雷達(dá)低慢小目標(biāo)檢測技術(shù)綜述*

許道明,張宏偉

(軍械工程學(xué)院，河北 石家莊 050003 )

0 引言

民用領(lǐng)域，隨著國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高以及科技的進(jìn)步，低空慢速小目標(biāo)(以下簡稱“低慢小”目標(biāo))得到了迅猛發(fā)展和廣泛使用。與此同時(shí)，由于難以對此類目標(biāo)進(jìn)行及時(shí)探測并有效監(jiān)管，近年來關(guān)于低慢小目標(biāo)給各國帶來的重大安全威脅問題屢見報(bào)端[1]，我國低空空域也將隨改革深入而進(jìn)一步開放[2]，如何實(shí)現(xiàn)對低小慢目標(biāo)的有效管控亦將成為亟待解決的安全問題。

而在軍事領(lǐng)域，隨著隱身技術(shù)的迅猛發(fā)展，雷達(dá)能探測到的目標(biāo)回波信號變得越來越微弱，再伴隨低空/超低空突防戰(zhàn)術(shù)成為現(xiàn)代戰(zhàn)爭主要作戰(zhàn)手段[3]，低分辨警戒雷達(dá)和其他防空武器面臨著巨大的生存挑戰(zhàn)。例如以無人機(jī)為代表的低空突防武器大多飛行在600 m以下空域,利用地形、地物的遮蔽,以及強(qiáng)烈地/海雜波和多徑效應(yīng)的干擾,致使目標(biāo)回波信號淹沒于強(qiáng)海/地物雜波中，而且目標(biāo)本身能量較弱難以積累，同時(shí)目標(biāo)多普勒頻率較低與慢速雜波在頻域難以區(qū)分，致使傳統(tǒng)檢測方法難以實(shí)現(xiàn)此類目標(biāo)探測，造成防空警戒雷達(dá)和其他防空武器對其探測性能大大降低。

為了應(yīng)對低慢小目標(biāo)在軍民領(lǐng)域帶來的重大威脅，解決如何對此類目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確探測并進(jìn)行欄截和打擊已成為十分具有現(xiàn)實(shí)意義的研究課題[4]。而采用信號處理的方法提高對此類的檢測能力不僅手段靈活，且成本較低。開展對雜噪背景下此類目標(biāo)檢測技術(shù)的研究，對充分發(fā)揮我國預(yù)警雷達(dá)潛力，改進(jìn)現(xiàn)役雷達(dá)性能、研制新體制雷達(dá)和提高我國警戒雷達(dá)網(wǎng)的“四抗”(抗干擾、抗隱身、抗反雷達(dá)導(dǎo)彈和抗超低空突防)能力具有十分重要現(xiàn)實(shí)意義。

1 低慢小目標(biāo)特性分析

1.1 低慢小目標(biāo)定義

鑒于目前學(xué)術(shù)界對低慢小目標(biāo)缺乏統(tǒng)一清晰的評判標(biāo)準(zhǔn)，為方便說明本文研究內(nèi)容，基于普遍認(rèn)知對其特征歸納如下：認(rèn)為低慢小目標(biāo)是指具有飛行在低空或超低空、飛行速度較慢且相對于探測雷達(dá)的有效散射截面積(radar cross section， RCS)較小等特征的一類目標(biāo)。一般認(rèn)為[4-9]此類目標(biāo)飛行高度在1 000 m以下，飛行速度<200 km /h(55 m/s)，RCS<2 m2。

1.2 低慢小目標(biāo)種類

近年來，隨著軍事需求的持續(xù)增長以及國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，低慢小目標(biāo)的種類[2]逐漸趨于繁多，主要包括輕型飛機(jī)、輕型直升機(jī)、滑翔機(jī)、三角翼、動(dòng)力三角翼、滑翔傘、動(dòng)力傘、熱氣球、飛艇、無人機(jī)、大型航模等11類；而風(fēng)箏、孔明燈、小型航模、小型氣球等4類目標(biāo)雖然有“低慢小”特征，但不列入低空管理的管控范圍，納入社會(huì)治安管轄范疇。圖1為輕型飛機(jī)和輕型直升機(jī)。

