摘 要：將不同長(zhǎng)度線性調(diào)頻（Ｌｉｎｅａｒ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，ＬＦＭ）信號(hào)裝入矢量信號(hào)源，其載波頻率設(shè)置為中頻，分別采樣其輸出的不同長(zhǎng)度的ＬＦＭ 信號(hào)，對(duì)輸出的ＬＦＭ 信號(hào)進(jìn)行脈沖壓縮Ｍａｔｌａｂ 仿真處理。實(shí)驗(yàn)表明，在采樣頻率及輸出幅度相同的條件下，１０２． ００ μｓ 脈沖內(nèi)ＬＦＭ 信號(hào)仿真處理后的信噪比和旁瓣抑制比，相較３． ００ μｓ 的指標(biāo)提高了１３． ３５ ｄＢ 和４． ６１ｄＢ。進(jìn)一步說(shuō)明了由組合脈沖組成的ＬＦＭ 發(fā)射波形信號(hào)，其脈壓體制雷達(dá)存在近距離回波比遠(yuǎn)距離回波差問(wèn)題。提出了一種復(fù)雜海洋環(huán)境下多目標(biāo)探測(cè)方法，對(duì)海用脈壓體制雷達(dá)真實(shí)回波性能進(jìn)行了改善和提升。

關(guān)鍵詞：矢量信號(hào)源；線性調(diào)頻；脈沖壓縮；Ｍａｔｌａｂ 仿真；多目標(biāo)探測(cè)

中圖分類號(hào)：ＴＮ９５８． ３ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號(hào)：１００３－３１１４（２０２４）０４－０７５８－０７

０ 引言

海洋技術(shù)的飛速發(fā)展推動(dòng)雷達(dá)對(duì)海探測(cè)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，隨著我國(guó)建設(shè)海洋大國(guó)基本國(guó)策的確立，海面監(jiān)視對(duì)于海洋國(guó)土保護(hù)起到越來(lái)越重要的作用［１］。未來(lái)海洋電子設(shè)備的應(yīng)用必將演變?yōu)榫C合電子對(duì)抗水平的竟?fàn)帲郏玻荨：Ｓ美走_(dá)已經(jīng)朝著高精度、高性能、高可靠、低截獲、低干擾和低成本方向發(fā)展［３］；復(fù)雜海洋環(huán)境下微弱目標(biāo)的檢測(cè)一直是雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域的國(guó)際性難題［４］，同時(shí)，雷達(dá)抗干擾技術(shù)一直是國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)［５］。海用雷達(dá)的一個(gè)主要應(yīng)用是檢測(cè)被環(huán)境雜波回波模糊了的小目標(biāo)［６］；海雜波的非線性、非高斯及非平穩(wěn)特性嚴(yán)重影響著海用雷達(dá)對(duì)海上低慢小目標(biāo)的探測(cè)性能［７］，可以通過(guò)前端控制技術(shù)、相關(guān)信號(hào)處理算法和信息融合技術(shù)來(lái)改善和提高雷達(dá)的虛警性能［８－９］。

