天波超視距雷達中瞬態干擾定位方法研究

劉子威 蘇洪濤 胡勤振

?

天波超視距雷達中瞬態干擾定位方法研究

劉子威 蘇洪濤*胡勤振

(西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室 西安 710071)

為了對抗天波超視距雷達中的瞬態干擾，現有時域算法一般有干擾定位、干擾剔除與數據恢復3個步驟，其中干擾定位的精度直接決定了后續處理的性能。目前工程中應用的固定門限方法定位精度不夠，而現有文獻中提出的方法運算量較大，且對參數的選擇較為敏感。針對這一問題，該文提出一種迭代剔除平均檢測器。此檢測器將判決為干擾的樣本點剔除出迭代平均的過程，并采用前-后向檢測的定位方法，保證了背景估計與干擾定位的可靠性。天波超視距雷達的實測數據處理結果證明了所提方法的有效性。

天波超視距雷達；干擾定位；瞬態干擾抑制

1 引言

天波超視距雷達(Skywave Over-The-Horizon Radar, Skywave OTHR)工作在高頻(High Frequency, HF)波段，通過電離層對發射信號的折射實現下視探測，其能夠突破地球曲率的限制，探測到視距以外的目標。而下視探測的工作方式以及工作波長的范圍也使得天波超視距雷達具有一定的反隱身能力，因此受到研究者的廣泛關注。然而，高頻波段的用戶較多，且一些電離層的氣象活動也會產生高頻頻段的信號，因此天波超視距雷達常常受到高頻干擾的影響。如果干擾信號的持續時間比一個相干積累時間(Coherent Integration Time, CIT)短得多，稱這種干擾為瞬態干擾。除了流星余跡回波外，絕大多數的瞬態干擾信號與雷達發射信號不相關，同時，由于多普勒分辨率反比于積累時間，在匹配濾波和相干積累后，瞬態干擾仍然會覆蓋全部距離單元和大多數多普勒通道，嚴重影響后續目標檢測的性能。

對于瞬態干擾的抑制問題，大部分的方法均是通過慢時間干擾定位、干擾挖除和缺損數據插值等步驟完成瞬態干擾抑制。其中，所有的數據恢復均是根據干擾定位的結果進行的，干擾定位的準確性將直接影響整體干擾抑制的性能[10]。所以，對干擾定位方法的研究是至關重要的。文獻[5]和文獻[8]中提出用背景功率估值加上一個常數因子作為檢測門限，這一方法實現簡單，是目前工程應用中采用的方法。但瞬態干擾也會參與背景功率的估計，使得估值大于背景噪聲功率，降低了干擾定位的性能，且常數因子的選擇也過于經驗化。文獻[10]使用自適應高斯基表征(Adaptive Gaussian basis Representation, AGR)實現干擾檢測與剔除，文獻[11]和文獻[12]提出用小波變換的方法檢測慢時間數據中的突變點，但這些方法的運算量均較大，不適合實際使用。文獻[9]中使用Teager-Kaiser算子計算得到慢時間序列的突變情況，再使用目標檢測中的滑窗類恒虛警算法對劇烈突變點進行檢測。這一方法是目前為數不多的可以用虛警概率等定量指標來衡量干擾定位性能的方法。但是，實際中瞬態干擾的持續時間和出現的次數均是隨機的，這使得常規滑窗類定位方法檢測瞬態干擾的性能都對參考窗長和保護單元個數的選擇十分敏感。因此，滑窗類方法在瞬態干擾檢測的問題中依然不夠穩健。可以看到，找到一種計算量小，性能穩健，適合實際工程應用的瞬態干擾定位方法仍是十分必要的。

瞬態干擾的能量通常明顯大于背景噪聲，因此門限檢測方法是比較合適的。在一個CIT中，同一距離單元的噪聲基本上是平穩的，利用此特點，本文提出一種迭代剔除平均(Iteratively Censored Average, ICA)檢測器，該檢測器通過對背景噪聲樣本的迭代加權平均來估計背景功率，并且將檢測過程中過門限的點剔除出迭代過程，同時，采用前-后向檢測方法，進一步保證了定位結果的可靠性。本文方法具有恒虛警率特性，檢測性能與瞬態干擾的持續時間和出現次數均無關，實現簡單，適合工程實際使用。用實測數據對本文所提方法進行了驗證，結果證明了本文方法的有效性。

2 回波模型

2.1雜波

海雜波是主要的雜波分量。根據現有研究結果，一階Bragg峰的多普勒頻率為，其中為雷達工作波長，為天波掠射角，表示重力加速度。同時，記洋流附加的多普勒頻移為，則海雜波的慢時間回波模型建立為[13]

