梁家樂(lè)，段崇棣，王偉偉，黎薇萍，毛永飛

(1.中國(guó)空間技術(shù)研究院西安分院，西安 710000；2.中國(guó)空間技術(shù)研究院遙感衛(wèi)星總體部，北京 100081)

0 引言

近年來(lái)，用天基雷達(dá)實(shí)現(xiàn)對(duì)直徑在1 cm～7 cm的空間碎片的檢測(cè)成為人們研究的熱點(diǎn)。由于天基雷達(dá)具有運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)精度高、探測(cè)距離遠(yuǎn)和不依賴光照的特點(diǎn)，因此通過(guò)天基雷達(dá)探測(cè)危險(xiǎn)空間碎片，這類高速低信噪比的目標(biāo)性能優(yōu)于光學(xué)或激光天基系統(tǒng)。本文采用TDM-MIMO實(shí)現(xiàn)對(duì)空間碎片的檢測(cè)估計(jì)，該體制相比于目前的相控陣?yán)走_(dá)有著許多優(yōu)點(diǎn)。TDM-MIMO雷達(dá)采用正交信號(hào)，在空間不能同相位疊加合成高增益的窄波束，而是形成低增益的寬波束，有利于實(shí)現(xiàn)對(duì)空間多目標(biāo)的同時(shí)跟蹤。此外，TDM-MIMO雷達(dá)用Nt個(gè)發(fā)射陣元和Nr個(gè)接收陣元即可獲得Nt×Nr個(gè)虛擬陣元，以較小代價(jià)獲得更多的系統(tǒng)自由度，因此具有高精度角度測(cè)量能力。為了實(shí)現(xiàn)更低信噪比下的空間碎片的可靠檢測(cè)，還需對(duì)脈沖壓縮后的信號(hào)進(jìn)行相參積累。而空間碎片平均速度約10 km/s，導(dǎo)致目標(biāo)信號(hào)出現(xiàn)跨距離單元走動(dòng)的現(xiàn)象。針對(duì)相參積累時(shí)存在的目標(biāo)跨距離單元走動(dòng)的問(wèn)題，提出了許多方法。上世紀(jì)九十年代美國(guó)航空航天局的約翰遜宇航中心，俄羅斯聯(lián)邦航天局，法國(guó)空間局分別提出了天基雷達(dá)檢測(cè)空間碎片的方案[1]。2003年張順生等[2-4]提出keystone方法校正勻速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)距離走動(dòng)，該方法可以消除目標(biāo)線性走動(dòng)，但沒(méi)有解決目標(biāo)二階運(yùn)動(dòng)。2010年Xu等[5-7]則提出拉冬傅里葉變換方法，可以補(bǔ)償包絡(luò)和相位線性走動(dòng)，但拉冬傅里葉變換方法需要目標(biāo)速度等先驗(yàn)信息，空間碎片速度范圍大，搜索速度時(shí)計(jì)算量很大。2014年粟嘉等[8]提出坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法校正距離走動(dòng)，該算法可以補(bǔ)償勻速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的線性走動(dòng)，但需要對(duì)角度進(jìn)行搜索，難以快速實(shí)現(xiàn)。2016年羅熹等[9]提出分批作短時(shí)相參積累的方法，但沒(méi)有具體給出解決信號(hào)分批方法。2018年李炳華等[10]提出基于keystone變換對(duì)空間碎片脈沖回波進(jìn)行距離對(duì)齊，解決雷達(dá)増程問(wèn)題，但沒(méi)有分析采用TDM-MIMO雷達(dá)體制時(shí)的走動(dòng)問(wèn)題。2020年Zhan等[11]提出光時(shí)間逆變換和頻率反轉(zhuǎn)變換的方法，對(duì)目標(biāo)距離走動(dòng)進(jìn)行校正，但需要非線性操作，造成低信噪比下性能損失。2020年孫智等[12]提出基于尺度拉冬傅里葉變換方法進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間相參積累，計(jì)算量較低但需要組合搜索。

