对相控阵雷达自适应旁瓣对消的多点源压制干扰

对相控阵雷达自适应旁瓣对消的多点源压制干扰
韩昭;王强;唐立科
【摘要】分析了相控阵雷达自适应旁瓣对消的工作原理及方法.然后提出了用多台干扰设备协同工作的相参干扰.每台干扰设备在雷达处理间隔内发射能覆盖真实目标并且持续时间较短的干扰信号,多台设备协同工作在目标附近形成压制干扰.该方法影响雷达样本选择,从而降低自适应旁瓣对消的效果.仿真结果和外场试验表明了该方法的有效性.
【期刊名称】《航天电子对抗》
【年(卷),期】2017(033)002
【总页数】5页(P17-21)
【关键词】自适应旁瓣对消;样本选择;SAR
【作者】韩昭;王强;唐立科
【作者单位】南京电子技术研究所,江苏南京210039;南京电子技术研究所,江苏南京210039;南京电子技术研究所,江苏南京210039
【正文语种】中文
【中图分类】TN972+.1;TN974
现代相控阵雷达普遍采用了自适应旁瓣对消技术(ASLC)抑制干扰。

其对副瓣干扰的抑制效果明显，且使得增大干扰功率的方法不再有效[1]。

通过分析ASLC的原理及可能的工程实现方法可知，想要获得有效干扰，必须对ASLC处理过程中可能存在的问题有针对性地进行攻击。

ASLC处理中需要估计协方差矩阵并进行协方差
矩阵求逆，这个过程用到大量时域样本，样本如何选择是其中的关键问题。

本文采用多点源协同干扰，每个干扰源在雷达的一次处理间隔内只发射持续时间较短的干扰，使得雷达难以选取合适的样本进行对消。

原理分析、Matlab仿真和外场试验表明了该方法的有效性。

相控阵雷达有多阵元和多通道，发射脉冲后，主天线、辅助天线同时接收，信号在每个通道经过脉冲压缩等窄带滤波器后，多通道数据联合进行对消处理。

以N个全向天线组成的线阵为例说明，假设雷达发射波长为λ，阵元间距为d，目标位于方位角θ0，干扰位于方位角θ1，那么，天线阵列接收到的目标信号与干扰信号可以表示为：
J=sJ[1, e-jKθ1，…，e-j(N-1)Kθ1]T
式中，s0为目标幅度，Kθ0=2πdsinθ0/λ 为由入射角导致目标进入不同阵元的相位差，sJ为目标幅度，可以为时变的噪声，但由于雷达的窄带处理特性，一次快拍中，不同阵元接收到的幅度近似不变，Kθ1=2πdsinθ1/λ为由入射角导致干扰进入不同阵元的相位差为目标导向矢量为干扰导向矢量。

ASLC的理论基础是无失真最小方差波束形成，由此获得约束条件可表示为：
可以得到最优权值表达式为：
式中，RX为干扰和噪声数据的协方差矩阵。

无失真最小方差波束形成假设了目标和干扰完全不相关，RX可以直接由采样数据求得，但在实际情况中几乎不会满足这个条件。

所以，实际处理时，是在保证了期望方向的目标增益后，选择只包含干扰的样本估计协方差矩阵，可以表示为：
样本一般在时域(距离门)选取，Xi即为第i个样本，也就是雷达阵元在这个距离门接收到的一次快拍数据矢量。

ASLC之所以能够对消干扰，是因为干扰信号是从一个固定的物理位置发出的，为讨论方便，考虑一维等距离线阵，信号方向考虑方位角，如图1所示。

由于雷达载频高，一般为GHz量级，而带宽较窄，一般为10MHz以内，所以信号进入雷达后，要经过滤波，成为窄带信号。

在这种情况下，由干扰带宽引起的相位误差在高载频的影响下可以近似忽略不计，一次快拍阵元间的数据强相关，外场实录数据表明，雷达两通道接收到的单干扰源数据相关系数可以达到99%，并且无法改变这种相关性。

即，干扰信号快拍可以表示为前面所述的形式：
J=sJ[1, e-jKθ1，…，e-j(N-1)Kθ1]T
显然，由于各个通道的数据强相关，通过权值选取，可以使目标信号同相相加，而干扰信号互相抵消，从而实现干扰抑制[2-3]。

理论上ASLC可以做到干扰完全对消，最优权值的计算过程，其实就是对阵元接收到干扰数据之间关系的估计过程。

实际处理中，由于白噪声的影响，不可能做到干扰完全对消，原因是白噪声是完全随机的，任意两时刻的数值都不相关。

显然，存在噪声的情况下，干噪比越大，对阵元间干扰数据的关系估计会越准确，所以，干扰方增大功率的方法几乎不再适用。

ASLC目前都是开环处理，通过大量样本估计协方差矩阵，然后对协方差矩阵求逆计算自适应权值，为保证对消效果，一般情况下，计算权值所需的样本数为3N，即自由度的3倍。

