王文光,季 彧,任 欣
(1.北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院,北京 100191;2.國(guó)??萍加邢薰?,江蘇 南京 211106)
基于LFM波形的極化雷達(dá)移頻干擾鑒別
王文光1,季 彧2,任 欣1
(1.北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院,北京 100191;2.國(guó)??萍加邢薰?,江蘇 南京 211106)
基于數(shù)字射頻存儲(chǔ)器(Digital Ratio Frequency Memory, DRFM)的移頻干擾是一種常見(jiàn)的針對(duì)線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulated, LFM)脈沖雷達(dá)系統(tǒng)的欺騙式干擾。由于LFM脈沖信號(hào)的模糊函數(shù)具有距離-多普勒耦合的特點(diǎn),經(jīng)移頻處理后的干擾信號(hào)會(huì)對(duì)雷達(dá)接收系統(tǒng)產(chǎn)生距離欺騙的效果,常規(guī)雷達(dá)對(duì)抗移頻干擾面臨很多困難。該文研究了基于正負(fù)調(diào)頻的LFM波形進(jìn)行移頻干擾鑒別的方法。通過(guò)全極化雷達(dá)的信號(hào)處理,真實(shí)目標(biāo)和移頻干擾會(huì)表現(xiàn)出差異,該文在正負(fù)調(diào)頻LFM信號(hào)處理的基礎(chǔ)上,構(gòu)造了能夠表現(xiàn)目標(biāo)散射矩陣和干擾極化狀態(tài)差異的特征量,該特征可以用于目標(biāo)的真假鑒別。該文在給出鑒別量推導(dǎo)過(guò)程的同時(shí),利用仿真數(shù)據(jù)對(duì)所提出的針對(duì)移頻干擾的目標(biāo)鑒別方法進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新的極化鑒別方法可以有效區(qū)分目標(biāo)和移頻干擾。
抗干擾;移頻干擾;極化鑒別
欺騙式電子干擾是針對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)有源干擾的重要形式之一,它能夠產(chǎn)生大量假目標(biāo)或擾亂雷達(dá)的目標(biāo)參數(shù)測(cè)量[1-3],近年來(lái)學(xué)術(shù)界提出了很多對(duì)抗欺騙式干擾的算法[4,5],然而基于數(shù)字射頻存儲(chǔ)器(Digital Ratio Frequency Memory, DRFM)的移頻干擾等高逼真度欺騙干擾新技術(shù)的出現(xiàn)也給傳統(tǒng)對(duì)抗方法帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)[6,7]。轉(zhuǎn)發(fā)式假目標(biāo)就是常見(jiàn)的有源假目標(biāo)干擾之一,干擾機(jī)將截獲到的雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行移頻處理再轉(zhuǎn)發(fā)出去,就形成了轉(zhuǎn)發(fā)式移頻干擾,會(huì)影響雷達(dá)系統(tǒng)的跟蹤性能,甚至?xí)驗(yàn)槟繕?biāo)飽和等原因?qū)е吕走_(dá)系統(tǒng)無(wú)法正常工作。對(duì)抗移頻干擾的有效方法目前主要是采用時(shí)變的發(fā)射信號(hào),如改變發(fā)射信號(hào)的調(diào)頻斜率、初始相位等,但是這種方法會(huì)增加發(fā)射機(jī)的發(fā)射難度。除此之外還可以采用時(shí)頻分析方法來(lái)鑒別移頻干擾,但這類方法對(duì)信噪比的要求比較高,并且會(huì)出現(xiàn)信號(hào)混疊的情況,在實(shí)際處理中有很多困難。
極化雷達(dá)可以提供更加豐富的目標(biāo)信息,通過(guò)充分利用這些極化信息,可以減輕甚至消除惡劣電磁環(huán)境對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響,并為對(duì)抗有源假目標(biāo)等應(yīng)用提供了頗具潛力的技術(shù)途徑。近年來(lái),基于極化信息處理的真假目標(biāo)在電子對(duì)抗中引起了重視,一些極化鑒別算法被提出,典型的有基于全極化單脈沖雷達(dá)的極化鑒別算法[8]、基于天線空域極化捷變性質(zhì)的有源假目標(biāo)鑒別算法[9],以及基于同時(shí)測(cè)量體制、對(duì)雷達(dá)接收信號(hào)矢量進(jìn)行線性變換提取特征的極化鑒別算法[10]等。