摘 要：

針對(duì)強(qiáng)地物雜波背景下彈載雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別的技術(shù)難題，提出將高分辨距離像（high resolution range profile， HRRP）技術(shù)和多普勒波束銳化技術(shù)聯(lián)合對(duì)地面進(jìn)行二維高分辨成像，提高雷達(dá)在雜波下目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別的性能。該方法以線性調(diào)頻步進(jìn)頻（linear frequency modulation stepped frequency， LFM-SF）信號(hào)為基本波形，首先對(duì)平臺(tái)速度產(chǎn)生的多普勒效應(yīng)等問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)討論并校正;然后通過(guò)距離像抽取獲得各幀對(duì)應(yīng)的HRRP序列，并采用方位快速傅里葉變換（fast Fourier transform， FFT）實(shí)現(xiàn)方位高分辨;最后對(duì)實(shí)際飛行狀態(tài)下平臺(tái)造成的誤差進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，完成對(duì)波束內(nèi)區(qū)域的二維分辨。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的處理驗(yàn)證了所提算法的有效性與實(shí)用性。

關(guān)鍵詞：

雜波; 線性調(diào)頻步進(jìn)頻; 高分辨一維距離像; 多普勒波束銳化; 運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償

中圖分類號(hào)：

TN 951

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A""" DOI：10.12305/j.issn.1001-506X.2024.09.08

Research on DBS technology of LFM-SF in strong clutter background

ZHOU Kaixin1，*， LIU Danyang2， ZHU Yongfeng1， ZHANG Yongjie3， ZHOU Jianxiong1

（1. College of Electronics Science and Technology， National University of Defense Technology，

Changsha 410073， China; 2. PLA Strategic Support Force， Beijing 100854， China;

3. Beijing Institute of Remote Sensing Equipment， Beijing 100854， China）

Abstract：

To address the technical problems of target detection and identification of missile-borne radar in the background of strong ground clutter， we propose to combine the high resolution range profile （HRRP） technology and Doppler beam sharpening （DBS） technology to carry out two-dimensional high-resolution imaging of the ground to improve the performance of radar target detection and identification in the presence of clutter. The method uses the linear frequency modulation stepped frequency （LFM-SF） signal as the basic waveform. Firstly， the Doppler effect caused by the platform speed is discussed in detail and corrected. Then， HRRP sequences corresponding to each frame are obtained through distance profile extraction， and azimuth high resolution is achieved using fast Fourier transform （FFT）. Finally， motion compensation is applied to the errors caused by the platform in actual flight conditions， completing the two-dimensional resolution of the area within the beam. The processing of measured data has verified the effectiveness and practicality of the proposed algorithm.

Keywords：

clutter; linear frequency modulation stepped frequency （LFM-SF）; high resolution one-dimensional range profile; Doppler beam sharpening （DBS）; motion compensation

0 引 言

復(fù)雜地形環(huán)境中存在大量雜波，這些雜波將嚴(yán)重影響雷達(dá)在戰(zhàn)場(chǎng)偵察、精準(zhǔn)打擊等方面的性能。因此，對(duì)地物雜波干擾進(jìn)行有效抑制，是在強(qiáng)雜波背景下檢測(cè)目標(biāo)、識(shí)別目標(biāo)要害部位，進(jìn)而進(jìn)行精準(zhǔn)打擊的必要前提［1-3］。而提高雷達(dá)分辨力，是抑制雜波、提高雷達(dá)在強(qiáng)雜波背景下目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別能力的有效途徑。

大寬帶信號(hào)是當(dāng)前雷達(dá)獲取距離高分辨的主要方法。與線性調(diào)頻（linear frequency modulation， LFM）信號(hào)相比，LFM步進(jìn)頻（LFM stepped frequency， LFM-SF）信號(hào)結(jié)合了LFM脈沖壓縮技術(shù)與步進(jìn)頻率合成帶寬技術(shù)，在獲得高距離分辨率的同時(shí)，還降低了對(duì)數(shù)字信號(hào)處理機(jī)瞬時(shí)寬帶的要求［4-5］。多普勒波束銳化（Doppler beam sharpening， DBS）技術(shù)是根據(jù)雷達(dá)波束所及區(qū)域內(nèi)目標(biāo)與雷達(dá)之間的多普勒頻率差異來(lái)實(shí)現(xiàn)方位分辨的，具有運(yùn)算量小、成像范圍大等優(yōu)點(diǎn)［6-7］。因此，本文基于LFM-SF高分辨距離像（high resolution range profile， HRRP）技術(shù)與DBS技術(shù)聯(lián)合來(lái)實(shí)現(xiàn)抑制雜波的目的。

