桂佑林，張冰瑞

(南京電子技術(shù)研究所,　南京 210039)

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·信號(hào)處理·

防空雷達(dá)復(fù)雜強(qiáng)雜波抑制

桂佑林，張冰瑞

(南京電子技術(shù)研究所,南京 210039)

針對(duì)山區(qū)、海面和城市復(fù)雜強(qiáng)雜波抑制問(wèn)題，提出了基于速度信息和點(diǎn)跡質(zhì)量評(píng)估的雜波抑制技術(shù)。設(shè)計(jì)了一種基于傅里葉變換的測(cè)速方法，這種方法能夠在抑制強(qiáng)地雜波的同時(shí)測(cè)量剩余雜波的速度。通過(guò)提取包括幅度起伏、頻譜、方位相關(guān)性等多維特征，利用點(diǎn)跡質(zhì)量評(píng)估區(qū)分雜波和目標(biāo)。采用文中提出的強(qiáng)雜波抑制技術(shù)處理實(shí)際雷達(dá)數(shù)據(jù)，結(jié)果表明，虛假航跡低于2%，目標(biāo)點(diǎn)跡損失小于1%。

動(dòng)目標(biāo)顯示；雜波抑制；測(cè)速；點(diǎn)跡質(zhì)量評(píng)估

0　引　言

復(fù)雜強(qiáng)雜波抑制一直是防空雷達(dá)亟需解決的技術(shù)難題，傳統(tǒng)的動(dòng)目標(biāo)顯示[1-2](MTI)雷達(dá)基于對(duì)消、恒虛警檢測(cè)和雜波圖的處理流程存在兩個(gè)方面的不足：首先，對(duì)于具有一定速度的海雜波和氣象雜波，MTI的改善因子嚴(yán)重受限，不能滿足雜波抑制的要求。MTI的優(yōu)點(diǎn)是可以通過(guò)對(duì)消來(lái)抑制固定地物雜波，改善因子甚至達(dá)到60 dB以上。但是，對(duì)于惡劣海況下的海浪雜波速度甚至高達(dá)10 m/s，很難通過(guò)MTI進(jìn)行雜波對(duì)消。其次，在檢測(cè)過(guò)程中，只利用了回波幅度信息，對(duì)于噪聲和微弱雜波環(huán)境能夠很好的控制恒虛警率，而對(duì)于復(fù)雜環(huán)境強(qiáng)雜波，在幅度上很難區(qū)分雜波和目標(biāo)，單純通過(guò)控制幅度門(mén)限抑制雜波會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)點(diǎn)跡的損失。因此，常規(guī)處理流程在面對(duì)山區(qū)、海面和城市等環(huán)境下的復(fù)雜強(qiáng)雜波將會(huì)產(chǎn)生大量雜波剩余，嚴(yán)重制約了雷達(dá)的作戰(zhàn)性能。由于近區(qū)、海岸線上空的強(qiáng)雜波和城市雜波，傳統(tǒng)MTI方法產(chǎn)生了大片雜波剩余，嚴(yán)重影響了雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)性能。

針對(duì)如上所述的兩方面問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種能夠抑制復(fù)雜強(qiáng)雜波的基于測(cè)速和點(diǎn)跡質(zhì)量評(píng)估的多維特征綜合雜波抑制處理技術(shù)。

