徐曉晗，古華棟

(海軍研究院，北京 100161)

0 引 言

仿真的氣象雜波圖像直接影響雷達(dá)操作員對氣象雜波的直觀認(rèn)識。如果氣象雜波逼真度不高，則會影響操作員在實(shí)際使用中對雷達(dá)目標(biāo)和干擾的判斷，導(dǎo)致操作失誤。因此，快速、逼真地對氣象雜波進(jìn)行仿真具有重要意義。

目前，雷達(dá)訓(xùn)練模擬器中氣象雜波圖像仿真主要有兩種方法：第1種方法是將實(shí)裝氣象雜波視頻或圖片預(yù)先存入存儲器中，在訓(xùn)練過程中進(jìn)行回放[1-3]。但是，該方法畫面比較單一，預(yù)設(shè)氣象雜波數(shù)據(jù)、視頻或圖片樣本數(shù)少，在訓(xùn)練過程中無法滿足不同訓(xùn)練條件下的多樣性要求；第2種方法是根據(jù)氣象雜波幅度分布模型產(chǎn)生符合某種概率密度的隨機(jī)信號，在不同區(qū)域產(chǎn)生不同密度的隨機(jī)點(diǎn)[4-5]。該方法往往用稀疏的點(diǎn)代替氣象雜波，形狀過于規(guī)則，逼真度較差。氣象雜波圖像仿真之所以效果不佳，主要有兩方面原因：(1)氣象雜波形狀不規(guī)則，(2)氣象雜波運(yùn)動規(guī)律不確定。針對這兩個問題，本文分析了氣象雜波的成因、分布特性和圖像特點(diǎn)，提出了一種氣象雜波圖像生成算法，能較好地仿真氣象雜波圖像。

1 氣象雜波特性分析

氣象雜波是由云、雨和雪等散射體的雷達(dá)回波矢量疊加而成的，是一種典型的體雜波。它不僅受天線增益、雷達(dá)波長等雷達(dá)參數(shù)影響，而且與風(fēng)速、風(fēng)向等因素密切相關(guān)[6]。

在雷達(dá)分辨單元內(nèi)的每個雨滴、懸浮水粒、冰雹或者雪花都屬于一個散射體。在空間一定范圍內(nèi)，這些散射體可以看成是均勻隨機(jī)分布的，而且相互獨(dú)立[7]。由于受到重力和風(fēng)的影響，它們之間產(chǎn)生相互獨(dú)立的隨機(jī)運(yùn)動。每個散射體的散射方向不斷發(fā)生改變，導(dǎo)致雷達(dá)接收到的回波強(qiáng)度和相位也是不斷隨機(jī)變化的。不論雷達(dá)的分辨力或高或低，在雷達(dá)照射單元的范圍內(nèi)都聚集大量的散射體，并且其中任意一個散射體的作用都不是主導(dǎo)的，即總回波的兩個正交分量的幅值總是滿足中心極限定理的條件，服從正態(tài)分布規(guī)律，合成振幅服從瑞利分布[8]，其均值與云雨隨機(jī)運(yùn)動的速度、形式、雷達(dá)波長和極化現(xiàn)象有關(guān)，其分布規(guī)律可用下式表示。

式中，σ為高斯分布的均方根值。

氣象雜波的功率譜符合高斯分布模型，由于風(fēng)的作用，其功率譜中含有一個與風(fēng)向和風(fēng)速有關(guān)的平均多普勒頻移。

其中，σν為雜波速度的均方根值，λ為雷達(dá)工作波長。

圖1為文章[9]中根據(jù)氣象雜波分布特性生成的氣象雜波圖像。圖2為真實(shí)氣象雜波圖像。從圖2可以看出，真實(shí)氣象雜波中心區(qū)域回波強(qiáng)度較高，呈團(tuán)狀或塊狀，形狀不規(guī)則，邊緣為離散隨機(jī)點(diǎn)狀分布。圖1模擬的氣象雜波中心區(qū)域亮度不高，形狀過于規(guī)則，逼真度并不高。對于訓(xùn)練模擬器來說，更關(guān)注的是氣象雜波圖像的逼真度而不是統(tǒng)計(jì)特性。為此，本文弱化氣象雜波的統(tǒng)計(jì)模型，而提出一種快速、逼真的氣象雜波圖像生成算法。

2 氣象雜波圖像生成算法與實(shí)現(xiàn)