線性調(diào)頻（Ｌｉｎｅａｒ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，ＬＦＭ）信號(hào)脈沖壓縮處理技術(shù)近年來(lái)獲得了較大發(fā)展，已廣泛應(yīng)用于導(dǎo)航雷達(dá)、警戒雷達(dá)、搜索雷達(dá)和跟蹤雷達(dá)。國(guó)內(nèi)外該領(lǐng)域的專家和學(xué)者已對(duì)其進(jìn)行了詳細(xì)而深入的研究。文獻(xiàn)［１０］提出了一種通過(guò)三階高斯擬合窗函數(shù)抑制雷達(dá)脈沖壓縮旁瓣的方法，該方法能夠在脈沖壓縮后主瓣不展寬的條件下，對(duì)雷達(dá)回波旁瓣有一定的抑制效果，但是對(duì)近距離的目標(biāo)探測(cè)，特別是進(jìn)出港時(shí)多目標(biāo)探測(cè)效果不明顯；文獻(xiàn)［１１］提出了一種基于凸優(yōu)化算法的ＬＦＭ 信號(hào)距離旁瓣抑制方法，通過(guò)對(duì)峰值旁瓣電平、信噪比損失、主瓣展寬指標(biāo)進(jìn)行聯(lián)合控制，能夠優(yōu)化提升小時(shí)寬帶寬積ＬＦＭ 信號(hào)的脈壓處理結(jié)果，但不能從根本上解決由組合脈沖組成的ＬＦＭ 發(fā)射波形信號(hào)近距離回波差問(wèn)題；文獻(xiàn)［１２］提出的通過(guò)變換ＬＦＭ 信號(hào)發(fā)射波形抗同頻干擾方法，能夠在一定條件下提升雷達(dá)的回波性能，但該方法實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜，脈沖壓縮體制雷達(dá)發(fā)射波形一般由數(shù)字信號(hào)處理提供給現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列，再通過(guò)數(shù)模轉(zhuǎn)換器送至收發(fā)組件，數(shù)字信號(hào)處理中裝載較多的波形會(huì)降低雷達(dá)可靠性及時(shí)序控制的復(fù)雜性。當(dāng)前，國(guó)外已經(jīng)出現(xiàn)了在一個(gè)幀周期內(nèi)由不同時(shí)寬ＬＦＭ 信號(hào)組成的脈沖壓縮體制雷達(dá)，該雷達(dá)在低海情下，回波性能較優(yōu)，但對(duì)于復(fù)雜海洋環(huán)境、高海情下的抗截獲性能及低慢小目標(biāo)的探測(cè)依然有不足之處。

針對(duì)一個(gè)發(fā)射周期內(nèi)由不同時(shí)寬ＬＦＭ 信號(hào)組成的脈沖壓縮體制雷達(dá)，存在近距離回波差、復(fù)雜海況下多目標(biāo)檢測(cè)能力弱及強(qiáng)雜波背景下低小慢目標(biāo)的探測(cè)性能低等問(wèn)題。本文首先將不同長(zhǎng)度ＬＦＭ信號(hào)裝入矢量信號(hào)源并對(duì)其進(jìn)行采集和仿真處理；然后深入分析近距離回波、中距離回波和遠(yuǎn)距離回波的性能差異；最后提出了一種復(fù)雜海洋環(huán)境下多目標(biāo)探測(cè)方法對(duì)其真實(shí)回波性能進(jìn)行改善和提升。

１ 系統(tǒng)工作原理分析

通過(guò)將不同長(zhǎng)度ＬＦＭ 信號(hào)裝入矢量信號(hào)源Ｅ８２６７Ｃ，分別對(duì)信號(hào)源產(chǎn)生的不同長(zhǎng)度ＬＦＭ 信號(hào)進(jìn)行采集和仿真處理，其調(diào)頻斜率表示為［１３］：

μ＝Δω／ τ＝２πΔｆ／ τ， （１）

式中：Δｆ＝５ ＭＨｚ，為ＬＦＭ 信號(hào)帶寬；τ 為脈沖寬度，分別為３． ００、４０． ２５、１０２． ００ μｓ；該信號(hào)的中心頻率為３０ ＭＨｚ。其角度變化規(guī)律為：

ω＝ω０ ＋μｔ， ｜ｔ｜ ≤τ／２， （２）

式中：ω０ 為信號(hào)的中心角頻率。該ＬＦＭ 信號(hào)的表達(dá)式為［１４］：

Ｓｉ（ｔ）＝ Ａ·ｒｅｃｔ（ｔ／ τ）ｃｏｓ（ω０ ｔ＋μｔ２ ／２）， （３）

式中：Ａ 為信號(hào)的幅度，ｒｅｃｔ（ｔ／ τ）為矩形函數(shù)，當(dāng)ｔ ＝［－τ／２，τ／２］時(shí)，ｒｅｃｔ（ｔ／ τ）＝ １；當(dāng)ｔ≠［－τ／２，τ／２］時(shí)，ｒｅｃｔ（ｔ／ τ）＝ ０。

