多頻段外輻射源無人機檢測實驗研究

梁文斌, 謝躍雷,2*

(1.桂林電子科技大學信息與通信學院, 桂林 541004; 2.衛星導航定位與位置服務國家地方聯合工程研究中心, 桂林 541004)

無人機(unmanned aerial vehicle,UAV)產業的快速發展和迅速普及的無人機熱潮給不法分子濫用無人機帶來了可乘之機,層出不窮的無人機“黑飛”事件嚴重危害了國防安全、擾亂了社會秩序、侵害了廣大公民利益[1-3],造成國家人力、物力和財力的重大損失。因此,如何有效地反制無人機“黑飛”,成為一個迫切需要解決的問題,無人機的檢測技術則是解決這一問題的關鍵。然而,由于無人機飛行高度低、體積小、飛行速度慢,且多在城市區域飛行,傳統雷達檢測這類“低小慢”目標時,面臨雷達回波信號微弱、電磁輻射污染等問題。外輻射源雷達以其結構簡單、無電磁輻射污染、低空目標檢測效率高等優點,成為無人機等“低小慢”目標檢測領域的研究熱點之一。

目前,針對“低小慢”無人機目標的外輻射源雷達主要有單頻網(single frequency networks, SFN)和多頻網(multiple frequency networks, MFN)兩種模式。SFN是利用一個或多個同一頻率的外輻射源對無人機進行檢測,該模式下易受無人機飛行姿態、地面反射、高層建筑物阻擋等因素的影響,而使得目標檢測的穩定性和連續性存在不足。MFN是利用多個不同頻率的外輻射源對無人機進行檢測,通過對多頻段目標回波信號進行計算處理更能獲取精準的目標狀態,可彌補單頻網檢測的不足性,是近年來研究的熱點[4]。在距離覆蓋、分辨率性能、應用環境等方面,多種不同頻率的外輻射源都有其獨特的優勢。如今,大量工作在不同頻段下的外輻射源發射機已經涌現出來,這將為多個外輻射源集成到無源雷達系統中提供更方便的客觀條件,促進外輻射源雷達向多頻系統發展,這能極大提高被動雷達體制的檢測能力。

文獻[5]通過實驗驗證了基于衛星電視信號的外輻射源雷達進行無人機探測的可能性,并成功提取了無人機的微多普勒信號。文獻[6]針對高 雷達散射截面積(radar cross section,RCS)不利于微弱回波信號的提取,通過基于數字視頻廣播(digital video broadcasting,DVB-T)的AULOS無源雷達,結合長時間相干積累和CLEAN多階段算法有效實現了對小型無人機的監管。文獻[7]利用450 MHz頻段的長期演進(long term evolution, LTE)移動通信信號,通過被動相干定位技術融合異構傳感器提出無源相干定位 (passive coherent location, PCL)檢測系統,實現了對潛在無人機的檢測,并逐漸向其他歐洲國家推出該系統。文獻[8-9]基于數字電視外輻射源信號的多頻段特性,從無人機旋翼散射特性出發,利用多頻聯合處理解決了因無人機RCS起伏導致檢測性能低的問題。與此同時,其研究團隊從新體制被動雷達性能出發,在SFN的基礎上研究了基于多照射源的被動雷達檢測系統,利用多波段外輻射源展開了對“低小慢”目標探測的研究,并對外輻射源雷達目標檢測的關鍵技術進行了展開論述。針對無人機“黑飛”“濫飛”問題,文獻[10]提出了基于LTE外輻射源信號的無人機定位方法,并利用多個LTE信號進行多頻組網,對無人機在不同場景下進行聯合檢測,通過實驗證明了多頻聯合探測能極大地提高無人機的定位精度。芬蘭的Patria公司利用FM調頻廣播和數字電視信號設計了MUSCL系統,該系統具有探測隱身和低空飛行目標的能力[11]。文獻[12]利用同一顆衛星的多頻特性,將全球定位系統 (global positioning system, GPS) L1和L5信號作為第三方輻射源,成功探測到了目標。然而這些方法一方面由于單頻外輻射源使得探測精度和穩定性表現不足,另一方面由于算法復雜度高不易于工程實現。文獻[13]在不進行信號重構和雜波抑制的基礎上,利用地面數字電視多媒體廣播(digital terrestrial multimedia broadcast, DTMB)外輻射源雷達信號的循環平穩特性成功提取了無人機的微動特征,實現了無人機的檢測,這種利用循環平穩特性的檢測方法計算量小,且易于工程的實現。

