CN105334503B - 一种海杂波方位向相关函数模型及其参数估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种海杂波方位向相关函数模型及其参数估计方法，主要解决扫描雷达海面目标检测、跟踪过程中参考单元有效选取的问题。其特征在于：该海杂波方位向相关函数模型由余弦函数项、指数项及指数修正项三部分构成；由雷达扫描范围和相邻波位角度间隔确定周期系数T；起伏系数b为经验常数，范围0.001～0.04；由海杂波相关数据统计和起伏系数b确定调制系数n。本发明提出的模型可有效表征海杂波方位向相关曲线变化趋势，参数估计方法简单有效，适用于多种常见海况条件下海杂波方位向相关函数建模。

Description

一种海杂波方位向相关函数模型及其参数估计方法

技术领域

本发明属于雷达信号处理领域，涉及一种雷达杂波空间相关函数模型及其参数估计方法，可为海杂波背景下雷达目标检测过程中参考单元的有效选取提供支持。

背景技术

海杂波是来自被雷达发射信号照射的一片海面的后向散射回波，海杂波产生机理复杂，依赖于多种因素，海杂波对来自海面或接近海面的点目标的雷达回波的可检测性形成严重制约，在雷达目标检测过程中需选取一定尺寸的参考单元窗口，而参考单元窗口尺寸的选择主要依据海杂波的空间相关性，海杂波空间相关性包括距离向相关性和方位向相关性。

国内外对海杂波空间相关性研究，主要集中在距离向相关性研究，最具代表性的研究成果是S.Watts在“Cell-Averaging CFAR gain in spatially correlated K-distributed Clutter IEEProc-F，1996，143(5)：321～327”文章中提出，海杂波空间相关性与海面自身结构有关，测量空间相关性的时间间隔一般都很短，可以忽略其时间去相关性，在雷达不同单元之间，认为散斑分量引起变换较快是完全去相关的，海杂波的空间相关性仅由调制过程的Gamma分量决定。Watts给出相关距离长度ρ的经验公式为认为相关长度与雷达参数无关，仅与风速和风向有关，取决与雷达探测海面时的状况。在Watts研究基础上，形成了指数衰减形式相关函数模型但是指数衰减形式相关函数模型不能表征海面波动性，存在一定缺陷。

目前国内外对于海杂波方位向相关性研究较少，相关文献中没有发现关于海杂波方位向相关函数模型的研究。海杂波方位向相关性与雷达参数、扫描工作方式及海情有关，相对于距离向相关性，海杂波的方位向相关性是雷达目标检测具有更为关心的特征量，对检测算法设计和滑动窗口的选择具有重要参考性。

发明内容

本发明的目的在于填补海杂波方位向相关性建模方面的研究空白，提出一种海杂波方位向相关函数模型及其参数估计方法，主要解决扫描雷达海面目标检测、跟踪过程中参考单元有效选取的问题，为目标参考单元的选取提供理论依据。

为实现上述目的，本发明提出的海杂波方位向相关函数模型公式如下：

式中，k为相关函数波位延时；T为周期参数；b为起伏参数；n为调制参数。

该模型由余弦函数项、指数项、指数修正项三部分构成：

(1)余弦函数项表征相关曲线中的周期分量，海杂波方位向数据具有一定的周期性，由自相关函数性质可知，对于含有一周期分量的信号x(t)，其自相关函数R(τ)也会含有一周期分量，且两者周期相同，并保证延迟k＝0时，海杂波方位向自相关系数为1，模型采用余弦函数项来表征相关曲线的周期分量

(2)指数项exp(-bk)表征相关曲线的衰减过程，由自相关函数性质可知，相关曲线最大值在延时k＝0处取得，因此模型采用负指数形式表征相关曲线的衰减过程；

(3)指数修正项用来修正相关曲线的衰减速率，由实测海杂波数据方位向相关曲线统计可以知，相关曲线的衰减并不是严格的指数形式，尤其是开始阶段，存在一个快速下降的过程，然后减慢，逐渐平稳。