LFM-SF雷達(dá)通過(guò)目標(biāo)抽?。?-9］和帶寬合成［10-12］的方法獲得高分辨率一維距離像。然而，由于幀內(nèi)相干積累時(shí)間較長(zhǎng)，各脈沖之間平臺(tái)與目標(biāo)之間的距離不斷變化，通常要在距離像成像之前補(bǔ)償脈間距離差。其次，在平臺(tái)徑向速度的影響下，距離像還存在嚴(yán)重的“距離-多普勒”耦合，導(dǎo)致距離像循環(huán)移位和散焦，距離向成像難度增大［13-14］。而且DBS技術(shù)要求相干積累時(shí)間盡量短，故幀內(nèi)HRRP與幀間DBS技術(shù)之間的聯(lián)合處理難度較大;回波數(shù)據(jù)為三維矩陣，空間維度變大，處理過(guò)程復(fù)雜多變。在此過(guò)程中，需對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行距離對(duì)齊和相位補(bǔ)償，面臨距離與多普勒走動(dòng)，多維積累復(fù)雜度高，幀內(nèi)幀間聯(lián)合處理難，計(jì)算復(fù)雜度高等問(wèn)題。

目前，頻率步進(jìn)在合成孔徑雷達(dá)（synthetic aperture radar， SAR）上的研究工作比較多［15-18］。Chen等［19］提出將后向投影（back projection， BP）算法與頻率步進(jìn)信號(hào)相結(jié)合，解決了寬波束下頻率步進(jìn)SAR成像問(wèn)題。針對(duì)LFM-SF子脈沖-距離耦合問(wèn)題，韓冰等［20］提出了子圖像相參累加消除距離差的成像算法，并結(jié)合運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償實(shí)現(xiàn)高精度成像。該方法能夠得到較為準(zhǔn)確的距離像，但計(jì)算量較大，工程實(shí)現(xiàn)較難。王鵬宇等［21］提出一種基于圖像波數(shù)域的脈間距離-多普勒耦合補(bǔ)償方法，可大幅提升補(bǔ)償處理效率，并保證補(bǔ)償精度，且所需時(shí)間較短，但該方法所使用的BP算法仍需較大的計(jì)算量，整體計(jì)算效率仍不高。

到目前為止，已有的關(guān)于LFM-SF SAR成像算法的研究已經(jīng)取得了一定成果，但具有工程實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等特點(diǎn)的成像方法還不多見(jiàn)。LFM-SF SAR通過(guò)合成帶寬實(shí)現(xiàn)距離向高分辨率，通過(guò)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)方位向高分辨率;其數(shù)據(jù)處理過(guò)程中既要進(jìn)行步進(jìn)頻信號(hào)的距離合成，又要進(jìn)行方位脈壓，計(jì)算量大，實(shí)時(shí)性不夠強(qiáng)。而DBS技術(shù)基于各點(diǎn)所在方位對(duì)應(yīng)的多普勒頻率不同，采用方位快速傅里葉變換（fast Fourier transform， FFT）提高方位分辨率，故采用頻率步進(jìn)HRRP技術(shù)與DBS技術(shù)聯(lián)合成像是一種比較好的實(shí)時(shí)性方法。再者，由于導(dǎo)彈末段處于前視狀態(tài)，使用傳統(tǒng)SAR成像算法中的匹配濾波方法不能達(dá)到方位向高分辨的目的，而采用DBS技術(shù)實(shí)現(xiàn)方位向高分辨的可能性更高。

本文首先介紹了DBS及LFM-SF信號(hào)相關(guān)原理，再結(jié)合LFM-SF信號(hào)的特點(diǎn)，分析了平臺(tái)速度對(duì)成像的影響，并基于回波數(shù)據(jù)參數(shù)估計(jì)對(duì)其進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，同時(shí)基于實(shí)際飛行過(guò)程中受氣流擾動(dòng)等因素影響而造成的成像質(zhì)量下降的情況，采用包絡(luò)對(duì)齊與自聚焦算法分別對(duì)包絡(luò)及相位進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，最終得到距離-方位二維高分辨圖像，通過(guò)減少分辨單元內(nèi)雜波從而達(dá)到提高目標(biāo)信雜比、提高雜波下檢測(cè)性能的目的，理論與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的有效性。

