一種機載GMTI雷達點跡凝聚方法研究

劉 浩， 呂 楊， 李 川

(中國電子科技集團公司第三十八研究所， 安徽合肥 230088)

0 引言

具備地面動目標(biāo)檢測(Ground Moving Target Indication，GMTI)能力的機載雷達系統(tǒng)早在海灣戰(zhàn)爭中就發(fā)揮了不可替代的作用，為美軍及其盟友提供了海量敵方地面部隊的行動信息，并在隨后的一系列戰(zhàn)爭和地區(qū)沖突中日趨成熟，成為現(xiàn)代戰(zhàn)場重要的信息來源和態(tài)勢感知手段。機載GMTI雷達通常采用相控陣體制，利用其波束在方位向和俯仰向快速切換的特點，實現(xiàn)對遠(yuǎn)距離、大范圍重點區(qū)域內(nèi)敵方運動目標(biāo)的實時監(jiān)視和跟蹤，成為了掌握地面戰(zhàn)場實時態(tài)勢的重要手段。

機載GMTI雷達的重要功能就是用于對地面運動的坦克、裝甲車等目標(biāo)的檢測、定位與跟蹤。但是，機載GMTI雷達在進行目標(biāo)探測時，雷達和目標(biāo)都在運動，目標(biāo)所處的背景環(huán)境復(fù)雜，地雜波反射嚴(yán)重，且地面目標(biāo)數(shù)量多、密度大，目標(biāo)機動速度慢、持續(xù)時間短又相對比較靈活，這些因素都給地面運動目標(biāo)的檢測、定位和跟蹤帶來了很大的困難，造成目標(biāo)定位精度差、虛警率高等難題，很大程度上限制了機載GMTI雷達的應(yīng)用。

在進行機載GMTI雷達系統(tǒng)設(shè)計時，受限于機載平臺對雷達重量、體積等約束條件，雷達的天線規(guī)模較小，雷達波束較寬，為了提高檢測概率，通常采用多個波束交疊的工作方式，因此一個目標(biāo)在方位上可能有十幾甚至幾十個點跡，而且由于雷達和目標(biāo)的運動，以及背景信號的影響，造成目標(biāo)幅度在方位上存在不規(guī)則起伏，因此，必須對這些點跡進行凝聚處理，才能更好地進行目標(biāo)定位和跟蹤處理。

點跡凝聚作為雷達數(shù)據(jù)處理過程中的一個重要環(huán)節(jié)，就是要通過一定的算法盡可能在大量雜波干擾的情況下提取出目標(biāo)的真實位置、運動信息等參數(shù)，且在雷達掃描一幀時，一個運動目標(biāo)只輸出一個位置信息，點跡凝聚處理能夠減少參與處理的數(shù)據(jù)量，提高點跡定位精度，減少虛警，為后面的航跡跟蹤打下良好基礎(chǔ)。本文首先提出了一種基于信號幅度復(fù)原和質(zhì)心凝聚相結(jié)合的凝聚方法，并通過二次檢測的方式，提高點跡定位精度和降低虛警。

1 機載GMTI雷達點跡凝聚技術(shù)

相控陣體制機載GMTI雷達在進行地面運動目標(biāo)探測時，一個掃描周期內(nèi)，由于目標(biāo)跨檢測單元，以及雷達波束交疊設(shè)計，一個目標(biāo)通常可在相鄰的距離單元、方位單元產(chǎn)生多個檢測結(jié)果，這些測量值同樣包含噪聲和地雜波，經(jīng)信號處理檢測后形成原始點跡數(shù)據(jù)輸出，這些數(shù)據(jù)是無法直接通過跟蹤濾波器進行處理的，需要在處理之前進行點跡凝聚處理，這將直接決定目標(biāo)跟蹤質(zhì)量。

對于信號處理輸出的過檢測門限的原始點跡，首先進行點跡預(yù)處理，包括時空統(tǒng)一、解模糊處理等，預(yù)處理后的點跡進行幅度復(fù)原處理，對點跡的幅度進行聚焦增強，然后進行質(zhì)心凝聚處理，分別對點跡距離和方位進行凝聚，形成目標(biāo)唯一的距離、方位、幅度等信息，最后對凝聚點跡進行二次檢測，過濾幅度較低的噪聲和雜波點跡，剩余的凝聚點跡參與航跡跟蹤處理，圖1給出了點跡處理的流程。

圖1 點跡處理流程

1.1 目標(biāo)信號幅度復(fù)原

機載GMTI雷達在對地面運動目標(biāo)進行探測時，由于平臺姿態(tài)、雷達特性、目標(biāo)運動、地面背景等因素影響，形成的點跡信號幅度會出現(xiàn)散焦，難以反映目標(biāo)真實分布狀態(tài)，給點跡凝聚處理帶來一定的困難，造成目標(biāo)定位精度較差。本文采用高斯型點擴散函數(shù)(Point Spread Function, PSF)對目標(biāo)信號幅度進行復(fù)原的方法，對雷達探測目標(biāo)點跡幅度進行復(fù)原，獲取目標(biāo)相對真實的信號幅度分布。