首先，利用測(cè)速抑制具有一定速度的雜波剩余[3]。設(shè)計(jì)了基于對(duì)消基傅里葉變換的測(cè)速方法。測(cè)速一直是MTI體制雷達(dá)的研究熱點(diǎn)，通常的基于離散傅里葉變換(DFT)方法受到信雜比的影響制約。文獻(xiàn)[4]提出了一種基于對(duì)消后數(shù)據(jù)的最大似然速度估計(jì)方法測(cè)速，這種方法適用于等重頻的體制。在現(xiàn)在裝備上使用的雷達(dá)中，通常為了推遠(yuǎn)模糊速度采用參差重頻MTI體制，因此這種測(cè)速方法在工程上受到了限制。Kostrykin A I[5-6]設(shè)計(jì)了一種基于余數(shù)定理的測(cè)速方法，利用中國(guó)古代余數(shù)定理的方法進(jìn)行多普勒速度的估計(jì)。這種方法要求參差比被最小公倍數(shù)整除后兩兩互質(zhì)，而這種參差比不太好設(shè)計(jì)，制約了這種方法在實(shí)際裝備上使用。本文設(shè)計(jì)的測(cè)速方法突出的優(yōu)點(diǎn)是基于對(duì)消后的數(shù)據(jù)，因此可以不受強(qiáng)雜波的影響。這種方法能夠在信雜比-40 dB時(shí)準(zhǔn)確測(cè)量出目標(biāo)速度。

其次，利用回波信號(hào)點(diǎn)跡質(zhì)量評(píng)估解決在幅度域雜波和目標(biāo)難以區(qū)分的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于多種特征的點(diǎn)跡質(zhì)量評(píng)估方法。提取目標(biāo)回波的布朗分形維數(shù)、幅度起伏特征、相位特征、頻譜特征、方位相關(guān)性和

幀間相關(guān)性等多維度特征，進(jìn)而在多維特征空間進(jìn)行雜波識(shí)別和抑制。

試驗(yàn)表明，在這種強(qiáng)雜波抑制處理流程下，航跡能夠自動(dòng)起始，雜波虛假航跡低于2%，目標(biāo)點(diǎn)跡損失小于1%。

1　測(cè)速算法

基于對(duì)消基DFT[7]的測(cè)速方法，相對(duì)于常用的變時(shí)DFT方法測(cè)速，其突出的優(yōu)點(diǎn)是基于MTI對(duì)消后的數(shù)據(jù)，因此可以不受強(qiáng)地雜波的影響。

1.1變時(shí)DFT測(cè)速

在重頻參差的MTI雷達(dá)中，可以采用變時(shí)傅里葉變換測(cè)量目標(biāo)的速度。設(shè)第i個(gè)脈沖的回波信號(hào)為Si

Si=Aiejφi

(1)

式中：Ai為回波信號(hào)的幅度；φi為回波信號(hào)的相位。由于目標(biāo)具有一定的速度v時(shí)，回波信號(hào)之間具有一定的多普勒頻率關(guān)系。因此可以采用變時(shí)DFT搜索fd的方法測(cè)量出目標(biāo)的速度。

(2)

圖1　不同信噪比對(duì)DFT測(cè)速結(jié)果的影響

1.2基于對(duì)消基傅里葉變換的測(cè)速方法

針對(duì)變時(shí)傅里葉變換方法在信雜比低于6dB時(shí)測(cè)速正確率不高的問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了基于對(duì)消基傅里葉變換的對(duì)消后測(cè)速方法。

在參差重頻的MTI體制雷達(dá)中，設(shè)第i個(gè)脈沖的回波信號(hào)為si，假設(shè)采用N脈沖滑窗MTI輸出yn為

(3)

式中：wi為加權(quán)權(quán)重，則MTI濾波器的頻率響應(yīng)為

Hn(ej2πfi)=w0+w1e-j2πfT1+w2e-j2πf(T1+T2)+…

+wNe-j2πf(T1+T2+…+TN-1)

(4)

采用對(duì)消基傅里葉變換的方法測(cè)量出目標(biāo)的速度，如下式所示。

(5)

基于對(duì)消基傅里葉變換的對(duì)消后測(cè)速方法主要處理步驟：

1)對(duì)具有參差重頻的回波進(jìn)行滑窗對(duì)消；

2)對(duì)具有參差重頻的參考信號(hào)進(jìn)行滑窗對(duì)消生成對(duì)消基，工程實(shí)現(xiàn)時(shí)可以先算好存在本地，以免重復(fù)計(jì)算；

