機載多功能海上監視雷達系統設計與關鍵技術研究

蔣 千 吳 昊 王燕宇(中國電子科技集團公司第三十八研究所 合肥 230088)(孔徑陣列與空間探測安徽省重點實驗室 合肥 230088)(海軍駐合肥地區軍事代表室 合肥 230088)

1 引言

由于機載平臺高度的優勢，機載雷達提供了艦載或岸基地面雷達所不能的強有力的大范圍海面監視能力[1]。隨著飛機平臺的發展，特別是長航時無人機平臺超越了有人機的續航能力、無人直升機系統可隨艦出海進行前出對海探測，成為各國海軍維護海上主權的重要力量。機載多功能海上監視雷達具備廣域搜索的能力，可在方位向360°大范圍覆蓋，并對重點海域和時敏目標進行持續跟蹤監視，兼顧對海上目標的搜索、監視、分類，并具備對島礁、港口等陸地場景的高分辨率成像。

目前機載多功能海上監視雷達已經在民用和軍用方面得到了廣泛應用。其中戰爭時期的軍事任務主要包括反艦、反潛超視距目標指示、沿岸、島礁地面運動目標探測和靜止固定目標合成孔徑成像測繪偵察任務、空中目標探測等；和平時期的非軍事任務主要包括水面搜救、反走私、非法移民控制、經濟區巡邏和海面污染源監控等[1]。

本文針對機載多功能海上監視雷達的應用需求和系統特點，對系統設計中的雷達體制選擇、工作參數選擇和工作模式設計等進行了論述，并對影響其關鍵性能的強海雜波中慢速目標檢測、跟蹤和目標識別問題以及解決問題的技術途徑進行了分析和論證，可為機載多功能海上監視雷達系統的設計與實現提供依據和參考。

2 國外技術發展現狀及系統特點

2.1 機載多功能海上監視雷達發展現狀

面對來自海上威脅和維護海洋權益的需要，國外對海監視雷達的研究和產品研制起步較早，在上世紀60年代就有產品問世，如60年代到80年代末美國海軍陸續裝備的AN/APQ-137/137B/137V等海上搜索雷達，主要工作方式有導航、動目標指示、目標截獲與跟蹤、火力控制、合成孔徑雷達成像、氣象探測和地形規避等功能。1990年后，成熟的機載對海雷達大量涌現，其中有AN/APS-128(D),VARAN, ARl599, ORB3203, Seaspray5000/7000/7500E, MFAS(Multi-Function Active Sensor)和AESA Radar等，國外多型產品已得到廣泛應用與驗證。經過長時間的發展，已有多個國家的多個公司推出了成熟的產品，并形成了產品系列化、平臺多樣化的特點，隨著技術的發展、需求的提高，該類裝備仍處于不斷發展和完善之中[1,2]。

近年來，適裝于機載平臺的對海偵察監視雷達得到了快速發展。成熟的機載多功海上監視雷達主要集中在美國、歐洲一些發達國家等，主要有美國Raytheon公司的SeaVue“海妖”雷達(如圖1所示)[3]、法國Thales公司的Ocean Master雷達(如圖2所示)[4]、以色列埃爾塔公司研制的EL/M-2022A/H/U型雷達(如圖3所示)[5]、歐洲雷達制造商意大利芬梅卡尼卡公司子公司SELEX GALILEO公司的Seaspray系列AESA雷達(5000E、7500E等，如圖4所示)[6]、美國Raytheon公司為美國海軍MQ-4C廣域海上監視無人機系統(BAMS UAS)研制的多功能有源傳感器(MFAS)，正式編號為AN/ZPY-3型多功能相控陣雷達(如圖5所示)[7,8]等。其中MFAS雷達是第1種能夠從極遠的距離對海洋及沿岸提供360°持續覆蓋的雷達系統，采用了二維有源電子掃描陣列(AESA)，具備空海模式和空地模式，可以遠距探測、跟蹤和識別海上和沿岸的多批目標。

2.2 機載多功能海上監視雷達主要功能

圖1 美國Raytheon公司研制的SeaVue“海妖”雷達組成單元實物及工作效果圖Fig.1 Physical and operational results of SeaVue “Sea monster” radar component units developed by Raytheon company, USA

圖2 法國Thales公司研制的Ocean Master雷達組成單元實物圖Fig.2 Physical charts of Ocean Master Radar component units developed by Thales company of France

綜合研究國外機載對海監視雷達裝備和技術的發展，當前國內外機載多功能海上監視雷達典型使命任務包括：海上巡邏、海上搜救、海上封鎖、專屬經濟區巡邏、反走私/非法移民控制、漁業保護、整合AIS功能等。主要功能有：

