伍建輝 趙 丹 王建超 高文冀

(西安電子工程研究所 西安 710100)

0 引言

旋轉(zhuǎn)彈體的智能彈藥在攻擊地面目標(biāo)時，其前端的旋轉(zhuǎn)導(dǎo)引頭常常處于大下視角狀態(tài)(50°-70°)，此時導(dǎo)引頭總是在強雜波環(huán)境下工作的，強地雜波對導(dǎo)引頭的檢測目標(biāo)具有較大影響，當(dāng)強雜波充滿整個搜索波門時，導(dǎo)引頭不能搜索到正確的目標(biāo)，更不能正常截獲和跟蹤。在雷達設(shè)計時一般采取措施來抑制或減弱雜波的影響，一般可采用低副瓣天線設(shè)計、減小發(fā)射泄漏、MTI、MTD及脈沖多普勒處理等，但是由于末制導(dǎo)時間短、旋轉(zhuǎn)彈體、大彎曲彈道且落角大等特點[1]，常用的抑制雜波的方法比如MTD等耗時算法并不適用，所以必須結(jié)合旋轉(zhuǎn)彈體的運動特點提出新的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)。

1 旋轉(zhuǎn)彈載導(dǎo)引頭的目標(biāo)檢測與跟蹤方法

旋轉(zhuǎn)彈載導(dǎo)引頭具有旋轉(zhuǎn)、大下視角、制導(dǎo)時間短(數(shù)秒)等特點，所以常規(guī)的低分辨雷達抑制或減弱雜波的方法不能用于旋轉(zhuǎn)平臺導(dǎo)引頭的目標(biāo)檢測與跟蹤，根據(jù)以上特點提出旋轉(zhuǎn)彈載導(dǎo)引頭的目標(biāo)檢測與跟蹤方法：基于自適應(yīng)排序恒虛警和解旋疊加的目標(biāo)檢測與跟蹤方法 。該方法有以下特點：

1)體制上，調(diào)頻連續(xù)波、8mm高分辨、單脈沖；

2)硬件上，低副瓣天線設(shè)計、保證較好的收發(fā)隔離；

3)算法上，采用自適應(yīng)恒虛警、目標(biāo)提取、解旋疊加、目標(biāo)識別等算法。

下面對該算法進行具體說明。

1.1 目標(biāo)檢測與跟蹤流程

當(dāng)導(dǎo)引頭下視天線波束照射到地面時，其背景雜波是較為復(fù)雜的，比如農(nóng)田、樹林、公路、沙地等各種地物的反射率各不相同，尤其是在下視角50°-90°范圍內(nèi)反射率變化很大，使地面雜波功率譜密度變化很大，同時旋轉(zhuǎn)導(dǎo)引頭以3～8r/s的轉(zhuǎn)速進行旋轉(zhuǎn)下落，在旋轉(zhuǎn)過程中且有一定的章動，所以結(jié)合旋轉(zhuǎn)彈載導(dǎo)引頭的運動特點以及強雜波背景提出導(dǎo)引頭末制導(dǎo)的目標(biāo)檢測算法，該算法共主要分為四個處理模塊，即有序統(tǒng)計恒虛警(OS_CFAR)、目標(biāo)中心提取、目標(biāo)解旋疊加、目標(biāo)匹配單元，如圖1所示。

在圖1的處理流程中，OS_CFAR(有序統(tǒng)計恒虛警)、目標(biāo)中心提取、目標(biāo)解旋疊加、目標(biāo)匹配是算法的關(guān)鍵，現(xiàn)逐一說明主要模塊功能與作用。

1.1.1 有序統(tǒng)計恒虛警

常規(guī)低分辨雷達的恒虛警算法如單元平均恒虛警(CA_CFAR)性能較差，在雜波邊緣處可使檢測單元的虛警率急劇增大；急劇增大的主瓣雜波與高度線雜波嚴重影響CA_CFAR性能，所以CA_CFAR算法不適合高分辨雷達的目標(biāo)檢測。

為了提高CFAR檢測器的抗干擾能力，以及適應(yīng)高分辨導(dǎo)引頭對目標(biāo)識別能力，采取有序統(tǒng)計恒虛警率處理(OS-CFAR)算法來進行目標(biāo)檢測[2-3]，以適應(yīng)高分辨導(dǎo)引頭對目標(biāo)的識別能力。和通道數(shù)據(jù)進行排序并且和門限電平進行比較后，輸出過門限的距離單元號以及幅度。

1.1.2 目標(biāo)中心提取

目標(biāo)中心提取的目的，是對經(jīng)過OS-CFAR后的同一個目標(biāo)造成的分裂進行合并，使其成為一個完整的體目標(biāo)，方便目標(biāo)分類與識別。

1)目標(biāo)分裂的原因

由于強地雜波、接收機噪聲、主瓣展寬、副瓣雜波等因素的影響，導(dǎo)引頭天線波束照射到目標(biāo)后，主瓣和第一副瓣都會產(chǎn)生回波響應(yīng)，并且處理后的主瓣被展寬(可能跨越幾個距離單元)，在連續(xù)幾個距離單元上都出現(xiàn)目標(biāo)起始，于是就產(chǎn)生了距離分裂[4]。

