雷达--海杂波概述
一种海上测量雷达的海杂波模拟技术及实现

TN9 5 中 图 分类 号
I mp l e me n t a t i o n o f a S e a Cl u t t e r S i mu l a t i o n Te c h n o l o g y f o r t h e Me a s u r e me n t Ra d a r
总第 2 2 4期 2 0 1 3年第 2期
舰 船 电 子 工 程
S h i p El e c t r o n i c En g i n e e r i n g
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6 7
一
Hale Waihona Puke 种 海 上 测 量 雷达 的海 杂 波模 拟 技 术 及 实现
乔铁 英 杨海 清
1 引 言
对 于布设在舰船 和海洋 沿岸 的测量 雷达 , 其测 量跟踪 的 目标 大多处在海洋 背景 , 海杂 波的影 响给 雷达捕 获与跟 踪造成极大困难 。为克服海 杂波 对雷达 捕获 跟踪 的影 响, 就首先 要对 海杂波的性能与 特性进 行分 析 , 通过研 究模 拟 设计海 杂波 产生技术 , 设计 实现 一套能 够模 拟海杂 波背景 的雷达模拟器 , 为雷达抗海杂波技术研究提供 技术基础 。
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其中: 一a r c s / 锄 ) ; ≈n 0 2 5 +O . 0 4 s s ・ , 单位 : I n 。
2 海杂波特性分析
海 杂波是表 面分布 过程口 q] , 若 假设覆 盖 区是矩 形 区 域, 则 由雷达方程推导 出实际雷达截 面积 和归 一化雷 达 截 面积 。 的关 系为
QI AO T i e y i n g YANG Ha i q i n g
机载相控阵雷达杂波建模与仿真-Read

第二章机载相控阵雷达杂波建模与仿真§2.1引言众所周知,雷达体制及工作环境不同,雷达杂波的特性也不同。
机载雷达工作在下视状态,地(海)杂波是影响雷达探测性能的主要因素,因此,在研究AEW雷达CFAR检测算法之前,有必要获得对雷达杂波特性的充分认识。
鉴于机载雷达的杂波与反射地类有关且随时间变化,即不同的地类(如海洋和高山)有不同的分布特性,同一地类在不同时刻分布参数也有变化。
研究雷达杂波特性的方式有两种,一是对实际测量的杂波数据进行统计分析,二是结合AEW 雷达的实际体制与参数,对不同地类(如沙漠、农田、海洋、丘陵和高山等)用不同的杂波起伏模型进行建模与仿真。
相比较实测数据而言,仿真数据虽然不能完全真实地反映实际环境中的复杂情况,但其也有自身的优点,如参数可以灵活控制、代价小等。
长期以来,国内外雷达界同行在雷达杂波特性分析方面做了大量的工作,建立了一系列的杂波模型。
随着雷达新体制的不断涌现,对雷达杂波特性的研究也在不断的深入。
新一代AEW雷达采用相控阵和脉冲多普勒(PD)体制。
有关机载相控阵雷达杂波仿真问题,在以往的文献中已有涉及[115~117]。
其中,文献[115]对有关雷达杂波仿真的方法进行了较为全面和详细的介绍,文献[116]讨论了平面相控阵机载雷达二维杂波数据仿真的数学模型。
该模型考虑到了阵元幅相误差以及载机的姿态变化等因素,具有一定的通用性。
但该模型只假设杂波的功率谱为高斯分布,幅度上无起伏,而没有考虑非高斯过程。
文献[117]建立了比较了完整的杂波数据库,但该文也只重点讨论了二维杂波谱的特性。
由于我们的目的是进行CFAR检测方法研究,所以我们从另一个角度出发,重点讨论了杂波数据的概率密度函数,我们还给出了仿真杂波数据的幅度图和概率密度图以及一些结论。
本章主要对机载相控阵雷达在不同地类和不同起伏模型下的杂波进行建模与仿真,目的是建立起比较完整的杂波仿真平台和杂波数据库,为后续的CFAR算法研究提供支撑。
双基地高频地波雷达海杂波特性与抑制方法研究

摘要
I
摘要
双基地高频地波雷达海面目标检测的主要影响因素是海杂波,慢速舰船目标 会被强海杂波遮蔽,从而无法检测到目标。因此,海杂波特性分析和抑制方法是 高频地波雷达研究和发展的一个重要课题。 本文给出基于 SVD 算法和 MUSIC 子空间算法的双基地高频地波雷达海杂波 抑制方法。仿真结果表明,奇异值分解法能够有效抑制海杂波并检测到被淹没的 目标,同时能够对目标和海杂波进行瞬时频率跟踪;鉴于海杂波和目标的空间相 MUSIC 算法能够以较高信噪比检测目标, 关性不同, 并且能够得到目标所在距离、 方位和运动速度等信息。 在分析扩展海杂波空时特性的基础上,给出图像域海杂波抑制方法。该方法 首先计算检测“距离和”单元以及左右相邻“距离和”单元的空时二维谱,将空 时二维谱转换成二值图像,再在图像域用相邻“距离和”单元海杂波对消检测单 元海杂波。计算机仿真结果表明,该方法可以有效抑制海杂波。 关键词:双基地 高频地波雷达 海杂波特性 海杂波抑制 图像域检测
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双基地高频地波雷达海杂波特性与抑制方法研究
Abstract
