密集虚假运动目标生成方法

第４４卷　第５期系统工程与电子技术
Ｖｏｌ．４４　Ｎｏ．５
２０２２年５月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａ
ｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＭａｙ ２
０２２文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２２）０５ １５０２ １０　网址：ｗｗｗ．ｓｙ
ｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２１０３２５；修回日期：２０２１０５０８；网络优先出版日期：２０２１１２１５。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐ
ｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２１１２１５．０９４９．０２０．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（６１９７１４２９，６１９０１４９９）资助课题 通讯作者．
引用格式：纪朋徽，代大海，邢世其，等．密集虚假运动目标生成方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２２，４４（５）：１５０２ １５１１．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＪＩＰＨ，ＤＡＩＤＨ，ＸＩＮＧＳＱ，ｅｔａｌ．Ｄｅｎｓｅｆａｌｓｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｓｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａ
ｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２２，４４（５）：１５０２ １５１１．
密集虚假运动目标生成方法
纪朋徽，代大海 ，邢世其，冯德军
（国防科技大学电子科学学院，湖南长沙４１００７３）
摘　要：传统的合成孔径雷达地面运动目标指示（ｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒｇｒｏｕｎｄｍｏｖｉｎｇｔａｒｇ
ｅｔｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ，ＳＡＲ ＧＭＴＩ）
欺骗干扰技术，使用两台协同干扰机，能够生成逼真的虚假运动目标，但当生成密集虚假运动目标时，
干扰机所需计算量太大，无法满足电子战中实时生成干扰信号的要求。

因此，本文提出了一种密集虚假运动目标快速生成算法。

该算法通过对双干扰机生成的虚假静止目标干扰信号进行复系数调制以控制虚假目标相位，使其能够被双通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ系统检测为运动目标；然后结合ＳＡＲ大场景欺骗干扰生成技术来生成密集虚假运动目标以降低运算量，使其具备一定的工程可实现性。

仿真实验验证了文中所提方法的有效性。

关键词：合成孔径雷达；地面动目标指示；虚假运动目标；双干扰机协同；欺骗干扰
中图分类号：ＴＮ９５ 文献标志码：Ａ 犇犗犐：１０．１２３０５／ｊ．
ｉｓｓｎ．１００１ ５０６Ｘ．２０２２．０５．１０犇犲狀狊犲犳犪犾狊犲犿狅狏犻狀犵狋犪狉犵
犲狋狊犵犲狀犲狉犪狋犻狅狀犿犲狋犺狅犱ＪＩＰｅｎｇｈｕｉ，ＤＡＩＤａｈａｉ ，ＸＩＮＧＳｈｉｑｉ，ＦＥＮＧＤｅｊ
ｕｎ（犆狅犾犾犲犵犲狅犳犈犾犲犮狋狉狅狀犻犮犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犖犪狋犻狅狀犪犾犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犇犲犳犲狀狊犲犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犆犺
犪狀犵狊犺犪４１００７３，犆犺犻狀犪） 犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒｇｒｏｕｎｄｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ（ＳＡＲ ＧＭＴＩ）ｄｅｃｅｐｔｉｖｅｊａｍｍｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｄｕａｌｓｙｎｔｈｅｔｉｃｊａｍｍｅｒｓｃａｎｇｅｎｅｒａｔｅｖｅｒｙｓｉｍｉｌａｒｆａｌｓｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｗｈｅｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｃｒｅａｔｅａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｆａｌｓｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｓ，ｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｂｕｒｄｅｎｉｓｖｅｒｙｈｉｇｈ，ｗｈｉｃｈｄｏｅｓｎｏｔｍｅｅｔｔｈｅｎｅｅｄｆｏｒｒｅａｌ ｔｉｍｅｊａｍｍｉｎｇｉｎｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｗａｒｆａｒｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｗｅｐｒｏｐ
ｏｓｅａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｆａｓｔｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｄｅｎｓｅｆａｌｓｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｓ．Ｔｈｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏ
ｆｄｕａｌｊａｍｍｅｒｓｇｅｎｅｒａｔｉｎｇｆａｌｓｅｓｔａｔｉｏｎａｒｙｔａｒｇｅｔｓａｇａｉｎｓｔｄｕａｌ ｃｈａｎｎｅｌＳＡＲ ＧＭＴＩ．Ｂｙａｄｄｉｎｇｃ
ｏｍｐｌｅｘｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｔｏｅａｃｈｊａｍｍｅｒ，ｔｈｅｆａｌｓｅｔａｒｇｅｔｓｃａｎｂｅｄｅｔｅｃｔｅｄａｓｍｏｖｉｎｇｏｎｅｓ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｂｙｕｓｉｎｇａｎａｌｇ
ｏｒｉｔｈｍｏｆＳＡＲｌａｒｇｅｓｃｅｎｅｓｄｅｃｅｐｔｉｏｎｊａｍｍｉｎｇ，ｔ
ｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｂｕｒｄｅｎｉｓｒｅｄｕｃｅｄｗｈｅｎｔｈｅｊａｍｍｅｒｃｒｅａｔｅｓｄｅｎｓｅｆａｌｓｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｓｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄａｐｐｌｉｃａｂｌｅｔｏｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｖｅｒｉｆｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐ
ｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ．犓犲狔狑狅
狉犱狊：ｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ（ＳＡＲ）；ｇｒｏｕｎｄｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ（ＧＭＴＩ）；ｆａｌｓｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔ；ｄｕａｌｓｙｎｅｒｇｅｔｉｃｊａｍｍｅｒ；ｄｅｃｅｐｔｉｖｅｊａｍｍｉｎｇ
０　引　言合成孔径雷达（ｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ，ＳＡＲ）具有全天时、全天候和远距离成像的特点，这大大提升了ＳＡＲ情报收集能力［１３］。

