改進的箔條干擾極化識別方法?

(電子信息系統復雜電磁環境效應國家重點實驗室,河南洛陽471003)

0 引言

箔條干擾[1]是使用最為廣泛的無源干擾之一,飛機和艦船等軍事目標都經常投放箔條彈以對抗來襲的導彈[2-3]。從箔條投入之初就一直有人對其進行雷達散射特性[4-8]和對抗方法[9-18]的研究。箔條的大量使用對雷達的性能提出了嚴重挑戰,如何對抗箔條干擾是雷達面臨的重要問題之一。

極化信息是電磁波除時域、頻域和空域信息以外的又一可資利用的重要信息,利用極化信息對抗箔條干擾很早就有人開展相關研究[13-18],其中當箔條干擾和目標不可分辨時,通常采用極化濾波的方法[13],當箔條干擾和目標可分辨時,通常采用極化識別的方法[14-18]。文獻[14-17]給出的極化識別方法得到了廣泛應用,這些極化識別方法針對的是未配重的箔條干擾,采用垂直極化發射,用垂直和水平極化雙極化接收,基于兩極化通道幅度比來識別箔條干擾和艦船目標。箔條生產加工技術的進步,使得通過配重技術以控制箔條干擾的取向成為可能,原有的極化識別方法在對抗新型配重箔條干擾時的識別性能無法令人滿意。

本文正是基于此背景,對利用極化信息的箔條干擾識別方法進行了改進。首先對配重箔條干擾的取向統計模型進行了介紹,基于此對配重箔條干擾的極化統計特性進行了研究,指出了原有方法識別箔條干擾時存在的問題。基于配重與未配重箔條干擾的全極化特性,對原有的極化識別特征量進行了改進,提出了一種改進的箔條干擾極化識別方法。通過計算機仿真對各情況下改進方法和原有方法的性能進行了對比,證明了對配重后的垂直取向箔條干擾,原有方法基本上無法正確識別,而改進方法較原有方法具有更強的適用性,對各種類型的箔條干擾都能以較高的概率正確識別。

1 配重箔條的極化特性分析

1.1 配重箔條干擾的取向統計模型

假設箔條的形狀為細長圓柱形,則箔條的取向d可以用(θd,?d)表示,其中θd∈[0,π]表示箔條姿態的俯仰角,?d∈[0,2π]表示箔條姿態的方位角。沒有配重的箔條散開后,可以認為姿態服從均勻分布,均勻分布時箔條姿態(θd,?d)的概率分布密度函數為

箔條生產加工技術的進步,使得通過配重技術可以控制箔條干擾的取向。經過配重后,箔條的取向表現為俯仰向上集中于某一特定的角度,可以假設其取向的概率分布為:方位角(也即?d)在0～2π范圍內服從均勻分布,θd的概率分布為相對集中于某一傾角θc以及一定的分散程度(也即方差D2)。對箔條而言,θd的概率分布總是關于θd=π/2水平面上下對稱的,于是可以用“θd在[0,π]范圍內以傾角θc和π-θc為中心服從方差為D2的正態分布”來近似描述箔條取向仰角的概率分布。因此,箔條空間取向的概率密度函數[6]可以表示為

1.2 配重箔條干擾的極化特性分析

假定雷達視線方向(LOS)位于水平面內,建立如圖1如示的雷達散射坐標系,箔條軸向在雷達散射坐標系下的姿態用(θ,?)表示,則可以認為θ=π/2-θd,?=?d。箔條軸向與雷達視線的夾角為Θ。將箔條等效為半波偶極子,則箔條的極化散射矩陣[8]為

式中,L為半波偶極子的等效長度,η=120πΩ為自由空間的特性阻抗,z0為偶極子的散射阻抗,cosΘ=cosθcos?,d·eh=cosθsin?,d·ev=sinθ。

圖1 雷達散射坐標系

箔條云由大量姿態不同的箔條偶極子構成,根據大數定理,可知箔條云單個極化通道的幅度服從瑞利分布,RCS服從指數分布,且箔條云極化散射矢量k=[SHHSVVSVH]T服從零均值的復高斯分布,其協方差矩陣為

式中,〈·〉為對箔條的所有可能的姿態求平均,N為箔條的數目。利用數值積分可以得到箔條各極化通道的平均RCS。

由圖2可以看出,當D很大時,箔條的分布趨于均勻分布,此時θc的大小對各極化通道平均RCS的影響較小,當D較小時,箔條的平均RCS隨θc起伏較大。當θc趨于90°時,箔條的取向分布接近水平,此時H H通道箔條的平均RCS達到最大,當θc和D趨于0°時,箔條的取向接近垂直,此時垂直極化通道箔條的RCS達到最大,σVV越來越大,σHV越來越小逐漸增大。