圖1 輕型飛機(jī)和輕型直升機(jī)Fig.1 Light aircraft and light helicopter

2 低慢小目標(biāo)雷達(dá)檢測難點(diǎn)分析

低慢小目標(biāo)具有飛行髙度低、運(yùn)動(dòng)速度慢以及RCS較小等特點(diǎn)，其自身的這些特性決定了雷達(dá)對此類目標(biāo)進(jìn)行探測時(shí)主要面臨問題有：

難點(diǎn)1：雜波環(huán)境復(fù)雜，使得雜波性分析難度大。雜波中雷達(dá)目標(biāo)探測問題，首先要求掌握雜波特性，包括幅度特性、譜特性、非線性特性、時(shí)間空間相關(guān)特性等。但由于受氣象、地理等諸多環(huán)境因素以及雷達(dá)平臺(tái)、波段、極化、擦地角、高度、分辨率等參數(shù)影響，使得對雜波特性研究變得極其困難。其次由于實(shí)測數(shù)據(jù)的缺少，又為雜波中目標(biāo)探測研究帶來了不小困難。

難點(diǎn)2：低信雜比回波及復(fù)雜非均勻背景致使檢測難度大。首先，由于低慢小目標(biāo)飛行高度低，目標(biāo)回波信號受到強(qiáng)地海雜波干擾、目標(biāo)信雜(噪)比(signal-to-clutter/noise ratio，CR/ SNR)大幅降低。其次，由于此類目標(biāo)RCS較小，致使其回波能量較低并淹沒于各種雜波、噪聲中難以檢測。如何實(shí)現(xiàn)在低信雜比的背景下進(jìn)行目標(biāo)能量累積對檢測出低慢小目標(biāo)具有重要意義。

難點(diǎn)3：目標(biāo)回波多普勒頻率低且與雜波混疊嚴(yán)重。由于低慢小目標(biāo)飛行速度低，致使其回波信號在多普勒頻率靠近零頻并且與強(qiáng)地物固定雜波以及慢速雜波存在嚴(yán)重交疊，經(jīng)典頻域?yàn)V波手段檢測性能嚴(yán)重下降，難以完成對其有效探測。如何實(shí)現(xiàn)雜波有效抑制并檢測出慢速目標(biāo)成為對此類目標(biāo)檢測的關(guān)鍵問題。

難點(diǎn)4：檢測算法及檢測性能驗(yàn)證評估難度大。檢測性能的評估需要完備的實(shí)測數(shù)據(jù)和相應(yīng)的工程化處理手段，而不同測試環(huán)境和不同類型的低慢小目標(biāo)對不同的雷達(dá)頻率、極化等參數(shù)的響應(yīng)均不一樣，很難做出全面的分析與驗(yàn)證;其次，公開數(shù)據(jù)較少，建實(shí)測數(shù)據(jù)庫需要雷達(dá)、低慢小目標(biāo)、試驗(yàn)場地、采集設(shè)備、輔助器材等軟硬件建設(shè)，及長期系統(tǒng)的觀測與積累，耗時(shí)可能數(shù)十年。

3 低慢小目標(biāo)檢測技術(shù)分類概述

3.1 基于粒子濾波的TBD技術(shù)的檢測方法

檢測前跟蹤(track before detect, TBD)技術(shù)是一種低信噪比條件下信號檢測跟蹤技術(shù)[10]。相比于傳統(tǒng)先檢測后跟蹤技術(shù)，該技術(shù)利用雷達(dá)接收到的多幀原始數(shù)據(jù)在未經(jīng)門限檢測的情況下對其進(jìn)行能量積累和濾波處理，盡可能避免了航跡漏檢并提高了檢測概率[11]。

目前常用的TBD算法有：基于粒子濾波的TBD 方法(particle filter-track before detect，PF-TBD)[12-13]，基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的能量積累(dynamic programming, DP)方法[14]，多伯利濾波TBD方法[15]，三維匹配濾波方法[16]，參數(shù)化軌跡 TBD 方法[17]，基于Hough 變換的TBD 算法[18-19]以及基于Hough變換的直線航跡積累法[20]等。

在Salmond提出的經(jīng)典粒子濾波算法SPF-TBD算法的基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[21]介紹了一種PF-TBD低慢下目標(biāo)檢測方法，其核心思想是通過粒子濾波對目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)進(jìn)而給出目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的估計(jì)值。改進(jìn)算法通過預(yù)平滑處理過程，裂變繁殖權(quán)值較高的粒子并將其覆蓋權(quán)值較低的粒子來增加粒子的多樣性，克服了原有算法中粒子退化問題，充分利用了量測信息，提高了對系統(tǒng)分布采樣的準(zhǔn)確性，經(jīng)過改進(jìn)的SPF-TBD算法流程如圖2所示。