多通道ＳＡＲ地面运动目标指示（ＳＡＲｇｒｏｕｎｄｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ，ＳＡＲ ＧＭＴＩ）作为ＳＡＲ在运动目标成像领域的拓展，能够利用其多通道特性，使用相位中心偏量天线（ｄｉｓｐ
ｌａｃｅｄｐｈａｓｅｃｅｎｔｅｒａｎｔｅｎｎａ，ＤＰＣＡ）技术在杂波中检测出运动目标，使用沿航迹干涉（ａｌｏｎｇｔｒａｃｋｉｎｔｅｒ ｆｅｒｏｍｅｔｒｙ
，ＡＴＩ）技术估计运动目标的径向速度并对其重新定位［４６］。

因此，ＳＡＲ和ＳＡＲ ＧＭＴＩ广泛应用在军事和民用遥感领域，如战场监视和城市交通检测等［７８］。

特别是军事领域应用，对我方军事行动构成巨大威胁［９１１］。

因此，为了防止我方军事目标和重要军事设施被检测和成像，发展ＳＡＲ ＧＭＴＩ欺骗干扰技术具有重要意义［１２１９］。

现有对ＳＡＲ ＧＭＴＩ的欺骗干扰技术可以分为两类，
　第５期
纪朋徽等：密集虚假运动目标生成方法·１５０３　· 即单干扰机欺骗干扰技术和多干扰机欺骗干扰技术［２０２５］。

其中单干扰机欺骗干扰技术可以通过对静止干扰机生成的干扰信号进行多普勒调制或使用运动干扰机直接生成干扰信号来实现［２１２３］。

在文献［２１２２］中，
作者提出了使用静止干扰机附加多普勒调制生成匀速运动和匀加速运动的虚假运动目标的方法，该方法生成的虚假运动目标能够在一定程度上实现对多通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ的欺骗干扰，但容易经ＡＴＩ重定位处理被鉴别为假目标，干扰作用有限［２６］。

在文献［２３］中，作者提出利用运动干扰机并结合散射波干扰技术生成欺骗多通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ的虚假运动目标的方法，但是运动干扰机作用范围有限，并且不易实现。

因此，单干扰机欺骗干扰技术事实上并不适合对抗多
通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ。

而多干扰机欺骗干扰技术，
基于电磁波干涉原理能够灵活控制合成干扰信号的相位变化，可在任意位置生成指定运动特性的虚假运动目标且不易被识别。

在文献［２４２５］中，作者提出了使用双干扰机并进行复系数调制生成对抗双通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ的虚假运动目标干扰方法，该干扰方法生成的虚假目标能够对抗双通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ处理。

上述提到的干扰方法虽然都能生成虚假运动目标，但主要聚焦于单个虚假点目标的生成。

当它们被用来生成密集虚假运动目标时，仅仅是生成单个虚假目标过程的迭代，
这样会面临计算量大、计算效率低的问题，并不满足电子战中对实时性的要求。

因此，在文献［２７２８］中，
研究者们提出了密集虚假运动散射点目标的生成算法。

虽然这些方法能够降低干扰机运算量，但要求所有的虚假散射点具有相同的运动特性，当干扰机生成密集不同运动特征的虚假运动点目标时，计算量依然很大。

基于对以上问题的分析，本文提出了一种新型的虚假运动目标快速生成算法，该算法在双干扰机生成对抗双通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ虚假静止目标的基础上进行复系数调制，使其能被双通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ系统检测为运动目标，且经ＡＴＩ重定位处理后不易被识别，能够达到对抗双通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ的目的；同时，结合现有的ＳＡＲ大场景欺骗干扰技术，使干扰机生成密集且具有不同运动特性的虚假目标时，运算量大大降低［２９３０］。

