李郝亮 陳思偉

(國(guó)防科技大學(xué)電子科學(xué)學(xué)院 長(zhǎng)沙 410073)

1 引言

精確制導(dǎo)武器的作戰(zhàn)效能是決定戰(zhàn)爭(zhēng)勝敗的關(guān)鍵，世界各軍事強(qiáng)國(guó)都在大力加強(qiáng)精確制導(dǎo)技術(shù)的研究和應(yīng)用。導(dǎo)引頭是精確制導(dǎo)武器的“眼睛”，引導(dǎo)導(dǎo)彈實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的精準(zhǔn)打擊。雷達(dá)作為一種主動(dòng)傳感器，可支持導(dǎo)引頭在復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)全天時(shí)、全天候、遠(yuǎn)距離、高精度制導(dǎo)和打擊的作戰(zhàn)需求[1-5]。因此，雷達(dá)導(dǎo)引頭成為精確制導(dǎo)武器末制導(dǎo)的核心設(shè)備，在保證現(xiàn)代導(dǎo)彈打擊精度方面發(fā)揮著重要作用。

在對(duì)海攻擊時(shí)，雷達(dá)導(dǎo)引頭面臨著復(fù)雜電磁干擾的嚴(yán)重威脅。除了攔截彈硬毀傷方案外，艦載/舷外有源誘餌[6-8]、箔條[9]和角反射體[10-12]是3種最主要的誘騙干擾手段。其中，海面角反射體具有易攜帶、便于存儲(chǔ)使用等優(yōu)點(diǎn)，布放后能快速形成雷達(dá)假目標(biāo)，且具有全角域穩(wěn)定的電磁能量反射性能，覆蓋頻段廣，干擾持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)[3]，在散射特性、頻譜特性、極化特性及抗相參性等方面均具有自身優(yōu)勢(shì)，可對(duì)雷達(dá)制導(dǎo)的武器系統(tǒng)產(chǎn)生明顯的干擾、欺騙和誘偏作用。因此，海面角反射體得到了國(guó)際主要軍事強(qiáng)國(guó)的高度重視和實(shí)際部署[11-14]。例如，英國(guó)研制的海面角反射體干擾系統(tǒng)(又被稱(chēng)為“橡皮鴨”)，已出口至美國(guó)、法國(guó)、荷蘭、西班牙等國(guó)家，并裝備于“伯克”級(jí)等主戰(zhàn)艦艇。

海面角反射體的應(yīng)用對(duì)反艦導(dǎo)彈突防構(gòu)成了極大威脅。作為攻擊方的反艦導(dǎo)彈，抗干擾技術(shù)是其核心能力之一，是決定戰(zhàn)場(chǎng)成敗的關(guān)鍵[4]。然而，由于角反射體信號(hào)與目標(biāo)信號(hào)在時(shí)域、頻域、空域的顯性特征差異嚴(yán)重壓縮，角反射體雷達(dá)鑒別成為反艦對(duì)抗中的重難點(diǎn)問(wèn)題。因此，研究海面角反射體雷達(dá)鑒別技術(shù)意義重大。角反射體電磁散射特性研究是提升角反射體雷達(dá)鑒別能力的基礎(chǔ)。通過(guò)揭示艦船和角反射體的電磁散射特性差異是實(shí)現(xiàn)角反射體雷達(dá)鑒別的重要途徑，當(dāng)前已經(jīng)形成了一系列代表性方法。本文從海面角反射體裝備與戰(zhàn)術(shù)運(yùn)用、電磁散射特性以及雷達(dá)鑒別3個(gè)方面，對(duì)海面角反射體雷達(dá)鑒別技術(shù)的研究進(jìn)行全面綜述，并總結(jié)出未來(lái)的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。

2 海面角反射體裝備與戰(zhàn)術(shù)運(yùn)用

2.1 海面角反射體裝備發(fā)展

在海戰(zhàn)場(chǎng)中，角反射體裝備大量涌現(xiàn)。海面角反射體的首次實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用是在1982年的英阿馬島海戰(zhàn)中[12]。由于表現(xiàn)出良好的干擾性能，世界各國(guó)相繼開(kāi)始研制和部署海面角反射體，其中海面充氣式角反射體成為主流裝備。

海面充氣式角反射體通常由輕質(zhì)復(fù)合材料制成，表面涂覆金屬，折疊收縮存放，使用時(shí)依靠自身重力或者高壓氣體進(jìn)行布放，離舷后自動(dòng)充氣展開(kāi)成型，漂浮于海面形成干擾誘餌。比較有代表性的是英國(guó)的DLF系列。20世紀(jì)80年代初，英國(guó)埃文宇航公司研發(fā)出舷外充氣式角反射體干擾系統(tǒng)DLF-1[15]。DLF-1系統(tǒng)采用在甲板上先充氣后投放的方式，由于無(wú)法快速部署且性能不佳，該公司又先后研制出DLF-2和DLF-3等系統(tǒng)。DLF-2研制于20世紀(jì)80年代中期，該角反射體在結(jié)構(gòu)上采用八象限三角形對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)。DLF-2的雷達(dá)散射截面(Radar Cross Section,RCS)相當(dāng)于一艘護(hù)衛(wèi)艦，可以在X波段形成2000～3000 m2的RCS，在4級(jí)海況條件下作用時(shí)間可達(dá)3小時(shí)[12]。由于具有較強(qiáng)的作戰(zhàn)性能，該系統(tǒng)已出口到美國(guó)、法國(guó)、意大利等海軍。美國(guó)海軍引進(jìn)后命名為AN/SLQ-49(如圖1所示)，并應(yīng)用于1991年海灣戰(zhàn)爭(zhēng)。DLF-3于1996年開(kāi)始投入使用，采用二十面體三角形結(jié)構(gòu)，由60個(gè)大小相等的等腰直角三角形構(gòu)成(如圖2所示)。DLF-3的雷達(dá)回波反射能力更強(qiáng)，且RCS在全角域范圍內(nèi)更穩(wěn)定，同時(shí)干擾頻率范圍可覆蓋2～40 GHz[4,6]。該系統(tǒng)采用高壓氣體彈射誘餌載荷的方式，并使用拉火索來(lái)激活內(nèi)部充氣系統(tǒng)為角反射體充氣，可在數(shù)秒內(nèi)快速成型部署。DLF-3目前仍在服役，并已裝備于英海軍護(hù)衛(wèi)艦和驅(qū)逐艦等多型主戰(zhàn)艦艇。2013年，DLF-3出口至美國(guó)，經(jīng)改進(jìn)后命名為MK-59充氣式角反射體系統(tǒng)[13]，并裝備于“伯克”級(jí)等導(dǎo)彈驅(qū)逐艦上。DLF-3角反射體裝備彌補(bǔ)了先前角反射體方向性、能量以及工作帶寬的不足，能夠更加逼真地模擬真實(shí)艦船目標(biāo)的散射特征，欺騙作用更加明顯。