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Abstract
Bistatic sea clutter is the main influence factor for targets detection, which will cover and miss targets in Doppler spectrum. Therefore, analysis of sea clutter characteristics and suppression methods for high frequency surface wave radar is an important subject. As for bistatic HF radar, we put forward several sea clutter suppression methods. The computer simulations show that the singular value decomposition method can suppress the sea clutter effectively and detect covered targets, and also can track instantaneous frequency of targets and sea clutter; since the different spatial correlation between targets and sea clutter, MUSIC can suppress bistatic sea clutter at a high SNR, and get the information of distance, azimuth and velocity. The spatial-temporal characteristics of the sea clutter are analyzed, which is followed by the introduction of the clutter suppression method in image domain. The spatial-temporal spectrum is first calculated, and then transformed to an image. Finally the sea clutter at one range-sum bin is eliminated using the images at the adjacent range-sum bins. The computer simulation shows that the sea clutter can be suppressed by using this method.
雷达基础知识:杂波

雷达基础知识:杂波
雷达中的“杂波”通常表示不需要的回波,包括来自地面及建筑物、海洋、雨雪天气、鸟群昆虫等。
虽然这些杂波功率有时会比目标的回波还要强的多,这就使得雷达对目标回波的检测产生了很大的检测困难。
通过天线主瓣进入雷达的杂波称为主瓣杂波,否则称为旁瓣杂波。
杂波通常是随机的,具有类似热噪声的特性。
由于杂波强度往往要比接收机内部噪声大,雷达在强杂波背景下检测目标的能力主要取决于信号杂波比(信杂比SCR)。
杂波通常在一定的空间范围内分布,其物理尺寸比雷达分辨单元要大的多,常分为两大类:面杂波和体杂波。
当然,也有“点”或离散的杂波,例如电视塔、建筑物等特殊结构。
说到“杂波”,你可能想到的就是如何去抑制它,去减少它在雷达回波中的分量,在很多情况是这样的。
但自然环境中的雷达回波并非都是不希望的,我们也可以加以利用。
例如,气象雷达和合成孔径雷达等。
云雨的反射对飞机雷达来说是不希望,但气象雷达喜欢,可以用来测量降雨率,提升天气预报的准确性。
地面上的后向散射杂波或许会干扰很多地面雷达和机载雷达,但是合成孔径雷达喜欢,通过对不同地物回波的分析,可以掌握大量的
信息。
因此,同一种自然环境的回波在一种应用中是不需要的杂波,而在另一种应用中可能就是提取的关键信号。
杂波与雷达目标的回波相似,杂波功率也可以用杂波散射截面积(RCS)来描述,杂波的平均RCS为:
杂波散射系数无量纲,它与雷达系统参数有关,例如雷达波长、极化特性,照射区域和照射方向等;地杂波还与地表面的参数有关,例如地面形状、粗糙度、覆盖层的复介电常数等;海杂波与风速、风向和海面蒸发等参数有关。
低空探测雷达海面杂波处理技术

低空探测雷达海面杂波处理技术摘要:本丈介绍了海杂波的信号特征分布、海岸线等陆海交界影响、海岸地表影响等特性。
根据海杂波的特点,提出了杂波图处理、静点处理等杂波抑制方法,设计了扫描间相关、点迹评估等海杂波数据处理算法,实验验证了有效性。
【关键词】海杂波杂波图点迹评估1 引言海杂波干扰严重影响低空探测雷达的性能,低空探测雷达在对空警戒模式下,由于空中目标(飞机)的速度与杂波之问的速度差比较大,雷达通过多普勒处理就能从杂波中提取出目标,但是对于海而目标,由于它的运动速度与海杂波的速度接近,从杂波中提取目标信号比较困难。
