以和目标探测信号处理共用一块FPGA处理芯片，真正做到了与目标探测在处理层面上的融合。总之，本发明大大减少系统元器件数量，节省了设备量，节约了成本，提高系统集成度和稳定性。

本发明通过利用FPGA具体实现了一种与低空监视雷达相兼容的气象信号处理IP核，该IP核拥有丰富灵活的端口控制，且处理速度快、资源占用少，稳定可靠，作为通用雷达信号处理模块，具有很强的工程实用价值。

本发明另提出一种实时数据排序方法，应用于本发明涉及的一种低空监视雷达的气象信号处理IP核的所述噪声功率估计模块中，该方法将数据复制并记住采样点的原始位置后再进行排序处理，即在不破坏原有数据结构流的基础上，增加一张随数据流实时更新的参考单元的排序表，通过查询该表，就能得到所选取的排序号下的参考单元的值。

为此，可以利用二元积累思想，通过以下步骤来产生一张实时更新参考单元排序表，步骤如下：

S1，初始化数据表以及相对应的排序表，将数据表以及相对应的排序表设为全零；

S2，依次接收第1至n单元的数据，记录到数据表中以及通过二元积累算出其相对应的排序表，将第1单元序号值分别与第2至n单元序号值进行比较，若第2至n单元的序号值中有部分单元的序号值大于第1单元的序号值，则将此部分单元的序号值分别减1；

S3，接收第n+1单元的数据，通过二元积累算出数据表中第n+1单元的数据在第2至n+1单元数据所组成的序列中的排序号；

S4，将第2至n单元序号值分别与第n+1单元序号值进行比较，若第2至n单元的序号值中有部分单元的序号值大于第n+1单元的序号值，则将此部分单元的序号值分别加1；

S5，分别舍去数据表和排序表中第1单元的数据和排序号，将数据表和排序表中第2-n+1单元的数据和排序号更新至第1-n单元中；

S6，重复S2-S5。

经过上述步骤，就能得到一张实时更新的数据排序表，进而就可通过这张排序表来选择所需要的参考单元数据，从而完成有序统计恒虚警的实时处理。

本发明针对不同回波距离门动态实时统计噪声频谱功率这一方法在工程实现中的排序复杂度问题，专门设计了一种优化后的实时数据排序电路，实验证明该排序电路可大大降低数据排序在空间和时间上的复杂度，为精确估计噪声功率提供了保障。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护 范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种低空监视雷达的气象信号处理IP核，其特征在于，包括：

数字中频鉴相模块，对AD采样后的输入中频信号进行数字混频鉴相、低通滤波及抽取，以形成两路零中频正交信号；

脉冲压缩模块，对所述两路零中频正交信号进行数字匹配滤波处理；

数据重排模块，对所述脉冲压缩模块的输出数据序列进行存储及数据格式和数据率的转换，形成相参处理所需的数据格式，并对数据序列进行相参处理；

时域加窗及FFT模块，对所述数据重排模块处理后的数据按距离门进行重排,然后按距离门进行加权FFT处理；

噪声功率估计模块，对所述时域加窗及FFT模块处理后的各频谱点取模得到幅度谱密度，并采用实时数据排序算法，动态的估计每个距离单元的噪声功率；

地物杂波抑制模块，根据所述时域加窗及FFT模块处理后的处理数据采用频域滤波法，选择固定/可变宽度滤波器对地物杂波进行抑制，得到除去杂波的功率谱后，再减去该距离单元的噪声功率；

点杂波抑制模块，根据所述地物杂波抑制模模块处理后的数据，将每个距离门的功率与可调偏置距离门的功率比较，若大于特定门限，则将其剔除，并将该距离门的功率估值用偏置距离门的多普勒参数加权平均值平均估值代替；