圖3 以色列埃爾塔公司研制的EL/M-2022A型雷達組成單元實物及工作效果圖Fig.3 EL/M-2022A radar component units developed by Elta company of Israel

圖4 SELEX GALILEO公司研制的Seaspray 5000E海面搜索雷達實物與工作效果圖Fig.4 Physical and operational results of Seaspray 5000E marine surface search radar developed by SELEX GALILEO company

圖5 美國Raytheon公司研制的MFAS雷達AN/ZPY-3實物與工作效果圖Fig.5 Material and working effect diagrams of MAFS radar AN/ZPY-3 developed by Raytheon company, USA

(1) 對海搜索監視(Maritime Moving Tagart Indictor, MMTI)：主要用于對海面目標探測(廣域搜索監視、敏感區域重點監視)，以及對海上目標進行分類判性；

(2) 對地合成孔徑成像(SAR)：主要用對地面和靜止目標連續成像以及從不同角度對某一目標的持續成像觀察，滿足用戶對地偵察和測繪的需求，以及用于海面溢油探測的需求；

(3) 對地動目標指示(Ground Moving Tagart Indictor, GMTI)：對地面運動目標(車輛、坦克等)檢測和跟蹤監視；

(4) 對低空目標探測(Air Moving Tagart Indictor, AMTI)：對低空運動目標(直升機等)檢測和跟蹤監視；

(5) 輔助導航：綜合氣象探測和地形規避，提高飛機海上飛行的安全性。

2.3 機載多功能海上監視雷達系統特點

綜合研究國外機載對海監視雷達裝備和技術的發展，機載多功能海上監視雷達系統特點總結如下：

(1) 多功能集成，以對海面艦船目標搜索監視為主，集成了對低空目標、地面慢速動目標探測功能，集成對地面高分辨率成像功能，具備對航路前方氣象探測等輔助功能；

(2) 應用范圍廣泛，除了海上搜索監視外，還可用于溢油監測、海冰探測，以及為飛行安全提供輔助導航；

(3) 技術體制采用日趨成熟的有源相控陣技術，強化數字信號產生及高性能數字信號處理技術應用；

(4) 面向用戶需求，在多功能集成的技術上突出模塊化設計，簡化設備單元組成，具備多種標準外部接口，提高設備可靠性、可維性及綜合保障性能。

3 系統設計考慮的主要因素

機載雷達的安裝與飛機平臺氣動外形休戚相關，在保證不影響飛機飛行特性的前提下合理優化天線的布局安裝設計，將直接影響雷達系統的設計。雷達與其他任務載荷以及武器裝備共同裝機時，其尺寸、重量和功耗等受到嚴格限制，因此，多功能的實現需要優化雷達系統設計，綜合多種工作模式的雷達系統設計技術，在硬件設備共用的前提下優化系統架構、系統時序等設計，并通過仿真論證及試驗驗證，構建滿足戰技指標體系要求的機載多功能海上監視雷達系統。

下文將重點介紹機載多功能海上監視雷達系統設計中的幾個關鍵問題。

3.1 設計原則

從任務目標和任務使命出發，詳細設計與實施過程中結合載機特點，統籌考慮雷達系統設計方案，在充分發揮飛機廣域海上監視潛能的同時，確保雷達與飛機平臺機、電、熱適配性。同時堅持“適用、可靠、先進、經濟”原則，貫徹通用化、系列化、組合化要求，充分考慮技術的成熟度，提高設備可靠性，確保“管用、好用、實用和耐用”。

3.2 工作頻段選擇

機載雷達一般工作于微波頻段，具體頻段選擇需綜合裝機限制、作戰任務、工作環境、探測對象、性能指標等多種因素。

以對海面艦船目標進行搜索、跟蹤和目標指示為主要任務的對海探測雷達系統，窄的方位波束寬度有利于區分艦船目標。波束寬度與雷達波長成正比，因此，系統設計時需合理選擇工作頻段。此外還應考慮電磁波傳播時的氣象損耗等。

機載多功能海上監視雷達系統設計時，需考慮到探測區域未知氣象條件對作戰效能帶來的影響。電磁波在均勻雨中的衰減對2 GHz以上通常是重要的，當雨滴比波長小時，衰減正比于頻率的2.3～2.8次冪。在此區間，衰減系數(dB/km)通常表達為

根據上述公式可以計算雨衰，相比S, C和X波段，在目標探測區域同樣氣象條件下時，工作于Ku頻段雷達的探測距離將比工作于S, C和X波段時縮短，嚴重影響作戰效能。Ka等頻段電磁波的雨衰將更為嚴重。

