基于時-空-時級聯的DTTB無源雷達非平穩雜波及同頻干擾抑制方法

趙國華,薛 陽,蔡 武,朱玉權

(1.海軍青島雷達聲納修理廠,山東 青島 266100;2.中國船舶集團有限公司第八研究院,江蘇 揚州 225101)

0 引 言

無源雷達探測可看作目標探測技術的一種,其利用現有的電磁信號作為輻射源進行目標探測、定位和跟蹤[1]。而傳統脈沖雷達通常采用特有的有源發射機,以收發一體的方式感知目標狀態,其信號形式經過嚴格的設計優化。相比于傳統脈沖體制,無源雷達具備如下優勢:(1)無需使用專有發射設備,成本低廉且移動便捷;(2)自身不發射電磁信號,綠色無污染,可在城市環境部署;(3)處于靜默狀態,可實現隱身及反隱身探測[2-3]。由于捕獲的探測信號為非合作連續波,因而無源雷達一般設置參考和監測2個通道。通過將參考信號與監測信號進行互相關處理可提取運動目標的距離和速度二維參數信息。

數字電視地面廣播(DTTB)信號是一種全球范圍內廣泛分布的無線廣播信號[4-5]。相比于調頻(FM)、移動通信和全球導航衛星系統(GNSS)信號,DTTB信號具有帶寬大、功率高和站點豐富等優勢,近年來成為無源雷達系統的首選照射源[6]。不同于傳統FM發射站發射不同頻段的信號,DTTB則是采用單頻網的布站方式進行廣播,即多個不同地點的處于同步狀態的無線電發射臺,在同一時間、以同一頻率發射同一信號,從而實現特定小區的有效覆蓋。然而,DTTB單頻網布站會導致雷達接收機接收來自不同基站的信號,這些信號分量無法通過頻域濾波的方式區分[4]。因此,在DTTB無源雷達系統中,監測通道的接收信號中不僅存在參考天線所指向主基站的直達波及其時延分量(多徑雜波),同時還不可避免摻雜來自其它同頻臺站的直達波和多徑干擾。對于無源體制下的目標探測而言,目標回波的能量比主基站直達波的能量要低60 dB左右,因此雜波和干擾信號的能量會遠大于目標回波的能量,將會抬高底噪,淹沒目標回波信號,惡化目標檢測性能[7]。特別地,針對時變的探測環境而言,空間中物體的反射回波幅度將發生起伏,呈現出非平穩的特性,進一步惡化了系統的目標探測能力。因此,針對DTTB無源雷達系統,必須對雜波及干擾進行抑制,才能進行有效的目標檢測。

現有研究中,文獻[8]通過空-時-空級聯的方式在同頻干擾的來向形成零陷,進而消除特定來向干擾和雜波的影響;然而該方法局限于陣元的個數,形成的波束指向(空域濾波器階數/零陷數量)有限,只能抑制來自同頻基站的能量較強的干擾,對于目標主瓣來向的干擾無能為力。文獻[9]利用時域通過級聯相消的方式抑制同頻干擾。然而,當進行級聯干擾抑制時,不同干擾源之間存在互相干擾,存在交叉項,級聯次數越多,系數收斂誤差越大,進而無法有效抑制通道干擾。文獻[10]提出聯合擴展方法抑制各同頻基站干擾,但是各站點位置未知,無法設置多組參考天線接收其直達波信號,同時該做法將使系統復雜度大大增加。此外,上述方法僅考慮了平穩條件下雜波及同頻干擾的抑制,當監測通道接收的信號幅度起伏隨時間變化呈現出非平穩狀態時,上述算法的性能將進一步下降。

針對上述問題,本文首先構建了存在雜波和同頻干擾的監測信號模型,并對典型時域濾波算法、擴展相消算法(ECA)中存在的問題進行了分析;其次,提出一種時-空-時級聯的DTTB無源雷達非平穩雜波及同頻干擾抑制方法。該方法中,首先利用RLS通過迭代求解方式去除了監測信號中主基站對應的直達波和多徑雜波;然后采用低副瓣自適應波束形成方法獲取各同頻基站干擾樣本;最后,以干擾樣本作為參考信號,實現非平穩同頻干擾的抑制。理論分析與仿真實驗表明,基于時-空-時級聯方法對于非平穩雜波和干擾具有良好抑制性能。