自相关参数估计模块，将相应距离单元的噪声功率从所述点杂波抑制模块处理后的数据中去除，再在频域计算回波样本功率谱的零阶矩、一阶矩和二阶中心矩；

距离平均模块，对自相关参数估计模块输出数据按若干距离门进行算术平均，得到距离平均后更大距离门的功率谱的零阶矩、一阶矩和二阶中心矩，得出回波中包含的气象信息；

距离和强度校正模块，对距离平均模块的输出数据进行雷达参数修正补偿及气象反射率因子估计，气象速度谱宽度估计以及数据质量控制因子估计，消除不同雷达测量不同距离的目标或同一目标时产生的强度差异；以及

过门限处理模块，根据距离和强度校正模块输出的数据以及数据质量控制因子设置门限值，将符合条件的气象基数据输出给后级处理和显示。

2.如权利要求1所述的一种低空监视雷达的气象信号处理IP核，其特征在于，还包括偶发强干扰抑制模块，连接数据重排模块以及所述时域加窗及FFT模块，根据所述数据重排模块的处理结果，将每一个距离门内获得的相邻时刻的样本功率作比较，三个相邻样本功率Pn-2,Pn-1,Pn，当且且，则将当前样本数据(In，Qn)用(In-1，Qn-1)代替，其中，Pn＝(In2+Qn2)为当前样本功率，Linavr(Pn-1,Pn-2)表示Pn-1和Pn-2的线性算术平均值，C1和C2为可调整门限。

3.如权利要求1所述的一种低空监视雷达的气象信号处理IP核，其特征在于，所述时域加窗及FFT模块中采用带有四输出引擎的FFT处理结构，在单时钟周期内计算出基4蝶形运算的所有复数结果。

4.如权利要求1所述的一种低空监视雷达的气象信号处理IP核，其特征在于，还包括气象信息发送模块，对过门限处理模块输出的气象基数据按一定的数据格式进行发送。

5.如权利要求1所述的一种低空监视雷达的气象信号处理IP核，其特征在于，所述脉冲压缩模块在时域对所述数字中频鉴相模块的输出信号与发射波形的复共轭信号进行线性卷积；所述发射信号的复共轭信号为一冲压缩匹配滤波器的冲激响应。

6.如权利要求1所述的一种低空监视雷达的气象信号处理IP核，其特征在于，在所述数据重排模块中，将来自零中频正交采样的复数序列将同一发射频率下数据按照不同距离单元同一重复周期进行顺序存储，相参积累时按照不同重复周期同一距离单元的顺序进行读出。

7.如权利要求1所述的一种低空监视雷达的气象信号处理IP核，其特征在于，所述噪声功率估计模块将幅度谱点值从小到大按序号排列，取排序后的序号位于总FFT点数的5％-40％之间的谱点的幅度平均值作为此距离单元的噪声幅度电平。

8.如权利要求1所述的一种低空监视雷达的气象信号处理IP核，其特征在于，所述距离平均模块中距离平均采用的距离门个数为可调节的，调节范围为2-16个。

9.一种实时数据排序方法，应用于权利要求1所述的一种低空监视雷达的气象信号处理IP核的所述噪声功率估计模块中，其特征在于，包括以下步骤：

S1，初始化数据表以及相对应的排序表，将数据表以及相对应的排序表设为全零；

S2，依次接收第1至n单元的数据，记录到数据表中以及通过二元积累算出其相对应的排序表，将第1单元序号值分别与第2至n单元序号值进行比较，若第2至n单元的序号值中有部分单元的序号值大于第1单元的序号值，则将此部分单元的序号值分别减1；

S3，接收第n+1单元的数据，通过二元积累算出数据表中第n+1单元的数据在第2至n+1单元数据所组成的序列中的排序号；

S4，将第2至n单元序号值分别与第n+1单元序号值进行比较，若第2至n单元的序号值中有部分单元的序号值大于第n+1单元的序号值，则将此部分单元的序号值分别加1；

S5，分别舍去数据表和排序表中第1单元的数据和排序号，将数据表和排序表中第2-n+1单元的数据和排序号更新至第1-n单元中；

S6，重复S2至S5。