2)目標(biāo)中心提取可以解決目標(biāo)分裂

回波信號主瓣展寬后雖然跨越幾個距離單元，但在不同的距離單元上其信號幅度是不一樣的。主瓣中間的信號最強，相應(yīng)距離單元的回波幅度值也最大(稱為主峰) ，此時對應(yīng)的目標(biāo)距離也最準(zhǔn)確。因此在連續(xù)幾個距離單元有目標(biāo)起始時，比較目標(biāo)在連續(xù)幾個距離單元處的幅度值，找出主峰目標(biāo)輸出。這樣不僅可以有效消除目標(biāo)的距離分裂，而且目標(biāo)距離的精度也非常高。為了防止幅度起伏造成瞬時主峰偏移而影響目標(biāo)距離的準(zhǔn)確判定,可采用多次采樣比較、幅度加權(quán)的方法判定主峰，降低偶然因素的影響[5]。處理過程見圖2。

如圖2所示，裝甲車在高分辨信號體制下容易造成多個強散射點，造成目標(biāo)分裂，而通過對距離單元分裂處進行插值濾波等數(shù)據(jù)處理手段，形成完整的體目標(biāo)，方便后續(xù)目標(biāo)解旋疊加模塊處理。

1.1.3 目標(biāo)解旋疊加

由于旋轉(zhuǎn)彈載雷達導(dǎo)引頭采用捷聯(lián)的方式與彈體連接，因此在彈體飛行過程中，雷達導(dǎo)引頭與彈體一起以3～8r/s的速度進行旋轉(zhuǎn)，同一個目標(biāo)在彈體坐標(biāo)系下所測量的角度隨著彈體的旋轉(zhuǎn)而發(fā)生旋轉(zhuǎn)。如果對此旋轉(zhuǎn)不進行處理，將對后期目標(biāo)跟蹤帶來困難，所以要對目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)進行解旋轉(zhuǎn)處理以消除彈體旋轉(zhuǎn)的影響。圖3是解旋疊加原理示意。

如圖3所示，目標(biāo)解旋轉(zhuǎn)疊加就是將彈體坐標(biāo)系下測量的目標(biāo)角度信息向前解旋(最新時刻)，并設(shè)定適當(dāng)寬度的角度、距離歸并門對同一目標(biāo)進行認定歸并，在一個數(shù)據(jù)處理周期(即20個檢測周期內(nèi))計算歸并次數(shù)，該歸并次數(shù)與設(shè)定的歸并門限相比較，可作為目標(biāo)判定一個重要參數(shù)，最后在數(shù)據(jù)處理周期終了時刻形成解旋列表去目標(biāo)匹配單元進行目標(biāo)匹配。

1.1.4 目標(biāo)匹配

在復(fù)雜地雜波背景下，由于旋轉(zhuǎn)彈載雷達導(dǎo)引頭的分辨率很高，因而回波中可能包含多個目標(biāo)的信息。在雷達導(dǎo)引頭進行目標(biāo)搜索的過程中，如何合理地確立目標(biāo)選擇準(zhǔn)則，從多目標(biāo)環(huán)境中挑選出所需要截獲的目標(biāo)，實現(xiàn)目標(biāo)的精確確認，直接決定著雷達導(dǎo)引頭跟蹤目標(biāo)的正確性，也決定著制導(dǎo)導(dǎo)引頭的修正效果[6]，所以必須根據(jù)旋轉(zhuǎn)彈載導(dǎo)引頭的特點制定合理的目標(biāo)匹配準(zhǔn)則，具體來說，就是對解旋疊加列表輸出的目標(biāo)信息——幅度、距離單元、方位角誤差、俯仰角誤差、解旋歸并次數(shù)、目標(biāo)徑向尺寸六維信息進行綜合目標(biāo)信息加權(quán)，根據(jù)目標(biāo)的加權(quán)結(jié)果，匹配點目標(biāo)、體目標(biāo)與干擾目標(biāo)。

1.2 算法仿真

針對上面的處理流程，用Matlab產(chǎn)生單脈沖測角三通道數(shù)據(jù)，添加的雜波符合對數(shù)正態(tài)分布，目標(biāo)數(shù)據(jù)有四個：分別是1個閃爍的虛假目標(biāo)、2個點目標(biāo)、1個體目標(biāo)。

圖4是目標(biāo)的一維距離像數(shù)據(jù)，CFAR的門限為13000，如圖中粗橫線所示，虛假目標(biāo)、點目標(biāo)2、體目標(biāo)均有目標(biāo)分裂現(xiàn)象，尤其是體目標(biāo)分裂為6個點目標(biāo)，這樣會導(dǎo)致目標(biāo)太多，大、小目標(biāo)不容易識別，給后續(xù)解旋疊加處理帶來壓力，目標(biāo)檢測較為困難。