3.3 工作極化選擇

雷達極化方式的選擇主要與海雜波對目標檢測的影響和目標特性有關。隨著入射和觀察方位角的變化，散射場極化也不斷發生變化。因此對于雷達的極化選擇，重點關注海雜波的影響。

海雜波的特性復雜，至今仍缺少全面而準確的結論。最早用來描述海雜波散射機理的是布拉格散射模型，對該模型完善后產生了調制布拉格模型。調制布拉格模型將散射機理分解為大尺度、慢變分量和小尺度、快變分量。前者對應海面大尺度浪濤結構，后者則對應細小水面張力波。調制布拉格理論也被稱為復合表面理論，根據該理論，垂直(VV)極化回波比水平(HH)極化回波具有更大的幅度[10]。

由于早期雷達距離向分辨單元較大，在低海況下HH極化海雜波強度較VV極化要低，在高海況下兩種極化對應的海雜波強度趨于一致，對海搜索雷達的極化選擇以HH極化為主。

隨著對海雜波研究的逐步深入，為降低海雜波整體散射強度，雷達信號帶寬的不斷增加，距離分辨單元相應減小之后，海雜波除調制布拉格散射之外，海雜波的散射分解至海浪的細節部分，由浪碎后的粗糙海面引起的“白帽”散射及浪碎前陡峭波峰表面引起的鏡面反射也構成了雷達后向散射功率中的5%～15%，在淺水區域甚至能達到40%～50%，該部分散射也是形成雷達回波中“海尖峰”的主要因素。理論分析及試驗數據表明，HH極化對于碎浪的反射比VV極化更加敏感[10]。

海浪隨風速的增加而增高，在重力作用下，當海浪失去平衡狀態時出現浪花，從而產生破碎波，而破碎波的雷達反射回波即為海尖峰。此時雷達回波強度會明顯增強，類似于目標回波，其幅度概率密度曲線表現出重拖尾現象。實驗表明，海尖峰易出現在高分辨、低擦地角、高海況以及HH極化方式下，使得海雜波多普勒譜展寬，體現出明顯的時變和非平穩特性[11]。

根據對海雜波數據的分析發現，HH極化具有較長的紋理分量相干長度，而VV極化通常較小，這是由于海面對不同極化的散射機理不一樣導致的。其次紋理分量相干長度隨著分辨率的提高而減小，這是因為隨著分辨率的提高，單個分辨單元內海面大尺度結構分量數量減小導致的。因海尖峰的存在，中低海況下X頻段海雜波HH極化的標準差平均值是VV極化的標準差平均值的4～7倍，而在高海況下兩種極化整體雜波強度趨于一致。此外，VV極化的功率譜密度相比HH極化具有更窄的帶寬，且衰減的更快。

綜合理論及實測數據的分析，機載多功能海上監視雷達在極化方式選擇時應結合雷達具體用途，因不同極化各自有其優勢，因此應在產品形態中進行多樣性設計，在資源許可的前提下，進行多極化設計，為復雜海況下極化分集探測小目標[12,13]的探索提供技術支撐。

3.4 雷達體制選擇

機載多功能海上監視雷達任務載荷裝入有人機、固定翼無人機或無人直升機等平臺，要解決當前裝備對海探測中面臨的困境。雷達對海/陸、動/靜兼備，多功能高效能集成于一體，對復雜海況下海面目標的廣域探測、精確跟蹤、準確分類，常規機械掃描體制雷達已無法滿足探測需要。

現代雷達體制主要有機械掃描(Mechanical Scanning Antenna, MSA)、電掃描相控陣(Electrically Scanned Antenna, ESA)兩大類。對于瞬息萬變的戰場態勢提出的同時多功能的需求，常規體制的機械掃描雷達難以支撐，難以提供后續可擴展的空間。

相控陣雷達從發展階段來看又分為無源、有源相控陣，從維度上又分為一維相控陣和二維相控陣。有源相控陣體制有兩種實現方式，一是模擬有源相控陣體制，二是數字陣列體制。模擬有源相控陣體制與數字陣列體制如圖6所示。

20世紀60年代伊始，經過長時間的技術發展，機載海面監視雷達從最初的無源拋物面天線和磁控管發射機，逐漸發展至平板裂縫天線和行波管發射機，進而發展至相控陣雷達體制，從簡單波形逐漸發展至多維波形、寬帶/寬角掃描等。相控陣體制的雷達具有寬帶/寬角掃描和波束靈活調度等優點，數字陣列體制雷達是相控陣雷達的最新發展，相對于模擬相控陣雷達，其體系構架簡單、數字化程度高、處理方式靈活，優點很多，優勢明顯。優點主要有：

