张亚楠 吴前垠 胡 冲

(1.93897部队 西安 710077；2.93856部队 兰州 730060；3.西安电子科技大学 西安 710071)

一种脉压体制雷达检测多目标技术的研究

张亚楠1吴前垠2胡 冲3

(1.93897部队 西安 710077；2.93856部队 兰州 730060；3.西安电子科技大学 西安 710071)

双曲调频(HFM)信号具有大的时宽带宽积，可作为脉冲压缩体制雷达的发射信号，利用其检测目标时，匹配滤波器输出具有较宽的主瓣和缓降的旁瓣，这会影响多目标的距离分辨力。在介绍HFM信号的基础上，运用窗函数加权法和CLEAN算法对邻近多目标脉压输出进行改善。仿真实验表明，两类方法均能够提高多目标分辨能力。

双曲调频信号；脉冲压缩；加权法；CLEAN算法

Abstract: Hyperbolic frequency modulated (HFM) signal with large time bandwidth product can be used as transmitting signal of pulse compression system radar. While using it to detect targets, a sidelobe with wider main lobe and slow drop can be delivered by a matched filter, and this will affect range resolution of multi-targets. Based on introduction of HFM signal, using weighting method of window function and CLEAN algorithm can improve adjacent multi-targets pulse compression output. The simulation results show that these two methods can be used to improve resolution of multi-target.

Keywords：HFM signal; pulse compression; weighting method; CLEAN algorithm

0 引言

在当代雷达系统中，脉冲压缩体制雷达因为解决了装备的探测能力与测距精度之间的矛盾而得到了广泛的应用，已知有很多具有实用价值的脉压信号形式，如线性调频(LFM)信号、相位编码信号等[1]，它们较之简单恒载频信号的一大特点是脉冲时宽与有效带宽的乘积远大于1。近年来，双曲调频(HFM)信号作为一种较新颖的脉压波形，其匹配滤波器的输出对运动目标速度不敏感，能够得到较准确的目标距离信息，因而在雷达领域得到了有关学者的关注和研究[2]。

本文以HFM信号作为雷达发射波形，观察其脉压输出特点，它固有的较宽主瓣和缓降旁瓣特性，会对多目标的检测和距离分辨造成影响，为解决这一问题，在Matlab仿真环境下，分别运用窗函数加权法和CLEAN算法对多目标脉压输出进行改善处理。实验结果表明，在一定的前提下，两种方法都能够有效克服原有脉压输出对测距的影响，提高多目标的分辨力能力。

1 双曲调频信号及其模糊函数

1. 1 HFM信号

双曲调频信号的频率调制规律为双曲线函数，即时宽为T的信号瞬时频率是：

(1)

故HFM信号形式为：

(2)

图1 HFM信号波形和频谱

1.2 HFM信号模糊函数

模糊函数是雷达波形设计的有效工具，定义为：匹配于发射信号的滤波器对于输入为发射信号的时延和频移形式的信号的响应[3]。为了使模糊函数容易仿真实现，将模糊函数的定义式变换为卷积形式。

=s*(τ)ej2πfdτ⊗s(-τ)

(3)

式(3)中的⊗代表卷积运算。将矩形包络的HFM信号的表达式代入，利用Matlab进行仿真得到HFM信号的模糊函数图。

为便于观察，从零多普勒处沿时延轴对HFM信号模糊函数图进行了切割，得到对称的半个三维图(图2)，可见它是接近正刀刃形的，基面具有细小的波纹，随着峰脊的远离，幅度逐渐变小；由图3可知，HFM信号模糊函数的脊线几乎与零时延轴保持在同一垂直面上，偏移极小，反映出HFM信号有较好的多普勒宽容性；从图4看到HFM信号模糊函数的零多普勒截线时宽较大且旁瓣平坦缓降，下文的分析可知，这会影响多目标的距离分辨。

图2 HFM信号模糊函数图

图3 模糊函数等高线图

图4 HFM信号零多普勒截线

2 HFM信号的多目标脉压分析

由雷达模糊函数的理论得到，当不存在多普勒失配时，零多普勒响应就是匹配滤波器的输出[4]，而对于脉压信号而言，匹配滤波器正是雷达接收机中的一个压缩网络。因此，HFM信号的脉压输出具有如图4所示的形状。由于分辨的问题产生于发现目标之后，所以研究分辨力自然是在大信噪比的条件下进行的。如果大的信噪比条件存在，并且信号处理系统又是最佳的，则雷达的分辨力仅取决于雷达选择的信号形式[1]。

我们已知，在利用LFM信号对多目标进行检测时，如果各个目标回波功率相差较大，弱目标回波信号会淹没在强目标的距离旁瓣之下，引起目标丢失。对于HFM信号而言，虽然其旁瓣平坦，但也存在上述问题，设置一定的仿真参数，如表1所示，其中R为目标距离，v为目标速度，RCS为雷达有效截面积(代表目标回波功率大小)，并加入一定的噪声(SNR=-30dB)。仿真得到如图5所示的脉压结果，可见两个目标难以分辨，必须对脉压旁瓣进行抑制。同时，我们也能看到，目标速度对于HFM信号的脉压输出测距的影响不大。

