基于模糊綜合的合成孔徑雷達局部遮蓋干擾評估

俞道濱， 冉 達， 吳彥鴻(裝備學(xué)院 光電裝備系, 北京 101416)

基于模糊綜合的合成孔徑雷達局部遮蓋干擾評估

俞道濱， 冉 達， 吳彥鴻
(裝備學(xué)院 光電裝備系, 北京 101416)

為了對合成孔徑雷達的局部遮蓋干擾進行全面客觀地描述，提出一種基于模糊綜合的評估方法。對局部遮蓋干擾的多個變化因素進行了分析，給出了對干擾效果評估的典型指標，詳細總結(jié)了基于模糊綜合的評估流程；依據(jù)定性與定量相結(jié)合的原則，應(yīng)用層次分析法確定各評估指標的權(quán)重值，通過模糊綜合計算得到干擾變化因素組合對各級評語的隸屬度。車輛目標局部遮蓋干擾評估的仿真表明：該方法能夠客觀地描述多個變化因素下的干擾效果，評估結(jié)果與干擾圖像具有緊密對應(yīng)關(guān)系。

合成孔徑雷達；局部遮蓋；模糊綜合評估；層次分析法

SAR干擾評估是衡量干擾方式的有效性以及雷達干擾設(shè)備性能優(yōu)劣的重要指標，通過對不同干擾效果進行正確客觀地評估，可以有效進行干擾技術(shù)和樣式的優(yōu)化，具有十分重要的意義[1-3]。其中，通過對干擾前后圖像評估指標的定量分析可以得到較為客觀的評估結(jié)果。隨著空間電磁環(huán)境日趨復(fù)雜，干擾樣式的千變?nèi)f化，對評估指標的計算往往會帶來很大的不確定性，難以達到完全的客觀[4-5]。同時，對于全景干擾和局部干擾的不同條件，典型指標如歐氏距離[6-7]、相關(guān)系數(shù)[8]、等效視數(shù)[4]、結(jié)構(gòu)相似度[9]等均具有不同的適用性，單個評估指標對于干擾結(jié)果的表達均具有一定的局限，僅能夠反映干擾前后SAR圖像在亮度大小、像素變化程度、對比度和結(jié)構(gòu)性等指標上存在的差別。通過將評估指標的計算與主觀評估方法進行結(jié)合是一種可行的途徑，如在欺騙干擾不同樣式和評估準則下，引入?yún)^(qū)域匹配度[10]、紋理結(jié)構(gòu)特性[11]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[12]等的輔助，達到與主觀評估結(jié)果的一致，但對于局部干擾特征明顯的SAR圖像而言，該類方法缺乏針對性，無法對局部區(qū)域散射特征的不同破壞程度進行準確的描述和評估。

本文借鑒多評估指標模糊綜合處理的思想，對合成孔徑雷達的局部遮蓋干擾進行評估。首先，對局部遮蓋干擾的面積、位置、亮度、分布和數(shù)量等因素的變化進行分析，從干擾變化的特點入手展開討論，使干擾評估更具有針對性；其次，列出能夠?qū)Ω蓴_變化進行描述的典型評估指標，給出干擾評估的流程，其中，各個指標權(quán)重應(yīng)用層次分析法進行計算，并應(yīng)用模糊綜合處理的方法計算隸屬度函數(shù)，得到綜合性的評估結(jié)論；最后，通過對車輛目標的局部遮蓋干擾評估的仿真，分析評估結(jié)果與干擾效果的一致性，驗證所提方法的有效性。

1 局部遮蓋干擾變化

SAR圖像是地面場景的后向散射特性分布灰度圖像。特定的干擾樣式，如類雜波干擾、微動調(diào)制干擾等方法，能夠生成具有局部遮蓋特征的干擾區(qū)域，可破壞區(qū)域內(nèi)重點目標的后向散射特征，繼而影響對SAR圖像判讀的準確性[13]。當SAR圖像的局部區(qū)域受到干擾時，干擾圖像疊加于原始圖像之上，設(shè)干擾區(qū)域的變化在2個維度上具有相同規(guī)律，此時可以從一維視角對干擾的變化進行描述，如圖1所示。可以看出，局部遮蓋干擾具有靈活多變的特點。

