對空情報雷達的陣地適應性設計

王 旭 董 國 師志榮 蔡興雨 高 劍

(西安電子工程研究所 西安 710100)

0 引言

隨著現代航空、電子技術的不斷發展和作戰方式的不斷演化，作為戰場主要探測傳感器的雷達需要探測的目標類型呈現多樣化的趨勢，不僅需要探測傳統飛行器、隱身飛機，還需要探測各種類型導彈等快速小目標，以及近年來快速發展的無人機等慢速小目標等。相應地，現代雷達作戰任務的拓展和作戰角色的豐富，要求地基雷達系統架設于不同位置，面對不同的電磁與氣象環境、以及各種復雜地形環境。因此，地基雷達工作環境不僅僅會隨著陣地位置不同發生變化；即使同一位置，雷達陣地周圍的環境也隨雷達探測區域而改變，即不同方位、距離、俯仰通常存在不同分布、散射強度、雜波譜特性的雜波。因此，具備復雜環境下的探測以及對多樣目標類型的探測，成為了地基雷達性能提升的發展需求。

傳統雷達技術在面對這兩種需求時存在如下不足：一是弱目標探測性能不足；二是雜波抑制性能的環境適應能力弱。造成以上不足的主要原因在于：工作模式與處理方式較固定；目標與雜波在現有特征維度上的可區分度較差。剩余雜波易對弱小目標產生遮掩，造成漏警，而雜波虛警導致目標跟蹤過程中點跡誤相關和航跡中斷現象。實際上，不同環境雜波適用于不同的雜波抑制技術、信號處理手段。因此針對陣地環境進行匹配設計是一種提高復雜環境下目標探測性能的合理技術路徑。

2002年美國國防高級計劃局DARPA開展了KASSPER(Knowledge-Aided Sensor Signal Expert Reasoning)項目，將知識輔助技術成功應用到機載空時自適應，并提高了探測性能[1]。2006年Simon Haykin教授提出認知雷達的概念：通過對目標和環境的在線感知，實現從接收到發射的閉環反饋，在發射端實時優化雷達工作參數以達到目標和環境的最優匹配，接收端利用先驗信息獲得更好的雜波干擾抑制以及目標檢測性能[2]。2006年，Benavoli A 等人研究了一種環境知識輔助跟蹤算法，利用環境地圖等先驗知識對進行雜波分區，并對不同分區設置不同的跟蹤參數和策略，改善了目標跟蹤性能[3]。2009年,Orguner U 等人提出了利用道路信息輔助的跟蹤算法，其通過考慮道路網信息并結合粒子濾波研究了其在跟蹤地面運動目標中的應用[4]。西安電子科技大學的學者提出了基于雜波預測的STAP處理，聯合預測的雜波和實測回波進行雜波抑制，提高非均勻環境下的雜波抑制性能[5]。北京航空航天大學和電子科技大學等的研究學者對知識輔助跟蹤展開了研究，仿真結果表明能夠改善地面運動目標的跟蹤性能[6-7]。

因此基于技術需求及發展趨勢，陣地適應性設計對提高地面空情雷達裝備性能是非常必要的手段。本文關于雷達陣地優化配置，主要針對特定陣地的環境條件，通過對陣地周圍雜波進行有效感知探測，結合陣地環境先驗信息，對環境信息進行有效提取，以輔助進行雷達工作參數、模式等的優選配置，降低周圍環境的影響，為雷達裝備的高效雜波抑制和目標檢測提供支撐。

1 陣地適應性技術概述

地面空情雷達主要探測的對象為空中目標，而周圍環境相對穩定，而陣地適應性技術主要基于陣地周圍環境信息為雷達提供的工作參數設置，因此主要涉及陣地環境信息庫建立、基于陣地環境信息的工作模式或資源配置技術、基于雷達陣地信息的精細化處理、動態認知探測技術等方面。

1)陣地環境信息庫建立

地基雷達周圍環境信息，包括地形、地貌、道路網等，以及從雷達回波中提取的雜波特性信息，這些信息在短時間內較為固定，獲取這些信息對地基雷達信號處理、信息處理技術的選擇，雷達系統參數的優化具有至關重要的作用。