2.2瞬態干擾

常見的瞬態干擾可分為人為射頻干擾(Radio Frequency Interference, RFI)和自然界的閃電等短時信號。其共同特點是持續時間遠短于CIT，但在其持續時間內能量很大。因此，瞬態干擾的主要分量在慢時間上可以看作沖激信號：

其中，

3 ICA檢測器

在整個回波中，雜波能量是最強的。但從第2節中的雜波模型可以得到，雜波基本上集中在零多普勒頻率附近。盡管抑制雜波會損失掉低多普勒頻率處的干擾能量，但雜波譜的譜寬相對整個多普勒頻率范圍來說很窄，只要抑制雜波的濾波器凹口不要過寬，損失的干擾能量對干擾定位的影響是可以忽略的。因此，一般先對慢時間序列完成雜波抑制，再進行干擾定位。記雜波抑制后的慢時間回波為，主要成分為噪聲和瞬態干擾。在瞬態干擾檢測中，二元假設檢驗為

圖1 ICA檢測器示意圖

可以看到，由于在式(8)中背景噪聲的迭代依據了先前的判決結果，如果判決為存在干擾，則不將此樣本納入迭代過程，這樣就避免了瞬態干擾對背景噪聲功率估計的影響，使得整個定位結果更加可靠。

4 性能分析與實際應用

下面對ICA檢測器的性能進行分析。在僅含平穩噪聲的情況下，假設服從獨立同分布的復高斯分布，則經過平方率檢波后，服從參數為的指數分布，其概率密度函數(Probability Density Function, PDF)為

由于待檢測單元和參考單元均是統計獨立的，則任意時刻的虛警概率為

然而，盡管證明了ICA檢測器具有恒虛警率特性，但由于無法得到式(10)的閉式解，并不能直接通過計算得到門限因子。下面給出一種近似求解方法：由于虛警概率通常很小，在均勻噪聲背景中，被剔除的樣本是很少的，因此，在計算時，忽略剔除過程的影響，將式(8)近似為

圖2 近似誤差實驗圖

可以看到，隨著迭代的進行，實際的虛警概率將逐漸收斂于預設的虛警概率，偏差在2%以下。而在情況下開始階段出現的抖動，是因為在開始階段的迭代次數較少，存在一個相對較大的誤差，但是最大也只有6%，且隨著迭代，誤差也逐漸減小，在20次迭代后基本上已經收斂。由此可以看出，此近似方法計算得到的門限因子，能夠較好地逼近預設的虛警概率，近似誤差能夠滿足實際需求。

上面完成了對ICA檢測器的理論分析。實際中，如果干擾存在于CIT的開始階段，由于假設了前+1個樣本不包含干擾，直接進行迭代，則鄰近的一些單元在檢測時容易出現漏警。針對這種情況，本節提出使用前-后向檢測的方法增加定位的穩健性：對每一個待檢測的慢時間序列做順序和倒序兩次檢測，同時拋棄各次檢測的前半段結果，將后半段檢測結果進行合并作為最終的檢測結果。這樣，即使在待檢測慢時間序列的兩端均有干擾存在，隨著迭代，干擾的影響會逐漸減小，最終也能得到較可靠的檢測結果。

最后，將一次乘法操作和一次求和操作均記為一次運算，再比較一下現有方法和本文方法的總運算量。假設滑窗類恒虛警檢測器的單邊參考窗長為，以文獻[9]中選擇的單元平均選小檢測器(Smallest Of Constant False Alarm Rate, SO-CFAR)為例，比較結果如表1所示。

表1運算量分析

可以看到，由于SO-CFAR每次滑窗都需要進行求和運算，所需運算量最大。而本文方法的迭代運算和固定門限方法的背景估計方法均是線性的，因此與固定門限方法的運算量處在一個數量級上，相比于固定門限方法，并沒有增加太多的運算量。因此，本文方法從運算量上來說，也是十分適合工程實際應用的。

5 實測數據驗證及分析

本節中，使用某實驗天波超視距雷達的實測數據對本文方法進行驗證。作為比較，將目前雷達系統中應用的固定門限方法和文獻[17]中的SO-CFAR檢測器作為現有檢測方法，也用于同一組數據，以證明本文方法的有效性。

