海雜波中目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)

趙和鵬 張然

（1.海裝裝備項(xiàng)目管理中心 北京市 100040 2.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司 安徽省合肥市 23008）

1 引言

雷達(dá)在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)、生活和軍事等領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。利用雷達(dá)探測(cè)和識(shí)別處于海面背景中的目標(biāo)時(shí)，雷達(dá)波照射到目標(biāo)后，其散射回波傳輸了目標(biāo)信息，可以據(jù)此探測(cè)和識(shí)別目標(biāo)。但是，與此同時(shí)雷達(dá)波也照射到了海背景，來(lái)自海背景的散射回波也進(jìn)入了雷達(dá)的接收系統(tǒng)。這種情況下，來(lái)自海表面的雷達(dá)回波是人們不希望的回波，會(huì)對(duì)目標(biāo)探測(cè)產(chǎn)生嚴(yán)重影響，被稱(chēng)作海雜波。為了在海雜波背景下有效探測(cè)目標(biāo)，首先需要掌握海雜波的各種特征，以便消除或減小雜波的影響。

對(duì)于目前的雷達(dá)而言，在強(qiáng)海雜波背景下檢測(cè)弱目標(biāo)的問(wèn)題是國(guó)內(nèi)外尚未解決的難題，這就要求對(duì)海雜波的特性進(jìn)行深入的研究，進(jìn)而選擇合理的方法完成檢測(cè)任務(wù)[1-3]。為了有效地在海雜波背景下進(jìn)行雷達(dá)信號(hào)的檢測(cè)，先決條件就是對(duì)雜波統(tǒng)計(jì)特性的掌握。雜波的物理組成機(jī)理以及雜波的起伏統(tǒng)計(jì)特性對(duì)恒虛警率檢測(cè)器的設(shè)計(jì)有重大影響，雜波的頻譜特性直接關(guān)系到MTI 和脈沖多普勒濾波器的設(shè)計(jì)等等。找出目標(biāo)回波和海面回波（海雜波）在統(tǒng)計(jì)特性上的差異是尤其重要的，這將影響和決定信號(hào)和雜波的建模以及相應(yīng)的檢測(cè)策略、方法和算法。

雷達(dá)海面目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在軍事和民用領(lǐng)域都非常重要。在軍事方面，飛機(jī)和巡航導(dǎo)彈大都利用低空和超低空實(shí)施突防，飛行高度低、速度快，雷達(dá)反射面積小，岸基雷達(dá)在海面監(jiān)視時(shí)、或艦載雷達(dá)在探測(cè)對(duì)艦攻擊導(dǎo)彈時(shí)都會(huì)遇到海雜波下的目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題。在民用方面，在探測(cè)海面的船只、冰山、浮冰、礁石、海面搜救等眾多方面應(yīng)用廣泛。對(duì)雷達(dá)來(lái)說(shuō)，海表面對(duì)入射信號(hào)的后向散射常常嚴(yán)重地限制了其對(duì)艦船、飛機(jī)、導(dǎo)彈、導(dǎo)航浮標(biāo)目標(biāo)的檢測(cè)能力。為此，國(guó)內(nèi)外許多研究人員一直致力于該項(xiàng)技術(shù)的研究。隨著我海軍戰(zhàn)略由近海防御向遠(yuǎn)海防衛(wèi)轉(zhuǎn)變，以及當(dāng)前國(guó)際安全形勢(shì)的復(fù)雜化，尤其是美國(guó)亞太再平衡戰(zhàn)略的實(shí)施，使得我海軍面臨的海上威脅與挑戰(zhàn)日益增多，對(duì)我海軍的對(duì)海雷達(dá)探測(cè)能力提出了更高的要求。

2 海雜波中目標(biāo)檢測(cè)面臨的主要難點(diǎn)

