利用多干擾機對抗SAR雙通道干擾對消技術的研究

黃 龍董春曦 趙國慶

(西安電子科技大學電子信息攻防對抗與仿真技術教育部重點實驗室 西安 710071)

1 引言

成像雷達如SAR, InSAR[1,2]是一種微波測量技術，不但能對目標進行高分辨成像，還能通過多通道相位干涉測量獲取目標的高程信息，在軍事、勘探等領域發(fā)揮著極其重要的作用[3,4]。因此，對成像雷達的干擾研究具有重要意義。成像雷達具有很強的抗干擾能力，單通道SAR能通過圖像濾波抑制相干斑噪聲[57]-，InSAR可以通過干涉相位濾波去除噪聲干擾對干涉相位圖的影響[810]-。而對抗地面固定干擾站的噪聲壓制干擾時，雙通道SAR和單航過的 InSAR能利用干擾信號對應雙通道回波的干涉相位的緩變，通過相位補償和干擾對消來削弱干擾信號，得到受干擾影響很小的2維SAR圖像[11]。文獻[12]提出通過干擾機的運動使干擾信號在 InSAR雙通道內的相位差發(fā)生快速變化，給干擾信號相位差的估計帶來困難，但是干擾機的位置對干擾效果影響較大，無法實現成像期間的全程干擾。

多航過的InSAR是分時雙通道接收，所以無法進行干擾對消。本文針對雙通道 SAR和單航過InSAR的干擾對消問題，通過分析指出，雙干擾機能使雙通道內干擾信號的相位差在同一方位向的不同采樣時間上發(fā)生快變，從而有效對抗雙通道干擾對消。為達到相同的干擾效果，每部干擾機發(fā)射的干擾信號的功率也僅為單部干擾機的一半。

2 雙通道對消原理

雙通道對消技術的思想來自于雜波抑制的偏置相位中心天線(DPCA)技術[13]。DPCA的原理是把兩個或多個天線的相位中心在飛行方向上作補償，然后通過對消抑制慢變的雜波。

以單航過InSAR系統為例，建立如圖1所示的正側視雙通道SAR模型，兩個SAR天線R1和R2的基線長度為B，天線R1發(fā)射，兩部天線同時接收。雷達沿x軸正方向以速度v勻速飛行，高度為H，成像區(qū)域為F。在慢時間mt時刻，兩通道接收到區(qū)域F內點目標(,)x y的回波聚焦后的復圖像和為

圖1 InSAR雙通道模型

地面有一干擾機1J對雷達進行干擾。干擾信號進入雷達后，雷達回波信號既包含目標回波，也包含干擾信號。在mt時刻，雷達兩通道接收同一干擾機信號的相位差為

設1J坐標為坐標為坐標為。其中，X代表不同的方位向距離，hB和vB分別為基線在水平和垂直方向上的分量。則有

對式(3)進行泰勒展開并忽略二次項得

根據式(1a)，式(1b)，式(5a)和式(5b)，目標和干擾的復合信號在兩通道內的復圖像可以表示為

由于難以精確估計雷達和干擾機的距離，干擾信號的相位差jφΔ很難通過式(2)計算，一般采用搜索法估計干擾信號相位差[14]：首先建立代價函數，然后在[0,2]π范圍內搜索，找到函數的極值。當干信比較大時，干擾信號能量大于地物回波能量，干擾信號的干涉相位還會體現在復圖像的相位圖上，即干信比的增大會使jφΔ的估計變得容易。

3 雙干擾機信號分析

通過一部固定的干擾機對SAR進行干擾，干擾信號的干涉相位很容易被雷達方估計，從而用于SAR圖像的干擾對消。文獻[12]和文獻[15]提出用運動的干擾機使干擾信號在不同的慢時間上發(fā)生快變，因此雷達必須在每個慢時間上都要對干擾信號的干涉相位進行估計，無疑增加了干擾對消的難度。但是干擾效果和干擾機的運動方向、干擾機飛行速度及干擾機和雷達的距離有關，由于干擾機運動是連續(xù)的過程，無法實現成像期間的全程干擾。另一方面，盡管干擾信號的干涉相位估計變得困難，雷達方并不一定要對信號進行實時處理，干擾對消還是可以通過增加算法復雜度得以實現。

