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    基于非均勻陣列的二維測向技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

    2015-02-22 05:36:44石林艷
    無線電工程 2015年6期
    關(guān)鍵詞:遺傳算法設(shè)備

    郭 琳,王 宏,石林艷

    (中國電子科技集團(tuán)公司第五十一研究所,上海 201802)

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    基于非均勻陣列的二維測向技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

    郭琳,王宏,石林艷

    (中國電子科技集團(tuán)公司第五十一研究所,上海 201802)

    摘要基于瞬時(shí)大帶寬掃描,同時(shí)多個(gè)窄帶輻射源二維測頻、測向的需求,利用了非均勻L型天線陣列形式,并在該陣列形式的基礎(chǔ)上,利用改進(jìn)的遺傳算法合理配置、優(yōu)化天線陣元之間的距離。研究了基于頻譜檢測和空間譜估計(jì)結(jié)合的頻域聯(lián)合算法,該算法用于穩(wěn)健的二維高精度測頻、測向,同時(shí)設(shè)計(jì)了一套高精度二維測向設(shè)備,對上述技術(shù)進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,測試結(jié)果達(dá)到預(yù)期效果。

    關(guān)鍵詞空間譜估計(jì);遺傳算法;非均勻陣列;設(shè)備

    0引言

    隨著無線電通信事業(yè)的迅速發(fā)展,無線電頻譜資源日趨緊張,無線電干擾事件也日趨增多,通過測向查找干擾源也越來越重要。同時(shí)在現(xiàn)代電子對抗領(lǐng)域,待測輻射源偵察測向一直是一個(gè)非常重要的組成部分。對待測輻射源進(jìn)行精確測向(DOA)不僅能夠知道待測源的方向,而且將精確的測向數(shù)據(jù)與精確的到達(dá)時(shí)間(TOA)結(jié)合可以直接對待測輻射源定位。

    實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),多信號同時(shí)測向?qū)y向技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。陣列信號處理的空間譜估計(jì)技術(shù)可以提高空間信號的角度估計(jì)精度、角度分辨力等,它是一種不同于傳統(tǒng)的幅度測向法與相位測向法的全新測向方法。可以突破常稱的“瑞利限”,提高空域測向精度,同時(shí)在寬開的接收信號中檢測多個(gè)信號的方向。空間譜估計(jì)技術(shù)的輻射源接收天線一般采用陣列天線結(jié)構(gòu)。目前的一些測向設(shè)備一般采用均勻線陣或均勻園陣,很少采用非均勻陣列(稀布陣列)。非均勻陣列可以增大天線陣元間距,給天線布陣方式帶來很大的靈活性。

    本文在一種非均勻天線陣列(L型天線陣列)的基礎(chǔ)上,對非均勻布陣優(yōu)化算法等3種算法進(jìn)行了深入研究,用仿真手段進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),并應(yīng)用于工程實(shí)踐。

    1算法的描述和實(shí)現(xiàn)

    基于非均勻陣列的二維測向技術(shù)的實(shí)現(xiàn)過程中,共采用了3個(gè)關(guān)鍵算法:非均勻布陣優(yōu)化算法(自適應(yīng)遺傳算法)、頻域譜峰搜索算法和實(shí)用陣列校正算法。

    1.1 非均勻布陣優(yōu)化算法

    測向模糊是指對D個(gè)空間信號進(jìn)行測向時(shí),若該D個(gè)方向的線性組合不是這D個(gè)方向之一,而等于其他某個(gè)方向上的方向矢量,則存在空間測角模糊,一般來說相位延遲因子是引起模糊的主要原因。對于天線陣列而言,如果在視角范圍內(nèi)存在:

    (1)

    式中,θ表示與方向法線的夾角;φ表示與俯仰法線方向的夾角。

    則表明在視角范圍內(nèi)對應(yīng)不同的2個(gè)信號方向,存在完全相同的導(dǎo)向矢量,這種模糊稱為一般模糊(Trivial Ambiguity)[1]。

    除了這種較為簡單的模糊形式外,還存在一種更為復(fù)雜的模糊形式(Nontrivial Ambiguity),即某特定角度的導(dǎo)向矢量是其他導(dǎo)向矢量的線性組合。

    (2)