在外輻射源雷達循環平穩特性的基礎上,構建基于時分多頻的無源雷達系統,圍繞FM廣播、DTMB、LTE信號開展基于多頻段外輻射源雷達的無人機檢測實驗研究,包括回波信號循環平穩分析、雷達檢測原理設計、實驗場景配置和實驗檢測結果分析等。首先建立多頻段無人機檢測模型,然后針對回波信號的循環平穩特性,利用方向梯度直方圖(histogram of oriented gradients, HOG)和支持向量機(support vector machine, SVM)對實測多頻段外輻射源循環譜等高圖進行特征提取和檢測算法識別,以實現對多頻段回波信號數據的檢測實驗研究。最后實測結果分析了多頻段外輻射源雷達和單頻段外輻射源雷達在檢測性能上的差異,實驗結果表明,與單頻檢測相比,多頻段檢測可實現對無人機的快速、準確檢測。

1 外輻射源信號及循環平穩特性

1.1 外輻射源信號

常用的外輻射源信號主要有FM調頻廣播信號、DTMB信號及LTE信號。調頻(FM),全稱為“頻率調制”,其基本原理是通過改變調制信號的幅度來調制高頻載波的頻率。在FM中,幅度保持不變,而載波頻率發生變化;并且其位于甚高頻(VHF)頻段,發射功率大,覆蓋范圍廣。由于FM的頻譜集中在載波頻率附近,因此具有較高的信號質量和抗干擾能力,是一種被廣泛應用于目標檢測的外輻射源雷達信號。然而,一方面隨著時間變化的節目內容會直接導致FM廣播信號波形也隨著時間發生變化,另一方面FM廣播信號帶寬較小,有效帶寬為200 kHz,存在較低的距離分辨率。因此利用FM調頻廣播進行目標檢測時,目標檢測的精度較低,且檢測穩定性也較差[14]。目前,將FM調頻廣播作為外輻射源雷達可以利用FM自身多頻多臺的特性,或將其他外輻射源信號進行整合實現多頻組網,從而提高距離分辨率和雷達檢測性能。DTMB定位于C波段,發射功率穩定、低空覆蓋范圍廣,是中國擁有自主知識產權的廣播電視標準。DTMB使用TDS-OFDM調制技術來實現時域的同步和頻域的同步,使得信道帶寬利用率和傳輸效率更高。在數據處理過程中,DTMB數據流經隨機化處理、前向糾錯、星座映射與交織處理、數據離散化處理后,數據被插入PN序列,增加了信號的隨機性和抗干擾性能,然后由天線使用上變頻技術傳輸。數據流經隨機化處理后使得信號的檢測性能不會隨信號的內容發生改變[15],并且該信號可以提供高檢測精度和低距離分辨率,具有較廣的檢測范圍。但其模糊函數圖形存在周期性的副峰,會使得目標檢測出現虛警和漏警現象。目前,這一信號已經覆蓋了絕大部分地區,為DTMB信號在目標檢測領域的探索和利用提供了優越的條件。

LTE信號是由3GPP(The 3rd Generation Partnership Project)組織制定的一種通用移動通信系統技術,LTE模式根據雙工方式不同分為頻分雙工LTE系統(FDD-LTE)和時分雙工LTE系統(TDD-LTE)兩種制式[16],其中,TDD是收發信號均使用同一頻率,但所占用的時隙不同;FDD則是收發分別使用不同頻率,并且在同一時刻進行。在雷達檢測中,由于TDD LTE模式的上下行鏈路信號占用相同頻段,會導致多個終端信號不可避免地對外輻射源雷達造成干擾,從而對雷達檢測性能造成影響,故通常選用FDD LTE模式的下行鏈路信號作為外輻射源信號。此外,LTE采用多載波OFDM調制技術,支持更加靈活的頻譜分配,信號普及率高且易于組網,最大支持20 MHz帶寬,具有較高的距離分辨率,適用于檢測低空動目標。但由于單頻LTE發射功率低,不適用于遠距離檢測,通常以組網方式的多頻段檢測擴大探測范圍,提高檢測性能。根據上述內容,對本次試驗采用的外輻射源信號的相關特點進行了概括,如表1所示。

表1 外輻射源信號Table 1 External radiation source signal

1.2 旋翼微動特性

外輻射源雷達TXN(N=1,2,3,…)與目標無人機旋翼之間的位置關系如圖1所示。圖1中,外輻射源雷達位于坐標系原點處,其中O點是無人機旋翼的幾何中心。這里假設無人機相對于外輻射源雷達的方位角和俯仰角為βN。

Ω為旋翼葉片的轉動頻率;θt為t時刻旋翼散射點的旋轉角度圖1 外輻射源雷達與無人機旋翼位置關系Fig.1 Position of the UAV rotor with reference to an external radiation source radar