(1) 波束控制靈活，具備靈活的多任務能力；

(2) 資源利用率高，雷達探測性能優越；

(3) 空間自由度高，系統動態范圍大，抗干擾能力強；

(4) 體系架構簡潔，擴展升級能力強。

當前，機載多功能海上監視雷達一般采用兩種有源相控陣技術體制，分別是俯仰一維相掃+方位機掃，以及二維相掃+方位機掃。與一維相掃相比，采用二維相掃有明顯的功能優勢，可有效提升雷達的作戰效能，主要表現在：具備扇區搜索時同時對多個目標跟蹤能力，具備邊搜索邊跟蹤邊成像的能力，具備同時多目標指示能力，扇區跟蹤時可實現遠近結合和大小兼顧，對陸成像具有更大的成像幅寬以及有源相控陣雷達故障進一步柔性化，任務可靠性高。

3.5 天線尺寸設計

天線是相控陣雷達最重要的單元，是雷達系統的對外接口，與雷達探測目標的能力和效果有密切的關系。天線口徑大小決定了天線的許多其它參數，如天線增益、方向性圖，進而影響到雷達系統的性能，如功率孔徑積、分辨率、SAR模式下的觀測帶寬、測角精度等。

為確保相控陣天線波束不出現柵瓣，天線線源的水平向間距須滿足

其中， λmin為天線的最小工作波長，為波束偏離陣面法向的最大掃描角，為輻射單元數目的倒數。以某型機載多功能海上監視雷達為例，方位向掃描角度不同時，單元間距相應變化，考慮風冷條件單通道收發組件所能提供的平均功率，給出不同掃描角要求、方位向不同單元數時，對應的功率增益積，如圖7所示。

在方位掃描±30°, ±45°和±60°時，可以計算出滿足功率增益積要求時的方位向單元數目，進一步可將不同掃描方式下對應的天線口徑、收發單元、方位波束寬度、收發組件功耗等有源天線參數列表比對權衡。此時方位向掃描范圍、方位向輻射單元間距和方位向天線口徑等即可確定了。

圖6 模擬/數字波束形成示意圖Fig.6 Analog/Digital beamforming diagrams

圖7 不同掃描角度范圍對應的天線功率增益積Fig.7 Antenna power-gain product corresponding to different scanning angle ranges

3.6 作用距離計算

對海探測時，此時海雜波和視距限制是影響探測距離的主要因素，海雜波的影響一般情況下遠大于系統噪聲。影響脈沖體制雷達檢測性能的主要因素是信號與雜波加噪聲的比值(信雜噪比SCNR)，下面結合相關參考文獻[14–16]給出雷達系統總體設計論證時對雷達作用距離的計算公式供參考。

根據脈沖雷達距離方程計算出信噪比(SNR)的表達式

可以看出，信噪比是隨著目標距離變化的函數。其中上述方程中各參數的定義：Pt為發射峰值功率；為脈沖寬度；Gt為發射天線增益；Gr為接收天線增益；為目標的雷達截面積；為系統損耗，CB為帶寬失配因子。

波束照射范圍內雜噪比

其中，海雜波的雷達散射截面積

根據幾何關系，圖8(a)給出了飛機飛行高度5000 m時波束入射余角(擦海角)隨作用距離的變化關系以及根據式(3)—式(5)仿真給出對于海面大中型船只，3級海況下，雷達正常工作時天線轉速6 rad/min，信號處理對波束駐留時間內積累的64個脈沖進行非相參積累時，不同作用距離下雷達的信雜噪比。

由圖8(b)不同作用距離下回波信號的信雜噪比可知，由于近區雷達波束入射角大，其海雜波對雷達探測影響嚴重，使得信雜比明顯惡化，遠區波束入射角小，海雜波影響相對較小，但隨著作用距離的增大，系統噪聲開始成為影響作用距離的主要因素，目標回波信號強度與雜波信號強度下降比例相當，且都遠大于噪聲。同時，系統信雜噪比近區不受影響，遠區下降較為明顯，這與原理性定性分析也相吻合。因此，雷達對海面遠距離艦船目標進行探測時，海雜波對目標檢測影響較小，而在近區探測時海雜波對目標檢測影響較大，此時可采用捷變頻，以有效抑制海雜波。

圖8 不同作用距離時波束掠射角和信雜噪比變化關系Fig.8 Variation of beam grazing angle and SCNR at different ranges

