相干轉發干擾對低分辨率雷達回波特征的影響

孟維澤,田潤坤,張靜克,邢世其,申緒澗

(1.國防科技大學,湖南 長沙 410073;2.CEMEE國家重點實驗室,河南 洛陽 471003)

0 引 言

隨著雷達系統的發展,雷達的分辨率也隨之提高,高分辨率雷達甚至可以從對回波特征的分析中獲取目標的散射點分布,進而實現成像和目標識別。針對這些雷達,學者們提出了許多干擾樣式,并已有學者通過仿真和實驗的手段驗證了這些干擾手段能對高分辨率雷達產生效果。其中得到廣泛應用的是相干轉發干擾。

但與此同時,很多國家和地區目前仍主要采用低分辨率的雷達作為預警探測手段。因此探尋這些被大量使用的相干干擾樣式對于低分辨率雷達的影響效果十分必要。

近些年來,不少學者提出用不同方法提取低分辨率雷達的回波特征,以期采用新的方法提升現有列裝裝備的性能,實現對目標的粗分類識別。但未見有學者考慮新出現的干擾樣式會對低分辨率雷達回波產生什么樣的影響。羅宏等人[1]率先提出使用反卷積法獲得雷達目標回波的波形特征,并探索建立起利用低分辨率的視頻回波逆推到近似的高分辨率波形的數學模型,豐富了波形特征,為進一步的目標識別奠定了可能。但該模型是建立在“目標的散射分布特性在高分辨和低分辨時一致”的假設成立的前提下的,原文并未提到這個設定是否成立,仍需要進一步的實驗來驗證。

王偉等人[2]通過直接利用3種低分辨率回波的動態特征提出目標分類算法,可以進行簡單的目標分類。此后,張漢華等人[3]將“使用神經網絡作為分類器”這一方法引入了低分辨率雷達目標識別中,并利用模糊極大極小神經網絡(FMM)得到了良好的分類效果。此后,采用機器學習的方法成為了該領域的主流方向,絕大多數都采用“兩步走”辦法,即先提取出回波的特征參數,然后使用機器學習的方法進行分類識別。目前國內外已有十數篇文獻[4-13]利用不同的特征提取增強方法和機器學習分類方法取得不同的效果?？梢钥闯?絕大部分研究只集中于使用各種方式提升特征提取和目標識別的效率及準確率,并沒有考慮到干擾對低分辨雷達回波特征提取的影響,此方向的研究仍存在大量空白。

1 低分辨率雷達回波的仿真與分析

在實際戰術運用環境中,雷達操作員通過操作臺對雷達回波的“A顯”或“三維顯”觀察分析,對目標的類型和狀態進行判斷。對此,下文對低分辨率目標回波波形特征的提取與分析進行研究。

1.1 低分辨率雷達回波模型

在低分辨率雷達的回波研究過程中,通常將單個長度小于雷達分辨率的目標視為一個散射點。此時若將整個回波產生過程視為一個線性時不變系統,其中目標的沖激響應用h(t)來表示,雷達的發射信號用p(t)來表示,n(t)表示噪聲,*代表卷積運算,則雷達的回波s(t)可由下述公式表示:

s(t)=p(t)*h(t)+n(t)

(1)

目前,國內關于低分辨率雷達回波仿真方面的研究都基于視頻回波層面進行直接仿真[14-15],容易造成波形失真和細節的丟失。本文進行最基本的采樣點級別的仿真,以確?；夭ǚ抡娴臄M真度。一般情況下低分辨率雷達都為脈沖多普勒體制,采用線性調頻(LFM)信號作為發射信號。對應公式(1)中的變量,其具體表達式為:

p(t)=A·exp(j2πf0t+jπkt2)

(2)

h(t)=σ·δ(t-t0)

(3)

s(t)=A·L·σ·exp(j2πf0(t-t0)+

jπk(t-t0)2)+n(t)

(4)

k=B/Tp

(5)

式中:A表示發射信號的幅值;exp(·)表示取以e為底的指數;k表示調頻率;t表示時間;σ表示散射截面積(RCS);δ(·)表示沖擊響應;t0表示由傳播距離帶來的時延;L表示由傳播距離帶來的衰減;B表示LFM信號的帶寬;Tp表示單次脈沖的時寬。

