海杂波后向散射系数经验模型研究
2014-10-17 17:59任红霞姬光荣吴庚坤
现代电子技术 2014年19期
任红霞 姬光荣 吴庚坤
摘 要： 为改善海洋环境雷达的检测性能，基于海杂波后向散射特性，对GIT，TSC，NRL三种典型海杂波后向散射系数经验模型进行仿真，并与实测数据进行对比，以均方差检验法作为拟合优度评价标准，分析了三种模型的拟合特点，给出了三种模型的适用性，结果表明，改进的NRL模型与实测数据拟合得最好，TSC模型次之， GIT模型拟合效果最差，其适用性随海况、擦地角、极化方式的变化而呈现出不同特点。
关键词： 海杂波； 后向散射； 经验模型； 均方差检验法
中图分类号： TN911.7?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）19?0069?03
Empirical model research on backscatter coefficient of sea clutter
REN Hong?xia， JI Guang?rong， WU Geng?kun
（College of Information Science and Engineering， Ocean University of China， Qingdao 266100， China）
Abstract： In order to improve the detection performance of radar working in the marine environment， GIT， TSC， NRL three empirical models of typical backscatter coefficient were simulated based on the backscattering properties of the sea clutter. The results were compared with the measured data. MSD is adopted as the evaluation criteria of fitting goodness to analyze the fitting characteristics of the three models. The applicability of the three models is given. The analysis results show that the improved NRL model fits with the measured data best， the TSC model is better， and the GIT model is worst， whose applicability presents different characteristics with the change of sea state， grazing angle， polarization mode.
Keywords： sea clutter； backscattering； empirical model； MSD method
0 引 言
雷达照射海面，海面对雷达信号的后向散射回波即为海杂波。由于雷达以辐射电磁能和检测回波信号的方式进行工作，海杂波的存在势必会影响海面目标的检测与追踪，降低雷达系统的工作性能[1?2]。因此，海杂波是影响海洋环境雷达探测目标的主要因素。
海杂波的强弱受多方面因素影响，主要包括自然因素和雷达参数，如浪高、风速、风向、风的持续时间、入射余角、雷达频率、天线模式、发射功率、极化方式等[1]。对海杂波特性进行深入了解，基于海杂波特性建立仿真模型，通过设置雷达参数和环境因素来模拟仿真海杂波，从而指导雷达系统设计，抑制杂波，提取海面回波有用信号，最大限度地降低海杂波对雷达目标信号检测的干扰。
1 海杂波后向散射系数模型
海杂波后向散射特性是海杂波的重要特性之一。海杂波的强弱用单位面积的雷达横截面积[σ0]来表示，[σ0]表征单位面积的雷达照射区域对电磁波后向散射能力的平均强度，又称为后向散射系数[4]。典型的海杂波后向散射系数模型包括GIT模型[5]、TSC模型[6]、NRL模型[7]等。