进一步，设置如表2所示的仿真参数，观察相邻多目标的脉压输出，可见HFM信号由脉压输出的主瓣宽度较大，同旁瓣一起，同样会对多目标检测造成影响，仿真如图6所示。针对这点，也需要采用一定的改善技术，来提高距离分辨能力。

表1 两个相邻目标参数

表2 四个相邻目标参数

图5 两相邻目标脉压输出

图6 多个相邻目标脉压输出

3 多目标脉压改善技术及仿真

由于HFM信号脉压输出的旁瓣和主瓣会对邻近目标检测造成影响，因此，本文采用窗函数加权技术和CLEAN算法处理来提高距离分辨力。

3.1 加权法抑制旁瓣

窗函数加权技术在LFM信号脉压旁瓣抑制中已得到应用，其原理框图如图7所示，它的实质是对信号进行失配处理，所以它不仅能够使旁瓣得到抑制，但也会使输出信号包络主瓣降低变宽[1]。

图7 接收端频域幅度加权原理框图

本文选择Hamming窗(图8)作为加权函数，引入加权网络之后，在仿真环境下，对图5中的两个原本分辨不清的相邻目标进行脉压，得到了图9的结果。可以看到，两个目标能够被有效分辨，但是以牺牲信噪比(峰值为原来的53%左右)为代价的。

图8 Hamming窗加权函数

图9 加权处理后的脉压

3.2 CLEAN算法提高距离分辨力

CLEAN算法最早在射电天文学图像处理中提出并应用[5]。使用它处理原始脉压的前提为：信号回波经匹配滤波后具有单一的主峰，且主峰处代表一个真实的目标，而多目标分辨的前提是在大信噪比下进行的，因此可以使用该算法对HFM信号的多目标脉压输出进行改善处理[6]，具体的实现过程如下：

(1)对所有的HFM回波进行匹配滤波处理，得到多目标脉压输出；

(2)检测出脉压结果中最强目标的幅度、时间等参数，并作为改善后的一个强目标信息；

(3)用最强目标参数构造出它的回波，并进行匹配滤波处理，得到最强目标理论上的脉压输出；

(4)在实际多目标脉压结果中，将构造出的最强目标消除，显露出次强目标，该次强目标就作为剩余脉压中的最强目标；

(5)设置合适的门限作为退出循环的条件，重复步骤(2)到(4)，当剩余脉压结果幅度的最大值小于设置的门限时，循环结束。将循环过程中的所有最强目标信息进行记录，就得到了改善后的目标。

运用CLEAN算法对四个相邻目标脉压输出进行改善仿真，得到如图10所示的结果，对比之前设置的距离，四个目标误差分别为[2m，1m，3m，1.5m]，可见误差极小，算法处理后的目标距离信息较准确，且距离分辨力很高，目标速度对测距几乎无影响；另外，归一化门限设为0.35，脉压处理后剩余杂波的两个最高峰值为[-11.05 dB，-11.75 dB]，因此，如果门限设置不当，很容易造成虚警或漏警的发生。

图10 改善后的结果

图11 剩余杂波

4 结束语

本文介绍了HFM信号及其模糊函数，作为一种具有应用价值的雷达脉压信号，它能够实现不同速度目标的准确测距，但对于邻近多目标的距离分辨却不理想。通过引入加权网络和CLEAN算法，对多目标的脉压输出进行改善，得到了较好的仿真结果。同时也应看到，加权后的脉压时宽变大和CLEAN算法处理后的杂波剩余会对下一步的检测带来影响，还需要进一步研究。

[1] 张明友.雷达系统(第二版)[M].北京：电子工业出版社，2006.

[2] J.Yang and T.K.Sarkar. Doppler-invariant property of hyperbolic frequency modulated waveforms[J]. Microwave and optical technology letters，2006，48(6)：1174-1179.

[3] Merrill l.Skolnik 著，左群声，徐国良，等译.雷达系统导论(第三版)[M].北京：电子工业出版社，2006.

[4] Mark A.Richards著，邢孟道，王彤，李真芳，等译.雷达信号处理基础[M].北京：电子工业出版社，2008.

[5] 林清源，王彦平，洪文.一种基于CLEAN的SAR图像旁瓣抑制方法[J].中国科学院研究生院学报，2011，28(3)：355-359.

[6] 陈星，杜雨洺.一种基于匹配滤波的脉压新算法研究[J].通信技术，2013，46(4)：133-138.

[7] 张军，周旭.LFMCW雷达多目标检测技术研究[J].现代雷达，2013，35(6)：29-33.

[8] 丁鹭飞，耿富录.雷达原理(第三版)[M].西安：西安电子科技大学出版社，2002.

StudyonTechnologyofaPulseCompressionSystemRadarDetectingMulti-target

Zhang Yanan1， Wu Qianyin2， Hu Chong3

(1. Unit 93897 of PLA， Xi’an 710077; 2.Unit 93856 of PLA, Lanzhou 730060;3. Xidian University， Xi’an 710071)

TN957.51

A

1008-8652(2017)02-027-04

2017-03-27

张亚楠(1986-)，女，硕士研究生。研究方向为信号与信息处理。