海上雷达海杂波建模

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本例将介绍一个海上监视雷达系统的海杂波仿真。本例首先讨论与海况相关的物理性质。其次，讨论了海面反射率，研究了海况、频率、偏振和掠掠角对反射率的影响。最后，算例计算了考虑传播路径和天气影响的海上监视雷达系统的杂噪比。

海国概况

在描述海杂波时，重要的是首先要确定海面的物理性质。在雷达海杂波建模中，有三个重要参数:

$σ_{h}$ 是波高的标准差。波高定义为波峰与相邻波谷之间的垂直距离。
$β_{0}$ 是波的斜率。
$v_{w}$ 是风速。

由于波浪的不规则性，海洋的物理性质通常用海况来描述。道格拉斯海况数是一种广泛使用的标尺，它代表了广泛的物理海洋特性，如浪高和相关风速。在刻度的低端，海况为0表示平静、透明的海况。然后，海况从1级的微波纹海况发展到5级的巨浪海况。在8级海况下，浪高可以大于9米或更高。

使用searoughness函数，绘制海况1到5的海况属性。注意波斜率的缓慢增加 $β_{0}$ 有海况。这是由于波长和波高随着风速的增加而增加的结果，尽管影响因素不同。

%分析海况1到5Ss = 1:5;海州百分比初始化输出numSeaStates = numel(ss);hgtsd = 0 (1,numSeaStates);beta0 = 0 (1,numSeaStates);大众= 0(1、numSeaStates);获得海态属性为is = 1:numSeaStates [hgtsd(is)，beta0(is)，vw(is)] = searoughness(ss(is));结束%绘图结果helperPlotSeaRoughness(党卫军,hgtsd beta0,大众);

图中包含3个轴对象。标题为Sea Wave Roughness的坐标轴对象1包含一个类型为line的对象。坐标轴对象2包含一个line类型的对象。Axes对象3包含一个line类型的对象。

您介绍的物理特性是开发海上场景的几何和环境的重要部分。此外，正如你将看到的，来自海面的雷达回波对海况有很强的依赖性。

反射率

海面由平均盐度约为35ppm的水组成。海水的反射系数接近 $-$ 1用于微波频率和低掠角。

对于平滑的海洋，波高很小，海洋看起来像一个无限的、平坦的导电板，几乎没有反向散射。随着海况数的增加和波高的增加，表面粗糙度也随之增加。这导致方向相关的散射增加。此外，反射率表现出强烈的比例依赖于波高和依赖于增加频率的风速。

调查不同海况的海面反射率随频率的变化seareflectivity函数。掠瞄角设置为0.5°，频率范围为500mhz ~ 35ghz。

grazAng = 0.5;掠角%(度)Freq = linspace(0.5e9,35e9,100);%频率(Hz)波尔=“H”；%水平偏振初始化反射率输出numFreq = numel(频率);nrcsH = 0 (numFreq,numSeaStates);计算反射率为is = 1:numSeaStates nrcsH(:，is) = seareflectivity(ss(is)，grazAng,freq，“极化”波尔);结束图反射率grazAng helperPlotSeaReflectivity (ss,频率,nrcsH,波尔);

图中包含一个轴对象。轴对象的标题为空白S t t e空白R el ct ty空白sigma indexOf 0基线包含5个类型为line的对象。这些对象代表ss1, H, ss2, H, ss3, H, ss4, H, ss5, H。

由图可见，海面反射率与频率成正比。此外，随着海况数的增加(对应于粗糙度的增加)，反射率也会增加。

极化效应

接下来，考虑极化对海面反射率的影响。保持与前一节相同的掠食角度和频率跨度。

波尔=“V”；%垂直偏振初始化反射率输出numFreq = numel(频率);nrcsV = 0 (numFreq,numSeaStates);计算反射率为is = 1:numSeaStates nrcsV(:，is) = seareflectivity(ss(is)，grazAng,freq，“极化”波尔);结束图反射率hAxes = helperPlotSeaReflectivity(ss,grazAng,freq,nrcsH，“H”）;grazAng helperPlotSeaReflectivity (ss,频率,nrcsV,“V”, hax);