2.1 海面環(huán)境復(fù)雜，海雜波特性認(rèn)知難度大

海雜波影響因素眾多，如雷達(dá)參數(shù)(包括波段、波形、極化、分辨率、帶寬、波束寬度、PRF 等)、海洋環(huán)境參數(shù)(包括溫度、鹽度、介電常數(shù)、折射率、浪高、周期、涌浪方向/波長(zhǎng)、風(fēng)速/風(fēng)向等)、地理幾何參數(shù)(包括平臺(tái)高度、擦地角、方位角等)、海域(包括深海、淺海、近海岸等)、平臺(tái)類(lèi)型(包括岸基、艦載、機(jī)載、彈載等)等。海雜波特性隨這些因素之間有著復(fù)雜的聯(lián)系，而且不同因素對(duì)海雜波特性的影響往往不是獨(dú)立的，而是相互耦合的，使得海雜波特性認(rèn)知極其困難。在小擦地角條件下，受多徑效應(yīng)、遮擋的影響，高分辨率雷達(dá)所面臨的海雜波背景嚴(yán)重偏離瑞利模型，幅度分布出現(xiàn)重拖尾現(xiàn)象。非線性特性與海表面的動(dòng)態(tài)模型密切相關(guān)，而非平穩(wěn)性主要由海表面狀態(tài)的時(shí)變特性引起。這些“三非”特性使得傳統(tǒng)方法難以對(duì)海雜波進(jìn)行建模與分析[4-6]。

2.2 目標(biāo)類(lèi)型多，可觀測(cè)程度低

在一體化聯(lián)合作戰(zhàn)中，海戰(zhàn)場(chǎng)信息覆蓋全維空間，包括水面、水下、海洋上空、瀕海陸地(島嶼)和網(wǎng)絡(luò)電磁空間，并與外層空間緊密相連。海戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中雷達(dá)面臨的主要威脅目標(biāo)涵蓋多種類(lèi)型，包括：（1）航母、驅(qū)逐艦、導(dǎo)彈快艇等水面目標(biāo)；（2）潛艇、水下無(wú)人作戰(zhàn)編隊(duì)等水下目標(biāo)；（3）導(dǎo)彈等高速高機(jī)動(dòng)海上目標(biāo)；（4）作戰(zhàn)飛機(jī)等空中目標(biāo)；（5）瀕海攻擊目標(biāo)等。這些目標(biāo)都有各自不同的雷達(dá)散射特征和運(yùn)動(dòng)學(xué)特征，同時(shí)，又都以復(fù)雜的海洋背景作為掩護(hù)，從而，不同程度地表現(xiàn)出低可觀測(cè)特性，增加了雷達(dá)探測(cè)的難度，具體體現(xiàn)在：1）目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特性復(fù)雜，雷達(dá)低可觀測(cè)動(dòng)目標(biāo)主要包括“低（低掠射角照射，雜波強(qiáng)）、慢（慢速目標(biāo)，易受雜波遮蔽）、?。ㄐ〕叽缒繕?biāo)，回波微弱）、快（高速高機(jī)動(dòng)目標(biāo)，能量發(fā)散積累效果差）、隱（隱身目標(biāo)，回波微弱）”等；2）強(qiáng)雜波極易湮沒(méi)目標(biāo)回波信號(hào)，并形成大量類(lèi)似于目標(biāo)的尖峰信號(hào)，嚴(yán)重影響雷達(dá)對(duì)弱小目標(biāo)的探測(cè)和監(jiān)視性能；3）雷達(dá)觀測(cè)范圍廣，回波數(shù)據(jù)量大，新體制雷達(dá)采用數(shù)字化陣列等技術(shù)，在提高信號(hào)采樣質(zhì)量的同時(shí)進(jìn)一步增加了數(shù)據(jù)量，對(duì)算法的實(shí)時(shí)處理提出了極高的要求；4）存在島嶼、島礁、陸海交界、強(qiáng)點(diǎn)源干擾、多目標(biāo)等復(fù)雜情況。

