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(西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號處理國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西西安710071)

0 引言

利用雷達(dá)探測并跟蹤海面目標(biāo)通常會受到海面雜波的影響[1]。當(dāng)海雜波的強(qiáng)度較大時,由于經(jīng)過海雜波反射后的雷達(dá)信號平均電平較高,目標(biāo)檢測受雜波和干擾信號幅度的影響,檢測性能大大下降[2]。當(dāng)雷達(dá)發(fā)射的波束較窄并且入射角度較小時,海雜波的反射信號可能變?yōu)椤凹夥濉被夭ㄐ盘?容易產(chǎn)生假目標(biāo)[3]。在雷達(dá)處理中廣泛采用脈沖間非相參積累技術(shù),在目標(biāo)回波強(qiáng)度弱于海雜波的條件下,探測性能不佳甚至失效,難以完成對小目標(biāo)的監(jiān)視[4]。

由于海雜波回波信號的多普勒頻率分布較廣,應(yīng)用AMTI及其他頻域?yàn)V波方法將產(chǎn)生一個問題。海雜波較廣的多普勒頻率分布使得測量雜波中心頻率十分困難,較廣的海雜波多普勒頻率影響了雜波中心頻率的測量。在海雜波背景下,傳統(tǒng)的檢測方法是建立精確的海雜波模型,主要的海雜波建模方法包括基于統(tǒng)計(jì)理論的方法[5-8]和基于分形理論的方法[9-11]。但不同海面的精確模型不同,同一海面不同雷達(dá)的精確模型也不相同,因此建立精確的海雜波模型方法不具有通用性。近幾年隨著人們對海雜波研究的深入,又提出一些新的方法。如文獻(xiàn)[12]基于改進(jìn)的Hough變換,通過對連續(xù)多脈沖的信號進(jìn)行距離-時間維的排列,并進(jìn)行時間向的二次采樣,對采樣后的采樣點(diǎn)進(jìn)行平滑得到子圖,對平滑子圖應(yīng)用邊緣檢測然后進(jìn)行Hough變換,在Hough域通過兩級門限檢測目標(biāo)。該方法不依賴于海雜波模型,具有較高的啟發(fā)性,但需要進(jìn)行二次采樣,計(jì)算量較大,較難滿足雷達(dá)的實(shí)時性要求。

針對這種情況,本文提出一種基于多普勒頻率相關(guān)性檢測的抑制海雜波方法,本方法利用目標(biāo)與海雜波在頻率上的相關(guān)性差異,通過相關(guān)性檢測門限區(qū)別目標(biāo)與海雜波。本方法不依賴于海雜波模型,具有較好的通用性,實(shí)測海雜波數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的正確性。

1 強(qiáng)海雜波背景下的目標(biāo)檢測

這里針對某遠(yuǎn)程預(yù)警雷達(dá)進(jìn)行分析。該雷達(dá)發(fā)射線性調(diào)頻脈沖,雷達(dá)回波經(jīng)過海面及目標(biāo)的散射后被雷達(dá)接收,接收到的回波經(jīng)過脈沖壓縮處理得到一維距離維數(shù)據(jù)。在該距離維數(shù)據(jù)中,目標(biāo)信號與海尖峰信號都呈現(xiàn)為一小段尖峰,海雜波信號呈現(xiàn)為大能量的一段區(qū)域。將脈沖按發(fā)射時間排列,得到時間-距離維的信號。

在同一雷達(dá)波束寬度內(nèi),連續(xù)的多個脈沖里目標(biāo)的多普勒頻率基本保持不變。這是因?yàn)槟繕?biāo)不會在十分短的時間內(nèi)發(fā)生速度突變。而海雜波和海尖峰與海況有關(guān)且持續(xù)時間較短[13],海雜波的多普勒頻率在連續(xù)幾個脈沖內(nèi)有較大變化。針對這一特點(diǎn),在兩級自適應(yīng)濾波處理基礎(chǔ)上增加頻率相關(guān)性檢測門限,可以在海雜波背景下檢測出目標(biāo)。為了算法描述的需要,下面結(jié)合實(shí)測海雜波數(shù)據(jù)進(jìn)行分析說明。

