海雜波混沌分形理論研究進(jìn)展

安徽博微長(zhǎng)安電子有限公司 倪代紅

空軍駐合肥地區(qū)軍事代表室 高振國(guó)

0 引言

海雜波通常是指那些雷達(dá)發(fā)出的信號(hào)經(jīng)海洋表面反射的后散射回波，是對(duì)海雷達(dá)信號(hào)接收與處理的主要干擾源，降低了對(duì)艦船、飛機(jī)、導(dǎo)彈、導(dǎo)航浮標(biāo)以及其它和海表面同在一個(gè)雷達(dá)分辨單元的目標(biāo)檢測(cè)能力。對(duì)于頻率較低的雷達(dá)，如米波雷達(dá)，由于其波長(zhǎng)長(zhǎng)，海表面近為平面，雜波效應(yīng)不明顯，對(duì)于頻率較高的微波雷達(dá)，海雜波的影響是不能忽視的。海面雜波情況受環(huán)境影響比較大，由于受到風(fēng)力、風(fēng)向、重力、引力、洋流等多因素的影響，因而會(huì)形成各種各樣的特征，如浪谷、波浪、漩渦、浪花、以及海浪下落的時(shí)候形成的水花，海情狀況相當(dāng)復(fù)雜。

對(duì)海雷達(dá)的探測(cè)和跟蹤性能常常會(huì)受到海雜波的影響，當(dāng)研究目標(biāo)為掠海飛行導(dǎo)彈或其他小目標(biāo)時(shí)，海雜波對(duì)探測(cè)性能的影響更為密切。雜波的出現(xiàn)，會(huì)增加雷達(dá)探測(cè)的虛警概率或降低恒虛警情況下的檢測(cè)概率，而對(duì)于海雜波來(lái)說(shuō)這種情況可能更加嚴(yán)重，海雜波是運(yùn)動(dòng)和起伏的，相對(duì)于地雜波來(lái)說(shuō)，更加難以消除,所以海雜波對(duì)雷達(dá)的影響就更為嚴(yán)重。

隨著各國(guó)對(duì)海領(lǐng)域的重視和各國(guó)海軍的發(fā)展，雷達(dá)在對(duì)各國(guó)海領(lǐng)域安全方面扮演者越來(lái)越重要的角色。而雷達(dá)的海面小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，在軍民用方面均占有重要的地位，它廣泛地應(yīng)用于監(jiān)控非法走私、海事救生、海洋安全等領(lǐng)域。岸基對(duì)海雷達(dá)、艦載雷達(dá)、氣球載雷達(dá)、預(yù)警機(jī)等雷達(dá)都需要對(duì)海雜波進(jìn)行處理。

因此，雷達(dá)信號(hào)在海雜波背景下的目標(biāo)檢測(cè)長(zhǎng)期以來(lái)一直是國(guó)內(nèi)外研究的一個(gè)重要話題。

1 海雜波特性

海雜波是由海表面的海浪、水花等產(chǎn)生,隨著海浪和水花變化具有準(zhǔn)周期性特征，海雜波的散射強(qiáng)度不僅取決于海面的表面張力、雷達(dá)波束相對(duì)于海浪的方位、海面的氣候環(huán)境、海浪的高度、速度等,而且還取決于各自雷達(dá)的自身參數(shù),例如雷達(dá)天線的極化方式、雷達(dá)波束的擦地角、雷達(dá)脈沖重復(fù)頻率、雷達(dá)頻率及脈寬等。