    在陣列的幾何配置無法滿足空間采樣定理要求的場合,通常采用如下2種方法來獲得無模糊測角估計(jì)。

    ① 對接收天線陣列進(jìn)行合理的幾何配置,二維測向算法與解方位模糊算法相結(jié)合,獲得空間信號真實(shí)的到達(dá)角估計(jì)。

    ② 通過解模糊算法配置天線幾何陣列,利用相應(yīng)的二維測向算法直接獲得空間信號真實(shí)的到達(dá)角的估計(jì),不需要再另外使用解方位模糊算法。

    文獻(xiàn)[2]使用了第1種方法解模糊,采用了陣列幾何配置加整數(shù)搜索法解DOA模糊,這種方法在考慮陣列幾何配置的情況下,除了采用相應(yīng)的DOA估計(jì)算法外,還要另外考慮解模糊算法問題。第2種方法直接采用優(yōu)化設(shè)計(jì)陣列陣元間距的算法合理的確定陣型中兩兩天線陣元的間距,使得非均勻陣列能夠無模糊方向的接收外來輻射源信息,利用到達(dá)角(DOA)檢測算法檢測空間信號的二維到達(dá)角(DOA),不用再另外考慮解模糊算法。本文采用了第2種方法。

    二維無模糊測向非均勻布陣優(yōu)化算法有很多。遺傳算法[3,4]作為一種全局優(yōu)化方法,因其簡單、通用,受到了廣泛的關(guān)注,已被應(yīng)用到天線陣列的優(yōu)化設(shè)計(jì)中。本文利用了改進(jìn)的遺傳算法對非均勻稀布陣列陣元間距進(jìn)行優(yōu)化布陣[5]。該算法根據(jù)本文設(shè)定的天線陣列形狀,通過動(dòng)態(tài)設(shè)定自適應(yīng)遺傳算法中交叉算子和變異算子的系數(shù),有效地改善了遺傳算法的性能。L形天線布陣示意圖如圖1所示??紤]到實(shí)際工程中對陣列尺寸的約束條件,在算法的計(jì)算機(jī)仿真中采用了節(jié)點(diǎn)映射的二進(jìn)制編碼方法,使陣元間距的遺傳編碼更加靈活、簡便。并利用雙適應(yīng)度函數(shù)(見式(3)),得到了輸出方向圖同時(shí)滿足低副瓣電平和窄波束寬度性能的陣列天線。

    bval=0.9MSR1+0.1GE。

    (3)

    圖1 L形天線布陣

    式中,bval為雙適應(yīng)度函數(shù);MSR1為主副瓣比值;GE為方向圖的增益降低幅度。

    文獻(xiàn)[4]說明雙適應(yīng)度值越高的個(gè)體,能夠同時(shí)滿足較窄波束性能和較低副瓣電平的概率越高,得到個(gè)體的性能越好,非均勻布陣就越合理,測向精度、無模糊度就越好。

    1.2 二維測向算法及實(shí)現(xiàn)

    空間譜估計(jì)測向算法很多,如MUSIC[6]算法、ESPRIT[7]算法和最大似然算法[8]等。目前空間譜估計(jì)測向設(shè)備普遍采用了MUSIC算法,該算法對中心頻率不同的信號,只用一次二維MUSIC譜峰搜索,運(yùn)算量小,估計(jì)精度高。但是在檢測相干信號或高相關(guān)信號時(shí),需要采用空間平滑技術(shù),該技術(shù)會損失陣列天線的孔徑。本文采用了另外一種二維精確測向算法:頻域多目標(biāo)測向算法,該算法是在文獻(xiàn)[9]的單比特頻域多波束測向基礎(chǔ)上另外采用了空間譜估計(jì)技術(shù)。首先將外來的多個(gè)輻射源信號轉(zhuǎn)換到頻域進(jìn)行檢測,然后對過門限的頻點(diǎn)利用空間譜估計(jì)技術(shù)進(jìn)行空域方向掃描,以精確測試二維到達(dá)角。該算法不僅可以在均勻天線陣列中使用,也可以在非均勻布陣的天線陣列中使用,增加了天線陣列布陣的自由度。根據(jù)頻域多目標(biāo)檢測技術(shù)[10-12]基于測向要求和測向算法的特點(diǎn),將檢測步驟分拆,并且在不同的處理芯片內(nèi)實(shí)現(xiàn)。

    步驟1:對回波數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)頻變換

    對各天線陣元通道的采樣數(shù)據(jù)做N點(diǎn)FFT。

    (4)

    k=0,1,…,N-1,i=1,…,M。

    對于點(diǎn)頻和窄帶脈沖調(diào)制信號,該變換使信號相干積累,而噪聲非相干疊加,信噪比提高N倍,便于對弱小目標(biāo)的偵察。

    步驟2:頻域檢測,測頻并獲取頻域樣本

    (5)