將矢量信號(hào)源Ｅ８２６７Ｃ 的輸出信號(hào)送入計(jì)算機(jī)內(nèi)部的采集卡ＰＣＩ９８２０，并將Ｅ８２６７Ｃ 和ＰＣＩ９８２０兩端進(jìn)行同步，按照１２０ ＭＨｚ 的采樣頻率對(duì)不同長(zhǎng)度ＬＦＭ 信號(hào)進(jìn)行采集和存儲(chǔ)；Ｍａｔｌａｂ 程序從中讀取數(shù)據(jù)后，對(duì)讀入的信號(hào)進(jìn)行時(shí)域脈沖壓縮仿真處理，信號(hào)采集仿真處理原理如圖１ 所示［１５］。

圖中，矢量信號(hào)源Ｅ８２６７Ｃ 向信號(hào)采集模塊ＰＣＩ９８２０ 分別提供３． ００、４０． ２５、１０２． ００ μｓ 的ＬＦＭ信號(hào)，同時(shí)還提供幀同步信號(hào)。ＬＦＭ 信號(hào)采集試驗(yàn)由雙通道信號(hào)采集模塊ＰＣＩ９８２０ 的通道１ 完成［１６］。

Ｍａｔｌａｂ 仿真處理軟件讀取波形存儲(chǔ)塊內(nèi)不同脈沖寬度的數(shù)據(jù)，依次完成數(shù)字下變頻、低通濾波、時(shí)域脈沖壓縮和旁瓣抑制，對(duì)不同脈沖寬度的ＬＦＭ 信號(hào)處理結(jié)果進(jìn)行深入分析。Ｍａｔｌａｂ 仿真處理原理如圖２ 所示［１７］。

圖２ 設(shè)讀入不同脈沖寬度的ＬＦＭ 信號(hào)為Ｘ，經(jīng)過(guò)Ｉ、Ｑ 兩路解調(diào)后的信號(hào)分別為ＸＩ 和ＸＱ，表達(dá)式分別為：

ＸＩ ＝ｃｏｓ（ｎｆ０ ／２πｆｓ）×ＸＴ， （４）

ＸＱ ＝ｓｉｎ（ｎｆ０ ／２πｆｓ）×ＸＴ， （５）

式中：ｎ 為采樣點(diǎn)數(shù)，ｆ０ 為信號(hào)的中心頻率，ｆｓ 為采樣頻率，ＸＴ 為Ｘ 的轉(zhuǎn)置信號(hào)。

將Ｉ、Ｑ 兩路信號(hào)合并后，作為時(shí)域脈沖壓縮處理前的輸入信號(hào)，則時(shí)域脈沖壓縮處理后的輸出信號(hào)表達(dá)式為［１８］：

式中：ｎ 為處理點(diǎn)數(shù)，ｘ（ｎ）為輸入信號(hào)，ｈ（ｎ）為匹配濾波器。

將不同脈沖寬度的ＬＦＭ 信號(hào)經(jīng)過(guò)時(shí)域脈沖壓縮處理后，為了改善和提升回波性能，需要加窗函數(shù)進(jìn)行旁瓣抑制處理。由于ｈａｍｍｉｎｇ 窗旁瓣抑制效果較理想，同時(shí)也較容易實(shí)現(xiàn)，試驗(yàn)中繼續(xù)選用ｈａｍｍｉｎｇ 窗函數(shù)處理后的ＬＦＭ 信號(hào)作進(jìn)一步的旁瓣抑制處理。ｈａｍｍｉｎｇ 窗函數(shù)Ｗ （ｆ ）的表達(dá)式為［１９－２０］：

Ｗ（ｆ）＝ ０． ５４＋０． ４６ｃｏｓ（２πｆ／ Ｂ）， ｆ ≤Ｂ／２， （７）

式中：ｆ 為輸入信號(hào)頻率，Ｂ 為窗函數(shù)信號(hào)頻譜寬度。

２ ＬＦＭ 信號(hào)脈沖壓縮處理仿真實(shí)現(xiàn)