1 DBS基本原理及LFM-SF頻回波模型構(gòu)建

1.1 DBS原理分析

在雷達(dá)照射波束范圍內(nèi)，不同方向上的目標(biāo)，其回波相應(yīng)的多普勒頻率都各不相同?；诖嗽?，DBS技術(shù)利用傅里葉變換在頻域?qū)崿F(xiàn)濾波器，通過(guò)區(qū)分不同多普勒頻率來(lái)分辨不同方位位置的目標(biāo)，以達(dá)到方位向分辨率提高的目的［22］。如圖1所示，雷達(dá)平臺(tái)以速度v勻速向前飛行，主波束方位角為θ，天線主波束3 dB帶寬為Δθ，波束內(nèi)有點(diǎn)，目標(biāo) P0和P，兩者位于同一距離環(huán)帶內(nèi)，但兩點(diǎn)之間的方位角相差δθ。

2.2 運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償

在氣流擾動(dòng)影響下，平臺(tái)速度不穩(wěn)定，與理想速度存在一定偏差，回波數(shù)據(jù)存在較大的失真，會(huì)造成目標(biāo)二維圖像的方位向散焦，信雜比嚴(yán)重?fù)p失，故需要進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償［23-26］。

（1） 包絡(luò)對(duì)齊

由于機(jī)載平臺(tái)速度不穩(wěn)定，一級(jí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后速度未得到完全補(bǔ)償，相鄰幀一維距離像發(fā)生了平移，可通過(guò)包絡(luò)對(duì)齊法進(jìn)行精確補(bǔ)償。

包絡(luò)對(duì)齊采用相鄰互相關(guān)法［27］，回波的相鄰相關(guān)系數(shù)經(jīng)過(guò)速度粗補(bǔ)償后變得比較大。通過(guò)對(duì)相鄰兩幀回波距離像進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算，求出其取得最大值時(shí)移動(dòng)點(diǎn)數(shù)即包絡(luò)偏移量，再在時(shí)域?qū)Πj(luò)進(jìn)行移位，完成包絡(luò)對(duì)齊。

（2） 自聚焦

包絡(luò)對(duì)齊后進(jìn)行方位向相位補(bǔ)償。本文采用相位梯度自聚焦（phase gradient autofocus， PGA）算法［28-31］估計(jì)并補(bǔ)償相位誤差。PGA算法基于圖像中某些特顯點(diǎn)進(jìn)行相位誤差估計(jì)，相位誤差在多次迭代處理中逐漸減小，從而改善圖像方位向嚴(yán)重散焦的情況，并且可以同時(shí)補(bǔ)償?shù)碗A、高階以及隨機(jī)誤差，適用于平臺(tái)受大氣等影響造成的回波運(yùn)動(dòng)誤差的估計(jì)。

3 成像信號(hào)處理過(guò)程分析

圖3為L(zhǎng)FM-SF回波存儲(chǔ)模型圖。LFM-SF DBS成像主要包括HRRP成像、方位補(bǔ)償成像。根據(jù)處理順序?qū)⒊上襁^(guò)程分為兩種類型：先合成HRRP后成像補(bǔ)償和先成像補(bǔ)償后合成HRRP兩種［32］。第一種成像過(guò)程使用拼接得到的HRRP直接通過(guò)方位補(bǔ)償與DBS處理獲得圖像，由于距離像抽取之前須進(jìn)行距離差的補(bǔ)償，而合成后又需進(jìn)行距離徙動(dòng)的補(bǔ)償，距離差和距離徙動(dòng)的補(bǔ)償分開(kāi)執(zhí)行，成像過(guò)程較復(fù)雜。事實(shí)上距離像合成和方位補(bǔ)償沒(méi)有關(guān)系，所以可以在HRRP合成處理前進(jìn)行相關(guān)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償操作，然后再進(jìn)行HRRP合成以及DBS處理來(lái)提高二維高分辨力。第二種成像過(guò)程簡(jiǎn)單，其能一起補(bǔ)償由平臺(tái)速度造成的脈內(nèi)以及脈間距離徙動(dòng)，所以本文基于第二種成像過(guò)程進(jìn)行分析。