    步驟1和步驟2在FPGA芯片內(nèi)實(shí)現(xiàn),F(xiàn)PGA能夠高速并行運(yùn)行,同時(shí)實(shí)現(xiàn)多通道的FFT及信號樣本獲取,大大縮短處理時(shí)間,使二維測試設(shè)備的實(shí)時(shí)信號處理成為可能。

    步驟3:根據(jù)頻率測試方向

    (6)

    測向,自動(dòng)實(shí)現(xiàn)DOA和頻率的配對,式中,

    a(θk,φk,fk)aH(θk,φk,fk),

    式中,inv表示矩陣的逆;I表示單位矩陣。

    對待測輻射源的測試,分2種情況:① 對于獨(dú)立多信號,則直接利用式(6)檢測出k個(gè)方向的信號;② 對于相干信號,則首先利用式(6)檢測出功率大的信號方向,然后將該信號在檢測的方向上零陷,再利用式(6)檢測另外的相干信號。

    步驟3是獨(dú)立信號或相干信號的測向檢測方法,采用峰值搜索方法,這部分技術(shù)采用多個(gè)TI公司的6713DSP芯片實(shí)現(xiàn)。

    1.3 實(shí)用陣列校正算法及實(shí)現(xiàn)

    (7)

    為了得到通道間不一致性,以1通道的數(shù)據(jù)為參考信號(參考信號可以任取一個(gè)通道信號),那么k通道和1通道之間的差異用復(fù)數(shù)除法可得:

    (8)

    由于本系統(tǒng)發(fā)射信號脈沖為窄帶信號,且不同通道的頻率響應(yīng)函數(shù)是頻率慢變的,可以假設(shè)它們對于相同載頻的信號為一常數(shù),所以上式可以寫為:

    (9)

    這個(gè)復(fù)數(shù)便是一個(gè)載頻第k個(gè)通道幅相校準(zhǔn)權(quán)系數(shù)。正常工作時(shí),每個(gè)通道的信號必須先用其對應(yīng)的系數(shù)進(jìn)行補(bǔ)償,以消除不同通道間的幅相誤差影響。對于本系統(tǒng),每個(gè)頻點(diǎn)對應(yīng)一組(16個(gè))幅相校準(zhǔn)權(quán)系數(shù)。圖2和圖3為校準(zhǔn)前后各通道的實(shí)部和虛部。

    圖2 校準(zhǔn)前各通道的實(shí)部、虛部

    圖3 校準(zhǔn)后各通道的實(shí)部、虛部

    2基于非均勻陣列二維測向技術(shù)應(yīng)用實(shí)例

    2.1 二維測向設(shè)備的設(shè)計(jì)

    為了驗(yàn)證基于非均勻陣列二維測向技術(shù)的可行性,設(shè)計(jì)了一套二維測向設(shè)備。實(shí)際的測向設(shè)備需要快速、準(zhǔn)確測向,考慮到采用的測向算法在搜索方面需要花費(fèi)時(shí)間,通過將算法分拆為各個(gè)步驟,在硬件設(shè)備上采用了并行處理算法。該方法的實(shí)現(xiàn)使得系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間比直接采用搜索算法的系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間縮短了5~6個(gè)量級。經(jīng)微波暗室環(huán)境驗(yàn)證,該測向設(shè)備具有多信號同時(shí)測頻、二維測向能力;高分辨能力,空間信號二維測向分辨率達(dá)到了4o左右;高精度,測向精度小于0.5o,頻率分辨率達(dá)到了kHz級;瞬時(shí)大帶寬,瞬時(shí)帶寬可達(dá)幾百M(fèi)Hz等優(yōu)良性能。二維測向設(shè)備的實(shí)現(xiàn)框圖如圖4所示。

    圖4 二維測向設(shè)備的實(shí)現(xiàn)

    2.2 二維測向設(shè)備解決的關(guān)鍵技術(shù)