和现有的ＳＡＲ ＧＭＴＩ欺骗干扰方法相比，本文提出的干扰方法在生成密集不同运动特性的虚假运动目标时，计算量低，具备一定的工程可实现性。

１　对抗双通道犛犃犚 犌犕犜犐的虚假静止目标生成原理１．１　双通道犛犃犚 犌犕犜犐欺骗干扰模型如图１所示，双通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ
系统在条带成像模式下工作。

两幅接收天线沿航迹方向安装在飞机平台之上，平台飞行速度为犞犪，飞行高度为犎，其中天线犃０发射ＳＡＲ信号，两幅天线犃０和犃１同时接收目标回波。

天线犃０和犃１之间的基线长度为犱，满足ＤＰＣＡ处理条件，即犱＝
２犜犞犪，
其中犜表示脉冲重复周期。

犔表示合成孔径长度，狆为静止目标，位于（狓狆，狔狆，０）。

此外两台干扰机犑０和犑１分别放置在坐标（狓犼０，狔犼，０）和（狓犼１，狔犼，０）处，地距位置相同。

在慢时间狋犪＝０时，
ＳＡＲ平台刚好运动到投影点为犗的位置，此时两幅天线犃０和犃１的坐标分别为（０，０，犎）和（犱，０，犎）。

犚狆狀（狋犪）表示目标狆和天线犃狀之间的瞬时距离，犚犼犽狀（狋犪）表示干扰机犑犽和天线犃狀之间的瞬时斜距，其中狀＝０，
１和犽＝０，１分别表示对天线和干扰机的索引。

图１　双通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ欺骗干扰模型Ｆｉｇ．１　Ｇｅｏｍｅｔｒｙｏｆｄｅｃｅｐｔｉｖｅｊａｍｍｉｎｇａｇａｉｎｓｔｄｕａｌ ｃｈａｎｎｅｌＳＡＲ ＧＭＴＩ根据图１可知，随着ＳＡＲ平台的运动，犚狆狀（狋犪）和犚犼犽狀（狋犪）
可以表示为犚狆狀（狋犪）＝（狓狆－犞犪狋犪－狀犱）２＋狔２犘＋犎槡２（１）犚犼犽狀（狋犪）＝（狓犼犽－犞犪狋犪－狀犱）２＋狔２犼＋犎
槡２（２） 定义犚犑０和犚犑１分别为干扰机犑０和犑１到航迹的最短距离，犚狆为静止目标狆到航迹的最短距离，则有犚犑０＝犚犑１＝狔２犼＋犎槡２＝犚犑（３）犚狆＝狔２狆＋犎槡２（４） 考虑到合成孔径长度犔和基线长度犱与成像距离比起来相当小，即犔，犱 犚犑，犚狆，则犚狆狀（狋犪）和犚犼犽狀（狋犪）泰勒展开可表示为犚狆狀（狋犪）≈犚狆－狓狆犞犪犚狆狋犪＋犞２犪２犚狆狋２犪＋狀２犱２－２狀犱狓狆２犚狆＋犞犪狀犱犚狆狋犪
（５）犚犼犽狀（狋犪）≈犚犑－狓犼犽犞犪犚犑狋犪＋犞２犪２犚犑狋２犪
＋狀２犱２－２狀犱狓犼犽２犚犑＋犞犪狀犱犚犑狋犪（６）１．２　单干扰机生成虚假静止目标的局限性假设ＳＡＲ发射的信号为狊狋（狋狉，狋犪），则天线犃狀接收目标狆的回波可以写为狊狀（狋狉，狋犪）＝狊狋（狋狉，狋犪） σ狆δ狋狉－狉狆狀（狋犪）（
）
ｃ·ｅｘｐ－ｊ２π狉狆狀（狋犪）（
）
λ（７）式中：
　·１
５０４　·系统工程与电子技术
第４４卷
狉狆狀（狋犪）＝犚狆狀（狋犪）＋犚狆０（狋犪）（８）σ狆为目标狆的后向散射系数； 表示快时间向卷积调制因子；δ（·）为单位冲击响应函数；ｃ表示光速；λ表示波长。

经过距离多普勒（ｒａｎｇｅＤｏｐｐｌｅｒ，ＲＤ）成像和成像配准后，目标在天线犃狀的成像结果可以写为
犐狀（狋狉，狋犪）＝犝ｓｉｎｃ犅狋狉－２犚狆（）［］ｃ·ｓｉｎｃ犅犪狋犪－狓狆
犞（）［］犪
（９）
式中：犝为目标狆在图像域的幅度；犅为信号带宽；犅犪为多普勒带宽。

