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集成時(shí)頻特征的拖曳式誘餌存在性檢測(cè)方法*

2018-06-22 06:41:16陳安娜
現(xiàn)代防御技術(shù) 2018年3期
關(guān)鍵詞:信號(hào)檢測(cè)

陳安娜

(中國(guó)空空導(dǎo)彈研究院,河南 洛陽(yáng) 471009)

0 引言

拖曳式雷達(dá)誘餌是一種新型的角度欺騙干擾技術(shù),可有效破壞雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)的搜索、截獲與跟蹤,已成為雷達(dá)的有效干擾手段之一[1-2]。目標(biāo)回波與誘餌干擾信號(hào)相互干涉混疊,導(dǎo)致常規(guī)單脈沖測(cè)角不再可靠[3]。雷達(dá)系統(tǒng)無法準(zhǔn)確地檢測(cè)波束內(nèi)拖曳式誘餌干擾的存在對(duì)于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤是十分致命的[4]。

目前針對(duì)誘餌的檢測(cè)大多基于多普勒特征,即利用誘餌釋放導(dǎo)致的回波頻譜展寬來判定干擾存在[5]。實(shí)際中雷達(dá)、目標(biāo)和誘餌均處于劇烈的相對(duì)運(yùn)動(dòng)之中,目標(biāo)和誘餌的多普勒頻率特征是時(shí)變且非平穩(wěn)的。傳統(tǒng)傅里葉變換只能描述信號(hào)的頻率成分,不能反映頻率分量隨時(shí)間的變化特性,容易引起頻譜展寬,致使基于多普勒譜線展寬的檢測(cè)判決方法在使用上具有很大的局限性。信號(hào)的時(shí)間-頻率聯(lián)合分布能夠展現(xiàn)頻譜分量隨著時(shí)間的變化情況,提供單獨(dú)用時(shí)間分析或頻率分析所不能描述的信號(hào)特性[6-7]。因此,可以利用時(shí)頻分析方法描述干擾發(fā)生前后接收回波時(shí)頻域特性的變化,從而揭示回波信號(hào)成分的改變,以此來判定誘餌干擾的存在性。本文在對(duì)拖曳式誘餌干擾特點(diǎn)以及時(shí)頻特性進(jìn)行詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上,采用WVD+Hough變換來檢測(cè)接收回波中多分量信號(hào)的存在性,然后通過設(shè)計(jì)閾值門限進(jìn)行判決,實(shí)現(xiàn)了干擾的準(zhǔn)確檢測(cè)。

1 干擾條件下的回波時(shí)頻特性

圖1給出了迎頭攻擊態(tài)勢(shì)下導(dǎo)彈、目標(biāo)和誘餌的三角幾何關(guān)系圖[8-9]。

誘餌與目標(biāo)速度大小為vT,方向與水平線的夾角為β;導(dǎo)彈飛行速度vM,與水平線的夾角為φ,與目誘質(zhì)心的距離為R;雷達(dá)波束中心指向與水平線的夾角為θ,且有θ∈(0,π/2)。θ1和θ2分別為雷達(dá)目標(biāo)連線、雷達(dá)誘餌連線與水平線的夾角,Ω為目標(biāo)和誘餌相對(duì)于雷達(dá)天線的張角。w為雷達(dá)波束中心指向與導(dǎo)彈航向之間的夾角,w=φ-θ且w∈[0,π/4]。圖1中目標(biāo)與誘餌的質(zhì)心位置由誘餌和目標(biāo)回波功率的大小關(guān)系來決定[10],設(shè)誘餌干擾與目標(biāo)回波功率的比值為k(稱作干擾壓制比),則導(dǎo)引頭雷達(dá)波束中心指向相對(duì)于目標(biāo)與誘餌幾何中心線的偏離角為[11]

(1)

設(shè)在一個(gè)相參處理周期T內(nèi),vT,vM和φ均保持不變,則目標(biāo)與誘餌的多普勒頻差可分別表示為

(2)

將式(2)中的多普勒頻差項(xiàng)進(jìn)行因式分解可得

(3)

由于Ω較小(一般不超過半功率波束寬度),則近似有sinΩ≈Ω和(θ1+θ2)/2≈θ成立,設(shè)目標(biāo)與誘餌之間拖曳線的長(zhǎng)度為L(zhǎng),則Ω可近似為Ω≈Lsinθ/R,則式(3)可進(jìn)一步化簡(jiǎn)為

(4)