以上算法針對(duì)特定的干擾形式是有效的,但由于干擾技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步,這些方法也存在一定的局限,如鑒別統(tǒng)計(jì)量受干噪比影響較大,非同時(shí)極化測(cè)量體制下鑒別量會(huì)受干擾極化狀態(tài)起伏影響等。采用正負(fù)調(diào)頻斜率線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulated, LFM)波形的正交極化雷達(dá)作為一種常用的極化測(cè)量雷達(dá),其容易受到轉(zhuǎn)發(fā)式移頻干擾的影響,本文在研究現(xiàn)有的極化鑒別方法的基礎(chǔ)上,根據(jù)目標(biāo)和移頻干擾在正負(fù)斜率全極化雷達(dá)中的回波差異,提出了一種針對(duì)移頻干擾的極化鑒別算法。文章第二部分分析了正負(fù)斜率全極化雷達(dá)的接收信號(hào)模型,第三部分給出了新的極化鑒別算法的流程和極化鑒別量的構(gòu)造,第四部分對(duì)新的鑒別算法進(jìn)行了仿真和分析,驗(yàn)證了新算法的有效性。
1.1 目標(biāo)散射矩陣測(cè)量
LFM信號(hào)在雷達(dá)應(yīng)用中十分廣泛,在脈沖持續(xù)時(shí)間內(nèi)幅度恒定、頻率隨時(shí)間線性變化。一對(duì)調(diào)頻斜率相反的LFM信號(hào)可以用作極化散射矩陣瞬時(shí)測(cè)量的正交信號(hào)[11],其矢量傳輸信號(hào)可以寫作:
(1)
(2)
tp為脈沖持續(xù)時(shí)間,k0為常數(shù),叫做調(diào)頻斜率,當(dāng)其為正時(shí)脈沖為正調(diào)頻,為負(fù)時(shí)脈沖為負(fù)調(diào)頻。
(3)
(4)
在對(duì)抗場(chǎng)景下,雷達(dá)接收的信號(hào)既有目標(biāo)回波,也包含了假目標(biāo)等干擾信號(hào),本文以移頻干擾作為典型假目標(biāo),對(duì)目標(biāo)回波和干擾信號(hào)分別建模。
1.2 目標(biāo)回波模型
在下面的分析中忽略時(shí)延,目標(biāo)回波可表示為:
(5)
對(duì)目標(biāo)回波經(jīng)匹配濾波處理后可得到:
(6)
同理得到其他三個(gè)通道的處理結(jié)果可表示為:
(7)
(8)
(9)
(10)
(11)
1.3 移頻干擾模型
(12)
經(jīng)干擾天線轉(zhuǎn)發(fā)出的干擾信號(hào)可以表示為:
(13)
(14)
(15)
由前面一節(jié)的分析可以看出,目標(biāo)回波和移頻干擾經(jīng)雷達(dá)天線接收,并進(jìn)行匹配濾波處理后所得到的輸出矩陣有著明顯差異,基于這種差異,可以設(shè)計(jì)如下針對(duì)目標(biāo)和移頻干擾的極化鑒別算法,鑒別處理流程如圖1所示。其中包括了不同極化通道的匹配濾波、極化總功率合成、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)鑒別等過(guò)程。
圖1 極化鑒別算法框圖
2.1 功率積累與目標(biāo)檢測(cè)
(16)
2.2 極化鑒別量構(gòu)造
根據(jù)待定目標(biāo)位置,可以提取該位置處四個(gè)通道的輸出結(jié)果,并按下式對(duì)同極化通道和交叉極化通道進(jìn)行組合。
(17)
將移頻干擾和目標(biāo)的表達(dá)式(15)和式(10)代入式(17),對(duì)移頻干擾有:
(18)
對(duì)目標(biāo)信號(hào)則有:
(19)
上面的表達(dá)式可以直觀反映目標(biāo)的極化散射矩陣與干擾天線的極化狀態(tài)之間的差異,式(17)的極化組合量為待定目標(biāo)的真?zhèn)闻袆e提供了條件。
為消除目標(biāo)距離和干擾機(jī)功率對(duì)鑒別的影響,需利用待定目標(biāo)的總功率對(duì)構(gòu)造的極化組合量進(jìn)行歸一化,得到移頻干擾的極化鑒別量如下:
(20)
待定目標(biāo)總功率的計(jì)算如式(16),對(duì)干擾和目標(biāo),其總功率分別為:
(21)
(22)
對(duì)于干擾,鑒別量輸出為:
(23)
對(duì)目標(biāo),極化鑒別量輸出為:
(24)
通過(guò)以上的推導(dǎo),當(dāng)待定目標(biāo)為移頻干擾時(shí),新構(gòu)造的極化鑒別量的輸出為0,而對(duì)于目標(biāo),同極化分量乘積通常大于交叉通道乘積,使(24)式的輸出大于0,實(shí)現(xiàn)了對(duì)于目標(biāo)和移頻干擾的區(qū)分。
2.3 門限判別
以導(dǎo)彈彈頭或小型飛機(jī)等目標(biāo)為例,通常其共極化分量回波幅度差異不大[14-15],且遠(yuǎn)大于交叉極化分量,即SHH≈SVV?SHV=SVH,那么式(24)可以近似于:
(25)
對(duì)于其他目標(biāo),也可以得到大于0的結(jié)果,因此通過(guò)設(shè)置判決門限,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)待定目標(biāo)真?zhèn)蔚呐袥Q,完成移頻干擾的鑒別。
為驗(yàn)證所提出鑒別方法的效果,通過(guò)以下仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證分析。
3.1 真?zhèn)文繕?biāo)的鑒別能力
設(shè)置仿真條件如下:雷達(dá)發(fā)射信號(hào)脈沖寬度tp=10 μs,帶寬B=10 MHz,載波頻率f0=10 GHz;兩個(gè)目標(biāo)的多普勒頻移分別為fd1=20 KHz、fd2=500 KHz,極化散射矩陣為
對(duì)水平極化和垂直極化天線接收信號(hào)分別進(jìn)行匹配濾波,得到四個(gè)極化通道的信號(hào),仿真結(jié)果如下圖2所示,其中HV和VV通道輸出已經(jīng)過(guò)反轉(zhuǎn)。
圖2 不同極化通道接收信號(hào)匹配濾波輸出結(jié)果
圖2所示為目標(biāo)回波和由干擾機(jī)產(chǎn)生的兩個(gè)移頻干擾經(jīng)過(guò)匹配濾波后的輸出,可以看到移頻干擾形成了兩個(gè)較為明顯的假目標(biāo)。
圖3 輸出總功率
圖3為總功率的計(jì)算結(jié)果,通過(guò)對(duì)總功率通道進(jìn)行CFAR檢測(cè),可以得到4個(gè)待定目標(biāo),目標(biāo)位置點(diǎn)分別為3001,4501,4981,6000。僅從回波功率上無(wú)法將目標(biāo)和干擾區(qū)分開(kāi)。對(duì)檢測(cè)出的4個(gè)待定目標(biāo),計(jì)算移頻干擾鑒別量。4個(gè)待定目標(biāo)的總功率、移頻干擾鑒別量如下表1所示。
表1 待定目標(biāo)總功率與鑒別量列表
由表1可知,盡管待定目標(biāo)1和待定目標(biāo)4的功率高于其他兩個(gè)待定目標(biāo),但計(jì)算得到極化鑒別量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于待定目標(biāo)2和待定目標(biāo)3,通過(guò)設(shè)置合理的門限值即可將真實(shí)目標(biāo)鑒別出來(lái)。
3.2 信噪比對(duì)極化鑒別量的影響
天線接收中,采用的匹配濾波會(huì)提升信噪比SNR和干噪比JNR,為了進(jìn)一步分析匹配濾波后的信噪比和干噪比對(duì)極化鑒別量的影響,取4.1仿真中兩個(gè)目標(biāo)的回波,與干擾信號(hào)進(jìn)行對(duì)比分析,仿真中改變SNR(SNR=JNR),蒙特卡洛次數(shù)為50時(shí),得到目標(biāo)和干擾的鑒別量分別隨SNR(JNR)變化的曲線,如圖4所示。
圖4 鑒別量隨輸出信噪比(干噪比)變化情況
由圖4可以看出,隨著匹配輸出SNR(JNR)的提高,目標(biāo)鑒別量上升趨勢(shì),始終保持在0.4以上,且變化不大;移頻干擾的鑒別量也始終低于0.2,與目標(biāo)鑒別量有明顯差異,并且隨著輸出SNR(JNR)的提高,差異逐漸增大。因此,所提出的極化鑒別量在滿足穩(wěn)定檢測(cè)的條件下是一個(gè)有效的鑒別量。
3.3 干擾機(jī)極化狀態(tài)的影響
圖5 鑒別量隨干擾極化狀態(tài)變化曲線
圖5(a)可以看出,文獻(xiàn)[10]中算法的鑒別量仍然可以有效區(qū)分目標(biāo)和干擾2,但當(dāng)干擾1極化狀態(tài)接近水平極化或垂直極化時(shí)其鑒別量無(wú)法有效區(qū)分其與目標(biāo)2,可見(jiàn)文獻(xiàn)方法對(duì)于本文的移頻干擾情況存在一定的局限性。
圖5(b)中可以看出隨著干擾極化狀態(tài)由水平極化狀態(tài)變化到垂直極化狀態(tài)時(shí),本文算法所得到目標(biāo)與干擾的鑒別量略有起伏,但是依舊有較大差異,對(duì)于干擾機(jī)的不同極化狀態(tài),所提出的極化鑒別量都可以有效區(qū)分目標(biāo)和移頻干擾。
結(jié)合以上實(shí)驗(yàn),本文所提出的極化鑒別量能夠較穩(wěn)定地表示目標(biāo)和移頻干擾的差異,是一種有效的移頻干擾鑒別方法。