2.2 海面角反射體戰(zhàn)術(shù)運(yùn)用研究

根據(jù)干擾原理與時(shí)機(jī)不同，海面角反射體可對(duì)末制導(dǎo)雷達(dá)形成沖淡式干擾和質(zhì)心式干擾兩種主要干擾樣式[16]：(1)沖淡式干擾應(yīng)用于末制導(dǎo)雷達(dá)開(kāi)機(jī)前。在末制導(dǎo)雷達(dá)的搜索范圍內(nèi)施放多個(gè)角反射體假目標(biāo)，從而使雷達(dá)在搜索階段捕捉艦船目標(biāo)的概率降低。(2)質(zhì)心式干擾應(yīng)用于末制導(dǎo)雷達(dá)跟蹤階段。施放的角反射體與艦船同處在末制導(dǎo)雷達(dá)的波束內(nèi)和距離波門(mén)內(nèi)。此時(shí)末制導(dǎo)雷達(dá)因無(wú)法分辨兩個(gè)目標(biāo)，從而跟蹤艦船和角反射體的能量質(zhì)心。隨著艦船的快速機(jī)動(dòng)，末制導(dǎo)雷達(dá)的跟蹤點(diǎn)逐漸落在角反射體上，最終丟失艦船目標(biāo)。圖3為沖淡式干擾和質(zhì)心式干擾示意圖。

圖3 沖淡式干擾和質(zhì)心式干擾示意圖Fig.3 Diagram of diluted jamming and centroid jamming

海面角反射體的戰(zhàn)術(shù)運(yùn)用主要包括角反射體投放時(shí)機(jī)、投放距離、布放間隔、布放數(shù)量以及艦船機(jī)動(dòng)方向、機(jī)動(dòng)速度等因素，通常采用數(shù)據(jù)建模開(kāi)展研究[17]。當(dāng)艦上電子戰(zhàn)系統(tǒng)探測(cè)到雷達(dá)導(dǎo)引頭威脅時(shí)，艦船需要在數(shù)秒內(nèi)快速做出對(duì)抗策略。只有迅速獲取敵方信息，準(zhǔn)確把握角反射體投放時(shí)機(jī)，才能增加干擾的成功率[18-23]。為增強(qiáng)角反射體陣列干擾效能，研究人員首先參照箔條開(kāi)展了針對(duì)浮空式角反射體陣列布放尋優(yōu)的研究[24-27]。文獻(xiàn)[28]利用探索性分析方法建立了浮空式角反射體質(zhì)心干擾的探索空間體系。針對(duì)海面角反射體，文獻(xiàn)[29]綜合利用RCS，高分辨率距離像(High Resolution Range Profile,HRRP)和極化特征，開(kāi)展了角反射體陣列尋優(yōu)研究。該研究結(jié)果表明，11個(gè)角反射體兩兩間隔5 m布放，能夠發(fā)揮更好的干擾效果。為了更進(jìn)一步優(yōu)化角反射體干擾策略，文獻(xiàn)[17]仿真模擬了艦船在面臨導(dǎo)彈追蹤時(shí)，角反射體投放和艦船規(guī)避的動(dòng)態(tài)過(guò)程，為角反射體質(zhì)心干擾的實(shí)際應(yīng)用提供了理論依據(jù)。

除此之外，角反射體還通常與箔條等其他無(wú)源干擾和有源干擾配合使用。作為重要無(wú)源干擾手段之一，箔條在海上電子戰(zhàn)中一直有著廣泛的應(yīng)用。利用角反射體和箔條組合干擾方式實(shí)現(xiàn)干擾互補(bǔ)，通過(guò)采取一種動(dòng)靜結(jié)合、隱誘相稱(chēng)的質(zhì)心式干擾策略，可以解決角反射體干擾效果受限于自身展開(kāi)時(shí)間的問(wèn)題[30]。當(dāng)前，世界上先進(jìn)反艦導(dǎo)彈多采用復(fù)合制導(dǎo)方式以提高制導(dǎo)精度。針對(duì)主被動(dòng)復(fù)合制導(dǎo)雷達(dá)，研究人員提出一種結(jié)合有源干擾的復(fù)合干擾策略[31,32]。具體地，利用艦載有源干擾對(duì)末制導(dǎo)雷達(dá)實(shí)施距離波門(mén)拖引，同時(shí)在偏離艦船方向上投擲復(fù)合誘餌。該復(fù)合誘餌由充氣式角反射體和有源干擾機(jī)組成，可使得主被動(dòng)雷達(dá)均失去跟蹤目標(biāo)，從而保障我方艦船的安全。

因此，隨著海面角反射體裝備的不斷改進(jìn)以及戰(zhàn)術(shù)運(yùn)用，角反射體對(duì)抗難度越來(lái)越大。此時(shí)角反射體雷達(dá)鑒別技術(shù)尤為關(guān)鍵，這對(duì)提高雷達(dá)導(dǎo)引頭系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境中的打擊能力和實(shí)用效能，具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

3 海面角反射體電磁散射特性研究

電磁散射特性研究有助于準(zhǔn)確解譯目標(biāo)的電磁散射機(jī)理，為雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別提供必要的理論支撐[33-36]。為實(shí)現(xiàn)對(duì)角反射體電磁散射特性的準(zhǔn)確分析，首先需要獲取高置信度的目標(biāo)數(shù)據(jù)。相較于目標(biāo)實(shí)驗(yàn)測(cè)量[37,38]和微波暗室縮比測(cè)量[17,39-41]，建模仿真具有低成本、易重復(fù)的優(yōu)勢(shì)，成為研究角反射體電磁散射特性的重要手段之一。建模仿真可分為理論建模仿真和電磁軟件仿真兩種主要方式。

(1) 理論建模仿真

基于理論建模仿真的電磁散射計(jì)算方法主要包括低頻數(shù)值算法和高頻近似算法。低頻數(shù)值算法可以根據(jù)麥克斯韋方程組獲得計(jì)算結(jié)果，通常具有較高的精度，如矩量法(Method of Moment,MoM)[42]、有限元法(Finite Element Method,FEM)[43]和時(shí)域有限差分法(Finite Difference Time-Domain,FDTD)[44]等。但是上述低頻數(shù)值算法計(jì)算過(guò)程復(fù)雜且難以求解大尺寸目標(biāo)和高頻散射。