當目標體型尺寸較大時(如大型船舶),或相距間隔較大的數個尺寸較小的目標時(如飛機梯隊),低分辨雷達可以將其視為多個距離不同的散射點。一般可用N個散射中心函數分權疊加進行模擬,其得到的總回波信號s′(t)為:

(6)

式中:N的取值與目標的尺寸及姿態有關;下標i表示第i個散射點,對應參數與該點的位置和其本身散射特性有關。

1.2 目標回波仿真

按照表1所示的參數設置,分別對擴展目標和多目標2種目標狀態進行雷達“A顯”和“三維顯”的回波仿真。

表1 仿真參數設置

首先進行擴展目標仿真,設目標的散射點位于距離雷達的第4 000、4 001、4 002個分辨單元中。由LFM信號處理理論可計算求得表1參數對應的雷達分辨率,公式如下:

(7)

式中:c表示光速,代入表1的值可求得分辨單元為15 m。

以這3個緊密靠近的散射點作為擴展目標(長度約45 m的大目標)的仿真,對其回波進行200個點的均方根包絡檢波,其回波顯示效果如圖1所示。

圖1 擴展目標雷達回波仿真效果

可以看出,擴展目標的回波主要呈現一個波峰的狀態,數個脈沖之間略有微小的起伏,與文獻[14]～[15]中給出的真實雷達回波數據形狀基本一致。

對于有一定間隔的多個小目標,低分辨雷達可以將其視為有一定間距的多個散射點模型,利用公式(6)的多個散射中心回波疊加可以對小目標群進行回波仿真。

同樣使用表1中的參數設置,且對其回波進行200個點的均方根包絡檢波。此時分別將小目標群中的2個目標位置分別設置在第4 000、4 030個(間距較小)分辨單元處和第4 000、4 200個(間距較大)分辨單元處,顯示效果如圖2所示。

圖2 小目標群雷達回波仿真效果

在一般情況下,可以通過回波波形的主峰數目對目標數量進行粗略判斷。但對比圖2結果,目標散射點間距較小時,由于波形疊加,會出現多個目標回波疊加為一個主峰。對比擴展目標和間距較小的目標群,可以看到在波形的細微特征上仍有較為明顯的區別,因此有了波形特征提取和雷達操作員觀察分析的空間。

1.3 目標回波特征分析

在高分辨率雷達中,由于目標散射點細節極為豐富,不同類型的目標有各自極為明顯的特點。因此可以依據目標散射點成像結果和算法進行精準識別,如確定飛機、艦船的具體型號等。低分辨率雷達在對目標的探測中,往往會損失大量目標細節,無法從回波中提取出高分辨率的散射點分布和其他信息。有經驗的操作員可以通過低分辨率雷達回波的波形特征對目標進行快速的分析和判斷,有效提高了低分辨率雷達的辨識能力。比如不同數量(單個或多個)、不同類別(直升機、固定翼飛機等)的目標就在回波強度、波形寬度、波色上有明顯區別,因此具有研究分析的空間。

因此,采納文獻[2]中部分定義的時域波形特征參數并結合部分新提出的參數,來描述回波經包絡檢波后的特征,表征雷達操作員對波形細節特征的觀察角度,并對1.2節中的3組回波進行了計算?？紤]到隨機噪聲因素的影響,取其1 000次脈沖的均值,其回波特征如表2所示。

表2 回波特征值

由表2可以看出,不同類型目標回波的特征值之間有一定的差異,為雷達操作員判別目標給出了空間。

2 不同相干轉發干擾對回波特征的影響

近些年來,雷達干擾樣式快速發展,產生了不少新型干擾體制。數字射頻存儲器(DRFM)這種干擾設備得到了極為廣泛的應用,它能采用轉發截獲雷達信號的方式輕松生成干擾信號,并讓干擾獲得雷達的系統增益。

2.1 典型相干轉發干擾

學者們基于DRFM提出了多種相干轉發干擾,本文選取其中3個典型的樣式進行分析,類型分別為:基于噪聲、脈內干擾、脈間干擾。

靈巧噪聲干擾是代表性的基于噪聲產生的相干轉發干擾,需要產生相應的噪聲,并將其調制到雷達回波信號上,再將其發射回雷達接收天線處。這里選取靈巧噪聲干擾是為了與經典的噪聲干擾對比體現不同,靈巧噪聲干擾利用了雷達系統本身的相干性質,獲得了較大的系統增益,其干擾效果比經典噪聲干擾更加明顯。

