陳宏昆,盧建斌
(海軍工程大學(xué) 電子工程學(xué)院, 湖北 武漢 430033)
高分辨雷達(dá)發(fā)射寬帶信號時(shí),雷達(dá)的距離分辨單元遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于目標(biāo)尺寸,目標(biāo)占據(jù)多個(gè)距離單元,每個(gè)距離單元內(nèi)的回波信號是該單元內(nèi)所有散射中心反射回波的矢量和,這樣就可以得到目標(biāo)反射場強(qiáng)度在雷達(dá)徑向上的投影圖,這就是一維距離像[1-5]。一維距離像能夠提供目標(biāo)的散射中心數(shù)目、分布及徑向長度等特征,且具有獲取簡單、實(shí)時(shí)性高等優(yōu)點(diǎn)[3,6-9],所以,一維距離像目標(biāo)識別可以在海上艦船目標(biāo)識別中發(fā)揮重要作用。
但在實(shí)際應(yīng)用中,艦船目標(biāo)姿態(tài)角和海面起伏[10]的不確定,雷達(dá)信號的帶寬、載頻等參數(shù)的擾動(dòng),以及雷達(dá)信號處理等,均會(huì)改變一維距離像特性,給一維距離像目標(biāo)識別造成了困難[9,11-13]。本文將對艦船目標(biāo)一維距離像進(jìn)行仿真,并研究一維距離像對姿態(tài)角、海面起伏、雷達(dá)帶寬和加窗處理的敏感性,為雷達(dá)目標(biāo)識別的特征提取等后續(xù)工作提供技術(shù)支持。
一維距離像的本質(zhì)是目標(biāo)散射中心在雷達(dá)徑向上的分布。艦船姿態(tài)角變化,導(dǎo)致不同散射中心在雷達(dá)徑向上的相對位置變化,一維距離像隨之改變,故艦船一維距離像對姿態(tài)角敏感[13]。
一般岸基對海雷達(dá)的天線架設(shè)高度為海拔幾百米到一千多米,最大探測距離為幾十公里,若不考慮海浪導(dǎo)致艦船傾斜,可推算出雷達(dá)掠射角大致所處的范圍為0.5°~5°。所以,相對于可以在0°~360°范圍內(nèi)變化的方位角,掠射角變化對艦船一維距離像的影響可忽略不計(jì),因此本文只考慮方位角敏感性。
利用高分辨率雷達(dá)獲取艦船一維距離像時(shí),距離分辨力δ與雷達(dá)帶寬B關(guān)系式為
(1)
式中,C=3×108m/s為光速。
由式(1)可知,雷達(dá)信號帶寬越寬,則距離分辨力越高。對于艦船散射中心模型,散射中心在雷達(dá)徑向上相對距離越近,區(qū)分散射中心的難度越大,要求雷達(dá)信號的帶寬越寬。
為了定量地說明一維距離像之間的差異,本文引入相關(guān)系數(shù)的概念。相關(guān)系數(shù)是用來反映變量之間關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo),變量X、Y的相關(guān)系數(shù)ρXY定義為
(2)
由式(2)可知,|ρXY|取值在0~1之間,其值越高,表示X、Y相關(guān)度越高,反之,相關(guān)度越低。通常,|ρXY|≥0.8時(shí),認(rèn)為變量X、Y有強(qiáng)相關(guān)性。
求解方位角在1°~360°范圍內(nèi),任意兩個(gè)整數(shù)角度的艦船一維距離像之間的相關(guān)系數(shù),得到一個(gè)360×360的矩陣,不妨稱其為一維距離像方位角相關(guān)系數(shù)矩陣。方位角相關(guān)系數(shù)矩陣可以鮮明地表征不同方位角的一維距離像之間的差異。
艦船在海面上航行時(shí),海面對艦船目標(biāo)的鏡像作用表現(xiàn)在使電磁波信號在海洋表面與目標(biāo)表面之間產(chǎn)生多次反射或散射,直射波與反射波在空間中相干,導(dǎo)致各散射中心回波能量不同程度地改變,這對艦船目標(biāo)散射特性的影響是不可忽略的。根據(jù)文獻(xiàn)[14],海面對目標(biāo)雷達(dá)回波影響通常用影響函數(shù)表示。影響函數(shù)是指,在距離相同的條件下,海面上目標(biāo)的電磁波入射場E強(qiáng)度與自由空間中入射場E0強(qiáng)度之比
(3)
