基于子陣列自適應(yīng)成像的RCS測(cè)量方法

廖可非， 劉 揚(yáng)， 歐陽繕

(1.桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院，廣西 桂林 541004;2.桂林電子科技大學(xué) 衛(wèi)星導(dǎo)航定位與位置服務(wù)國(guó)家地方聯(lián)合工程研究中心，廣西 桂林 541004)

隨著雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，雷達(dá)的探測(cè)能力不斷提高，隱身技術(shù)成為了增強(qiáng)突擊能力或保護(hù)自身的重要手段。而在雷達(dá)探測(cè)中，目標(biāo)的隱身性能強(qiáng)弱取決于其雷達(dá)散射截面積的大小。因此雷達(dá)散射截面積獲取對(duì)于隱身技術(shù)的研究和隱身飛行器的設(shè)計(jì)有著重要的指導(dǎo)意義，是電磁研究領(lǐng)域的重要研究方向之一?，F(xiàn)有的雷達(dá)散射截面積獲取方法主要包括理論計(jì)算和實(shí)際測(cè)量[1-4]兩大類。其中，基于三維成像的實(shí)際測(cè)量借助微波三維成像理論等多種技術(shù)手段，提供了更為豐富、便捷的測(cè)量方式,并可進(jìn)行近場(chǎng)、外場(chǎng)測(cè)量，使得基于三維成像的雷達(dá)散射截面積測(cè)量技術(shù)成為研究熱點(diǎn)之一[5-8]。

在基于三維成像的雷達(dá)散射截面積測(cè)量當(dāng)中，為了保證分辨率，需要進(jìn)行大觀測(cè)角測(cè)量。在試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，該方法對(duì)于角反射器等復(fù)雜目標(biāo)的成像效果并不好，原因是回波存在相位非相參現(xiàn)象[9]。在實(shí)際測(cè)量中，相位非相參現(xiàn)象會(huì)存在于包含角反射器[10]、腔體等結(jié)構(gòu)的測(cè)量中，如汽車、飛機(jī)進(jìn)氣口等，這種現(xiàn)象將大大影響基于成像的雷達(dá)散射截面積測(cè)量精度。

針對(duì)上述難題，提出了一種基于子陣列自適應(yīng)成像的雷達(dá)散射截面積(radar cross section，簡(jiǎn)稱RCS)測(cè)量方法。本方法通過設(shè)置一個(gè)互相關(guān)系數(shù)，將天線全陣列自適應(yīng)劃分為若干個(gè)子陣列，每個(gè)子陣列各自對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行成像并反演RCS，將所有的RCS曲線按各子陣對(duì)應(yīng)角度進(jìn)行拼接，即可得到完整的RCS曲線。本方法減少了回波不相參現(xiàn)象對(duì)RCS測(cè)量精度的影響，同時(shí)保留了基于三維成像的RCS測(cè)量將目標(biāo)與成像背景分離，對(duì)目標(biāo)局部單獨(dú)測(cè)量等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

1 算法原理

1.1 全陣列成像RCS測(cè)量

全陣列成像RCS測(cè)量包括三維成像和RCS反演兩部分。

三維成像原理為通過單個(gè)陣元的移動(dòng)構(gòu)造出一個(gè)虛擬的二維天線陣列。根據(jù)綜合平面波理論，當(dāng)虛擬陣元的間隔不大于奈奎斯特(Nyquist)采樣準(zhǔn)則，即λ/2時(shí)，虛擬陣列發(fā)出的波可以近似為平面波[6]。在近場(chǎng)測(cè)量的情況下，可以使用三維后向投影(back project，簡(jiǎn)稱BP)成像算法得到目標(biāo)的三維像[5]。

RCS反演則是使用遠(yuǎn)場(chǎng)散射函數(shù)，重建散射場(chǎng)，提取目標(biāo)不同散射角度、不同頻率的散射系數(shù)，將其反演為遠(yuǎn)場(chǎng)RCS。

在對(duì)某些目標(biāo)進(jìn)行大觀測(cè)角測(cè)量時(shí)，在不同的角度上，其散射特性也大不相同，會(huì)極大影響全陣列成像的成像質(zhì)量。因此，全孔徑成像RCS測(cè)量存在局限性。

1.2 子陣列成像RCS測(cè)量

BP算法是一種逐點(diǎn)掃描,對(duì)回波進(jìn)行補(bǔ)償后相參累加的算法。但是，當(dāng)回波不相參時(shí)，BP算法的成像效果會(huì)大打折扣，從而影響RCS反演的準(zhǔn)確性。因此，本算法通過將互不相參的子天線陣列識(shí)別并分離出來，保證每塊子陣列內(nèi)陣元回波的相參性，從而確保子陣列對(duì)應(yīng)的RCS曲線的正確性。

1.2.1 自適應(yīng)子陣列劃分

對(duì)于不同的目標(biāo)，其回波的不相參情況也不同，所以子陣列的劃分也應(yīng)各不相同。同時(shí)，在很多情況下，無法根據(jù)目標(biāo)的先驗(yàn)信息事先對(duì)全陣列進(jìn)行大致的劃分。因此，有必要提出一種自適應(yīng)的子陣列劃分方法，應(yīng)對(duì)測(cè)量復(fù)雜目標(biāo)時(shí)的劃分需求。具體劃分方法如圖1所示。

圖1 劃分單個(gè)子陣列

1)劃分單個(gè)子陣列。首先，選擇一個(gè)點(diǎn)作為子陣列的中心點(diǎn)。以該點(diǎn)為中心，選擇可以選取的最大陣列，將這個(gè)陣列作為初始子陣列，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行三維成像后，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)E0(x,y,z)。然后保持該中心點(diǎn)不變，將子陣列的長(zhǎng)寬各減小一定值，得到新的子陣列，這個(gè)值可根據(jù)全陣列的大小與RCS曲線精確度需求靈活選擇。用新的子陣列成像，得到新的目標(biāo)數(shù)據(jù)E1(x,y,z)。