3)對(duì)滑窗對(duì)消后的數(shù)據(jù)和參考信號(hào)進(jìn)行對(duì)消基傅里葉變換測(cè)速。

1.3分析與仿真

針對(duì)一種五脈沖參差重頻滑窗對(duì)消，將對(duì)消后的4脈沖進(jìn)行測(cè)速。如圖2所示，仿真零速的固定回波作為地雜波，當(dāng)信雜比-40dB時(shí)仍然能夠正確測(cè)量出目標(biāo)速度。

圖2　基于對(duì)消的IQ測(cè)速方法(信雜比-40 dB)

采用-150m/s的目標(biāo)疊加0速地雜波，設(shè)定信雜比為-40dB。圖3為采用普通DFT測(cè)速結(jié)果，圖4為采用對(duì)消后測(cè)速結(jié)果?？梢钥吹?，普通DFT測(cè)速峰值在0m/s處，而對(duì)消之后測(cè)速峰值才在目標(biāo)真實(shí)速度位置。

圖3　變時(shí)DFT測(cè)速圖

圖4　對(duì)消后測(cè)速傅里葉變換圖

2　點(diǎn)跡質(zhì)量評(píng)估

提取目標(biāo)回波的布朗分形維數(shù)、幅度起伏特征、相位特征、頻譜特征、方位相關(guān)性和幀間相關(guān)性等多維度特征，進(jìn)而在多維特征空間進(jìn)行雜波綜合識(shí)別和抑制。

2.1點(diǎn)跡特征

2.1.1布朗維數(shù)

分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)模型[8-9]可以用來(lái)描述自然界中隨機(jī)分形[10-12]的一種統(tǒng)計(jì)自仿真數(shù)學(xué)模型,它將粗糙表面看成是隨機(jī)游動(dòng)的結(jié)果,即在方向和距離上都是均勻隨機(jī)變量。

分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)模型是計(jì)算圖像分形維數(shù)的一種重要方法，其定義如下：在某概率空間上，指數(shù)為H(0

(1)以概率1有x(0)=0，且X(t)為t的連續(xù)函數(shù)；

(2)對(duì)任何t>0和Δr>0，增量X(t+Dr)-X(t)服從均值為0，方差為Δr2H的正態(tài)分布，故有

P(X(t+Δr)-X(t)≤x)=(2π)1/2(Δr)-n

(6)

式中：P為概率密度。由上式可知，X(t+Δr)-X(t)是穩(wěn)定的，它的方差與Δr2H成比例，即

X(t+Δr)-X(t)∝Δr2H

(7)

改寫(xiě)上式如下形式

var{X(t+Δr)-X(t)}=E[X(t+Δr)-X(t)]2=

K·Δr2H

(8)

對(duì)上式兩邊取對(duì)數(shù)可得

ln[var{X(t+Δr)-X(t)}] =2H·ln(Δr)+C

(9)

式中：C為常數(shù)。由上式可知，只要求出var{X(t+Δr)-X(t)}和Δr數(shù)據(jù)對(duì)，然后用最小二乘估計(jì)斜率H，即可求得分形維數(shù)D=2-H，以及截距C，它與物體表面變化快慢系數(shù)K有關(guān)。目標(biāo)和雜波的上述特征存在差異，可以用于抑制雜波。

2.1.2幅度起伏特征

1)幅度偏差系數(shù)

采用Alpha穩(wěn)定分布對(duì)雜波進(jìn)行建模，并采用計(jì)算簡(jiǎn)單且具有較好的估計(jì)精度的樣本特征函數(shù)法來(lái)估計(jì)雜波樣本序列Alpha穩(wěn)定分布的模型參數(shù)α和σ并將其作為雜波分類的有效特征。幅度偏差系數(shù)ga計(jì)算如下

(10)

式中：a(i)為第i個(gè)脈沖的幅度。

2)幅度熵

直接計(jì)算雜波的幅度方差或者幅度熵，以提取雜波整體幅度起伏的大小?？刹捎妹}間幅度熵Et來(lái)計(jì)算目標(biāo)與雜波的時(shí)間幅度起伏，Et計(jì)算公式如下