間歇采樣轉發干擾[16]是轉發干擾中一種代表性的脈內干擾手段,需要先對雷達信號低速率間歇采樣,然后將其轉發回雷達接收天線處,最終可以生成逼真的相干假目標串,能對單次脈沖產生較大的影響。

多普勒微調干擾是一種代表性的脈間干擾手段。需要在目標處接收到雷達的發射信號,再對回波頻率進行微小的隨機調制,且每個脈沖內的頻率微動量互不相關。這種方式會破壞回波的相干性,使其匹配濾波的性能下降,令波形發生變化,尤其會對雷達的“三維顯”產生顯著的影響。

2.2 3種干擾對回波顯示的影響

首先進行靈巧噪聲干擾的回波顯示仿真,使用瑞利分布的噪聲,并將噪聲的瑞利分布參數設為1,干信比設為0 dB,將噪聲加入單個大目標的回波后,獲得的顯示效果如圖3所示。

圖3 引入靈巧噪聲干擾回波仿真效果

通過對比圖3和圖4可以發現,引入的相干噪聲獲得了雷達本身的增益效果。在同等條件下,靈巧噪聲干擾比普通的噪聲干擾對波形特征的影響更大。

圖4 同等條件普通噪聲干擾回波仿真效果

盡管顯示效果受到了一定的破壞,卻仍能從圖4的顯示中看出有目標的存在,僅波形細節受到了一定的損失,下一節將進行具體分析。

其次,進行間歇采樣轉發干擾的回波顯示仿真,為能更好地展示間歇采樣的效果,將采樣率提高至200 MHz。設置采樣脈沖周期為2 μs,間歇采樣干擾信號采樣周期為4 μs,干信比設為0 dB,可以獲得顯示效果如圖5所示。

圖5 引入間歇采樣轉發干擾回波仿真效果

從圖5中可以看到,在原本目標的回波基礎上出現了新的波峰,可以作為假目標存在。且各個脈沖間的波形相對穩定,與上一個干擾樣式相比更不容易判斷出有干擾存在,但波形細節得到了一定的保留。

最后進行多普勒微調干擾的回波顯示仿真,設置頻率微動范圍為-0.5～0.5 MHz,干信比為0 dB,得到回波顯示效果如圖6所示。

圖6 引入多普勒微調干擾回波仿真效果

從圖6中可以看到,波形仍呈現為單個脈沖,但波形細節受到了很大的破壞。在“三維顯”的展示下,回波主脈沖外信號較為干凈平滑,脈沖內產生了一個極大的尖峰,且脈內具有一定的起伏波動。

2.3 3種干擾對回波特征值的影響

依據2.2節中3種干擾的參數設置,分別對1.2節中設置的3類目標回波(擴展目標、間距較小的小目標群、間距較大的小目標群)進行加入干擾的仿真。

首先對比擴展目標的回波特征值在引入干擾后的變化,如表3所示;其次是間距較小的小目標群的回波特征值在引入干擾后的變化,如表4所示;最后是間距較大的小目標群的回波特征值在引入干擾后的變化,如表5所示。

表3 擴展目標引入干擾后的回波特征值

表4 間距較小的小目標群引入干擾后的回波特征值

表5 間距較大的小目標群引入干擾后的回波特征值

由表3～表5可知,2.2節中對于干擾效果的分析與其相對應的回波特征值的變化匹配,可以部分影響對回波的判讀結果。

3 結束語

本文基于信號級仿真分析了3種代表性的相干轉發干擾方式對廣泛應用的低分辨率雷達的回波波形的影響,并基于此驗證了這些干擾方式會對雷達回波的部分特征產生較大的影響。目前本文為后續研究提供了基礎支撐,可以進一步研究的方向有:豐富低分辨率雷達種類和細節,探究更為復雜的干擾樣式和目標類型,引入具體的雷達常用目標分類算法,引入低分辨率雷達常用的抗干擾方式等手段等。