圖3是本文方法與現有檢測方法在實測數據上的效果比較圖。其中，圖3(a)給出了本文方法和固定門限方法的門限圖，圖3 (b)是用SO-CFAR檢測器得到的檢測結果。在本實驗中，虛警概率,，固定門限的門限因子為5 dB[8], SO-CFAR檢測器使用的保護單元個數為2。可以看到，由于固定門限是使用慢時間序列的所有樣本估計背景，包含了干擾樣本，使得背景估計過高，門限也偏高。同時，此方法的性能對門限因子的選擇也十分敏感。但本文所提ICA檢測器能較好地跟蹤背景的變化，前向和后向檢測門限均不會受到干擾樣本的影響。不僅將215~235重復周期間的瞬態干擾全部定位到，并且也成功定位到了330和440重復周期左右的弱瞬態干擾。圖3 (b)直觀地反映了滑窗類CFAR檢測方法的檢測性能受參數的影響。可以看到，由于瞬態干擾的出現次數和每次的持續時間均不可預知，當窗長選擇過短、保護單元過少時，干擾樣本將參考窗全部充滿，門限過高，定位效果非常差。可以預見，若窗長過長，或保護單元過多，在多段瞬態干擾的情況下，會出現多段干擾進入參考窗的情況，依然會造成定位性能下降。

圖3 本文檢測方法與現有檢測方法的比較圖

為了驗證干擾定位效果對最終干擾抑制性能的影響，根據圖3 (a)中兩種定位方法的結果進行干擾抑制和插值，得到的結果如圖4所示。使用的缺損數據插值算法來自文獻[7]。可以看到，未做任何干擾抑制處理時，瞬態干擾占據了所有的多普勒通道，將背景抬高至150 dB，嚴重影響了目標的檢測。根據固定門限方法得到的最終結果中，由于定位結果遺漏了部分干擾樣本，使得干擾抑制不徹底，在最終結果中，仍然存在部分干擾。同樣可知，當窗長選擇不當時，滑窗類檢測方法也會出現類似干擾遺留問題。而根據本文所提ICA檢測器得到的最終結果中，絕大部分干擾已被抑制掉，背景恢復平穩。同時，注意到在有些多普勒頻點上，干擾抑制后的幅度比未處理時的幅度更大，這是因為瞬態干擾和雜波、目標等是帶相位疊加，因此不同的相位差會使得疊加干擾后的結果比原先的結果更大或更小。以上結果證明了本文方法的有效性，也說明了對現有瞬態干擾定位方法進行改進的必要性。

圖4不同定位結果對應的干擾抑制效果

6 結束語

天波超視距雷達容易受到瞬態干擾的影響。在瞬態干擾抑制過程中，干擾定位的精確度直接決定了整個干擾抑制的性能。目前工程中應用的定位方法比較經驗化，效果不夠理想，而現有文獻中提出的方法也存在運算量較大或對參數選擇敏感的問題，不適合工程應用。本文根據一個CIT中同一距離單元的背景噪聲相對平穩這一特點，提出一種迭代剔除平均檢測器，并采用前-后向檢測的方式得到最終定位結果。實測數據證實所提方法可對瞬態干擾進行有效檢測，得到準確的干擾位置。同時，其性能不依賴于瞬態干擾的持續時間和出現次數，且運算量較小，適合工程實際使用。

參考文獻

[1] ROESENER A G and GERBER J D. Analyzing potentialover-the-horizon radar site locations[J]., 2015, 30(4): 14-22. doi: 10.1109/MAES.2015.140145.

[2] HE Qian, LI Xiaodong, HE Zishu,MIMO-OTH radar: signal model for arbitrary placement and signals with non-point targets[J]., 2015, 63(7): 1846-1857. doi: 10.1109/TSP.2015.2403275.

[3] LIU Ziwei, SU Hongtao, and HU Qinzhen. Method to suppress transient interference in skywave OTHR[J]., 2015, 51(20): 1606-1607. doi: 10.1049/ el.2015.2166.

[4] 胡進峰, 李萬閣, 艾慧, 等. 基于改進時頻分析方法的天波雷達機動目標檢測算法研究[J]. 電子與信息學報, 2015, 37(8): 1843-1848. doi: 10.11999/JEIT141485.

HU Jinfeng, LI Wange, AI Hui,Maneuvering target detection algorithm based on improved time-frequency analysis method in skywave radar[J].&, 2015, 37(8): 1843-1848. doi: 10.11999/JEIT141485.

[5] 邢孟道, 保錚, 強勇. 天波超視距雷達瞬態干擾抑制[J]. 電子學報, 2002, 30(6): 823-826. doi: 10.3321/j.issn:0372-2112. 2002.06.014.

XING Mengdao, BAO Zheng, and QIANG Yong. Transient interference excision in OTHR[J]., 2002, 30(6): 823-826. doi: 10.3321/j.issn:0372-2112.2002. 06.014.

[6] TURLEY M. Impulsive noise rejection in HF radar using a linear prediction technique[C]. IEEE International Radar Conference, Adelaide, SA, Australia, 2003: 358-362. doi: 10.1109/RADAR.2003.1278767.

[7] LIU Ziwei, SU Hongtao, and HU Qinzhen. Spectrum reconstruction in the sky-wave OTHR using GAPES[C]. IEEE International Radar Conference, Lille, France, 2014: 1-5. doi: 10.1109/RADAR.2014.7060445.