艦船散射中心模型不同散射中心的影響函數(shù)之間的差異越大,表示海面的干涉作用對艦船雷達(dá)回波的影響越大。因此,本文定義所有散射中心的影響函數(shù)的最大值與最小值之比為參數(shù)υ,用來表征海面干涉作用的強(qiáng)度,即
(4)
式中,Ω={V1,V2,…,VN}為所有散射中心的影響函數(shù)構(gòu)成的集合。
普通脈沖雷達(dá)的時(shí)寬帶寬積約為1,為了提高距離分辨力同時(shí)兼顧雷達(dá)作用距離,通常采用脈沖壓縮體制雷達(dá)[3]。脈沖壓縮的原理是對寬脈沖進(jìn)行頻率或相位調(diào)制,使其具有和窄脈沖相同的帶寬,通過接收機(jī)的匹配濾波器壓縮后,也具有和窄脈沖相同的時(shí)寬。脈沖壓縮技術(shù)根據(jù)調(diào)制方式可分為線性調(diào)頻、非線性調(diào)頻和相位編碼技術(shù),其中,線性調(diào)頻是目前最常用的脈沖壓縮技術(shù)。
由于線性調(diào)頻脈沖壓縮會(huì)產(chǎn)生較高的距離副瓣(第一距離副瓣的高度為-13.2 dB),通常采用在時(shí)域上對信號做加權(quán)處理,即加窗處理,來抑制距離副瓣。常用的窗函數(shù)有:海明(Hamming)窗、漢寧(Hanning)窗、布萊克曼(Blackman)窗和凱澤 (Kaiser) 窗等[15]。
仿真方位角為1°~30°時(shí)的艦船一維距離像,按方位角排列,如圖1所示,不同方位角的艦船一維距離像有顯著的區(qū)別,具體表現(xiàn)在:(1)一維距離像長度對方位角敏感;(2)波峰數(shù)目及分布對方位角敏感。出現(xiàn)了兩個(gè)或多個(gè)波峰之間的距離逐漸擴(kuò)大的現(xiàn)象以及兩個(gè)或多個(gè)波峰逐漸靠攏最終合并為一個(gè)波峰的現(xiàn)象;(3)在一些角度“突然”多出了一個(gè)波峰,在一些角度有波峰“突然”消失。
圖1 方位角為1°~ 30°的艦船一維距離像
因?yàn)橐痪S距離像長度與艦船在雷達(dá)徑向投影的長度成正比,方位角變化改變艦船在雷達(dá)徑向投影的長度,導(dǎo)致距離像長度變化。方位角變化,艦船散射中心在雷達(dá)徑向上的相對距離發(fā)生變化,即發(fā)生了距離游移。散射中心遮擋變化導(dǎo)致波峰的出現(xiàn)和消失。
求解艦船散射中心模型的一維距離像方位角相關(guān)系數(shù)矩陣,如圖2所示。方位角相關(guān)系數(shù)矩陣的兩條對角線附近各有一條相關(guān)系數(shù)值遠(yuǎn)高于別處,且非常接近于1的帶狀區(qū)域。另外,該矩陣還有4個(gè)以方位角為90°和270°為中心的相關(guān)系數(shù)值較高的“特殊區(qū)域”。
圖2 一維距離像方位角相關(guān)系數(shù)矩陣
根據(jù)仿真結(jié)果,方位角相差約10°的范圍內(nèi),相關(guān)系數(shù)高于0.8,艦船一維距離像高度相似。方位角之和約為360°時(shí),艦船一維距離像也高度相似。因?yàn)槔走_(dá)向艦船左、右兩舷對稱照射時(shí),艦船散射中心在雷達(dá)徑向上分布
相近。艦船方位角約為90°或270°時(shí),艦船的船舷對準(zhǔn)雷達(dá)照射方向,橫跨距離單元數(shù)少,散射中心在雷達(dá)徑向上分布集中,導(dǎo)致一維距離像方位角敏感度降低。
不同雷達(dá)帶寬下的一維距離像方位角相關(guān)系數(shù)矩陣如圖3所示。根據(jù)仿真結(jié)果,雷達(dá)帶寬越窄,方位角相關(guān)系數(shù)矩陣的整體值越高,不同方位角的一維距離像之間的相關(guān)度越高,即一維距離像的方位角敏感度越低。因?yàn)閹捲秸?,同一距離單元所包含的散射中心數(shù)目越多,一維距離像包含的散射中心信息越少,對艦船的描述也越不精確,導(dǎo)致艦船散射中心在雷達(dá)徑向上分布變化的敏感性降低。
圖3 不同帶寬下的一維距離像方位角相關(guān)系數(shù)矩陣