高頻近似算法是基于電磁學(xué)中的簡(jiǎn)化模型或者假設(shè)對(duì)求解參數(shù)進(jìn)行近似，從而提高計(jì)算效率并降低內(nèi)存需求。研究人員分別將幾何光學(xué)法(Geometrical Optics,GO)[45]、物理光學(xué)法(Physical Optics,PO)[46-48]、迭代物理光學(xué)法(Iterative Physical Optics,IPO)[49]、幾何繞射理論(Geometrical Theory of Diffraction,GTD)[50]、物理繞射理論(Physical Theory of Diffraction,PTD)[51]和彈跳射線法(Shooting and Bouncing Rays,SBR)[52-54]等高頻近似算法用于角反射體的電磁散射計(jì)算。此外，研究人員嘗試將不同算法特別是性能互補(bǔ)的算法進(jìn)行融合，相繼提出了基于GO-區(qū)域投影(Area Projection,AP)混合法[55-58]、PO-AP混合法[59,60]、SBRMoM混合法[61]、IPO-PTD混合法[62]和基于POSBR[63]混合法的角反射體電磁散射計(jì)算方法，有效提升了角反射體的電磁計(jì)算精度和計(jì)算效率。

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，角反射體干擾漂浮于海面上，復(fù)雜海面與角反射體存在多次散射的耦合效應(yīng)，這使得海面和角反射體的復(fù)合電磁散射建模成為需要解決的重要難題[34,36,64]。4路徑模型是模擬海面與目標(biāo)之間多徑效應(yīng)的經(jīng)典模型[65]。文獻(xiàn)[66]利用PO算法和4路徑模型計(jì)算了海面與目標(biāo)的復(fù)合總散射場(chǎng)，圖4為海面角反射體多路徑散射示意圖。路徑1為目標(biāo)單獨(dú)的散射(根據(jù)目標(biāo)結(jié)構(gòu)考慮多次散射)；路徑2為“雷達(dá)-海面-目標(biāo)-雷達(dá)”的多次散射；路徑3為“雷達(dá)-目標(biāo)-海面-雷達(dá)”的多次散射；路徑4為“雷達(dá)-海面-目標(biāo)-海面-雷達(dá)”的多次散射。同時(shí)結(jié)合目標(biāo)在海面的6自由度運(yùn)動(dòng)模型和對(duì)應(yīng)參數(shù)下的海雜波，實(shí)現(xiàn)了海面目標(biāo)動(dòng)態(tài)回波仿真。在此基礎(chǔ)上，研究人員綜合分析了角反射體和艦船目標(biāo)的時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特性。文獻(xiàn)[67]提出了一種基于PO-SBR的復(fù)合電磁散射建模方法，有效提高了海面和角反射體復(fù)合電磁散射的計(jì)算效率。基于該方法，研究人員分析了雷達(dá)參數(shù)和海面環(huán)境對(duì)海面角反射體復(fù)合電磁散射特性的影響。但是頻域算法計(jì)算效率較低，而時(shí)域計(jì)算方法在寬頻段和瞬態(tài)計(jì)算中具有天然優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[68]采用時(shí)域彈跳射線法(Time-Domain SBR,TDSBR)仿真了“海面-艦船-角反射體”復(fù)合模型的時(shí)域電磁散射特性。圖5為入射角為45°，方位角為0°，脈沖中心頻率為10 GHz，帶寬4 GHz的TDSBR時(shí)域回波仿真結(jié)果。場(chǎng)景中角反射體陣列沿航行方向排列于艦船后方。從圖5(a)可以看出，3個(gè)角反射體產(chǎn)生了3個(gè)離散的尖峰；艦船目標(biāo)由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜，存在多個(gè)散射中心，因此其回波呈現(xiàn)為多峰。圖5(b)為寬頻帶RCS結(jié)果。可以看出，RCS隨頻率變化呈現(xiàn)較大起伏，且RCS主要來(lái)源于艦船和角反射體的貢獻(xiàn)。

圖4 海面角反射體多路徑散射示意圖Fig.4 Schematic of multipath scattering from sea corner reflector

圖5 TDSBR時(shí)域回波仿真結(jié)果[68]Fig.5 Time domain echo simulation results by TDSBR[68]

(2) 電磁軟件仿真

XPATCH,FEKO,CST等電磁計(jì)算仿真軟件是獲取雷達(dá)目標(biāo)全極化數(shù)據(jù)的有效手段[69-75]?；陔姶庞?jì)算數(shù)據(jù)，研究人員開(kāi)展了大量針對(duì)角反射體的電磁散射特性分析。文獻(xiàn)[69,76]仿真分析了制作偏差對(duì)三角形角反射體RCS的影響，為角反射體的生產(chǎn)加工和實(shí)際應(yīng)用提供了指導(dǎo)。文獻(xiàn)[77]對(duì)二十面體角反射體的RCS進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并驗(yàn)證了Burr模型對(duì)二十面體角反射體RCS具有較好的擬合效果。圖6和圖7為八面體角反射體和二十面體角反射體全空域RCS電磁仿真結(jié)果。仿真頻率為10 GHz，俯仰角為0°～90°，方位角-45°～45°?？梢钥吹?，兩種角反射體的共極化通道的RCS明顯高于交叉極化通道。二十面體角反射體的共極化通道的RCS在整個(gè)空域內(nèi)變化更為穩(wěn)定，覆蓋范圍更廣。文獻(xiàn)[78-81]進(jìn)一步研究了角反射體雙站RCS特性，揭示了雙基地雷達(dá)與角反射體之間的幾何關(guān)系對(duì)角反射體RCS的影響規(guī)律。文獻(xiàn)[82]結(jié)合海面生成模型構(gòu)建了角反射體/艦船與不同海況海面的復(fù)合三維模型并進(jìn)行電磁計(jì)算，復(fù)合模型示意圖如圖8所示。圖9和圖10為仿真頻率10 GHz時(shí)海面與角反射體復(fù)合模型的極化散射分布。從圖中可以看出，海況對(duì)海面與角反射體的復(fù)合散射影響比較明顯。隨著海況等級(jí)的增大，共極化通道的RCS起伏加快，交叉極化通道的RCS增大。

圖6 八面體角反射體RCS仿真結(jié)果Fig.6 RCS simulation results from octahedral corner reflector

圖7 二十面體角反射體RCS仿真結(jié)果Fig.7 RCS simulation results from icosahedral corner reflector

圖8 海面與目標(biāo)的復(fù)合模型[82]Fig.8 Composite models from sea surface and target[82]

圖10 海面與二十面體角反射體復(fù)合模型的極化散射分布[82]Fig.10 Polarimetric scattering distribution of composite model from sea surface and icosahedral corner reflector[82]