由于干扰机也可视为静止目标，则天线犃狀接收干扰机犑犽处的目标回波可以表示为
狊犼犽（狋狉，狋犪）＝狊狋（狋狉，狋犪） σ犼犽δ狋狉－狉犼犽狀（狋犪）（）
ｃ·ｅｘｐ－ｊ２π狉犼犽狀（狋犪）（）λ
（１０）式中：
狉犼犽狀（狋犪）＝犚犼犽狀（狋犪）＋犚犼犽０（狋犪）（１１）
σ犼犽为干扰机犑犽处的目标散射系数。

考虑任意一台干扰机生成虚假目标狆，干扰机需要对截获的ＳＡＲ信号进行延迟和相位调制。

延迟和相位调制的量与天线到目标和干扰机的传播距离差Δ犚（狋犪）有关，由式（１）和式（２）可知，Δ犚（
狋犪）为Δ犚（狋犪）≈２（
犚狆０（狋犪）－犚犼犽０（狋犪））（１２） 把式（５）和式（６）代入式（１２），并考虑到犚狆≈犚犑，则Δ犚（狋犪）
近似为Δ犚（狋犪）＝２犚犑－２犚狆＋２（狓犼犽－狓狆）犚狆犞犪
狋犪（１３）相应地，天线犃狀接收干扰机犑犽发射的干扰信号可以表示为
狊犼犽狀（狋狉，狋犪）＝狊狋（狋狉，狋犪） σ犼犽δ狋狉－狉犼犽狀（狋犪）＋Δ犚（狋犪）（）
ｃ·ｅｘｐ－ｊ２π狉犼犽狀（狋犪）＋Δ犚（狋犪）（
）λ
（１４） 然后，干扰信号经过ＲＤ成像和成像配准后，可得犑犽发射的干扰信号在天线犃狀中的成像结果为
犐犼犽狀（狋狉，狋犪）＝犝犽
犌ｅｘｐ－ｊ２π狓２犼犽λ犚（）犑·ｅｘｐ－ｊ２π狀犱（狓狆－狓犼犽）λ犚（）犑（１５）犌＝ｓｉｎｃ犅狋狉－２犚狆（）［］ｃｓｉｎｃ犅犪狋犪－狓狆犞（）［］
犪
（１６）式中：犝犽表示干扰机犑犽生成虚假目标狆在天线犃狀中成像后的幅度。

根据式（１５）可求得犑犽生成的干扰信号在两天线成像后的相位差为
＾＝ａｒｇ（犐犼犽０犐 犼犽１）＝２π犱（狓狆－狓犼犽）λ犚犑
（１７）相应地，根据估计的相位差 ＾，虚假目标狆的速度狏＾狉可以
估计为
狏＾狉＝－λ犞犪２π犱 ＾＝－狓狆－狓犼犽犚犑
犞犪（１８）
因为静止场景的径向速度为零，所以ＳＡＲ ＧＭＴＩ能够基于两幅配准ＳＡＲ图像使用ＤＰＣＡ技术来对消静止场景。

现在，如果虚假静止目标的方位位置与干扰机不同，则虚假静止目标会被检测为具有一定速度的运动目标。

因此单干扰机生成的虚假目标在对抗ＳＡＲ ＧＭＴＩ时与期望值不符。

１．３　基于双干扰机协同的虚假静止目标生成方法
比较式（９）和式（１５），可以发现式（１５）多了相位项
ｅｘｐ（－ｊ２π狓２犼犽／λ
犚犑）ｅｘｐ（－ｊ２π狀犱（狓狆－狓犼犽）／λ犚犑），正是这个相位项使虚假静止目标表现为运动目标。

因此，如果能够消除此相位项，那么生成的虚假目标就为静止目标。

对于
两通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ，文献［１６］介绍了使用双干扰机并进行
复系数调制可以对消掉该多余相位的方法。

考虑如图１所示的两台干扰机犑０和犑１同时生成干扰信号。

每台干扰机生成的干扰信号成像结果已在式（１５）中给出。

假设两台干扰机完全一样，则每台干扰机生成的虚假目标幅度犝犽也将近似相等，不失一般性假设犝犽＝犝０。

然后对每台干扰机在生成虚假目标时调制一个复系数，则在天线犃狀中，合成干扰信号的成像结果为犐犼狀（狋狉，狋犪）＝犐犼０狀（狋狉，狋犪）＋犐犼１狀（狋狉，狋犪）＝犝０犌犵狀（犙犽）（１９）式中：
犵狀（犙犽）＝∑犽＝０，
１犙犽ｅｘｐ－ｊ２π狓２犼犽λ犚（）犑·ｅｘｐ－ｊ２π狀犱（狓狆－狓犼犽）λ
犚（
）
犑（２０）犙０和犙１分别表示干扰机犑０和犑１调制的复系数。

