空管一次雷達(dá)抗風(fēng)電場干擾目標(biāo)檢測方法

， ，

(1.中國人民解放軍95483部隊(duì)， 四川成都 610054；2.中國人民解放軍93897部隊(duì)， 陜西西安 710077；3.中國人民解放軍94326部隊(duì)， 山東濟(jì)南 250023)

0 引言

風(fēng)力作為一種綠色能源越來越受到人們重視，目前我國的風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量已經(jīng)達(dá)到9.637×107kW。與此同時，風(fēng)電場對雷達(dá)目標(biāo)檢測的干擾也開始受到了人們的重視，而國產(chǎn)空管雷達(dá)的發(fā)展[1]也使風(fēng)電場干擾成為一個必須直面的問題。文獻(xiàn)[2-3]研究了風(fēng)電場對雷達(dá)探測的影響，指出風(fēng)電場會引起虛警率上升、雷達(dá)盲區(qū)、目標(biāo)丟失、航跡偏離等問題。文獻(xiàn)[4-7]研究了風(fēng)力發(fā)電機(jī)的RCS模型及回波信號模型，并將仿真結(jié)果與實(shí)測結(jié)果進(jìn)行了對比，對比發(fā)現(xiàn)，風(fēng)力發(fā)電機(jī)的雷達(dá)回波具有一定的周期性，回波形式主要受旋翼個數(shù)、旋轉(zhuǎn)周期等影響。電磁波受到風(fēng)輪機(jī)調(diào)制后，回波具有一定的頻譜寬度，而空管一次雷達(dá)常用MTD濾波器組來濾除雜波，提取有用的目標(biāo)信號，但風(fēng)輪機(jī)回波往往會擴(kuò)展到0號濾波器(低通濾波器)外，MTD后進(jìn)行恒虛警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)處理會形成虛警。

加拿大雷聲公司最早將風(fēng)電場抗干擾處理應(yīng)用到實(shí)際雷達(dá)裝備中[8]，在其ASR-10/23SS空管一次雷達(dá)中采用了檢測前、檢測、檢測后三步的處理方式，這是一種較實(shí)用的抗風(fēng)電場干擾方法，但文獻(xiàn)僅給出了總體介紹，未提供詳細(xì)算法。Uysal等人在2014年國際雷達(dá)會議上提出了一種基于信號分解的風(fēng)輪機(jī)雜波消除算法[9]，該算法利用形態(tài)成分分析(Morphological Component Analysis, MCA)將風(fēng)輪機(jī)雜波與飛行器目標(biāo)回波疊加信號進(jìn)行了分離，但該算法計(jì)算較復(fù)雜且需要較長時間積累。Karabayir等人則在2015年國際雷達(dá)會議上提出一種基于CLEAN算法的風(fēng)輪機(jī)雜波消除算法[10]，通過構(gòu)造僅包含風(fēng)輪機(jī)回波的輔助雷達(dá)距離維波形，將雷達(dá)接收回波信號減去該輔助信號以獲得不包含風(fēng)輪機(jī)回波的新信號，但該算法沒有考慮風(fēng)輪機(jī)雷達(dá)回波的不穩(wěn)定性。

針對上述情況，根據(jù)飛行器及風(fēng)輪機(jī)的雷達(dá)回波模型，提出了一種基于目標(biāo)識別的抗風(fēng)電場干擾目標(biāo)檢測方法，將風(fēng)電場干擾抑制問題轉(zhuǎn)化為飛行器目標(biāo)與風(fēng)輪機(jī)目標(biāo)的識別問題，通過對回波信號的目標(biāo)特性判斷，剔除風(fēng)輪機(jī)回波，保留飛行器目標(biāo)回波。仿真表明該方法可以有效地完成飛行器目標(biāo)回波與風(fēng)輪機(jī)回波的辨別，保證飛行器目標(biāo)在風(fēng)電場雜波中航跡的連續(xù)性及準(zhǔn)確性。