(11)

2.1.3方位間相關(guān)性

雜波與目標(biāo)存在體積上的差異，故在雷達(dá)相鄰方位間掃描時(shí)，回波間的相關(guān)性可能表現(xiàn)出一定的差異，故可提取相鄰方位的相關(guān)特性作為雜波與目標(biāo)有區(qū)別的特征之一。相鄰方位間相關(guān)系數(shù)可采用下式計(jì)算

(12)

式中：ri=[r1,r2,…,rP]為凝聚為同一目標(biāo)在第i個(gè)方位角的回波序列。

2.1.4幀間相關(guān)性

由于常規(guī)警戒雷達(dá)幀間相隔6s～20s，時(shí)間較長(zhǎng)，故雜波與目標(biāo)在許多特征的連續(xù)性上可能表現(xiàn)不一致。提取雜波與目標(biāo)的每幀的有效特征，并比較其連續(xù)性，則可為雜波與目標(biāo)的區(qū)別提供一定的參考。幀間相關(guān)系數(shù)可采用下式計(jì)算

(13)

式中：ri=[r1,r2,…,rP]k為同一目標(biāo)在第k幀的回波序列。2.2分析與仿真

利用雜波背景下某雷達(dá)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，分析運(yùn)動(dòng)目標(biāo)回波與雜波在多維特征空間上的差異性，如圖5所示，目標(biāo)與雜波在幅度熵、相關(guān)系數(shù)和布朗分形維數(shù)三維空間上的分布有明顯差異。

圖5　目標(biāo)與雜波多維特征分布

3　雜波抑制處理流程

根據(jù)上述對(duì)目標(biāo)和雜波的特征分析，針對(duì)山區(qū)、海面和城市復(fù)雜強(qiáng)雜波抑制問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于測(cè)速和點(diǎn)跡質(zhì)量評(píng)估的多維特征綜合雜波抑制處理流程。

圖6　基于測(cè)速和點(diǎn)跡質(zhì)量評(píng)估的雜波抑制處理流程

如圖6所示，在進(jìn)行常規(guī)的MTI、雜波圖處理后，首先利用測(cè)速抑制具有一定速度的雜波剩余，采用對(duì)消基傅里葉變換的測(cè)速方法，這種方法有一個(gè)突出的優(yōu)點(diǎn)是基于對(duì)消后的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)速，能夠在抑制強(qiáng)雜波的同時(shí)測(cè)量目標(biāo)的速度，而不像以往的常用DFT方法只能測(cè)量信雜比較強(qiáng)信號(hào)的速度。其次，利用回波信號(hào)點(diǎn)跡質(zhì)量評(píng)估解決在幅度域雜波目標(biāo)不可分的問(wèn)題，提取包括分形、頻譜、方位相關(guān)性等多維特征，在多維空間實(shí)現(xiàn)強(qiáng)雜波抑制。

4　雜波抑制結(jié)果

本節(jié)通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析了多維特征綜合雜波抑制結(jié)果，如圖7所示，從普通的基于MTI和雜波圖的檢測(cè)結(jié)果可以看出，雜波造成很多虛假航跡，并導(dǎo)致目標(biāo)丟失。采用多維特征綜合雜波抑制技術(shù)后，在真實(shí)目標(biāo)航跡被保留的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了雜波的有效抑制。

如圖8所示為復(fù)雜強(qiáng)雜波條件下的檢測(cè)效果，采用常規(guī)處理方法，出現(xiàn)大量雜波剩余，采用多維特征綜合雜波抑制后，雜波得到有效抑制，目標(biāo)航跡清晰、連續(xù)。

5　結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)山區(qū)、海面和城市復(fù)雜強(qiáng)雜波抑制問(wèn)題，本文分析了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和雜波在速度和多維點(diǎn)跡特征的區(qū)別，設(shè)計(jì)了基于測(cè)速和點(diǎn)跡質(zhì)量評(píng)估的強(qiáng)雜波抑制處理流程。試驗(yàn)表明雜波抑制后航跡能夠自動(dòng)起始，虛假航跡低于2%，目標(biāo)點(diǎn)跡損失小于1%。

[1]DRURYWH.ImprovedMTIradarsignalprocessor[R]．AD-A010-478.