如果式（２０）恒为一常数，则合成干扰信号在天线犃１中附加的
相位可以忽略。

观察式（２０）
可知，有一系列的复系数犙０和犙１满足其为一恒定常数。

为了简化分析，
假设其中一组复系数使其恒为１，则此时式（２０）可以写为式（２１）。

然后把式（２１）
写成犃犙＝犫的矩阵表达式，则有犪１１犪１２犪２１犪［］２２犙０犙［］１＝［］
１１
（２１）式中：
犪１１＝ｅｘｐ－ｊ２狓２犼０λ犚（）犑犪１２＝ｅｘｐ－ｊ２狓２犼１λ犚（）犑
犪２１＝ｅｘｐ－ｊ２狓２犼０λ犚（）犑ｅｘｐ－ｊ２π犱λ犚犑（狓狆－狓犼０（））犪２２＝ｅｘｐ－ｊ２狓２犼１λ犚（）犑ｅｘｐ－ｊ２π犱λ犚犑（狓狆－狓犼１（）
）
求解式（２２）
给出的方程，可得出生成虚假目标狆时两干扰机调制的复调制系数。

然后对两干扰机分别进行复系数调制，就能生成高逼真的虚假静止目标狆。

此时基于
ＤＰＣＡ处理技术，
两天线之间的差图像为犐０１＝犐犼０（狋狉，狋犪）－犐犼１（狋狉，
狋犪）＝０（２２）
　第５期
纪朋徽等：密集虚假运动目标生成方法
·１５０５　
·
　犙０ｅｘｐ－ｊ２π狓２犼０λ犚（）犑＋犙１ｅｘｐ－ｊ２π狓２犼１λ犚（）犑＝１犙０ｅｘｐ－ｊ２π狓２犼０λ犚（）犑ｅｘｐ－ｊ２π犱（狓狆－狓犼０）λ犚（）犑＋犙１ｅｘｐ－ｊ２π狓２犼１λ犚（）犑ｅｘｐ－ｊ２π犱（狓狆－狓犼１）λ犚（
）
犑烅烄烆
＝１（２３） 根据式（
２３）可知，虚假静止目标狆能够被对消掉。

相应地，检测出的速度也为零，符合设定的期望值。

因此，由双干扰机协同生成的虚假静止目标都能对抗双通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ。

２　基于双干扰机协同的密集虚假运动目标生成方法 第１．
３节给出了使用双干扰机并进行复系数调制，可以生成对抗双通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ的虚假静止目标。

其关键之处在于对干扰机进行复系数调制，从而能够控制合成干扰信号的相位使其在两幅天线的ＳＡＲ图像之间的相位差为零，满足虚假静止目标特性。

另外，也可从另一个角度进行考虑，
如果改变干扰机调制的复系数，使其生成的干扰信号在两幅天线的ＳＡＲ图像之间产生恒定的相位差，
则此时生成的虚假目标在ＳＡＲ ＧＭＴＩ系统中就被检测为运动目标。

据此，本文提出了一种新型的对抗ＳＡＲ ＧＭＴＩ的虚假
运动目标生成方法，
其本质是在双干扰机生成虚假静止目标的基础上进行复系数调制。

２．１　单个虚假运动目标生成原理
假设要在ＳＡＲ图像（狓狆，狔狆）处，
生成径向速度为狏狉的虚假运动目标狆，则根据式（１８）
，可以计算出两天线之间需要满足的相位差为 犳（狓狆，狔狆）。

根据式（２０），两干扰机调制的复系数需满足式（２４）。

求出调制复系数后，对两台干扰机分别进行调制，则合成干扰信号经ＳＡＲ成像处理和图像配准后，两天线ＳＡＲ图像之间的相位差应为 犳（狓狆，狔狆）
，进而由ＡＴＩ处理得出虚假目标的估计速度为狏＾狉。

又因为径
向运动的目标在ＳＡＲ图像中会发生位置偏移，则对虚假目标重定位之后有
狓′狆＝狓＾狆＋犚犑
狏＾狉犞犪（２４）其中，
狓＾狆≈狓狆为欺骗目标在ＳＡＲ图像上的位置。

因此，干扰目标的实际初始位置应为（狓′狆，
狔狆）。

所以为了在指定初始位置生成虚假运动目标，应当先将其初始位置映射到ＳＡＲ图像中。

根据上述分析，可知生成虚假运动目标的关键过程是求取双干扰机调制的复系数，其简化的流程如图２所示，主要可以分为４步：
步骤１　根据式（２５），把虚假运动目标的初始位置映射到ＳＡＲ图像中的对应位置；步骤２　根据式（１８），计算虚假运动目标对应的两幅ＳＡＲ图像之间的相位差；步骤３　基于式（２０），建立系数矩阵方程；步骤４　求解系数矩阵方程，得到两干扰机调制的复系数。

