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        基于CLEAN算法的自適應(yīng)旁瓣對消技術(shù)

        2023-10-31 09:49:26柴許楊趙志國岳玫君
        關(guān)鍵詞:主通道測角旁瓣

        柴許楊,趙志國,岳玫君,劉 野

        (1.中國電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所,安徽合肥 230088;2.孔徑陣列與空間探測安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽合肥 230088;3.中國人民解放軍93534部隊(duì),天津 301700;4.國防科技大學(xué)電子對抗學(xué)院,安徽合肥 230037;5.中國人民解放軍63726部隊(duì),寧夏銀川 750004)

        0 引言

        自適應(yīng)旁瓣對消技術(shù)是抑制旁瓣有源干擾的一種非常有效的措施[1-2],基本原理是在雷達(dá)主天線附近安裝(或在主陣面抽取部分陣元合成)若干個(gè)覆蓋主天線副瓣區(qū)域的輔助天線,當(dāng)存在副瓣干擾時(shí),主天線和輔助天線接收的干擾信號幅度相當(dāng),利用主天線和輔助天線之間存在強(qiáng)相關(guān)的干擾信息,通過自適應(yīng)算法得到最優(yōu)加權(quán)系數(shù),輔助天線和最優(yōu)加權(quán)系數(shù)求和后與主天線接收的信號進(jìn)行對消,達(dá)到干擾抑制的目的。當(dāng)目標(biāo)穩(wěn)定跟蹤后,信噪比較大時(shí),輔助天線中存在較強(qiáng)的目標(biāo)信息,主天線和輔助天線之間也存在目標(biāo)信息的強(qiáng)相關(guān)性,因此,自適應(yīng)旁瓣對消處理也會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)相消的情況。文獻(xiàn)[3]分析了旁瓣對消天線的個(gè)數(shù)和位置、噪聲以及回波信號對旁瓣對消性能的影響,然后從如何選取對消天線的個(gè)數(shù)和位置進(jìn)行了仿真和工程實(shí)現(xiàn),并未深入分析對消天線中存在目標(biāo)信號對自適應(yīng)旁瓣對消性能的影響。文獻(xiàn)[4]系統(tǒng)地分析了對消天線中存在目標(biāo)信號對測角性能的影響,同時(shí)根據(jù)目標(biāo)的角度信息,在陣元級構(gòu)造對消天線的導(dǎo)向矢量來剔除目標(biāo)信號??紤]對消天線的增益和主天線副瓣增益相當(dāng)以及需對消的干擾源個(gè)數(shù),因此對消陣元的個(gè)數(shù)會(huì)很多,運(yùn)算量也會(huì)相應(yīng)增加。

        在工程應(yīng)用中發(fā)現(xiàn),自適應(yīng)旁瓣對消技術(shù)在完成對消的同時(shí),會(huì)造成跟蹤高信噪比目標(biāo)的信噪比損失,進(jìn)而導(dǎo)致測角精度降低。本文從波束域的角度,提出了基于CLEAN 算法思想的自適應(yīng)旁瓣對消方法,利用雷達(dá)先驗(yàn)信息構(gòu)造目標(biāo)回波模型,然后在脈沖壓縮前/后的對消通道中完成目標(biāo)信息的剔除,最后進(jìn)行自適應(yīng)旁瓣對消完成干擾的抑制,降低自適應(yīng)旁瓣對消帶來的測角精度損失[5-8]。

        1 自適應(yīng)旁瓣對消原理

        自適應(yīng)旁瓣對消的原理如圖1所示,對消剩余表達(dá)式為[1-2]

        圖1 自適應(yīng)旁瓣對消原理圖

        式中X表示主通道的信號,Y0,Y1,…,YN-1表示N個(gè)對消通道的信號,W0,W1,…,WN-1表示N個(gè)對消系數(shù),Z表示對消剩余,H 表示共軛轉(zhuǎn)置,?表示共軛,W=[W0,W1,…,WN-1]T,Y=[Y0,Y1,…,YN-1]T,T 表示轉(zhuǎn)置。