虽然开环的协方差求逆方法可以得到很好的对消效果，但求解过程却非常耗时，在以往的雷达中，雷达接收机通常的作法是在逆程(休止期)采集干扰信号样本，在正程(工作期)实现对消[4]，如图2所示。

这种处理方式下，随着对雷达的深入了解，在对抗演练中不断获取雷达信息，通过闪烁干扰或交替干扰，即在实施干扰的过程中，在雷达逆程不发射干扰信号或逆程和正程发射干扰信号不一致，就可以使得一般的雷达旁瓣对消作用下降。

随着DSP与FPGA等处理能力的快速发展，对于上述缺陷，雷达又做了改进，先进的旁瓣对消技术已经可以在正程对干扰信号边采样边对消。

一般情况下，现在的处理方式可以分为以下步骤：
1) 采样一段时间，约几百～几千次快拍(距离门信息，可根据需要调整采样时长)；
2) 利用所有数据求出协方差矩阵，方法见式(2)；
3) 使用广义内积(GIP)或自适应功率剩余(APR)等非均匀检测技术，对所有距离门
数据逐一进行计算，计算结果本文称为每个距离门的选择系数；
4) 将选择系数较大的一部分(可根据需要调整数量)样本剔除，因为这部分样本有非均匀性，可能是真实目标；
5) 利用其它的样本重新估计协方差矩阵，估计方法见式(2)；
6) 用重新估计的协方差矩阵求出最优权值，应用于本段数据；
7) 下一段数据方法同上。

在这种取大量样本的处理方式中，我们通过Matlab仿真了ASLC的处理能力。

仿真过程假设载频为3GHz，阵列为一维线阵，阵元数为32个，波束指向为方位50°，两台干扰设备分别位于方位30°和60°。

假设两台设备产生的干扰信号干噪
比均为60dB，利用ASLC产生天线整体方向图，结果如图3所示。

可以看出，对噪声干扰来说，ASLC可以实现很好的干扰抑制效果，干扰功率越大，方向图零陷越深。

如果使用不太密集的假目标干扰，如图4所示，100个距离门
中5个包含干扰，利用ASLC的处理方法，选到的样本中只有3个包含干扰，可
以看到对消依然有效，只是能力略微下降。

从前面的原理及仿真中可以看出，ASLC在对抗副瓣干扰方面其实是一种简单粗暴的方法，仅仅利用了干扰从固定物理位置发射导致雷达阵元间接收数据的强相关性。

任何时域和频域的调制都不能改变这种相关性，只要足够的包含干扰的样本被取到，干扰就很容易被抑制。

另一方面，ASLC的处理已经可以在毫秒以内完成，在这么短的时间内，目标的物理位置不能突变。

从以上这些情况看来，只能考虑消耗雷达自由度的饱和干扰，或
者想办法让雷达无法取到合适的样本。

目前的雷达通道数越来越多，每多一个通道就要增加一个方向上的干扰源，因此，有必要考虑其他可行的方法。

考虑ASLC的样本选择需要满足以下三个条件：1)样本总数尽可能多，以减少噪声的影响；2)尽可能多的样本中包含干扰信号，且包含干扰信号的样本数要大于干扰源数；3)样本中一定不能包含目标，否则，目标可能会被当做主瓣干扰抑制，并且造成天线方向图畸变。

雷达挑选样本目前主要利用的是GIP、APR等方法，本文对这些方法的原理不做赘述。

我们用Matlab仿真了不同的干扰情况下利用非均匀检测算法的输出情况，仿真过程假设总样本数为100个距离门，目标位于第40个距离门，信噪比为
10dB，干扰分为噪声干扰与假目标干扰，干噪比为60dB。

首先，仿真GIP准则，在均匀环境下GIP输出的期望值应该为系统自由度，在无干扰情况下样本的选择系数如图5所示，只有一个干扰源噪声干扰下样本的选择系数如图6所示，噪声干扰时，干扰覆盖全部距离门。

可以看到，两种情况下，含真实目标样本的选择系数远大于其他样本，但不论有没有干扰，其余样本的选择系数基本一样，这是由于噪声干扰可以看作均匀的，在距离门之间没有特殊性。

显然，此时含真实目标的样本会被剔除，大量包含干扰的样本被取到，对于ASLC来说，最容易对抗的就是长持续时间的噪声干扰。

图7仿真了假目标干扰的情况下样本的选择系数，假目标的数量为4个，由一个干扰源产生，位于第20、第40、第60和第80个距离门。

这时干扰覆盖了真目标，同时，在其他一些距离门也存在。

从图7中可以明显看出包含干扰距离门的选择系数虽然略低于真实目标，但仍远高于其他样本，在雷达进行非均匀处理时，它们会被认为是有可能存在真目标的样本而被剔除。

由于雷达在后续的对消处理时没有使用这些样本，便无法估计干扰源信息，从而不能形成对干扰的有效抑制。

当假目标分布的更密时，结果会有所不同，图8仿真了当在10的倍数的距离门存在假目标时的情况。

这时虽然某些存在干扰样本的选择系数也比较大，但大部分已经与普通样本没有太大差别，如图中的第10、第30距离门等，可以解释为，干
扰在距离维覆盖的越密集就越显示出干扰的均匀性。

