韓 昭，王 強(qiáng)，唐立科

(南京電子技術(shù)研究所，江蘇 南京 210039)

對相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)旁瓣對消的多點源壓制干擾

韓 昭，王 強(qiáng)，唐立科

(南京電子技術(shù)研究所，江蘇 南京 210039)

分析了相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)旁瓣對消的工作原理及方法。然后提出了用多臺干擾設(shè)備協(xié)同工作的相參干擾。每臺干擾設(shè)備在雷達(dá)處理間隔內(nèi)發(fā)射能覆蓋真實目標(biāo)并且持續(xù)時間較短的干擾信號，多臺設(shè)備協(xié)同工作在目標(biāo)附近形成壓制干擾。該方法影響雷達(dá)樣本選擇，從而降低自適應(yīng)旁瓣對消的效果。仿真結(jié)果和外場試驗表明了該方法的有效性。

自適應(yīng)旁瓣對消；樣本選擇；SAR

0 引言

現(xiàn)代相控陣?yán)走_(dá)普遍采用了自適應(yīng)旁瓣對消技術(shù)(ASLC)抑制干擾。其對副瓣干擾的抑制效果明顯，且使得增大干擾功率的方法不再有效[1]。通過分析ASLC的原理及可能的工程實現(xiàn)方法可知，想要獲得有效干擾，必須對ASLC處理過程中可能存在的問題有針對性地進(jìn)行攻擊。ASLC處理中需要估計協(xié)方差矩陣并進(jìn)行協(xié)方差矩陣求逆，這個過程用到大量時域樣本，樣本如何選擇是其中的關(guān)鍵問題。本文采用多點源協(xié)同干擾，每個干擾源在雷達(dá)的一次處理間隔內(nèi)只發(fā)射持續(xù)時間較短的干擾，使得雷達(dá)難以選取合適的樣本進(jìn)行對消。原理分析、Matlab仿真和外場試驗表明了該方法的有效性。

1 自適應(yīng)旁瓣對消原理

相控陣?yán)走_(dá)有多陣元和多通道，發(fā)射脈沖后，主天線、輔助天線同時接收，信號在每個通道經(jīng)過脈沖壓縮等窄帶濾波器后，多通道數(shù)據(jù)聯(lián)合進(jìn)行對消處理。

以N個全向天線組成的線陣為例說明，假設(shè)雷達(dá)發(fā)射波長為λ，陣元間距為d，目標(biāo)位于方位角θ0，干擾位于方位角θ1，那么，天線陣列接收到的目標(biāo)信號與干擾信號可以表示為：

S=s0[1, e-jKθ0，…，e-j(N-1)Kθ0]T

J=sJ[1, e-jKθ1，…，e-j(N-1)Kθ1]T

ASLC的理論基礎(chǔ)是無失真最小方差波束形成，由此獲得約束條件可表示為：

(1)

可以得到最優(yōu)權(quán)值表達(dá)式為：

式中，RX為干擾和噪聲數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣。

無失真最小方差波束形成假設(shè)了目標(biāo)和干擾完全不相關(guān)，RX可以直接由采樣數(shù)據(jù)求得，但在實際情況中幾乎不會滿足這個條件。所以，實際處理時，是在保證了期望方向的目標(biāo)增益后，選擇只包含干擾的樣本估計協(xié)方差矩陣，可以表示為：

(2)

樣本一般在時域(距離門)選取，Xi即為第i個樣本，也就是雷達(dá)陣元在這個距離門接收到的一次快拍數(shù)據(jù)矢量。

ASLC之所以能夠?qū)ο蓴_，是因為干擾信號是從一個固定的物理位置發(fā)出的，為討論方便，考慮一維等距離線陣，信號方向考慮方位角，如圖1所示。

由于雷達(dá)載頻高，一般為GHz量級，而帶寬較窄，一般為10MHz以內(nèi)，所以信號進(jìn)入雷達(dá)后，要經(jīng)過濾波，成為窄帶信號。在這種情況下，由干擾帶寬引起的相位誤差在高載頻的影響下可以近似忽略不計，一次快拍陣元間的數(shù)據(jù)強(qiáng)相關(guān)，外場實錄數(shù)據(jù)表明，雷達(dá)兩通道接收到的單干擾源數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)可以達(dá)到99%，并且無法改變這種相關(guān)性。即，干擾信號快拍可以表示為前面所述的形式：