        采用最小均方(LMS)準(zhǔn)則[1],使對消剩余功率最小,即

        式中,E{·}表示統(tǒng)計(jì)期望,RYX表示主通道和對消通道的互相關(guān)矩陣,RYY表示對消通道的自相關(guān)矩陣。

        式(2)中P(W)不僅是一個(gè)二次型函數(shù),而且還是一個(gè)凹型超拋物體曲面,具有唯一的極小值點(diǎn)。因此將P(W)對W進(jìn)行微分,即

        可得到最優(yōu)權(quán)值表達(dá)式為

        因此對消功率剩余的最小值為

        2 對消性能分析和測角精度影響

        干擾抑制比(CG)是衡量自適應(yīng)旁瓣對消性能的一個(gè)重要指標(biāo),定義為無對消通道時(shí)的干擾輸出功率和有對消通道時(shí)的干擾輸出功率的比值[3]:

        以一個(gè)對消通道為例,JM表示主通道的干擾信號,JA表示對消通道的干擾信號,JO=JM-WHopt?JA表示對消后的干擾輸出,其中Wopt=E{JMJ*A}/E{|JA|2},因此,可得到的最佳對消抑制比為[1]

        式中ρ為主通道和對消通道受到的干擾的互相關(guān)系數(shù)。由此可見,相關(guān)性的增大會(huì)導(dǎo)致干擾對消性能的提高。同理可得,如果是針對回波中的目標(biāo)信息,相關(guān)性的降低就會(huì)減少目標(biāo)對消損失。

        對消抑制比的降低同時(shí)也會(huì)帶來和差比幅測角的精度損失,理想鑒角曲線和旁瓣對消后的鑒角曲線分別為[4]

        式中,θT為目標(biāo)角度,θJ為干擾角度,∑和Δ分別為主通道和差波束輸入,G∑(θT)、GΔ(θT)、G∑(θJ)和GΔ(θJ)分別為和、差波束在目標(biāo)和干擾方向上的增益,GA(θT)和GA(θJ)分別為對消通道在目標(biāo)和干擾方向的增益。兩者的鑒角曲線差異為

        當(dāng)目標(biāo)處于主波束中心時(shí),主通道的差波束增益GΔ(θT)≈0,通常對消通道的增益和主通道的副瓣的增益設(shè)計(jì)得相當(dāng),可得GA(θJ)≈GΔ(θJ),此時(shí)有

        由式(11)可得,自適應(yīng)旁瓣對消前后鑒角曲線的誤差主要來自于對消通道中的目標(biāo)信號,因此,消除對消通道的目標(biāo)信號可以降低自適應(yīng)旁瓣對消帶來的測角精度損失。

        3 基于CLEAN算法的目標(biāo)剔除方法

        由以上分析可見,采用自適應(yīng)旁瓣對消和單脈沖比幅測角時(shí),剔除對消通道中包含的目標(biāo)信號,不僅降低了自適應(yīng)旁瓣對消帶來的測角精度損失,同時(shí)不會(huì)影響主通道中干擾的抑制。

        CLEAN 算法是由Hogbom 于1974年提出,用于改進(jìn)綜合孔徑天文觀測成像質(zhì)量[5],由于在消除旁瓣響應(yīng)方面的優(yōu)良性能,該算法被推廣至ISAR成像、線性調(diào)頻信號的脈沖壓縮等領(lǐng)域[6-7]。CLEAN算法的基本原理如下:

        步驟1:對一幅初始臟圖并記ID,找到臟圖中最大的絕對亮度點(diǎn)的位置和幅度。

        步驟2:根據(jù)亮點(diǎn)的位置和幅度構(gòu)造臟束如式(12),移動(dòng)該臟束到對應(yīng)的位置上并乘以一個(gè)增益;然后在臟圖上減去這個(gè)臟束如式(13)。