GIT模型是基于实测数据和不同海面散射机理数学模型而获得的后向散射系数模型，其突出特点是同时利用风速和平均波高来描述海况。在充分发展的海面，风速和平均波高相关。在变化的环境中，风速和平均波高可作为独立参数。GIT模型定义如下[5]：
发射频率为1～10 GHz时：
[σ0HH=10log （3.9×10-6λθ0.4FaFuFw）] （1）
[σ0VV=σ0HH-1.05ln （ha+0.015）+1.09lnλ+ 1.27ln （θ+0.000 1）+9.7， 3 GHz 发射频率为10～100 GHz时： [σ0HH=10log （5.78×10-6λθ0.547FaFuFw）] （3） [σ0VV=σ0HH-1.38lnha+3.43lnλ+1.31lnθ+18.55] （4） TSC模型在结构上和GIT模型类似，且海况用来计算有效风速和浪高，这两个参数也可独立输入。TSC模型定义如下[6]： [σ0HH=10log 1.7×10-5θ0.5GaGuGw（λ+0.05）1.8] （5） [σ0VV=σ0HH-1.73ln （2.507σz+0.05）+3.76lnλ+ 2.46ln （sinθ+0.000 1）+19.8， f<2 GHzσ0HH-1.05ln （2.507σz+0.05）+1.09lnλ+ 1.27ln （sinθ+0.000 1）+9.65， f≥2 GHz] （6）
NRL模型是Vilhelm和Rashmi于2009年提出的一种新的后向散射系数模型[7]。与前两种模型不同的是，该模型只适用于风向和波束夹角为90°（侧风）的情况。2012年，Vilhelm和Rashmi对NRL模型进行了改进，改进的NRL模型定义如下[8]：
[σ0H，V=c1+c2?lgsinθ+（27.5+c3?α）?lg f1+0.95?α+c4?（1+s）1（2+0.085?α+0.033?s）+c5?α2] （7）
上述定义中，[σ0HH，][σ0VV]表示HH和VV极化时的散射系数；[λ]为雷达波长；[θ]为擦地角；[ha]为海面波高平均值；[σz]为海面波高标准差；[Fa，][Fu，][Fw，][Ga，][Gu，][Gw]均为调整因子；[s]为道格拉斯海况等级；[f]为雷达频率，[c1?c5]为固定参数值。
2 仿真及分析
文献[6]对上述模型进行了总结，但只给出了各模型的适用范围，并未针对海况、擦地角等影响因子给出具体的适用情况。在此基础上对三种模型进行仿真，并与Nathanson书中的实测散射系数进行对比，以均方差检验法作为拟合优度评价标准，详细分析各模型的拟合特点，总结其适用性。鉴于Nathanson书中的数据是逆风、顺风和侧风测量结果的平均值，在仿真时风向与波束的夹角应为90°。
2.1 GIT模型仿真结果及分析
GIT模型仿真结果与实测数据的均方误差见表1。
由表1可以看出，VV极化状态下，擦地角小于1°时，海情越高，GIT模型与实测数据拟合得越好；擦地角为1°～30°时，与1级海况数据符合得最差，其他海况符合得较好；擦地角为60°时，拟合程度随海情升高而变差。同一海况下，擦地角由0.1°～10°时，拟合度均随擦地角的增大而逐步改善；擦地角大于10°时，拟合度则随擦地角的增大而降低。
HH极化状态下，擦地角小于10°时，海情越高，拟合效果越好；擦地角为10°和30°时，海情越高，拟合度越差；擦地角为60°时，拟合度随海情变化并无规律性改变。相同海况下，擦地角小于10°时，擦地角越大，拟合度越好；反之，擦地角越大，拟合度越差。除此之外，擦地角小于等于10°时，HH极化的拟合度要优于VV极化。
2.2 TSC模型仿真结果及分析
TSC模型仿真结果与实测数据的均方误差见表2。
由表2可以看出，TSC模型与实测数据的拟合特点随擦地角、海情、极化方式的改变并无明显的变化规律，但拟合程度要优于GIT模型。在VV极化状态，擦地角小于等于30°的情况下，各级海况的仿真结果与实测数据符合得较好。其中，擦地角为1°时均方误差最小，拟合得最好；擦地角达到60°时，均方误差显著增大，拟合优度明显降低。HH极化状态时，与各级海况拟合最优的擦地角仍为1°；擦地角增大到60°时，拟合程度明显变差。
2.3 NRL模型仿真结果及分析
改进的NRL模型仿真结果与实测数据的均方误差见表3。
