趙洪立++王曙光

【摘 要】雷達(dá)氣動(dòng)目標(biāo)分類技術(shù)在現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。本文提出了一種基于多普勒頻譜結(jié)構(gòu)的方法，通過對(duì)頻譜峰值的檢測(cè)實(shí)現(xiàn)氣動(dòng)目標(biāo)直升機(jī)、螺旋槳、噴氣式的區(qū)分。采用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)提出的方法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，該方法可有效的實(shí)現(xiàn)氣動(dòng)目標(biāo)的分類，具有較好的應(yīng)用價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】雷達(dá)目標(biāo)分類；氣動(dòng)目標(biāo)；多普勒頻譜

A Doppler Spectrum Structure Based Radar Aero Target Classification Algorithm

ZHAO Hong-li1，2，3； WANG Shu-guang1，2，3

（1.No. 38 Research Institute of CETC， Hefei 230088， China；

2.Key laboratory of Aperture Array and Space Application， Hefei 230088， China；

3.Key laboratory of Intelligent Information Processing， Hefei 230088， China；）

【Abstract】radar aero target classification has important application value on modern war filed. Based on Doppler spectrum structure， a classification algorithm has been proposed in this paper. Peak detection was applied on the Doppler spectrum and then the corresponding results were used for the classification. The effectiveness of proposed method has been testified by the real world application data. Results indicated the application value of the proposed method.

【Key words】Radar target classification；Aero target；Doppler spectrum

0 引言

雷達(dá)氣動(dòng)目標(biāo)分類技術(shù)有助于在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中實(shí)現(xiàn)對(duì)敵軍來襲目標(biāo)的有效探測(cè)和預(yù)警，提高戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)的高清晰偵查和監(jiān)視能力，以及對(duì)制導(dǎo)武器的高精度尋的提供支撐，對(duì)提高部隊(duì)的指揮自動(dòng)化水平、攻防能力、國(guó)土防空反導(dǎo)能力以及戰(zhàn)略預(yù)警能力等都具有十分重要的作用[1-3]。

目標(biāo)旋轉(zhuǎn)部件工作時(shí)會(huì)對(duì)產(chǎn)生對(duì)雷達(dá)回波的周期性調(diào)制，并在回波多普勒頻譜中體現(xiàn)，產(chǎn)生JEM（Jet Engine Modulation）效應(yīng)[4-6]。直升機(jī)、螺旋槳、噴氣式飛機(jī)具有不同的旋轉(zhuǎn)部件結(jié)構(gòu)及工作方式，產(chǎn)生了多普勒頻譜結(jié)構(gòu)的差異性?，F(xiàn)有的分類方法多從特征值的角度出發(fā)，提取出代表整個(gè)多普勒譜的特征[7-10]。在實(shí)際應(yīng)用中，該方法易受背景噪聲及雜波的干擾，具有一定的局限性，且實(shí)現(xiàn)過程復(fù)雜，運(yùn)算量較大。

針對(duì)該問題，本文提出了一種基于頻譜結(jié)構(gòu)的氣動(dòng)目標(biāo)分類方法，通過檢測(cè)多普勒頻譜結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)對(duì)氣動(dòng)目標(biāo)的分類，并通過某型雷達(dá)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)提出的方法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，該方法可有效實(shí)現(xiàn)對(duì)氣動(dòng)目標(biāo)的分類。

1 JEM效應(yīng)對(duì)頻譜結(jié)構(gòu)的影響

假設(shè)飛機(jī)相對(duì)于雷達(dá)視線的徑向速度為v，飛行方向?yàn)檫h(yuǎn)離雷達(dá)，槳葉旋轉(zhuǎn)中心（O點(diǎn)）相對(duì)于雷達(dá)的方位角和仰角分別為α、β，高度為h，槳葉旋轉(zhuǎn)角速度為ωr，R0為旋轉(zhuǎn)中心（O點(diǎn)）到雷達(dá)的初始距離。有效槳葉長(zhǎng)度為L(zhǎng)=L2-L1，L1為槳葉根部離旋轉(zhuǎn)中心的距離（對(duì)于直升機(jī)的槳葉，槳葉根部與旋轉(zhuǎn)中心重合，即L1=0；對(duì)于螺旋槳飛機(jī)和渦扇噴氣飛機(jī)的槳葉，L1≠0），L2為槳葉尖部離旋轉(zhuǎn)中心的距離，θ0為基準(zhǔn)槳葉的旋轉(zhuǎn)初相角，λ為雷達(dá)波長(zhǎng)。