基于電磁計(jì)算數(shù)據(jù)，還可以對(duì)“海面-艦船-角反射體”復(fù)合場(chǎng)景進(jìn)行HRRP和二維成像仿真。圖11給出了“海面-艦船-角反射體”復(fù)合模型的HRRP仿真結(jié)果。其中，雷達(dá)入射俯仰角分別為30°,40°和50°，雷達(dá)方位角為20°，中心頻率10 GHz，帶寬100 MHz。沿船頭方向?yàn)榉轿唤?°，垂直甲板向下為俯仰角0°。場(chǎng)景中設(shè)置了3個(gè)二十面體角反射體和一艘艦船，角反射體陣列沿艦船航行方向排列且與艦船相距一定間隔。海面大小300 m×200 m。從圖中可以看到，艦船目標(biāo)HRRP與角反射體陣列都為離散的尖峰組成，兩者較為相似且難以區(qū)分。隨著俯仰角的變化，艦船目標(biāo)HRRP各散射中心變化明顯，而角反射體變化較小。圖12給出了“海面-艦船-角反射體”復(fù)合縮比模型的二維成像仿真結(jié)果。其中雷達(dá)俯仰角為30°，中心頻率為10 GHz，距離和方位分辨率為0.15 m。場(chǎng)景中設(shè)置了6對(duì)二十面體角反射體和一艘艦船，海面大小15 m×10 m。圖12(a)和圖12(b)分別為雷達(dá)入射方位角0°和45°的二維成像結(jié)果。可以看到入射方位角為0°時(shí)，艦船和角反射體散射較強(qiáng)；而當(dāng)入射方位角為45°時(shí)，海面散射強(qiáng)度增大，海面與目標(biāo)耦合作用增強(qiáng)。

圖11 “海面-艦船-角反射體”復(fù)合模型的HRRP仿真結(jié)果Fig.11 HRRP simulation results of the ‘sea surface-ship-corner reflector’ composite model

圖12 “海面-艦船-角反射體”復(fù)合模型的二維成像仿真結(jié)果Fig.12 2D imaging simulation results of the ‘sea surface-ship-corner reflector’ composite model

此外，針對(duì)當(dāng)前角反射體數(shù)據(jù)樣本不足的問(wèn)題，文獻(xiàn)[14]結(jié)合實(shí)測(cè)極化雷達(dá)數(shù)據(jù)和典型角反射體電磁計(jì)算數(shù)據(jù)，通過(guò)信號(hào)級(jí)成像疊加仿真生成了不同場(chǎng)景的極化雷達(dá)角反射體干擾仿真數(shù)據(jù)，其構(gòu)建流程如圖13所示。電磁仿真計(jì)算為角反射體電磁散射特性分析與鑒別研究提供了豐富的數(shù)據(jù)樣本。

圖13 極化雷達(dá)角反射體干擾仿真數(shù)據(jù)構(gòu)建流程Fig.13 Flowchart of polarimetric radar corner reflector jamming simulation data construction

4 海面角反射體雷達(dá)鑒別方法

海面角反射體雷達(dá)鑒別的常用方法是利用艦船目標(biāo)和角反射體干擾的散射特性差異，人工提取出具有鑒別能力的特征，并利用分類(lèi)器來(lái)確定干擾和目標(biāo)類(lèi)型。該類(lèi)方法包括了基于HRRP特征的鑒別方法、基于運(yùn)動(dòng)特征的鑒別方法和基于極化特征的鑒別方法。隨著深度學(xué)習(xí)理論和方法的不斷發(fā)展與應(yīng)用，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法能夠自動(dòng)提取特征，且可以獲得更好的鑒別效果。目前，海面角反射體雷達(dá)鑒別方法大致分為基于特征提取的鑒別方法和基于深度學(xué)習(xí)的鑒別方法兩類(lèi)。

4.1 基于特征提取的角反射體鑒別方法

(1) HRRP特征

雷達(dá)通過(guò)發(fā)射大帶寬信號(hào)，可以獲得目標(biāo)距離上的高分辨率。HRRP可以反映目標(biāo)的幾何形狀、尺寸大小、材料等信息[83]。由于艦船目標(biāo)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在電磁波照射下等效于多散射中心組成的連續(xù)擴(kuò)展分布，其回波呈現(xiàn)為多峰。角反射體干擾等效于離散的點(diǎn)目標(biāo)。通過(guò)提取HRRP的結(jié)構(gòu)特征可以實(shí)現(xiàn)艦船目標(biāo)和角反射體的有效辨識(shí)。受該思路啟發(fā)，文獻(xiàn)[84]基于強(qiáng)散射點(diǎn)包絡(luò)特征提出了連續(xù)統(tǒng)計(jì)跟蹤算法。通過(guò)連續(xù)統(tǒng)計(jì)相對(duì)最強(qiáng)散射點(diǎn)窗內(nèi)高于閾值的單元數(shù)并與設(shè)定的單元數(shù)閾值進(jìn)行比較，從而有效對(duì)抗角反射體質(zhì)心干擾。文獻(xiàn)[38]對(duì)艦船和單個(gè)角反射體HRRP實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并結(jié)合支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)分類(lèi)器開(kāi)展了鑒別實(shí)驗(yàn)。針對(duì)角反射體陣列干擾，文獻(xiàn)[66]提取了散射中心數(shù)目、徑向尺寸和散射對(duì)稱(chēng)性值等3個(gè)HRRP特征對(duì)角反射體陣列和艦船目標(biāo)的可分性進(jìn)行對(duì)比分析。圖14給出了上述3個(gè)特征在對(duì)海實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。數(shù)據(jù)中包含了角反射體陣列和一艘艦船，角反射體陣列由兩個(gè)充氣式二十面體角反射體組成。可以看到，艦船的散射中心數(shù)目、徑向尺寸和散射對(duì)稱(chēng)性值都大于角反射體陣列，且都具有較好的可分性。文獻(xiàn)[85]提取了7個(gè)與目標(biāo)物理結(jié)構(gòu)密切相關(guān)的平移不變特征構(gòu)建特征向量，用于艦船目標(biāo)和角反射體陣列的鑒別。隨著壓縮感知技術(shù)的發(fā)展，文獻(xiàn)[86]利用稀疏字典學(xué)習(xí)對(duì)目標(biāo)HRRP進(jìn)行重構(gòu)，提出一種基于重構(gòu)誤差比值的角反射體鑒別方法。為便于研究人員參考，表1歸納了用于角反射體鑒別的HRRP特征。然而，由于HRRP敏感于雷達(dá)觀測(cè)角度，且隨著角反射體數(shù)量的增加，艦船與角反射體陣列在HRRP中的差異減小，進(jìn)而導(dǎo)致上述基于HRRP特征的鑒別方法在實(shí)際角反射體陣列對(duì)抗應(yīng)用中并不穩(wěn)健。

