摘 要:雷达杂波常常带有重尾分布的特性,在对其模型化中,以往常用的Rayleith、Log-normal和Weibull分布不能很好的描述雷达杂波的重尾特性。本文采用线性加权融合的方法,在以往常用分布中融合Pareto分布,使杂波模型更加贴近具有重尾特性的雷达杂波
关键词:雷达杂波融合模型
中图分类号:TN957文献标识码:A文章编号:1007-9416(2011)03-0140－02
雷达噪声杂波因素直接影响信号检测中的虚警概率性能,这需要根据各种雷达系统和环境条件,建立相应的杂波模型。杂波模型化是利用概率描述环境的不确定性,导出杂波的概率分布函数将雷达模型化。其他文献的大多数典型方法是用一个单分布去表述杂波的特性,常用的分布有Rayleigh、Log-normal和Weibull分布等,但它们在表述还存在不少缺陷,特别是难以很好表述对具有重尾分布的杂波特性。
1、目标与杂波模型
设是发射功率,是天线增益,是天线有效孔径,是目标的雷达横截面,是最小检测信号,雷达方程可写为:
(1-1)
因为存在噪声、目标RCS的不确定性、信号损失和表面与大气影响,雷达的最大工作距离必定是以概率描述的。雷达范围是雷达回波概率分布函数与概率密度函数的函数。目标模型是建立在目标或者散射目标的RCS上,其以标记。当雷达波足够远时可以考虑为平面,功率均匀的散射在所有方向上。真实的目标不均匀散射,需要用概率模型去表述。当波长比目标尺寸大时,散射服从Rayleigh分布;当波长比目标尺寸小时,即处于可能检测目标的光学区。不同的区域,根据相应的频率与波长关系,可以模型化为球、棒、盘、圆锥细泡(cones)和角点反射器的贡献。复杂的目标模型建立在目标的幅度和相位上,有意义的目标模型是:
1.1 2m自由度的Chi square
()(1-2)
1.2 Rice
(1-3)
其中是主要散射和小散射RCS的比值,是修正Bessel函数。
1.3 Log Normal
(1-4)
其中是的标准偏差,是的中值。
2、几种面杂波的分布模型
雷达环境背景一般考虑使用面杂波,面杂波模型与雷达使用的接收机类型有关,本文选择考虑使用线性检测器。几种典型的表面杂波分布是:
2.1 Rayleigh分布
,(2-1)
其中是接收机输出的杂波的电压包络,是的平方均值。
2.2 Log-Normal分布
, (2-2)
其中是的标准差,是回波功率。
(3)Weibull分布
,(2-3)
其中是分布扭曲参数,是分布中值,是归一化幅度。
3、杂波的分布融合
上文所提到的常用分布,难以模型化有重尾的分布,这时相应使用Pareto分布来描述。Pareto分布的参数和,可以用下面分布密度函数表示:
本文使用线性加权的方法,分析每个分布在减少融合分布与杂波归一化直方图之间的误差,确定相应的权系数,对组合n个分布的融合分布为:
(2-4)
以Rayleigh分布和Pareto分布进行融合,对杂波进行模型化表述,如图1、2:
其中深色部分为杂波直方图,处于图右侧的为Rayleith分布(参数:rb=0.1269),图左侧的为Pareto分布(参数:pb=0.05,pa=0.25),处于它们之间的是融合分布,可见融合分布对杂波分布的描述最贴近。
4、结语
以往常用的Rayleith分布、Log-normal分布和Weibull分布,难以表述好具有重尾分布的杂波特性。本文使用线性加权的融合方法,在以往常用的分布中,融合了Pareto分布,使融合后的分布对雷达杂波更为贴近。
参考文献
[1] 闫修林,阮增苗.杂波图技术在雷达终端信号处理中的应用.
[2] 陈稚,宋李彬.数据库在雷达电子对抗仿真系统中的应用.
[3]E Fishler. et al, Spatial Diversity in Radars --Models and Detection Performance [ J ].
[4] 何子述 等.MIMO雷达概念及其技术特点分析[J].电子学报,2005,33(12A):2441-2445.
[5] 张长隆《雷达信号模拟器中的杂波仿真模型》[J].《航天电子对抗》,2003年.