2.3 檢測(cè)器設(shè)計(jì)困難，適應(yīng)性較差

目標(biāo)檢測(cè)器的設(shè)計(jì)離不開(kāi)對(duì)海雜波特性的精確建模，但對(duì)于現(xiàn)代精細(xì)化海雜波模型而言，這些模型在擬合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)方面具有很高的精度，但是模型形式通常較為復(fù)雜，往往不能給出有效和實(shí)用的目標(biāo)檢測(cè)器，或者盡管可以給出與之匹配的檢測(cè)器，但是有限的檢測(cè)性能提升需要以運(yùn)算復(fù)雜度的大幅增加為代價(jià)。事實(shí)上，實(shí)際雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)中經(jīng)常遇到的近區(qū)雜波與遠(yuǎn)區(qū)雜波、陸地雜波與海雜波等雜波區(qū)域識(shí)別問(wèn)題卻很少有深入研究。對(duì)于運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的雷達(dá)，如導(dǎo)航雷達(dá)、機(jī)載雷達(dá)等，陸海交界處的陸地雜波對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)的整體檢測(cè)性能，尤其是對(duì)海岸線附近的目標(biāo)檢測(cè)造成了嚴(yán)重的影響；同時(shí)，近程海雜波區(qū)域大小在不同海況下會(huì)發(fā)生較大的變化，從而也較大程度地影響海雜波抑制方法的參數(shù)設(shè)置。

3 海雜波中目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)概述

雷達(dá)海面目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在軍事和民用領(lǐng)域都非常重要。在軍事方面，飛機(jī)和巡航導(dǎo)彈大都利用低空和超低空實(shí)施突防，飛行高度低、速度快，雷達(dá)反射面積小，岸基雷達(dá)在海面監(jiān)視時(shí)、或艦載雷達(dá)在探測(cè)對(duì)艦攻擊導(dǎo)彈時(shí)都會(huì)遇到海雜波下的目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題。在民用方面，在探測(cè)海面的船只、冰山、浮冰、礁石、海面搜救等眾多方面應(yīng)用廣泛。對(duì)雷達(dá)來(lái)說(shuō)，海表面對(duì)入射信號(hào)的后向散射常常嚴(yán)重地限制了其對(duì)艦船、飛機(jī)、導(dǎo)彈、導(dǎo)航浮標(biāo)目標(biāo)的檢測(cè)能力。為此，國(guó)內(nèi)外許多研究人員一直致力于該項(xiàng)技術(shù)的研究。目前的海雜波中目標(biāo)檢測(cè)算法主要包括：基于混沌、分形分析的檢測(cè)方法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、時(shí)頻分析方法、小波變換方法、雜波抑制算法、SAR 圖像處理方法、基于匹配濾波的檢測(cè)算法以及傳統(tǒng)恒虛警檢測(cè)方法。

3.1 基于混沌、分形分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

利用混沌學(xué)的知識(shí)和方法對(duì)海面目標(biāo)檢測(cè)是之前國(guó)際上研究的一個(gè)熱點(diǎn)，Haykin 教授于1990年率先發(fā)現(xiàn)了海雜波的混沌特性，他認(rèn)為存在一個(gè)低維的動(dòng)力學(xué)吸引子控制著海雜波的行為，從而為海雜波的建模和海上目標(biāo)的檢測(cè)提供了一個(gè)新的思路。海雜波混沌特性不同于以往將海雜波視為符合一定概率分布的隨機(jī)過(guò)程的觀點(diǎn)，它為目標(biāo)檢測(cè)提供了更多的先驗(yàn)信息，因而能夠進(jìn)一步提升海面目標(biāo)檢測(cè)性能。

把海雜波看作混沌時(shí)間序列，這可以從兩個(gè)方面入手利用海雜波的混沌特性進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。一方面可以通過(guò)對(duì)雷達(dá)回波混沌特征量的變化分析來(lái)判別是否有目標(biāo)存在;另一方面由于混沌時(shí)間序列具有短期可預(yù)測(cè)的特點(diǎn)，當(dāng)具有混沌特性的海雜波中加入目標(biāo)回波時(shí)，對(duì)回波的預(yù)測(cè)誤差將增大，可以利用這個(gè)特點(diǎn)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。