表1 用于角反射體雷達(dá)鑒別的HRRP特征歸納表Tab.1 Summary of HRRP features for corner reflector radar identification

圖14 HRRP特征可分性Fig.14 Separability of HRRP features

(2) 運(yùn)動(dòng)特征

當(dāng)投放角反射體后，艦船會(huì)進(jìn)行合理的戰(zhàn)術(shù)機(jī)動(dòng)。角反射體和艦船目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度的差異會(huì)導(dǎo)致多普勒譜的變化?；谏鲜鲈恚墨I(xiàn)[66]對(duì)艦船目標(biāo)和角反射體干擾的頻域功率譜特性進(jìn)行了仿真分析，指出角反射體干擾的多普勒展寬小于艦船目標(biāo)，并提取了功率譜變化區(qū)間特征用于角反射體鑒別。文獻(xiàn)[87]利用多普勒頻移計(jì)算雷達(dá)與目標(biāo)的相對(duì)徑向速度，并提出了一種基于速度線性方程組總剩余范數(shù)的真假目標(biāo)識(shí)別算法。文獻(xiàn)[84]綜合利用艦船和角反射體干擾的多普勒頻移和多普勒展寬的特性差異進(jìn)行角反射體干擾鑒別，并在車(chē)載實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)上進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果如圖15所示。然而上述方法只適用于艦船目標(biāo)和角反射體存在速度差異的情況下。拖曳式角反射體的運(yùn)動(dòng)方向和速度與艦船目標(biāo)近似相同，這種情況下上述方法將會(huì)失效[16]。

圖15 基于多普勒特性鑒別角反射體干擾[84]Fig.15 Corner reflector jamming identification based on Doppler characteristics[84]

此外，目標(biāo)會(huì)隨海浪起伏伴有進(jìn)動(dòng)和擺動(dòng)等形式的運(yùn)動(dòng)，加之艦船自身產(chǎn)生微動(dòng)的零部件多，使艦船具有豐富的微動(dòng)特性。微動(dòng)會(huì)對(duì)電磁波頻率進(jìn)行調(diào)制，從而引發(fā)不同目標(biāo)回波具有不同的微多普勒[88,89]。通過(guò)短時(shí)傅里葉變換(Short-Time Fourier Transform,STFT)、平滑偽魏格納-維爾分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)等時(shí)頻分析方法可以提取目標(biāo)微動(dòng)信息。文獻(xiàn)[66]對(duì)海面艦船和角反射體的時(shí)頻特性開(kāi)展了研究，圖16為3級(jí)海況下仿真的艦船和角反射體時(shí)頻分布圖。仿真的雷達(dá)中心頻率為17 GHz，帶寬為100 MHz，脈沖重復(fù)周期為150 μs?？梢钥闯觯欠瓷潴w的微多普勒頻率隨時(shí)間變化幅度較大，且近似于正弦曲線；而艦船的微多普勒頻率隨時(shí)間變化幅度很小。兩者微多普勒的差異源于艦船和角反射體本身尺寸和重量的不同。相比于艦船，角反射體隨海浪起伏較大且起伏速度快。文獻(xiàn)[90]基于X波段雷達(dá)導(dǎo)引頭實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)展分析并得到了相同的特性結(jié)果。由于目標(biāo)的微動(dòng)特征能反映目標(biāo)結(jié)構(gòu)、尺寸等內(nèi)在屬性，且測(cè)量不受雷達(dá)信號(hào)帶寬限制[88]，因此微動(dòng)特征可以作為角反射體干擾鑒別的又一重要特征參數(shù)。

圖16 艦船和角反射體時(shí)頻分布圖[66]Fig.16 Time-frequency distribution of ship and corner reflector[66]

文獻(xiàn)[66]提取出用于度量瞬時(shí)微多普勒頻率震蕩幅度的瞬時(shí)微多普勒頻率全變差：

其中，N為蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)次數(shù)，fN(n) 為第N次實(shí)驗(yàn)第n時(shí)刻的微多普勒頻率。

文獻(xiàn)[91]結(jié)合海況等級(jí)和角反射體載體的水動(dòng)力系數(shù)，構(gòu)建了不同海況下海面艦船目標(biāo)和角反射體的運(yùn)動(dòng)仿真模型。通過(guò)對(duì)目標(biāo)回波的微多普勒譜進(jìn)行分析，提取出微多普勒主頻率周期特征[92]：

其中，MD(d)為 微多普勒譜，D為傅里葉變換的采樣點(diǎn)數(shù)。MF表征了目標(biāo)微多普勒的主頻率分量，反映了目標(biāo)的固有諧振頻率大小。艦船目標(biāo)由于尺寸和重量較大，擺動(dòng)幅度小于角反射體，故二者的微多普勒主頻率周期特征存在差異。通過(guò)設(shè)定鑒別閾值可有效區(qū)分艦船和角反射體干擾，鑒別結(jié)果如圖17所示。可以看出，在信噪比大于0 dB的條件下，角反射體干擾的正確鑒別率大于95%。

除上述特征外，文獻(xiàn)[37]還從目標(biāo)回波的微多普勒譜中提取出時(shí)頻譜熵和微多普勒半周期頻差最大值用于描述目標(biāo)的時(shí)頻特性：

其中，ρ(tm,f)為 微多普勒譜密度，f(tm)為瞬時(shí)頻率值，為周期頻差平均值。

基于MF,EF和DF 3種微多普勒特征，研究人員提出了一種結(jié)合三參數(shù)的角反射體干擾鑒別方法[37]。然而，基于微多普勒特征的角反射體干擾鑒別方法受海面強(qiáng)雜波與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)影響較大，對(duì)目標(biāo)微多普勒的觀測(cè)本身需要的條件也非?？量?，可能導(dǎo)致實(shí)際鑒別效果有限。

(3) 極化特征

極化是電磁波的本質(zhì)屬性，是幅度、頻率、相位外又一可資利用的重要信息。雷達(dá)目標(biāo)具有變極化效應(yīng)，即目標(biāo)回波的極化狀態(tài)相對(duì)于入射波會(huì)發(fā)生改變，其與目標(biāo)的姿態(tài)、尺寸、結(jié)構(gòu)、材料等物理屬性密切相關(guān)。在水平垂直極化基(H,V)下，極化雷達(dá)獲取的目標(biāo)全極化信息可以由極化散射矩陣表征：

