對STAP的多無人機協同干擾仿真研究

劉 軍，盛子恒，張 昀

(1.中國船舶重工集團公司第七二三研究所，江蘇 揚州 225101；2.新南威爾士大學，悉尼 2052)

0 引 言

在現代高技術的戰爭環境下，由于超低空突防導彈、高速高機動作戰平臺等現代化裝備的大量使用，戰線模糊、戰場區域延伸擴大，制空權的掌握是贏得戰爭勝利的重要保證。機載預警(AEW)雷達作為制空權的重要組成部分，它可以及時獲得敵軍兵力布署、火力配備、集結地域和增援調動等情況，并指揮引導己方作戰平臺快速到達有利的作戰位置，因此廣泛用于軍事低空補盲、空戰指揮及海面目標搜索等關系國計民生的領域[1-3]。

空時自適應處理[4](STAP)作為AEW雷達最先進的信號處理技術，已應用在以“E-2D”為代表的新一代預警機上，STAP通過空時二維聯合濾波技術濾除強地面雜波和干擾，因而可以獲得非常高的檢測性能，這給突防平臺的生存帶來了巨大挑戰。目前針對STAP的干擾研究不多，如文獻[5]研究了基于頻移干擾的STAP干擾，文獻[6]研究了基于密集假目標的STAP干擾，文獻[7]研究了地形彈射的STAP干擾。盡管這些干擾能夠對STAP取得一定的干擾效果，但這些研究均是基于單平臺的干擾，機載雷達很容易通過STAP的自適應空域濾波進行濾除。

因此針對上述問題，本文提出采用多無人機協同干擾的方法，并建模和仿真研究了多無人機協同干擾下的干擾效能。

1 STAP技術的原理

STAP算法的實質[8-9]是一維空域濾波技術在空-時二維域中的推廣和應用，其利用了目標和雜波在角度-多普勒域上分布的差異性，通過對能使目標信號增益最大的權值的計算，實現雜波的抑制。

STAP處理框圖[10-11]如圖1所示，假設雷達天線為N陣元的線陣，1個相干處理間隔內的脈沖數為K，則雷達天線接收的某一距離單元的空時采樣信號可以用1組N×K維的快拍數據表示，即：

(1)

式中：n=1，2，…,N；k=1，2，…,K；xn,k,l代表雷達第n個陣元、第k個脈沖、在第l次快拍時的空時二維采樣數據。

全空時二維自適應處理結構，即“最優處理器”的原理圖如圖2所示，wnk(n=1，2，…,N；k=1，2，…,K)為空時二維權系數。

處理過程中，可以按先時后空的順序將Xl表示為NK×1的矢量，即：

Xl=[X1,l…Xn,l…XN,l]Τ

(2)

式中：Xn,l=[xn,1,l…xn,k,l…xn,K,l]。也可以

圖1 STAP處理框圖

圖2 “最優處理器”的原理圖

按先空后時的順序同樣表示為NK×1的矢量，即：

(3)

式中：Xk,l=[x1,k,l…xn,k,l…xN,k,l]Τ。

同時，用先時后空排列的NK×1維W表示該處理器的權矢量，則：

(4)

該處理器可以描述為如下的數學優化問題：

(5)

(6)

式中：?為Kronecker積；Ss(ψ)和St(fd)分別表示空域導向矢量和時域導向矢量；λ為雷達工作波長；d為陣元間距；ψ為雜波入射錐角；fd為待檢第l個距離單元的多普勒頻移。

對第l個距離單元的采樣數據Xl做上述全空時濾波處理，濾波輸出為：

y=WΗXl

(7)

根據上面各式可以解得的最優權矢量Wopt為：

Wopt=μR-1S

(8)

(9)

由上述分析可以看出，權矢量表達式由雜波協方差逆矩陣和目標矢量兩部分組成，第一部分相當于對雜波進行白化，后一部分相當于對目標信號進行匹配濾波。

圖3為目標與雜波功率譜分布，其中仿真參數：陣元數N=16，脈沖數K=16，目標位于方位向10°，多普勒頻率150 Hz，目標位于第160個距離單元，信雜比-50 dB。