1 信號模型

基于DTTB信號的無源雷達系統通常包含參考和監測天線來接收信號。監測通道的接收信號模型如圖1所示,除主基站反射的回波信號之外,系統接收到來自其它同頻發射基站的直達波和多徑干擾。原因在于DTTB廣播采用單頻網形式布站,接收機無法在頻域將信號濾除。特別地,當探測環境中存在河流及樹木時,其緩慢的移動特性將導致回波信號的幅度產生波動,從而呈現出非平穩的特性,嚴重惡化信號處理的復雜性。

圖1 DTTB無源雷達系統模型

DTTB無源雷達在實際探測過程中,因同頻基站的位置和數量通常未知,無法提前設置多個參考天線接收各同頻基站的直達波信號,獲取干擾對消樣本。因此,典型的做法為僅利用一個方向性很強的天線陣子指向主基站照射源來接收參考信號,經過模數轉換、數字下變頻、濾波等處理后參考信號表示為:

sref[n]=Arefs[n]+zref[n],n=1,2,…,N

(1)

式中:Aref為主基站中直達波信號的復幅度;s[n]表示主基站直達波信號的復包絡;zref[n]為主基站參考通道中的噪聲;n為信號采樣點數;N為接收信號的采樣長度。

監測通道各陣元接收的信號經過模數轉換、數字下變頻、濾波等處理后可以表示為:

(2)

(3)

對于ECA開環算法,其輸出均方誤差的均值隨采樣點數的增加而減少,而它的估計方差也隨之快速減少,并趨于0。因此,對于該算法而言,信號長度越大,估計權值越準確,然而接收信號的非平穩特性就越復雜,進而無法有效估計時變的雜波權系數,因此需要研究新的算法對其進行有效抑制。

2 基于時-空-時級聯的非平穩雜波及同頻干擾抑制方法

針對非平穩雜波及同頻干擾抑制,提出首先進行時域相消,去除主基站的直達波和多徑雜波;然后再進行低副瓣波束形成,通過篩選各波束剩余信號能量大小獲取同頻干擾的樣本;最后,將干擾樣本作為參考信號,再次利用時域對消的方法依次對消各波束通道中的干擾分量。基于時-空-時級聯抑制方法的實現流程如圖2所示。

圖2 時-空-時級聯抑制方法處理流程

2.1 時域雜波抑制

本文使用的時域相消算法是遞歸最小二乘(RLS)[11]算法,RLS算法是一種以所有時刻輸入數據的誤差平方和最小為準則,并能夠根據最新時刻的數據對權向量所有分量進行自適應調整的最小二乘濾波算法。算法代價函數為:

(4)

式中:0<ζ<1被稱為遺忘因子,用于表示i時刻與l時刻的誤差影響強度,ζ的值越大說明有較大的影響程度,反之當ζ逐漸變小時,代表η(i)對η(l)的影響逐漸變小,最后變成0。

具體實現步驟為:

第一步:初始化

(5)

式中:δ表示很小的數;Ik×k表示k階單位矩陣。

第二步:更新

η(l)=st(l)-WH(l)X(l)

(6)

K(l)=

(7)

W(l+1)=W(l)+K(l+1)X(l)η*(l)

(8)

式中:X(l)表示輸入參考信號。

RLS算法以迭代的方式進行預測和濾波,每一時刻輸入數據所對應的濾波器權值都需要上一時刻濾波器的權值進行迭代計算,也正是由于該特性導致RLS濾波器能夠在時變的環境下對非平穩雜波進行預測以及濾波。

經RLS濾波后,各陣元的剩余信號表示為:

(9)

2.2 低副瓣波束形成

在多陣元雷達系統中,常利用數字波束形成(DBF)技術形成若干個波束來覆蓋所需監視的空域。DBF優勢在于:(1)形成單個或多個獨立可控的波束而不損失信噪比;(2)波束特性由權矢量控制,靈活多變;(3)加窗后天線具有較好的自校正和低副瓣能力。每個波束的權矢量為當前波束指向的導向矢量,表示為:

wb=a(θb)=[1,ejφb,…,ej(M-1)φb]T

(10)

式中:φb為當前波束指向。

然而,常規DBF技術形成的方向圖副瓣較高,不能很好抑制來自其他方向的旁瓣干擾,因此,本文采用低副瓣DBF技術[12]。

低副瓣DBF技術可以求解如下最優化問題:

(11)