２． １ 脈壓前信噪比定義

設(shè)ＬＦＭ 信號(hào)脈壓前的幅度為Ｖ１ｉ，噪聲幅度為Ｖ２ｉ，則ＬＦＭ 信號(hào)脈壓前信噪比表達(dá)式為：

（Ｓ／ Ｎ）ｉ ＝２０ｌｇ（Ｖ１ｉ ／ Ｖ２ｉ）。（８）

２． ２ 脈壓后信噪比定義

設(shè)ＬＦＭ 脈壓后的峰值為Ｖ１ｏ，噪聲幅度為Ｖ２ｏ，則ＬＦＭ 信號(hào)脈壓后信噪比表達(dá)式為：

（Ｓ／ Ｎ）ｏ ＝２０ｌｇ（Ｖ１ｏ ／ Ｖ２ｏ）。（９）

２． ３ 仿真處理中噪聲來(lái)源

噪聲主要來(lái)自矢量信號(hào)源Ｅ８２６７Ｃ、線纜傳輸及計(jì)算機(jī)內(nèi)部采集卡ＰＣＩ９８２０ 產(chǎn)生的相位噪聲、熱噪聲和量化噪聲等。Ｍａｔｌａｂ 仿真處理過(guò)程沒有加入噪聲信號(hào)。

２． ４ 仿真處理結(jié)果

脈寬分別為３． ００、４０． ２５、１０２． ００ μｓ 的ＬＦＭ 信號(hào)波形，ＬＦＭ 信號(hào)強(qiáng)度在－７０ ｄＢｍ 時(shí)，用脈寬分別為３． ００、４０． ２５、１０２． ００ μｓ 的回波脈沖壓縮并進(jìn)行ｈａｍｍｉｎｇ 窗函數(shù)處理的Ｍａｔｌａｂ 仿真處理結(jié)果，如圖３ ～圖５ 所示。不同脈寬仿真處理結(jié)果對(duì)比如表１ 所示。

由表１ 可以看出，３． ００、４０． ２５、１０２． ００ μｓ 的ＬＦＭ 信號(hào)脈沖壓縮仿真處理結(jié)果的信噪比和旁瓣抑制比，隨著脈寬的增加依次增大。

在接收帶寬一定的條件下，脈寬３． ００ μｓ 得到的時(shí)寬帶寬積很小，使回波經(jīng)過(guò)脈沖壓縮處理后的峰值、信噪比及旁瓣抑制比很小，進(jìn)而導(dǎo)致其所探測(cè)目標(biāo)的近距離回波效果較差；脈寬４０． ２５ μｓ 得到的時(shí)寬帶寬積適中，使回波經(jīng)過(guò)脈沖壓縮處理后的峰值、信噪比及旁瓣抑制比較３． ００ μｓ 有所提升，進(jìn)而使得其所探測(cè)目標(biāo)的中距離回波效果較３． ００ μｓ 的有所改善；脈寬１０２． ００ μｓ 得到的時(shí)寬帶寬積較大，使回波經(jīng)過(guò)脈沖壓縮處理后的峰值、信噪比及旁瓣抑制比較４０． ２５ μｓ 有很大提升，進(jìn)而使得其所探測(cè)目標(biāo)的遠(yuǎn)距離回波效果較４０． ２５ μｓ 有很大改善。

Ｍａｔｌａｂ 仿真處理結(jié)果進(jìn)一步證明了由不同脈寬ＬＦＭ 信號(hào)組成的一幀雷達(dá)發(fā)射信號(hào)，脈寬３． ００ μｓ負(fù)責(zé)的近距離回波效果較差，脈寬４０． ２５ μｓ 負(fù)責(zé)的中距離回波效果較好，脈寬１０２． ００ μｓ 負(fù)責(zé)的遠(yuǎn)距離回波效果最好。同時(shí)，考慮船只進(jìn)出港時(shí)碼頭各種電磁干擾以及多徑干擾等因素，這將會(huì)影響海用脈壓體制雷達(dá)近距離的回波效果，使其信噪比和旁瓣抑制比進(jìn)一步降低。但是，海用脈壓體制雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)主要是遠(yuǎn)距離發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，同時(shí)還有很好的抗截獲性能。

３ 海用脈壓體制雷達(dá)回波性能改善和提升

針對(duì)海用脈壓體制雷達(dá)近距離真實(shí)回波較差及遠(yuǎn)距離的雜波和干擾等問(wèn)題，可以通過(guò)使用多目標(biāo)探測(cè)方法對(duì)其回波性能進(jìn)行改善和提升，實(shí)現(xiàn)流程如圖６ 所示。