3.7 系統組成

機載多功能海上監視雷達包括機載雷達設備和顯控/信息處理軟件兩部分，如圖9所示。機載雷達裝入飛機平臺，作為機載任務設備在數據傳輸分系統等支撐下執行偵察任務；顯控/處理軟件裝入任務控制站，對機載雷達進行狀態監測與控制，并接收通過數據傳輸分析圖實時發送的偵察數據，并形成初步的態勢顯示，并將處理后的偵察信息發送至后端進行情報處理。

機載雷達由天線、低功率射頻、伺服轉臺、信號處理、數據處理、任務管理等組成。由飛機供電，由機載組合導航設備提供飛行狀態的姿態、速度與位置等信息，通過機載飛控機提供狀態的下傳與控制指令，通過信息傳輸的機載數據終端實現偵察數據的實時傳輸。

顯控/處理軟件裝于飛機系統任務處理平臺(飛機或地面上)，基于網絡化實現數據交聯，通過網絡實現雷達監測與控制，對雷達數據進行處理，并通過網絡將偵察信息發送至情報處理站。

圖9 機載多功能海上監視雷達系統組成示意圖Fig.9 Composition diagram of airborne multifunctional marine surveillance radar system

4 關鍵技術問題及其技術途徑

機載多功能海上監視雷達的海上作戰環境復雜多變，探測目標多樣化[11]，面臨著強海雜波中的海面慢速目標檢測與跟蹤和海面目標多特征分類識別等技術難點。

4.1 復雜海況強海雜波中的海面慢速目標檢測與跟蹤技術

機載多功能海上監視雷達面對不同海域、不同海況、不同視角下對海面目標的搜索、檢測與跟蹤，而海雜波復雜多變的特性將影響雷達的探測性能。因此，強海雜波中的海面慢速目標檢測與跟蹤技術是機載多功能海上監視雷達面臨的一個難點。

海雜波的分布特性是動態和時變的，與雷達系統參數、入射余角和海情等因素相關，并且海面目標具有多種的RCS分布和運動特性，這不但嚴重影響雷達在強海雜波背景下的目標檢測，對雷達系統數據處理技術中航跡起始、數據關聯以及目標狀態估計等一系列技術提出了更高的要求。對于機載雷達，載機飛行高度不同，則雷達對海面目標探測視向角不同，不同視向角對應的海雜波也是完全不一樣，影響雷達對不同距離目標探測性能。

系統設計時主要從空域、頻域等方面降低海雜波強度和相關性出發進行設計。通過增加發射信號的帶寬，減小距離單元的空間尺度，降低單個距離單元內的回波強度；通過脈組捷變頻等頻率分集等方式降低海雜波的相關性。

通過對多次飛行試驗錄取的大量回波數據進行海雜波特性分析，給出了不同距離段雷達回波的幅度分布與統計模型的擬合程度，如圖10(a)所示，結果表明機載X波段雷達海雜波幅度分布與Weibull分布模型最接近。K分布適合海雜波變化劇烈的情況，Rayleigh分布適合海雜波分布均勻的情況。此外，每個距離單元的海雜波的時間相關特性基本一致，通過時間相關函數曲線可以給出近區某個距離單元的時間相關函數，如圖10(b)所示，可以看出海雜波的時間相關函數具有一個快速的下降期，其后跟隨1個較長的衰減過程，統計了強雜波區的去相關時間的概率密度，得到去相關時間約為13.7 ms，如圖11所示，與國內外相關文獻[17–20]的研究結論吻合。

圖10 海雜波分布特性分析Fig.10 Distribution characteristics of sea clutter

圖11 海雜波區的去相關時間統計Fig.11 Decorrelated time statistics in sea clutter area

為了降低空域的海雜波強度，從方位、距離兩維降低距離單元的空間尺寸。在滿足裝機要求(波束寬度難以縮窄)和數據率限制條件下，增加雷達發射信號的頻帶寬度，進而減小距離單元的空間尺度，降低單個距離單元內的回波強度。

對于較強海況或近區的目標探測，中小型目標會被海雜波所淹沒，通過頻率分集的方式可降低海雜波的相關性。雷達工作于捷變頻時，利用目標和海雜波在統計特性上的不同抑制海雜波，當雜波相關時間內的各發射脈沖之間的跳頻間隔大于某個“臨界頻率”時，頻率捷變可以使脈沖間的雜波去相關。去相關之后的海雜波統計特性與噪聲相似，此時再通過非相參積累處理提高回波的信雜比。頻率捷變能夠顯著提高海雜波背景下的非相干積累得益，尤其在強海雜波情況下，頻率捷變帶來的效果更加明顯，頻率捷變非相參處理原理如圖12所示。此外，信號處理算法采用掃描間積累方式、時頻分析、長時間相參積累以及高分辨稀疏表示等其他精細化處理方法[21,22]可以提高強雜波中目標檢測性能。