2 海雜波的混沌分形理論研究進(jìn)展

近年來(lái)，混沌和分形等非線性、非平穩(wěn)方法也被大量的用來(lái)研究海雜波的微弱目標(biāo)檢測(cè)。

2.1 混沌理論研究進(jìn)展

隨著混沌這個(gè)概念由Lornez在1963年提出，混沌理論則成為了一門(mén)新的理論。它的出現(xiàn)開(kāi)拓了海雜波研究的新方向。由于海雜波信號(hào)的變化趨勢(shì)與初始狀態(tài)聯(lián)系緊密，即使兩個(gè)海雜波信號(hào)的初始條件相差非常微小，其也可能造成差之毫厘，謬以千里的情況。Haykin[1]等人在1997年通過(guò)對(duì)實(shí)際海雜波數(shù)據(jù)的分析，證明了海雜波具有如下四條性質(zhì)：局部可預(yù)測(cè)性、最大李亞普諾夫指數(shù)為正、關(guān)聯(lián)維數(shù)有限、有界性。這個(gè)研究結(jié)果說(shuō)明混沌特性在海雜波中同樣存在，這使得研究者們利用混沌理論來(lái)研究海雜波的特性。Haykin通過(guò)對(duì)大量雷達(dá)實(shí)測(cè)的回波數(shù)據(jù)的分析研究，提出海雜波的分形相關(guān)維數(shù)在6和9之間。Haykin又利用了Wolf方法計(jì)算出最大李亞普諾夫指數(shù)為正，這些混沌不變量的結(jié)果顯示海雜波接近混沌信號(hào)[1]。

在國(guó)內(nèi)，海雜波混沌特性的研究起步較晚，哈爾濱工業(yè)大學(xué)的董華春等人通過(guò)對(duì)高頻雷達(dá)采集的海雜波數(shù)據(jù)分析得出，高頻雷達(dá)的海雜波回波也具有混沌特性[2]。這一研究成果也在武漢大學(xué)的余薇的研究中得到證明[3]；此后國(guó)防科技大學(xué)的姜斌[4]等通過(guò)利用S波段的海雜波回波數(shù)據(jù)分析其的混沌特性。此后國(guó)內(nèi)和國(guó)外的許多研究學(xué)者在這一成果的引導(dǎo)上，利用相空間重構(gòu)理論為海雜波建立混沌模型，然后通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)來(lái)檢測(cè)海雜波中隱藏的弱小目標(biāo)信號(hào)，檢測(cè)效果比統(tǒng)計(jì)模型更好。但是隨著越來(lái)越多的學(xué)者投入到混沌模型的研究中，漸漸發(fā)現(xiàn)海雜波僅僅符合混沌信號(hào)的某些性質(zhì)，卻不是混沌系統(tǒng)。

2.2 分形理論的研究進(jìn)展

曼德勃羅先生在1975年首先提出了“分形（Fractal）”的概念。按照分形幾何學(xué)的觀點(diǎn),一切復(fù)雜對(duì)象雖然看似雜亂無(wú)章,但他們具有相似性，簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是把復(fù)雜對(duì)象的某個(gè)局部進(jìn)行放大，其形態(tài)和復(fù)雜程度與整體相似。因此分形理論也越來(lái)越被海雜波的研究者們所熱愛(ài)，在海雜波的混沌特性分析中，人們發(fā)現(xiàn)海雜波存在分?jǐn)?shù)維的混沌吸引子。1993年，Lo首先證實(shí)了海雜波的時(shí)間序列具有分形特性，并利用海雜波與目標(biāo)回波分形維數(shù)的差異，進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)[5]。其將分形理論應(yīng)用到海雜波實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的處理中，實(shí)現(xiàn)了利用分形維數(shù)檢測(cè)海面目標(biāo)的方法。2002年Gao Jianbo通過(guò)研究IPIX雷達(dá)數(shù)據(jù)，指出海雜波具有分形特性[6]。在2005年Yang提出海雜波具有多重分形特性[7]。2004年，Martorella和Berizzi F,等在低掠射角條件下，通過(guò)控制變量法，分析了海雜波分形維數(shù)受海面風(fēng)向、洋流、空間、時(shí)間等的影響[8]。