在進行機載GMTI雷達點跡處理時，一般將雷達每個掃描幀的觀測區(qū)域分為×個分辨單元，和分別表示觀測區(qū)域在和方向的分辨單元數(shù)量，將第幀的雷達量測表示為一個×的數(shù)組，×表示目標(biāo)點跡分布單元的大小，通常由目標(biāo)的類型確定，雷達量測對應(yīng)分辨單元(,)的點跡幅度表示為(,)，=1,…,，=1,…,，因此，第幀的雷達量測表示為

={(,):=1,…,,

=1,…,}

(1)

假設(shè)雷達探測的原始點跡(含目標(biāo)點跡和雜波噪聲點跡)獨立分布在觀測區(qū)域的各分辨單元中。此時，當(dāng)每個單元僅有噪聲和有噪聲加目標(biāo)時，第幀的單元信號幅度分別表示為

(,)=(,,)

(2)

和

(,)=(,,,,,)+

(,,)

(3)

式中，(,,,,,)表示第幀單元(,)的目標(biāo)信號幅度，(,,)表示第幀單元(,)的噪聲信號幅度。

通常，雷達目標(biāo)因為能量擴散和多波位覆蓋，導(dǎo)致其點跡出現(xiàn)在周圍的多個分辨單元中，目標(biāo)點跡信號幅度為均勻分布的高斯點擴展函數(shù)，目標(biāo)的信號幅度表示如式(4)。

(,,,,,)=

exp(-((,-)+(,-)))

(4)

需要注意的是，通過還原的目標(biāo)信號幅度僅僅是個近似值，一般在處理過程中忽略雷達其他方面的影響，圖2為仿真的點目標(biāo)信號幅度分布，從圖中可以看出目標(biāo)點跡信號幅度分散在多個相鄰單元中，并且靠近目標(biāo)位置單元的信號幅度最高。

圖2 點目標(biāo)信號幅度分布

通過對目標(biāo)點跡信號幅度進行復(fù)原處理，能夠近似地還原出目標(biāo)的真實信號幅度分布，還原后的點跡再進行質(zhì)心凝聚處理，能夠獲取較高精度的目標(biāo)位置參數(shù)。

1.2 點跡質(zhì)心凝聚

1.2.1 點跡數(shù)據(jù)在距離上的凝聚處理

機載雷達在進行地面運動目標(biāo)探測時，對于同一目標(biāo)產(chǎn)生的、在距離單元上連續(xù)或間隔一定量化單元的點跡，按式(5)求取距離質(zhì)心，距離質(zhì)心的值為相應(yīng)點跡的距離估值，公式為

(5)

式中,為點跡個數(shù)，,分別為第個點跡的距離、回波幅度值。采用求質(zhì)心方法對目標(biāo)距離進行估值，其準(zhǔn)確度主要取決于雷達信噪比和回波幅度測量準(zhǔn)確度，由于已經(jīng)對目標(biāo)信號幅度進行了還原和增強，因此通過目標(biāo)信號幅度能夠明顯區(qū)分目標(biāo)和雜波點跡。

1.2.2 點跡數(shù)據(jù)方位上的凝聚處理

對由同一目標(biāo)產(chǎn)生的、在方位上相鄰的目標(biāo)點跡按式(6)求取方位質(zhì)心，質(zhì)心數(shù)值作為相應(yīng)點跡的方位估值，公式為

(6)

式中,為點跡個數(shù)，,分別為第個點跡的方位、回波幅度值。此時可求得目標(biāo)點跡的方位唯一估值。

1.2.3 目標(biāo)點跡的距離唯一估值

前面已經(jīng)求得目標(biāo)在各方位上的距離估值，但并沒有獲得目標(biāo)距離的唯一估值，可根據(jù)目標(biāo)方位估值落入的位置，求得距離唯一估值。假設(shè)方位估值落在經(jīng)距離估值的第、+1點之間，則求距離唯一估值的內(nèi)插公式如下：

′=+(+1-)(-)(+1-)

(7)

式中，′為目標(biāo)點跡距離唯一估值，為目標(biāo)點跡方位唯一估值，+1，，+1，分別為第+1、第點跡的距離和方位值。至此，目標(biāo)的原始點跡經(jīng)凝聚處理后，可獲得目標(biāo)的唯一距離、方位估值。

1.3 凝聚點跡二次檢測

對于任何一種動目標(biāo)檢測方法，信雜噪比(Signal Clutter Noise Ratio，SCNR)都是決定檢測及估計性能的關(guān)鍵因素之一，本文通過前述的凝聚處理，目標(biāo)信號幅度已明顯增強，從而大幅增加了信雜噪比，此時只需要設(shè)定合適的檢測門限，對凝聚后的點跡進行二次檢測，過濾掉信雜噪比較低的凝聚點跡，剩余的凝聚點跡參與后續(xù)航跡跟蹤處理。