圖3 目標與雜波功率譜分布

由圖3可以看出，雜波功率譜呈對角線分布，目標完全被雜波掩蓋。圖4為采用STAP處理前后各距離單元內的功率分布。

由圖4可以看出，未采用STAP處理，目標位置很難確定，而采用STAP處理后，在距離單元160處目標凸顯出來。因此，可以說明，在強雜波背景下，STAP處理可以非常好地濾除雜波。

2 基于多無人機協同干擾的建模和仿真

本文將對2架無人機從不同方位角的協同干擾進行建模和仿真，如圖5所示，無人機1產生干擾信號1，無人機2產生干擾信號2，其干擾時序采用如圖所示的空時交織干擾時序，不同于傳統的單站干擾，干擾信號1的持續時間為TJ1，干擾信號2的持續時間為TJ2，干擾信號的空時交織目的在于防止干擾信號被雷達通過STAP技術濾除，即使在雷達脈沖重復周期T內，雷達的權值發生變化，由于計算取值時間的滯后性，無法形成該時間段的真正權值。因此，通過STAP技術將無法將干擾信號濾除，從而達到對STAP技術干擾的目的。

圖4 各距離單元內的功率分布

圖5 協同干擾的干擾時序圖

在協同干擾時，兩干擾機可以選擇相同的干擾樣式，也可以選擇不同的干擾樣式，下面將分別對這2種不同的協同干擾進行仿真。圖6為不同方位同種干擾樣式的協同干擾示意圖。

圖7為不同方位同種干擾樣式協同干擾下的STAP處理算法對目標的提取結果，干信比分別為0 dB、5 dB、10 dB。其中，無人機1的方位角為-5°，無人機2的方位角為25°，其他仿真參數與上一節相同。

圖7 不同副瓣干擾功率下STAP處理的結果

由圖7可以看出，在不同方位同種干擾樣式的協同干擾下，當干擾功率為0 dB、5 dB和10 dB時，經STAP處理后的信噪比分別為7 dB、1 dB和-6 dB，也即隨著兩無人機干擾功率的增大，目標的信雜比逐漸減小，并且在目標附近出現多個假目標。

圖8為不同方位不同干擾樣式協同干擾下的STAP處理算法對目標的提取結果，干信比分別為0 dB、5 dB、10 dB。其中，無人機1的方位角為-5°，無人機2的方位角為25°，其他仿真參數與上一節相同。

圖8 不同副瓣干擾功率下STAP處理的結果

由圖8可以看出，在不同方位不同干擾樣式的協同干擾下，當干擾功率為0 dB、5 dB和10 dB時，經STAP處理后的信噪比分別為4 dB、-2 dB和-8 dB，也即隨著兩無人機干擾功率的增大，目標的信雜比逐漸減小，并且在目標附近出現多個假目標。不同方位不同干擾樣式的協同干擾與同種干擾樣式的協同干擾相比，干擾效果更好，達到相同干擾所需要的干擾功率更低。這主要是由于不同方位不同干擾樣式注入后，使得STAP處理協方差矩陣的計算更加復雜，也即增加了權值計算的難度。

3 結束語

本文針對目前基于單平臺的STAP干擾存在的不足，提出基于多無人機平臺的多方位協同干擾，并建模和仿真研究了不同方位同種干擾樣式協同和不同方位不同干擾樣式協同的干擾效能。仿真結果表明：在不同方位同種干擾樣式的協同干擾下，當干擾功率為0 dB、5 dB和10 dB時，經STAP處理后的信噪比分別為7 dB、1 dB和-6 dB，而在不同方位不同干擾樣式的協同干擾下，當干擾功率為0 dB、5 dB和10 dB時，經STAP處理后的信噪比分別為4 dB、-2 dB和-8 dB。不同方位不同干擾樣式的協同干擾與同種干擾樣式的協同干擾相比，干擾效果更好，達到相同干擾所需要的干擾功率更低。本文的研究對于STAP干擾的工程應用具有一定的指導意義。