低空探测雷达一般在S波段内的杂波情况比较严重,随着雷达频率升高,杂波影响越严重,杂波与风速、海情、环境等相关,还随着海而气候变化、季节变化而不同,在低空探测雷达设计中,必须充分考虑到各种因素。
杂波干扰强会造成雷达自动录取和自动跟踪的困难,甚至会引起系统处理能力的饱和,降低雷达系统性能。
本文就减少海杂波对低空雷达探测目标的影响,分析了海杂波特征,进行杂波图技术、低速或固定杂波剔除技术等技术研究,提出扫描问相关处理算法、点迹评估算法等数据处理方法,通过实验数据验证了这些方法的有效性。
2 杂波特征分析2.1 海杂波分布海杂波的特性取决于海而形状,雷达回波是从尺寸大小(粗糙度)可以与雷达波长相比拟的海上部分得到的。
而海的粗糙度受风的影响,海杂波同时也取决于雷达天线波束相对于风向的指向。
此外,海杂波还受水表而张力变化的影响,水相对于空气的温度通常也可能对海杂波造成影响。
多年来,已经提出许多理论模型来解释海杂波。
过去对海杂波的解释是基于两种不同的方法。
一种是假设杂波是由海平而或接近海平而的散射特性引起的,另一种方法是将散射场当作一个边值问题推导出来。
这时海表而用某种统计过程描述最初的一种尝试是假设可以用高斯概率密度函数来描述表而扰动。
但是,根据高斯曲而计算海散射得到的结果似乎是合理的,但仔细检查会发现并不与实验数据相吻合。
海杂波统计特性分析.ppt

0
为瑞利分布 , pZ|R (z | r) 为Chi分布,伽马分布的平方根。 22.03.2019 13
pR (r )
2.杂波统计模型
2.4 复合K分布(4)
其PDF随参数的变化如下图所示:
参数a=2
22.03.2019
W(k)
ZMNL
X(k)
其过程是先由白高斯序列V(k),经过滤 波器H(z)产生相关高斯序列W(k),然后经过 某种非线性变换得到相关非高斯序列X(k)。
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3.非高斯杂波仿真
3.1.1 ZMNL法仿真Log-normal杂波(1) Log-normal杂波序列的产生框图如下:
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3.非高斯杂波仿真
目前,相关非高斯分布杂波的模拟方法 主要有两种: 1. 广义维纳过程的零记忆非线性变换 (ZMNL)法;
2. 球不变随机过程(SIRP)法。
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3.非高斯杂波仿真
3.1 零记忆非线性变换(ZMNL)法
其框图为:
V(k)
H(z)
其概率密度函数如下式所示:
x p f( x ) q q
p 1 p x exp , x 0 q
1 /p P 5 ,q2
1 /p P 3:
1 /p P 3 ,q4
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2.杂波统计模型
2.4 复合K分布(2)
K分布可以用基于海面合成理论的复合散射理论解释。 在海面合成理论中,将海面波动分为两种: • 1.重力波,波长是几百米到小于1米,作用力主要 是重力;其回波相关时间较长,量级为秒,有的长 达数十秒,它构成了海杂波的正随机成份,通常称 为纹理(Texture); • 2.毛细波,波长在厘米级甚至更短,恢复力主要 是表面张力。其平均生存周期较短,变化较快,去 相关时间为数十毫秒,一个杂波单元内可能有多个 毛细波同时存在,因此其回波总体上表现为高斯分 布的特点,构成了海杂波的高斯成份,通常称为散 斑(Speckle)。
双基地高频地波雷达海杂波特性与抑制方法研究

Keyword: bistatic
HF surface wave radar
characteristics of sea clutter
suppression of sea clutter
image-domain detection
IV
双基地高频地波雷达海杂波特性与抑制方法研究
目录
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目录
· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1 第一章 绪论 · 1.1 论文研究的背景和意义 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1 1.2 高频地波雷达发展概述 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2 1.3 高频地波雷达海杂波的研究现状 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4 1.4 本文的主要工作 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 7 第二章 双基地海杂波形成机理及特性研究 · 2.1 双基地高频雷达海杂波的产生机理 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 