WAS-GMTI模式下基于Relax算法的雜波抑制和參數估計方法

閆 賀 朱岱寅 張勁東 王旭東 李 勇 毛新華 吳 迪

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WAS-GMTI模式下基于Relax算法的雜波抑制和參數估計方法

閆 賀*朱岱寅 張勁東 王旭東 李 勇 毛新華 吳 迪

(南京航空航天大學電子信息工程學院 南京 210016)

該文提出一種基于Relax算法的雜波抑制和參數估計方法。該方法適用于多通道廣域監視GMTI系統。在分析廣域監視模式回波組成的基礎上，結合Relax算法，設計了進行雜波抑制的迭代方法。相對于降維空時自適應處理(STAP)，該方法不需要估計雜波加噪聲的協方差矩陣，因此可以在非均勻雜波環境下取得較優的雜波抑制效果。該文同時指出，在雜波抑制的基礎上，針對存在動目標的距離-多普勒單元繼續進行迭代，可實現動目標參數的精確估計。仿真結果驗證了上述方法的有效性。

SAR；地面動目標識別；Relax算法；雜波抑制；參數估計

1 引言

廣域監視模式借助波束沿航跡方向的快速、周期性掃描，可實現大面積區域監視。該模式重訪率較高，能夠從不同角度發現動目標，進而提高動目標的檢測概率。此外，由于能夠在不同時刻多次掃描到動目標，使得對動目標軌跡的描述成為可能，可實現動目標跟蹤。該工作模式可以快速提供存在于寬廣區域內的動目標信息，因此在民用和軍事上都有巨大的應用價值，已成為機載偵察雷達不可缺少的工作模式之一。

從廣域監視模式的回波中提取動目標需要對回波中的雜波成分進行有效的抑制。國外具有廣域監視功能的雷達系統，其雜波抑制算法大多都處于保密狀態，已知的有美國的JSTARS系統采用的是雜波抑制干涉算法(CSI)[1]和德國的PAMIR系統采用的是Scan-MTI算法。CSI算法本質上是一種通道對消方法，其雜波抑制能力有限，而且在對消過程中，動目標的能量也會受到不同程度的對消(取決于動目標的徑向速度和方位角等)。Scan-MTI算法本質上是降維STAP中的1-DT算法，其雜波抑制性能在非均勻雜波環境下會大大下降。這是因為STAP算法在實際應用中需要借助鄰近單元的信息來估計本單元的雜波加噪聲協方差矩陣，在非均勻雜波環境下這種估計的協方差矩陣往往會存在較大的誤差，從而導致雜波濾波器的性能下降。因此本文提出一種基于Relax算法的雜波抑制方法，它不需要估計雜波加噪聲協方差矩陣，在非均勻環境下具有較優的雜波抑制效果。同時在雜波抑制的基礎上，對檢測到動目標的距離-多普勒單元繼續使用Relax算法進行迭代處理，可以獲得動目標方位角度的精確估計。

本文的安排如下：第2節分析了多通道廣域監視模式下的回波模型以及回波的各個組成成分在通道間的變化關系；第3節提出一種基于Relax算法的雜波抑制和參數估計方法，根據第2節的回波模型并結合Relax算法，推導了相應的遞推公式；第4節仿真了波束正側視方向非均勻場景的回波，并采用空時1-DT算法和本文提出的雜波抑制方法分別對回波進行處理，仿真結果顯示了基于Relax算法的雜波抑制方法在處理非均勻雜波時的有效性，接著采用Relax算法對雜波抑制后的動目標參數進行估計，通過和動目標的實際參數進行對比，顯示了基于Relax算法的參數估計方法的精確性；在第5節中得出結論。

2 廣域監視模式下回波模型

多通道WAS-GMTI模式的空間幾何關系圖如圖1所示。這里分析一個單發多收(SIMO)的廣域監視雷達系統，接收通道的個數為，平臺沿方位向(軸)以速度運動。假設選擇第1個通道為參考通道，表示第個通道相對參考通道的距離，因此。

對各個通道接收的回波進行距離壓縮、距離走動校正、方位De-chirp處理后，經方位向FFT變換到距離-多普勒域，在距離-多普勒域進行雜波抑制和動目標檢測。為了簡化分析，這里認為經過通道均衡處理后，通道間的幅相誤差可以忽略。經過上述處理后，第個通道的回波可以表示為

(2)

(3)

圖1 廣域監視的幾何關系圖

(5)

3 基于Relax算法的雜波抑制和參數估計方法

Relax算法是一種基于非線性最小方差準則的譜估計算法[15]。根據前面的分析，當WAS-GMTI模式的回波變換到距離-多普勒域后，每個距離-多普勒單元的數據是由雜波分量、動目標分量和噪聲分量組成的，可以將雜波分量和動目標分量等效成兩個信號源。這樣，問題就轉化為在噪聲干擾下對這兩個信號源的估計問題，如果能夠成功地分離出動目標的信號源也就等效實現了雜波抑制。正是基于這一思路，本節采用Relax算法進行雜波抑制。借助Relax算法并根據式(7)的推導，對,和的估計可以通過最小化式(8)的代價函數實現[15]：

