Имитация морского захламления для морской радиолокационной системы

Открыть сценарий в реальном времени

В этом примере предлагается имитация морского захламления для радиолокационной системы морского наблюдения. В этом примере сначала рассматриваются физические свойства, связанные с морскими состояниями. Далее мы обсудим отражательную способность морских поверхностей, исследуем влияние морского состояния, частоты, поляризации и угла выпаса. Наконец, мы рассчитаем отношение шума к беспорядку (CNR) для радиолокационной системы морского наблюдения с учетом траектории распространения и погодных последствий.

Обзор государств моря

При описании морского захламления прежде всего важно установить физические свойства морской поверхности. В моделировании морского нагромождения для РЛС присутствуют 3 важных параметра:

$_{starth}$ - стандартное отклонение высоты волны. Высота волны определяется как расстояние по вертикали между гребнем волны и смежным желобом волны.
$_{β0}$ - наклон волны.
$_{vw}$ - скорость ветра.

Из-за нерегулярности волн физические свойства моря часто описываются с точки зрения морских состояний. Морской номер Дугласа является широко используемой шкалой, которая представляет широкий спектр физических свойств моря, таких как высота волн и сопутствующие скорости ветра. В нижнем конце шкалы морское состояние 0 представляет собой спокойное стекловидное морское состояние. Шкала затем проходит через состояния, которые представляют все от слегка рваных на 1 до грубых морей с высотами высоких волн в морском состоянии 5. Высоты волн в морском состоянии 8 могут быть более 9 м и более.

Использование searoughness постройте график свойств моря для морских государств с 1 по 5. Обратите внимание на медленное увеличение наклона β $_{0}$ волны с состоянием моря. Это результат увеличения длины волны и высоты волны со скоростью ветра, хотя и с разными факторами.

% Analyze for sea states 1 through 5
ss = 1:5; % Sea states 

% Initialize outputs
numSeaStates = numel(ss);
hgtsd = zeros(1,numSeaStates);
beta0 = zeros(1,numSeaStates);
vw= zeros(1,numSeaStates);

% Obtain sea state properties
for is = 1:numSeaStates
    [hgtsd(is),beta0(is),vw(is)] = searoughness(ss(is));
end

% Plot results
helperPlotSeaRoughness(ss,hgtsd,beta0,vw);

Figure contains 3 axes. Axes 1 with title Sea Wave Roughness contains an object of type line. Axes 2 contains an object of type line. Axes 3 contains an object of type line.

Вводимые физические свойства будут играть важную роль в развитии геометрии и среды морского сценария. Кроме того, как мы увидим, радиолокаторы, возвращающиеся с поверхности моря, проявляют сильную зависимость от состояния моря.

Отражательная способность

Морская поверхность сложена водой со средней соленостью около 35 частей на тысячу. Коэффициент отражения морской воды близок к -1 для микроволновых частот и при низких углах выпаса.

Для гладких морей высота волны невелика, и море представляется как бесконечная плоская проводящая пластина с небольшим обратным рассеянием. По мере увеличения числа морских состояний и увеличения высоты волны шероховатость поверхности увеличивается. Это приводит к увеличению рассеяния, которое зависит от направления. Кроме того, отражательная способность проявляет сильную пропорциональную зависимость от высоты волны и зависимость, которая увеличивается с увеличением частоты от скорости ветра.

Исследование отражательной способности поверхности моря в зависимости от частоты для различных состояний моря с использованием seareflectivity функция. Установите угол выпаса 0,5 градуса и учитывайте частоты в диапазоне от 500 МГц до 35 ГГц.

grazAng = 0.5; % Grazing angle (deg)
freq = linspace(0.5e9,35e9,100); % Frequency (Hz)
pol = 'H'; % Horizontal polarization

% Initialize reflectivity output
numFreq = numel(freq);
nrcsH = zeros(numFreq,numSeaStates);

% Calculate reflectivity
for is = 1:numSeaStates
    nrcsH(:,is) = seareflectivity(ss(is),grazAng,freq,'Polarization',pol);
end

% Plot reflectivity
helperPlotSeaReflectivity(ss,grazAng,freq,nrcsH,pol);

$Figure contains an axes. The axes with title Sea State Reflectivity \sigma_0 contains 5 objects of type line. These objects represent SS 1, H, SS 2, H, SS 3, H, SS 4, H, SS 5, H.$

Как видно из рисунка выше, отражательная способность поверхности моря пропорциональна частоте. Кроме того, по мере увеличения числа морских состояний, что соответствует увеличению шероховатости, также увеличивается отражательная способность.