经过分析可知，选择系数的大小主要和样本中从某一方向到达的干扰在样本中的数量以及干扰源个数有关，包含干扰的样本数量越多，其与真实的目标差别越大，而某一个样本中包含的不同方向的干扰源越多，其越接近真实目标，与均匀样本的差别越大。

根据这个特性，可以利用多点源，在目标周围形成比较密的相参干扰，达到压制干扰的效果，图9和图10显示了这种情况，仿真中有3台干扰设备。

图9中3台
干扰设备相对雷达的角度间隔较远，为随机放置，图10中的3台干扰设备相对雷达的角度差异在0.5°以内，间隔很小。

可以看到，经过非均匀检测后，真实目标
周围包含干扰的样本与目标无法区分，也就是说在真实目标周围形成了压制干扰，干扰范围不广，但足够影响ASLC的样本选取，无法分辨这些样本里哪些有真目标，因此，计算权值的时候，这些样本必须剔除，从而导致无法对消。

这里需要说明的是，不能产生持续时间太长的干扰，原因前面已经说过，ASLC假设在一段时间内的真目标不会太多，可能80%～90%的样本都是要用来估计协方差矩阵的，产生
的假目标越多，含有干扰的样本就越容易在处理时被取到。

对于APR准则，我们也做了相应的仿真，同样利用3台干扰设备产生在真实目标附近的覆盖少量距离门的干扰信号，仿真结果如图11～12所示。

从图中可以看到，与GIP准则类似，在求选择系数时，含干扰样本同样会显示出
很强的非均匀性，APR准则输出的结果是功率，由于初始样本已经被污染，有时
甚至会出现真目标样本的选择系数很小，可能导致此样本在后续对消中被选取，目标被削弱。

多点源压制干扰需要干扰设备发出能够覆盖真实目标距离门与多普勒门，并且持续时间只有数个距离门的干扰。

在工程上，自卫情况下，要实现这种持续时间短的相参压制干扰并不难，间歇采样叠加灵巧噪声就是一种实现方法[5-8]，困难的是在
支援情况下干扰必须覆盖目标，如果不能覆盖，则这种持续时间短的干扰很容易被雷达用副瓣匿影功能消除。

当干扰设备采用突前支援时，由于干扰设备更早地接收到雷达脉冲，且在掩护突防时与被掩护目标有比较稳定的几何关系，因此这种情况下，干扰与目标的同步可能实现，这也是我们后续工作的研究重点。

但是在远距离拖后支援的情况下，同步较难实现，此时干扰设备也必须在接收到雷达信号样本后再发射，这就已经决定了干扰肯定落后于目标回波。

由于同步问题，这种干扰方式目前在硬件上还没有实现，但通过在外场与某型雷达的试验，初步验证了该方法的有效性。

在外场与具有旁瓣对消能力的相控阵雷达进行了对抗试验，试验中使用了瞄频噪声干扰、密集假目标干扰与灵巧噪声干扰，由于外场条件的限制，除瞄频噪声干扰外，其余干扰均未能覆盖目标。

实验结果和预想的一致，如下所述：
对于瞄频噪声干扰，由于其持续时间长，干扰样本很容易被雷达取到，ASLC可以有效对抗，通过增大功率以及让干扰源移动都没有干扰效果。

对于密集假目标干扰，当假目标较密时，没有干扰效果；减小假目标密度，当对于一个雷达脉冲只有少量假目标时，干扰效果出现，这验证了前面的结论，此时雷达无法取到合适的干扰样本。

对于灵巧噪声干扰，当干扰时间较短时，干扰效果更明显。

通过前面的分析可以看出，ASLC在对抗副瓣干扰方面原理并不复杂，就是利用了干扰源必定在一个确定的物理位置、导致雷达一次快拍的阵元间数据有固定关系。

但这一点却是干扰方最难改变的，时域、频域都可以快速跳变，只有物理位置不能。

ASLC能否有效对抗副瓣干扰的关键就在于选样本，以往的雷达抗干扰能力不强主
要是由于在不能丢失目标方面的要求高，而且运算能力不足，导致样本选得不好。

一般情况下，只要能取到样本，ASLC就能够很好地实现对消。

随着运算能力的提升，现在的雷达已经可以用前面所述的方法选大量的样本用于对消，在这种情况下，持续时间长的干扰基本上没有作用，而且和波形关系不大。

多点源压制干扰的目的就是在真目标周围形成时域覆盖很短的干扰，在现有的样本选择方式下，ASLC还不容易对抗持续时间短的干扰，这种干扰必须覆盖目标，否则难以影响雷达的目标检测。

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【相关文献】
[1] 张光义．相控阵雷达原理[M]．北京：国防工业出版社，2009.
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2003(3)：45-49.
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[6] 杨顺隆，吴彦鸿，高阳，等．一种密集假目标对相控阵自适应旁瓣对消的干扰方法研究[J]．雷
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