7 2.1.1 一阶海杂波产生机理 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 7 2.1.2 二阶海杂波产生机理 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 10 2.2 双基地海杂波特性研究 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 12 2.2.1 双基地波雷达系统的频率特性 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 12 2.2.2 海杂波展宽分析 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 14 2.2.3 海杂波仿真与分析· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 18 2.3 本章小结· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 21 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 23 第三章 常规海杂波抑制方法研究 · 3.1 基于 SVD 的海杂波抑制方法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 23 3.1.1 SVD 算法原理 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 23 3.1.2 仿真实验过程及结果 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 25 3.2 MUSIC 子空间算法抑制双基地海杂波 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 28 3.2.1 MUSIC 算法原理 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 29 3.2.2 仿真实验过程及结果 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 31 3.3 本章小结· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 34 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 35 第四章 图像域海杂波抑制方法及其实现 · 4.1 基于图像域的海杂波抑制方法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 35 4.1.1 方法描述 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 35 4.1.2 检测方案与框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 36 4.2 阈值分割算法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 36 4.2.1 直方图双峰法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 37 4.2.2 最大类间方差法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 38 4.2.3 最大熵自动阈值法· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 39
双站高频地波雷达一阶海杂波技术研究

双站高频地波雷达一阶海杂波技术研究The research on first-order sea clutter based onBistatic High-Frequency ground wave radar摘要:随着雷达技术的发展,双(多)基地组网成为主流发展方向,因为相对于单基地而言,双(多)基地在抗打击方面,具有单基地没有的优势。
而在对抗电子干扰的问题上,双(多)基地更是具有得天独厚的优势。
而一阶海杂波作为海面本身特有的属性,无论是在海洋参数反演,还是在海面动目标识别过程中都具有非常重要的意义。