Эффекты поляризации

Далее рассмотрим поляризационные эффекты на отражательную способность поверхности моря. Поддерживать тот же угол выпаса и ранее использовавшийся частотный диапазон.

pol = 'V'; % Vertical polarization

% Initialize reflectivity output
numFreq = numel(freq);
nrcsV = zeros(numFreq,numSeaStates);

% Calculate reflectivity
for is = 1:numSeaStates
    nrcsV(:,is) = seareflectivity(ss(is),grazAng,freq,'Polarization',pol);
end

% Plot reflectivity
hAxes = helperPlotSeaReflectivity(ss,grazAng,freq,nrcsH,'H');
helperPlotSeaReflectivity(ss,grazAng,freq,nrcsV,'V',hAxes);

$Figure contains an axes. The axes with title Sea State Reflectivity \sigma_0 contains 10 objects of type line. These objects represent SS 1, H, SS 2, H, SS 3, H, SS 4, H, SS 5, H, SS 1, V, SS 2, V, SS 3, V, SS 4, V, SS 5, V.$

Как видно из приведенного выше рисунка, имеется заметное влияние на отражательную способность, основанное на поляризации. Обратите внимание, что разница между горизонтальной и вертикальной поляризацией больше на более низких частотах, чем на более высоких. По мере увеличения числа морских состояний разница между горизонтальной и вертикальной поляризацией уменьшается. Таким образом, происходит уменьшение зависимости от поляризации с увеличением частоты.

Эффекты угла выпаса

Рассмотрим влияние угла выпаса. Вычислите отражательную способность моря в диапазоне от 0,1 до 60 градусов при частоте L-диапазона 1,5 ГГц.

grazAng = linspace(0.1,60,100); % Grazing angle (deg)
freq = 1.5e9; % L band frequency (Hz)

% Initialize reflectivity output
numGrazAng = numel(grazAng);
nrcsH = zeros(numGrazAng,numSeaStates);
nrcsV = zeros(numGrazAng,numSeaStates);

% Calculate reflectivity
for is = 1:numSeaStates
    nrcsH(:,is) = seareflectivity(ss(is),grazAng,freq,'Polarization','H');
    nrcsV(:,is) = seareflectivity(ss(is),grazAng,freq,'Polarization','V');
end

% Plot reflectivity
hAxes = helperPlotSeaReflectivity(ss,grazAng,freq,nrcsH,'H');
helperPlotSeaReflectivity(ss,grazAng,freq,nrcsV,'V',hAxes);
ylim(hAxes,[-60 -10]);

Из рисунка следует, что существуют гораздо большие различия в отражательной способности моря при меньших углах выпаса и различия между вертикальной и горизонтальной поляризацией. На рисунке показана зависимость от угла выпаса с увеличением угла выпаса. Кроме того, отражательная способность для горизонтально поляризованных сигналов меньше, чем для вертикально поляризованных сигналов для одного и того же морского состояния в рассматриваемом диапазоне углов выпаса.

Пример радара морского наблюдения

Вычисление отношения беспорядка к шуму

Рассмотрим горизонтально поляризованную радиолокационную систему морского наблюдения, работающую на частоте 6 ГГц (диапазон C). Определите радиолокационную систему.

% Radar parameters 
freq = 6e9;         % C-band frequency (Hz) 
anht = 20;          % Height (m) 
ppow = 200e3;       % Peak power (W)
tau  = 200e-6;      % Pulse width (sec)
prf  = 300;         % PRF (Hz)
azbw = 10;          % Half-power azimuth beamwidth (deg)
elbw = 30;          % Half-power elevation beamwidth (deg)
Gt   = 22;          % Transmit gain (dB) 
Gr   = 10;          % Receive gain (dB)
nf   = 3;           % Noise figure (dB)
Ts   = systemp(nf); % System temperature (K)

Затем смоделируйте рабочую среду, в которой состояние моря равно 2. Рассчитайте и постройте график отражательной способности морской поверхности для углов выпаса определенной геометрии.

% Sea parameters
ss = 2;             % Sea state    

% Calculate surface state
[hgtsd,beta0] = searoughness(ss);

% Setup geometry
anht = anht + 2*hgtsd;         % Average height above clutter (m) 
surfht = 3*hgtsd;              % Surface height (m) 

% Calculate maximum range for simulation
Rua = time2range(1/prf); % Maximum unambiguous range (m)
Rhoriz = horizonrange(anht,'SurfaceHeight',surfht); % Horizon range (m)
Rmax = min(Rua,Rhoriz); % Maximum simulation range (m)

% Generate vector of ranges for simulation
Rm = linspace(100,Rmax,1000); % Range (m)
Rkm = Rm*1e-3;                % Range (km) 

% Calculate sea clutter reflectivity
grazAng = grazingang(anht,Rm,'TargetHeight',surfht); 
nrcs = seareflectivity(ss,grazAng,freq);
helperPlotSeaReflectivity(ss,grazAng,freq,nrcs,'H');

$Figure contains an axes. The axes with title Sea State Reflectivity \sigma_0 contains an object of type line. This object represents SS 2, H.$

Затем вычислите сечение РЛС (RCS) загромождения с помощью clutterSurfaceRCS функция. Обратите внимание на падение загромождения RCS по мере достижения дальности горизонта РЛС.