計(jì)算不同海面起伏均方根高度值μ時(shí),所有艦船散射中心的影響函數(shù),搜索其中的最大、最小值,并求解參數(shù)υ。參數(shù)υ與μ的關(guān)系如圖4所示,參數(shù)υ與海面起伏高度μ呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,當(dāng)海面起伏趨近于0時(shí),參數(shù)υ值急劇上升。
根據(jù)仿真結(jié)果,海面越平靜,不同散射中心的影響函數(shù)值差距越大,海面鏡像作用使得艦船一維距離像與自由空間中的差距越大。原因在于海面對電磁波影響包括鏡面反射和漫反射兩種,海面越平靜,散射作用減弱,而反射作用增強(qiáng),從而導(dǎo)致多路徑之間的電磁波相干性增強(qiáng)。對于多散射中心而言,海面越平靜,干涉作用對不同散射中心回波造成的強(qiáng)度變化差距就越大。
加窗處理后的一維距離像如圖5所示(圖中凱澤窗的參數(shù)β=50)。不加窗的一維距離像存在明顯起伏的距離旁瓣,加窗后距離旁瓣顯著降低。加窗后距離像主瓣展寬、峰值降低,且由于主瓣展寬,加窗后相鄰足夠近的兩個(gè)或多個(gè)波峰合并為一個(gè),距離分辨力降低。對于不同的窗函數(shù),加β=50的凱澤窗的一維距離像上述現(xiàn)象最明顯,加海明窗、漢寧窗和布萊克曼窗的一維距離像抑制旁瓣、主瓣降低和展寬的效果比較接近,介于不加窗和加β=50的凱澤窗之間。
加窗處理通過展寬主瓣來換取對旁瓣的抑制。因此,對于單個(gè)散射中心回波,距離旁瓣降低,主瓣峰值降低并展寬。相鄰足夠近的主瓣展寬后合并,導(dǎo)致雷達(dá)的距離分辨力降低。
圖4 參數(shù)υ與海面起伏高度μ的關(guān)系圖
圖5 加窗后的艦船散射中心模型一維距離像
為了驗(yàn)證仿真結(jié)果,本文在CST微波工作室(CST Microwave Studio)環(huán)境下建立了艦船模型,分析電磁波在艦船表面的散射情況,獲取目標(biāo)雷達(dá)回波。
CST 微波工作室[16]是一款專用于設(shè)計(jì)、分析中高頻無源器件及天線的軟件,適用于全電磁頻段。該軟件的工作原理是首先對目標(biāo)進(jìn)行網(wǎng)格劃分,利用射線彈跳法[17]仿真電磁波在物體表面的傳播路徑,并求解電磁波回波,獲得目標(biāo)的頻域響應(yīng),即RCS信息。求解該艦船模型的一維距離像方位角相關(guān)系數(shù)矩陣,如圖6(b)與艦船散射中心模型的方位角相關(guān)系數(shù)矩陣圖6(a)作比對。
根據(jù)仿真結(jié)果,基于CST微波工作室的艦船模型的方位角相關(guān)系數(shù)矩陣的整體數(shù)值高于艦船散射中心模型,但兩者具有相同的特征,即兩條對角線附近各有一條相關(guān)系數(shù)值遠(yuǎn)高于別處,且非常接近于1的帶狀區(qū)域;有4個(gè)以方位角為90°和270°為中心的相關(guān)系數(shù)值較高的“特殊區(qū)域”。因此,用兩種方法仿真得到的艦船目標(biāo)一維距離像方位角敏感性基本吻合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文利用艦船散射中心模型分析一維距離像特性的準(zhǔn)確性。
圖6 兩種艦船模型方位角相關(guān)系數(shù)矩陣
本文基于艦船散射中心模型,對艦船目標(biāo)一維距離像做了仿真實(shí)驗(yàn),分析了艦船目標(biāo)一維距離像特性。利用CST微波工作室對仿真結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果顯示:方位角變化對一維距離像有顯著影響,但在一定方位角范圍內(nèi),一維距離像具有相似性。雷達(dá)帶寬越窄,一維距離像的方位角敏感度越低。海面起伏越小,海面的多徑效應(yīng)越顯著。加窗處理可以抑制距離旁瓣,但同時(shí)展寬主瓣,降低了雷達(dá)距離分辨力。
[1]Li H, Yang S. Using range profiles as feature vectors to identify aerospace object[J]. IEEE Transactions on AES, 1993, 41(3):261-280.