图中包含一个轴对象。轴对象的标题为空白S t t e空白R el ct ty空白sigma indexOf 0基线包含10个类型为line的对象。这些对象代表ss1, H, ss2, H, ss3, H, ss4, H, ss5, H, ss1, V, ss2, V, ss3, V, ss4, V, ss5, V。

从图中可以看出，极化对反射率有明显的影响。请注意，水平和垂直偏振之间的差异在低频时比在高频时更大。随着海态数的增加，水平极化和垂直极化之间的差值减小。因此，随着频率的增加，对极化的依赖程度降低。

放牧角效应

考虑放牧角度的影响。计算l波段1.5 GHz下0.1 ~ 60度范围内的海水反射率。

grazAng = linspace(0.1,60,100);掠角%(度)Freq = 1.5e9;% l波段频率(Hz)初始化反射率输出numGrazAng = numel(grazAng);nrcsH = 0 (numGrazAng,numSeaStates);nrcsV = 0 (numGrazAng,numSeaStates);计算反射率为is = 1:numSeaStates nrcsH(:，is) = seareflectivity(ss(is)，grazAng,freq，“极化”，“H”）;nrcsV(:，is) =海反射系数(ss(is)，grazAng,freq，“极化”，“V”）;结束图反射率hAxes = helperPlotSeaReflectivity(ss,grazAng,freq,nrcsH，“H”）;grazAng helperPlotSeaReflectivity (ss,频率,nrcsV,“V”, hax);ylim (hax (-60 -10));

从图中可以看出，掠角越小，海水反射率变化越大，垂直极化和水平极化存在差异。从图中可以看出，随着放牧角的增大，对放牧角的依赖程度逐渐减小。此外，在考虑的掠掠角范围内，水平偏振信号的反射率小于垂直偏振信号。

海上监视雷达实例

计算杂波噪声比

考虑一个工作在6 GHz (c波段)的水平极化海上监视雷达系统。定义雷达系统。

雷达参数Freq = 6e9;% c波段频率(Hz)Anht = 20;%高度(m)Ppow = 200e3;峰值功率(W)Tau = 200e-6;%脉冲宽度(秒)PRF = 300;% PRF (Hz)Azbw = 10;%半功率方位角波束宽度(度)肘关节= 30;%半幂仰角波束宽度(度)Gt = 22;发射增益% (dB)Gr = 10;接收增益百分比(dB)Nf = 3;%噪音系数(dB)Ts = systemp(nf);%系统温度(K)

接下来，模拟一个海况为2的操作环境。计算并绘制定义几何掠掠角的海面反射率。

海洋参数Ss = 2;海况%计算表面状态[hgtsd,beta0] =搜索度(ss);%设置几何图形Anht = Anht + 2*hgtsd;杂波以上平均高度(m)3*hgtsd;%表面高度(m)计算模拟的最大范围Rua = time2range(1/prf);最大无歧义范围(m)Rhoriz = horizonrange(anht，“SurfaceHeight”, surfht);%视界范围(m)Rmax = min(Rua,Rhoriz);最大模拟范围(m)生成用于模拟的范围向量Rm = linspace(100,Rmax,1000);%范围(m)Rkm = Rm*1e-3;%范围(公里)计算海杂波反射率。暂时允许值在NRL海洋反射率模型掠角范围为0.1 ~ 60°。具体来说，这是为了允许分析小于0.1的掠角%度接近视界。grazingang = grazingang(anht,Rm，“TargetHeight”, surfht);警告(“关闭”，“雷达:雷达:outsideValidityRegion”）;允许值超出模型nrcs =海反射率(ss,grazAng,freq);警告(“上”，“雷达:雷达:outsideValidityRegion”）;%重新打开警告grazAng helperPlotSeaReflectivity (ss,频率,美国核管理委员会,“H”）;