圖1 陣地適應性技術組成

2)基于雷達陣地信息的精細化處理

針對地基雷達環境信息庫，如何篩選有效信息，針對不同環境信息或雜波特性，有針對性地選擇有效的雜波抑制、目標檢測以及跟蹤算法(MTI/MTD濾波器、恒虛警技術)是精細化處理的核心，也是提升雜波背景下目標檢測與跟蹤性能的關鍵。

3)基于陣地信息的工作模式或資源配置技術

針對地基雷達環境信息庫，如何篩選有效信息，針對不同環境信息或雜波特性，有針對性地設計/選擇信號形式、重頻、方向圖等參數，合理配置雷達資源(時間、空間、頻率)，根據探測區域環境的不同而主動進行工作模式調整，進而實現與環境最優或次優匹配，提升雷達整體性能。

4)地基雷達認知探測技術

針對雷達探測區域中目標、環境以及干擾的動態信息，結合雷達陣地信息，自適應地調整雷達發射的資源與接收的處理方式，實現雷達的認知探測。

以上技術是陣地適應性技術的主要關鍵技術，其中認知探測技術是陣地適應性的最終狀態，目前主要處于理論研究階段，因此本文主要就其他技術開展陣地適應性設計，地基空情雷達的陣地適應設計原理框圖如圖2所示。

圖2 陣地適應性設計原理框圖

2 環境感知與環境信息庫建立

隨著高速計算和大規模存儲技術的發展，使得從先驗信息以及大量實測數據中提取更多有用的雷達陣地信息(如雜波類型、雜波譜特性等)成為可能。如圖3所示，陣地信息呈現向精細化、大數據以及多維度的發展趨勢。

精細化：從GIS(Geographic Information System)和DEM(Digital Elevation Model)等先驗信息[8-9]中獲取的關于陣地周圍的各種地形、地貌類型信息，從實測數據中提取的雜波分辨單元內的各種雜波特性(雜波譜、雜波強度、甚至雜波類型等)。

大數據：在陣地配置階段通過發射環境感知信號，可以在一定時間內獲取大量關于陣地周圍環境的實測數據。

多維度：陣地周圍不同類型雜波在俯仰、方位以及距離具有不同分布，在時間維具有不同的相關性，雜波譜寬也有一定差異，此外通過人工智能手段還可以提取其他特征，比如方差、波形熵等。

圖3 陣地信息的發展趨勢

地面空情雷達可采用多種手段對陣地無源環境和有源環境進行感知，并不斷更新環境信息，為雷達的陣地自適應提供依據。

2.1 無源環境感知

無源環境感知主要是對戰場周圍的雜波環境進行感知，主要通過先驗信息提取以及主動感知兩種方式獲取：

1)先驗信息提取，利用地理信息數據(包括數字高程模型、基于地貌信息的GIS數據庫)提取有用信息并生成環境地理信息庫；

2)主動感知，通過發射感知波形，從回波數據中獲取的環境信息，包括雜波強度信息、雜波譜信息、氣象信息等。

2.1.1 先驗信息提取與環境地理信息庫

從地理信息數據庫中提取有用信息并生成環境地理信息庫，包括：陣地高程信息、陣地地貌類型信息、遮蔽與可視信息、擦地角信息等。

從各地理信息數據庫中提取以雷達陣地為中心最大量程范圍內的各地理信息數據，生成環境地理信息庫。以雷達站為中心，沿方位角和水平距離將空間劃分成多個網格，每個網格構成一個環境地理信息存儲單元，其中方位單元大小為Δθ，與雷達方位維分辨率一致，距離單元大小為Δr，基本與雷達距離分辨率相當。對于第m個方位角、第n個距離對應的地理信息存儲單元，其存儲的地理信息內容如下

GI(m,n)={υmn,Ψmn,{Tt1,p1;Tt2,p2;Tt3,p3}，fv}

其中{Tt1,p1;Tt2,p2;Tt3,p3}表示將地理信息存儲單元中比例超過一定值的前三種類別進行存儲，對于少于三種的情況，用0補充；Ψmn擦地角；Tti,i=1,2,3地理信息存儲單元內的地形類別，具體為{1:山地,2:樹林,3:城市,4:沙漠,5:農田,6:水域,7:道路}；pi,i=1,2,3各地形類別的比例；fv遮蔽情況，具體為{0:遮蔽,1:可視}。