其中，SHV表示垂直極化發(fā)射、水平極化接收的復(fù)散射系數(shù)，矩陣中其他3個(gè)元素可類(lèi)似定義。極化信息的處理和利用對(duì)提升雷達(dá)導(dǎo)引頭的探測(cè)能力具有極大潛力。

極化目標(biāo)分解是目標(biāo)極化散射建模與解譯的主流理論工具[93-95]。相干極化目標(biāo)分解通常被用于人造目標(biāo)解譯，代表性方法有Pauli分解[96]、Krogager分解[97]和Cameron分解[98]。由于幾何結(jié)構(gòu)上具有顯著不同的差異，艦船和角反射體具有不同的極化散射機(jī)理。角反射體主要以奇次散射為主，而艦船目標(biāo)主要以偶次散射為主，且包含表面散射、體散射、螺旋散射等多種散射機(jī)理。通過(guò)分解得到的極化參數(shù)可以用來(lái)區(qū)分艦船目標(biāo)和角反射體。基于上述原理，文獻(xiàn)[99,100]利用Krogager分解特征開(kāi)展了角反射體干擾鑒別?？紤]到海雜波對(duì)目極化散射解譯的影響，文獻(xiàn)[101]優(yōu)化了艦船的偶次散射模型和角反射體的奇次散射模型，并結(jié)合極化相似性參數(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)角反射體和艦船的有效區(qū)分。然而，單獨(dú)利用極化信息難以全面反映目標(biāo)的散射特性，文獻(xiàn)[102]利用4個(gè)HRRP特征和2個(gè)極化特征實(shí)現(xiàn)了雙極化雷達(dá)的角反射體鑒別。文獻(xiàn)[103]提出一種基于歸一化互信息的全局最優(yōu)特征選擇算法，從39個(gè)全極化HRRP特征中優(yōu)選出辨別力強(qiáng)、冗余度低的特征。圖18為利用K最近鄰(K-Nearest Neighbor,K-NN)分類(lèi)器輸出的不同特征集尺寸下的目標(biāo)分類(lèi)正確率。每條曲線表示不同方位角度域的目標(biāo)數(shù)據(jù)。結(jié)果表明特征子集尺寸為25時(shí)可以達(dá)到最高的分類(lèi)正確率。此外，針對(duì)Krogager分解受噪聲影響大的問(wèn)題，文獻(xiàn)[104]提出了一種基于主極化的角反射體分解方法，可以在雜波中準(zhǔn)確得到角反射體的奇次散射和偶次散射系數(shù)。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)建描述時(shí)空特性的均方誤差參數(shù)，提出了一種基于空-時(shí)-極化聯(lián)合域的角反射體鑒別方法。但是，雷達(dá)目標(biāo)散射響應(yīng)具有很強(qiáng)的方位敏感性，極化目標(biāo)分解方法存在散射機(jī)理解譯失真問(wèn)題[93]，其鑒別量性能不夠穩(wěn)健。

圖18 不同特征集尺寸下的分類(lèi)正確率[103]Fig.18 Classification accuracy with different feature set sizes[103]

為了緩解雷達(dá)目標(biāo)散射響應(yīng)的方位敏感性，研究人員將極化旋轉(zhuǎn)不變特征(Polarimetric Roll-Invariant,PRI)用于角反射體鑒別[105-107]，其在繞雷達(dá)視線上具有與目標(biāo)方向無(wú)關(guān)的重要特性[108]。文獻(xiàn)[109]利用Cloude-Pottier極化分解和極化旋轉(zhuǎn)不變特征構(gòu)建特征向量，并結(jié)合SVM實(shí)現(xiàn)了較好的角反射體鑒別效果。但是部分極化旋轉(zhuǎn)不變特征敏感于目標(biāo)尺寸，進(jìn)而會(huì)影響角反射體鑒別效果。

雷達(dá)目標(biāo)的后向散射敏感于目標(biāo)姿態(tài)與雷達(dá)視線的相對(duì)幾何關(guān)系，這種散射多樣性中也蘊(yùn)含著豐富的極化散射信息，文獻(xiàn)[110,111]提出一種在繞雷達(dá)視線旋轉(zhuǎn)域解譯目標(biāo)散射機(jī)理的新思路，建立了極化旋轉(zhuǎn)域解譯理論，用于挖掘目標(biāo)散射多樣性中的隱含信息，近年來(lái)也得到研究人員的高度重視[112-117]。文獻(xiàn)[82,118]利用極化旋轉(zhuǎn)域相關(guān)方向圖解譯工具揭示了全方位角度下八面體角反射體和二十面體角反射體的極化旋轉(zhuǎn)域特性演化規(guī)律。圖19給出了角反射體與艦船的極化旋轉(zhuǎn)域特征流形圖。發(fā)現(xiàn)在整個(gè)俯仰角和方位角范圍內(nèi)，角反射體均有大量滿足旋轉(zhuǎn)不變性的區(qū)域；而艦船目標(biāo)通常結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，不具備幾何結(jié)構(gòu)的中心對(duì)稱(chēng)性，因此不具有極化旋轉(zhuǎn)不變性。這給角反射體的準(zhǔn)確鑒別提供了新途徑?；诖?，研究人員開(kāi)展了角反射體干擾的極化旋轉(zhuǎn)域鑒別研究[14,82,119-121]。通過(guò)優(yōu)選高辨識(shí)度的極化鑒別特征量，提出了基于極化相關(guān)方向圖特征(Polarimetric Correlation Pattern,PCP)的角反射體干擾鑒別方法，并利用極化雷達(dá)角反射體干擾仿真數(shù)據(jù)開(kāi)展對(duì)比實(shí)驗(yàn)，鑒別結(jié)果如圖20所示。圖中綠色方框代表正確鑒別的艦船，紅色方框代表正確鑒別的角反射體，黃色方框代表錯(cuò)誤鑒別。對(duì)比結(jié)果驗(yàn)證了PCP方法優(yōu)勢(shì)明顯。此外，最近有研究表明，通過(guò)極化域變焦處理調(diào)控雷達(dá)收發(fā)極化，可以有效提升雷達(dá)信息獲取能力，從而增強(qiáng)角反射體干擾鑒別的能力[122,123]。

圖20 不同角反射體鑒別方法與PCP的對(duì)比結(jié)果[14]Fig.20 Comparison results among different corner reflector identifier with PCP[14]