% Calculate clutter RCS 
rcs = clutterSurfaceRCS(nrcs,Rm,azbw,elbw,grazAng(:),tau); 
rcsdB = pow2db(rcs); % Convert to decibels for plotting
hAxes = helperPlot(Rkm,rcsdB,'RCS','Clutter RCS (dBsm)','Clutter Radar Cross Section (RCS)');
helperAddHorizLine(hAxes,Rhoriz);

Figure contains an axes. The axes with title Clutter Radar Cross Section (RCS) contains 2 objects of type line, constantline. These objects represent RCS, Horizon Range.

Вычислите отношение беспорядка к шуму (CNR) с помощью radareqsnr функция. Снова обратите внимание на падение CNR по мере приближения диапазона моделирования к радарному горизонту. Вычислите диапазон, в котором загромождение падает ниже уровня шума.

% Convert frequency to wavelength
lambda = freq2wavelen(freq); 

% Calculate and plot the clutter-to-noise ratio
cnr = radareqsnr(lambda,Rm(:),ppow,tau,... 
        'gain',[Gt Gr],'rcs',rcs,'Ts',Ts); % dB
hAxes = helperPlot(Rkm,cnr,'CNR','CNR (dB)','Clutter-to-Noise Ratio (CNR)');
ylim(hAxes,[-80 100]);
helperAddHorizLine(hAxes,Rhoriz);
helperAddBelowClutterPatch(hAxes);

Figure contains an axes. The axes with title Clutter-to-Noise Ratio (CNR) contains 3 objects of type patch, line, constantline. These objects represent Clutter Below Noise, CNR, Horizon Range.

% Range when clutter falls below noise
helperFindClutterBelowNoise(Rkm,cnr);

Range at which clutter falls below noise (km) = 18.04

Рассмотрение пути распространения

При отклонении пути между РЛС и захламлением от условий свободного пространства рекомендуется учитывать коэффициент распространения загромождения и атмосферные потери на пути. Коэффициент распространения беспорядка может быть рассчитан с использованием radarpropfactor функция.

% Calculate radar propagation factor for clutter 
Fc = radarpropfactor(Rm,freq,anht,surfht, ... 
    'SurfaceHeightStandardDeviation',hgtsd,...
    'SurfaceSlope',beta0,...
    'ElevationBeamwidth',elbw);
helperPlot(Rkm,Fc,'Propagation Factor', ...
    'Propagation Factor (dB)', ...
    'One-Way Clutter Propagation Factor F_C');

Figure contains an axes. The axes with title One-Way Clutter Propagation Factor F_C contains an object of type line. This object represents Propagation Factor.

На вышеприведенном графике видны 2 области распространения:

Область интерференции, где отражения мешают прямому лучу. Это проявляется в диапазонах, где имеется лопастное движение.
Промежуточный регион. Это область между областью интерференции и дифракции, теневая область за горизонтом. Промежуточная область, которая в этом примере имеет место при наклоне кривой около 1,5 км, обычно оценивается путем интерполяции между областями интерференции и дифракции.

Обычно коэффициент распространения нагромождения и коэффициент отражения в море объединяются в виде $_{}_{}^{4, так}$ как измерения поверхностной отражательной способности, как правило, являются измерениями продукта, а не просто отражательной способностью $_{}$ , Рассчитайте это изделие и постройте график результатов.

% Combine clutter reflectivity and clutter propagation factor
FcLinear = db2mag(Fc); % Convert to linear units
combinedFactor = nrcs.*FcLinear.^2;
combinedFactordB = pow2db(combinedFactor);
helperPlot(Rkm,combinedFactordB,'\sigma_CF_C', ...
    '\sigma_CF_C (dB)', ...
    'One-Way Sea Clutter Propagation Factor and Reflectivity');

$Figure contains an axes. The axes with title One-Way Sea Clutter Propagation Factor and Reflectivity contains an object of type line. This object represents \sigma_CF_C.$

Затем вычислите атмосферные потери на траектории с помощью наклонной траектории tropopl функция. Для расчета используйте стандартную атмосферную модель по умолчанию.