圖1 局部遮蓋干擾的變化

干擾的變化主要有以下幾種方式：

1) 干擾面積變化。該變化主要由干擾信號的相干性決定，相干性越高，則生成的干擾區(qū)域面積越小。生成局部遮蓋干擾的信號通常具有部分相干性，通過對距離向或方位向的失配程度，得到與干擾功率相匹配的遮蓋區(qū)域面積。

2) 干擾位置變化。該變化主要由空間幾何關(guān)系和干擾調(diào)制參數(shù)決定。當干擾機與SAR照射中心點的相對位置固定時，通過對時延和多普勒調(diào)制的控制，可以使干擾區(qū)域中心點在距離維或方位維發(fā)生相應(yīng)的移動，控制對特定位置區(qū)域的遮蓋。

3) 干擾亮度變化。該變化主要由干信比決定，當干信比較大時，灰度圖像飽和，即在圖像上產(chǎn)生了高亮區(qū)域，對圖像識別的影響最大。對干擾方而言，過大的干信比也是需要避免的：一方面可能會觸發(fā)雷達的抗干擾措施；另一方面，會因過亮而暴露遮蓋區(qū)域的位置，不具備隱蔽性。

4) 干擾分布變化。該變化主要由干擾樣式及其調(diào)制參數(shù)決定，選擇靈活的干擾樣式能夠?qū)崿F(xiàn)對區(qū)域內(nèi)干擾分布的控制，與特定的成像背景相結(jié)合，達到更佳的干擾隱蔽效果。

5) 干擾數(shù)量變化。該變化主要由干擾機處理次數(shù)決定。在滿足空間幾何關(guān)系合適、干擾功率足夠、處理時間充足等前提下，結(jié)合對調(diào)制參數(shù)的控制，達到對干擾數(shù)量和位置的綜合控制。

以上幾種干擾變化涵蓋了局部干擾的主要特點，是干擾評估中要考慮的主要因素。

2 基于模糊綜合的干擾評估

針對上述多種干擾變化，用單一的評估指標無法進行準確描述，此時采用模糊綜合的評估方法可較好地解決多指標下的評估問題[14]。模糊綜合法是在模糊數(shù)學(xué)理論上建立的一種評估方法，用來刻畫屬于或不屬于程度的“中介狀態(tài)”，對于由不同干擾變化組合產(chǎn)生的復(fù)雜因素集，應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)的思路可以得到局部遮蓋干擾對多個評語的歸屬度。評估過程中，首先要主觀地給出對評估指標兩兩比較的重要性判斷，之后應(yīng)用層次分析法(AHP)計算得到各評估指標的相對權(quán)重，故該方法可以視作是一種定量與定性相結(jié)合的評估方法，具有較好的應(yīng)用性。

2.1 干擾評估指標

對于評估指標的選擇有多種方案，它們均能體現(xiàn)上述局部遮蓋干擾的變化。本文選擇均方誤差、平均絕對差、等效視數(shù)差、歐氏距離、相關(guān)系數(shù)及結(jié)構(gòu)相似度6個評估指標，其中，前3個指標可以直接體現(xiàn)干擾前后圖像像素灰度值的差別，后3個指標可以表示干擾前后圖像整體特性的差別。

1) 均方誤差e：表示受干擾前后SAR圖像在相同位置處像素灰度值的差值。公式為

(1)

(2)

2) 平均絕對差D：表示像素變化的劇烈程度，受干擾前后SAR圖像的平均絕對差為

(3)

3) 等效視數(shù)差E：等效視數(shù)是衡量SAR圖像斑點噪聲相對強度的重要指標，定義為

(4)

式中：μ0和μjam分別表示干擾前后圖像灰度值的平均值；σ0和σjam分別表示干擾前后圖像灰度值的標準差。E越大，干擾效果越好。

(5)

d越大，干擾效果越好。

5) 相關(guān)系數(shù)ρ：反映干擾前后圖像的統(tǒng)計特性。公式為

(6)

6) 結(jié)構(gòu)相似度S：表示干擾前后圖像的整體結(jié)構(gòu)差異。假設(shè)干擾前后的SAR圖像數(shù)據(jù)分別為X和Y，則S定義為

(7)

其中

(8)

(9)

(10)