如圖1所示，兩部干擾機1J和2J同時對雷達進行噪聲壓制干擾。兩部干擾機發(fā)射的干擾信號在兩通道內聚焦后的復圖像分別表示為。設干擾機1J發(fā)射信號在雙通道內的相位差為1φΔ;2J發(fā)射信號在雙通道內的相位差為2φΔ，則有

兩通道內，干擾的和信號分別表示為

將式(9a)代入式(9b)，有

因為兩部干擾機固定不動，1φΔ,2φΔ近似不變。式(10)的第1項為對通道1中干擾和信號進行固定相位補償后的結果，是干擾機J2的干擾信號在通道1的聚焦結果，對于不同的點(,)x y，其聚焦結果類似噪點，有隨機的幅度和相位。第2項的相位項為，當時，式(10)第2項約等于0，導致干擾信號在通道2內的和信號總是比通道1中的和信號多了相位，所以依然可以用相位補償和對消來消除干擾。當時，式(10)的第2項為對進行的相位補償，兩通道干擾的和信號對于不同的點沒有固定的相位差。由于和經式(9a)和式(9b)做矢量疊加后，幅度是不一樣的。若用一個估計相位去補償對消，則對于大部分干擾相位差與不同的干擾點，對消不能消除干擾；而對于小部分干擾相位差與相同(或接近)的干擾點，由于幅度不同，也不能完全對消。

4 雙干擾機布置及干涉相位估計

雷達通過主瓣照射地物目標，為了對雷達進行主瓣干擾從而降低干擾機的功率需求，兩部干擾機都要位于雷達主瓣內，所以干擾機要布置在盡量靠近被保護區(qū)域的位置。為了進一步降低干擾功率，可以采用相干噪聲干擾。同時，為了使雙通道對消失效，兩干擾機的干涉相位, k為整數。

對于沿距離向不同位置擺放的干擾機，將式(4)中的cy替換為變量Y，并在cy處進行泰勒展開，忽略高次項得

其中，1y和2y分別為兩干擾機的距離向距離。如果沿距離向擺放了多個干擾機，能夠根據式(12)的線性關系和干擾機之間的距離得到兩干擾機干涉相位的差值，并且要保證此差值不是2π的整數倍，這個條件一般情況下都能滿足。

圖2所示為正側視工作時不同基線長度和傾角下干涉相位隨距離變化的仿真結果，仿真參數設置如下：雷達高度10 km，波長0.03 m，信號帶寬200 MHz，距離向波束寬度3.2°，下視角70°。考慮到雷達波束照射的范圍，只對27~28 km的距離向范圍進行了仿真。為了體現干涉相位與距離向距離的線性關系，干涉相位沒有對2π進行折疊，且各距離點的干涉相位均減去了最近點的干涉相位，使縱軸值從0開始。能夠看出，當雷達與干擾機位置較遠時，干涉相位與距離向距離呈線性關系，這與式(11)的分析一致。

圖2 干涉相位隨距離變化曲線

因為無法預知雷達參數及雷達與干擾機的空間關系，所以應該在被保護區(qū)域的不同位置上布置兩部以上的干擾機，且它們距離向的距離差不相等，并根據實際情況選擇其中兩部或兩部以上的干擾機對其進行干擾。由于雷達接收的干擾信號功率為兩干擾機發(fā)射功率之和，為達到相同的干擾效果，每部干擾機的發(fā)射功率只需要為單部干擾機時的一半。

5 仿真

本節(jié)利用第4節(jié)中的雷達參數對雙干擾機對抗干擾對消的方法進行仿真研究。圖3為無干擾時任一通道的SAR圖像。場景中心位于雷達在方位向零點時的波束中心與地面的交點，固定單站干擾時，干擾機位于場景中心點；雙站干擾時，兩干擾機分別位于場景中心點沿距離向兩側各50 m處。

圖4為利用10 dB干信比的噪聲壓制干擾時任一通道的SAR圖像，此處干信比定義為進入接收機時干擾信號的平均功率與所有目標回波的平均功率之比。存在強噪聲干擾時，圖像表現為強噪點，目標信息幾乎完全被遮蓋[16]。

圖5為固定單站干擾源發(fā)射時，雙通道干擾對消的結果。圖像中的干擾被對消掉，但是出現了沿方位向的黑色條紋，這是因為條紋處的干涉相位與干擾信號的干涉相位接近，導致式(7)的信號接近零。又因為平地的干涉相位是周期的，所以黑色條紋周期出現。