把求出的复系数调制到干扰机生成的干扰信号上，就能生成期望得到的虚假运动目标。

犙０ｅｘｐ－ｊ２π狓２犼０λ犚（）犑＋犙１ｅｘｐ－ｊ２π狓２犼１λ犚（）犑＝１犙０ｅｘｐ－ｊ２π狓２犼０λ犚（）犑ｅｘｐ－ｊ２π犱（狓狆－狓犼０）λ犚（）犑＋犙１ｅｘｐ－ｊ２π狓２犼１λ犚（）犑ｅｘｐ－ｊ２π犱（狓狆－狓犼１）λ犚（
）
犑＝ｅｘｐ（－ｊ 犳（狓狆，狔狆烅烄烆
））（２５
）图２　复调制系数获取简化流程Ｆｉｇ．２　Ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆａｃｑｕｉｒｉｎｇｃｏｍｐｌｅｘｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ２．２　密集虚假运动目标生成算法第２．１节给出了生成单个虚假运动目标的有效方法，然而对于密集虚假运动目标的生成，如果生成过程仅仅是单个的迭代，
那么随着虚假目标数量的增加运算量将过于庞大，导致干扰机不能及时生成干扰信号。

为此，本小节提出了一种密集虚假运动目标快速生成算法。

根据第２．１节介绍的单个虚假运动目标生成方法，
可知干扰机调制的复系数等效于虚假目标的散射系数。

因此可以把干扰机调制的复系数与虚假目标的散射系数结合起来形成新的散射系数，这样就可以利用现有的ＳＡＲ大场景二维欺骗干扰方法来生成虚假运动目标，只是要求两干扰机协同工作。

虽然对于每台干扰机生成的虚假目标是静止的，但两台干扰机联合作用，就能在两天线的ＳＡＲ图像间产生相位差，从而使其能对抗ＤＰＣＡ对消处理并被ＡＴＩ估计出径向速度，可以视为运动目标。

这也是本文不使用文献［１６］中提出的模拟虚假运动目标到天线的距离变化来生成运动目标，而提出新的方法的原因。

因为文献［１６］提出的干扰方法生
成不同径向速度的虚假运动目标时，仅仅是单个过程的迭代，计算量太大，不满足干扰机实时生成干扰信号的要求。

一些现有的ＳＡＲ大场景欺骗干扰方法可以结合本文
所阐述的方法来快速生成密集虚假运动目标。

本文使用文献［１９］给出的方法，如式（２６）所示，该方法把二维调制欺骗干扰模板分为慢时间独立部分Ｐａｒｔ２和慢时间非独立部
　·１
５０６　·系统工程与电子技术第４４卷 分Ｐａｒｔ１。

其中慢时间独立部分Ｐａｒｔ２可以离线计算，这样大量的计算可以离线完成，相应地提高了密集虚假运动目标的生成效率。

由于如何对ＳＡＲ实施大场景欺骗干扰并不是主要研究内容，本文不具体讨论该方法的细节，具体的
实现过程可参考文献［１９］。

狊′狉（犳狉，狋犪）＝犌狊狉（犳狉，狋犪）∑狓
ｅｘｐｊ２π犳狉２狓犞犪（狋犪）狋犪ｃ犚（）｛｝
烐烏烑犑Ｐａｒｔ１
·∑狔
σ（狓，狔）ｅｘｐ－ｊ２π犳狉２狔ｃ＋狓２ｃ犚（）（）
烐烏烑犑Ｐａｒｔ２
（２６） 假设要产生犠×犕个虚假运动目标，
其中犠为方位向虚假运动目标点数，犕表示地距向虚假运动目标点数。

定义虚假运动目标的径向速度模板为狏（狑，犿），散射系数欺骗模板为σ（狑，犿），则根据式（２４）可计算出生成每个虚假点目标时干扰机调制的复调制系数模板犙犽（狑，犿），然后结合虚假运动目标的散射系数模板和复调制系数模板计算出虚假运动目标新的散射系数模板γ犽（狑，犿）＝犙犽（狑，犿）·σ（
狑，犿）。

最后每台干扰机根据新的散射系数模板生成干扰信号，合成的干扰信号经ＳＡＲ ＧＭＴＩ处理后就能生成密集虚假运动目标。

３　仿真结果
本小节给出一些仿真结果来验证文中所提方法的有效性，干扰机干扰对象为一部双通道的ＳＡＲ ＧＭＴＩ机载雷达系统，主要参数如表１所示。

表１　双通道犛犃犚 犌犕犜犐系统参数犜犪犫犾犲１　犘犪狉犪犿犲狋犲狉狊狅犳犱狌犪犾 犮犺犪狀狀犲犾犛犃犚 犌犕犜犐参数数值载频／ＧＨｚ１０调频带宽／ＭＨｚ７０
平台速度／（ｍ／ｓ）２５０
采样频率／ＭＨｚ１００
脉冲重频／Ｈｚ１０００
成像中心斜距／ｍ１００００基线长度／ｍ４３．１　点目标仿真
为了验证本文所提方法在生成单个虚假点目标时的有效性，本次仿真实验中设置了４个点目标狆１，狆２，狆３和狆４，如图３所示；其中
狆１和狆３是真实点目标，狆２和狆４为虚假点目标，
它们的运动参数及初始位置如表２所示，可知狆２和狆３为静止目标，狆１和狆４为运动目标，表２中给出的犚０指代表１中的成像场景中心。