好的檢測性能轉化為最終探測能力還要依賴于數據處理的目標起批建航和航跡跟蹤算法。針對機載多功能海上監視雷達對海面船只航線上或島礁附近的密集群目標或艦艇編隊構成的密集群目標的情況，提出了基于在線知識輔助(Knowledge-Aid, KA)的海面目標分級檢測方法，實現對海面大中小目標分級檢測。對每個波位沿距離單元檢測兩次，先進行第1次沿距離滑動的檢測，再用檢測的結果來重新選擇參考距離單元進行第2次檢測。采用該方法對某機載雷達對海飛行的回波數據的第1個掃描周期的第30波位分析，虛警概率0.0001，參考單元數目25，保護單元數目：左右各2個，分析結果如圖13所示，可以看出，通過雙重分級檢測方法，在密集群目標處增加了6個目標。

圖12 頻率捷變非相參處理原理框圖Fig.12 Principle block diagram of frequency agility non-coherent processing

圖13 某機載海上監視雷達回波單重檢測和雙重檢測結果Fig.13 Single detection and double detection of echo of an airborne marine surveillance radar

圖14給出了某機載多功能海上監視雷達飛行試驗對海面目標探測和跟蹤結果，跟蹤效果連續穩定，與AIS吻合。

圖14 對海面目標檢測跟蹤結果Fig.14 Detection and tracking results of surface targets

4.2 基于HRR/ISAR的海面目標多特征分類識別技術

海面目標數量龐大，在大量目標中分辨出有用目標至關重要，因而期望機載多功能海上監視雷達具備一定的海面目標特征分類/識別能力。

海面目標分類識別包括群目標分辨、目標分類和目標信號級識別。目前，信號級識別仍存在非常大的困難，因而主要側重于前2個層面，其主要實現途徑包括基于一維高分辨距離像(High-Resolution Range Profile, HRRP/HRR)和二維逆合成孔徑雷達(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)圖像的目標識別技術等。

機載對海監視雷達采用HRR可獲取艦船目標的距離向強度分布，但由于目標的起伏與噪聲閃爍，難以提供直觀的目標分類信息。ISAR成像可利用艦船的滾轉所產生的相對多普勒偏移，獲得艦船目標的距離-多普勒域的二維散射強度圖像，提供了較為直觀的目標分類識別途徑。但由于飛機、艦船目標均處于運動狀態下，且艦船的運動狀態完全未知，因此在機載運動平臺上，對運動姿態不確定的艦船目標進行高分辨率ISAR成像存在較大的困難，主要難點在于成像數據積累期間對飛機運動偏差的精確補償，以及對艦船目標數據的參數估計與快速成像。

4.2.1 基于一維距離像的海面目標分類識別

對高分辨雷達的目標回波進行頻譜分析獲得一維距離像。一維距離像以散射點為模型描述目標的散射中心在徑向的投影。當目標運動引起目標視角變化時，各散射點的相對位置必然發生變化，從而引起距離像隨視角的變化而變化。引起距離像變化的原因有兩個，一是距離走動，二是閃爍現象。

(1) 艦船目標一維距離像回波特性

艦船目標的寬帶距離像一般由散射中心模型進行解釋，即目標的距離像中每個距離單元的幅度和相位由位于該距離單元內的多個散射點相互干涉形成。對于艦船目標，其自身的艦橋和上層建筑等散射強度較大，且上層建筑具有一定的散布性，因而大型艦船的寬帶距離像中具有較多的尖峰。

目標散射點個數、散射點相對強度以及相位均隨姿態角的變化而變化，表現為一維距離像距離分辨單元回波幅值的“閃爍”和距離像形狀的改變，即所謂的距離像的姿態敏感性。艦船目標相對雷達的姿態角取值范圍較大，同一目標在不同姿態角下的距離像的形狀和統計特征差異較大。一維距離像能夠反映目標外形及大小。

圖15給出了某型艦船目標的高分辨距離像，占據了若干距離單元，且有多個散射點尖峰。特定目標的距離像可由距離像的長度、尖峰個數、尖峰位置和相對幅度、距離像的熵以及中心矩進行表征，上述特征的組合可構造目標的特征向量，作為SVM、最近鄰等分類器的輸入進行目標屬性的判別[23]。