    二維測向設(shè)備解決了3項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù):非均勻布陣優(yōu)化算法(自適應(yīng)遺傳算法)的實(shí)現(xiàn)、頻域譜峰搜索算法和實(shí)用陣列校正算法的實(shí)際應(yīng)用。首先做了大量仿真,通過自適應(yīng)遺傳算法計(jì)算出天線陣元間距,使待測試輻射源信號在頻率和方向覆蓋范圍內(nèi)無模糊。采用對數(shù)周期天線單元,對數(shù)周期天線單元之間的互耦較小,減弱了天線單元方向圖的不一致性差別。頻域譜峰搜索算法被拆分為3個(gè)步驟實(shí)現(xiàn),這樣可以并行實(shí)現(xiàn)算法,充分利用DSP和FPGA芯片的特點(diǎn),即DSP便于搜索計(jì)算,F(xiàn)PGA便于并行高速,使得二維測向設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)二維同時(shí)多目標(biāo)實(shí)時(shí)響應(yīng)。實(shí)用陣列校正技術(shù)通過校正算法可以使測向精度更趨于理論值,也容忍了多通道接收機(jī)和處理機(jī)硬件帶來的不一致性誤差。

    2.3 二維測向設(shè)備的實(shí)測實(shí)驗(yàn)

    二維測向設(shè)備設(shè)計(jì)完成后,在微波暗室的環(huán)境內(nèi)進(jìn)行了獨(dú)立多信號、相干信號的試驗(yàn),測試數(shù)據(jù)如表1、表2所示。

    表1 獨(dú)立多信號的測試數(shù)據(jù)

    表2 含相干信號的測試數(shù)據(jù)

    因?yàn)閷?shí)際設(shè)備進(jìn)行多通道校正后仍存在一些隨機(jī)幅相誤差,模擬真實(shí)環(huán)境測試所得數(shù)據(jù)相對于仿真數(shù)據(jù)的誤差大了一些,但是測試的參數(shù)指標(biāo)均達(dá)到設(shè)備的指標(biāo)要求。

    3結(jié)束語

    面對高密度、復(fù)雜多變和各種調(diào)制方式交疊的信號環(huán)境,無論是無線通信還是現(xiàn)代電子對抗技術(shù),對瞬時(shí)大帶寬、同時(shí)多輻射源的二維測向技術(shù)都有很高的要求?;诖怂枷?,本文提出了基于L型非均勻陣列的天線布陣方式,利用改進(jìn)的遺傳算法對該陣型進(jìn)行優(yōu)化布陣,采用了具有超分辨能力的空間譜估計(jì)技術(shù)對瞬時(shí)大帶寬,同時(shí)多輻射源進(jìn)行高精度二維測向。設(shè)計(jì)出了一套二維測向設(shè)備,并在微波暗室的環(huán)境中做了大量的測試工作,結(jié)果達(dá)到預(yù)期目的。同時(shí)也發(fā)現(xiàn)了一些問題,如陣列中的互耦問題對測向的影響。文獻(xiàn)[13]提出了2個(gè)基本方法解決實(shí)際天線陣列的互耦問題。如果該問題能夠得到很好的解決,那么基于穩(wěn)健的空間譜分析的高精度多維測頻、測向設(shè)備必將會在現(xiàn)代無線電和電子對抗領(lǐng)域得到大力推廣使用。

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    郭琳女,(1979—),工程碩士,工程師。主要研究方向:雷達(dá)對抗總體技術(shù)。

    王宏男,(1972—),博士,高級工程師。主要研究方向:雷達(dá)對抗總體技術(shù)、無源探測定位。

    Design of Two-dimensional Direction-finding Equipment

    Based on the Spatial Spectrum Estimation

    GUO Lin,WANG Hong,SHI Lin-yan

    (The51thResearchInstituteofCETC,Shanghai201802,China)

    AbstractBased on the requirements of instantaneous wide bandwidth scanning and simultaneous2D frequency measurement and direction finding of multiple narrowbandradiation sources,the paper uses the non-uniform L-type antenna array and the improved genetic algorithm based on this array type to configure and optimize the distance between the antenna array elements rationally.The paper also studies a frequency domain joint algorithm based on a combination of spectrum sensing and spatial spectrum estimation.This algorithm is used for robust 2D high-precision frequency measurement and direction finding.At the same time,the paper designs a set of high-precision 2D direction finding equipment,which validates the above technique in practice,and the test resultsshow that the expectation has been reached.

    Key wordsspatial spectrum estimation;genetic algorithm;non-uniform array;equipment

    作者簡介

    收稿日期:2015-03-04

    中圖分類號TN974

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼A

    文章編號1003-3106(2015)06-0044-05

    doi:10.3969/j.issn.1003-3106.2015.06.13

    引用格式:郭琳,王宏,石林艷.基于非均勻陣列的二維測向技術(shù)的實(shí)現(xiàn)[J].無線電工程,2015,45(6):44-48.

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