海用脈壓體制雷達(dá)抑制雜波、干擾信號(hào)、雨和雪引起的氣象雜波以及提升高海情下多目標(biāo)的探測(cè)能力的實(shí)現(xiàn)步驟如下。

① 接收時(shí)域脈沖壓縮處理后的雷達(dá)回波信號(hào)，并判斷是否需要抑制４ ｎ ｍｉｌｅ 以內(nèi)小目標(biāo)周圍的雜波：若需要，則依次利用自適應(yīng)動(dòng)目標(biāo)顯示（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｍｏｖｉｎｇ Ｔａｒｇｅｔ Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ，ＡＭＴＩ）算法和最大選擇恒虛警檢測(cè)（Ｇｒｅａｔｅｓｔ ｏｆ Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｆａｌｓｅ ＡｌａｒｍＲａｔｅ，ＧＯ-ＣＦＡＲ）算法進(jìn)行雜波抑制，并將雜波抑制后的雷達(dá)數(shù)據(jù)包傳送至終端顯示單元進(jìn)行顯示；否則，按步驟②進(jìn)行下一步處理。

② 根據(jù)終端顯示判斷是否抑制８ ｎ ｍｉｌｅ 以外的大目標(biāo)周圍雜波：若需要，則依次進(jìn)行ＡＭＴＩ 算法和反異步算法進(jìn)行雜波抑制，并將雜波抑制后的雷達(dá)數(shù)據(jù)包傳送至終端顯示單元進(jìn)行顯示；否則，按步驟③進(jìn)行下一步處理。

③ 根據(jù)終端顯示回波判斷是否抑制８ ｎ ｍｉｌｅ 以內(nèi)的干擾信號(hào)：若需要，則依次進(jìn)行ＡＭＴＩ 算法和最小選擇恒虛警檢測(cè)（Ｓｍａｌｌｅｓｔ ｏｆ Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｆａｌｓｅ ＡｌａｒｍＲａｔｅ，ＳＯ-ＣＦＡＲ）算法對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行抑制，并將雜波抑制后的雷達(dá)數(shù)據(jù)包傳送至終端顯示單元進(jìn)行顯示；否則，按步驟④進(jìn)行下一步處理。

④ 根據(jù)終端顯示回波判斷是否抑制１６ ｎ ｍｉｌｅ以外的多目標(biāo)干擾信號(hào)：若需要，則依次進(jìn)行反異步算法和ＧＯＣＦＡＲ 算法對(duì)多目標(biāo)干擾信號(hào)進(jìn)行抑制，并將雜波抑制后的雷達(dá)數(shù)據(jù)包傳送至終端顯示單元進(jìn)行顯示；否則，按步驟⑤進(jìn)行下一步處理。

⑤ 根據(jù)終端顯示回波判斷是否需要抑制雨和雪引起的氣象雜波：若需要，則依次進(jìn)行ＡＭＴＩ 算法和動(dòng)態(tài)雜波圖算法對(duì)該氣象雜波進(jìn)行抑制，并將雜波抑制后的雷達(dá)數(shù)據(jù)包傳送至終端顯示單元進(jìn)行顯示；否則，按步驟⑥進(jìn)行下一步處理。

⑥ 根據(jù)終端顯示回波判斷是否檢測(cè)慢速小目標(biāo)：若需要，則依次利用反異步算法和動(dòng)態(tài)雜波圖算法完成高海情下時(shí)速不超過(guò)５ ｎ ｍｉｌｅ 的無(wú)機(jī)械動(dòng)力的小木船及海面漂浮的浮筒等慢速小目標(biāo)的檢測(cè)，并將檢測(cè)后的慢速小目標(biāo)送至終端顯示單元進(jìn)行顯示；否則，將沒有進(jìn)行信號(hào)處理的雷達(dá)數(shù)據(jù)包直接送至雷達(dá)數(shù)據(jù)包緩沖存儲(chǔ)區(qū)進(jìn)行時(shí)序整理，再送至終端顯示單元顯示。