目前利用MIMO雷達(dá)對(duì)空間碎片檢測(cè)的研究未見(jiàn)公開(kāi)報(bào)道。由于TDM-MIMO雷達(dá)分時(shí)發(fā)射的特性，天基TDM-MIMO雷達(dá)稀疏陣列在相對(duì)空間碎片高速運(yùn)動(dòng)時(shí)形成虛擬階梯形陣列。本文提出利用keystone變換，將TDM-MIMO產(chǎn)生的虛擬階梯形陣列校正為均勻線陣，解決能量重散焦的問(wèn)題，有較高的分辨率，并且不需要速度先驗(yàn)信息，適用性廣。

1 TDM-MIMO雷達(dá)信號(hào)模型

對(duì)于探測(cè)空間碎片的TDM-MIMO雷達(dá)系統(tǒng)，基本的線性調(diào)頻脈沖發(fā)射信號(hào)可以表示為[13-15]：

(1)

其中t為時(shí)間序列，Tp為脈沖寬度，fc為載頻，Kr為調(diào)頻率。不同時(shí)刻由不同的發(fā)射陣元按序發(fā)射脈沖信號(hào)，即第一個(gè)時(shí)刻由第一個(gè)陣元發(fā)射信號(hào)，第二個(gè)時(shí)刻由第二個(gè)陣元發(fā)射，依次循環(huán)發(fā)射，則TDM-MIMO雷達(dá)發(fā)射機(jī)的第nt路發(fā)射通道的發(fā)射信號(hào)可以表示為：

snt(t)=p(t-ntT),nt=1…Nt

(2)

其中T為脈沖周期,Nt為發(fā)射陣元數(shù)。則接收機(jī)第nr路接收通道的目標(biāo)回波信號(hào)可以表示為：

(3)

其中τntnr為時(shí)延，Nr為接收陣元數(shù)。

以1×3發(fā)射陣列和1×3接收陣列組成的TDM-MIMO雷達(dá)為例，其形成的虛擬接收陣列如圖1所示。

圖1 虛擬陣列示意圖Fig.1 Schematic diagram of virtual array

若發(fā)射與接收天線陣列均為一維線陣，發(fā)射陣列有Nt個(gè)陣元，接收陣列有Nr個(gè)陣元，定義目標(biāo)相對(duì)于陣列角度分別為α，發(fā)射陣元間距為dt=Ntdr、接收陣元間距為dr，目標(biāo)相對(duì)于天線的收發(fā)等效斜距為R0，等效徑向速度為v，則第nt個(gè)發(fā)射陣元發(fā)射的信號(hào)被第nr個(gè)接收陣元接收時(shí)的回波時(shí)延可以表示為：

(4)

時(shí)間由t轉(zhuǎn)換為快時(shí)間tr=t-ntT，忽略碎片自旋的影響，TDM-MIMO雷達(dá)第nr個(gè)接收陣元接收的基帶回波可以寫(xiě)成:

(5)

對(duì)陣元nr接收的Nt個(gè)基帶回波進(jìn)行脈沖壓縮處理:

(6)

對(duì)式(6)分析可知，TDM-MIMO雷達(dá)發(fā)射時(shí)間正交信號(hào)，而天基TDM-MIMO雷達(dá)對(duì)空間碎片進(jìn)行檢測(cè)中，由于空間碎片平均速度約10 km/s，雷達(dá)陣列與碎片間發(fā)生高速相對(duì)運(yùn)動(dòng)，第nr個(gè)接收陣元接收不同回波時(shí)，相對(duì)于碎片，雷達(dá)陣元nr在不同位置隨時(shí)延τntnr變化，所以天基TDM-MIMO形成的虛擬陣列呈階梯形排布，如圖2所示。

圖2 虛擬階梯形陣列Fig.2 Virtual ladder-shaped array

2 梯形陣列校正算法

由上述分析可知，因碎片與雷達(dá)陣列間的相對(duì)高速運(yùn)動(dòng)，導(dǎo)致TDM-MIMO雷達(dá)的虛擬陣列呈階梯形分布，動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法不再適用。為了解決這一問(wèn)題，本文提出使用keystone算法對(duì)階梯形陣列進(jìn)行校正。

根據(jù)傅里葉變換的性質(zhì)，碎片與陣列間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致信號(hào)傳播時(shí)延的變化，將各陣元中距離脈壓后的回波數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到頻域。