2 數(shù)據(jù)分析及驗證

本文選取了某機載X波段GMTI雷達實際飛行采集的數(shù)據(jù)進行分析，為了提升地面運動目標(biāo)的發(fā)現(xiàn)概率，在進行雷達工作參數(shù)設(shè)計時，設(shè)計了多個波位交疊的策略，因此雷達在每幀掃描時，目標(biāo)會出現(xiàn)在多個連續(xù)波位中，每幀掃描后獲取的點跡數(shù)量也非常大，不能夠直接參與航跡跟蹤處理，需要進行凝聚處理。

首先對選取的點跡數(shù)據(jù)進行坐標(biāo)變換處理，將點跡數(shù)據(jù)由相對于載機的極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到經(jīng)緯度坐標(biāo)下，并選取其中的四幀數(shù)據(jù)進行分析，如圖3所示。

利用點跡位置和時間與配試目標(biāo)GPS數(shù)據(jù)匹配后定位目標(biāo)區(qū)域，從圖3中可以看出目標(biāo)分布區(qū)域明顯區(qū)別于周邊雜波區(qū)域，但是整個目標(biāo)分布范圍大，點跡在距離、方位上擴展嚴(yán)重，由于雷達方位分辨率的原因，在方位向擴展更為嚴(yán)重，且探測區(qū)域背景雜波較強，點跡密度大，這給后續(xù)的點跡凝聚和航跡跟蹤都帶來了極大的困難。

圖3 目標(biāo)原始點跡位置分布

通過分析可以看出目標(biāo)點跡在距離和方位上擴展嚴(yán)重，在進行點跡質(zhì)心凝聚處理前，通過構(gòu)造適用于本雷達的點擴散函數(shù)對目標(biāo)點跡信號幅度進行復(fù)原處理，處理結(jié)果如圖4所示。

(a) 復(fù)原前點跡分布

通過圖4幅度復(fù)原前后的對比可以看出，復(fù)原前原始點跡幅度值分布相對均勻，目標(biāo)區(qū)域信號幅度較強，但擴散嚴(yán)重，經(jīng)復(fù)原處理后目標(biāo)點位置不變，但目標(biāo)中心位置處的幅度大幅增強，且明顯區(qū)別于周邊雜波區(qū)域。

點跡幅度復(fù)原后再進行距離和方位向的質(zhì)心凝聚，獲取目標(biāo)的唯一位置點，圖5(a)為凝聚前結(jié)果，圖5(b)為凝聚后結(jié)果，從圖中可以看出凝聚后目標(biāo)幅度不變，但目標(biāo)位置轉(zhuǎn)移到質(zhì)心位置。

(a) 凝聚前

文中處理的原始點跡已經(jīng)是經(jīng)過信號處理一次檢測后的過門限點跡，但是探測區(qū)域雜波點仍然很密集，通過點跡凝聚處理后，目標(biāo)信號幅度集中且增強，與周圍雜波點區(qū)別更為明顯，因此對凝聚后的點跡進行二次檢測，過濾信號幅度較弱的雜波點，保留幅度較強的目標(biāo)凝聚點跡。

采用本文方法對本次試驗全部幀數(shù)據(jù)進行凝聚和二次檢測處理后，分別得到完整的凝聚點跡分布，如圖6所示，其中圖6(a)和圖6(b)分別為二次檢測前后點跡分布，從圖中可以看出經(jīng)過二次檢測后保留了完整的目標(biāo)點跡，但雜波點已大幅減少。

(a) 二次檢測前點跡分布

對本試驗數(shù)據(jù)分別采用常規(guī)的凝聚方法和本方法處理后進行航跡跟蹤處理，通過對兩種處理方法獲得的航跡跟蹤結(jié)果與GPS數(shù)據(jù)進行對比分析，采用本方法處理后的航跡跟蹤穩(wěn)定，定位精度有明顯提升。圖7顯示分別為合作目標(biāo)原始點跡、凝聚點跡、航跡以及目標(biāo)GPS數(shù)據(jù)，圖7(a)為采用常規(guī)方法凝聚后跟蹤結(jié)果，圖7(b)為采用本方法凝聚后跟蹤結(jié)果。

(a) 常規(guī)方法凝聚跟蹤效果

經(jīng)過統(tǒng)計分析，采用常規(guī)方法凝聚后跟蹤航跡的方位、距離精度(1σ)分別為0.55°和57 m，而采用本方法凝聚后跟蹤航跡的方位、距離精度(1σ)分別為0.48°和46 m，跟蹤精度提升效果明顯，具體分析過程本文不再贅述。

3 結(jié)束語

針對機載GMTI雷達多目標(biāo)點跡凝聚和跟蹤過程中存在的困難，本文提出了一種基于目標(biāo)信號幅度的點擴展函數(shù)對目標(biāo)信號幅度進行復(fù)原處理的方法，對目標(biāo)點跡進行凝聚和二次檢測處理，從而提升點跡凝聚的效果和質(zhì)量。通過對實際飛行數(shù)據(jù)分析和處理結(jié)果表明，本方法在GMTI目標(biāo)的點跡凝聚上具有良好的效果，能夠為后續(xù)的目標(biāo)跟蹤提供更高質(zhì)量的凝聚點跡，獲取高質(zhì)量的目標(biāo)航跡，滿足實際應(yīng)用需求。