上面從靜止幾何關(guān)系角度分析了目標(biāo)和誘餌的多普勒頻率及其頻差的變化規(guī)律。在實(shí)際攻擊過程中,需要結(jié)合實(shí)際干擾條件下的動(dòng)態(tài)制導(dǎo)過程才能準(zhǔn)確獲得回波多普勒的時(shí)變特性[12]。

假設(shè)彈目初始距離為10 km,誘餌在目標(biāo)的拖曳下在方位維進(jìn)行機(jī)動(dòng),俯仰維保持初始角度不變。0時(shí)刻目標(biāo)開始釋放誘餌,面向?qū)梽蛩僦本€飛行,1 s后目標(biāo)向右側(cè)機(jī)動(dòng)形成三角態(tài)勢(shì)。當(dāng)導(dǎo)彈的初始攻擊前置角在[-20°~20°]變化時(shí),可得目標(biāo)和誘餌的多普勒頻率以及二者多普勒頻差的變化曲線如圖2所示。

圖2表明,迎頭態(tài)勢(shì)下目標(biāo)和誘餌的多普勒頻率具有時(shí)變性,其變化趨勢(shì)近似滿足線性調(diào)頻模型;誘餌釋放初期,目標(biāo)與誘餌的多普勒頻差較小,隨著目標(biāo)機(jī)動(dòng)和三角態(tài)勢(shì)的形成,二者的多普勒頻差逐漸增大。該特性在尾追態(tài)勢(shì)下同樣適用。因此,可以分別用單分量線性調(diào)頻模型和多分量線性調(diào)頻模型來描述干擾釋放前后導(dǎo)引頭接收的回波,且目標(biāo)與誘餌在時(shí)頻面的顯現(xiàn)特征差異逐漸增大,有利于特征差異的提取和干擾的檢測(cè)判定。

2 WHT變換與特征差異提取

Wigner-Ville 分布( WVD)可視為信號(hào)能量在時(shí)頻域的二維分布,作為一種典型的雙線性時(shí)頻描述方法,具有較好的分辨率,非常適合處理線性調(diào)頻非平穩(wěn)信號(hào)[13]。

根據(jù)線性調(diào)頻模型近似,拖曳式誘餌干擾下的導(dǎo)引頭接收回波可等價(jià)表示為

(5)

式中:M=2表示接收回波中同時(shí)包含目標(biāo)和干擾2部分信號(hào)分量。

對(duì)混合接收回波進(jìn)行WVD變換可得

(6)

可以看出,多個(gè)線性調(diào)頻信號(hào)表現(xiàn)為自項(xiàng)分量所對(duì)應(yīng)的多條斜率為μm,初始頻率為ωm的實(shí)線,以及各交叉分量對(duì)應(yīng)的虛線。

各分量之間的交叉項(xiàng)使得時(shí)頻面內(nèi)模糊不清,信噪比不高情況下甚至難以發(fā)現(xiàn)各個(gè)線性調(diào)頻(LFM)分量。目前許多研究提出了抑制交叉項(xiàng)的方法,如設(shè)計(jì)核函數(shù)有選擇的取舍模糊函數(shù)中的各部分能量,保留自項(xiàng)分量的同時(shí)抑制交叉項(xiàng)等[14]。然而核函數(shù)設(shè)計(jì)復(fù)雜,計(jì)算量大,抑制效果因信號(hào)模型差異而不穩(wěn)定,可推廣性不強(qiáng)。干擾存在性檢測(cè)只需要判定回波時(shí)頻處理后所包含的信號(hào)分量個(gè)數(shù),不需要獲得各分量對(duì)應(yīng)的精確參數(shù),因此并不需要將交叉項(xiàng)完全抑制。

交叉項(xiàng)的能量比自項(xiàng)分量的能量小很多,且呈現(xiàn)振蕩型。Hough變換可將被檢測(cè)圖像的參數(shù)曲線在參數(shù)空間聚集起來形成與曲線對(duì)應(yīng)的參數(shù)峰值點(diǎn)[15]。將WVD分布結(jié)果變換到Hough平面,可以使得自項(xiàng)分量在Hough平面呈現(xiàn)多個(gè)尖峰,而交叉項(xiàng)因振蕩而散布得比較開,二者易于區(qū)分。因此,可以利用Hough變換將時(shí)頻分析結(jié)果映射到相關(guān)參數(shù)平面,通過對(duì)平面內(nèi)峰值數(shù)目的檢測(cè)來實(shí)現(xiàn)干擾的存在性判決。在WVD分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行Hough變換,稱之為Wigner-Hough變換,簡(jiǎn)稱WHT。

混合接收回波x(t)的WHT結(jié)果可表示為

(7)

