基于数字技术的闭环噪声级恒定电路设计

介绍

恒虚警率是雷达信号处理的重要组成部分。雷达信号的检测总是在干扰背景下进行的，干扰背景包括接收机内部的热噪声、地面目标、雨雪、海浪等杂波干扰以及来自敌人的主动和被动干扰。当雷达受到干扰或接收机的热噪声太强时，用显示器观察时，屏幕上会出现许多亮点，因此无法找到真实的信号。为了解决这个问题，在雷达自动检测系统中需要设置一定的阈值。如果干扰水平增加，假警报将大大增加，并且随后的计算机将过载。本文介绍了一种处理接收机内部噪声电平的恒虚警电路。接收机的内部噪声是由温度、电源等因素的变化引起的，其变化是缓慢的，所以这个过程就是慢阈值恒虚警过程。慢阈值恒虚警电路分为闭环和开环。本文主要介绍闭环噪声电平恒定电路的数字实现方法。

1.闭环和开环恒定噪声电平电路原理

雷达接收机检测后噪声电压的概率密度函数服从瑞利分布，云、雨、海浪和地杂波检测后电压的概率密度分布也服从瑞利分布：

根据瑞利分布计算超过阈值V2T的虚警率：

其中V0=VT/是相对mosfet。当阈值阈值阈值被确定时，由于噪声水平的变化，虚警率将明显变化。噪声电平恒定电路可以采用类似于接收器自动增益控制电路的方法。图1是闭环噪声常数电路的原理框图。由于在雷达工作时，除噪声外，接收机的输出还存在信号和地杂波干扰，因此噪声采样应在静止期(纯噪声区附近)进行，噪声采样值应被检测，然后发送到低通滤波器进行平滑，然后平滑后的噪声电压应被发送以控制中频放大器的增益。该电路能有效地实现恒定噪声。其原理如下：基于瑞利分布函数

可以看出，如果引入一个新的变量y=x/，则y的概率密度函数为：

该公式表明变量Y的概率分布与噪声强度无关。如果变量X可以归一化为变量Y，当噪声强度改变时，输出常数假警报将保持不变。因此，我们必须尝试检测噪声x的均方差值，并用相应的设备将x和相除，以达到归一化的结果。瑞利分布噪声的平均值与检测前高斯噪声的均方差成正比。

在闭环控制电路中，平滑滤波相当于平均随机变量。只要滤波时间常数足够大，就可以获得满意的结果。增益控制相当于标准化。噪声常数电路也可以做成开环的，如图2所示。该电路的实现相对复杂，因为很难用模拟或数字技术实现除法。因此，在开环噪声常数电路中，如图3所示，它通常用于添加对数放大器和反向电路。

2.虚警率pfa与采样值N的关系

在数字处理中，虚警率测量也是在纯噪声区进行的，即雷达工作的休息时间。如果在每个休息周期中取n个距离单元，则这些单元的噪声采样值用某个阈值来检测。当采样噪声超过阈值时，表示虚警，输出为“1”。当采样值n接近无穷大时，虚警频率才接近虚警概率。根据伯努利大数定律，我们可以找到虚警频率与虚警概率之间的差异以及采样值N之间的关系。如果在N个采样值中有Ki个虚警，则虚警频率为KI/N，虚警概率为Pfa。人们希望f

因此，当虚警概率Pfa低时，所需的N值增加，这是因为虚警率低，并且需要更多的采样值来一次测量虚警的数量。如果=0.5，P1=0.9，则N4000。因此，恒定虚警电路的检测阈值应该是低阈值，以获得高虚警率，从而减少要检测的单元以及相应的存储和计数设备的数量。然而，实际信号检测分支应该采用更高的阈值以确保操作期间的低误报率，并且根据瑞利分布来计算低阈值和实际阈值之间的关系。

如果在每个重复周期的休息周期中仅采样20个距离单位，则需要数百个重复周期来完成数千个检测单位的采样(当N=4000时，这是必需的

数字恒虚警电路的设计方案

图4示出了数字噪声水平常数电路。将低阈值检测电路检测到的虚警数送至计数器进行计数，每200个周期结束时，将计数的虚警数与预设的虚警数进行比较。根据两者的差值，如果实际数大于预置数，输出为“L”，如果实际数小于预置数，输出为“-l”，比较器的输出发送给虚警差值积分器，使其输出每200个周期变化一次，变化数为-1或“0”(实际虚警等于预置数)。积分器的数字量通过数模转换电路转换成相应的模拟电压，并送到减法器从对数视频输入信号中减去。这样，当实际虚警数不等于预设值时，可以自动调整。对于数百个重复周期(例如200)，该调整仅执行一次，并且该速度完全适应噪声强度的缓慢变化。此外，这种缓慢的调整确保了在每个周期的调整中没有波动，因此该方案可以解决由噪声波动引起的恒定误报率损失。

4.结论

雷达接收机中的噪声水平可以通过数字技术保持恒定。该方案能有效解决雷达接收机中的噪声波动问题。实践证明，采用该方案可以将雷达接收机的噪声波动降低到3dB以下。该技术也可用于无线通信和接收机中作为参考。