2.2 干擾評估流程

2.2.1 確定評估對象的因素集和評估指標

分別用特定的字母縮寫代表該干擾變化因素，如面積S(Square)、位置P(Position)、亮度L(Light)、分布D(Distribution)和數(shù)量N(Number)；用加減號表示該因素的變化方向，其中S+和S-分別表示面積增大和減小，P+和P-分別表示位置上移和下移，L+和L-分別表示亮度增大和減小，D+表示分布變化，N+和N++分別表示數(shù)量增加1個和2個。將上述縮寫進行不同的組合，可得到干擾的多種變化，本文將10個典型干擾變化因素組合設(shè)定為評估對象的因素集，分別為：{(S-)PLDN、(S+)PLDN、(S-)(P+)LDN、(S-)(P-)LDN、(S-)P(L+)DN、(S+)P(L+)DN、(S-)PL(D+)N、(S+)PL(D+)N、(S-)PLD(N+)、(S-)PLD(N++)}，評估指標設(shè)定為2.1節(jié)中給出的6個典型評估指標。

2.2.2 確定評估對象的評語集

設(shè)定評語集為{優(yōu)、良、中、及、較差、差}，為每個評語選擇對應(yīng)的因素變化區(qū)間，如表1所示，其中，對于同一評估指標，其下標越小，表示該變量代表的數(shù)值越小。每個變量取值需結(jié)合具體情況考慮，此處用中值代替。評語“優(yōu)”和“差”，則對應(yīng)取值范圍的上限或下限。

表1 每個評語對應(yīng)的因素變化區(qū)間

2.2.3 確定評估因素的權(quán)重向量

應(yīng)用AHP法解決多屬性值歸屬問題，僅需對每一個決策準則的相對重要性給出判斷，具有很好的一致協(xié)調(diào)性和層次可構(gòu)性。該方法的具體流程包括：建立AHP模型，確定決策層次，設(shè)置判斷矩陣，確定屬性權(quán)重，并應(yīng)用1～9標度量化等級表，給出同一層屬性中每一個元素的重要性評估[15]。

屬性中有些指標是越大越好，有些指標則需要越小越好，所以在設(shè)置判斷矩陣時需要將不同屬性的量綱進行歸一化，才能作進一步分析。對于因素集權(quán)重的確定，此處采用特征矢量法，依據(jù)上表建立兩兩比較判斷矩陣，并求得特征值和特征向量。根據(jù)矩陣公式AW=λmaxW，歸一化后得到所求的權(quán)重向量。

2.2.4 確定多指標模糊綜合的評估結(jié)果

B=A°R

(11)

上式表示模糊變換，即由模糊矢量A與模糊矩陣R合成一個模糊矢量Y，°表示模糊運算。

3 評估實例仿真分析

應(yīng)用上述方法對受局部遮蓋干擾的車輛目標SAR圖像進行評估，分辨率為0.5m×0.5m，車輛模型及其成像結(jié)果如圖2所示。

a) 油罐車3D模型

b)車輛的SAR成像結(jié)果圖2 車輛模型及其成像結(jié)果

在所設(shè)定的干擾因素變化下，計算得到相應(yīng)的評估數(shù)據(jù)，如表2所示；評估指標與各評語的對應(yīng)關(guān)系，如表3所示。

表2 評估數(shù)據(jù)

表3 評估標準

對車輛目標而言，此處認為整體特性較圖像灰度細節(jié)具有更高的重要性，故構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣為

(12)

在該判斷矩陣設(shè)定下，計算權(quán)重值為[0.264 8，0.264 8，0.264 8，0.109 4，0.048 1，0.048 1]。經(jīng)驗證，矩陣滿足一致性要求。干擾評估結(jié)果如表4所示。相應(yīng)的受干擾圖像及其所得評語如圖3所示。

其中，圖3a)和圖3b)反映局部遮蓋面積變化；圖3c)和圖3d)反映局部遮蓋位置變化；圖3e)和圖3f)反映局部遮蓋亮度變化；圖3g)和圖3h)反映局部遮蓋分布變化；圖3i)和圖3j)反映局部遮蓋數(shù)量變化。對以上干擾效果進行分析：

1) 干擾面積是一個至關(guān)重要的因素，當其與目標散射的面積相適應(yīng)時，得到的干擾效果較好。對比圖3a)和圖3b)的評估結(jié)果可知，當僅改變干擾區(qū)域面積時，評估結(jié)果能夠提高2個等級，此時能夠達到對目標的完全遮蓋。

2) 對于面積相同的干擾區(qū)域，則干擾位置位于目標散射較弱的區(qū)域時，得到的干擾效果較好。對比圖3a)、圖3c)和圖3d)的評估結(jié)果可知，干擾區(qū)域分別位于車尾、車身和車頭位置時，干擾效果有所提升，此時強弱散射區(qū)域之間的差別有所減小，增大了目標識別的難度。