J=sJ[1, e-jKθ1，…，e-j(N-1)Kθ1]T

顯然，由于各個通道的數(shù)據(jù)強(qiáng)相關(guān)，通過權(quán)值選取，可以使目標(biāo)信號同相相加，而干擾信號互相抵消，從而實現(xiàn)干擾抑制[2-3]。

2 自適應(yīng)旁瓣對消處理方法及能力仿真

理論上ASLC可以做到干擾完全對消，最優(yōu)權(quán)值的計算過程，其實就是對陣元接收到干擾數(shù)據(jù)之間關(guān)系的估計過程。實際處理中，由于白噪聲的影響，不可能做到干擾完全對消，原因是白噪聲是完全隨機(jī)的，任意兩時刻的數(shù)值都不相關(guān)。顯然，存在噪聲的情況下，干噪比越大，對陣元間干擾數(shù)據(jù)的關(guān)系估計會越準(zhǔn)確，所以，干擾方增大功率的方法幾乎不再適用。

ASLC目前都是開環(huán)處理，通過大量樣本估計協(xié)方差矩陣，然后對協(xié)方差矩陣求逆計算自適應(yīng)權(quán)值，為保證對消效果，一般情況下，計算權(quán)值所需的樣本數(shù)為3N，即自由度的3倍。

雖然開環(huán)的協(xié)方差求逆方法可以得到很好的對消效果，但求解過程卻非常耗時，在以往的雷達(dá)中，雷達(dá)接收機(jī)通常的作法是在逆程(休止期)采集干擾信號樣本，在正程(工作期)實現(xiàn)對消[4]，如圖2所示。

這種處理方式下，隨著對雷達(dá)的深入了解，在對抗演練中不斷獲取雷達(dá)信息，通過閃爍干擾或交替干擾，即在實施干擾的過程中，在雷達(dá)逆程不發(fā)射干擾信號或逆程和正程發(fā)射干擾信號不一致，就可以使得一般的雷達(dá)旁瓣對消作用下降。

隨著DSP與FPGA等處理能力的快速發(fā)展，對于上述缺陷，雷達(dá)又做了改進(jìn)，先進(jìn)的旁瓣對消技術(shù)已經(jīng)可以在正程對干擾信號邊采樣邊對消。

一般情況下，現(xiàn)在的處理方式可以分為以下步驟：

1) 采樣一段時間，約幾百～幾千次快拍(距離門信息，可根據(jù)需要調(diào)整采樣時長)；

2) 利用所有數(shù)據(jù)求出協(xié)方差矩陣，方法見式(2)；

3) 使用廣義內(nèi)積(GIP)或自適應(yīng)功率剩余(APR)等非均勻檢測技術(shù)，對所有距離門數(shù)據(jù)逐一進(jìn)行計算，計算結(jié)果本文稱為每個距離門的選擇系數(shù)；

4) 將選擇系數(shù)較大的一部分(可根據(jù)需要調(diào)整數(shù)量)樣本剔除，因為這部分樣本有非均勻性，可能是真實目標(biāo)；

5) 利用其它的樣本重新估計協(xié)方差矩陣，估計方法見式(2)；

6) 用重新估計的協(xié)方差矩陣求出最優(yōu)權(quán)值，應(yīng)用于本段數(shù)據(jù)；

7) 下一段數(shù)據(jù)方法同上。

在這種取大量樣本的處理方式中，我們通過Matlab仿真了ASLC的處理能力。仿真過程假設(shè)載頻為3GHz，陣列為一維線陣，陣元數(shù)為32個，波束指向為方位50°，兩臺干擾設(shè)備分別位于方位30°和60°。假設(shè)兩臺設(shè)備產(chǎn)生的干擾信號干噪比均為60dB，利用ASLC產(chǎn)生天線整體方向圖，結(jié)果如圖3所示。