原有的極化識別方法沒有考慮箔條的配重,采取雙極化體制,發射極化為垂直接收,用垂直極化和水平極化來接收,原有識別方法的特征量為

艦船的極化散射以平板和二面角為主,電磁計算和實測數據皆表明:艦船目標同極化通道的回波幅度遠大于交叉極化通道,即

也就是說,艦船目標的特征量ρ1一般較大,如果箔條干擾未配重的話,其特征量ρ1一般較小,但是箔條配重后,當D較小且θc趨于0°時,ρ1較小的結論將不再成立,這意味著對于配重箔條,如果能夠將箔條的取向集中于垂直,則先前的極化識別方法將會識別錯誤,誤將該類型的箔條識別為艦船。下面將提出一種改進的極化識別方法,以保證箔條極化識別方法的穩健性和普適性。

2 改進的箔條干擾極化識別方法

2.1 改進的極化識別方法

圖2 各極化通道平均RCS隨θc和D變化的三維圖

艦船目標和箔條干擾的結構組成存在很大差異:艦船的結構以鐵板組成的平面散射和兩塊鐵板組成的兩面角散射為主,箔條干擾是由大量數目的箔條絲組成,箔條的取向分布對箔條云團的散射特性具有重要的決定作用。由于單根箔條的散射波是線極化波,而線極化的方向僅與箔條的取向有關,所以無論箔條是否進行配重,取向為何類型,也無法使得兩個同極化通道和交叉極化通道的回波RCS比值(即)同時很大,但對艦船目標,兩者同時較大。基于該差異,提出改進的箔條識別方法。

圖3 ρ2隨θc和D變化的三維圖

從圖3可以看出,ρ2的取值不超過3,這說明無論箔條的取向為何類型,也無法使得同時很大,但對艦船目標兩者同時較大。因此可以將雷達導引頭體制由雙極化體制改為全極化體制,在此基礎上對原有極化識別方法進行改進,將識別特征量修正為

2.2 改進方法和原有方法的性能對比

假設艦船的極化回波矢量服從零均值的復高斯分布,即箔條和艦船的分布形式相同,只是極化協方差矩陣中元素的取值不同。假設艦船的極化協方差滿足如下:

由于同極化通道之間的相關性,導致難以對改進方法的識別性能進行理論分析,本文采取計算機仿真對改進方法和原有方法的識別性能進行比較分析。選取幾種典型的箔條取向分布參數,進行仿真分析。根據上一節的數值積分結果可以得到箔條云極化協方差矩陣的元素取值,如表1所示,同時表1中也給出仿真時艦船目標極化特性的參數設置。基于表1中的參數進行仿真分析。由于式(6)和式(8)給出的識別特征量的取值范圍較大,不便于分析,所以對識別特征量進行非線性變換(可以證明,該變換為單調遞增函數,不影響識別概率),令

表1 箔條和艦船極化特性仿真參數設置

用H0假設表示雷達目標為箔條,用H1假設表示雷達目標為艦船,根據統計檢測理論可知,假設識別特征量為T,識別性能主要取決于p(T|H0)和p(T|H1)。p(T|H0)和p(T|H1)差別越大,識別性能越好。利用連續5個脈沖的回波,基于計算機仿真得到典型取向分布箔條干擾和艦船目標的識別特征量的統計分布p(T1|H0)、p(T1|H1)、p(T2|H0)、p(T2|H1),如圖4所示,圖中實線表示艦船,虛線為箔條干擾,分別對應假設H0和H1,每幅子圖的左邊為原有方法,識別特征量為T1,右邊為改進方法,識別特征量為T2,圖4(a)、(b)、(c)分別對應為箔條取向服從均勻分布、水平分布和垂直分布的情況。

圖4 典型取向分布箔條干擾和艦船目標的識別特征量的統計分布

通過圖4可以看出,對原有方法,水平分布時p(T1|H0)、p(T1|H1)差別明顯大于其他三種分布,這說明原有方法對水平分布的識別性能較好,但垂直分布時,原有方法得到的p(T1|H0)、p(T1|H1)差別很小,即對垂直分布箔條云,原有方法得到的特征量,箔條云和艦船目標的可分性較差。通過圖4(c)可以看出,改進方法得到的特征量艦船和箔條的可分性明顯強于原有方法。對其他的幾種分布形式,原有方法和改進方法得到的特征量,艦船和箔條的可分性大致相當,在圖4中的區別不大。根據5個脈沖的回波,選擇相應的識別門限,使得對艦船的識別率為99%,對箔條干擾進行識別,識別結果如表2所示。

_表2 原有方法和改進方法的識別性能對比

由表2可以看出,對垂直分布的箔條干擾,原有方法的識別率只有0.8%,但改進方法的識別率達到99.8%,對均勻分布和水平分布,改進方法的識別率和原有方法相當。這說明了本文提出的改進方法能夠對各種類型的箔條進行識別,較原有方法具有更強的適應性。

3 結束語

本文基于配重箔條的極化特性分析,提出了一種箔條極化識別的改進方法,通過計算機仿真證明了改進方法較原有方法具有更強的適應性。當然,識別性能的提高需要以雷達極化信息的獲取為基礎,必須由雙極化體制改為全極化體制。另外,本文的分析主要是基于計算機仿真,對艦船統計特性的假設也比較簡單,這些都有待于在下一步工作中改進。

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