由表3可以看出，前面提到的三种模型，改进的NRL模型与实测数据拟合得最好，海况、擦地角、极化状态的变化对拟合度也没有显著的影响。除海况为1级、擦地角为30°拟合较差外，绝大多数的均方误差都在20以内。
2.4 分析总结
综合上述三种模型的仿真结果可知：
（1） GIT模型在极低擦地角和极高擦地角的情况下拟合效果较差，其中低海情、低擦地角的拟合效果最差；擦地角小于等于10°时，海情越高，拟合程度越好，且HH极化方式拟合优度要高于VV极化；擦地角大于10°时，拟合效果逐渐变差。因此GIT模型适用于擦地角为1°～10°，中等或高等海况的仿真。
（2） TSC模型与实测数据的拟合程度要明显优于GIT模型，拟合优度随擦地角、海情、极化方式的改变并无明显的变化规律。在擦地角小于等于30°时，拟合效果很好，不适用于极大擦地角情况的仿真。
（3） 与前两种模型相比，在各种海况、擦地角、极化方式下，改进的NRL模型与实测数据拟合得最好，但其只适用于风向与波束夹角为90°的情况，因此侧风情况下可首先考虑用它来仿真。
3 结 语
本文分析了GIT，TSC，NRL三种海杂波后向散射系数经验模型的特点，并以环境因素和雷达参数作为输入对其进行仿真，通过计算仿真结果与实测数据的均方差，分析了海况、擦地角、极化方式等因素对各模型拟合程度的影响，总结了各模型的适用性，为雷达系统的设计和开发及改善雷达检测性能提供了理论依据。
需要指出的是，海洋环境复杂多变，在不同时间、地点、环境中，即使同一部雷达采集到的数据也未必相同。本文中的仿真假设海面是充分发展的，且实测数据有限，今后可考虑在充足数据基础上，研究后向散射系数经验模型对非充分发展海面的适用性。
参考文献
[1] 赵巨波，符燕，耿文东.海杂波统计特性分析[J].现代雷达，2005，27（11）：4?6.
[2] CHAN H C. Radar sea?clutter at low grazing angles [J]. IEE Radar and Signal Processing， 1990， 137（2）： 102?112.
[3] WARD K D， TUOGH R. Modelling radar sea clutter in the littoral [C]// 2008 IET Seminar on Radar Clutter Modelling. Stevenage， UK： IET， 2008： 25?31.
[4] SKOLNIK M I.雷达系统导论[M].左群生，徐国良，马林，等译.3版.北京：电子工业出版社，2006.
[5] HORST M M， DYER F B， TULEY M T. Radar sea clutter model [C]//Antennas and Propagation Conference. Maryland， USA ： IEEE， 1978， 1： 6?10.
[6] ANTIPOY I. Simulation of sea clutter returns [R]. Salisubry： Defence Science and Technology Organization， 1998.
[7] GREGERS?HANSEN V， MITAL R. An empirical sea clutter model for low grazing angles [C]//Proceedings of Radar Confe?rence. [S.l.]： IEEE， 2009： 1?5.
[8] GREGERS?HANSEN V， MITAL R. An improved empirical model for radar sea clutter reflectivity [J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. [S.l.]： IEEE， 2012， 48（4）： 3512?3524.
[9] NATHANSON F E， REILLY J P， COHEN M N. Radar design principles?Signal processing and the Environment [M]. 2 ed. America： SciTech Publishing， 1999.
