机载气象雷达探测强风切变的自适应杂波抑制方法
文章编号： 1004⁃373X（2016）16⁃0031⁃05
Abstract： In order to remove the dynamic ground and sea wave clutter better， a downburst wind field model is established by the engineering mathematics model and sea land clutter data is overlaid. The simulation signal of air⁃borne radar echo is obtained on the basis of the flight and radar performance parameters. The flying regional terrain height parameter， environmental wind data， sea wave， land and other approximation estimated values of ground clutter spectrum width are obtained in advance to determine the range bin needed for clutter suppression. The sampling signal spectrum is analyzed to determine the clutter spectrum center line and eliminate the power spectral line whose width is within the estimated clutter spectrum value， so as to realize the purpose of eliminating the wave clutter. Taking the rest power spectrum as the sampling value to complete Gaussian curve fitting and power spectrum reconstruction. The total power， average radial velocity and spectrum width of the reconstructed power spectrum are calculated to achieve the weather echo signal of the suppressed ground clutter. The simulation results show that the method can self⁃adaptively determine the sea⁃land hybrid clutter location and eliminate the ground clutter according to the real⁃time radiosonde data and topographic data in the flying region.
Keywords： air⁃borne weather radar； wind shear simulation； clutter suppression； Gaussian curve fitting
天气对飞行安全有重大影响，据美国国家运输安全委员会[1]数据统计，全世界恶性空难事故很多都是由天气原因造成的，其中大部分又与强风切变及湍流有关。Peter C. Sinclair等采用设定距离阈值、抬高俯仰角的方法来抑制地物杂波[2]。此方法限制了飞机探测距离，使飞机无法获取较远处前视区的气象回波信息，尤其在飞机起降过程中该方法不适用。Oliver Bousquet等提出的杂波图法，将晴天时不同空间位置处地物回波振幅数据存储在数据库中，形成三维杂波图[3]。当雷达探测时，将对应探测位置处的回波振幅减去地物振幅即可。该方法未考虑在不同天气状况下地物振幅实际变化情况，且仅仅简单的在时域做了杂波振幅消除，未去除杂波对气象目标物径向速度的影响。此外，飞机飞行范围广，随机性大，这就需事先存储大量的晴空地物杂波数据，对机载雷达数据存储要求极高。文献[4⁃6]提出在频域范围抑制杂波的MTI法和AMTI，该类方法的原理是将时域信号转到频域进行处理。MTI采用固定在零频附近的凹口和宽度是无法去除这类地物杂波的。AMTI法较MTI法有所改进，可以自适应的在运动杂波处形成凹口，从而消除运动杂波。但是，当运动杂波和气象回波信号的多普勒中心谱线基本重合时，AMTI法不仅滤去杂波还会滤去一部分重叠的气象回波信号，最终导致反射率因子值减小。
本文提出一种自适应地物杂波抑制法。根据飞行区域实时探空资料及下垫面地形数据获取地形高度参数、环境风场及海浪、陆地等地物回波的谱宽近似估计值[7]。利用FFT法，在频域内对机载气象雷达回波信号进行动态杂波去除和气象信号重构，并计算处理后的总功率、径向平均速度和谱宽值，从而获取抑制地物杂波后的气象回波信号。
1 强风切变仿真模型
基于工程化数学模型建立一个下击暴流天气模型来仿真强风切变风场[8⁃9]。下击暴流的垂直风分量与其所处的高度及距离中轴的径向比率相关，下击暴流的水平风分量不仅与其所处的高度及距离中轴的径向比率相关，还满足Rankin涡旋原理。下击暴流的反射率数据与其垂直风分量的速度分布相关，一般认为较强下沉气流区的雨滴粒子强度较大。下击暴流风场模型及飞行观测参数如表1所示。