設t時刻圍繞無人機旋翼中心O點的旋翼散射點為Pt。圖1中,RPN為外輻射源雷達TXN到旋翼散射點Pt的距離,且假設該散射點旋轉頻率為fr。外輻射源雷達TXN到無人機旋翼中心距離為RON,其中RON、RPN、Pt為對時間t的函數。設θ0為零時刻的Pt初始旋轉角。根據外輻射源雷達中微多普勒信號的數學推導,設旋翼長度為l,可得到無人機相對外輻射源雷達的徑向運動規律為

RPN(t)=RON+Vt+lcosβsin(2πfrt+θ0)

=RON+Vt+lcosβsinθ0cos2πfrt+

lcosβcosθ0sin2πfrt

(1)

式(1)中:V為無人機的徑向速度;β為外輻射源雷達點到旋翼旋轉中心的俯仰角,通常外輻射源雷達距離無人機和接收天線較遠,使得(1/RON)2→0。

因此,雷達接收到散射點Pt的旋翼回波信號可簡化為

SRN(t)=exp-j[2πfst+φPN(t)]

=exp-j{2πfst+4π[RON+Vt+

lcosβsin(2πfrt+θ0)]}λ-1

(2)

式(2)中:無人機旋翼相位函數φPN(t)=4πRPN(t)/λ;λ為波長;fs為發射信號頻率。

對式(2)進行下變頻處理,則旋翼散射點Pt的回波信號可得

(3)

假定無人機的旋翼葉片長度為L,則對葉片長度L進行積分,可得到單個旋翼的微多普勒回波信號SLN(t)為

(4)

式(4)中:sinc為辛格函數。

根據式(4),假設無人機具有M個旋翼葉片,且每個旋翼為旋轉角相差π的雙葉片,總的無人機旋翼回波信號是由單個旋翼回波信號疊加得來,故總的無人機旋翼回波信號SUAV(t)為

(5)

式(5)中:θk為第k個旋翼葉片中旋翼散射點的旋轉角度。

1.3 循環平穩特性

循環平穩信號被定義成統計量隨時間呈現單個或多個周期性變化的信號,并根據所呈現的周期性統計數字特征不同,循環平穩信號主要分為一階、二階和高階循環平穩3種類型[17]。其中二階循環平穩特性即循環譜,其實現算法主要包括頻率平滑算法、時域平滑算法和FAM算法。由于頻率平滑算法在采樣時間過長或過短都會導致運算誤差和計算量較大,并且時域平滑一方面因一次只是用一個窗函數對信號進行截取,不具并行運算;另一方面對信號數據只進行順序疊加,導致運算處理時間過長[18]。故考慮在時域平滑的基礎上進行FFT來對循環譜的實現算法進行簡化,FAM算法估算循環譜的表達式為

(6)

(7)

式(7)中:g(n)為加窗函數。

根據循環譜理論,設g(t)為信號平滑窗,Δt為信號采集時間,由FFT變換積累算法FAM估計可得到無人機回波信號的循環譜為

(8)

(9)

式(9)中:α(n)為無人機回波信號的平滑窗函數;Ts為信號采樣的周期;T為N點離散傅里葉變換的時間。根據循環譜中循環頻率α截面的能量分布的定義[19],隨著α的變換,循環譜的能量分布構成了α截面上的能量譜,可表示為

(10)

式(10)中,αn為第n點的循環頻率;fk為譜頻率。

從式(10)可以看出,不同輻射源信號的循環譜等高圖在同一平面下所表示的能量分布是不一樣的,這是由于無人機旋翼在高速旋轉時,會在回波信號上產生頻率調制,并在無人機主體產生的多普勒頻移上產生邊頻[20-21],故可利用旋翼的微動調制特性對旋翼無人機進行檢測。各實測照射源信號的基帶信號頻譜圖和回波信號的循環譜等高圖如圖2所示。

f為譜頻率;α為循環頻率圖2 實測照射源信號的基帶頻譜圖和回波信號等高圖Fig.2 Baseband spectrogram and contour map of the observed irradiation source signal

2 多頻段外輻射源無人機檢測原理

外輻射源由位置固定的三個不同頻率的發射機組成,接收端接收的回波信號包括經無人機旋翼微動調制的多頻段回波散射信號xn(t)、直達波信號yn(t)和經多種障礙物反射的多徑信號zn(t),多頻段外輻射源雷達的工作原理如圖3所示。

圖3 外輻射源雷達信號傳播模型Fig.3 Radar signal propagation model with external radiation source