3.1 HRRP成像

HRRP距離維需進(jìn)行兩次壓縮處理，首先對(duì)每幀內(nèi)各子脈沖進(jìn)行脈沖壓縮處理。匹配濾波后回波信號(hào)頻譜為

S1（fr，n，m）=A0recttaTarectfrBN·

exp-j4π（fr+fn）R（tnm）c（26）

第二次脈沖壓縮稱為脈間壓縮，即對(duì)處理后回波進(jìn)行脈間IFFT處理。

在此之前，由于脈沖串內(nèi)存在距離差，需先利用距離差補(bǔ)償因子進(jìn)行補(bǔ)償。而在忽略距離彎曲的情況下，則可以在距離頻域?qū)γ}內(nèi)距離差和脈間包絡(luò)走動(dòng)同時(shí)進(jìn)行補(bǔ)償處理，完成幀內(nèi)的包絡(luò)對(duì)齊和相位校正。

幀內(nèi)補(bǔ)償函數(shù)：

H（fr，n，ta）=exp-j4πv（ta+nTr）cos θc（fr+fn）（27）

用推導(dǎo)的補(bǔ)償函數(shù)補(bǔ)償后回波可表示為

S2（fr，n，ta）=A0recttaTarectfrBN·

exp-j4π（fr+fn）cR0+v2t2asin2θ2R0（28）

距離向IFFT：

s1（t，n，ta）=A0recttaTasincBNt-2R0c·

exp-j4πfncR0+v2t2asin2θ2R0（29）

對(duì)式（29）作脈間IFFT得

s2（t，l，ta）=A0recttaTasincl-2NΔfR0cN·

exp-j4πf0cR0+v2t2asin2θ2R0·

expjπ（N-1）Nl-2NΔfR0c， l=0，1，…，N-1（30）

對(duì)補(bǔ)償后的回波脈壓后進(jìn)行脈間IFFT即完成距離維高分辨成像，此時(shí)若直接進(jìn)行方位FFT完成DBS處理即可得到二維高分辨像，但該方法由于包含一定冗余信息，數(shù)據(jù)量較大，不利于實(shí)時(shí)處理;且實(shí)際情況非理想運(yùn)動(dòng)，還需進(jìn)行幀間包絡(luò)對(duì)齊和相位補(bǔ)償，數(shù)據(jù)維度大，操作復(fù)雜且計(jì)算量大。故先進(jìn)行距離像抽取和拼接獲得高分辨距離信息后再進(jìn)行DBS處理，采取目標(biāo)抽取的方法［7］，拼接得到正確的距離像。

sHRRP（tr，ta）=A0recttaTasincNΔftr-2R0cN·

exp-j4πλR0+v2t2asin2θ2R0·

expjπ（N-1）Δftr-2R0c（31）

3.2 方位向FFT

由于平臺(tái)實(shí)際狀態(tài)下非理想運(yùn)動(dòng)，速度不穩(wěn)定導(dǎo)致未得到完全補(bǔ)償，相鄰幀一維距離像發(fā)生了平移，未完全對(duì)齊，通過(guò)包絡(luò)對(duì)齊法進(jìn)行精確補(bǔ)償后進(jìn)行方位向FFT完成二維聚焦：

S3（tr，fa）=A0sincNΔftr-2R0c·

sinc（Ta（fa-fnc））（32）

本文結(jié)合調(diào)頻步進(jìn)信號(hào)以及載機(jī)平臺(tái)飛行特點(diǎn)，研究了結(jié)合運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)恼{(diào)頻步進(jìn)信號(hào)DBS成像算法，流程圖如圖4所示。

4 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證

4.1 參數(shù)分析

為了驗(yàn)證本文提出方法的有效性和正確性，類比彈載平臺(tái)，利用無(wú)人機(jī)掛飛進(jìn)行外場(chǎng)試驗(yàn)。由于試驗(yàn)平臺(tái)速度較慢，所以采用較長(zhǎng)的相干積累時(shí)間等效彈載平臺(tái)在短時(shí)間內(nèi)的飛行。其次，末段導(dǎo)彈處于下降段前視飛行模式，故無(wú)人機(jī)飛行軌跡采用直飛模式來(lái)模擬末段觀測(cè)幾何;并且無(wú)人機(jī)飛行相比于導(dǎo)彈飛行更加不平穩(wěn)，抖動(dòng)很大，運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償難度更大，故更能證明運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償算法的有效性。

外場(chǎng)試驗(yàn)參數(shù)如表1所示。

幀數(shù)為20時(shí)，銳化比為

M=NaΔfdT=30

所需相干積累時(shí)間為

Ts=MT=15 s

幀間距離走動(dòng)速度限制為

v≤c2Bcos θTs=c2BTs=0.02 m/s

脈間速度滿足包絡(luò)與相位補(bǔ)償要求分別需限制為

v≤c4NBNTrcos θ=c4NBNTr=244.140 6 m/s

v≤c4Nf0Trcos θ=c4Nf0Tr=0.339 6 m/s

以上結(jié)果與表1速度進(jìn)行對(duì)比可知，此數(shù)據(jù)處理過(guò)程需要進(jìn)行脈間距離差補(bǔ)償以及距離走動(dòng)校正。