(2) 艦船目標HRR目標分類識別方法

首先進行預處理以獲得滿足信噪比等識別需求的特征信號，然后提取能夠反映其長度及散射點分布的特征以供分類處理，進一步地，通過特征優選對所獲取的特征進行解耦與優化，獲得特征向量，并通過模式分類的方法完成對目標類別的區分。

圖15 某型艦船的高分辨一維距離像Fig.15 High resolution one-dimensional range profile of a ship

針對距離像變化的因素，采用包絡對齊進行距離對準以使不同脈沖所成的距離像的相關性達到最大，通過非相干平均去噪提高回波的信噪比。在獲得有效的一維距離像后，一方面可通過進行模板匹配獲得初步判決，另一方面通過對一維距離像提取散射中心相關特征進行分類器的判決，最后通過綜合判決獲得目標的類別判決。一維距離像分類識別的流程見圖16。

圖16 一維距離像識別流程Fig.16 One-dimensional range profile recognition process

4.2.2 基于ISAR的海面目標分類識別

雷達在海面動目標指示模式下，檢測到海上大型動目標，在發現目標后，切換到寬帶ISAR模式，發射寬帶信號，波束對著目標進行觀測，通過MMTI提供的目標的位置參數，設置寬帶ISAR的回波采集窗口，對海上動目標進行ISAR成像，形成目標不同狀態下的二維灰度圖像，具體工作流程如圖17所示[24]。

圖18和圖19給出了某機載監視雷達對海面運動艦船目標ISAR成像的試驗結果，獲取了多批次的目標數據及成像結果，可以看出目標的輪廓等信息。通過對圖像的判讀，提取目標的大小、形狀以及強散射點的分布等特征，經過綜合后可實現目標型號的初步識別。

在ISAR圖像中根據艦船目標的大小(艦船的長、寬)、長寬比、艦船面的設施反射圖像的數量、位置、樣式、反射波是否均勻等區分艦船種類。高分辨率ISAR圖像下，艦船分類的影響因素主要來自3個方面。第1方面為ISAR成像因素，包括ISAR圖像的分辨率，入射角，艦船目標旁瓣等。第2方面為海況因素，海況的好壞，直接關系到艦船能否在SAR圖像中檢測出來，以及特征提取的正確與否。低海況時，海面背景比較均勻，利用各種方法進行艦船檢測能得到較佳結果，但在高海況下，建模能力稍弱的檢測器會出現不少漏檢和虛警，降低檢測精度，從而降低了分類的精度。另一方面，高海況情況下艦船像素集提取存在困難，為解譯工作增加難度。第3個因素為艦船自身因素，包括艦船的材質、大小、位置等[25]。

圖17 ISAR模式工作流程示意框圖Fig.17 Schematic block diagram of ISAR mode work flow chart

圖18 某機載多功能海上監視雷達對海上某船ISAR成像結果Fig.18 ISAR imaging results of an airborne multifunctional marine surveillance radar for a ship at sea

根據上面對艦船分類識別影響因素的分析，設計高分辨率ISAR海洋艦船目標分類識別算法流程如圖20所示。

(1) 艦船切片預處理

艦船切片預處理是艦船切片特征提取的前提，是特征提取精度準確性的關鍵所在。因此，艦船切片預處理對于高分辨率ISAR圖像下艦船分類工作具有重要意義。高分辨率ISAR圖像下，艦船切片預處理[25]，包括ISAR圖像定標、去旁瓣處理、閾值分割、主軸方向提取和最小外接矩形提取等5個主要步驟。

(2) 艦船切片特征提取

常用的包括以下5類特征：

(a) 尺度和形狀特征，包括長度、寬度、長寬比、面積、周長、形狀復雜度和質心等[26,27]；

(b) 散射強度特征，包括散射均值、方差和最大值等[28,29]；

(c) 紋理特征，包括孔洞比例[30]、分形數[31,32]和密度等[33]；

(d) 矩估計特征，通常采用Hu矩估計等[34]；

圖19 某機載對海監視雷達對散貨船ISAR成像結果Fig.19 ISAR imaging results of an airborne maritime surveillance radar on bulk carrier

圖20 艦船目標分類流程圖Fig.20 Flow chart of ship target classification

(e) 其他特征，如SURF(Speeded Up Robust Features)特征[35]、RCS密度編碼(RCS density encoding)[36]等。