表2歸納了用于角反射體干擾鑒別的極化特征，以便于研究人員參考。為了定量評(píng)估上述極化特征對(duì)角反射體干擾的鑒別性能，利用構(gòu)建的極化雷達(dá)角反射體干擾仿真數(shù)據(jù)開(kāi)展分析。一般來(lái)講，信干比(Signal-to-Jamming Ratio,SJR)越大表示該極化特征對(duì)于角反射體干擾的抑制效果越好，能獲得更好的鑒別性能。分別選取10個(gè)艦船樣本和10個(gè)角反射體樣本，得到的極化特征信干比均值如圖21所示?？梢钥吹?，極化相關(guān)起伏度、極化相關(guān)對(duì)比度和極化相關(guān)特征反熵的信干比最高，在區(qū)分艦船和角反射體方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。

表2 用于角反射體雷達(dá)鑒別的極化特征歸納表Tab.2 Summary of polarimetric features for corner reflector radar identification

圖21 艦船和角反射體的極化特征信干比Fig.21 SJR values of the polarimetric features of ships and corner reflectors

4.2 基于深度學(xué)習(xí)的角反射體鑒別方法

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)方法在光學(xué)目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別領(lǐng)域取得了巨大的成功，其核心是通過(guò)層次化的特征提取結(jié)構(gòu)(即深層結(jié)構(gòu))來(lái)表征原始數(shù)據(jù)。相較于傳統(tǒng)的人工特征提取方法，深度學(xué)習(xí)方法具有自動(dòng)特征提取和深度數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)點(diǎn)，能夠克服手動(dòng)設(shè)計(jì)特征和分類(lèi)器帶來(lái)的局限性，同時(shí)在目標(biāo)分類(lèi)和識(shí)別任務(wù)中能夠獲得更高的精度[124-126]。研究人員也將深度學(xué)習(xí)推廣應(yīng)用于角反射體干擾雷達(dá)鑒別研究。文獻(xiàn)[127]提出了一種適用于浮空式角反射體識(shí)別的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network,DNN)優(yōu)化模型，采用mini-batch梯度下降法和Adam優(yōu)化算法分別提高模型訓(xùn)練效率和降低異常樣本子集的干擾，同時(shí)引入L2正則化和隨機(jī)Dropout方法提高網(wǎng)絡(luò)在驗(yàn)證集上的泛化能力，鑒別效果明顯。文獻(xiàn)[128]針對(duì)實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性要求較高的角反射體干擾鑒別場(chǎng)景，提出一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)的角反射體干擾鑒別方法，通過(guò)挖掘目標(biāo)HRRP的隱含相關(guān)性從而克服方位敏感問(wèn)題。相較于深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network,DBN)和SVM分類(lèi)器，該方法能夠獲得更好的鑒別性能，對(duì)比結(jié)果如圖22所示。

圖22 不同分類(lèi)器與ELM的對(duì)比結(jié)果[128]Fig.22 Comparison results between different classifiers and ELM[128]

除此之外，理論研究表明，分類(lèi)器聯(lián)合能夠提高基分類(lèi)器的泛化能力，由精確且互補(bǔ)的分類(lèi)器組成的集成分類(lèi)器將優(yōu)于性能最好的基分類(lèi)器[10]。文獻(xiàn)[106]采用加權(quán)平均法聯(lián)合極限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGB)分類(lèi)器和長(zhǎng)短期記憶(Long Short-Term Memory,LSTM)分類(lèi)器。這種結(jié)合方式避免了單一算法陷入局部最小值，從而獲得較高的角反射體鑒別率。文獻(xiàn)[85]通過(guò)集成學(xué)習(xí)的思想，提出了一種異構(gòu)分類(lèi)器聯(lián)合的角反射體目標(biāo)雷達(dá)識(shí)別方法，利用LM-BP (Levenberg Marquardt-Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為聯(lián)合器對(duì)基分類(lèi)器的輸出進(jìn)行融合。為了進(jìn)一步提高目標(biāo)識(shí)別的泛化能力，文獻(xiàn)[129]利用元學(xué)習(xí)(META-Learning)取代傳統(tǒng)的分類(lèi)器融合策略，對(duì)基分類(lèi)器的結(jié)果進(jìn)行“再學(xué)習(xí)”，從而使元分類(lèi)器的分類(lèi)精度優(yōu)于所有基分類(lèi)器。集成間隔與基分類(lèi)器的多樣性密切相關(guān)，傳統(tǒng)集成間隔往往忽視了樣本權(quán)值、分類(lèi)器權(quán)值等影響集成性能的重要因素。針對(duì)這一問(wèn)題，文獻(xiàn)[130]提出一種基于集成間隔優(yōu)化的靜態(tài)選擇集成算法(Static Selection Ensemble based on Margin Optimization,SSE-MO)用于角反射體鑒別。為了進(jìn)一步提高復(fù)雜干擾環(huán)境下對(duì)海雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的泛化性和實(shí)時(shí)性，文獻(xiàn)[131]提出一種基于聚類(lèi)和隨機(jī)參考分類(lèi)器(K-Medoids Random Reference Classifier,KMRRC)的角反射體目標(biāo)雷達(dá)識(shí)別算法。但是原始基分類(lèi)器數(shù)目較多且個(gè)體精度良莠不齊，往往會(huì)影響KMRRC算法的效率和性能。針對(duì)這一問(wèn)題，文獻(xiàn)[10]提出一種綜合靜態(tài)優(yōu)化和動(dòng)態(tài)選擇的混合分類(lèi)器集成選擇算法(Optimization and Dynamic Selection,ODS)。圖23給出了上述4種集成算法對(duì)于6種艦船和角反射體陣列仿真數(shù)據(jù)的分類(lèi)結(jié)果，可以看出ODS方法鑒別性能最好。然而，有限的學(xué)習(xí)樣本和難解釋性嚴(yán)重制約著深度學(xué)習(xí)方法的實(shí)際應(yīng)用。結(jié)合目標(biāo)散射機(jī)理解譯和極化特征挖掘的專(zhuān)家知識(shí)驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化，構(gòu)建物理可解釋深度學(xué)習(xí)是提高泛化性的可行途徑[114]。文獻(xiàn)[132]利用Pauli極化分解特征驅(qū)動(dòng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而達(dá)到了較好的角反射體干擾鑒別性能。

圖23 4種集成算法分類(lèi)結(jié)果對(duì)比[10]Fig.23 Comparison of classification results from four ensemble algorithms[10]

