基于射線追蹤的米波雷達低角測高

徐海麗，劉炳奇，張保偉

(南京電子技術研究所， 南京 210039)

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·信號/數據處理·

基于射線追蹤的米波雷達低角測高

徐海麗，劉炳奇，張保偉

(南京電子技術研究所， 南京 210039)

由于實際地形條件很復雜，難以準確建立雷達信號多徑傳播模型，從而影響了米波雷達低角測高的性能。文中提出采用射線追蹤法來改進雷達反射信號多徑模型，使其更接近于電波真實傳播路徑，以期達到提高超分辨測高算法地形適應性的目的。仿真和不同地形條件下的試驗結果表明：基于改進后的多徑反射模型的超分辨算法在解決地形適應性問題上卓有成效。

米波雷達；測高；射線追蹤

0 引 言

米波雷達電磁波傳播衰減比微波雷達小，作用距離遠，對低空和海面目標具有有限超視距探測的能力，特別是其良好的反隱身能力使其在現代雷達中的位置不可替代。但米波雷達因為頻率低，存在波瓣寬、角度分辨率差、俯仰上波束打地，低仰角區受地面多徑反射影響嚴重引起波瓣分裂，測高精度低，甚至無法測高等問題。按照雷達經典定義，提高雷達角分辨率的途徑就是增大天線口徑，但對米波雷達而言，由于受機械轉動和隱蔽性等要求的限制，增大天線口徑尺寸來提高雷達角分辨率的方法是不現實的，因此，必須尋求新的解決辦法。

近十幾年國內外專家學者針對米波雷達低角測高問題提出了很多解決辦法，例如收發多通道的頻率分集技術[1]、神經網絡技術[2]、差分預處理技術[3]、超分辨算法等技術，其中，超分辨技術因其在實際應用中效果明顯被廣泛關注。超分辨算法在理想地形條件下(如水面、沙漠等)錄取數據進行驗證[4]，處理結果比較理想，但是超分辨算法并不是任何條件下都能得到好的處理結果，將原來處理理想地形數據效果非常完美的算法，但是用來處理復雜地形數據時處理結果不甚理想。另外，超分辨算法在使用中受信噪比、地面粗糙度等條件的限制比較明顯：信噪比高時測量精度較高，信噪比降低測量精度隨之降低；隨地面粗糙度的惡化測量精度逐漸降低。超分辨算法之所以受地面粗糙度限制，是因為隨地形粗糙度的惡化，采用的雷達信號多徑模型與實際反射路徑失配越來越嚴重，測量結果也偏離真值越來越嚴重。本文提出采用射線追蹤法來建立雷達信號多徑模型，使其更接近于電波真實傳播路徑，以期達到提高超分辨算法地形適應性的目的。仿真和不同地形條件下的試驗結果表明：基于改進后的多徑反射模型的超分辨算法在解決地形適應性問題上卓有成效，降低了該算法的測角精度受地形粗糙度影響的程度。

1 超分辨測高方法

1.1 雷達信號多徑模型

雷達實際架設環境隨任務的變化而變化，地形條件復雜多變，因而反射面也是各種地形都有可能。用Δh表述地形起伏程度，若

(1)

則認為反射面平坦，此時鏡面反射占主導地位，漫反射可以忽略。式中：λ為波長；Ψ為擦地角。

雷達鏡面反射的簡單模型[5]如圖1所示。

圖1 雷達鏡面反射簡單模型

取第一個陣元作為天線參考點，其離地高度為hr，天線相鄰陣元之間的距離為d。目標T離地高度為ht，它到第一個天線陣元的距離表示為Rt，到反射點B的距離表示為Ri，θt為直射角，θi為反射角。

如圖1所示，雷達天線接收的回波包括直射(A1T)-直射(TA1)、反射(A1BT)-直射(TA1)、直射(A1T)-反射(TBA1)、反射(A1BT)-反射(TBA1)四條路徑。設s0(t)為雷達的發射信號，f(θ)為雷達天線的方向圖，k為目標對雷達發射信號的反射系數。為了分析方便，假設天線陣元無方向性，雷達天線接收的回波信號可表示為

x(t)=x1(t)+x2(t)+x3(t)+x4(t)=

s0(t)k[f(θt)]2+s0(t)kf(-θi)f(θt)ρejφe-jα+

s0(t)kf(-θt)f(-θi)ρejφe-jα+

s0(t)k[f(-θi)]2(ρejφe-jα)2=

s0(t)k[f(θt)]2(1+ρej(φ-α))+

s0(t)k[f(θt)]2(1+ρej(φ-α))ρej(φ-α)=

s0(t)k[f(θt)]2(1+ρej(φ-α))2

(2)

式中：α為單程反射波相對于單程直射波因延遲產生的相位差，表示為

(3)

隨著式(1)中Δh的增大，地形粗糙度變大，漫反射的影響越來越大。當地形非常粗糙時，漫反射占主導地位，此時要用漫反射模型來分析多徑現象(如圖2所示)，鏡面反射不再適用。

圖2 雷達漫反射模型

雷達實際架設環境是復雜多變的，可能是接近理想鏡面的湖面，也可能是高山或者丘陵，我們必須建立一種兼容性強的反射模型。

1.2 射線追蹤

射線追蹤是一種預測電波特性的技術[6-8]，可以用來辨認出多徑收發之間所有可能的射線路徑(射線路徑的強弱主要決定于反射系數ρ的大小，反射系數ρ大則反射信號強，反之則弱)，從而有效地預測電波的傳播特性。地面粗糙度主要以地面起伏來表示，地面起伏越大表示地面越粗糙，地面起伏越小表示地面越光滑，λ是雷達信號波長，可以用來描述地形起伏程度。本文用射線追蹤法對雷達信號多徑模型進行優化