% Calculate one-way loss associated with rain
elAng = height2el(surfht,anht,Rm); % Elevation angle (deg) 
numEl = numel(elAng);
Latmos = zeros(numEl,1);
for ie = 1:numEl
    Latmos(ie,:) = tropopl(Rm(ie),freq,anht,elAng(ie));
end
helperPlot(Rkm,Latmos,'Atmospheric Loss','Loss (dB)','One-Way Atmospheric Loss');

Figure contains an axes. The axes with title One-Way Atmospheric Loss contains an object of type line. This object represents Atmospheric Loss.

Пересчитайте CNR. Включить в расчет коэффициент распространения и атмосферные потери. Обратите внимание на изменение формы кривой CNR. Точка, в которой загромождение падает ниже уровня шума, гораздо ближе по дальности, когда включены эти факторы.

% Re-calculate CNR including radar propagation factor 
cnr = radareqsnr(lambda,Rm(:),ppow,tau,... 
        'gain',[Gt Gr],'rcs',rcs,'Ts',Ts, ...
        'PropagationFactor',Fc,...
        'AtmosphericLoss',Latmos); % dB
helperAddPlot(Rkm,cnr,'CNR + Propagation Factor + Atmospheric Loss',hAxes);

Figure contains an axes. The axes with title Clutter-to-Noise Ratio (CNR) contains 4 objects of type patch, line, constantline. These objects represent Clutter Below Noise, CNR, Horizon Range, CNR + Propagation Factor + Atmospheric Loss.

% Range when clutter falls below noise
helperFindClutterBelowNoise(Rkm,cnr);

Range at which clutter falls below noise (km) = 10.44

Понимание погодных последствий

Как погода влияет на обнаружение цели, так и погода влияет на обнаружение беспорядка. Рассмотрим влияние дождя на моделируемые диапазоны. Сначала рассчитайте затухание дождя.

% Calculate one-way loss associated with rain
rr = 50;                           % Rain rate (mm/h)
polAng = 0;                        % Polarization tilt angle (0 degrees for horizontal) 
elAng = height2el(surfht,anht,Rm); % Elevation angle (deg) 
numEl = numel(elAng);
Lrain = zeros(numEl,1);
for ie = 1:numEl
    Lrain(ie,:) = cranerainpl(Rm(ie),freq,rr,elAng(ie),polAng);
end
helperPlot(Rkm,Lrain,'Rain Loss','Loss (dB)','One-Way Rain Loss');

Figure contains an axes. The axes with title One-Way Rain Loss contains an object of type line. This object represents Rain Loss.

Пересчитайте CNR. Включить путь распространения и потери дождя. Отметим, что наблюдается лишь незначительное снижение КНР из-за наличия дождя.

% Re-calculate CNR including radar propagation factor and rain loss
cnr = radareqsnr(lambda,Rm(:),ppow,tau,... 
        'gain',[Gt Gr],'rcs',rcs,'Ts',Ts, ...
        'PropagationFactor',Fc, ...
        'AtmosphericLoss',Latmos + Lrain); % dB
helperAddPlot(Rkm,cnr,'CNR + Propagation Factor + Atmospheric Loss + Rain',hAxes);

Figure contains an axes. The axes with title Clutter-to-Noise Ratio (CNR) contains 5 objects of type patch, line, constantline. These objects represent Clutter Below Noise, CNR, Horizon Range, CNR + Propagation Factor + Atmospheric Loss, CNR + Propagation Factor + Atmospheric Loss + Rain.

% Range when clutter falls below noise
helperFindClutterBelowNoise(Rkm,cnr);

Range at which clutter falls below noise (km) = 9.61

Резюме

В этом примере представлены концепции моделирования морских поверхностей. Мы узнали, что отражательная способность моря обладает следующими свойствами:

Сильная зависимость от морского состояния,
Пропорциональная зависимость от частоты,
Зависимость от поляризации, которая уменьшается с увеличением частоты, и
Сильная зависимость от угла выпаса при низких углах выпаса

В этом примере также обсуждалось, как использовать физические свойства морского состояния и отражательную способность для расчета отношения загромождения к шуму для радиолокационной системы морского наблюдения. Кроме того, в примере поясняются способы улучшения моделирования пути распространения.