[8] QUAN Yinghui, XING Mengdao, ZHANG Lei,Transient interference excision and spectrum reconstruction for OTHR[J]., 2012, 48(1): 42-44. doi: 10.1049/el.2011.2799.

[9] 李茂, 何子述. 基于矩陣補全的天波雷達瞬態干擾抑制算法 [J]. 電子與信息學報, 2015, 37(5): 1031-1037. doi: 10.11999/ JEIT140973.

LI Mao and HE Zishu. Sky-wave radar transient interference suppression based on matrix completion[J].&, 2015, 37(5): 1031-1037. doi: 10.11999/JEIT140973.

[10] GUO Xin, SUN Hongbo, and YEO T S. Transient interference excision in over-the-horizon radar using adaptive time-frequency analysis[J]., 2005, 43(4): 722-735. doi: 10.1109/ TGRS.2005.844291.

[11] 權太范, 李健巍, 于長軍, 等. 高頻雷達抑制沖擊干擾的研究與實驗[J]. 電子學報, 1999, 27(12): 23-25. doi: 10.3321/j.issn: 0372-2112.1999.12.007.

QUAN Taifan, LI Jianwei, YU Changjun,An approach and experiment of suppressing burst interference in high-frequency radar[J]., 1999, 27(12): 23-25. doi: 10.3321/j.issn:0372-2112.1999.12.007.

[12] 薄超, 顧紅, 蘇衛民, 等. 天波雷達欠密度流星余跡干擾抑制算法[J]. 兵工學報, 2015, 36(5): 846-853. doi: 10.3969/j.issn. 1000-1093.2015.05.012.

BO Chao, GU Hong, SU Weimin,Under-dense meteor trail interference suppression algorithm for over-the-horizon radar[J]., 2015, 36(5): 846-853. doi: 10.3969/j.issn.1000-1093.2015.05.012.

[13] FABRIZIO G A, GERSHMAN A B, and TURLEY M D. Robust adaptive beamforming for HF surface wave over-the-horizon radar[J]., 2004, 40(2): 510-525. doi: 10.1109/ TAES.2004.1310001.

[14] YI Jianxin, WAN Xianrong, CHENG Feng,Computationally efficient RF interference suppression method with closed-form maximum likelihood estimator for HF surface wave over-the-horizon radars[J]., 2013, 51(4): 2361-2372. doi: 10.1109/TGRS.2012.2210903.

[15] BARNUM J R and SIMPSON E E. Over-the-horizon radar sensitivity enhancement by impulsive noise excision[C]. IEEE National Radar Conference, Syracuse, USA, 1997: 252-256. doi: 10.1109/NRC.1997.588315.

[16] 何友, 關鍵, 孟祥偉, 等. 雷達目標檢測與恒虛警處理[M]. 北京: 清華大學出版社, 2011: 222-226.

HE You, GUAN Jian, MENG Xiangwei,Radar Target Detection and CFAR Processing[M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2011: 222-226.

[17] TRUNK G V. Range resolution of targets using automatic detectors[J]., 1978, 14(5): 750-755. doi: 10.1109/TAES.1978. 308625.

Transient Interference Localization Method in the Skywave Over-the-horizon Radar

LIU Ziwei SU Hongtao HU Qinzhen

(,,710071,)

In order to excise transient interferences in the skywave over-the-horizon radar, regular time-domain methods use steps as interference localization, interference blanking and data restoration. The interference excision performance depends highly on the interference localization performance. In the real system, the constant threshold detection method is adopted. However, it can not provide reliable localization performance. Some other existing methods need large computational costs and are sensitive to the parameters. To solve these problems, an iteratively censored average detector is proposed. The proposed detector removes the interference samples from the iterative estimating procedure and adopts a forward-backward localizing method to ensure the reliability of the localization performance. The experimental data collected from a trial skywave over-the-horizon radar are used. Results verify the effectiveness of the proposed method.

Skywave over-the-horizon radar; Interference localization; Transient interference suppression

TN958

A

1009-5896(2016)10-2482-06

10.11999/JEIT151475

2015-12-29；改回日期：2016-05-13；網絡出版：2016-07-15

蘇洪濤 suht@xidian.edu.cn

國家自然科學基金(61372134, 61401329)

The National Natural Science Foundation of China (61372134, 61401329)

劉子威： 男，1989年生，博士生，研究方向為雷達自適應抗干擾技術和陣列信號處理.

蘇洪濤： 男，1974年生，教授，博士生導師，研究方向為超視距雷達信號處理、陣列信號處理和統計信號處理.

胡勤振： 男，1988年生，博士生，研究方向為組網雷達自適應檢測和統計信號處理.