以上特征是一般情況下ISAR圖像中自動目標識別(Automatic Target Recognition, ATR)常用的特征，但針對艦船目標而言，同一艘艦船在不同的成像時間、海浪情況和不同的圖像中，均存在一定差異。針對以上問題，提出以下結構特征作為艦船類型判別的依據，包括核密度估計值、左右比、極值比、正負像素、積分主軸與中軸比、自相關周期、主軸位置和船舶左中右積分比例等[34–37]。

(3) 艦船的分類模型

現常用的分類模型主要包括[38,39]層次閾值法、最小距離法(minimum distance classifier)、最鄰近法(nearest neighbor algorithm)、最大似然法(Maximum Likelihood, ML)、貝葉斯神經網絡法(Bayesian neural network)、支持向量機(Support Vector Machine, SVM)和基于深度學習卷積神經網絡(Con-volutional Neural Network, CNN)的分類方法[40]等。

通過實驗分析發現，上述方法分類方法各有優缺點。特征分析法綜合分析比較了所有的船舶切片模型，適用于高分辨率ISAR圖像的船舶分類識別工程應用。最小距離法和最鄰近法具有較為直接的數學表達和較為簡單的理解過程，實現難度小，穩定性較好。支持向量機法是近年來的研究熱點與難點，能夠綜合分析樣本量少，特征維度高的分類問題，具有較高的分類精度和穩定性，在4種方法中，取得最高的分類精度。

綜上所述，ISAR圖像艦船識別通過預處理提高圖像的信噪比等以滿足識別需求。ISAR圖像艦船目標識別先通過圖像檢測的方法將目標檢測出來，再進一步通過特征提取與優選、分類識別與數據庫的建設完成對軍船、民船、航母、驅護艦的分類識別。

5 未來發展趨勢

雖然國內外機載多功能海上監視雷達已有長足的發展，但是針對海洋背景的復雜性和特殊性問題的不斷探究，以及海面小目標檢測迫切需求[1]，使得該類產品在未來仍有很大發展空間。未來機載多功能海上監視雷達的發展趨勢和要求主要有：

(1) 多功能、多任務

機載對海監視雷達為海軍的反艦、反潛、登島和登陸作戰任務提供信息保障，不僅能提供目標位置、速度等常規的信息，而且要提供目標的特征，能對目標實施分類甚至識別，為精確打擊提供指示信息，提高機載、艦載、岸基等武器作戰效能，因此，未來機載多功能對海監視雷達需要具備搜索、跟蹤、定位、高分辨成像、目標分類/識別、引導、評估等同時多功能和多任務能力。

(2) 復雜環境的作戰能力

機載對海監視雷達的探測目標有海面艦船、潛艇潛望鏡和通氣孔、低空飛行目標(如低空直升機、掠海飛行的巡航彈等)，島嶼、海岸線行駛車輛等目標，需要探測目標的RCS和速度范圍跨度大，需要比單一功能雷達更大的動態范圍。此外，雷達面臨“四抗”的威脅，要對抗各種有源、無源干擾，要在復雜電磁環境中保持探測性能，還需要對抗海雜波、地雜波、氣象雜波等環境雜波。

(3) 信息協同交互能力

體系對抗將是現代海軍作戰的主要特征，協同作戰能力(Cooperative Engagement Capability,CEC)在未來海戰中將越來越重要，信息協同交互能力是實現協同作戰的基礎和重要保障，包括支持CEC、各作戰單元之間的高速數據鏈路、聯合數據處理、分發和共享能力都顯得不足。

(4) 海上環境適應能力

機載對海監視雷達面臨海上高溫、高濕、強鹽霧和霉菌環境影響，對雷達“三防”設計和工藝提出了高要求；海面異常傳播效應干擾了電磁波的正常傳播，影響雷達的監視性能。海上使用環境要求機載多功能海上監視雷達必須有很高的可用度，包括可靠性、維修性和保障性等。

(5) 可靠高效的檢測算法和目標分類識別能力

通過高海況復雜環境下的高性能海面目標檢測方法，提高機載對海監視雷達的探測性能；不止停留在目標有無的判斷層面，通過裝備敵我識別設備對配合目標進行屬性判別以及通過HRR和ISAR等方法對于非合作目標進行屬性判別，提升雷達對目標分類識別的能力，是各廠商追求的賣點和未來發展方向。

(6) 雷達認知/智能化

利用人工智能技術，機載對海探測雷達能夠連續不斷感知、學習和適應戰場環境，自主分析處理并作出正確的反應。此外，從基于射頻微系統的數字陣列系統，到多功能共形，再到未來智能蒙皮化，機載多功能對海探測雷達系統的總體系統架構和軟硬件技術形態將發生深刻變化[41]。