1 問題描述及數(shù)據(jù)模型

空管一次雷達(dá)為了實(shí)現(xiàn)對飛行器目標(biāo)的自動檢測、自動跟蹤，往往采用MTD與CFAR結(jié)合的技術(shù)，在濾除固定物雜波后進(jìn)行目標(biāo)的恒虛警檢測。風(fēng)輪機(jī)隨風(fēng)轉(zhuǎn)動后，照射的電磁波在反射后會產(chǎn)生多普勒頻移，當(dāng)這些信號進(jìn)入MTD濾波器組的非0號濾波器時，就可能引起虛警；同時風(fēng)輪機(jī)作為強(qiáng)反射體，產(chǎn)生強(qiáng)回波后會整體提高CFAR門限，影響飛行器目標(biāo)的檢測，產(chǎn)生陰影效應(yīng)[8]。為了防止風(fēng)電場雜波區(qū)成為雷達(dá)探測的“空洞”，則需要相應(yīng)的算法完成風(fēng)電場雜波區(qū)中風(fēng)輪機(jī)回波的抑制及飛行器目標(biāo)回波的檢測。本文中考慮降低CFAR門限，使飛行器及風(fēng)輪機(jī)回波都通過CFAR處理，但對通過CFAR門限的回波進(jìn)行目標(biāo)識別，判定其為飛行器或風(fēng)輪機(jī)，將原問題轉(zhuǎn)化為目標(biāo)識別問題。這里先給出不同種類飛行器(渦扇、螺旋槳以及直升機(jī))和風(fēng)輪機(jī)的雷達(dá)回波模型。

飛行器目標(biāo)的雷達(dá)回波包含機(jī)身回波、旋轉(zhuǎn)部件回波(JEM分量)和噪聲分量部分，綜合表示[11]為

sAC(t)=as(t)[Cf_ACSf_AC(t)+CJEM_ACSJEM_AC(t)]+

Cnwn(t)

(1)

式中，as(t)為雷達(dá)系統(tǒng)對目標(biāo)回波的總限制；Sf_AC(t)，SJEM_AC(t)和wn(t)分別為機(jī)身分量、旋轉(zhuǎn)部件分量和噪聲分量；Cf_AC，CJEM_AC和Cn為各分量的系數(shù)。具體地，機(jī)身回波分量為

Sf_AC(t)= exp(j2πfdt)

(2)

JEM回波分量為

(3)

式中，fd為機(jī)身多普勒頻移量，λ為雷達(dá)波長，R0為目標(biāo)遠(yuǎn)場距離，α為方位角，β為俯仰角，L1m和L2m分別為槳葉根和槳葉尖到槳中心的距離，M為理想旋轉(zhuǎn)部件數(shù)量(發(fā)動機(jī)數(shù)量)，可見度函數(shù)V(α,β′,P)用來描述旋轉(zhuǎn)部件遮擋情況，Nm為第m個旋轉(zhuǎn)部件的葉片數(shù)，θkm=θ0+2πk/Nm，θ0為第0個槳葉的初始轉(zhuǎn)角，一般忽略整個槳葉的扭轉(zhuǎn)，g1m=sin(|β′| +?m)+sin(|β′|-?m) ，g2m=sign(β′)[sin(|β′|+?m)+sin(|β′|-?m)]，?m表示漿葉角，β′用于區(qū)別旋轉(zhuǎn)面方向，當(dāng)旋轉(zhuǎn)面平行飛行方向時β′=β， 垂直時β′=π/2-β，ωrm為第m個旋轉(zhuǎn)部件的轉(zhuǎn)速。

風(fēng)輪機(jī)回波模型與飛行器目標(biāo)模型類似，但風(fēng)輪機(jī)為固定目標(biāo)，所以沒有整體目標(biāo)的多普勒頻移項(xiàng)fd，同時去掉了一些考慮不同飛行器類型而設(shè)置的參數(shù)。其常用回波模型[5,7]如下：

sWT(t)=as(t)[Cf_WTSf_WT(t)+CJEM_WTSJEM_WT(t)]+

Cnwn(t)

(4)

式中：Sf_WT(t)，SJEM_WT(t)和wn(t)分別為風(fēng)輪機(jī)塔分量、風(fēng)輪機(jī)葉片分量和噪聲分量；Cf_WT，CJEM_WT和Cn為各分量的系數(shù)。具體地，風(fēng)輪機(jī)塔為固定物，回波僅包含距離調(diào)制：