設(shè)雷達(dá)發(fā)射的窄帶相參信號(hào)為u（t）=exp（j2πf0t），其中f0為雷達(dá)載頻，則其回波信號(hào)可以表示為：

x（t）=a（t）exp（j2πf0t+？準(zhǔn)（t））=X（t）exp（j2πf0t）

式中，a（t）是幅度調(diào)制函數(shù)，？準(zhǔn)（t）是相位調(diào)制函數(shù)，X（t）就是包含了幅相調(diào)制信息的復(fù)包絡(luò)信號(hào)，不考慮機(jī)身分量和噪聲，則可得N個(gè)槳葉的合成散射回波為：

對(duì)上述時(shí)域回波進(jìn)行傅立葉變換，得到回波的頻域表示為：

SN（f）=■cnδ（f-nfT）

因此，調(diào)制譜是由一系列線譜組成的。其中譜線幅度cn由參數(shù)λ，N，β，θ0，L1，L2和Bessel函數(shù)決定。線譜周期fT=PNfr，由槳葉數(shù)N和轉(zhuǎn)速fr決定，對(duì)偶數(shù)槳P=1，對(duì)奇數(shù)槳P=2。

根據(jù)上述分析可以看出，JEM效應(yīng)會(huì)在目標(biāo)回波多普勒譜中產(chǎn)生一系列的線譜，其周期僅目標(biāo)旋轉(zhuǎn)部件的組成及工作方式有關(guān)。同時(shí)，雷達(dá)的工作頻段、目標(biāo)與雷達(dá)的視線關(guān)系等則會(huì)對(duì)JEM譜的幅度產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響JEM調(diào)制譜的可見性。另外，駐留時(shí)間、重頻等也會(huì)對(duì)回波多普勒頻譜的分辨率產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響回波多普勒頻譜結(jié)構(gòu)。當(dāng)這些條件均得到滿足時(shí)，便可在回波多普勒譜中觀察到JEM調(diào)制譜，實(shí)現(xiàn)氣動(dòng)目標(biāo)的分類。

2 基于頻譜結(jié)構(gòu)的分類方法

由于空氣動(dòng)力學(xué)原因，各類飛機(jī)槳葉外端線速度大致相同。而直升機(jī)、螺旋槳和噴氣式的槳葉長(zhǎng)度具有較大差異，因此對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)速度也相差較大，進(jìn)而導(dǎo)致回波多普勒的調(diào)制周期存在差異。通常而言，噴氣式的槳葉長(zhǎng)度較小，轉(zhuǎn)速較高，調(diào)制周期較大；直升機(jī)的槳葉長(zhǎng)度較大，轉(zhuǎn)速較低，調(diào)制周期較小；螺旋槳的槳葉長(zhǎng)度及轉(zhuǎn)速居中，調(diào)制周期居中。

在實(shí)際應(yīng)用中，噴氣式發(fā)動(dòng)機(jī)的渦扇隱藏在引擎中，僅在特定角度下才會(huì)對(duì)雷達(dá)波形產(chǎn)生調(diào)制。而直升機(jī)與螺旋槳飛機(jī)的槳葉則不存在包覆，從而在回波中產(chǎn)生調(diào)制現(xiàn)象。機(jī)身尺寸較大，且與雷達(dá)存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)，會(huì)在多普勒譜中產(chǎn)生顯著的峰值。槳葉旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的JEM調(diào)制則在機(jī)身主譜兩側(cè)呈對(duì)稱分布，典型的螺旋槳飛機(jī)回波多普勒譜如圖 1所示。

從圖中可以看出，除機(jī)身運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的1560Hz處的峰值外，頻譜中還存在一系列槳葉旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的線譜分量，通過對(duì)頻譜結(jié)構(gòu)的檢測(cè)，即可實(shí)現(xiàn)氣動(dòng)類型的區(qū)分。

基于頻譜結(jié)構(gòu)的氣動(dòng)目標(biāo)分類方法流程如下：

a）檢測(cè)回波多普勒譜中的極大值，找到機(jī)身主譜；

b）選定機(jī)身主譜兩側(cè)頻率范圍R內(nèi)的頻譜作為待分析頻譜，并進(jìn)行平滑處理；

c）對(duì)待分析頻譜進(jìn)行峰值檢測(cè)，記錄檢測(cè)出的峰值；

d）以機(jī)身主譜幅值為基準(zhǔn)，下降V作為檢測(cè)門限，檢測(cè)峰值的過門限個(gè)數(shù)；

e）若檢測(cè)結(jié)果小于1，則認(rèn)為目標(biāo)為噴氣式，判決結(jié)束；若否，執(zhí)行下一步；

f）計(jì)算步驟c）中峰值的頻譜間隔均值，若小于T則認(rèn)為目標(biāo)為直升機(jī)；若否，認(rèn)為目標(biāo)為螺旋槳；

其中R、V和T的取值與雷達(dá)自身的工作頻段及工作特點(diǎn)有關(guān)，需根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。在這里取R=500Hz，V=20dB，T=50Hz。