定義一個(gè)互相關(guān)系數(shù)：

用以表示兩組數(shù)據(jù)前后變化的劇烈程度。其中：?表示阿達(dá)馬乘積；‖‖2表示取二范數(shù)。

若E0(x,y,z)與E1(x,y,z)的互相關(guān)系數(shù)大于預(yù)設(shè)的互相關(guān)系數(shù)門限K，則繼續(xù)縮小陣列并計(jì)算目標(biāo)數(shù)據(jù)，直到前后兩次的目標(biāo)數(shù)據(jù)的互相關(guān)系數(shù)小于門限K，此時(shí)的子陣列就是一個(gè)劃分好的子陣列。

2)劃分全部子陣列。定義θ為測(cè)量角度門限，表示子陣列相對(duì)于待測(cè)目標(biāo)中心點(diǎn)的角度值。為了確保外場(chǎng)測(cè)量時(shí)，能夠?qū)⒋郎y(cè)目標(biāo)與場(chǎng)景分離，θ的取值不宜過小。

如圖2所示，在劃分出第一個(gè)子陣列后，將該子陣列4條邊延長(zhǎng)，可得到8個(gè)剩余子陣列i,i=1,2,…，8，若剩余子陣列i短邊相對(duì)于待測(cè)目標(biāo)中心點(diǎn)的角度值θi>θ，則將中心點(diǎn)移至該剩余子陣列中心，繼續(xù)劃分，直到所有子陣列短邊相對(duì)于待測(cè)目標(biāo)中心點(diǎn)的角度值都小于測(cè)量角度門限θ。

圖2 劃分全部子陣列

1.2.2 RCS曲線拼接

如圖3所示，將劃分得到的子陣列分別反演，得到對(duì)應(yīng)角度的RCS曲線，再將所有曲線按對(duì)應(yīng)角度拼接，即可得到待測(cè)物體完整的RCS曲線。物體特定角度的RCS曲線可通過計(jì)算該角度對(duì)應(yīng)的子陣列獲得，無需計(jì)算全部的天線陣列，一定程度上減小了計(jì)算量。

圖3 RCS曲線拼接

2 仿真結(jié)果

2.1 小車目標(biāo)

如圖4所示，天線掃描陣列呈球面分布，待測(cè)物體位于球心，每個(gè)陣元向球心發(fā)射線性調(diào)頻信號(hào)。參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 仿真參數(shù)

圖4 小車實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景幾何結(jié)構(gòu)

采用本算法計(jì)算XOY角度為0時(shí)，XOZ方向小車的RCS曲線，實(shí)驗(yàn)計(jì)算結(jié)果如圖5所示。

圖5為小車總的RCS曲線，其中：實(shí)線表示電磁仿真軟件計(jì)算出來的目標(biāo)小車RCS理論值；虛線表示本算法計(jì)算得到的局部RCS的拼接圖；點(diǎn)線表示不進(jìn)行子陣列分割，全陣列計(jì)算得到的RCS曲線。從圖5可看出，小車目標(biāo)的前后窗凹陷處RCS計(jì)算精度大幅下降，本算法對(duì)于該現(xiàn)象有一定改善。

圖5 小車RCS計(jì)算結(jié)果

表2為小車目標(biāo)RCS計(jì)算值與理論值的均值差與標(biāo)準(zhǔn)差差。使用全陣列計(jì)算誤差較大，而在使用本子陣列算法進(jìn)行計(jì)算時(shí)，均值差、標(biāo)準(zhǔn)差差均與理論值更為接近，誤差有明顯改善。

表2 小車目標(biāo)RCS計(jì)算值相對(duì)理論值的均值差與標(biāo)準(zhǔn)差差

2.2 飛機(jī)目標(biāo)

仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)不變，將目標(biāo)換為圖6的縮比飛機(jī)模型，采用本子陣列算法進(jìn)行計(jì)算。仿真結(jié)果如圖7所示。

圖6 飛機(jī)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景幾何結(jié)構(gòu)

圖7為飛機(jī)總的RCS曲線，從圖7可看出，在飛機(jī)機(jī)翼處，相位逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象較為嚴(yán)重，RCS計(jì)算精度大幅下降。

圖7 飛機(jī)RCS計(jì)算結(jié)果

表3為飛機(jī)目標(biāo)RCS計(jì)算值與理論值的均值差和標(biāo)準(zhǔn)差差。在對(duì)較為復(fù)雜的目標(biāo)進(jìn)行測(cè)量時(shí)，子陣列算法的計(jì)算誤差依然優(yōu)于全陣列的計(jì)算值，主要的誤差存在于子陣列與子陣列的交界處，以及發(fā)生相位逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象處，本算法對(duì)于相位逆轉(zhuǎn)引起的RCS計(jì)算值減小有一定的改善能力。

表3 飛機(jī)目標(biāo)RCS計(jì)算值相對(duì)理論值的均值差與標(biāo)準(zhǔn)差差

3 結(jié)束語

針對(duì)大觀測(cè)角下出現(xiàn)的相位逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象，提出了一種基于子陣列自適應(yīng)成像的RCS測(cè)量方法，并進(jìn)行了仿真以驗(yàn)證其有效性。本算法對(duì)于相位逆轉(zhuǎn)現(xiàn)象造成的RCS測(cè)量精度下降有一定的改善作用，使其可以滿足一定精度要求下復(fù)雜目標(biāo)的RCS測(cè)量。