1.1 實(shí)測海雜波數(shù)據(jù)分析說明

本文所用實(shí)測海雜波數(shù)據(jù)來源于中國東海岸某城市使用的一部遠(yuǎn)程預(yù)警雷達(dá),該雷達(dá)發(fā)射線性調(diào)頻脈沖信號。實(shí)測數(shù)據(jù)為該雷達(dá)在遠(yuǎn)程機(jī)掃模式下測得的低掠海角回波信號。將連續(xù)的M個脈沖按時間維進(jìn)行排列,每個脈沖的采樣點(diǎn)數(shù)為L,得到距離-時間維信號P kl={p kl},p kl表示第k個脈沖的第l個采樣點(diǎn),其中k=1,2,…,M,l=1,2,…,L。本次試驗(yàn)中共采集10組數(shù)據(jù),每一組數(shù)據(jù)包含471個脈沖,每個脈沖4 414個采樣點(diǎn)。圖1(a)是由一組數(shù)據(jù)組成,從圖1(a)可看出,在第100～300個脈沖、1 400～3 300個采樣點(diǎn)存在較大能量的海雜波,其能量大于60 dB。其中第302脈沖含有目標(biāo),如圖1(b)所示。其中1 425采樣點(diǎn)處為目標(biāo),而采樣點(diǎn)1 724和1 691處為海雜波。由圖1(b)可知,目標(biāo)幅度為74.01 dB,采樣點(diǎn)1 724處海雜波的幅度為56.51 dB,采樣點(diǎn)1 691處海雜波的幅度為55.23 d B。

圖1 海雜波脈壓信號

1.2 兩級自適應(yīng)濾波處理算法

現(xiàn)有雷達(dá)采用的是傳統(tǒng)AMTI濾波器與兩級自適應(yīng)濾波處理。AMTI處理在應(yīng)對雜波頻率與零頻率差別較大時,雜波處的濾波器凹口無法設(shè)計(jì)較深,對較快運(yùn)動速度的雜波不能很好地濾除。兩階自適應(yīng)濾波器通過地物雜波濾波器,再進(jìn)行自適應(yīng)雜波濾波器濾除運(yùn)動雜波,相較AMTI可以保證高速雜波處的濾波器凹口深度較深。為了保證對運(yùn)動雜波多普勒頻率的正確估計(jì),需要先將脈沖信號經(jīng)過地物雜波濾波器,以濾除地雜波的干擾。地物雜波濾波器系數(shù)w1,w2,…,w m,其中m為濾波器的階數(shù)。地物雜波濾波器需要在零點(diǎn)有較深的凹口,且有較陡的上升曲線以保證零頻率外的信號沒有被抑制。本文以五階FIR濾波器為例。

將脈壓后的數(shù)據(jù)經(jīng)過地物雜波濾波器,所得的對消后的信號滿足下式:

式中,S kl為第k個脈沖、第l個采樣點(diǎn)對消后的值,P=[p kl,…,p(k+m-1)l]為第k到第k+m-1個脈沖、第l個采樣點(diǎn)的值,W=[w1,…,w m]為對應(yīng)m個脈沖的對消系數(shù)。

上述實(shí)測數(shù)據(jù)經(jīng)過式(1)對消后,得到對消后的距離-時間維信號。海雜波具有一定的速度,使用地物雜波濾波器不能濾除海雜波,因此需要進(jìn)行二級濾波處理。

通過隔周測頻[14]方法估計(jì)運(yùn)動雜波多普勒頻率中心與譜寬,設(shè)計(jì)二級雜波自適應(yīng)濾波器,對消處理后的信號如圖2(a)所示。通過圖2(a)與圖1(a)對比可知,自適應(yīng)動目標(biāo)濾波器進(jìn)行動目標(biāo)顯示不能將強(qiáng)海雜波區(qū)域抑制。根據(jù)圖2(b)與圖1(b)的對比也可看出,強(qiáng)海雜波的能量并沒有因?yàn)樵O(shè)計(jì)自適應(yīng)動雜波濾波器而濾除。