回波中的不同線性調(diào)頻分量經(jīng)過WHT變換后將在參數(shù)平面內(nèi)呈現(xiàn)不同的尖峰,但是在信噪比較低的情況下,交叉項(xiàng)和噪聲的起伏比較快,可能導(dǎo)致對(duì)應(yīng)WHTx(ρ,θ)中某個(gè)θ切片出現(xiàn)偽峰,引起峰值誤判。通過對(duì)回波的WHT變換進(jìn)行自適應(yīng)濾波平滑處理,可有效降低虛警概率。自適應(yīng)濾波權(quán)重可定義為

(8)

圖3為雙分量線性調(diào)頻回波的自適應(yīng)平滑WHT處理結(jié)果。

可以看到,WHT變換使得線性調(diào)頻自項(xiàng)分量在參數(shù)平面呈現(xiàn)尖峰特性,同時(shí)在一定程度上有效抑制了交叉項(xiàng),能夠有效分離不同的信號(hào)分量。因此,通過檢測(cè)干擾釋放前后峰值特征的差異即可實(shí)現(xiàn)干擾的存在性檢測(cè)判決

3 序貫干擾存在性檢測(cè)器設(shè)計(jì)

干擾檢測(cè)判決需要設(shè)置合理的閾值門限。閾值上限需小于干擾釋放前目標(biāo)回波信號(hào)對(duì)應(yīng)的峰值,閾值下限需大于交叉項(xiàng)和噪聲項(xiàng)引起的偽峰。通過對(duì)參數(shù)平面峰值進(jìn)行過門限檢測(cè),根據(jù)判定的尖峰數(shù)目即可確定干擾的存在性。

考慮到單次判決可能存在虛警,采用序貫累積判決的方式對(duì)單次判決結(jié)果進(jìn)行確認(rèn),流程如圖4所示。其中,利用干擾釋放時(shí)導(dǎo)引頭回波功率陡增引起的自適應(yīng)增益控制AGC跳變作為指示信號(hào),實(shí)現(xiàn)閾值門限計(jì)算和門限判決切換。

圖4中:λL為檢測(cè)門限。檢測(cè)量Λ的數(shù)學(xué)意義為:取L=5,若λL=0.4,則表示連續(xù)5次檢測(cè)中至少要2次檢測(cè)到誘餌才能判決其存在性;若λL=0.6,則表示連續(xù)5次檢測(cè)中至少要3次檢測(cè)到誘餌才能判決其存在。

4 仿真實(shí)驗(yàn)及分析

仿真場(chǎng)景設(shè)置與圖2一致,考慮到對(duì)閾值門限計(jì)算的評(píng)估,將誘餌釋放時(shí)間從0時(shí)刻后移至第1 s時(shí)刻,即目標(biāo)從0時(shí)刻到第1 s之間面向?qū)梽蛩僦本€飛行,在第1 s時(shí)釋放誘餌,同時(shí)進(jìn)行機(jī)動(dòng)飛行以形成干擾三角態(tài)勢(shì),在誘餌釋放的同時(shí)模擬AGC跳變指示。單次仿真情況下不同攻擊時(shí)刻的MHT處理結(jié)果如圖5所示。

圖5表明,干擾釋放前只有目標(biāo)回波對(duì)應(yīng)的一個(gè)尖峰;誘餌釋放初期,目標(biāo)和誘餌的多普勒相差不大,并且干擾功率遠(yuǎn)大于目標(biāo)回波功率,目標(biāo)回波的峰值被干擾信號(hào)的峰值所覆蓋,兩者高度重合;隨著三角態(tài)勢(shì)的形成,目標(biāo)與誘餌的多普勒差異增大,WHT參數(shù)平面內(nèi)的目標(biāo)和干擾對(duì)應(yīng)尖峰分離程度越來越高。

5 結(jié)束語

拖曳式誘餌干擾條件下導(dǎo)引頭雷達(dá)接收回波中目標(biāo)和誘餌的多普勒變化可以用線性調(diào)頻模型來近似。本文通過分析誘餌干擾特點(diǎn)以及時(shí)頻變化特性,采用自適應(yīng)平滑WHT對(duì)接收回波進(jìn)行處理,通過檢測(cè)目標(biāo)和干擾信號(hào)在WHT參數(shù)平面內(nèi)的信號(hào)峰值進(jìn)行干擾的存在性判決。干擾動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于時(shí)頻特征的干擾存在性檢測(cè)方法能夠準(zhǔn)確檢測(cè)干擾的發(fā)生。

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