表4 評估結(jié)果

圖3 局部遮蓋干擾變化及其評估結(jié)果

3) 干擾區(qū)域亮度由有效干擾功率決定，顯然對該因素的提升需要一定代價，但當干擾區(qū)域具有足夠的亮度時，能夠顯著提升最終的干擾效果。對比圖3b)、圖3e)和圖3f)的評估結(jié)果可知，一方面，對于大面積區(qū)域遮蓋的情況，亮度的提升使評估結(jié)果提高了一個等級；另一方面，對于亮度較大的遮蓋干擾，大小面積的評估結(jié)果均為優(yōu)，只是面積較大的效果對優(yōu)的隸屬度較高。需要指出的是，雖然較高的亮度能夠完全遮蓋干擾區(qū)域下的目標散射特性，但容易暴露目標的位置，不利于目標保護的隱蔽性。

4) 干擾區(qū)域分布特性是一個與目標背景聯(lián)系較大的一個因素，能夠提升對目標檢測的干擾效果。當僅考慮目標特性時，平緩的分布特性對于散射特性的破壞作用較小，而起伏較大的分布得到的干擾效果較好。對比圖3a)、圖3g)和圖3b)、圖3h)的評估結(jié)果可知，無論面積如何，改變干擾區(qū)域的分布均提高了一級評估結(jié)果。

5) 干擾區(qū)域數(shù)量對干擾評估結(jié)果的提升顯而易見，且數(shù)量越多干擾效果越好，但亦會受干擾有效功率的限制。對比圖3a)、圖3i)和圖3j)的評估結(jié)果可知，增加一個干擾區(qū)域且相互之間無重疊，則干擾評估結(jié)果會提高兩級。

由上述分析可知，所提出的評估方法得到的評估結(jié)果與實際干擾效果具有很好的一一對應(yīng)關(guān)系，且與視覺效果相一致，對于局部遮蓋干擾有很好的適用性。同時，進一步分析所得評估結(jié)果，可以給出一種最優(yōu)的干擾策略：當干擾功率足夠時，通過改變局部遮蓋的位置、數(shù)量和亮度能夠達到最優(yōu)的干擾效果；當干擾功率不足時，通過改變局部遮蓋的位置、面積和分布亦能獲得更優(yōu)的干擾效果。

4 結(jié) 束 語

本文提出一種基于模糊綜合的合成孔徑雷達局部遮蓋干擾評估方法，能夠?qū)Χ鄠€干擾變化因素下的干擾效果進行全面客觀地描述。在不同的局部遮蓋干擾應(yīng)用中，根據(jù)由該方法得到的評估結(jié)果，可以對實施干擾的策略進行優(yōu)化，即在不同的干擾功率限制下實現(xiàn)最優(yōu)的干擾效果，故在合成孔徑雷達對抗中具有一定借鑒意義。如何進一步優(yōu)選干擾評估指標，從而更加全面地對干擾效果進行描述，是下一步研究中值得關(guān)注的問題。

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(編輯：李江濤)

Evaluation of SAR Partial Coverage Jamming Based on Fuzzy Comprehensive Method

YU Daobin， RAN Da， WU Yanhong

(Department of Optical and Electronic Equipment, Equipment Academy, Beijing 101416, China)

To comprehensively and objectively describe the local coverage jamming of synthetic aperture radar (SAR), an evaluation method based on fuzzy synthesis is proposed. This paper analyzes the variables of local disturbance, brings forth the typical indexes of the assessment of the interference effect, and summarizes the evaluation process based on the fuzzy synthesis. Based on the principle of combination of qualitative analysis and quantitative analysis, the method of analytic hierarchy process (AHP) is used to determine the weight value of each evaluation index, and the membership degree of the combination of disturbance change factors is achieved through fuzzy comprehensive calculation. The simulation result of vehicle target local coverage interference assessment shows that this method can objectively describe the interference effect of multiple variables, and the evaluation result has a close corresponding relationship with the interference image.

synthetic aperture radar (SAR); local coverage; fuzzy comprehensive evaluation; analytic hierarchy process (AHP)

2016-11-27

俞道濱(1988—)，男，博士研究生，主要研究方向為電子信息對抗與試驗。ydbaidy@163.com 吳彥鴻，男，教授，博士生導(dǎo)師。