        步驟3:在剩余臟圖上重復(fù)上述步驟1和2,直至滿足迭代退出條件。

        因此,CLEAN 算法主要功能是通過不斷迭代尋找峰值和位置,剔除圖像中臟圖的旁瓣響應(yīng)。

        本文算法思路就是利用其原理對自適應(yīng)旁瓣對消算法進(jìn)行改進(jìn),首先設(shè)置CLEAN 算法退出條件:回波幅度值搜索范圍,其次根據(jù)雷達(dá)先驗(yàn)信息和回波幅度值構(gòu)造目標(biāo)的回波模型,用于剔除對消通道中的目標(biāo)信息,然后再用剔除目標(biāo)信息后的對消通道數(shù)據(jù)計(jì)算自相關(guān)矩陣、互相關(guān)矩陣,求解最優(yōu)加權(quán)值,完成自適應(yīng)旁瓣對消處理,當(dāng)滿足算法退出條件后,找出最優(yōu)回波幅度值來重新構(gòu)建回波模型,將對消通道中目標(biāo)信息剔除,然后再進(jìn)行一次自適應(yīng)旁瓣對消處理?;贑LEAN算法的自適應(yīng)旁瓣對消流程如圖2所示。

        圖2 基于CLEAN算法的旁瓣對消流程圖

        基于CLEAN 算法的自適應(yīng)旁瓣對消步驟如下:

        步驟2 若z值沒有指定值輸入,則從步驟1中的幅度搜索范圍內(nèi)取值,若z值有指定值,則直接取指定值。

        步驟3 根據(jù)雷達(dá)先驗(yàn)信息,以線性調(diào)頻波形為例,首先根據(jù)發(fā)射波形的帶寬B、脈寬T、采樣率fs、載波頻率fc,目標(biāo)距離R0、速度V和加速度a參數(shù),構(gòu)造目標(biāo)回波頻域模型[8]:

        式中γ=B/T表示線性調(diào)頻信號的調(diào)頻斜率,Δf=γ/fs表示頻域采樣間隔,k為頻域采樣序號。

        若是脈沖壓縮后對消,還需借助目標(biāo)的預(yù)測距離R0、預(yù)測速度V和預(yù)測加速度a來構(gòu)造目標(biāo)回波頻域模型[8]:

        步驟4 將構(gòu)造的目標(biāo)回波模型S(k)用于剔除對消通道Y=[Y0,Y1,…,YN-1]中的目標(biāo)信息,剔除后的對消通道數(shù)據(jù)為Y'=[Y'0,Y'1,…,Y'N-1],

        式中n∈[0,N-1]為對消通道序號,Y'n為第n個(gè)剔除目標(biāo)信息后的對消通道。

        步驟5 利用新的對消通道數(shù)據(jù)Y'n,重新計(jì)算自相關(guān)矩陣R'YY和互相關(guān)矩陣R'YX,根據(jù)式(4)計(jì)算最優(yōu)加權(quán)值W'opt,再根據(jù)式(5)進(jìn)行干擾對消,最后得到對消結(jié)果Zmin。

        步驟6 根據(jù)z取值來源判斷程序執(zhí)行分支,若z值是從步驟1 中的幅度搜索范圍內(nèi)取值,則需記錄本次對消結(jié)果中目標(biāo)的幅度信息和本次搜索幅度值,同時(shí)程序轉(zhuǎn)入步驟7繼續(xù)循環(huán)執(zhí)行,若z值是指定值,則不需要記錄,程序直接轉(zhuǎn)入步驟3 執(zhí)行完一次對消處理后退出程序。