(5)

風(fēng)輪機(jī)葉片回波分量為

cos(γ)sin(θi)sinc(δi)

(6)

式中，A為系數(shù)，M為分辨單位中的風(fēng)輪機(jī)個數(shù)，Ni為第i個風(fēng)輪機(jī)的頁片數(shù)，Li為槳葉長度，γ為雷達(dá)波束方向與風(fēng)輪機(jī)旋轉(zhuǎn)面的夾角，θi=ωit+2πn/Ni+θ0，ωi為轉(zhuǎn)速，δi=(2πLi/λ)cos(α)· cos(γ)cos(θi)，其他符號與之前飛行器模型中相同的符號代表相同含義，兩個模型中各角度參數(shù)的具體含義可以參看文獻(xiàn)[5,11]中圖示。

在目標(biāo)識別時，除了利用飛行器機(jī)身回波與風(fēng)輪機(jī)回波特征進(jìn)行識別外，還可以利用JEM特征提高識別的正確率。4種類型目標(biāo)的典型JEM信號頻譜如圖 1所示，可以看出4種目標(biāo)的JEM回波分量頻率特性有較大區(qū)別。但實(shí)際應(yīng)用中，空管雷達(dá)無法長時間照射目標(biāo)，時間一般在20～100 ms，使得多普勒域的分辨率較低，簡單的頻域進(jìn)行比較識別率較低，需要采用特征提取來進(jìn)一步識別。

(a)渦扇飛機(jī)

(d)風(fēng)輪機(jī)圖14種目標(biāo)JEM回波分量的典型頻率特性(雷達(dá)頻率為2.6 GHz，RPF=3 kHz，采樣時間為1 s，前3種目標(biāo)帶有一定的整體多普勒頻移)

2 目標(biāo)檢測方法

本文提出的目標(biāo)檢測方法總體步驟如下：

第一步空管雷達(dá)是固定配置，所以雷達(dá)工作范圍內(nèi)的風(fēng)電場區(qū)域信息比較容易獲得。為防止風(fēng)輪機(jī)強(qiáng)回波提高CFAR門限，使得飛行器目標(biāo)漏檢，可根據(jù)相關(guān)信息在雷達(dá)中設(shè)置相應(yīng)的距離方位波門圖(RAG圖)，以降低CFAR門限。實(shí)際處理中，可在該區(qū)域設(shè)置航跡禁止起始區(qū)，當(dāng)預(yù)測無飛行器通過該區(qū)域時，區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)點(diǎn)都按風(fēng)電場雜波處理，降低數(shù)據(jù)處理量。這一步是常規(guī)設(shè)置，數(shù)據(jù)處理從第二步開始。

第二步對可能進(jìn)入風(fēng)電場區(qū)域的目標(biāo)作目標(biāo)識別處理，區(qū)分渦扇飛機(jī)、螺旋槳飛機(jī)及直升機(jī)，而低分辨雷達(dá)對飛行器目標(biāo)識別當(dāng)前已有較多算法可供參考[11-13]，本文不作進(jìn)一步討論。這一步是為了后續(xù)有效利用不同飛機(jī)器的JEM信息，提高風(fēng)電場區(qū)域內(nèi)目標(biāo)識別的準(zhǔn)確率。

第三步對風(fēng)電場區(qū)域內(nèi)的雷達(dá)信號進(jìn)行MTD及CFAR處理，提取可能的目標(biāo)，對超過CFAR門限并且處于航跡預(yù)測的波門內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行飛行器與風(fēng)輪機(jī)目標(biāo)識別，具體算法見后文。將目標(biāo)識別結(jié)果送給數(shù)據(jù)處理器進(jìn)行相關(guān)處理，剔除風(fēng)電場干擾。

因?yàn)榈诙揭呀?jīng)完成了飛行器類型的識別，所以第三步完成的是特定飛行器類型與風(fēng)輪機(jī)的識別(例如，第二步中飛行器識別為直升機(jī)，那么第三步就只需要就直升機(jī)與風(fēng)輪機(jī)進(jìn)行識別)。為了提取不同目標(biāo)的特征進(jìn)行識別，就目標(biāo)的頻域特性進(jìn)行分析。首先考慮回波信號頻域的集中性，即集中大部分能量的頻率點(diǎn)的多寡。這里采用頻率能量熵[13]來作為提取特征1。首先將信號變換到頻域并求模值：