表1 基于Relax算法的迭代過程

For m=1:MFor n=1:N%遍歷所有的距離-多普勒單元(其中M表示多普勒單元的個數，N表示距離單元的個數)%初始化操作 If 未滿足收斂條件或者未達到指定的迭代次數動目標信息估計部分：%為波束的電掃角，為相應掃描角的3 dB主瓣寬度(動目標來自波束3 dB主瓣寬度內)雜波信息估計部分：EndEndEnd

通過仿真發現，采用Relax算法進行雜波抑制處理時，通過不斷的迭代處理(通常1~2次迭代即可，如果動目標SNR較低或者存在較大的通道誤差可能需要更多的迭代次數)，可獲得較好的雜波抑制效果。這時可以對雜波抑制后的結果進行2維CA- CFAR(單元平均恒虛警檢測)處理，實現動目標檢測。

從表1中可以看出，在進行Relax迭代實現雜波抑制的過程中，有針對動目標的方位斜視角進行估計的步驟。在進行雜波抑制的Relax迭代過程中，對動目標方位斜視角的估計會比較粗略。如果對檢測到動目標的距離-多普勒單元，使用Relax算法繼續進行迭代，可實現動目標方位斜視角的精確估計，直到動目標的方位斜視角保持不變后終止迭代。然后根據估計的動目標方位斜視角和動目標落入的多普勒單元，可以計算動目標的徑向速度，實現動目標參數估計。整個處理流程如圖2所示。

圖2 基于Relax算法的雜波抑制和參數估計流程圖

4 算法仿真及分析

為了驗證上述基于Relax的雜波抑制算法的有效性，本文在計算機上進行了仿真實驗，系統的仿真參數和PAMIR系統基本類似，見表2所示。

表2 場景仿真系統參數

PRF6 kHz 載頻9.45 GHz 載機飛行速度100 m/s 通道數目5 每個波位上發射固定脈沖數128

為了簡化問題，這里仿真波束指向為90°(正側視)情況下場景的回波(假設地面后向散射系數服從高斯分布)。利用多普勒單元和方位角度的一一對應關系，在每個多普勒單元對應的方位角上布置1個點目標，所以在每個距離單元上都布置了128個點。同時，在回波中加入高斯分布的噪聲分量。仿真實驗中截取300個距離單元(第1000~1299距離單元)的回波數據進行分析。為了模擬實際場景中雜波的非均勻性，仿真了3個不同功率的雜波區，其沿距離向的變化曲線如圖3(a)所示。另外，在場景回波中加入了幅值相同的6個動目標，經過距離壓縮和方位向FFT后的，他們的徑向速度、所處距離單元和方位斜視角分布如表3所示。其中，通道3的回波在距離-多普勒域的幅度歸一化分布圖如圖3(b)所示。

表3 回波中的動目標信息

動目標序號123456 距離單元104510751105119512251255 徑向速度(m/s)3.83.02.3-2.3-3.0-3.8 方位斜視角(°)89.090.089.590.090.591.0

為了便于比較，雜波抑制后的結果都統一進行了幅度歸一化處理。圖4給出了不存在通道誤差時的雜波抑制和CFAR檢測結果圖。圖4(a)所示為采用空時1DT-SAP算法進行雜波抑制的結果。從圖中可以看出，受到雜波非均勻性的影響，雜波加噪聲的協方差矩陣無法得到有效的估計，從而導致雜波抑制性能下降。圖4(b)和圖4(c)分別為Relax算法進行第1次和第2次迭代后的雜波抑制結果。相比圖4(a)，其雜波剩余大大減小，因此非均勻環境下基于Relax算法的雜波抑制結果要優于空時處理結果。這要歸因于基于Relax算法的雜波抑制過程不需要估計雜波加噪聲協方差矩陣，因而不會受到雜波非均勻性的影響。同時，對比圖4(b)和圖4(c)可以看出，這里提出的方法在第1次迭代已經達到了比較好的雜波抑制效果，第2次迭代相比于第1次迭代的改進非常小。上述仿真結果表明：采用Relax算法進行雜波抑制處理時，通常1~2次迭代后即可獲得較好的雜波抑制效果。在實際應用中，如果目標的SNR比較低或者具有更大的通道誤差等條件時，可能會需要更多的迭代次數。圖4(d)為進行Relax算法雜波抑制后的CA-CFAR檢測結果圖，圖中的6個動目標均得到有效檢測。

為了驗證本文算法的穩健性，在上述5個通道間加入幅度和相位誤差，以通道1為參考，具體誤差幅度及相位分布見表4所示。

圖5給出了存在通道誤差時的雜波抑制和CFAR檢測結果圖。圖5(a)所示為采用空時1DT- SAP算法進行雜波抑制的結果圖，圖5(b)和圖5(c)分別為Relax算法進行第1次和第2次迭代后的雜波抑制結果，可見采用Relax算法進行雜波抑制的時候對通道誤差具有較強的適應能力。圖5(d)為進行Relax算法雜波抑制后的CA-CFAR檢測結果圖，6個動目標均得到有效檢測。