(7)

其中f為頻率。在頻域進(jìn)行keystone變換，忽略陣列幾何位置造成的時(shí)延可得：

(9)

其中F為模糊數(shù)，由于未知目標(biāo)速度可以通過(guò)搜索的辦法得到。

通過(guò)逆傅里葉變換可得：

(10)

分析式(8)，通過(guò)keystone變換，校正線性相位項(xiàng)，即校正時(shí)域時(shí)延，校正后峰值均在τ0nr處，即每個(gè)陣元形成的虛擬階梯形陣列和空間碎片距離相同，只和雷達(dá)初始位置相關(guān)。

將校正完的陣元數(shù)據(jù)按虛擬陣元順序重新排列，得到P×NrNt維矩陣X：

X[p,Nr(m-1)+nr]=Ynr(f,m)

(11)

其中p表示第p次快拍，p=1,2,…,P，NrNt為虛擬陣元數(shù)；對(duì)XP×NrNt進(jìn)行脈沖內(nèi)逆傅里葉變換，得到數(shù)據(jù)時(shí)域表示xP×NrNt。通過(guò)此算法將虛擬階梯形陣列校正為均勻線陣,可以進(jìn)行角度等參數(shù)估計(jì)。

最后，對(duì)某一陣元校正完的回波信號(hào)進(jìn)行MTD處理得：

Ynr(t,fm)=A2sinc[KrTr(t-τ0nr)]
sinc[NtT(fm+fd)]
exp[-j2πfcτ0nr]

(12)

其中fm為時(shí)域變量m經(jīng)FFT后對(duì)應(yīng)的頻域變量，A2為動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)處理后的信號(hào)幅度。

由式(12)可知，目標(biāo)能量聚焦在同一距離-多普勒單元中，然后進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。因此經(jīng)過(guò)keystone變換，天基TDM-MIMO雷達(dá)探測(cè)空間碎片產(chǎn)生的虛擬階梯形陣列得到校正，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)能量的相參積累,該方法的流程圖如圖3所示。

圖3 TDM-MIMO虛擬階梯形陣列校正流程圖Fig.3 TDM-MIMO virtual ladder-shaped array correction flow chart

3 算法仿真

表1 雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)

相對(duì)雷達(dá)初始距離25 km，相對(duì)徑向速度是700 m/s，對(duì)此目標(biāo)進(jìn)行仿真，圖4是仿真結(jié)果。由圖4可知，由于陣列與碎片間的高速運(yùn)動(dòng)，形成的虛擬陣列呈階梯形排布，經(jīng)過(guò)keystone變換，被校正為均勻線陣。

圖4 虛擬陣列校正前后結(jié)果Fig.4 Results before and after virtual array calibration

如圖5所示，對(duì)未經(jīng)校正的虛擬階梯形陣列進(jìn)行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)處理，此時(shí)已無(wú)法檢測(cè)目標(biāo)，而校正后再進(jìn)行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，可以有效補(bǔ)償相對(duì)運(yùn)動(dòng)造成的積累損失，能量實(shí)現(xiàn)聚焦，檢測(cè)到目標(biāo)。

圖5 動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果Fig.5 Moving target detection results

如圖6所示，對(duì)校正前目標(biāo)回波進(jìn)行距離檢測(cè)，無(wú)法在噪聲中分辨目標(biāo)，校正后能夠清晰檢測(cè)到目標(biāo)距離。

圖6 動(dòng)目標(biāo)距離檢測(cè)結(jié)果Fig.6 Distance detection result of moving target

4 結(jié)論

本文提出了一種天基TDM-MIMO雷達(dá)空間碎片陣列走動(dòng)補(bǔ)償方法，采用keystone變換校正時(shí)間域上的走動(dòng)，再進(jìn)行不同通道的數(shù)據(jù)重組實(shí)現(xiàn)能量聚焦。仿真結(jié)果表明本方法在沒(méi)有速度先驗(yàn)信息的情況下，實(shí)現(xiàn)非均勻陣列校正補(bǔ)償，提高雷達(dá)的探測(cè)性能，適用性廣。