圖2 兩級濾波處理后的數(shù)據(jù)

1.3 多普勒頻率相關(guān)性檢測方法

在連續(xù)多個脈沖時間內(nèi),目標(biāo)的速度不會在幾個微秒時間內(nèi)發(fā)生突變,因此目標(biāo)在連續(xù)幾個脈沖中的多普勒頻率具有很強(qiáng)的相關(guān)性,通過實(shí)測數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn),目標(biāo)在連續(xù)5個脈沖中的多普勒頻率相關(guān)性基本維持在0.98以上。而海雜波在很短時間內(nèi)其多普勒相關(guān)性較高,但若時間稍長其多普勒頻率相關(guān)性會減弱很多,而目標(biāo)在一個波束寬度內(nèi)的多普勒頻率相關(guān)性都保持在較高水平。

對連續(xù)多個脈沖的目標(biāo)長度采樣點(diǎn)兩兩進(jìn)行互相關(guān)變換。假設(shè)一個脈沖目標(biāo)長度多普勒頻率為w i1,w i2,…,w ik,其中w ik為i個脈沖、第k個采樣點(diǎn)對應(yīng)的多普勒頻率,1～k為目標(biāo)電平寬度。選取M個脈沖,兩兩進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算為例:

式中,X i=[w i1,w i2,…,w ik],X i+1=[w(i+1)1,w(i+1)2,…,w(i+1)k]。X i,X i+1為兩個連續(xù)脈沖間的目標(biāo)采樣寬度的多普勒頻率點(diǎn)。對雷達(dá)回波脈壓后得到的距離-時間維信號滑動應(yīng)用式(2),即得到距離-時間維信號兩兩的相關(guān)性。再經(jīng)過目標(biāo)寬度門限篩選出在目標(biāo)寬度門限范圍內(nèi)滿足相關(guān)性高的采樣點(diǎn),篩選出的采樣點(diǎn)作為兩階濾波處理后的目標(biāo)門限判別方式。針對第302 PRI信號,目標(biāo)點(diǎn)位置為1 425采樣點(diǎn)處,目標(biāo)寬度為10個采樣點(diǎn)。由表1可知,目標(biāo)、海雜波1、海雜波2在目標(biāo)寬度內(nèi)的相關(guān)性。

表1 目標(biāo)與雜波相關(guān)性(歸一化平均相關(guān)系數(shù))

雷達(dá)回波脈壓后的距離-時間維信號經(jīng)過多普勒頻率相關(guān)性檢測后,進(jìn)行兩級自適應(yīng)濾波處理。濾波后的距離-時間維信號經(jīng)過擬目標(biāo)點(diǎn)篩選,將

表1中,目標(biāo)在連續(xù)5個采樣點(diǎn)中的相關(guān)性都接近于1,而兩處海雜波的相關(guān)性則不穩(wěn)定。在一個波束寬度內(nèi),若采樣點(diǎn)相關(guān)性都較強(qiáng),便記錄為擬目標(biāo)點(diǎn)。不在擬目標(biāo)點(diǎn)的信號進(jìn)行幅度歸一,信號幅度歸一即保證信號的相位不變,只將幅度值歸一到一個平均噪聲值。得到最終處理后的信號,如圖3(a)所示。存在目標(biāo)的第302 PRI的脈沖信號經(jīng)過多普勒頻率相關(guān)方法處理后如圖3(b)所示。對比圖3(a)、圖2(a)及表1可知,海雜波在一個波束寬度內(nèi)多普勒頻率相關(guān)性有較大波動,而目標(biāo)在此區(qū)間基本保持較高的相關(guān)性,因此經(jīng)過多普勒頻率相關(guān)方法處理后的脈壓信號中,海雜波信號已經(jīng)被歸一化到平均噪聲中,后期進(jìn)行恒虛警檢測就可以篩選出目標(biāo)。

圖3 多普勒頻率相關(guān)方法處理后的數(shù)據(jù)