3.2 時(shí)頻分析方法，小波變換和SAR處理

針對(duì)加速目標(biāo)的檢測(cè)，近些年提出了多種解決方法，主要有離散Chirp-Fourier 變換法(DCFT)、分?jǐn)?shù)階Fourier 變換(FRFT)、Wigner-Hough 變換(WHT)、Radon-Ambiguity 變換(RAT)以及聯(lián)合時(shí)頻分析等。這些算法均通過(guò)估計(jì)chirp 信號(hào)的參數(shù)，從源頭上去除雜波信號(hào)，再利用變換域首先提取強(qiáng)雜波信號(hào)的參數(shù)，復(fù)制出原始雜波并從輸入中去除，再循環(huán)處理，直到弱目標(biāo)回波浮現(xiàn)。小波變換由于具有良好的時(shí)頻局部化特性，可以對(duì)信號(hào)在頻域(或者時(shí)域)作“變焦”分析，通?？蓪⑿〔ㄗ儞Q應(yīng)用到海面SAR 圖像中，通過(guò)圖像處理方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)。

3.3 自適應(yīng)匹配算法

對(duì)于相干脈沖雷達(dá)，對(duì)于在未知雜波協(xié)方差矩陣的高斯雜波中目標(biāo)檢測(cè)，Kelly 提出了廣義似然比檢測(cè)器(GLRT)，該檢測(cè)器借助與待檢測(cè)的單元有相同分布的參考數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)單元進(jìn)行似然比檢驗(yàn)，其對(duì)于雜波協(xié)方差矩陣有恒虛警的性質(zhì)。繼而又提出了復(fù)雜度較低的自適應(yīng)匹配濾波檢測(cè)器(AMF)。目前學(xué)者認(rèn)為高分辨率海雜波滿(mǎn)足復(fù)合高斯模型。由于復(fù)合高斯模型的概率密度函數(shù)沒(méi)有解析表達(dá)式，所以將復(fù)合高斯模型退化為更為簡(jiǎn)單和易于處理的SIRV模型。SIRV 模型假定雜波的紋理分量在短時(shí)間內(nèi)是一個(gè)隨機(jī)常數(shù)，這與雜波的紋理分量較散斑分量具有較長(zhǎng)的時(shí)間相關(guān)性是一致的。在均勻雜波環(huán)境下，Conte 提出的M-ANMF 檢測(cè)器可以有效地檢測(cè)到目標(biāo)。隨后Gini 在Conte 的基礎(chǔ)上提出了Σ-ANMF 檢測(cè)器，該檢測(cè)器對(duì)紋理的統(tǒng)計(jì)特性和雜波功率是CFAR 的，但是對(duì)雜波功率不是CFAR 的。隨著雷達(dá)的分辨率提高，雜波環(huán)境變得部分均勻時(shí)，也就是說(shuō)，待檢測(cè)單元的數(shù)據(jù)與參考數(shù)據(jù)有相同的雜波協(xié)方差矩陣結(jié)構(gòu)，但雜波功率不同但所有的參考數(shù)據(jù)有相同的雜波功率，Conte 提出的R-ANMF 和RP-ANMF 檢測(cè)器將雜波數(shù)據(jù)進(jìn)行分組處理，使得同一組的雜波數(shù)據(jù)滿(mǎn)足空間均勻性條件。對(duì)于非均勻的雜波環(huán)境，或者說(shuō)高度空間非平穩(wěn)的雜波環(huán)境，目前的自適應(yīng)匹配算法主要集中在基于先驗(yàn)知識(shí)的條件下去除異常樣本上。縱觀自適應(yīng)匹配算法的發(fā)展歷程，目前該類(lèi)方法仍處于不斷推陳出新的階段，針對(duì)不同的雷達(dá)平臺(tái)和雜波環(huán)境，研究這類(lèi)目標(biāo)檢測(cè)方法仍然具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