2.1 氣象雜波不規(guī)則形狀仿真

作為一種典型的體雜波，氣象雜波的強(qiáng)度與天線波束照射的體積、信號的距離分辨率以及散射體的性質(zhì)有關(guān)。由于散射體在空間的分布是不規(guī)則的，其反射的回波在雷達(dá)終端形成的雜波強(qiáng)度也是不均勻的，通常大雨回波強(qiáng)度較強(qiáng)，中雨和小雨逐步減弱；同時，云雨塊中心區(qū)域強(qiáng)度較大，而邊緣和非降雨區(qū)強(qiáng)度較小。這就導(dǎo)致氣象雜波在顯示終端的形狀很隨機(jī)難以模擬。

根據(jù)實(shí)際氣象雜波圖像的特點(diǎn)，本文利用隨機(jī)數(shù)來產(chǎn)生氣象雜波的形狀模板，在模板的基礎(chǔ)上疊加均勻分布的隨機(jī)數(shù)來產(chǎn)生氣象雜波的視頻數(shù)據(jù)。該方法不僅能產(chǎn)生形狀隨機(jī)、邊緣不規(guī)則的氣象雜波圖像，而且計(jì)算簡單速度快，其步驟如下：

(1) 設(shè)定氣象區(qū)域的大小為m×n，m代表氣象區(qū)域的方位向單元個數(shù)，n代表氣象區(qū)域的距離向單元個數(shù)。

(2) 產(chǎn)生一個大小為p×q的二維正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)，其中p=m/k，q=n/k，k為縮放因子。對p×q的二維數(shù)據(jù)進(jìn)行k倍的插值處理，使其放大到m×n大小。該過程用來產(chǎn)生大的云雨塊，取正值后如圖3(a)所示。

(3) 為了產(chǎn)生小的云雨塊，同時增加大云雨塊之間的連通性，同理改變縮放因子的大小為r(r

(4) 對大云雨塊和小云雨塊以一定的比例系數(shù)α疊加便得到云雨塊的形狀模板。

(5) 在形狀模板的基礎(chǔ)上疊加均值為μ的m×n大小的二維均勻分布隨機(jī)數(shù)，得到氣象雜波的仿真數(shù)據(jù)，如圖3(d)所示。

對氣象雜波數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到的氣象雜波數(shù)據(jù)的灰度圖如圖4所示。從圖中可以看出，氣象區(qū)域形狀不規(guī)則，中心幅值較高，向四周逐漸減小，沒有出現(xiàn)突變的邊沿。將其幅值調(diào)整到0～255亮度區(qū)間內(nèi)，輸入到雷達(dá)終端顯示如圖5，可以看出中心區(qū)域呈塊狀亮度較高，邊緣區(qū)域呈現(xiàn)離散點(diǎn)狀，與真實(shí)氣象雜波非常接近。

本文算法不僅能通過設(shè)置氣象區(qū)域和縮放因子的大小控制氣象雜波的形狀，而且通過調(diào)整比例系數(shù)α和均勻分布隨機(jī)數(shù)的均值μ可以改變氣象雜波的幅值。

2.2 氣象雜波變化效果模擬方法

對于復(fù)雜目標(biāo)，當(dāng)雷達(dá)觀測方向或散射體的運(yùn)動發(fā)生稍許改變，其矢量和就會發(fā)生相應(yīng)的變化，從而形成起伏的回波。氣象雜波起伏速度受云內(nèi)粒子相態(tài)、含水量、風(fēng)速等因素影響，在脈沖與脈沖之間具有強(qiáng)烈的相關(guān)性，在掃描與掃描之間氣象雜波強(qiáng)度變化緩慢，區(qū)域形狀整體變化不大，但細(xì)節(jié)上變化明顯。為了更加逼真地模擬氣象雜波動態(tài)變化過程，本文算法在每次掃描期間形狀模板保持不變，只是改變每次疊加的隨機(jī)數(shù)，這樣便可實(shí)現(xiàn)氣象雜波掃描與掃描之間動態(tài)變化的過程。圖6為本文算法在連續(xù)3次掃描間形成的氣象雜波數(shù)據(jù)的灰度圖。從圖中可以看出，氣象區(qū)域整體形狀不變，但局部幅值發(fā)生明顯改變。

3 結(jié)束語

本文對氣象雜波的形成、散射特性、分布特性進(jìn)行了分析，對真實(shí)的氣象雜波圖像特點(diǎn)進(jìn)行了深入的挖掘。為了更逼真地模擬氣象雜波圖像，本文提出了一種用隨機(jī)數(shù)生成氣象雜波不規(guī)則形狀的方法，通過疊加不同的隨機(jī)數(shù)，實(shí)現(xiàn)了氣象雜波變化效果顯示，在雷達(dá)顯示終端形成了逼真的氣象雜波干擾畫面，為氣象雜波圖像的仿真提供了一種快速、有效的方法。