圖5是對分裂目標(biāo)進行插值處理，然后進行濾波輸出后的結(jié)果，粗橫線是恒虛警門限，經(jīng)過處理后，分裂的點目標(biāo)、體目標(biāo)成為完整的點、體目標(biāo)，目標(biāo)分類較為清楚。

表1 解旋疊加后的目標(biāo)列表(歸并次數(shù)門限=6)

目標(biāo)信息虛假目標(biāo)點目標(biāo)1點目標(biāo)2體目標(biāo)徑向距離/m100282440461幅度30210466002020525210方位角/°3.1-2.6-5.13.4俯仰角/°-1.94.22.4-5.1徑向尺寸1115歸并次數(shù)3101010

由表1可以看出，其中虛假目標(biāo)由于是閃爍的，時有時無，解旋疊加的歸并次數(shù)為3，小于歸并門限6，所以很容易剔除，對于點目標(biāo)1與點目標(biāo)2由于間隔距離較遠，可以通過設(shè)置搜索中心的遠近進行目標(biāo)檢測。點目標(biāo)2與體目標(biāo)由于距離較近，相距21個距離單元(7.5m)，二者始終處于同一跟蹤波門內(nèi)，可以通過目標(biāo)徑向尺寸信息進行點、體目標(biāo)檢測。最后根據(jù)目標(biāo)匹配準(zhǔn)則，匹配出需要打擊的目標(biāo)，至此一個完整的目標(biāo)檢測處理算法完成。

2 高塔試驗驗證

高塔試驗的試驗場景選擇耕地、獼猴桃地、農(nóng)田、民居等多種場景，將導(dǎo)引頭安裝于一維轉(zhuǎn)臺上，當(dāng)導(dǎo)引頭旋轉(zhuǎn)時測試導(dǎo)引頭目標(biāo)檢測與跟蹤性能，該測試更符合真實的旋轉(zhuǎn)導(dǎo)引頭運動的特點。

圖6左圖是一維轉(zhuǎn)臺，導(dǎo)引頭安裝于轉(zhuǎn)臺前面，右圖角反射體目標(biāo)放置于獼猴桃地。表2是試驗條件。

表2 試驗條件

目標(biāo)目標(biāo)徑向距離/m目標(biāo)背景導(dǎo)引頭下視角/°導(dǎo)引頭轉(zhuǎn)速/(r/s)信雜比/dB轉(zhuǎn)臺高度/m30m2角反射體146獼猴桃地3941480

表3 解旋疊加后的目標(biāo)列表(CFAR門限=1000、解旋歸并次數(shù)門限=6)

幅度徑向距離/m方位角/°俯仰角/°徑向尺寸歸并次數(shù)目標(biāo)11055138.3-1.2-1.431目標(biāo)21100144.62.6-1.222目標(biāo)32500146.1-4.14.519目標(biāo)41200151.52.53.713目標(biāo)52100154.73.6-2.725

通過對目標(biāo)六維信息的匹配，雖然目標(biāo)1——目標(biāo)5均大于恒虛警門限1000，但只有目標(biāo)3的歸并次數(shù)大于解旋歸并次數(shù)門限6，可以選出角反射體目標(biāo)——目標(biāo)3，其余目標(biāo)均屬于干擾目標(biāo)。

圖7為在目標(biāo)檢測周期之內(nèi)的目標(biāo)幅度疊加圖，圖8～10為目標(biāo)跟蹤曲線。

通過對導(dǎo)引頭采集的距離、角誤差、極徑數(shù)據(jù)計算均方根誤差，可得導(dǎo)引頭動態(tài)跟蹤時數(shù)據(jù)精度如下：

表4 目標(biāo)測量精度

目標(biāo)目標(biāo)距離距離真值(測距機)測距精度測角精度方位俯仰極徑30m2角反射體146m146.4m0.4m 0.2°0.1°0.22

表4的目標(biāo)測量精度滿足系統(tǒng)指標(biāo)要求，試驗中還對其他雜波背景進行了目標(biāo)檢測與跟蹤性能測試，結(jié)果表明：在強地雜波環(huán)境下，目標(biāo)檢測算法穩(wěn)定且可以穩(wěn)定跟蹤目標(biāo)。

3 結(jié)束語

旋轉(zhuǎn)彈載雷達導(dǎo)引頭在低空強地雜波環(huán)境下目標(biāo)檢測與跟蹤比較困難,本文提出了基于自適應(yīng)排序恒虛警和解旋疊加的目標(biāo)檢測與跟蹤方法，該方法可以使旋轉(zhuǎn)導(dǎo)引頭在強地雜波背景下進行可靠的目標(biāo)探測與跟蹤，仿真計算與外場試驗證明本文的目標(biāo)檢測技術(shù)在大下視角下具有更好的檢測與跟蹤性能，該檢測技術(shù)也可推廣應(yīng)用于其他旋轉(zhuǎn)彈體平臺，對雷達制導(dǎo)技術(shù)在常規(guī)彈藥制導(dǎo)化領(lǐng)域的發(fā)展具有重要的工程意義。