图中包含一个轴对象。标题为空白空白R e f c c i y空白sigma indexOf 0基线的轴对象包含一个类型为line的对象。这个对象表示ss2, H。

然后，计算杂波的雷达截面(RCS)clutterSurfaceRCS函数。注意杂波RCS在到达雷达水平范围时的下降。

计算杂波RCSrcs = clutterSurfaceRCS(nrcs,Rm,azbw,elbw,grazAng(:)，tau);rcsdB = pow2db(rcs);%转换为分贝绘图hAxes = helpplot (Rkm,rcsdB，RCS的，杂波RCS (dBsm)，杂波雷达截面(RCS)）;helperAddHorizLine (hax Rhoriz);

图中包含一个轴对象。标题为“杂波雷达截面”(RCS)的轴对象包含2个类型为直线、常量线的对象。这些物体代表RCS，视界范围。

计算杂波噪声比(CNR)radareqsnr函数。同样，当模拟范围接近雷达视界时，注意CNR的下降。计算杂波落在噪声之下的范围。

将频率转换为波长Lambda = freq2waveen (freq);计算并绘制杂波噪声比cnr = radareqsnr(lambda,Rm(:)，ppow,tau，.．.“获得”(Gt Gr),rcs的rcs,“t”、Ts);% dBhAxes = helpplot (Rkm,cnr，“中国北车”，“中国北车(dB)”，杂波噪声比）;ylim (hax (-80 100));helperAddHorizLine (hax Rhoriz);helperAddBelowClutterPatch (hax);

图中包含一个轴对象。标题为杂波噪声比(CNR)的axis对象包含patch、line、constantline类型的3个对象。这些物体代表杂波低于噪声，CNR，地平线范围。

杂波低于杂波的范围helperFindClutterBelowNoise (Rkm cnr);

杂波落在噪声以下的范围(km) = 18.04

考虑传播路径

当雷达与杂波之间的路径偏离自由空间条件时，考虑杂波传播因子和路径上的大气损失。方法可以计算杂波传播因子radarpropfactor函数。

计算杂波的雷达传播因子Fc =雷达propfactor(Rm,freq,anht, surface，.．.“SurfaceHeightStandardDeviation”hgtsd,.．.“SurfaceSlope”beta0,.．.“ElevationBeamwidth”, elbw);helperPlot (Rkm Fc,“传播因素”，.．.“传播因子(dB)”，.．.“单向杂波传播因子F_C”）;

图中包含一个轴对象。标题为O ne W y blank C l u t e r blank P r O P a g t O n blank F的坐标轴对象包含一个类型为line的对象。该对象表示传播因子。

在上面的图中，可以看到两个传播区域:

干涉区域:这是反射与直接射线干扰的区域。这表现在有裂片的范围内。
中间区域:这是干涉和衍射区域之间的区域，其中衍射区域被定义为地平线以外的阴影区域。中间区域，在这个例子中发生在弯曲处约1.5 km处，通常由干涉区域和衍射区域之间的插值估计。

一般情况下，杂波传播系数与海面反射率结合为乘积 $σ_{C} F_{C}^{4}$ ，因为表面反射率的测量通常是对乘积的测量，而不仅仅是反射率 $σ_{C}$ ．计算这个乘积并画出结果。

%结合杂波反射率和杂波传播因子FcLinear = db2mag(Fc);转换为线性单位combinedFactor = nrcs.*FcLinear.^2;combinedFactordB = pow2db(combinedFactor);helperPlot (Rkm combinedFactordB,“\ sigma_CF_C”，.．.' \ sigma_CF_C (dB) '，.．.“单向海杂波传播因子与反射率”）;