移頻干擾是目前有效的電子對(duì)抗方法,對(duì)雷達(dá)的目標(biāo)探測(cè)和跟蹤都提出了新的挑戰(zhàn)。本文在分析目標(biāo)散射矩陣與轉(zhuǎn)發(fā)干擾天線的極化狀態(tài)的差異的基礎(chǔ)上,利用基于正負(fù)斜率LFM波形的正交極化雷達(dá),通過(guò)對(duì)不同極化通道的組合處理,提出了新的極化鑒別量以進(jìn)行目標(biāo)和移頻干擾的區(qū)分。理論推導(dǎo)和仿真實(shí)驗(yàn)都表明了本方法對(duì)移頻干擾目標(biāo)鑒別的有效性,并且在真?zhèn)文繕?biāo)能夠穩(wěn)定檢測(cè)的條件下,信噪比與干噪比的變化會(huì)導(dǎo)致鑒別量的起伏,但起伏程度不會(huì)影響對(duì)目標(biāo)和移頻干擾的正確區(qū)分。針對(duì)具有不同極化狀態(tài)的干擾機(jī),所提出的新的極化鑒別方法都可以有效區(qū)分目標(biāo)和移頻干擾,優(yōu)于現(xiàn)有的鑒別方法。
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Frequency Shift Jamming Discrimination Based on LFM Waveform of Polarimetric Radar
WANG Wen-guang1, JI Yu2, REN Xin1
(1. School of Electronic & Information Engineering, Beihang Unversity, Beijing 100191, China; 2. GLARUN technology Company Limited, Jiangsu Nanjing 211106, China)
Frequency shift jamming based on digital radio frequency memory (DRFM) is a common deception jamming for linear frequency modulated (LFM) pulse radar system. Since the ambiguity function of LFM pulse signal has the characteristics of Range-Doppler coupling, the jamming signal after the process of frequency shift can generate the effect of range deception to the radar receiving system, which brings many difficulties to the conventional radar against frequency shift jamming. Frequency shift jamming discrimination based on polarimetric radar with LFM waveform which is positive and negative modulated is proposed in this paper. Through the full polarimetric radar signal processing, difference will appear between true target and jamming. In this paper, a characteristic quantity is constructed, which can show the difference between the scattering matrix of the target and the polarization state of the jamming, to distinguish between true target and jamming. The derivation of the differential amount is given in this paper, and the frequency shift jamming discrimination method is verified by using simulation data. Experimental results show that target and frequency shift jamming can be effectively distinguished by the proposed method.
Anti-jamming; Frequency shift jamming; Polarimatric discrimination
10.3969/j.issn.1673-5692.2017.01.014
2016-11-15
2017-01-05
王文光(1975—),男,山東人,副教授,主要研究方向?yàn)槟繕?biāo)探測(cè)與識(shí)別;
E-mail:wwenguang@buaa.edu.cn
季 彧(1992—),女,安徽人,碩士,主要研究方向?yàn)橛性锤蓴_的極化抑制與鑒別;
任 欣(1994—),女,山東人,碩士,主要研究方向?yàn)闃O化SAR圖像處理。
TN973
A
1673-5692(2017)01-078-07