4.3 其他方法

除上述主流方法外，研究人員還利用新體制雷達(dá)或戰(zhàn)術(shù)策略開(kāi)展角反射體干擾雷達(dá)鑒別研究。文獻(xiàn)[133]基于認(rèn)知雷達(dá)的思想提出了雷達(dá)波形分集抗角反射體干擾的方法。其核心思想是通過(guò)脈內(nèi)混合調(diào)制實(shí)現(xiàn)雷達(dá)波形在時(shí)間上的分集，并利用信息距離最大化的準(zhǔn)則選擇能夠最大限度區(qū)分艦船目標(biāo)與角反射體的波形，從而實(shí)現(xiàn)抗角反射體干擾的目的。多體制復(fù)合制導(dǎo)是當(dāng)前精確制導(dǎo)技術(shù)發(fā)展的重要方向之一，復(fù)合制導(dǎo)能夠充分利用多種制導(dǎo)模式的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的精確捕獲和跟蹤[134,135]。由于艦船上存在電子裝備和動(dòng)力系統(tǒng)等熱輻射源，而角反射體作為無(wú)源干擾，一般沒(méi)有熱輻射特征，因此基于該特點(diǎn)可利用雷達(dá)/紅外雙模制導(dǎo)技術(shù)對(duì)抗角反射體干擾[16,136,137]。此外，還可采用包括多平臺(tái)多彈齊射、多種反艦導(dǎo)彈齊射和真假導(dǎo)彈次序攻擊等戰(zhàn)術(shù)策略，提升反艦導(dǎo)彈的角反射體鑒別能力[4,16,138]。

本節(jié)詳細(xì)梳理了角反射體雷達(dá)鑒別方法的技術(shù)途徑及存在的問(wèn)題，為了便于不同鑒別方法的比較，表3總結(jié)了各類(lèi)方法的適用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)。

表3 角反射體雷達(dá)鑒別方法適用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)總結(jié)Tab.3 Applicable scenarios and pros &cons summary of corner reflector radar identification

5 海面角反射體雷達(dá)鑒別研究展望

近年來(lái)，隨著海戰(zhàn)場(chǎng)日趨復(fù)雜的電磁環(huán)境，如何實(shí)現(xiàn)角反射體的高效鑒別仍是一大挑戰(zhàn)。面向海戰(zhàn)場(chǎng)射頻制導(dǎo)攻擊重大需求，以下方面仍需展開(kāi)深入研究：

(1) 復(fù)雜場(chǎng)景下角反射體電磁散射特性研究

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，充氣式角反射體漂浮于隨機(jī)時(shí)變的海面上，海洋表面包括毛細(xì)波、折浪、碎浪、泡沫等精細(xì)結(jié)構(gòu)。海浪復(fù)雜多變的幾何形態(tài)及其與電磁波的復(fù)雜相互作用機(jī)理是當(dāng)前復(fù)合電磁散射建模需要解決的重要難題。此外，充氣式角反射體是由復(fù)合材料、介質(zhì)材料和金屬涂層等組成，需要構(gòu)建高置信目標(biāo)電磁模型，研究不同材料和結(jié)構(gòu)對(duì)電磁散射特性的影響。同時(shí)還需考慮艦載/舷外有源誘餌、箔條等多種干擾的影響，為以戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知為特點(diǎn)的角反射體對(duì)抗策略提供理論基礎(chǔ)。

(2) 角反射體實(shí)驗(yàn)研究與數(shù)據(jù)集構(gòu)建

角反射體雷達(dá)數(shù)據(jù)資料的匱乏是制約角反射體雷達(dá)鑒別技術(shù)發(fā)展的重要原因。相比暗室縮比測(cè)量和電磁計(jì)算仿真，外場(chǎng)測(cè)量是獲取目標(biāo)電磁散射特性手段更直接、數(shù)據(jù)更真實(shí)的途徑。但是由于實(shí)驗(yàn)測(cè)量成本昂貴、數(shù)據(jù)獲取難度高，目前針對(duì)角反射體干擾與復(fù)雜海上環(huán)境的復(fù)合電磁散射的外場(chǎng)測(cè)量實(shí)驗(yàn)相對(duì)較少。因此，開(kāi)展外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并結(jié)合電磁計(jì)算仿真，構(gòu)建實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)的融合數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠有效支撐角反射體干擾雷達(dá)鑒別技術(shù)的理論發(fā)展和應(yīng)用驗(yàn)證。

(3) 角反射體高辨識(shí)度特征提取

雷達(dá)回波中蘊(yùn)含著目標(biāo)豐富的散射信息，利用時(shí)域、頻域、空域及極化域等不同變化域和不同層面的目標(biāo)散射信息，能夠深入揭示角反射體電磁散射特性及演化規(guī)律，提取和設(shè)計(jì)適用于角反射體鑒別的高辨識(shí)度特征。此外，有限維度的信息難以反映目標(biāo)真實(shí)的散射信息，應(yīng)結(jié)合特征優(yōu)選構(gòu)建深層次多域多維特征集，增強(qiáng)干擾與目標(biāo)在特征空間中的可分性，實(shí)現(xiàn)角反射體的準(zhǔn)確鑒別。

(4) 角反射體鑒別與人工智能

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的日趨成熟，結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)可為角反射體的智能識(shí)別提供可行途徑。然而受限于有效樣本的數(shù)目和樣本集構(gòu)建的昂貴代價(jià)，在光學(xué)領(lǐng)域獲得成功應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型難以直接應(yīng)用于成像雷達(dá)領(lǐng)域。如何在訓(xùn)練樣本有限的情況下，利用深度學(xué)習(xí)對(duì)角反射體進(jìn)行智能識(shí)別，同時(shí)保持良好的泛化性能，是目前面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的目標(biāo)電磁散射機(jī)理解譯方法具有清晰的物理可解釋性。結(jié)合目標(biāo)散射精細(xì)化解譯專(zhuān)家知識(shí)，開(kāi)展融合物理模型機(jī)理的深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)，有望為小樣本條件下雷達(dá)目標(biāo)分類(lèi)識(shí)別提供可行途徑，具有重要的科學(xué)和應(yīng)用價(jià)值。

(5) 新型角反射體與雷達(dá)鑒別

常規(guī)角反射體一旦加工完成，其電磁特性就很難改變，且反射性能依賴(lài)于入射波長(zhǎng)，因此干擾效果受到限制。隨著電子技術(shù)的發(fā)展，精確制導(dǎo)武器的突防能力和打擊精度不斷提升。為制約導(dǎo)彈作戰(zhàn)功效發(fā)揮，角反射體在結(jié)構(gòu)[139-142]和材料[143-147]等方面也在不斷創(chuàng)新和發(fā)展，特性靈活可調(diào)的新型角反射體是未來(lái)角反射體裝備的發(fā)展趨勢(shì)。與此同時(shí)，也將涌現(xiàn)出諸如新型角反射體的特性與應(yīng)用、新型角反射體雷達(dá)對(duì)抗技術(shù)等許多新的值得深入探索的前沿性、基礎(chǔ)性科學(xué)問(wèn)題，需要開(kāi)展更深入的理論創(chuàng)新和實(shí)驗(yàn)研究。