3 數(shù)據(jù)驗(yàn)證

取S波段某型雷達(dá)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為對(duì)象，對(duì)本文提出的氣動(dòng)目標(biāo)分類方法進(jìn)行驗(yàn)證。經(jīng)過平滑處理后的待分析頻譜如圖 2所示。

圖中，紅色虛線為檢測(cè)門限，十字標(biāo)志為峰值檢測(cè)的結(jié)果，三角標(biāo)志為過門限的峰值結(jié)果。在該頻譜中，峰值檢測(cè)的詳細(xì)結(jié)果見表 1。

在頻譜檢測(cè)中，過檢測(cè)門限的峰值個(gè)數(shù)為4，頻譜間隔均值為65.33Hz，根據(jù)文中提出的判決方法，判決結(jié)果為螺旋槳。

圖3、圖4為該方法對(duì)某型噴氣式飛機(jī)和直升機(jī)頻譜的檢測(cè)結(jié)果。對(duì)于噴氣式飛機(jī)的頻譜，在頻譜檢測(cè)中，過檢測(cè)門限的峰值個(gè)數(shù)為1，根據(jù)文中提出的判決方法，判決結(jié)果為噴氣式。

表2 直升機(jī)頻譜峰值檢測(cè)結(jié)果

對(duì)于直升機(jī)頻譜，頻譜檢測(cè)中，過檢測(cè)門限的峰值個(gè)數(shù)為32，各峰值的幅值及頻率分布明細(xì)見表2。根據(jù)峰值分布，計(jì)算得出頻譜間隔均值為30.96Hz，對(duì)應(yīng)的判決結(jié)果為直升機(jī)。

經(jīng)過驗(yàn)證可發(fā)現(xiàn)，使用對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)具有較好的適用性，可有效實(shí)現(xiàn)氣動(dòng)目標(biāo)空氣動(dòng)力類型的區(qū)分。另外，該方法通過對(duì)目標(biāo)頻譜結(jié)構(gòu)中峰值的檢測(cè)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)類型的區(qū)分，對(duì)計(jì)算資源的需求較低，有利于工程應(yīng)用中的實(shí)現(xiàn)，具有較好的可推廣性。

4 結(jié)論

文中提出了一種基于頻譜結(jié)構(gòu)的氣動(dòng)目標(biāo)分類方法，該方法選擇目標(biāo)頻譜中的特定區(qū)域進(jìn)行分析，通過峰值檢測(cè)的方法，計(jì)算過門限峰值個(gè)數(shù)以及頻譜間隔，并以此為依據(jù)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)類型的區(qū)分，具有簡(jiǎn)單易行的特點(diǎn)，便于工程推廣。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證也表明，該方法具有較好的識(shí)別效果。

【參考文獻(xiàn)】

[1]倪迎紅，陳玲.雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別及發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J].電訊技術(shù)，2009，49（11）：98-102.

[2]胡衛(wèi)東.雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的再認(rèn)識(shí)[J].現(xiàn)代雷達(dá)，2012，34（8）：1-5.

[3]李明.雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究進(jìn)展及發(fā)展趨勢(shì)分析[J].現(xiàn)代雷達(dá)，2010，32（10）： 1-8.

[4]丁建江，張賢達(dá).常規(guī)雷達(dá)JEM特征分析與目標(biāo)分類的研究[J].電子與信息學(xué)報(bào)，2003，25（7）：956-962.

[5]劉志成，何佳洲.多普勒頻譜及JEM效應(yīng)在空中目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用分析[J].指揮控制與仿真，2009，31（1）：38-45.

[6]譚源泉，王厚軍，李良超，廖歡.基于旋翼結(jié)構(gòu)微多普勒特征的目標(biāo)識(shí)別方法[J].電波科學(xué)學(xué)報(bào)，2013，28（1）：50-55.

[7]王維，周希辰，沈凡.目標(biāo)特征與雷達(dá)識(shí)別需求關(guān)系原理[J].信息技術(shù)，2012，8：108-115.

[8]楊守峰，吳海坤，王曉，吳曉燕.低分辨雷達(dá)目標(biāo)調(diào)制特征提取和分類識(shí)別方法[J].電子信息對(duì)抗技術(shù)，2015，30（4）：15-20.

[9]倪菁，張仕元，繆惠峰，張飚.基于分?jǐn)?shù)布朗特征的低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類[J].現(xiàn)代雷達(dá)，2011，33（6）：46-48.

[10]胡顯丹，顧軍.一種改進(jìn)的窄帶雷達(dá)目標(biāo)分類方法[J].艦船電子對(duì)抗，2010，33（5）：45-47.

[責(zé)任編輯：朱麗娜]