Ｆｉｇ．３　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｏｉｎｔｔａｒｇ
ｅｔｓ表２　点目标初始位置及运动参数
犜犪
犫犾犲２　犐狀犻狋犻犪犾狆狅狊犻狋犻狅狀狊犪狀犱犿狅狋犻狅狀狆犪狉犪犿犲狋犲狉狊狅犳狋犺犲狆狅犻狀狋狋犪狉犵
犲狋狊
目标初始位置狏狉（ｍ／ｓ）
狆１（６０，犚０＋３０）０狆２
（６０，犚０－３０）０狆３（－２０，犚０＋５０）０．６狆４（－２０，犚０－５０）０．６
为了生成单个虚假点目标，配置了两台干扰机犑０和
犑１，将其分别放置在犑０＝（０，犚０），犑１＝（３０，犚０）处。

基于虚假运动点目标生成流程，应该先把虚假运动目标狆４在真实场景中的位置映射到对应的ＳＡＲ图像中。

因此根据式（２５）
可知，狆４的初始位置被映射到狆４＝（－４４，犚０＋５０）。

此外，为了更好地验证本文所提方法的有效性，使用单干扰机犑０生成虚假目标的方法用来做对比实验。

图４（ａ）和图４（ｂ）分别给出了使用单干扰机和双干扰机生成的干扰信号的ＳＡＲ成像结果，两幅图都显示出设定的４个点目标，圆圈代表目标在ＳＡＲ图像中的位置。

图４（ｃ）和图４（ｄ）分别为对应的ＤＰＣＡ处理结果，从图４（ｃ）可以看出单干扰机生成的虚假静止目标狆２没有像真实静止目标狆１那样被对消掉，而是被检测为运动目标。

不过图４（ｄ）显示
的双干扰机生成的虚假静止目标却被对消掉了，这说明本文提出的基于双干扰机协同的方法在生成单个虚假静止目标时是有效的。

至于实验中所设置的运动目标，经ＤＰＣＡ处理后都被显示出来。

　第５期
纪朋徽等：密集虚假运动目标生成方法
·１５０７　
·
　图４　点目标仿真结果
Ｆｉｇ．４　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｏｉｎｔｔａｒｇ
ｅｔｓ 当所有的运动目标经由ＤＰＣＡ处理检测出来后，
使用ＡＴＩ处理对每个检测出来的运动目标径向速度进行估计和方位位置重定位处理。

表３给出了ＡＴＩ操作后的处理结果。

由
表３可知，
对于真实目标狆１和狆３，估计出的速度和重定位后的方位位置与其真实值相同，但是对于虚假目标狆２和狆４来讲，单干扰机生成的虚假目标径向速度估计和方位重定位后的位置与设定值比起来误差较大，而双干扰机生成的虚假目标误差
在可接受的水平。

图４（ｅ）和图４（ｆ）
分别给出了两种干扰方法下的目标重定位结果，方框表示目标重定位后的位置，可以看出和图３相比，所有的真实目标都被定位到其设定的初始位置，而如图４（ｅ）
所示的单干扰机生成的所有虚假目标方位位置重定位后与干扰机相同，容易被鉴别出来；但图４（ｆ）
显示的双干扰机生成的虚假目标方位重定位后与其设定值相同。