2 實(shí)測數(shù)據(jù)結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證本文所提方法的正確性和有效性,這里利用實(shí)測的海雜波數(shù)據(jù)對本文方法的性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。多普勒頻率相關(guān)法的處理流程如圖4所示。在實(shí)測數(shù)據(jù)Data Number1中加入兩個具有不同速度的目標(biāo)A1,A2進(jìn)行仿真目標(biāo)在強(qiáng)海雜波背景下的情況。兩模擬目標(biāo)的徑向速度分別為650 km/h(目標(biāo)A1)與883 km/h(目標(biāo)A2),距離雷達(dá)219.75 km。實(shí)驗(yàn)雷達(dá)波束寬度5°,機(jī)掃方式一個波束內(nèi)共35個連續(xù)脈沖。含有目標(biāo)A1和目標(biāo)A2的兩組脈沖分別為第241～245 PRI和第301～305 PRI。目標(biāo)位置在第1 425采樣點(diǎn)附近。對這兩組脈沖進(jìn)行多普勒測頻。

圖4 多普勒頻率相關(guān)算法流程圖

兩組脈沖進(jìn)行多普勒頻率相關(guān)處理,以連續(xù)5脈沖進(jìn)行滑動相關(guān)處理。兩組脈沖處理后的相關(guān)性如圖5所示。由圖5可知,目標(biāo)處采樣點(diǎn)的相關(guān)性均在0.98之上,保持在較高水平。從圖5(a)可以看出,由于海雜波的頻率與海況有關(guān)且持續(xù)時間較短,連續(xù)多組脈沖之間的相關(guān)性并不穩(wěn)定,因而海雜波的多普勒頻率相關(guān)性不能穩(wěn)定在一個固定值附近。經(jīng)過多普勒頻率相關(guān)篩選后的采樣點(diǎn)即為擬目標(biāo)點(diǎn),經(jīng)過多普勒頻率相關(guān)處理后剔除了部分雜波分量。之后對距離-時間維信號進(jìn)行兩級濾波處理。

兩個目標(biāo)處信號僅經(jīng)過二級濾波的兩個目標(biāo)信號脈沖分別如圖6(a)、圖6(c)所示,而經(jīng)過多普勒頻率相關(guān)性方法處理的信號如圖6(b)、圖6(d)所示。兩種方法對兩目標(biāo)的改善因子如表2所示。

表2 兩級濾波對消與多普勒相關(guān)性對消的改善因子

多普勒頻率相關(guān)算法的改善因子較傳統(tǒng)兩級濾波MTI算法的改善因子增強(qiáng)了3 d B左右。對比圖6(a)和圖6(b)、圖6(c)和圖6(d)可以發(fā)現(xiàn),經(jīng)過多普勒頻率相關(guān)算法可以抑制大部分強(qiáng)海雜波,該方法對于濾波器無法濾出的海尖峰等易形成假目標(biāo)的海雜波具有較強(qiáng)的剔除能力,對大片的低速海雜波則經(jīng)過兩級濾波將其濾除。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法可以在強(qiáng)海雜波環(huán)境下有效地抑制雜波,提高了雷達(dá)對目標(biāo)的檢測概率。