M1(f) = |FFT(s(t))|

(7)

式中， FFT(·)為快速傅里葉變換， |·|為求模運(yùn)算。

定義特征1：

(8)

為了更好地利用目標(biāo)的JEM特性，需要先去除機(jī)身回波，并保留JEM回波。對飛行器而言，機(jī)身回波強(qiáng)度大于JEM回波，且如式(2)所示，僅有單一頻率，所以可以通過找到頻域中模值最大點(diǎn)的方法來去除，這也就是常用的CLEAN算法[14]。而對風(fēng)輪機(jī)而言，JEM回波所占頻點(diǎn)較多，剔除其中一點(diǎn)并不會明顯影響其頻率特征。CLEAN算法的簡要步驟[13]如下：

第一步對回波信號s作快速傅里葉變換，S=FFT(s)。

第二步搜索找到S中模值最大的點(diǎn)，計(jì)算該點(diǎn)的頻率f1、幅度ρ1及相位φ1。則機(jī)身回波為

(9)

式中 ，t=1,2,…,T。

第三步將回波信號減去機(jī)身回波，得到JEM回波信號：

sJEM(t) =s(t)-sF(t)

(10)

對CLEAN運(yùn)算得到的sF(t)和sJEM(t)，從中提取了兩個特征量。

定義特征2：

F2= entropy(MJEM)

(11)

式中，MJEM為sJEM(t)的快速傅里葉變換結(jié)果求模值。該值反映了目標(biāo)JEM回波的頻域能量特征。

定義特征3：

F3= ‖sF‖2/‖sJEM‖2

(12)

式中， ‖·‖表示l2范數(shù)，該特征代表了目標(biāo)機(jī)身回波能量與JEM回波能量的比值。

典型條件下，4種目標(biāo)3種特征值的概率分布曲線如圖 2所示。可以看出，4種目標(biāo)3個特征的概率分布都存在重疊，無法由一種特征完成識別；但又各有區(qū)別，所以可以用來共同實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識別的功能。

(a)特征1

(b)特征2

(c)特征3圖2 典型條件下4種目標(biāo)3種特征值的概率分布曲線(雷達(dá)頻率為2.6 GHz，RPF=3 kHz，采樣時間為50 ms，詳細(xì)仿真條件參見第3節(jié))

支撐向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)方法是模式識別常用的算法之一，本文采用高斯核的SVM來完成目標(biāo)的識別，先使用不含噪聲信號樣本來完成對分類器的訓(xùn)練，輸出3種針對不同飛行器類別的分類器，最后對輸入帶有噪聲的測試信號完成分類。算法流程如圖 3所示，圖示上半部分為分類器訓(xùn)練過程，下半部分為樣本分類過程。因?yàn)樵诳偟乃惴ǖ诙街幸呀?jīng)完成了飛行器的識別，所以實(shí)際下半部分的三路中只有對應(yīng)飛行器的一路在進(jìn)行處理。

圖3 飛行器與風(fēng)輪機(jī)目標(biāo)識別算法框圖

3 仿真實(shí)驗(yàn)及分析

仿真實(shí)驗(yàn)中，設(shè)置雷達(dá)工作頻率為2.6 GHz，脈沖重復(fù)頻率PRF=3 kHz。飛行器參數(shù)參考文獻(xiàn)[13]設(shè)置，如表 1所示，其中渦扇飛機(jī)6種，螺旋槳飛機(jī)8種，直升機(jī)10種，飛機(jī)序號分別以T,P及H開頭表示。仿真中各飛行器的飛行速度、距離及高度參考文獻(xiàn)[11]設(shè)置，如表 2所示。此外，式(3)中V(α,β′,P)設(shè)為常數(shù)，方位角α及槳葉初相角θ0在U(0,π)隨機(jī)取值，式(2)中機(jī)身回波幅度Cf_AC在一次照射時間內(nèi)保持不變，不同照射組間服從Rayleigh分布，以符合SwerlingⅠ類起伏模型。風(fēng)輪機(jī)參數(shù)參考文獻(xiàn)[5]設(shè)置，式(6)中風(fēng)輪機(jī)數(shù)M設(shè)為1，槳葉數(shù)Ni設(shè)為3，轉(zhuǎn)速在U(5,25)(r/min)中均勻概率取值，風(fēng)輪機(jī)槳葉長度在U(10,24)(m)中均勻概率取值，方位角α及槳葉初相角θ0在U(0,π)隨機(jī)取值，因風(fēng)輪機(jī)高度都很低，在距離R0足夠大時，俯仰角隨R0改變很小，所以R0設(shè)為常數(shù)。