因此，本文所提双干扰机协同方法在生成单个虚假目标时是有效的。

表３　不同干扰方法下虚假目标的径向速度估计和方位位置估计
犜犪犫犾犲３　犈狊狋犻犿犪狋犻狅狀狅犳狉犪犱犻犪犾狏犲犾狅犮犻狋狔犪狀犱犪狕犻犿狌狋犺狆狅狊犻狋犻狅狀狅犳犳犪犾狊犲狋犪狉犵
犲狋狊狑犻狋犺犱犻犳犳犲狉犲狀狋犮狅犿犫犻狀犪狋犻狅狀狊狅犳犼犪犿犿犲狉狊干扰方法目标径向速度估计狏＾狉／（ｍ／ｓ）误差／（ｍ／ｓ）方位位置
估计狓＾／ｍ位置偏移（－犚０狏＾狉／
犞犪）／ｍ重定位／ｍ误差／ｍ单干扰机狆１
－０．０２４９－０．０２４９６０１５９－１狆２－１．５２５－１．５２５０６０６１－１－６１狆３
０．５７４８－０．０２５２－４４－２３－２１－１狆４
１．０７５０．４７５－４４．１－４３１．１２１．１双干扰机狆１
－０．０２４９－０．０２４９６０１５９－１狆２０．０１３２０．０１３２６０．３－０．５６０．８０．８狆３
０．５７４８－０．０２５２－４４－２３－２１－１狆４
０．６２３６０．０２３６－４４．３－２５－１９．３０．７３．２　密集虚假目标仿真３．２．１　密集虚假目标生成
在本次仿真实验中，为了验证文中所提双干扰机协同方法结合ＳＡＲ大场景欺骗干扰技术生成密集虚假运动目
标的有效性，设置了８个虚假运动点目标，８个点目标的分
布如图５（ａ）
所示，其初始坐标和运动参数如表４所示，其映射到ＳＡＲ图像中的坐标也在表４中给出。

双干扰机的配置与第３．１节中设置相同。

根据图２描述的复调制系数获
　·１
５０８　·系统工程与电子技术第４４卷 取过程，可以首先计算出对应８个虚假运动目标的干扰机复调制系数，
结合目标的参考散射系数模板，可计算出对应的新散射系数模板，然后应用文献［１９］给出的ＳＡＲ大场景
欺骗干扰快速算法，可快速生成所有的虚假运动目标。

图５　密集虚假运动目标仿真
Ｆｉｇ．５　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｆｄｅｎｓｅｆａｌｓｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇ
ｅｔｓ表４　虚假运动目标参数犜犪犫犾犲４　犘犪狉犪犿犲狋犲狉狊狅犳狋犺犲犳犪犾狊犲犿狅狏犻狀犵狋犪狉犵犲狋狊目标初始坐标狏狉／（ｍ／ｓ）映射坐标狆１（２０，犚０＋３０）－０．７（４８，犚０＋３０）狆２
（５０，犚０＋６０）０．４（３４，犚０＋６０）狆３
（４０，犚０－４０）－０．６（６４，犚０－４０）狆４
（１０，犚０－２０）－０．８（４２，犚０－２０）狆５（
－１０，犚０－２０）０．６（－３４，犚０－２０）狆６（４０，犚０－４０）０．５（－６０，犚０－４０）狆７（－５０，犚０＋６０）－０．５（－３０，犚０＋６０）狆８（－２０，犚０＋３０）０．７（－４８，犚０＋３０） 图５（ｂ）给出了包含全部８个虚假目标的ＳＡＲ成像图。

对应的ＤＰＣＡ处理结果如图５（ｃ）所示，可以看出所有的虚假运动目标经ＤＰＣＡ处理后都被检测出来，圆圈代表目标在ＳＡＲ图像中的位置。

和图５（ａ）比起来，图５（ｂ）中所显示的运动目标方位位置都发生了偏离。

表５给出了８个虚假点目标的径向速度和方位位置估计结果，可以看出所有虚假目标的估计结果与设定值基本相符。

另外图５（ｄ）给出了所有虚假目标的重定位结果，方框表示目标重定位后的位置，和图５（ａ）
中虚假目标的分布一致。

因此，本文所提双干扰机协同方法在生成对抗双通道ＳＡＲ ＧＭＴＩ的密集虚假运动目标时，依然有效。

表５　虚假运动目标的径向速度和方位位置估计
犜犪犫犾犲５　犈狊狋犻犿犪狋犻狅狀狅犳狉犪犱犻犪犾狏犲犾狅犮犻狋狔犪狀犱犪狕犻犿狌狋犺狆狅狊犻狋犻狅狀狅犳犳犪犾狊犲犿狅狏犻狀犵狋犪狉犵犲狋狊虚假目标径向速度估计狏＾ｒ／（ｍ／ｓ）误差／（ｍ／ｓ）方位位置估计狓＾／ｍ位置偏移（－犚０狏＾狉／犞犪）／ｍ重定位／ｍ误差／ｍ狆１
－０．６２６７－０．０７３３４７．７２５．１２２．６２．６狆２
０．４１６１０．０１６１３３．７－１６．６５０．３０．３狆３
－０．５８０９０．０１９１６３．７２３．２４０．５０．５狆４
－０．８２８０－０．０２８０４１．９３３．１８．８－１．２狆５
０．５６３５－０．０３６５－３３．５－２１．５－１２－２狆６
０．４９４２０．００５８－５９．８－１９．８４００狆７
－０．４７７９－０．０２２１－３０．１１９．１－４９．２－０．８狆８
０．６８０２０．０１９８－４８．０－２７．２－２０．８－０．８。