式中:Fd(φp)表示假定的主瓣增益;F(φp)表示經過低副瓣天線技術后的主瓣增益;F(φq)表示經過低副瓣天線技術后的旁瓣增益。

接著將各陣元接收到的數據按波束形成的權值合成,得到B個波束信號。因此,波束形成后的剩余信號可以表示為:

(12)

2.3 時域RLS干擾對消

干擾信號通常與參考信號不相關,無法直接通過時域對消進行抑制,故需要獲取干擾的樣本,以時域處理的方式對消干擾。而實際中干擾源的數量不止一個,故需要迭代地抑制干擾以獲得更好的性能。

通常,雜波抑制前波束信號中能量的主要分量是直達波以及多徑雜波。不存在干擾情況下,雜波對消后,由于目標信號能量很低,淹沒在噪聲以下,每個波束信號的強度的主要來源是通道噪聲。因而雜波對消后,各個波束的能量幾乎相同,無明顯差異。然而,對于DTTB無源雷達系統,主基站的直達波和多徑雜波抑制后,監測通道中的同頻干擾將導致特定波束的能量較高。因此,通過對比各個波束通道中剩余信號的能量大小即可獲取干擾信號的來向,進而得到當前時刻干擾抑制樣本。然后,利用RLS算法對剩余波束信號進行迭代濾波,去除非平穩干擾。

3 仿真分析

本節采用仿真數據對基于時-空-時級聯方法的非平穩干擾抑制性能進行驗證。仿真信號為國內自主研發的DTTB信號。DTTB參考信號通過1根方向性較強的天線陣子指向DTTB主基站接收,數據的采樣率為8 MHz,積累時間為0.1 s,則信號采樣長度為N=800 000。監測天線由8個陣元均勻線陣組成,間距為半波長,經低副瓣DBF形成10個波束覆蓋特定的空域。監測信號中合成的目標、雜波和干擾參數信息如表1所示。其中,雜波及干擾的幅度并不是常數,隨時間起伏,服從瑞利分布。

表1 監測信號仿真參數

本文利用傳統ECA和常規DBF技術實現非平穩雜波及干擾的抑制。圖3給出直接進行常規DBF后,目標所在波束信號的距離多普勒結果。從圖3中可以看出,由于雜波和干擾的能量遠遠大于目標回波,且DTTB信號為連續波信號,存在較高的隨機旁瓣,導致目標主瓣被完全淹沒在噪聲以下,無法被檢測。圖4給出了傳統方案經ECA濾波后的距離多普勒檢測結果。可以看出,主基站雜波的主瓣和旁瓣被有效抑制。然而,盡管底噪平臺下降,由于干擾與參考信號不相關且非平穩,其同樣會等效于噪聲,增加噪聲分量的強度,進而導致目標信息仍無法被提取。

圖3 雜波以干擾抑制前目標積累結果

圖4 ECA處理后目標積累結果

最后,采用本文基于時-空-時級聯方法對非平穩雜波和干擾進行抑制。在此之前,由于本文利用低副瓣DBF方法形成特定方向信號的加權,相比于傳統DBF會獲得更好的信號增益。因此,圖5給出2種方法DBF后的對比圖,可以看出所提低副瓣方法獲得的峰值副瓣為-30 dB左右,比普通波束掃描的峰值旁瓣低大約13 dB,可極大抑制其他方向干擾的旁瓣影響。圖6給出了經過時-空-時方法抑制后目標所在波束的積累結果,在圖中可清晰觀察到目標的主瓣,存在唯一檢測峰值。這是由于所提方法對于非平穩環境的預測和濾波能力導致。

圖5 普通波束方向圖與低副瓣DBF獲得的方向圖比較

圖6 本文方法處理后目標積累結果

4 結束語

對于DTTB無源雷達,監測天線不僅接收主基站的直達波和多徑干擾,同時包括其它同頻基站的直達波和多徑干擾。此外,由于探測環境時變,這些分量還具有非平穩特性。因此,不僅要抑制主基站的非平穩雜波,同頻基站的非平穩干擾也必須進行有效去除。本文提出基于時-空-時的非平穩雜波和干擾抑制方法,通過時域RLS迭代預測、濾波和低副瓣DBF方法相結合的方式抑制雜波及干擾的旁瓣效應。仿真分析表明本文的方法不僅能夠有效消除主基站的雜波,同時能夠對其它同頻基站的干擾進行有效抑制。