Dong-Chen Li等人通過(guò)正常多普勒功率譜檢測(cè)海雜波背景下的海面小目標(biāo)，通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)通過(guò)該方法探測(cè)的結(jié)果比基于多形分析探測(cè)得到的結(jié)果更好，并在更低的計(jì)算復(fù)雜度的情況下和基于三特性分析探測(cè)結(jié)果相當(dāng)[9]。

Li D等利用正常化的Hurst指數(shù)，來(lái)進(jìn)行海雜波背景下的小目標(biāo)檢測(cè)，該研究通過(guò)IPIX雷達(dá)數(shù)據(jù)集的分析表明,海面回波的hurst指數(shù)隨海況和雷達(dá)的觀測(cè)方位的變化而變化。關(guān)于在利用自適應(yīng)距離單元檢測(cè)中，首先將海雜波背景下的hurst指數(shù)的均值和方差計(jì)算出來(lái)。通過(guò)分析IPIX雷達(dá)數(shù)據(jù)結(jié)果表明，基于分形理論用hurst正常化指數(shù)，可以獲得更好的測(cè)試結(jié)果[10]。

2016年Valeria Gracheva建立了多通道分析和抑制海雜波的機(jī)載微波雷達(dá)時(shí)空自適應(yīng)處理系統(tǒng)，通過(guò)該系統(tǒng)演示了海雜波多通道特性，幫助計(jì)算和模擬不同海洋情況下的海雜波通道特性[11]。

3 結(jié)束語(yǔ)

從文章可以看出許多國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家都在不遺余力的對(duì)海雜波進(jìn)行研究，期望得到能夠正確的分析海雜波特性并得到其模型，但是到目前為止還沒(méi)有統(tǒng)一有效的模型可供大家參考，從而降低海雜波在海面小目標(biāo)檢測(cè)中帶來(lái)的影響。而對(duì)于需要對(duì)3.2萬(wàn)公里的海岸線進(jìn)行防衛(wèi)的我國(guó)來(lái)說(shuō)，對(duì)海雜波的研究更為迫切。

[1]Haykin S,Puthusserypady S.Chaotic dynamics of sea clutter[J].Chaos:An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science,1997,7(4):777-802.

[2]董華春,宗成閣,權(quán)太范.高頻雷達(dá)海洋回波信號(hào)的混沌特性研究.電子學(xué)報(bào),2000,28(3):25-28.

[3]余薇,田建生.高頻雷達(dá)中提取海洋回波信號(hào)的新方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2006,28(8):1161-1163.

[4]王宏強(qiáng),姜斌,黎湘,等.基于改進(jìn)支持向量機(jī)的海面目標(biāo)檢測(cè)方法[J].信號(hào)處理,2007,23(4):598-602.

[5]Lo T,Leung H,Litva J,et al.Fractal characterisation of seascattered signals and detection of sea-surface targets[C]//IEE Proceedings F(Radar and Signal Processing).IET Digital Library,1993,140(4):243-250.

[6]Gao J,Yao K.Multifractal features of sea clutter[C]//Radar Conference,2002.Proceedings of the IEEE.IEEE,2002:500-505.

[7]Zheng Y,Gao J,Yao K.Multiplicative multifractal modeling of sea clutter[C]//Radar Conference,2005 IEEE International.IEEE,2005:962-966.

[8]Martorella M,Berizzi F,Mese E D.On the fractal dimension of sea surface backscattered signal at low grazing angle[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2004,52(5):1193-1204.

[9]Li D C,Shui P L.Floating small target detection in sea clutter via normalised Doppler power spectrum[J].IET Radar,Sonar & Navigation,2016,10(4):699-706.

[10]Li D,Shui P.Floating small target detection in sea clutter via normalised Hurst exponent[J].Electronics Letters,2014,50(17):1240-1242.

[11]Gracheva V,Ender J.Multichannel analysis and suppression of sea clutter for airborne microwave radar systems[J].IEEE Transactions on Geoscience and remote Sensing,2016,54(4):2385-2399.