        步驟7 判斷z值是否滿足CLEAN 算法退出條件,若滿足退出條件,則繼續(xù)執(zhí)行步驟8,若不滿足退出條件,則跳入步驟2繼續(xù)執(zhí)行。

        步驟8 統(tǒng)計(jì)對消結(jié)果中目標(biāo)幅度最大值對應(yīng)的z值,然后指定z值作為步驟3的輸入,繼續(xù)執(zhí)行。

        工程中,目標(biāo)回波模型的幅度z值可根據(jù)系統(tǒng)主通道和對消通道的增益關(guān)系以及上一幀目標(biāo)的幅度值進(jìn)行計(jì)算獲取,減少計(jì)算量。

        4 仿真分析

        仿真參數(shù)設(shè)置如下:線性調(diào)頻信號發(fā)射帶寬5 MHz,采樣率10 MHz,脈寬100 μs。陣面布陣方式為均勻線陣,陣元個(gè)數(shù)32,主瓣指向法線0°,對消通道取其中2個(gè)陣元,目標(biāo)回波從主瓣方向偏離具體角度(約1/10 個(gè)波束寬度)進(jìn)入,單個(gè)陣元信噪比為5 dB,設(shè)置一個(gè)旁瓣干擾源,干擾從-20°方向進(jìn)入,單個(gè)陣元干噪比為50 dB,蒙特卡洛仿真次數(shù)為100。

        圖3是主通道和差波束及對消通道的方向圖,其中對消通道的增益和主通道副瓣增益相當(dāng)。

        圖4 是注入干擾后的主通道和差波束在對消通道剔除目標(biāo)前后的自適應(yīng)旁瓣對消結(jié)果??梢?,通過CLEAN算法剔除對消通道中目標(biāo)信息后,降低了目標(biāo)在自適應(yīng)旁瓣對消過程中的目標(biāo)信噪比損失。

        圖4 剔除目標(biāo)前后的對消結(jié)果

        圖5 和圖6 是目標(biāo)角度偏離波束中心1/10 個(gè)波束寬度,陣元信噪比由-25 dB 到5 dB,陣元干噪比始終大于目標(biāo)信噪比40 dB 的情況下,在對消通道剔除目標(biāo)前后,目標(biāo)主通道的和差波束幅度差的變化趨勢,以及角度測量值的均方根誤差??梢姡S著目標(biāo)信噪比增大,本文所提剔除目標(biāo)后的和差波束幅度差優(yōu)于不剔除目標(biāo)的和差波束幅度差,同時(shí)剔除目標(biāo)后的信噪比損失小于不剔除目標(biāo)的信噪比損失;剔除目標(biāo)后的角度測量精度優(yōu)于不剔除目標(biāo)的角度測量精度。

        圖5 和差波束對消結(jié)果隨目標(biāo)陣元信噪比的變化

        圖6 測角結(jié)果隨目標(biāo)信噪比的變化

        針對某波段雷達(dá)工作時(shí)的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析,設(shè)備組成包括一臺(tái)干擾機(jī)放置副瓣位置,一臺(tái)模擬應(yīng)答機(jī)模擬目標(biāo),目標(biāo)方位相對和波束中心固定約0.113°,采集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,圖7 是對消通道剔除目標(biāo)信號前后的測角結(jié)果。可見,剔除目標(biāo)前由于將目標(biāo)當(dāng)作干擾樣本進(jìn)行對消,造成了目標(biāo)信息損失,測角精度為0.021°,剔除目標(biāo)后,測角精度為0.003 6°,本文方法改善了對跟蹤高信噪比目標(biāo)的測角精度。

        圖7 對消通道剔除目標(biāo)前后的測角結(jié)果

        5 結(jié)束語

        本文針對工程應(yīng)用中存在的高信噪比目標(biāo)對消損失問題提出的基于CLEAN算法的自適應(yīng)旁瓣對消技術(shù),經(jīng)過理論分析、仿真和實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該算法的可行性和有效性,該算法通過剔除對消通道的目標(biāo)信息,降低主通道和對消通道中目標(biāo)的互相關(guān)性,不僅可以減少主通道中目標(biāo)對消后的信噪比損失,同時(shí)也降低了對消后對目標(biāo)測角精度的影響。

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