NRL模型是Vilhelm和Rashmi于2009年提出的一种新的后向散射系数模型[7]。与前两种模型不同的是，该模型只适用于风向和波束夹角为90°（侧风）的情况。2012年，Vilhelm和Rashmi对NRL模型进行了改进，改进的NRL模型定义如下[8]：
[σ0H，V=c1+c2?lgsinθ+（27.5+c3?α）?lg f1+0.95?α+c4?（1+s）1（2+0.085?α+0.033?s）+c5?α2] （7）
上述定义中，[σ0HH，][σ0VV]表示HH和VV极化时的散射系数；[λ]为雷达波长；[θ]为擦地角；[ha]为海面波高平均值；[σz]为海面波高标准差；[Fa，][Fu，][Fw，][Ga，][Gu，][Gw]均为调整因子；[s]为道格拉斯海况等级；[f]为雷达频率，[c1?c5]为固定参数值。
2 仿真及分析
文献[6]对上述模型进行了总结，但只给出了各模型的适用范围，并未针对海况、擦地角等影响因子给出具体的适用情况。在此基础上对三种模型进行仿真，并与Nathanson书中的实测散射系数进行对比，以均方差检验法作为拟合优度评价标准，详细分析各模型的拟合特点，总结其适用性。鉴于Nathanson书中的数据是逆风、顺风和侧风测量结果的平均值，在仿真时风向与波束的夹角应为90°。
2.1 GIT模型仿真结果及分析
GIT模型仿真结果与实测数据的均方误差见表1。
由表1可以看出，VV极化状态下，擦地角小于1°时，海情越高，GIT模型与实测数据拟合得越好；擦地角为1°～30°时，与1级海况数据符合得最差，其他海况符合得较好；擦地角为60°时，拟合程度随海情升高而变差。同一海况下，擦地角由0.1°～10°时，拟合度均随擦地角的增大而逐步改善；擦地角大于10°时，拟合度则随擦地角的增大而降低。
HH极化状态下，擦地角小于10°时，海情越高，拟合效果越好；擦地角为10°和30°时，海情越高，拟合度越差；擦地角为60°时，拟合度随海情变化并无规律性改变。相同海况下，擦地角小于10°时，擦地角越大，拟合度越好；反之，擦地角越大，拟合度越差。除此之外，擦地角小于等于10°时，HH极化的拟合度要优于VV极化。
2.2 TSC模型仿真结果及分析
TSC模型仿真结果与实测数据的均方误差见表2。
由表2可以看出，TSC模型与实测数据的拟合特点随擦地角、海情、极化方式的改变并无明显的变化规律，但拟合程度要优于GIT模型。在VV极化状态，擦地角小于等于30°的情况下，各级海况的仿真结果与实测数据符合得较好。其中，擦地角为1°时均方误差最小，拟合得最好；擦地角达到60°时，均方误差显著增大，拟合优度明显降低。HH极化状态时，与各级海况拟合最优的擦地角仍为1°；擦地角增大到60°时，拟合程度明显变差。
2.3 NRL模型仿真结果及分析
改进的NRL模型仿真结果与实测数据的均方误差见表3。
由表3可以看出，前面提到的三种模型，改进的NRL模型与实测数据拟合得最好，海况、擦地角、极化状态的变化对拟合度也没有显著的影响。除海况为1级、擦地角为30°拟合较差外，绝大多数的均方误差都在20以内。
2.4 分析总结
综合上述三种模型的仿真结果可知：
（1） GIT模型在极低擦地角和极高擦地角的情况下拟合效果较差，其中低海情、低擦地角的拟合效果最差；擦地角小于等于10°时，海情越高，拟合程度越好，且HH极化方式拟合优度要高于VV极化；擦地角大于10°时，拟合效果逐渐变差。因此GIT模型适用于擦地角为1°～10°，中等或高等海况的仿真。
（2） TSC模型与实测数据的拟合程度要明显优于GIT模型，拟合优度随擦地角、海情、极化方式的改变并无明显的变化规律。在擦地角小于等于30°时，拟合效果很好，不适用于极大擦地角情况的仿真。
（3） 与前两种模型相比，在各种海况、擦地角、极化方式下，改进的NRL模型与实测数据拟合得最好，但其只适用于风向与波束夹角为90°的情况，因此侧风情况下可首先考虑用它来仿真。
3 结 语
本文分析了GIT，TSC，NRL三种海杂波后向散射系数经验模型的特点，并以环境因素和雷达参数作为输入对其进行仿真，通过计算仿真结果与实测数据的均方差，分析了海况、擦地角、极化方式等因素对各模型拟合程度的影响，总结了各模型的适用性，为雷达系统的设计和开发及改善雷达检测性能提供了理论依据。
需要指出的是，海洋环境复杂多变，在不同时间、地点、环境中，即使同一部雷达采集到的数据也未必相同。本文中的仿真假设海面是充分发展的，且实测数据有限，今后可考虑在充足数据基础上，研究后向散射系数经验模型对非充分发展海面的适用性。
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[2] CHAN H C. Radar sea?clutter at low grazing angles [J]. IEE Radar and Signal Processing， 1990， 137（2）： 102?112.