为实现海杂波方位向相关函数模型建立，还需要对模型参数进行估计，步骤如下：

(1)根据雷达参数和扫描方式，确定周期参数T，对于扇扫方式雷达，假设扫描周期角度范围为ψ，相邻两个波位角度间隔为Δθ，可求得T＝ψ/Δθ；

(2)模型起伏参数b由雷达参数和海洋环境参数决定，通过数据统计来获得其计算公式是十分困难的，目前可给出其经验范围0.001～0.04；

(3)对海杂波波位内脉冲数据取均值，并进行归一化相关计算，统计相关系数由1降到1/e的波位延时L，调制系数n计算公式如下：

式中，L为相关系数统计量；b为模型起伏参数；T为模型周期参数。

本发明在实际应用中有如下优点：

(1)本发明提出相关函数模型与实测数据相关曲线的变化趋势一致性较好，可较好地反映海杂波方位向相关曲线周期性、衰减性等特征；

(2)本发明提出的模型参数估计方法简单有效，降低了模型使用难度；

(3)本发明提出的方位向相关函数模型可适用于多种常见海情条件下的海杂波方位向相关建模，模型适用性较强。

附图说明

图1是模型参数估计流程图；

图2是雷达扇形扫描示意图；

图3是1级海情海杂波数据模型验证图；

图4是2级海情海杂波数据模型验证图；

图5是3级海情海杂波数据模型验证图；

图6是4级海情海杂波数据模型验证图。

具体实施方式

以岸基雷达实测海杂波数据进行模型验证及参数估计方法说明，实验所用雷达脉冲重复频率1KHz，扇形扫描范围60度，相邻波位间天线移动0.31度。参照图1对模型参数进行估计，步骤如下：

步骤1，根据雷达参数和扫描方式，确定周期系数T。实例雷达采用扇形扫描方式，扫描过程如图2所示，雷达扫描由起始波位开始，按照设定的角度变化量Δθ＝0.31°向终止波位方向扫描，扫描范围ψ＝60°，完成一个周期的扫描后，再返回至起始波位开始下一周期扫描，由扫描范围ψ和角度变化量Δθ决定可求得T＝ψ/Δθ＝193.5484。

步骤2，参数b为模型起伏系数，由雷达参数和海洋环境参数决定，需大量数据统计来获得其计算公式，其经验范围是0.001～0.04，对于实例所用海杂波数据b＝0.0070。

步骤3，调制系数n可由实测数据相关计算统计求得，过程如下：

(3a)对方位向数据取模，将包含包含I、Q分量的复数变为实数，方位向相关计算采用实数相关；

(3b)将同一距离门内，同一波位内脉冲向数据取平均；

(3c)对波位数据进行零均值处理；

(3d)对方位向数据进行相关运算，归一化的相关计算公式如下：

其中，x(i)为零均值化的方位向数据，N为数据长度；k为延时，范围0～N-1；

(3e)统计相关系数由1降到1/e的波位延时L＝5，计算调制系数n，公式如下：

步骤4，确定该海杂波方位向相关函数模型公式为：

与实测海杂波数据方位向相关计算曲线进行对比，参照图3，可以看出本发明提出的相关函数模型可很好地表征相关曲线变化趋势，可以验证本发明提出的相关函数模型及其参数估计方法是有效的。

通过上述实施实例可以看出，模型周期参数T可直接由雷达参数和扫描方式确定，调制系数n由起伏参数b和相关系数统计量(对于给定数据，该统计量为常量)决定。因此在本发明实际应用过程中，只需调节参数b即可获得模型。

本发明的有效性与适用性可通过不同海情下实测海杂波数据来进一步验证。

利用本发明提出的方位向相关函数模型及参数估计方法，对1～4级常见海情下实测海杂波数据进行方位向相关计算，然后根据上述步骤进行模型参数估计并验证模型，参照图3～6，可以看出模型拟合曲线与实测数据相关曲线变化趋势吻合较好，从而验证了本发明对于多种常见海情下海杂波数据方位向相关建模都是有效和适用的。

Claims (1)

1.一种海杂波方位向相关函数模型及其参数估计方法，其特征在于，所述海杂波方位向相关函数模型由余弦函数项、指数项及指数修正项三部分构成，模型公式为：

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式中，k为相关函数波位延时；T为周期参数；b为起伏参数；n为调制参数；

其中周期参数T、起伏参数b、调制参数n可通过雷达参数和海杂波数据进行估计，参数估计方法如下：

(a)由扫描周期角度范围ψ、相邻波位角度间隔Δθ来计算模型周期参数T＝ψ/Δθ；

(b)模型起伏参数b是一个经验值，经验范围为0.001～0.04；

(c)调制系数n由模型起伏参数b和海杂波方位向相关曲线共同决定，调制系数n的计算公式如下：

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式中，L为相关系数由1降到1/e的波位延时。