圖2 改進(jìn)的SPF-TBD算法流程圖Fig.2 Flow chart of improved SPF-TBD algorithm

3.2 基于變換域的檢測方法

3.2.1 基于Radon變換檢測算法[22]

在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)不出現(xiàn)跨距離單元走動(dòng)的情況下，先對回波信號進(jìn)行單幀時(shí)間-距離的自適應(yīng)雜波抑制和多幀數(shù)據(jù)的有序恒虛警處理(order statistic constant false alarm rate filter，OS-CFAR)預(yù)處理，在濾除掉強(qiáng)雜波的基礎(chǔ)上，對信號在時(shí)間-距離域進(jìn)行時(shí)間維的降維和平滑處理，使雜波信號和目標(biāo)信號在Radon域的角度偏移量有明顯區(qū)分，從而達(dá)到檢測要求。圖3分別顯示了不同時(shí)域降維條件下的檢測效果。從圖中可以看出，增加降維因子可以明顯增大目標(biāo)的角度偏移量。

圖3 不同時(shí)域降維情況下的檢測效果Fig.3 Different time-domain reduction in the case of detection results

3.2.2 基于Radon-分?jǐn)?shù)階Fourier檢測算法[23]

Radon-分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Radon-fractional Fourier transform，RFRFT)該方法融合了Radon-傅里葉變換(Radon-Fourier transform，RFT)[24](fractional Fourier transform，F(xiàn)RFT)[25]二者的優(yōu)點(diǎn)，不僅能獲得與RFT方法同樣長的相參積累時(shí)間，且對非平穩(wěn)信號具有良好的能量聚集性，同時(shí)能補(bǔ)償因目標(biāo)機(jī)動(dòng)產(chǎn)生的距離和多普勒走動(dòng)。圖4給出了基于RFRFT的動(dòng)目標(biāo)長時(shí)間相參積累方法流程圖。

圖4 基于RFRFT的動(dòng)目標(biāo)長時(shí)間相參積累方法流程圖Fig.4 Flow chart of long time coherent accumulation method of moving target based on RFRFT

通過預(yù)先設(shè)置的運(yùn)動(dòng)參數(shù)搜索范圍，提取距離-慢時(shí)間二維平面中的目標(biāo)觀測值，然后在FRFT域進(jìn)行匹配和積累，并通過構(gòu)建的RFRFT域檢測單元圖實(shí)現(xiàn)對非勻速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測。該方法能夠同時(shí)補(bǔ)償距離和多普勒徙動(dòng)，有效抑制背景雜波和噪聲，提高積累增益。

3.3 基于微多普勒分析的檢測方法

以直升機(jī)為例，直升機(jī)不僅飛行速度低且可以懸停于空中，又由于主旋翼時(shí)域回波呈周期閃爍形式，雖然旋翼物理尺寸較大但實(shí)際其回波RCS較小，在進(jìn)行雜波抑制的同時(shí)也會(huì)濾除掉本身就較小的機(jī)身多普勒頻率分量，為雷達(dá)探測此類低慢小目標(biāo)帶來困難。

文獻(xiàn)[26]從微多普勒理論出發(fā)，建立了旋翼回波模型，研究介紹了時(shí)域雙門限檢測方法和多閃爍周期長時(shí)間積累方法。雙門限具體檢測過程和基于多級假設(shè)檢測的長時(shí)間積累流程框圖分別如下圖5，6所示。

3.4 基于多活性代理的系統(tǒng)檢測方法

文獻(xiàn)[27]基于多活性代理(multi living agent，MLA)信息系統(tǒng)理論體系[28-29]構(gòu)建一種低慢小目標(biāo)探測系統(tǒng)。多活性代理信息系統(tǒng)理論是復(fù)雜信息系統(tǒng)理論的研究分支，按照此理論，信息系統(tǒng)可以從系統(tǒng)功能層面進(jìn)一步分解為各個(gè)層次的活性代理。按照功能劃分而提出的多活性代理目標(biāo)探測系統(tǒng)模型如圖7所示。