可以看出，對噪聲干擾來說，ASLC可以實現(xiàn)很好的干擾抑制效果，干擾功率越大，方向圖零陷越深。如果使用不太密集的假目標(biāo)干擾，如圖4所示，100個距離門中5個包含干擾，利用ASLC的處理方法，選到的樣本中只有3個包含干擾，可以看到對消依然有效，只是能力略微下降。

3 多點源壓制干擾方法

從前面的原理及仿真中可以看出，ASLC在對抗副瓣干擾方面其實是一種簡單粗暴的方法，僅僅利用了干擾從固定物理位置發(fā)射導(dǎo)致雷達(dá)陣元間接收數(shù)據(jù)的強(qiáng)相關(guān)性。任何時域和頻域的調(diào)制都不能改變這種相關(guān)性，只要足夠的包含干擾的樣本被取到，干擾就很容易被抑制。

另一方面，ASLC的處理已經(jīng)可以在毫秒以內(nèi)完成，在這么短的時間內(nèi)，目標(biāo)的物理位置不能突變。從以上這些情況看來，只能考慮消耗雷達(dá)自由度的飽和干擾，或者想辦法讓雷達(dá)無法取到合適的樣本。目前的雷達(dá)通道數(shù)越來越多，每多一個通道就要增加一個方向上的干擾源，因此，有必要考慮其他可行的方法。

考慮ASLC的樣本選擇需要滿足以下三個條件：1)樣本總數(shù)盡可能多，以減少噪聲的影響；2)盡可能多的樣本中包含干擾信號，且包含干擾信號的樣本數(shù)要大于干擾源數(shù)；3)樣本中一定不能包含目標(biāo)，否則，目標(biāo)可能會被當(dāng)做主瓣干擾抑制，并且造成天線方向圖畸變。

雷達(dá)挑選樣本目前主要利用的是GIP、APR等方法，本文對這些方法的原理不做贅述。我們用Matlab仿真了不同的干擾情況下利用非均勻檢測算法的輸出情況，仿真過程假設(shè)總樣本數(shù)為100個距離門，目標(biāo)位于第40個距離門，信噪比為10dB，干擾分為噪聲干擾與假目標(biāo)干擾，干噪比為60dB。

首先，仿真GIP準(zhǔn)則，在均勻環(huán)境下GIP輸出的期望值應(yīng)該為系統(tǒng)自由度，在無干擾情況下樣本的選擇系數(shù)如圖5所示，只有一個干擾源噪聲干擾下樣本的選擇系數(shù)如圖6所示，噪聲干擾時，干擾覆蓋全部距離門?？梢钥吹剑瑑煞N情況下，含真實目標(biāo)樣本的選擇系數(shù)遠(yuǎn)大于其他樣本，但不論有沒有干擾，其余樣本的選擇系數(shù)基本一樣，這是由于噪聲干擾可以看作均勻的，在距離門之間沒有特殊性。顯然，此時含真實目標(biāo)的樣本會被剔除，大量包含干擾的樣本被取到，對于ASLC來說，最容易對抗的就是長持續(xù)時間的噪聲干擾。

圖7仿真了假目標(biāo)干擾的情況下樣本的選擇系數(shù)，假目標(biāo)的數(shù)量為4個，由一個干擾源產(chǎn)生，位于第20、第40、第60和第80個距離門。這時干擾覆蓋了真目標(biāo)，同時，在其他一些距離門也存在。

從圖7中可以明顯看出包含干擾距離門的選擇系數(shù)雖然略低于真實目標(biāo)，但仍遠(yuǎn)高于其他樣本，在雷達(dá)進(jìn)行非均勻處理時，它們會被認(rèn)為是有可能存在真目標(biāo)的樣本而被剔除。由于雷達(dá)在后續(xù)的對消處理時沒有使用這些樣本，便無法估計干擾源信息，從而不能形成對干擾的有效抑制。