$图中包含一个轴对象。标题为单向海杂波传播因子和反射率的轴对象包含一个类型为line的对象。该对象表示\sigma_CF_C。$

接下来，使用倾斜路径计算路径上的大气损失tropopl函数。使用默认的标准大气模型进行计算。

计算与大气有关的单向损失elAng = hight2el (surface,anht,Rm);%仰角(度)数字=数字(elAng);Latmos = 0(数字，1);为ie = 1:numEl Latmos(ie，:) = tropopl(Rm(ie)，freq,anht,elAng(ie));结束helperPlot (Rkm躺,“大气损失”，“损失(dB)”，“单向大气损失”）;

图中包含一个轴对象。标题为单向大气损失的axes对象包含一个类型为line的对象。这个物体代表大气损失。

重新计算CNR。计算中包括传播因子和大气损失。注意CNR曲线形状的变化。当你包括这些因素时，杂波低于噪声的点在范围内会更近。

重新计算CNR，包括雷达传播因子和大气损失cnr = radareqsnr(lambda,Rm(:)，ppow,tau，.．.“获得”(Gt Gr),rcs的rcs,“t”Ts,.．.“PropagationFactor”足球俱乐部,.．.“AtmosphericLoss”,躺);% dBhelperAddPlot (Rkm、中国北车、“CNR +传播因子+大气损失”, hax);

图中包含一个轴对象。标题为杂波噪声比(CNR)的axis对象包含patch、line、constantline类型的4个对象。这些对象代表噪声以下的杂波，CNR，地平线范围，CNR +传播因子+大气损失。

杂波低于杂波的范围helperFindClutterBelowNoise (Rkm cnr);

杂波低于噪声的范围(km) = 10.44

了解天气影响

就像大气影响目标的探测一样，天气也会影响杂波的探测。考虑模拟范围内降雨的影响。首先计算降雨衰减。

计算与下雨有关的单向损失Rr = 50;%降雨率(毫米/小时)polAng = 0;极化倾斜角%(水平为0度)elAng = hight2el (surface,anht,Rm);%仰角(度)数字=数字(elAng);Lrain = 0(数字，1);为ie = 1:numEl Lrain(ie，:) = cranerainpl(Rm(ie)，freq,rr,elAng(ie)，polAng);结束helperPlot (Rkm Lrain,“雨损失”，“损失(dB)”，“单向降雨损失”）;

图中包含一个轴对象。标题为单向降雨损失的axes对象包含一个类型为line的对象。这个物体代表雨水损失。

重新计算CNR。包括传播路径和降雨损失。请注意，由于降雨的存在，CNR只有轻微的下降。

重新计算CNR，包括雷达传播因子、大气损失、%和雨水损失cnr = radareqsnr(lambda,Rm(:)，ppow,tau，.．.“获得”(Gt Gr),rcs的rcs,“t”Ts,.．.“PropagationFactor”足球俱乐部,.．.“AtmosphericLoss”，Latmos + Lrain);% dBhelperAddPlot (Rkm、中国北车、“CNR +传播因子+大气损失+降雨”, hax);

图中包含一个轴对象。标题为杂波噪声比(CNR)的axis对象包含patch、line、constantline类型的5个对象。这些对象代表噪声以下的杂波，CNR，地平线范围，CNR +传播因子+大气损失，CNR +传播因子+大气损失+降雨。

杂波低于杂波的范围helperFindClutterBelowNoise (Rkm cnr);

杂波落在噪声以下的范围(km) = 9.61

总结

这个例子介绍了关于海面模拟的概念。海洋反射率表现为以下特性:

对海况的依赖性很强
与频率成比例的关系
对极化的依赖，随着频率的增加而减少
在低放牧角时，对放牧角有很强的依赖性

本例还讨论了如何利用海况物理特性和反射率来计算海上监视雷达系统的杂噪比。此外，该示例还解释了改进传播路径模拟的方法。

参考文献

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函数helperPlotSeaRoughness (ss、hgtsd beta0,大众)创建3x1图的海洋粗糙度输出创建图形数字海浪高度的图标准差次要情节(1,1)情节(ss、hgtsd“o”，“线宽”, 1.5) ylabel ([sprintf (“波\ nHeight”）' \ sigma_h (m) '])标题(“海浪粗糙度”网格)在；%图海浪坡度次要情节(3、1、2)情节(ss、beta0“o”，“线宽”, 1.5) ylabel ([sprintf (“波\ nSlope”）“\ beta_0(度)])网格在；%分布区风速次要情节(3,1,3)情节(ss,大众,“o”，“线宽”(1.5)包含“海洋国家”) ylabel ([sprintf (“风\ nVelocity”）“v_w(米/秒)])网格在；结束函数hAxes = helperplotsearefltivity (ss,grazAng,freq,nrcs,pol,hAxes)绘制海洋反射率图如果没有传递轴，则创建图形和新轴newFigure = false;如果Nargin < 6图();hAxes = gca;newFigure = true;结束获取偏振字符串开关低(pol)情况下“h”线型=“- - -”；否则线型=“——”；结束%的阴谋如果numel(grazAng) == 1 hLine = semi (hAxes,freq(:).*1e-9,pow2db(nrcs)，lineStyle，“线宽”, 1.5);包含(“频率(GHz)”）其他的hLine = plot(hAxes,grazAng(:)，pow2db(nrcs)，lineStyle，“线宽”, 1.5);包含(“放牧角(度)”）结束%设置显示名称numLines = size(nrcs,2);为ii = 1:numLines hLine(ii)。DisplayName = sprintf('SS %d， %s'ss (ii),波尔);如果newFigure线(ii)。Color = brighten(hLine(ii).Color,0.5);结束结束更新标签和轴ylabel (“反射率\sigma_0 (dB)”)标题(“海况反射率\sigma_0”网格)在轴紧持有在；%添加图例传奇(“位置”，“southoutside”，“NumColumns”5,“定位”，“水平”）;结束函数varargout = helpplot (Rkm,y,displayName,ylabelStr,titleName)用于CNR分析创建图形hFig =图;hAxes =轴(hFig);%的阴谋情节(Rkm hax, y,“线宽”, 1.5,“DisplayName的”displayName);网格(hax,“上”）;持有(hax“上”）;包含(hax的距离(公里)) ylabel (hax ylabelStr);标题(hax titleName);轴(hax“紧”）;%添加图例传奇(hax“位置”，“最佳”）%输出轴如果nargout ~= 0 varargout{1} = hAxes;结束结束函数helperAddPlot (Rkm y displayName, hax)用于CNR分析%的阴谋ylimsIn = get(hAxes，“Ylim”）;情节(Rkm hax, y,“线宽”, 1.5,“DisplayName的”displayName);轴(hax“紧”）;ylimsNew = get(hAxes，“Ylim”）;集(hax,“Ylim”, (ylimsIn (1) ylimsNew (2)));结束函数helperAddHorizLine (hax Rhoriz)%添加垂直线表示水平线范围参照线(Rhoriz。e - 3 * 1,“——”，“DisplayName的”，的视野范围，“线宽”, 1.5);xlims = get(hAxes，“XLim”）;xlim ([xlims (1) Rhoriz。* 1 e - 3 * (1.05)]);结束函数helperAddBelowClutterPatch (hax)添加补丁，表明杂波低于杂波xlims = get(hAxes，“Xlim”）;ylims = get(hAxes，“Ylim”）;X = [xlims(1) xlims(1) xlims(2) xlims(2) xlims(1)];Y = [ylims(1) 0 0 ylims(1) ylims(1)];hP = patch(hAxes,x,y，[0.8 0.8 0.8]，.．.“FaceAlpha”, 0.3,“EdgeColor”，“没有”，“DisplayName的”，“噪音之下的杂乱”）;uistack(惠普、“底”）;结束函数helperFindClutterBelowNoise (Rkm cnr)找到杂波低于杂波的点。idxNotNegInf = ~isinf(cnr);Rclutterbelow = interp1(cnr(idxNotNegInf)，Rkm(idxNotNegInf)，0);流(杂波低于噪声的范围(km) = %.2f\nRclutterbelow)结束