依据表1给出的仿真参数及强切变天气模型仿真算法，模拟出三维下击暴流风场理想模型及机载雷达水平扇扫和垂直扫描方式下的雷达回波仿真数据[10]。其中，径向速度数据可由下式获取[11]：
[V=-（Vxsinθ+Vycosθ）cosα+Vzsinα] （1）
式中：[V]表示距离库内平均径向速度；[Vx，Vy，Vz]为三维下击暴流模型中的水平风和垂直风分量；[θ，α]表示雷达波束当前方位角和俯仰角。
邹焕新等给出了各类杂波在不同环境风场下的的统计谱宽值[12]。设当前飞行区域环境风为10节，并叠加海洋和陆地杂波数据、反射率数据及谱宽数据，见表2。
2 自适应杂波抑制方法
设机载气象雷达发射脉冲间隔为[PRT]，采样点为[M]个，则雷达采样回波信号定义为：
[S（t）=A（t）cos（2πf0t+φ（t））+N（t），t=0，PRT，2PRT，…，（M-1）PRTf0=1PRT] （2）
式中：[A（t）]表示采样信号回波振幅；[φ（t）]表示采样信号回波相位；[N（t）]表示均匀分布的噪声信号。
通过雷达气象方程和模拟的下击暴流反射率值能够获取回波振幅[A（t）]。设飞机初始探测时，与目标物距离为[R]，飞机巡航速度为[V]，则采样信号返回到雷达处的回波信号相位定义为：
[Vf=Vcosφcosθφ（t）=4πλR-（Vf-Vi）t， i=0，1，2，…，M-1] （3）
式中：[Vf]表示飞机径向速度；[Vi]表示M个采样目标物回波径向速度，它们的平均径向速度为[V]。
将式（3）代入式（2），进一步展开可获取同相和正交分量：
[I（t）=A（t）cos4πλR-4πλ（Vf-Vi）t， i=0，1，2，…，M-1Q（t）=A（t）sin4πλR-4πλ（Vf-Vi）t， i=0，1，2，…，M-1] （4）
对式（4）进行FFT变化，获取采样体积回波信号功率谱、平均速度和谱宽。根据大量实验统计，大部分的采样回波信号功率谱成高斯分布，根据表2参数，给出气象目标物回波信号近似高斯谱：
[Sfi=A22πσfexp-fi-f22σ2f+Nfi=iM×PRT-12PRT，i=0，1，…，M-1， f=2λV] （5）
式中：[A]为幅度值；[f]为平均频率；[σ2f]表示谱宽。杂波信号的高斯谱模拟基本与上述气象回波信号类似。将杂波信号与气象回波信号功率谱叠加，就获取了采样回波信号的功率谱。通过预先设定的环境风场及杂波谱宽估计值，判定当前中心谱的杂波类型，以此谱线位置为中心，消除宽度等于杂波谱宽估计值内的功率谱，从而达到消除地物杂波的目的。依据剩余功率谱数据，进行高斯曲线拟合。
对式（5）两边取对数，并进行变量替换，变为如下二次多项式形式：
[lnS′fi=β2f2i+β1fi+β0fi=iM×PRT-12PRT，i=0，1，2，…，M-1β0=lnA22πσf-f22σ2f， β1=fσ2f， β2=-12σ2f] （6）
对式（6）采用最小二乘法求出[β0，β1，β2]参数，然后代入[fi]值，就可求出去杂重构后的回波信号功率谱[S′fi]。将去杂重构后的回波信号功率谱数据代入式（7）就可以获取回波信号总功率[P]，平均多普勒频率[f]和谱宽[σ2f][13]：
[P=i=0M-1S′fif=i=0M-1fiS′fii=0M-1S′fiσ2f=i=0M-1fi-f2S′fii=0M-1S′fi] （7）
整个自适应运动地物杂波抑制方法流程见图1。
3 仿真结果与分析
图2给出接近真实强切变天气的仿真三维风场，风场水平尺度为[12 km×12 km，]最大垂直高度为1.6 km。图3和图4分别表示相对飞机位置30°方位上，距离飞机22 km和15.8 km处地物杂波和海浪杂波模拟功率谱及杂波抑制处理后的功率谱。
图5和图6给出相同飞行参数下的气象回波反射率和平均径向速度的理想值、杂波干扰值与去杂重构值。
由图5和图6可以看出，采用高斯拟合重构后的回波信号要逼近理想值，但在距离飞机20 km处的下击暴流中心附近，因气象回波信号中心谱线与地物杂波基本重合，抑制地物杂波时也消除了大部分的气象回波信号功率谱，故拟合重构时误差较大，反射率值偏小。在超过20 km的稀疏树林陆地，因杂波谱宽值估计过小，残留了部分地物杂波功率谱，故拟合重构的平均径向速度值偏小。
由图7可以看出，飞机在起飞阶段，机载气象雷达做水平扇扫，回波信号中含有大量的地物杂波信号。利用自适应地物杂波抑制方法去除杂波后，重构的反射率回波信号接近理想值。靠近海洋下垫面一侧，杂波去除较好，而靠近陆地下垫面一侧，因杂波谱宽值估计偏小，导致部分地物杂波未能去除，使得重构的反射率值偏大。同样，从图8中可以看出，在海洋一侧的径向速度重构较好，杂波对辐散型反气旋的最大核半径风速干扰被去除，反之，在陆地一侧的径向速度受到残留地物杂波干扰，径向速度值偏小。
4 结 论
含有海陆混合运动杂波的回波信号，不仅反射率回波信号受到严重干扰，沿径向上的速度变化率也明显减弱。本文提出一种适用于机载气象雷达的自适应地物杂波抑制法。该方法能够根据飞行区域实时探空资料和地形数据，自适应确定海陆混合运动杂波位置，并消除地物杂波。利用高斯曲线拟合，重构去杂后的气象回波信号，从而大大减小去地物杂波时对气象回波信号功率值造成的衰减，并且沿径向上的风速变化率与理想值接近，有助于快速、准确地识别强风切变区。当气象回波信号功率谱中心谱线与杂波信号重叠时，高斯曲线拟合法存在较大误差。另外，当地物杂波谱宽被低估时，会残留部分杂波功率谱，造成平局径向速度与实际值有偏差，影响强风切变区的判定，这些都是下一步研究需要改进的地方。
注：本文通讯作者为魏鸣。
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