[2]Zyweek A, Bogner R E. Radar target recognition using range profiles[J]. IEEE International Conference on ASSP,1994,2(6):373-376.
[3]張家昌,繞偉,蔣志國.雷達(dá)目標(biāo)一維距離像仿真研究[J].電子測量技術(shù),2013,36(5):38-40.
[4]趙鵬亮,曾海兵,陳珂.高分辨雷達(dá)一維距離像研究[J].電子科技,2014,27(1):95-99.
[5]Hallaj R, Mohseni R, Kazemi K. Aerial target recognition based on high resolution range profiles (HRRP)[M].Berlin:Springer International Publishing,2013.
[6]Lan D U, Liu H W, Zheng B, et al. A new feature extraction method using the amplitude fluctuation property of target HRRP for radar automatic target recognition[J].Frontiers of Electrical and Electronic Engineering,2006,1(2):171-176.
[7]王錦章.一種提高雷達(dá)HRRP識別和拒判性能的新方法[J].電子科技,2014,27(12):150-154.
[8]Zhou D. Orthogonal maximum margin projection subspace for radar target HRRP recognition[J]. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking,2016(1):72.
[9]楊莉.一維距離像特性分析及目標(biāo)識別方法研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2014.
[10] 孫昭峰.復(fù)雜背景的海上目標(biāo)雷達(dá)信號特性研究[J].艦船科學(xué)技術(shù),2016,38(8A):100-102.
[11] Liu Hongwei.Robust radar automatic target recognition algorithm based on HRRP signature [J]. Frontiers of Electrical and Electronic Engineering,2012,7(1):49-55.
[12] Pan Mian. Multi-task hidden markov modeling of spectrogram feature from radar high-resolution range profiles[J]. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing,2012,2012(1):86-90.
[13] 張明敏,盧建斌,程廣利.近距離水聲模擬測量艦船目標(biāo)雷達(dá)一維距離像[J].哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào),2016,37(6):855-859.
[14] 席澤敏.艦船目標(biāo)雷達(dá)HRRP水聲模擬獲取方法研究[D].武漢:海軍工程大學(xué),2011.
[15] 尹為民,歐陽華,錢美,等.數(shù)字信號處理[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2011.
[16] 張敏.CST微波工作室用戶全書[M].成都:電子科技大學(xué)出版社,2004.
[17] 丁建軍,陳磊,劉志偉,等.基于時(shí)域彈跳射線法分析電大尺寸目標(biāo)的散射[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2010,32(9):1846-1849.