根據不同方向的高程數據信息，計算每個方向上的雷達的遮蔽角，利用全方位雷達遮蔽高度數據和遮蔽角數據，可建立不同目標高度全方位雷達可視區域，為雷達參數配置提供支撐。圖4所示為基于某全方位高程數據仿真產生的不同高度下雷達可視區域圖。

圖4 不同高度下雷達空域覆蓋

2.1.2 主動感知

通過輻射主動感知信號，從回波中提取周圍環境的有用信息是一種有效獲取環境信息的方式。主動感知可從回波數據中提取陣地周圍的雜波強度、譜寬等信息。

對于第m個方位角、第n個距離對應的雜波信息存儲單元，其存儲的雜波信息內容如下：雜波強度、雜波3dB譜寬、雜波中心頻率、雜波分布類型、雜波距離等。

2.2 有源環境感知

有源環境感知主要是對戰場周圍的電磁環境進行感知。通過輔助設備或雷達主陣面可獲取陣地周圍輻射源的中心頻率、脈沖重復周期、脈寬、帶寬、起始時間、終止時間、脈內頻域特征、脈間頻域特征、輻射源角度等信息，這些信息用于輔助頻率選擇、干擾類型的識別以及干擾抑制。

3 環境評估與分析

通過環境感知獲得了陣地周圍全方位的環境信息，對雜波環境進行屬性標識，如地雜波、海雜波、地海交界等。由于海洋與陸地通常連片存在，而且地雜波與海雜波具有不同的特性，因此擬將雷達陣地周圍環境粗分為地雜波環境與海雜波環境。根據構建的地理信息庫中的地貌信息，統計各個區域中水域與陸地所占比例。通過環境感知階段獲得的雜波信息，將地雜波環境細分為不同等級；將海雜波環境細分為不同等級，初始階段設置嚴重海情環境、中等海情環境和一般海情環境；將地海混合環境細分為不同等級，初步可設置為復雜地海環境與一般地海環境等。

陣地優化配置之前，根據典型環境設置了典型工作模式與參數。結合環境感知、評估結果，從典型工作模式與參數中進行選擇，對于無法適配的環境，再進行資源與參數的優化。

4 資源與參數配置

由于雷達陣地周圍不同探測區域的雜波環境不盡相同，為了在有限的時間資源下，有效提高雷達雜波抑制、目標探測性能，需要在不同下環境配置不同的系統資源、不同的處理技術、參數。針對區域環境信息以及工作階段獲取的動態信息，雷達自適應選擇最佳的雷達參數。可配置的參數包括雷達資源配置、雷達精細化參數配置。

4.1 雷達資源配置

雷達資源配置主要包括處理方式選擇、頻率選擇、發射方向圖設計、波形設計等；雷達根據作戰任務和典型場景，需要通過環境分析、目標分析、雷達效能評估等功能，選擇不同的處理方式，實現雷達的精細化處理。

4.1.1 發射方向圖設計

根據各環境分區的環境地理信息，對不同環境分區選擇或設計不同的發射方向圖。根據環境感知階段獲得遮蔽信息，在俯仰上可選擇等高、低空、中低空、下視等不同發射賦形設計，實現對不同地形的覆蓋。對于方位維存在嚴重非均勻性的雜波環境，采用最大化SCNR的準則設計方向圖[10-11]。圖5所示為針對不同地形設計的賦形方向圖，圖6所示針對旁瓣強雜波抑制的方位維發射方向圖設計。

圖5 針對不同地形的俯仰賦形方向圖設計結果

圖6 針對旁瓣強雜波抑制的方位維發射方向圖設計

4.1.2 波形設計

根據各環境分區的環境信息，主要包括雜波類型、雜波強度、雜波譜標準偏差、雜波距離等信息，對不同環境分區選擇或設計不同的波形。

由于雜波背景下進行目標檢測時，通常采用MTI/MTD進行雜波抑制，因而位于雜波抑制區或其周期擴展后的頻率范圍內的目標是無法檢測的，該區域即為速度盲區。對于特定的雜波環境，速度盲區與積累點數、重頻、目標大小等因素有關。為了減小速度盲區，實現速度補盲，需要設計多組重頻來覆蓋盲區。