文獻[22-23]證明,直達波信號、多徑信號、目標回波信號具有二階循環平穩特性,而高斯白噪聲不具有二階循環平穩特性,其中直達波和多徑信號具有相同的循環平穩特性。故前端射頻系統接收的回波信號循環譜可表示為

(11)

通過對輸入圖像的HOG特征提取,外輻射源雷達信號的處理流程按照圖4所示進行分析。具體方法及步驟如下。

圖4 外輻射源雷達信號處理流程Fig.4 External radiation source radar signal processing process

Step 1對系統分時實測接收的外輻射源回波信號數據進行濾波,得到帶內信號。

Step 2對實測數據按分時接收操作分段建立FM、DTMB、FDD LTE外輻射源循環譜等高圖數據單元庫和各頻段訓練數據集。

Step 3對接收前端接收的各頻段回波信號測試數據疊加高斯白噪聲。

Step 4通過等高圖灰度值化建立多頻外輻射源循環譜等高圖灰度圖數據庫。

Step 5將Step 3中已加高斯白噪聲的數據特征集和Step 2中訓練數據特征集中已加高斯白噪聲部分特征數據組作為測試特征集。

Step 6對輸入的循環譜等高圖訓練集樣本進行HOG特征提取,采用SVM[24]多分類器對無人機三類回波信號的循環譜等高圖進行檢測識別,得到無人機單頻外輻射源雷達及多頻外輻射源雷達的檢測識別結果。

3 外場實驗

3.1 實驗場景

選用AD9361射頻芯片和FPGA+ARM異構架構的Zedboard作為前端接收機,其中FPGA是Xilinx公司的XCZ7020CLG484,ARM芯片是一塊雙核Cortex-A9 ARM核,射頻芯片AD9361是ADI公司所推出的一種具有零中頻架構的射頻捷變收發器。

實驗場景如圖5所示,此次試驗接收點設在桂林電子科技大學圖書館五樓,廣播發射站位于桂林市堯山電視塔,LTE外輻射照射源位于接收站前側建筑物頂部的演進節點基站(evolved node bases, eNB)。其中選用中國電信FDD LTE信號,中心頻率為1 867.5 MHz,帶寬為15 MHz;選用DTMB信號,中心頻率為618 MHz,帶寬為8 MHz;選用桂林新聞綜合廣播,中心頻率為97.7 MHz,帶寬為200 kHz。本次實驗采用的合作無人機目標為大疆精靈4 pro,該無人機參數如表2所示。

圖5 無人機多頻探測實驗場景Fig.5 UAV multi-frequency detection experimental scene

表2 大疆精靈4 pro參數Table 2 Dajiang Sprite 4 pro parameter

3.2 實驗分析及結果

在系統接收的各頻段射頻信號中疊加高斯白噪聲,并作多頻段循環譜算法進行數據處理。根據2節信號處理流程,對各頻段回波信號生成2 000 張回波信號循環譜等高圖,得到如圖6、圖7所示的單頻外輻射源雷達及多頻外輻射源雷達檢測率,可以看出,多頻外輻射源雷達優于單頻外輻射源雷達檢測率,且多頻總體高于單頻檢測。

圖6 單頻外輻射源雷達檢測率圖Fig.6 Single-frequency external radiation source radar detection rate graph

圖7 多頻外輻射源雷達檢測率圖Fig.7 Multi-frequency external radiation source radar detection rate graph

圖8為無人機單頻外輻射源雷達及各頻段在不同信噪比下的檢測識別率,可以看出,在信噪比大于0 dB時,其多頻段檢測率大于60%,而在單頻段,信噪比大于10 dB時,其檢測率大于 70%。隨著高斯白噪聲的增加,檢測率逐漸下降,但在信噪比大于5 dB時多頻檢測穩定性強于單頻檢測。總體來說,多頻檢測性能優于單頻,而多頻檢測具有頻率互補的優勢,能更好地彌補照射源頻率因素對目標檢測的缺陷。

圖8 不同信噪比下外輻射源雷達識別率圖Fig.8 Radar recognition rate of external radiation source with different signal-to-noise ratio

4 結論

在FM、DTMB、LTE 3種輻射源的理論特征上,分析了無人機旋翼調制的微動特征和各回波信號的循環平穩特性。單頻照射源與多頻照射源檢測性能差異的研究從目標旋翼散射特性入手,采用多頻檢測方法對單頻檢測結果進行優化。實測結果顯示,與單頻檢測相比,使用多頻檢測進行融合的檢測性能和穩定性更佳。未來將對多個無人機目標進行檢測和識別,進一步深入研究多頻段外輻射源雷達體制在無人機檢測的能力。