在每次仿真實(shí)驗(yàn)中，每組數(shù)據(jù)使用飛行器序號隨機(jī)抽取，4種目標(biāo)先分別產(chǎn)生1 000組無噪回波數(shù)據(jù)用于分類器訓(xùn)練；然后再分別產(chǎn)生1 000組包含高斯白噪聲的回波數(shù)據(jù)用于測試，即每個分類器的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)都為2 000組(1 000組飛行器加1 000組風(fēng)輪機(jī))。

表1 3種飛行器旋轉(zhuǎn)部件轉(zhuǎn)速和結(jié)構(gòu)參數(shù)

表2 3種飛行器典型場景下參數(shù)分布(U(a,b)代表(a,b)上均勻分布)

仿真實(shí)驗(yàn)1：總體性能及不同SNR對檢測準(zhǔn)確率的影響

設(shè)置照射時間為50 ms，3種分類器的檢測準(zhǔn)確率如圖4所示?？梢钥闯觯?dāng)信噪比(SNR)高于10 dB時，3種飛行器都可以很好與風(fēng)輪機(jī)進(jìn)行區(qū)分，能夠完成風(fēng)電場中飛行器與風(fēng)輪機(jī)回波的區(qū)分工作。此外，SNR低時，渦扇飛機(jī)與風(fēng)輪機(jī)的識別準(zhǔn)確率較高，因?yàn)闇u扇飛機(jī)JEM回波特征較簡單，抗噪聲干擾能力較強(qiáng)。而隨著SNR升高，另兩種飛行器的識別準(zhǔn)確率提升，因?yàn)檫@兩種目標(biāo)的JEM回波特征較復(fù)雜，SNR高時更容易與風(fēng)輪機(jī)的JEM回波特征進(jìn)行區(qū)分。

圖4不同SNR下3種分類器的檢測準(zhǔn)確率及平均檢測準(zhǔn)確率

仿真實(shí)驗(yàn)2：不同照射時間對檢測準(zhǔn)確率的影響

設(shè)置SNR為15 dB，3種分類器的檢測準(zhǔn)確率如圖5所示?？梢钥闯?，當(dāng)SNR較高時，照射時間為20 ms即可以得到較良好的檢測性能，當(dāng)照射時間超過30 ms后，檢測正確率緩慢提高但不明顯。此外，對直升機(jī)與風(fēng)輪機(jī)進(jìn)行區(qū)分，其準(zhǔn)確率相對照射時間不敏感。

圖5不同照射時間下3種分類器的檢測準(zhǔn)確率及平均檢測準(zhǔn)確率

4 結(jié)束語

本文將風(fēng)電場干擾抑制轉(zhuǎn)化為了飛行器與風(fēng)輪機(jī)的目標(biāo)識別問題，通過提取4種目標(biāo)的整體特征及JEM回波特征，完成了對飛行器目標(biāo)與風(fēng)輪機(jī)干擾的區(qū)分。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這種算法的有效性。在實(shí)際應(yīng)用中，算法第三步可以不直接進(jìn)行風(fēng)輪機(jī)雜波的剔除，而是將檢測目標(biāo)的信息與判定結(jié)果一起發(fā)送給后續(xù)的點(diǎn)跡、航跡濾波，進(jìn)一步提高檢測的準(zhǔn)確率。此外，本文沒有考慮地雜波及低SNR下算法的修正，后續(xù)工作可以就地雜波及噪聲的預(yù)濾除進(jìn)行研究。

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