當(dāng)假目標(biāo)分布的更密時，結(jié)果會有所不同，圖8仿真了當(dāng)在10的倍數(shù)的距離門存在假目標(biāo)時的情況。這時雖然某些存在干擾樣本的選擇系數(shù)也比較大，但大部分已經(jīng)與普通樣本沒有太大差別，如圖中的第10、第30距離門等，可以解釋為，干擾在距離維覆蓋的越密集就越顯示出干擾的均勻性。

經(jīng)過分析可知，選擇系數(shù)的大小主要和樣本中從某一方向到達(dá)的干擾在樣本中的數(shù)量以及干擾源個數(shù)有關(guān)，包含干擾的樣本數(shù)量越多，其與真實的目標(biāo)差別越大，而某一個樣本中包含的不同方向的干擾源越多，其越接近真實目標(biāo)，與均勻樣本的差別越大。

根據(jù)這個特性，可以利用多點源，在目標(biāo)周圍形成比較密的相參干擾，達(dá)到壓制干擾的效果，圖9和圖10顯示了這種情況，仿真中有3臺干擾設(shè)備。圖9中3臺干擾設(shè)備相對雷達(dá)的角度間隔較遠(yuǎn)，為隨機(jī)放置，圖10中的3臺干擾設(shè)備相對雷達(dá)的角度差異在0.5°以內(nèi)，間隔很小?？梢钥吹剑?jīng)過非均勻檢測后，真實目標(biāo)周圍包含干擾的樣本與目標(biāo)無法區(qū)分，也就是說在真實目標(biāo)周圍形成了壓制干擾，干擾范圍不廣，但足夠影響ASLC的樣本選取，無法分辨這些樣本里哪些有真目標(biāo)，因此，計算權(quán)值的時候，這些樣本必須剔除，從而導(dǎo)致無法對消。這里需要說明的是，不能產(chǎn)生持續(xù)時間太長的干擾，原因前面已經(jīng)說過，ASLC假設(shè)在一段時間內(nèi)的真目標(biāo)不會太多，可能80%～90%的樣本都是要用來估計協(xié)方差矩陣的，產(chǎn)生的假目標(biāo)越多，含有干擾的樣本就越容易在處理時被取到。

對于APR準(zhǔn)則，我們也做了相應(yīng)的仿真，同樣利用3臺干擾設(shè)備產(chǎn)生在真實目標(biāo)附近的覆蓋少量距離門的干擾信號，仿真結(jié)果如圖11～12所示。

從圖中可以看到，與GIP準(zhǔn)則類似，在求選擇系數(shù)時，含干擾樣本同樣會顯示出很強(qiáng)的非均勻性，APR準(zhǔn)則輸出的結(jié)果是功率，由于初始樣本已經(jīng)被污染，有時甚至?xí)霈F(xiàn)真目標(biāo)樣本的選擇系數(shù)很小，可能導(dǎo)致此樣本在后續(xù)對消中被選取，目標(biāo)被削弱。

4 存在問題及試驗驗證

多點源壓制干擾需要干擾設(shè)備發(fā)出能夠覆蓋真實目標(biāo)距離門與多普勒門，并且持續(xù)時間只有數(shù)個距離門的干擾。在工程上，自衛(wèi)情況下，要實現(xiàn)這種持續(xù)時間短的相參壓制干擾并不難，間歇采樣疊加靈巧噪聲就是一種實現(xiàn)方法[5-8]，困難的是在支援情況下干擾必須覆蓋目標(biāo)，如果不能覆蓋，則這種持續(xù)時間短的干擾很容易被雷達(dá)用副瓣匿影功能消除。當(dāng)干擾設(shè)備采用突前支援時，由于干擾設(shè)備更早地接收到雷達(dá)脈沖，且在掩護(hù)突防時與被掩護(hù)目標(biāo)有比較穩(wěn)定的幾何關(guān)系，因此這種情況下，干擾與目標(biāo)的同步可能實現(xiàn)，這也是我們后續(xù)工作的研究重點。但是在遠(yuǎn)距離拖后支援的情況下，同步較難實現(xiàn)，此時干擾設(shè)備也必須在接收到雷達(dá)信號樣本后再發(fā)射，這就已經(jīng)決定了干擾肯定落后于目標(biāo)回波。