F[x(θ)]=F(ρ,λ,S/N)

(4)

式中：θ∈[θmin,θmax]，ρ∈[ρmin,ρmax]。為了使模型更加準確，應用過程中還要考慮地球曲率的影響。本文用不同粗糙程度的反射面條件下錄取的試驗數據對模型進行驗證和修正，使模型與實際地形的匹配能力越來越強。

1.3 角度測量

假設K個窄帶信號進入由N個等間距單元組成的接收天線陣列，其入射方向與陣列法線方向的夾角為θk(k=1,2,3,…,K)，則陣列接收信號模型為

X(t)=A(θ)S(t)+N(t)

(5)

式中：X(t)是雷達接收數據；S(t)是點目標信號矢量；A(θ)是陣列響應矩陣，N(t)為噪聲矢量。

θ的最大似然估計為

(6)

2 測角方法性能分析

2.1 改進前后測高方法的比較

試驗數據為目標反射面為丘陵地形錄取的數據。圖3是基于多徑反射簡單模型的超分辨測角方法測高結果統計數據，圖4是基于射線追蹤法改進后的多徑反射模型的超分辨算法測高結果統計數據，兩幅圖中點跡是測量值，直線是真值。

圖3 基于多徑反射簡單模型的超分辨測高

圖4 基于改進后的多徑反射模型的超分辨測高

從圖3可以看出，基于多徑反射簡單模型的超分辨測高方法測出的目標高度隨著距離越來越遠(即仰角越來越低)偏離真值越來越厲害，這也是目前普遍遇到的難題。因此，超分辨低角測高必須要解決地形適應性問題才能投入應用。圖4所示，基于改進后的多徑反射模型的超分辨算法測出的目標高度基本收斂于真值±500m范圍內，相比于基于多徑反射簡單模型的超分辨算法有了很大的改觀。

2.2 地面粗糙度對改進后的超分辨算法的影響分析

2.2.1 仿真數據

地面粗糙度主要以地面起伏來表示，地面起伏越大表示地面越粗糙，地面起伏越小表示地面越光滑，λ是雷達信號波長，可以用來描述地形起伏程度。圖5為地面起伏方根分別為4λ、3λ、2λ、λ、0.5λ對粗糙度影響的仿真曲線。

圖5 地面粗糙度仿真曲線

由圖5可知，地面起伏越大，粗糙度因子越小，反射系數越小；地面起伏越小，粗糙度因子越大，反射系數越大。

圖6是針對0.5λ(第1點)、λ(第2點)、2λ(第3點)、3λ(第4點)、4λ(第5點)五種地面起伏情況下測高精度仿真統計，從圖6可以看出地面粗糙度惡化，測高精度隨之惡化。

圖6 地面起伏對測高精度影響仿真統計曲線

2.2.2 雷達數據處理結果

在湖面(淡水湖面，雷達臨湖架設)、平原(普通麥地，阡陌交錯，有幾條楊樹防護林)、起伏地形(丘陵地帶，本身高低不平，中間河流、樹木、農作物、建筑物交錯，最大落差處8m左右)等不同地形條件下錄取試驗數據，用改進后的超分辨算法進行處理。試驗用的米波雷達波束寬度7°，處理結果如圖7～圖9所示。

圖7 湖面地形統計結果

圖8 平原地形統計結果

圖9 起伏地形統計結果

湖面地形條件下,仰角誤差約為0.15°，波束寬度7°，相當于波束寬度的1/45，測量結果非常理想；平原地形條件下，測角精度下降到0.28°，相當于波束寬度的1/25，測量精度有所下降；起伏地形條件下，測角精度統計結果為0.5°，相當于波束寬度的1/14，測量精度進一步下降，此時基于多徑反射簡單模型的超分辨算法已經無法得到收斂的測量結果。實測數據處理結果進一步印證了仿真結果，本文提出的方法還是切實有效的，得到的測角結果也比較令人滿意。

3 結束語

由仿真和試驗數據分析結果可見：本文提出的算法在解決低角測角問題上效果明顯，能夠測出原來用基于多徑反射簡單模型的超分辨方法測不出來的回波數據的角度，有效地解決了超分辨算法的地形適應性問題。通過對比不同地形條件下的仿真和試驗數據處理結果，發現改進的超分辨算法總體來說測量結果還是比較理想的，但后續仍有改進空間，其測角精度受地形粗糙度的影響需進一步降低。

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徐海麗 女，1982年生，碩士。研究方向為雷達系統設計。

Height Measurement of Low Elevation Target in Meterwave Radar Based on Raytracing Method

XU Haili，LIU Bingqi，ZHANG Baowei

(Nanjing Research Institute of Electronics Technology, Nanjing 210039, China)

Owing to the complexity of practical terrain, it is very difficult to build the accurate multipath propagation model of radar signal and therefore the height measurement performance of low elevation target in meterwave radar is degraded. To make the model more close to the true signal radiating path and to improve the landform adaptability of super-resolution algorithm, the radar reflection echo model is improved with the raytracing method. Results of emulation and testing data show that the effect of the algorithm based on the improved radar reflection echo model is highly effective in improving the landform adaptability of super-resolution algorithm.

meterwave radar; height measurement; raytracing method

10.16592/ j.cnki.1004-7859.2015.09.009

徐海麗 Email：835916279@qq.com

2015-04-30

2015-07-22

TN

A

1004-7859(2015)09-0037-03