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[4] SKOLNIK M I.雷达系统导论[M].左群生，徐国良，马林，等译.3版.北京：电子工业出版社，2006.
[5] HORST M M， DYER F B， TULEY M T. Radar sea clutter model [C]//Antennas and Propagation Conference. Maryland， USA ： IEEE， 1978， 1： 6?10.
[6] ANTIPOY I. Simulation of sea clutter returns [R]. Salisubry： Defence Science and Technology Organization， 1998.
[7] GREGERS?HANSEN V， MITAL R. An empirical sea clutter model for low grazing angles [C]//Proceedings of Radar Confe?rence. [S.l.]： IEEE， 2009： 1?5.
[8] GREGERS?HANSEN V， MITAL R. An improved empirical model for radar sea clutter reflectivity [J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. [S.l.]： IEEE， 2012， 48（4）： 3512?3524.
[9] NATHANSON F E， REILLY J P， COHEN M N. Radar design principles?Signal processing and the Environment [M]. 2 ed. America： SciTech Publishing， 1999.
NRL模型是Vilhelm和Rashmi于2009年提出的一种新的后向散射系数模型[7]。与前两种模型不同的是，该模型只适用于风向和波束夹角为90°（侧风）的情况。2012年，Vilhelm和Rashmi对NRL模型进行了改进，改进的NRL模型定义如下[8]：
[σ0H，V=c1+c2?lgsinθ+（27.5+c3?α）?lg f1+0.95?α+c4?（1+s）1（2+0.085?α+0.033?s）+c5?α2] （7）
上述定义中，[σ0HH，][σ0VV]表示HH和VV极化时的散射系数；[λ]为雷达波长；[θ]为擦地角；[ha]为海面波高平均值；[σz]为海面波高标准差；[Fa，][Fu，][Fw，][Ga，][Gu，][Gw]均为调整因子；[s]为道格拉斯海况等级；[f]为雷达频率，[c1?c5]为固定参数值。
2 仿真及分析
文献[6]对上述模型进行了总结，但只给出了各模型的适用范围，并未针对海况、擦地角等影响因子给出具体的适用情况。在此基础上对三种模型进行仿真，并与Nathanson书中的实测散射系数进行对比，以均方差检验法作为拟合优度评价标准，详细分析各模型的拟合特点，总结其适用性。鉴于Nathanson书中的数据是逆风、顺风和侧风测量结果的平均值，在仿真时风向与波束的夹角应为90°。
2.1 GIT模型仿真结果及分析
GIT模型仿真结果与实测数据的均方误差见表1。
由表1可以看出，VV极化状态下，擦地角小于1°时，海情越高，GIT模型与实测数据拟合得越好；擦地角为1°～30°时，与1级海况数据符合得最差，其他海况符合得较好；擦地角为60°时，拟合程度随海情升高而变差。同一海况下，擦地角由0.1°～10°时，拟合度均随擦地角的增大而逐步改善；擦地角大于10°时，拟合度则随擦地角的增大而降低。
HH极化状态下，擦地角小于10°时，海情越高，拟合效果越好；擦地角为10°和30°时，海情越高，拟合度越差；擦地角为60°时，拟合度随海情变化并无规律性改变。相同海况下，擦地角小于10°时，擦地角越大，拟合度越好；反之，擦地角越大，拟合度越差。除此之外，擦地角小于等于10°时，HH极化的拟合度要优于VV极化。
2.2 TSC模型仿真结果及分析
TSC模型仿真结果与实测数据的均方误差见表2。
由表2可以看出，TSC模型与实测数据的拟合特点随擦地角、海情、极化方式的改变并无明显的变化规律，但拟合程度要优于GIT模型。在VV极化状态，擦地角小于等于30°的情况下，各级海况的仿真结果与实测数据符合得较好。其中，擦地角为1°时均方误差最小，拟合得最好；擦地角达到60°时，均方误差显著增大，拟合优度明显降低。HH极化状态时，与各级海况拟合最优的擦地角仍为1°；擦地角增大到60°时，拟合程度明显变差。