對于地面空情而言，目標與雜波類型均具有多樣和復雜性，為了實現雜波過濾、低速目標抑制，以及不同目標的分類，需要在搜索時對點跡速度進行預估，可采用多個脈組參差來獲取目標的速度信息。

基于以上需求，在波形設計時基于各環境分區的雜波類型、譜寬、強度和距離等信息，以減小速度盲區、保證距離覆蓋和最小解速度模糊余量為目標，對多組重頻的重頻、脈沖個數、脈沖寬度進行優化，得到與環境匹配的優選波形。

4.1.3 頻率控制

可以在參數配置界面對特定扇區寂靜進行控制。當使能寂靜控制，雷達前端停止輻射，反之，輻射。具有自適應變頻使能/禁能控制參數，禁能時，按照終端顯控下發的頻點工作；使能時，根據有源環境感知的結果，在允許工作的頻點內選擇干擾功率最小的頻點，并將選擇的頻點告知終端顯控。

4.2 雷達精細化參數配置

對于每個區域的接收回波進行精細化參數配置，主要包括信號處理、數據處理等方面的參數配置，各部分可配置的參數較多，具體涉及：接收波束覆蓋范圍、CFAR處理方式、CFAR門限、雜波圖更新系數、雜波圖門限、MTD濾波器、測角方式選擇、起航準則、屏蔽區設置、跟蹤參數設置、跟蹤區域參數等。

圖7 精細化參數配置示意圖

4.2.1 信號處理參數

信號處理參數主要包括DBF系數、MTD濾波器組參數、CFAR參數、雜波圖參數、測角算法等，雷達根據不同區域環境屬性和雜波情況動態選擇不同參數。

1)MTD濾波器設計

陣地優化配置階段，對各區域評估其多普勒譜寬，并根據譜寬和雜波強度選擇一組多普勒系數，以實現雜波的最佳抑制。

圖8 具有不同凹口寬度和深度的FIR濾波器

2)CFAR參數

根據不同方位雜波分布特性，選擇對應的CFAR算法，比如瑞利分布選擇CA-CFAR，K分布選擇OS-CFAR。由于各子區域內地貌特性不盡相同，雜波仍然可能具有非均勻性，此外距離分段邊界處的距離單元，雜波起伏較大。因此在進行CFAR時，利用環境信息對參考單元數據進行選擇，選擇與待檢單元具有相似特性的單元進行CFAR。通過統計各區域的點跡，以實現自適應門限調整設置功能。

3)雜波圖參數

根據積累方式的不同建立精細化雜波圖：相參積累區域，建立4維雜波圖(距離、方位、俯仰、多普勒)；非相參積累區域，建立3維雜波圖(距離、方位、俯仰)。采用雙門限雜波圖，對各雜波圖單元的均值和方差同時進行更新，若當前雜波圖單元幅度超過該雜波圖單元均值一定門限時，選擇慢更新系數；若當前雜波圖單元幅度小于該雜波圖單元均值一定門限時，選擇快更新系數，否則正常更新系數。

4.2.2 數據處理參數

由于受周圍環境的影響，地面空情雷達探測全域范圍內呈現不同的區域檢測結果，如清潔區、雜波區、目標密集區。不同區域環境下，雷達數據處理軟件通過對探測環境實時感知，動態優化數據處理算法模型與參數，提高雷達目標航跡濾波、雜波抑制、抗干擾、全域自動錄取等核心能力。

在陣地優化配置階段，依據環境感知信息，將雷達探測區域劃分為雜波區、清潔區、重點區域、機場以及航線；依據雷達工作時獲取的點跡、航跡數據，劃分目標密集區。對雜波區、清潔區以及目標密集區等區域選擇不同的航跡起始策略、數據關聯模型與參數、航跡維持參數，有利于實現復雜環境下目標有效檢測與跟蹤，減小虛警點、虛假航跡。

5 結束語

針對地面空情雷達在復雜環境下存在的雜波抑制與弱目標探測能力不足等問題，本文開展了陣地適應性設計研究，對空情雷達的陣地適應性設計思路進行了論述，主要包括環境感知與環境信息庫建立、環境評估與分析、資源與參數配置等，為高效雜波抑制和目標檢測提供了技術支撐。