圖6為采用雙干擾機時的干擾對消效果，此時兩個干擾信號的功率都是目標回波的7 dB，其和信號的功率為目標回波的 10 dB。圖中有周期的黑色條紋，但在噪聲的遮蓋下，表現得不明顯。能看出干擾信號沒有得到明顯的對消，說明雙干擾機能有效對抗雙通道的干擾對消。

為了客觀說明雙干擾機對成像雷達雙通道抗干擾能力的削弱，分別對固定單站干擾機和雙干擾機時，干擾對消后的圖像和無干擾時的成像的相關系數圖進行仿真。2維圖像的相關系數是將矩陣變?yōu)橄蛄?，然后用?13)進行求解。但是此方法會損失圖像的區(qū)域信息，所以此處先將圖像分割成MN×個3×3的子塊，再對每個子塊用式(13)求解，得到的相關圖的長和寬都為之前的 1/3。圖 7是用上述方法得到的固定單站干擾時干擾對消后的圖像與無干擾圖像的相關系數圖，圖中亮處相關性強，暗處相關性弱，能明顯看到3條暗線，此處對應圖5中的暗條紋。圖8為采用雙干擾機時干擾對消后的圖像與無干擾圖像的相關系數圖，圖中沒有明顯的白色區(qū)域，其相關系數較小。

另一種方法是對兩幅圖像分別求一階梯度，再用式(13)求解相關系數。噪聲圖像突變較快，無干擾的圖像變化緩慢，一階梯度能突出噪聲圖像和普通圖像的差異。在對不同干信比下的固定單站干擾機和雙干擾機干擾對消后的相關系數進行求解后，得到如圖9所示的兩條曲線，其中相關性越小表示干擾效果越好。單部干擾機時，干擾對消后圖像的相關性在各干信比下都處于較高的水平，這是因為準確對消時，干擾總是能完全被對消，而圖像的周期明暗使相關性不為 1；雙干擾機時，干擾對消后圖像的相關性隨著干信比的增加而減小，干擾對消并沒有帶來圖像質量的提升。能直觀地看出，雙干擾機干擾效果要優(yōu)于單部干擾機，說明雙干擾機能減弱成像雷達的雙通道抗干擾能力。

6 結束語

圖3 無干擾時SAR圖像6號

圖4 10 dB干信比時SAR圖像

圖5 固定單站干擾時干擾對消結果

圖6 雙干擾機時干擾對消結果

圖7 固定單站時干擾對消后的相關圖

圖8 雙干擾機時干擾對消后的相關圖

圖9 兩種干擾機配置下干擾對消后的相關系數

地面固定單站干擾機對單航過的 InSAR進行噪聲壓制干擾時，干擾信號容易被雙通道干擾對消方法抑制掉。使用雙干擾機對InSAR進行干擾，可以消除干擾信號在同一慢時間上干涉相位的一致性，從而使干擾對消無效。同理，還可以將此方法推廣到多干擾機的分布式干擾中去，一方面可以降低每部干擾機的發(fā)射功率需求，另一方面能通過布陣提高干擾實施的靈活性。

[1] Lin Q, Vesecky J, and Zebker H A. A new approach in interferometric SAR data processing[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1992, 30(3): 560-567.

[2] Graham R. Synthetic interferometer radar for topographic mapping[J]. Proceedings of the IEEE, 1974, 62(6): 763-768.

[3] 劉楠, 劉昕, 張娟, 等. 非正交發(fā)射的寬域高分辨 MIMO InSAR成像模式研究[J]. 電子與信息學報, 2012, 34(1):140-147.Liu Nan, Liu Xin, Zhang Juan, et al.. A wide-swath high-resolution imaging mode for MIMO InSAR without transmitting orthogonal signals[J]. Journal of Electronics ＆amp;Information Technology, 2012, 34(1): 140-147.

[4] 姜麗敏, 陳曙暄, 向茂生. 一種基于連接點的機載 InSAR 區(qū)域網 DEM 重建方法[J]. 電子與信息學報, 2011, 33(11):2694-2701.Jiang Li-min, Chen Shu-xuan, and Xiang Mao-sheng. A method for airborne InSAR block DEM generation based on tie points[J]. Journal of Electronics ＆amp; Information Technology, 2011, 33(11): 2694-2701.