2.3 NRL模型仿真结果及分析
改进的NRL模型仿真结果与实测数据的均方误差见表3。
由表3可以看出，前面提到的三种模型，改进的NRL模型与实测数据拟合得最好，海况、擦地角、极化状态的变化对拟合度也没有显著的影响。除海况为1级、擦地角为30°拟合较差外，绝大多数的均方误差都在20以内。
2.4 分析总结
综合上述三种模型的仿真结果可知：
（1） GIT模型在极低擦地角和极高擦地角的情况下拟合效果较差，其中低海情、低擦地角的拟合效果最差；擦地角小于等于10°时，海情越高，拟合程度越好，且HH极化方式拟合优度要高于VV极化；擦地角大于10°时，拟合效果逐渐变差。因此GIT模型适用于擦地角为1°～10°，中等或高等海况的仿真。
（2） TSC模型与实测数据的拟合程度要明显优于GIT模型，拟合优度随擦地角、海情、极化方式的改变并无明显的变化规律。在擦地角小于等于30°时，拟合效果很好，不适用于极大擦地角情况的仿真。
（3） 与前两种模型相比，在各种海况、擦地角、极化方式下，改进的NRL模型与实测数据拟合得最好，但其只适用于风向与波束夹角为90°的情况，因此侧风情况下可首先考虑用它来仿真。
3 结 语
本文分析了GIT，TSC，NRL三种海杂波后向散射系数经验模型的特点，并以环境因素和雷达参数作为输入对其进行仿真，通过计算仿真结果与实测数据的均方差，分析了海况、擦地角、极化方式等因素对各模型拟合程度的影响，总结了各模型的适用性，为雷达系统的设计和开发及改善雷达检测性能提供了理论依据。
需要指出的是，海洋环境复杂多变，在不同时间、地点、环境中，即使同一部雷达采集到的数据也未必相同。本文中的仿真假设海面是充分发展的，且实测数据有限，今后可考虑在充足数据基础上，研究后向散射系数经验模型对非充分发展海面的适用性。
参考文献
[1] 赵巨波，符燕，耿文东.海杂波统计特性分析[J].现代雷达，2005，27（11）：4?6.
[2] CHAN H C. Radar sea?clutter at low grazing angles [J]. IEE Radar and Signal Processing， 1990， 137（2）： 102?112.
[3] WARD K D， TUOGH R. Modelling radar sea clutter in the littoral [C]// 2008 IET Seminar on Radar Clutter Modelling. Stevenage， UK： IET， 2008： 25?31.
[4] SKOLNIK M I.雷达系统导论[M].左群生，徐国良，马林，等译.3版.北京：电子工业出版社，2006.
[5] HORST M M， DYER F B， TULEY M T. Radar sea clutter model [C]//Antennas and Propagation Conference. Maryland， USA ： IEEE， 1978， 1： 6?10.
[6] ANTIPOY I. Simulation of sea clutter returns [R]. Salisubry： Defence Science and Technology Organization， 1998.
[7] GREGERS?HANSEN V， MITAL R. An empirical sea clutter model for low grazing angles [C]//Proceedings of Radar Confe?rence. [S.l.]： IEEE， 2009： 1?5.
[8] GREGERS?HANSEN V， MITAL R. An improved empirical model for radar sea clutter reflectivity [J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. [S.l.]： IEEE， 2012， 48（4）： 3512?3524.
[9] NATHANSON F E， REILLY J P， COHEN M N. Radar design principles?Signal processing and the Environment [M]. 2 ed. America： SciTech Publishing， 1999.