由于同步問題，這種干擾方式目前在硬件上還沒有實現(xiàn)，但通過在外場與某型雷達(dá)的試驗，初步驗證了該方法的有效性。在外場與具有旁瓣對消能力的相控陣?yán)走_(dá)進(jìn)行了對抗試驗，試驗中使用了瞄頻噪聲干擾、密集假目標(biāo)干擾與靈巧噪聲干擾，由于外場條件的限制，除瞄頻噪聲干擾外，其余干擾均未能覆蓋目標(biāo)。

實驗結(jié)果和預(yù)想的一致，如下所述：

對于瞄頻噪聲干擾，由于其持續(xù)時間長，干擾樣本很容易被雷達(dá)取到，ASLC可以有效對抗，通過增大功率以及讓干擾源移動都沒有干擾效果。

對于密集假目標(biāo)干擾，當(dāng)假目標(biāo)較密時，沒有干擾效果；減小假目標(biāo)密度，當(dāng)對于一個雷達(dá)脈沖只有少量假目標(biāo)時，干擾效果出現(xiàn)，這驗證了前面的結(jié)論，此時雷達(dá)無法取到合適的干擾樣本。

對于靈巧噪聲干擾，當(dāng)干擾時間較短時，干擾效果更明顯。

5 結(jié)束語

通過前面的分析可以看出，ASLC在對抗副瓣干擾方面原理并不復(fù)雜，就是利用了干擾源必定在一個確定的物理位置、導(dǎo)致雷達(dá)一次快拍的陣元間數(shù)據(jù)有固定關(guān)系。但這一點卻是干擾方最難改變的，時域、頻域都可以快速跳變，只有物理位置不能。ASLC能否有效對抗副瓣干擾的關(guān)鍵就在于選樣本，以往的雷達(dá)抗干擾能力不強(qiáng)主要是由于在不能丟失目標(biāo)方面的要求高，而且運(yùn)算能力不足，導(dǎo)致樣本選得不好。一般情況下，只要能取到樣本，ASLC就能夠很好地實現(xiàn)對消。隨著運(yùn)算能力的提升，現(xiàn)在的雷達(dá)已經(jīng)可以用前面所述的方法選大量的樣本用于對消，在這種情況下，持續(xù)時間長的干擾基本上沒有作用，而且和波形關(guān)系不大。多點源壓制干擾的目的就是在真目標(biāo)周圍形成時域覆蓋很短的干擾，在現(xiàn)有的樣本選擇方式下，ASLC還不容易對抗持續(xù)時間短的干擾，這種干擾必須覆蓋目標(biāo)，否則難以影響雷達(dá)的目標(biāo)檢測?！?/p>

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Oppressive jamming method by multi-devices for adaptive side-lobe canceller of phased array radar

Han Zhao， Wang Qiang， Tang Like

(Nanjing Research Institute of Electronic Technology, Nanjing 210039， Jiangsu, China)

The principle and method of adaptive side-lobe canceller of phased array radar are analyzed. Then the coherent jamming of cooperative work with multiple interference devices is proposed. In this manner, each jamming device emits an interfering signal that can cover the real object and has a short duration in the radar processing interval, multiple devices work together to form a suppression jamming. This method affects the sample selection of radar processing, so as to reduce the effect of adaptive side-lobe canceller. Simulation results show the effectiveness of the proposed method.

adaptive side-lobe canceller; sample selection; SAR

2016-11-01；2016-12-30修回。

韓昭(1990-)，男，博士，工程師，從事電子對抗系統(tǒng)總體設(shè)計。

TN972+.1; TN974

A