圖5 目標(biāo)脈沖的相關(guān)性

圖6 傳統(tǒng)二級濾波MTI對消處理結(jié)果與多普勒頻率相關(guān)MTI對消處理結(jié)果比較

3 結(jié)束語

本文提出了一種改進(jìn)型的兩級濾波處理方法,該方法不依賴于海雜波模型。根據(jù)強(qiáng)海雜波中目標(biāo)在連續(xù)多脈沖中多普勒頻率相關(guān)性較高,海雜波在連續(xù)脈沖中相關(guān)性有波動這一特點(diǎn),應(yīng)用多普勒頻率相關(guān)方法,計(jì)算出每個脈沖的多普勒頻率,通過波束寬度及連續(xù)較高的相關(guān)性篩選出擬目標(biāo)位置。對距離-時間維信號進(jìn)行兩級濾波處理,結(jié)合擬目標(biāo)篩選得到目標(biāo)。該方法可以在強(qiáng)海雜波背景下檢測出運(yùn)動目標(biāo),且由于計(jì)算量較低,具有較高的工程應(yīng)用。實(shí)測數(shù)據(jù)的處理結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性和實(shí)用性。當(dāng)海雜波多普勒頻率相關(guān)性與目標(biāo)很接近時,該方法很難剃除這一類的雜波,這一類雜波表現(xiàn)為假目標(biāo)。后續(xù)需要進(jìn)行更深層次的研究,尋找去除這類海雜波的方法。

[1]何友,黃勇,關(guān)鍵,等.海雜波中的雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)綜述[J].現(xiàn)代雷達(dá),2014,36(12):1-9.

[2]曾浩,李潔,鑒福升.強(qiáng)海雜波環(huán)境下目標(biāo)檢測方法對比分析[J].雷達(dá)科學(xué)與技術(shù),2015,13(1):33-36.ZENG Hao,LI Jie,JIAN Fusheng.Comparative Analysis of Target Detection Methods in Strong Sea Clutter Background[J].Radar Science and Technology,2015,13(1):33-36.(in Chinese)

[3]GRECO M,STINCO P,GINI F.Identification and Analysis of Sea Radar Clutter Spikes[J].IET Radar,Sonar and Navigation,2010,4(2):239-250.

[4]司軍,趙中興,吳儉,等.基于時間相關(guān)性的海面小目標(biāo)檢測技術(shù)[J].雷達(dá)科學(xué)與技術(shù),2016,14(3):261-266.SI Jun,ZHAO Zhongxing,WU Jian,et al.Detection Technique of Dim Target in Sea Clutter Based on Time-Coherent Characteristic[J].Radar Science and Technology,2016,14(3):261-266.(in Chinese)

[5]王小英,陳常龍,尹俊平.正態(tài)分布和瑞利分布混合情形下的參數(shù)估計(jì)及分類問題[J].數(shù)學(xué)建模及其應(yīng)用,2016,5(3):25-30.

[6]譚龍,陳秋菊,吳惟誠,等.遠(yuǎn)程預(yù)警雷達(dá)海雜波信號仿真[J].電子信息對抗技術(shù),2016,31(4):79-82.

[7]馬紅星,陳思佳.水面雜波背景的統(tǒng)計(jì)MIMO雷達(dá)檢測方法研究[J].雷達(dá)科學(xué)與技術(shù),2015,13(5):479-484.MA Hongxing,CHEN Sijia.Statistical MIMO Radar Detection Approaches Against Water Clutter[J].Radar Science and Technology,2015,13(5):479-484.(in Chinese)

[8]CARRETERO-MOYA J,GISMERO-MENOYO J,BLANCO-DEL-CAMPO A,et al.Statistical Analysis of a High-Resolution Sea-Clutter Database[J].IEEE Trans on Geoscience and Remote Sensing,2010,48(4):2024-2037.

[9]鮑星星.基于加權(quán)組合的海雜波多重分形建模方法[J].電子設(shè)計(jì)工程,2016,24(4):32-34.

[10]王磊,金丹,察豪.實(shí)測海雜波數(shù)據(jù)的多重分形特性分析[J].現(xiàn)代雷達(dá),2016,38(10):32-35.

[11]劉寧波,關(guān)鍵,張建.基于分形可變步長LMS算法的海雜波中微弱目標(biāo)檢測[J].電子與信息學(xué)報(bào),2010,32(2):371-376.

[12]左磊,李明,張曉偉,等.基于改進(jìn)Hough變換的海面微弱目標(biāo)檢測[J].電子與信息學(xué)報(bào),2012,34(4):923-928.

[13]PANAGOPOULOS S,SORAGHAN J J.Small-Target Detection in Sea Clutter[J].IEEE Trans on Geoscience and Remote Sensing,2004,42(7):1355-1361.

[14]陳伯孝.現(xiàn)代雷達(dá)系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2012:246-247.