关键词:双基地一阶海杂波Bragg谐振With the development of radar technology, bistatic (multiple) base network has become the mainstream of developmental direction. Compared to monostatic base, bistatic (multiple) base has the advantage that monostatic does not have in the aspect of anti-attack. Moreover, bistatic (multiple) base is favorably endowed with advantage in resisting electronic jamming. As the unique attribute of sea surface, first-order sea clutter plays an important role both in inversing marine parameters and in detecting moving targets at the sea surface.Keywords:bistatic base, the first-order sea clutter, multi-scale filtering0引言在对抗电子干扰的问题上,双(多)基地更是具有得天独厚的优势。
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第13章 海 杂 波 Lewis B.Wetzel 13.1 引言
就一部正在工作的雷达而言,海表面对发射信号的后向散射常常严重地限制了其对舰船、飞机、导弹、导航浮标以及其他和海表面同在一个雷达分辨单元的目标的检测能力。这些干扰信号一般被称为海杂波或海表面回波。由于海表面对雷达来说是一个动态的、不断变化的平面,因而对海杂波的认识不仅要寻求一个合适的模型来描述海表面的散射特性,而且还要深入了解海洋的复杂运动。幸运的是,在遥感领域内,雷达和海洋学间的联系日益密切,并已积累了大量关于海表面散射,以及这些散射是如何与海洋变化相关的有用资料。 在各种雷达参数和环境因素的条件下,直接测量它们对雷达回波的影响,然后按照经验来描述海杂波的特征似乎是一个简单的问题。与雷达或其工作配置相关的参数,如频率、极化方式、分辨单元尺寸和入射余角(擦地角)均可由试验者指定,但是环境因素则全然不同。这有两个原因:首先,不清楚哪些环境因素重要。例如,风速无疑会影响海杂波电平,但是舰船风速计读数和海杂波间的关系并不完全相符。海表面的搅动状态(海表面状态)对海表面散射特性看起来似乎有很大的影响,但这仅是主观的量度,它与当地盛行的天气间的关系通常是不确定的。其次,人们还发现,所测得的风速与其形成的海浪(造成杂波的海浪)有关,而空气和海表面的温度能影响这种关系。可是,在过去海杂波测量的历史中,这些影响的重要性并没有得到人们的重视,因而很少记录下空气和海表面的温度。即使人们已经意识到某个环境参数的重要性,但是要在实际的海洋条件下精确测量这个因素通常也是非常困难的。并且要建立任意一种具有实际意义的海杂波统计模型,还须从不冰封的海洋环境中收集足够多的各种参数条件下的测量结果,这也受到实际可能性和经费的限制。因此,大家不必对海杂波某些特征定义的不完全感到惊讶。 在20世纪60年代末之前,绝大多数的海杂波数据都是从独立的实验中一小段一小段收集起来的,它们的真实性通常不强或不全面(可查阅以往的著作,如Long[1],Skolnik[2]或Nathanson[3])。然而,尽管许多早期的海杂波数据的科学价值有限,但是它们的确揭示了海杂波的某些一般规律,如在小和中等的入射余角间,海杂波信号的强度随入射余角的增大而增大,随风速(或海表面状态)的增强而增强,并且在垂直极化和逆风-顺风方向时杂波信号强度通常较大。 必须指出的是,在A显上观测海杂波时,在很大程度上取决于分辨单元的尺寸或“雷达脚印(radar footprint)(雷达天线波束照射到海表面的覆盖区的大小)”。对于大的分辨单元,海杂波在距离上呈现为分布式的,其特征可用平均表面截面积(它在一个均值上下轻微起伏)来描述。随着分辨单元尺寸的减小,海杂波表现为孤立(或离散)的类似于目标的时变回波。在高分辨情况下,通常认为分布式海杂波是由密集的离散回波序列组成的。当离散回波在噪声背景中能清晰显现时(正如它们在两种极化条件下都是可见的,并且在小的入射余角时水平极化回波最清晰),它们被称为海浪尖峰(Sea spikes)信号。在这种雷达体制中,海浪尖峰是常见的海杂波。 人们试图从理论上解释所观测到的海杂波特性,这些努力可追溯到二战期间雷达工作者所从事的研究,可参阅由Kerr编辑的著名的麻省理工学院(MIT)辐射实验室手册[4]。但令人遗憾的是,在这期间所发展起来的散射模型,以及在这之后10年间学者发表的绝大多数模型,都不能令人信服地解释海表面后向散射的特性。可是,Crombie在1956年观测到,海表面对高频波长(几十米)的散射似乎是入射波与高度为入射波长一半的海浪相互谐振的结果,也就是Bragg模型[5]。由于受到各种低浪高近似法理论含义和理想条件下的浪池测量(Wave tank measurements)的支援,因此许多研究者[6]~[8]在20世纪60年代中期便把Bragg模型引入到微波雷达中。由于该模型开始涉及海波频谱(Sea wave spectrum),因而引发了一场探索海杂波源的革命,并由此强化了海杂波机理和海洋学的联系,产生了无线电海洋学。应用微波散射Bragg模型所遇到的基本概念问题,以及最近关于预测的有效性和其他散射假说可能性的问题,使人们重新开始讨论海洋散射的物理起源及如何建立最佳的模型[9]~[14]。由于这个原因,人们对海表面物理模型的思索仍停留在使它最接近于海杂波的实验特性。后续内容将单独讨论海杂波建模的问题。