[5] 朱磊, 水鵬朗, 程冬. 基于混合迭代濾波的 SAR 圖像相干斑抑制[J]. 電子與信息學報, 2012, 34(5): 1038-1044.Zhu Lei, Shui Peng-lang, and Cheng Dong. SAR image despeckling based on mixed iteration filtering[J]. Journal of Electronics ＆amp; Information Technology, 2012, 34(5):1038-1044.

[6] 朱磊, 水鵬朗, 武愛景. 一種 SAR 圖像相干斑噪聲抑制新算法[J]. 西安電子科技大學學報(自然科學版), 2012, 39(2):80-86.Zhu Lei, Shui Peng-lang, and Wu Ai-jing. New algorithm for reducing speckle noise in the SAR image[J]. Journal of Xidian University, 2012, 39(2): 80-86.

[7] 李光廷, 禹衛(wèi)東. 基于自適應Bilateral濾波的SAR圖像相干斑抑制[J]. 電子與信息學報, 2012, 34(5): 1076-1081.Li Guang-ting and Yu Wei-dong. SAR image despeckling based on adaptive bilateral filter[J]. Journal of Electronics ＆amp;Information Technology, 2012, 34(5): 1076-1081.

[8] 汪魯才, 王耀南, 毛六平. 基于小波變換和中值濾波的InSAR干涉圖像濾波方法[J]. 測繪學報, 2005, 34(2): 108-112.Wang Lu-cai, Wang Yao-nan, and Mao Liu-ping. An algorithm of interferometric phase filter of InSAR based on wavelet analysis and median filter algorithm[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2005, 34(2): 108-112.

[9] 郭交, 李真芳, 劉艷陽, 等. 一種基于相干本質的InSAR方位向預濾波方法[J]. 電子學報, 2012, 40(3): 417-421.Guo Jiao, Li Zhen-fang, Liu Yan-yang, et al.. An improved method for InSAR azimuth prefiltering based on coherence principle[J]. Acta Electronica Sinica, 2012, 40(3): 417-421.

[10] 李海, 吳仁彪, 廖桂生. 改進的聯合子空間投影的 InSAR 干涉相位估計方法[J]. 系統工程與電子技術, 2013, 35(1): 45-52.Li Hai, Wu Ren-biao, and Liao Gui-sheng. Improved joint subspace projection method for InSAR interferometric phase estimation[J]. Systems Engineering and Electronics, 2013,35(1): 45-52.

[11] 唐波, 王衛(wèi)延. 干涉合成孔徑雷達抗干擾性能分析[J]. 電子與信息學報, 2006, 28(10): 1809-1811.Tang Bo and Wang Wei-yan. The study of the characteristic of InSAR in ECCM[J]. Journal of Electronics ＆amp; Information Technology, 2006, 28(10): 1809-1811.

[12] 唐波. 干擾機運動對InSAR雙通道抑制的影響[J]. 紅外與激光工程, 2008, 37(增刊): 719-722.Tang Bo. Effect of jammer motion on two channels cancellation in InSAR EW[J]. Infrared and Laser Engineering,2008, 37(Suppl.): 719-722.

[13] Rosenberg L and Gray D. Anti-jamming techniques for multichannel SAR imaging[J]. IEE Proceedings- Radar, Sonar and Navigation, 2006, 153(3): 234-242.

[14] 甘榮兵, 王建國, 何川. 雙天線對消彈射式干擾中的相位估計[J]. 電子學報, 2005, 33(9): 1691-1693.Gan Rong-bing, Wang Jian-guo, and He Chuan. Phase estimation in rebound jamming suppression by two channel SAR[J]. Acta Electronica Sinica, 2005, 33(9): 1691-1693.

[15] 唐波. 干擾機運動對 SAR方位雙通道抑制的影響[J]. 雷達科學與技術, 2009, 7(1): 40-45.Tang Bo. Effect of jammer motion on SAR Dual-channel cancellation in azimuth[J]. Radar Science and Technology,2009, 7(1): 40-45.

[16] 李兵, 洪文. 合成孔徑雷達噪聲干擾研究[J]. 電子學報, 2004,32(12): 2035-2037.Li Bing and Hong Wen. Study of noise jamming to SAR[J].Acta Electronica Sinica, 2004, 32(12): 2035-2037.