通過(guò)ＡＭＴＩ、ＳＯ-ＣＦＡＲ、ＧＯ-ＣＦＡＲ、反異步和動(dòng)態(tài)雜波圖算法的有效組合，能夠抑制雜波、干擾信號(hào)、雨和雪引起的氣象雜波以及提升高海情下多目標(biāo)的探測(cè)能力，從而提升和優(yōu)化海用脈壓體制雷達(dá)回波性能。

下面通過(guò)接收真實(shí)雷達(dá)中頻回波信號(hào)，在ＡＤ采樣、數(shù)字下變頻及脈沖壓縮處理后，采用在線邏輯分析儀（ｃｈｉｐｓｃｏｐｅ）分別對(duì)應(yīng)用該信號(hào)處理算法前后的處理結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

① 對(duì)４ ｎ ｍｉｌｅ 以內(nèi)的小目標(biāo)，采用ＡＭＴＩ 算法和ＧＯＣＦＡＲ 算法前后的處理結(jié)果，如圖７、圖８ 所示。

② 對(duì)８ ｎ ｍｉｌｅ 以內(nèi)的固定目標(biāo)采用ＡＭＴＩ 算法和ＳＯ-ＣＦＡＲ 算法前后的處理結(jié)果，如圖９、圖１０所示。

通過(guò)對(duì)４ ｎ ｍｉｌｅ 以內(nèi)的小目標(biāo)采用ＡＭＴＩ 算法和ＧＯ-ＣＦＡＲ 算法處理前后的結(jié)果對(duì)比，由圖７、圖８可以看出，該組合算法提高了小目標(biāo)的探測(cè)能力，同時(shí)對(duì)周圍的雜波和干擾也有一定的抑制能力；通過(guò)對(duì)８ ｎ ｍｉｌｅ 以外的單目標(biāo)采用ＡＭＴＩ 算法和反異步算法處理前后的結(jié)果對(duì)比，由圖９、圖１０ 可以看出，該組合算法提高了單目標(biāo)回波信號(hào)的信噪比，同時(shí)也抑制了同頻異步干擾信號(hào)。

對(duì)于復(fù)雜海洋環(huán)境下的多目標(biāo)探測(cè)及雜波干擾消除，主要通過(guò)ＡＭＴＩ 算法、反異步算法、ＧＯ-ＣＦＡＲ 算法、ＳＯ-ＣＦＡＲ 算法及動(dòng)態(tài)雜波圖算法的組合來(lái)實(shí)現(xiàn)。

① 對(duì)于４ ｎ ｍｉｌｅ 以內(nèi)的多目標(biāo)探測(cè)、特別是復(fù)雜海況下進(jìn)出港時(shí)的小目標(biāo)探測(cè)，主要通過(guò)ＡＭＴＩ算法和ＧＯ-ＣＦＡＲ 算法實(shí)現(xiàn)，該方法能夠在復(fù)雜海洋環(huán)境下較好的提高近距離多目標(biāo)、特別是低慢小目標(biāo)的探測(cè)性能，同時(shí)，隨著近海養(yǎng)殖區(qū)的增多，該組合算法還能很好的抑制近海養(yǎng)殖區(qū)帶來(lái)的雜波和干擾。

② 對(duì)于８ ｎ ｍｉｌｅ 以內(nèi)的多目標(biāo)探測(cè)、特別是目標(biāo)大小差異較大時(shí)，通過(guò)ＡＭＴＩ 算法和ＳＯ-ＣＦＡＲ 算法的組合應(yīng)用，能夠較好的實(shí)現(xiàn)對(duì)此類目標(biāo)的探測(cè)，同時(shí)，還能較好的抑制電磁干擾信號(hào)，進(jìn)一步提升雷達(dá)的導(dǎo)航性能。

③ 對(duì)于１６ ｎ ｍｉｌｅ 以外的多目標(biāo)探測(cè)，相對(duì)海岸來(lái)說(shuō)，該區(qū)域目標(biāo)相對(duì)較少，相同增益下，大目標(biāo)能夠較好探測(cè)，但是，對(duì)于小目標(biāo)，特別是復(fù)雜海況下，弱小目標(biāo)探測(cè)較為困難，通過(guò)反異步算法和ＧＯ-ＣＦＡＲ 算法的組合應(yīng)用，能夠較好的探測(cè)該區(qū)域的弱小目標(biāo)。