4.2 實(shí)測(cè)處理結(jié)果與性能分析

本文所提方法實(shí)質(zhì)上是通過(guò)對(duì)距離向與方位向兩維進(jìn)行高分辨，減少雜波分辨單元以此來(lái)提高目標(biāo)信雜比。一方面，提高了雷達(dá)檢測(cè)目標(biāo)的能力;另一方面，為目標(biāo)識(shí)別和成像等應(yīng)用提供了更準(zhǔn)確的目標(biāo)和圖像信息。

圖5為某一幀HRRP處理結(jié)果。就當(dāng)前幀來(lái)看，雜波信號(hào)強(qiáng)度大，導(dǎo)致不能完全區(qū)分目標(biāo)與雜波，難以直接從此幀中識(shí)別檢測(cè)出目標(biāo)。

通過(guò)本文所提算法，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果如圖6和圖7所示。圖6（a）為未經(jīng)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償直接進(jìn)行距離像抽取的結(jié)果，各幀數(shù)據(jù)中的目標(biāo)出現(xiàn)在不同的距離單元，不能直接進(jìn)行方位DBS處理;圖6（b）為經(jīng)本文所提運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法處理后的結(jié)果，多幀的目標(biāo)回波均已被校正到相同的距離單元。因此，此時(shí)可以進(jìn)行多幀數(shù)據(jù)幀間DBS處理，結(jié)果如圖7所示，可以看出經(jīng)本文所述的HRRP技術(shù)以及DBS技術(shù)聯(lián)合處理后，目標(biāo)能量得到逐步積累，形成較明顯峰值，并且與圖5未經(jīng)過(guò)處理前圖像比較，本文方法明顯較好地抑制了雜波，有利于后續(xù)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別。

雜波抑制效果還體現(xiàn)在回波信雜比增益上，如圖8所示，多幀聯(lián)合DBS技術(shù)后HRRP維信雜比與其中一幀HRRP技術(shù)后HRRP維相比提升了15～20 dB，可見(jiàn)本文所提方法能夠較好地抑制雜波，有效提升目標(biāo)信雜比。

由于HRRP技術(shù)以及DBS處理后，圖像分辨率得到一定的提高。故此方法不僅可抑制雜波，還可以進(jìn)一步提高目標(biāo)成像與識(shí)別的性能。實(shí)際目標(biāo)為雷達(dá)車，形狀如圖9（a）所示，長(zhǎng)大約5～7 m，由圖9（b）所示的目標(biāo)一維HRRP可以大概得知此目標(biāo)形狀以及尺寸大小，與實(shí)際目標(biāo)模型對(duì)比，目標(biāo)狀態(tài)基本吻合。

5 結(jié) 論

寬帶導(dǎo)引頭在對(duì)地面進(jìn)行成像與檢測(cè)時(shí)，強(qiáng)大的地面雜波也會(huì)和目標(biāo)一同進(jìn)入雷達(dá)接收機(jī)，造成系統(tǒng)成像目標(biāo)特性識(shí)別與檢測(cè)能力和性能的下降。本文基于LFM-SF HRRP和DBS技術(shù)聯(lián)合處理，既可以提高雷達(dá)的距離-方位分辨率，又能夠降低雜波分辨單元，提高信雜比，利于后續(xù)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別。該方法較好地解決了強(qiáng)雜波背景下平臺(tái)飛行不平穩(wěn)情況下的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別的問(wèn)題。實(shí)測(cè)驗(yàn)證了該成像算法的有效性，可為工程應(yīng)用提供設(shè)計(jì)依據(jù)。

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作者簡(jiǎn)介

周開(kāi)心（2000—），女，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理。

劉丹陽(yáng)（1998—），女，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理。

朱永鋒（1979—），男，副研究員，博士，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)波形設(shè)計(jì)、雷達(dá)信號(hào)處理、雷達(dá)抗干擾與目標(biāo)識(shí)別。

張永杰（1980—），男，研究員，博士，主要研究方向?yàn)楦叻直胬走_(dá)系統(tǒng)、目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別。

周劍雄（1977—），女，教授，博士，主要研究方向?yàn)楦叻直胬走_(dá)成像、目標(biāo)特性分析與識(shí)別。