圖3 仿真場景的回波信息

圖4 不存在通道誤差時的雜波抑制(幅度歸一化)及CFAR檢測結果圖

圖5 存在通道誤差時的雜波抑制(幅度歸一化)及CFAR檢測結果圖

表4 通道間的幅度和相位誤差分布

通道序號12345 幅度誤差(dB)0-0.91510.8279-0.91510.8279 相位誤差(°)055-5-5

下面驗證基于Relax算法的參數估計方法。對檢測到動目標的距離-多普勒單元，采用Relax算法繼續進行迭代，如果經過若干次迭代后動目標的方位斜視角保持不變，則終止迭代。根據估計的動目標方位斜視角，結合動目標落入的多普勒單元可以計算出動目標的徑向速度。表5給出了采用Relax算法進行動目標參數估計的結果。對比表5可以看出，即使在有通道誤差的情況下，采用Relax算法估計的結果依然具有較高的精度，只是迭代次數要高于不存在通道誤差時的情況。上述結果證明了采用Relax算法進行WAS-GMTI模式動目標參數估計的有效性和穩健性。

表5 動目標參數估計結果

動目標序號123456 仿真1不存在通道誤差情況下的估計結果 徑向速度(m/s)3.462.982.21-2.18-2.83-3.60 方位斜視角(°)89.0090.0089.5690.0390.5190.92 終止迭代次數333333 仿真2存在通道誤差情況下的估計結果 徑向速度(m/s)3.462.982.23-2.20-2.85-3.60 方位角斜視(°)89.0090.0089.5790.0290.5090.92 終止迭代次數691616106

5 結論

本文首先分析了多通道WAS-GMTI模式回波的組成及各通道間回波的相互關系，據此提出了基于Relax算法的雜波抑制和參數估計方案。該方案首先對每個距離-多普勒單元進行迭代處理，實現雜波抑制，然后對雜波抑制的結果進行2維單元平均CFAR檢測，最后對檢測到動目標的距離-多普勒單元繼續進行迭代處理，以獲取動目標的參數信息。在仿真實驗部分，利用設計的方法處理仿真的非均勻場景回波，并對比空時1-DT算法的處理結果，驗證了本文方法在處理非均勻環境回波時的有效性；通過在回波中加入通道幅相誤差，驗證了本文方法在存在通道誤差時的穩健性。

參考文獻

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Zhang X D. Modern Signal Processing[M]. Second edition. Beijing: Tsinghua University Press, 2002: 177-188.

閆 賀： 男，1985年生，講師，研究方向為合成孔徑雷達信號處理.

朱岱寅： 男，1974 年生，教授，研究方向為合成孔徑雷達信號處理.

張勁東： 男，1981年生，副教授，研究方向為雷達信號處理.

王旭東： 男，1979年生，副教授，研究方向為雷達信號處理及硬件實現.

李 勇： 男，1976年生，副教授，研究方向為合成孔徑雷達信號處理.

毛新華： 男，1979年生，副教授，研究方向為合成孔徑雷達信號處理.

吳 迪： 男，1983年生，副教授，研究方向為合成孔徑雷達信號處理.

Clutter Suppression and Parameter Estimation Method in WAS-GMTI Mode Based on Relax Algorithm

YAN He ZHU Daiyin ZHANG Jindong WANG Xudong LI Yong MAO Xinhua WU Di

(,,210016,)

This paper proposes a clutter suppression and parameter estimation method based on Relax algorithm. The method is fit for the multi-channel Wide Area Surveillance (WAS) GMTI system. After analyzing the components of radar echoes in WAS-GMTI mode, an iterative clutter suppression method based on Relax algorithm is designed. Compared with the reduced-dimension Space Time Adaptive Processing (STAP) algorithm, the proposed method achieves better clutter suppression results in the nonhomogeneous environment since it has no need to estimate the clutter plus noise covariance matrix. Besides, based on the clutter suppression results, precision parameters of moving targets can be obtained if the iterations are continued in the range-Doppler cells with the detected moving targets. The proposed method is validated by digital simulations.

SAR; Ground Moving Target Identification (GMTI); Relax algorithm; Clutter suppression; Parameter estimation

TN957.51

A

1009-5896(2016)12-3042-07

10.11999/JEIT160859

2016-08-22；改回日期：2016-11-22；

2016-12-14

閆賀 yanhe@nuaa.edu.cn

國家自然科學基金(61501231)，江蘇省自然科學基金 (BK20150759)，航空科學基金(20152052027)，中央高校基本科研業務費專項資金(3082016NJ20160006)

The National Natural Science Foundation of China (61501231), The Jiangsu Provincial Natural Science Foundation (BK20150759), The Aeronautical Science Foundation of China (20152052027), The Fundamental Research Funds for the Central Universities (3082016NJ20160006)