圖5 時(shí)域雙門限檢測Fig.5 Time domain dual threshold detection

圖6 多級假設(shè)檢測框圖Fig.6 Multi-level hypothesis detection block diagram

各活性代理協(xié)同工作來完成系統(tǒng)對低慢小目標(biāo)的探測需求，通過增強(qiáng)系統(tǒng)層次間協(xié)商協(xié)調(diào)進(jìn)而發(fā)揮更強(qiáng)的系統(tǒng)功能。

圖7 多活性代理“低慢小”目標(biāo)探測系統(tǒng)功能模型Fig.7 Multi-active agent LSS-target detection system functional model

3.5 基于雜聲白化處理的檢測方法

受到頻域白化[30]思想啟發(fā)，通過雜波白化技術(shù)，文獻(xiàn)[31]提出了一種自適應(yīng)于雜波譜形狀的濾波算法。該方法摒棄以往濾除雜波的方法而是使其白化，這樣即使在目標(biāo)與雜波多普勒中心完全混疊的情況下依然能夠提取目標(biāo)信息，這樣就為慢速目標(biāo)的探測提供了一種全新的解決問題思路。

在獲得背景雜波的功率譜Px(ω)，即可按照式(1)對其進(jìn)行“白化處理”：

(1)

其相應(yīng)的時(shí)域序列為

y(n)=Bej(2πfdn+φ0)+v(n)，

(2)

4 研究展望

發(fā)展低慢小目標(biāo)檢測技術(shù)對防空安全以及民生至關(guān)重要。本文通過對低慢小目標(biāo)特性以及現(xiàn)有檢測技術(shù)的局限性分析，認(rèn)為解決低慢小目標(biāo)檢測問題可以從以下幾點(diǎn)進(jìn)行研究：

(1) 發(fā)展新的雜波抑制算法。雜波抑制技術(shù)是雷達(dá)信號處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一，由于無人機(jī)、隱身飛機(jī)以及低慢小目標(biāo)的迅猛發(fā)展，動(dòng)目標(biāo)顯示、動(dòng)目標(biāo)檢測等常規(guī)的雜波抑制技術(shù)的檢測效果并不理想，所以研究行之有效的雜波抑制方法是必要的。

(2) 基于變換域方法的進(jìn)一步探索。除了前文介紹Radon變換之外，分?jǐn)?shù)階傅里葉變換本身也是頗具潛力的一種信號處理手段，而且該方法具有較為成熟的快速算法，便于工程實(shí)現(xiàn)。總而言之，基于變換域方法的進(jìn)一步探索是解決慢速目標(biāo)的有效途徑。

(3) 針對具體目標(biāo)設(shè)計(jì)具體檢測方案。針對不同的低慢小目標(biāo)，通過研究其回波特性設(shè)計(jì)特定的檢測方案，以提高檢測概率。

(4) 多裝備聯(lián)合檢測方法。單站雷達(dá)探測低慢小目標(biāo)有其固有的缺陷，如果可以通過雙站雷達(dá)[32]乃至多裝備聯(lián)合組網(wǎng)對其進(jìn)行檢測，充分發(fā)揮各裝備探測性能來綜合利用各種信息以提高對此類目標(biāo)的探測性能。

(5) 發(fā)展新體制雷達(dá)。低速目標(biāo)檢測的問題在很大程度上是現(xiàn)有雷達(dá)體制的固有缺陷，要解決這一問題只依靠一些細(xì)微的優(yōu)化是不夠的，還需要通過尋找新方法、新思路，設(shè)計(jì)新的信號處理方案，才能有望更好地解決該問題。

5 結(jié)束語

雜波環(huán)境中的雷達(dá)低慢小目標(biāo)檢測問題是一個(gè)探索性強(qiáng)、難度大而又具有強(qiáng)烈背景需求的研究領(lǐng)域。當(dāng)前該領(lǐng)域研究已進(jìn)入不斷深化理論與實(shí)踐結(jié)合、深化現(xiàn)實(shí)與未來聯(lián)系的新階段。只有開拓思路，創(chuàng)新理念，提高技術(shù)，豐富手段，才能進(jìn)一步推動(dòng)雜波環(huán)境中的雷達(dá)低慢小目標(biāo)檢測技術(shù)的長足發(fā)展。

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