13.2 海表面的描述
对海表面的近距离观测揭示了它各种各样的特征,如浪谷、浪楔、波浪、泡沫、旋涡、浪花,以及海浪下落时形成的大大小小的水花。所有这些面貌特征都对电磁波产生散射,形成海杂波。对海表面的基本海洋学描述应主要是海波频谱——尽管很少提及这些特性,因其不仅包含了大量的海表面信息,而且还是应用Bragg模型的关键。为了理解海杂波和Bragg模型对现有海杂波模型的重要性,还需要了解海表面。鉴于此,后文所述的内容将包括一些用于描述海表面的频谱特性。 根据占主导地位的海表面恢复力是表面张力还是重力,表面波基本上可分为两种,即表面张力波和重力波。这两种波的过渡出现在2cm波长附近。因此,较小的表面张力波可显示海表面细微的结构,而重力波则显示的是更大的和大多数可见的海表面结构。风是海浪的最初源头,但这并不意味着“本地”风是其下面海浪形成的最好标志。为了使海表面处于稳定状态,风必须在足够大的区域(风浪作用区)内且吹上足够长的时间(持续时间)。那部分由风直接引起的波浪称为风浪。但是由于远方波浪或是远方风暴的传播,即使在没有“本地”风的情况下,也可能存在明显的“本地”海浪运动。这种类型的海浪运动称为涌波(Swell)。由于海表面的传播特性类似于低通滤波器,因此涌波分量通常类似于大峰值低频的正弦波。
海波频谱 海波频谱有几种形式,是对海表面最基本的海洋学描述。如果在一个固定点监视海表面高度的时间规律,并通过处理得到时间序列,便可得到海表面高度的频谱S(f)。其中,S(f)d f是其在频率f和f+d f之间的能量量度(如波高的平方)。在开阔的海洋中,人们已经对波长小至1m左右的重力波的波谱进行过测量。而要完成对表面张力波的露天测量却非常困难[15]。 对于重力波,频率f和波数K的离散关系式为 )()2/1(2/1Kgf (13.1) 式中,g为重力加速度;K=2/,为波长。尽管每个重力波都遵循该关系式,但是海表面上某点的波浪可来自任意方向。因而,重力波的特性可用二维传播矢量来表示,它的正交分量是Kx和Ky,式(13.1)中K的幅度为K=(Kx2+Ky2)1/2。 与S(f)相关的海浪波数频谱(The wavenumber spectrum)是K矢量两个分量的函数,并常表示为W(Kx,Ky),人们称之为方向波谱(Directional wave spectrum)。方向波谱表示的是与风、海流、折射和独立的余波分量相关的不对称性。对于一个给定的非对称源(如风),频谱的不同分量将显示不同的方向特性。例如,在稳定的海表面,较大的海浪将趋向于风的方向,较小的海浪则显得无方向性。方向波谱更难于测量,它通常是通过各种实验手段来获得,如用于测量多点矩阵表面高度的浪标阵列(Array of wave staffs)、多轴加速计浮标和立体摄影术,甚至可通过处理雷达后向散射信号来获得。因在某一点上测到的频谱可能不包含海浪方向的信息,所以波数频谱W(K)通常用频谱S(f)来定义。它们的关系式为 )d/d))((()(KKKffSW (13.2)
式中,f和K的关系由式(13.1)给出。为了说明风的方向,W(K)有时乘上一个K的经验函数和一个与逆风方向有关的方向因子v。 海洋学学者并不总是完全赞同采用频谱来定义,因不稳定的海洋状态、不足的采样时间及可信度差等因素都损害了导出经验频谱的数据。在确保数据来自稳定的海表面及风速在相同的参考高度测量的条件下,通过认真选择实验数据,Pierson和Moskowitz建立了一个经验频谱[16]。该经验频谱被证明是通用的和有效的,形式为 e)()/(5m4ffBfAfS (13.3) 式中,g为重力加速度;fm=g/2U ;fm相当于以风速U流动的海浪的频率;A和B为经验常数。图13.1是几种不同风速的频谱曲线。风速增大的作用仅仅可将低频截止点沿着高频f-5渐近线移至更低的频率(必须指出的是,绝大多数海洋学学者采用的频谱都是在非常低的频率下测量得出的,所以当测量频率高于2Hz时,对其结果不能过于认真。不过,在运用Bragg模型预测雷达海杂波时,在20Hz或更高的频率范围内,人们通常也采用这些频谱形式)。 若利用式(13.2)将频谱转换为无方向的波数频谱,则可得到一个形式相似的谱,但频谱的渐近线为K-4。Phillips[17]通过用锐截止线代替图13.1中的平滑峰值,在空间域中导出了这种渐近线特性和一种应用广泛的简化形式。这一简化形式通常称为Phillips频谱,在波数空间中可写为
UgUgKW224/0//005.0)(KK
K
(13.4)
式中,截止波数对应于式(13.3)中的峰值频率fm。与此简单形式相反的是越来越复杂的频谱形式,它们大多是在更细微的经验研究[18]及更加复杂的理论考虑基础上推导出来的[19][20]。 在利用海表面频谱讨论海表面散射特性时,必须牢记的是,频谱是一种高度平均的描述形式。它描述有海浪存在时,海表面能量在海表面波数或频率间的分布。由于丢失了相位信息,因此频谱不包含海表面自身的形态信息,如产生散射场的复杂表面特性。这一点在后面对海杂波理论的介绍中还将提及。