Ссылки

Бартон, Дэвид К. Радиолокационные уравнения для современного радара. 1-е издание. Норвуд, Массачусетс: Artech House, 2013.
Блейк, Л.В. Машинное построение диаграмм покрытия радиолокационной вертикальной плоскости. Военно-морская научно-исследовательская лаборатория Отчет 7098, 1970.
Грегерс-Хансен, В. и Миттал, Р. «Усовершенствованная эмпирическая модель радиолокационной отражательной способности морского захламления». NRL/MR/5310-12-9346, 27 апреля 2012 года.
Ричардс, М. А., Джим Шеер и Уильям А. Холм. Принципы современного радара. Роли, NC: SciTech Pub., 2010.

function helperPlotSeaRoughness(ss,hgtsd,beta0,vw)
% Creates 3x1 plot of sea roughness outputs 

% Create figure
figure

% Plot standard deviation of sea wave height
subplot(3,1,1)
plot(ss,hgtsd,'-o','LineWidth',1.5)
ylabel([sprintf('Wave\nHeight') '\sigma (m)'])
title('Sea Wave Roughness')
grid on; 

% Plot sea wave slope
subplot(3,1,2)
plot(ss,beta0,'-o','LineWidth',1.5)
ylabel(sprintf('Wave\nSlope (deg)'))
grid on; 

% Plot wind velocity 
subplot(3,1,3)
plot(ss,vw,'-o','LineWidth',1.5)
xlabel('Sea State')
ylabel(sprintf('Wind\nVelocity (m/s)'))
grid on; 
end

function hAxes = helperPlotSeaReflectivity(ss,grazAng,freq,nrcs,pol,hAxes)
% Plot sea reflectivities 

% Create figure and new axes if axes are not passed in
newFigure = false; 
if nargin < 6
    figure();
    hAxes = gca; 
    newFigure = true;
end

% Get polarization string
switch lower(pol)
    case 'h'
        lineStyle = '-';
    otherwise
        lineStyle = '--';
end

% Plot
if numel(grazAng) == 1
    hLine = semilogx(hAxes,freq(:).*1e-9,pow2db(nrcs),lineStyle,'LineWidth',1.5);
    xlabel('Frequency (GHz)')
else
    hLine = plot(hAxes,grazAng(:),pow2db(nrcs),lineStyle,'LineWidth',1.5);
    xlabel('Grazing Angle (deg)')
end

% Set display names
numLines = size(nrcs,2);
for ii = 1:numLines
    hLine(ii).DisplayName = sprintf('SS %d, %s',ss(ii),pol);
    if newFigure
        hLine(ii).Color = brighten(hLine(ii).Color,0.5);
    end
end

% Update labels and axes 
ylabel('Reflectivity \sigma_0 (dB)')
title('Sea State Reflectivity \sigma_0')
grid on
axis tight
hold on; 

% Add legend
legend('Location','southoutside','NumColumns',5,'Orientation','Horizontal');
end

function varargout = helperPlot(Rkm,y,displayName,ylabelStr,titleName)
% Used in CNR analysis

% Create figure 
hFig = figure;
hAxes = axes(hFig); 

% Plot
plot(hAxes,Rkm,y,'LineWidth',1.5,'DisplayName',displayName);
grid(hAxes,'on');
hold(hAxes,'on');
xlabel(hAxes,'Range (km)')
ylabel(hAxes,ylabelStr);
title(hAxes,titleName);
axis(hAxes,'tight');

% Add legend
legend(hAxes,'Location','Best')

% Output axes
if nargout ~= 0 
    varargout{1} = hAxes;
end
end

function helperAddPlot(Rkm,y,displayName,hAxes)
% Used in CNR analysis

% Plot
ylimsIn = get(hAxes,'Ylim');
plot(hAxes,Rkm,y,'LineWidth',1.5,'DisplayName',displayName);
axis(hAxes,'tight');
ylimsNew = get(hAxes,'Ylim');
set(hAxes,'Ylim',[ylimsIn(1) ylimsNew(2)]); 
end

function helperAddHorizLine(hAxes,Rhoriz)
% Add vertical line indication horizon range

xline(Rhoriz.*1e-3,'--','DisplayName','Horizon Range','LineWidth',1.5);
xlims = get(hAxes,'XLim');
xlim([xlims(1) Rhoriz.*1e-3*(1.05)]);
end

function helperAddBelowClutterPatch(hAxes)
% Add patch indicating when clutter falls below the noise

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','none','DisplayName','Clutter Below Noise');
uistack(hP,'bottom');
end

function helperFindClutterBelowNoise(Rkm,cnr)
% Find the point at which the clutter falls below the noise
idxNotNegInf = ~isinf(cnr); 
Rclutterbelow = interp1(cnr(idxNotNegInf),Rkm(idxNotNegInf),0); 
fprintf('Range at which clutter falls below noise (km) = %.2f\n',Rclutterbelow)
end

Документация