④ 對(duì)于雨、雪及霧等氣象雜波下的多目標(biāo)探測(cè)，通過(guò)ＡＭＴＩ 算法和動(dòng)態(tài)雜波圖算法的組合應(yīng)用，能夠抑制雜波和干擾，同時(shí)，較好提升了雷達(dá)多目標(biāo)探測(cè)的性能。

⑤ 對(duì)于中、遠(yuǎn)距離多個(gè)低慢小目標(biāo)的探測(cè)，特別是復(fù)雜海洋環(huán)境下，通過(guò)反異步算法和動(dòng)態(tài)雜波圖算法的組合應(yīng)用，能夠?qū)Υ祟惸繕?biāo)探測(cè)有一定的提升，但是，對(duì)于復(fù)雜海況下中、遠(yuǎn)距離低慢小目標(biāo)探測(cè)的難題，僅僅依靠該組合算法是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，后續(xù)還需在試驗(yàn)中繼續(xù)完善和提升。

４ 結(jié)束語(yǔ)

首先，深入分析了ＬＦＭ 信號(hào)脈沖壓縮處理仿真的系統(tǒng)工作原理，通過(guò)將不同長(zhǎng)度ＬＦＭ 信號(hào)裝入矢量信號(hào)源Ｅ８２６７Ｃ；分別對(duì)矢量信號(hào)源產(chǎn)生的不同長(zhǎng)度ＬＦＭ 信號(hào)通過(guò)信號(hào)采集模塊ＰＣＩ９８２０ 進(jìn)行采集；然后，通過(guò)Ｍａｔｌａｂ 仿真處理依次完成數(shù)字下變頻處理、低通濾波處理、時(shí)域脈沖壓縮處理和旁瓣抑制處理；最后，對(duì)不同脈沖寬度的ＬＦＭ 信號(hào)處理結(jié)果進(jìn)行深入分析。仿真實(shí)驗(yàn)表明，在采樣頻率及輸出幅度相同的條件下，時(shí)間較短的脈沖內(nèi)ＬＦＭ 信號(hào)仿真處理后的信噪比及旁瓣抑制比較差，時(shí)間較長(zhǎng)的脈沖內(nèi)ＬＦＭ 信號(hào)仿真處理后的信噪比及旁瓣抑制比較好。實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步說(shuō)明了由組合脈沖構(gòu)成的ＬＦＭ 發(fā)射波形信號(hào)，其海用脈壓體制雷達(dá)存在近距離回波比遠(yuǎn)距離回波差問(wèn)題。

通過(guò)給出海用脈壓體制雷達(dá)多目標(biāo)探測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)了抑制雜波、干擾信號(hào)、雨和雪引起的氣象雜波，提升高海情下多目標(biāo)的探測(cè)能力。海上試驗(yàn)表明，該方法在抑制雜波及提高多目標(biāo)探測(cè)能力等方面達(dá)到了預(yù)期效果，下一步，將通過(guò)優(yōu)化海用脈壓體制雷達(dá)發(fā)射波形，實(shí)現(xiàn)回波性能的改善和提升。

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作者簡(jiǎn)介：

薛衛(wèi)東 男，（１９７７—），碩士，高級(jí)工程師。主要研究方向：雷達(dá)信號(hào)處理、海雜波及海雜波背景下的目標(biāo)檢測(cè)。

王文軍 男，（１９７１—），高級(jí)工程師。主要研究方向：雷達(dá)總體設(shè)計(jì)。

陳 華 女，（１９７４—），正高級(jí)工程師。主要研究方向：雷達(dá)系統(tǒng)、雷達(dá)信號(hào)處理。

楊曉妮 女，（１９７８—），碩士，高級(jí)工程師。主要研究方向：雷達(dá)信號(hào)處理。

李百社 男，（１９６３—），正高級(jí)工程師。主要研究方向：雷達(dá)總體設(shè)計(jì)。

基金項(xiàng)目：陜西省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（２０２３－ＹＢＧＹ－０４４）