3.4 恒虛警（CFAR）檢測(cè)算法

恒虛警檢測(cè)器的本質(zhì)上是根據(jù)雜波強(qiáng)度自動(dòng)調(diào)節(jié)判決門(mén)限，使虛警概率保持恒定。實(shí)際中，常常是通過(guò)構(gòu)造一個(gè)不依賴(lài)于雜波水平的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量實(shí)現(xiàn)判決門(mén)限的自動(dòng)調(diào)節(jié)。CFAR 檢測(cè)器首先估計(jì)局部噪聲/雜波功率，然后用估計(jì)值乘以特定虛警率常數(shù)得到自適應(yīng)閾值。而非平穩(wěn)噪聲/雜波功率的估計(jì)依賴(lài)于參考單元和參考樣本的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。傳統(tǒng)CFAR 檢測(cè)器在復(fù)雜雜波背景下的性能下降，以及一些改進(jìn)型CFAR 不能同時(shí)兼顧多種雜波環(huán)境的事實(shí)表明在各種不同地形、氣象以及不同檢測(cè)單元的情形下僅采用單一CFAR 算法，勢(shì)必會(huì)降低系統(tǒng)的檢測(cè)性能。真實(shí)檢測(cè)環(huán)境和設(shè)計(jì)假設(shè)的失配而造成的CFAR 性能損失，也對(duì)先驗(yàn)知識(shí)獲取、數(shù)據(jù)融合以及智能CFAR 檢測(cè)提出了要求[7,8]。

目前，國(guó)內(nèi)的雷達(dá)自動(dòng)檢測(cè)和恒虛警檢測(cè)的系統(tǒng)化、智能化、綜合化研究還處于發(fā)展階段，大多數(shù)實(shí)際系統(tǒng)采用的還是單元平均法，當(dāng)雷達(dá)波束照射不同的地形或載機(jī)位于不同環(huán)境時(shí)，仍采用單一固定的檢測(cè)策略，因此雷達(dá)的檢測(cè)性能受到很大的限制。

4 海雜波中目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

總的來(lái)說(shuō)，雷達(dá)對(duì)海探測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)可從兩個(gè)方面進(jìn)行概括：多維度信息的融合利用和多手段融合處理。

融合利用多維度信息，可對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行更精細(xì)化描述，改善檢測(cè)、估計(jì)、識(shí)別、評(píng)估和決策的性能。這些信息包括目標(biāo)信息、背景信息以及雷達(dá)信號(hào)資源三部分。目標(biāo)信息是指目標(biāo)的RCS 起伏特性、相關(guān)特性、運(yùn)動(dòng)學(xué)特性、變換域特征、非線性特征、微多普勒特征等；背景信息是指背景的電磁散射特性、統(tǒng)計(jì)分布特性、相關(guān)特性、變換域譜特性、非線性特性等；雷達(dá)信號(hào)資源是指雷達(dá)發(fā)射信號(hào)本身所具有的空域信息(陣元間、雷達(dá)間)、時(shí)域信息(脈間、幀間)、譜信息、波形信息(波形形式)、極化信息、頻率信息、波段信息等。

融合多種處理手段，有利于充分利用各層次信息，改善檢測(cè)、估計(jì)、識(shí)別、評(píng)估和決策的性能。多處理手段的融合包括：

（1）相參積累與非相參積累相結(jié)合，例如短時(shí)間相參+長(zhǎng)時(shí)間非相參等；

（2）低分辨與高分辨相結(jié)合，例如低分辨搜索+高分辨確認(rèn)等；

（3）自適應(yīng)處理與知識(shí)輔助相結(jié)合，以便于融合多源信息；

（4）統(tǒng)計(jì)處理與非線性處理相結(jié)合，以便于確定非線性特征的判別區(qū)域；

（5）檢測(cè)問(wèn)題與分類(lèi)問(wèn)題相結(jié)合，將檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為二元分類(lèi)問(wèn)題，以適應(yīng)非加性背景的情況。

5 結(jié)束語(yǔ)

海雜波中目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題探索性強(qiáng)、難度大，且在未來(lái)海上作戰(zhàn)中具有強(qiáng)烈的應(yīng)用需求，這對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)的海面目標(biāo)探測(cè)能力提出了更高的要求。充分探索海雜波的各類(lèi)統(tǒng)計(jì)特性，有針對(duì)性地設(shè)計(jì)精細(xì)化的目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)提高的海面目標(biāo)檢測(cè)性能、適應(yīng)未來(lái)復(fù)雜海戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下對(duì)預(yù)警探測(cè)系統(tǒng)的要求具有重要的意義。