[2]WENGZ.OptimaldesignofclutterrejectionfilterforMTIsystem[C]//InternationalConferenceonRadar.Beijing:IEEEPress, 2001.

[3]GRAYJE，ADDISONSR.Effectofnonuniformtargetmotiononradarbackscatteredwaveform[J].IEEProceedingsonRadar,SonarandNavigation, 2003, 150(4): 271-276.

[4]TRUNKGV,GORDONWB,CANTRELLBH.FalsealarmcontrolusingDopplerestimation[J].IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystem, 1990, 26(1): 146-153.

[5]MISIUREWICZJ.UnambiguousDopplerfrequencyestimationinanMTIradar[C]//Radar97. [S.l.]:IEEEPress, 1997.

[6]KOSTRYKINAI．Wstepdoalgebuy.PanstwoweWydawnictwoNaukowe, 1984.

[7]NAMIASV.ThefractionalorderFouriertransformanditsapplicationtoquantummechanics[J].Geoderma, 1980, 25(3): 241-265.

[8]FLANDRINP.WaveletanalysisandsynthesisoffractionalBrownianmotion[J].IEEETransactionsonInformationTheory, 1992, 38(2): 910- 917.

[9]DUNCANTE,HUYZ,PASIKDB.Stochasticcalculusforfractionalbrownianmotion.I:theory[J] .ProceedingsoftheIEEEConferenceonDecrision&Control, 2000, 38(2) : 582- 612.

[10]GUANJ,LIUNB,HUANGY.Hefractalcharacteristicinfrequencydomainfortargetdetectionwithinseaclutter[J].IETRadarSonarNavigation, 2012, 6(5): 293-306.

[11]王永誠(chéng)，吳小飛. 海雜波的分?jǐn)?shù)維測(cè)量在對(duì)海面目標(biāo)探測(cè)中的應(yīng)用研究[J] .現(xiàn)代雷達(dá)， 2000, 22 ( 5 ) : 28 - 31.

WANGYongcheng,WUXiaofei.Applicationoffractaldimensionestimationforseaclutterinthedetectionofsea-surfacetargets[J].ModernRadar, 2000, 22 (5): 28 - 31.

[12]郭麗華，邢文革，董揚(yáng)，等. 海雜波數(shù)據(jù)的多重分形譜分析[J]. 現(xiàn)代雷達(dá)， 2015，37 (2): 20-24.

GUOLihua,XINGWenge,DONGYang,etal.Multifractalspectrumanalysisofseaclutterdata[J].ModernRadar, 2015, 37 (2): 20-24.

桂佑林男，1977年生，碩士研究生，高級(jí)工程師。研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理。

張冰瑞男，1987年生，博士研究生，工程師。研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理。

Complex Strong Clutter Suppression in Surveillance Radar

GUI Youlin，ZHANG Bingrui

(Nanjing Research Institute of Electronics Technology,Nanjing 210039, China)

To suppress the complex strong clutter at different places such as mountainous area, sea area and cities，a clutter suppression technique based on velocity message and plots quality evaluation is proposed. A method of velocity measurement based on Fourier transform is presented. This method can scale the residual clutter's velocity and suppress strong ground clutter at the same time. After distilling the features of different dimensions such as amplitude fluctuation, frequency spectrum and azimuth relativity，the result of plots quality evaluation can be used to distinguish target and cultter.The presented strong clutter suppression flow is used to process real radar data.The result shows that the ratio of false tracks is less than 2% and the loss of target plots is less than 1%.

MTI；clutter suppression；velocity measurement；plots quality evaluation

桂佑林Email：guiyl@163.com

2016-01-22

2016-03-26

TN957

A

1004-7859(2016)06-0018-04

DOI：10.16592/ j.cnki.1004-7859.2016.06.005