基于射线追踪的米波雷达低角测高

徐海丽，刘炳奇，张保伟

(南京电子技术研究所， 南京 210039)



·信号/数据处理·

基于射线追踪的米波雷达低角测高

徐海丽，刘炳奇，张保伟

(南京电子技术研究所， 南京 210039)

由于实际地形条件很复杂，难以准确建立雷达信号多径传播模型，从而影响了米波雷达低角测高的性能。文中提出采用射线追踪法来改进雷达反射信号多径模型，使其更接近于电波真实传播路径，以期达到提高超分辨测高算法地形适应性的目的。仿真和不同地形条件下的试验结果表明：基于改进后的多径反射模型的超分辨算法在解决地形适应性问题上卓有成效。

米波雷达；测高；射线追踪

0 引 言

米波雷达电磁波传播衰减比微波雷达小，作用距离远，对低空和海面目标具有有限超视距探测的能力，特别是其良好的反隐身能力使其在现代雷达中的位置不可替代。但米波雷达因为频率低，存在波瓣宽、角度分辨率差、俯仰上波束打地，低仰角区受地面多径反射影响严重引起波瓣分裂，测高精度低，甚至无法测高等问题。按照雷达经典定义，提高雷达角分辨率的途径就是增大天线口径，但对米波雷达而言，由于受机械转动和隐蔽性等要求的限制，增大天线口径尺寸来提高雷达角分辨率的方法是不现实的，因此，必须寻求新的解决办法。

近十几年国内外专家学者针对米波雷达低角测高问题提出了很多解决办法，例如收发多通道的频率分集技术[1]、神经网络技术[2]、差分预处理技术[3]、超分辨算法等技术，其中，超分辨技术因其在实际应用中效果明显被广泛关注。超分辨算法在理想地形条件下(如水面、沙漠等)录取数据进行验证[4]，处理结果比较理想，但是超分辨算法并不是任何条件下都能得到好的处理结果，将原来处理理想地形数据效果非常完美的算法，但是用来处理复杂地形数据时处理结果不甚理想。另外，超分辨算法在使用中受信噪比、地面粗糙度等条件的限制比较明显：信噪比高时测量精度较高，信噪比降低测量精度随之降低；随地面粗糙度的恶化测量精度逐渐降低。超分辨算法之所以受地面粗糙度限制，是因为随地形粗糙度的恶化，采用的雷达信号多径模型与实际反射路径失配越来越严重，测量结果也偏离真值越来越严重。本文提出采用射线追踪法来建立雷达信号多径模型，使其更接近于电波真实传播路径，以期达到提高超分辨算法地形适应性的目的。仿真和不同地形条件下的试验结果表明：基于改进后的多径反射模型的超分辨算法在解决地形适应性问题上卓有成效，降低了该算法的测角精度受地形粗糙度影响的程度。

1 超分辨测高方法

1.1 雷达信号多径模型

雷达实际架设环境随任务的变化而变化，地形条件复杂多变，因而反射面也是各种地形都有可能。用Δh表述地形起伏程度，若

(1)

则认为反射面平坦，此时镜面反射占主导地位，漫反射可以忽略。式中：λ为波长；Ψ为擦地角。

雷达镜面反射的简单模型[5]如图1所示。

图1 雷达镜面反射简单模型

取第一个阵元作为天线参考点，其离地高度为hr，天线相邻阵元之间的距离为d。目标T离地高度为ht，它到第一个天线阵元的距离表示为Rt，到反射点B的距离表示为Ri，θt为直射角，θi为反射角。

如图1所示，雷达天线接收的回波包括直射(A1T)-直射(TA1)、反射(A1BT)-直射(TA1)、直射(A1T)-反射(TBA1)、反射(A1BT)-反射(TBA1)四条路径。设s0(t)为雷达的发射信号，f(θ)为雷达天线的方向图，k为目标对雷达发射信号的反射系数。为了分析方便，假设天线阵元无方向性，雷达天线接收的回波信号可表示为

x(t)=x1(t)+x2(t)+x3(t)+x4(t)=

s0(t)k[f(θt)]2+s0(t)kf(-θi)f(θt)ρejφe-jα+

s0(t)kf(-θt)f(-θi)ρejφe-jα+

s0(t)k[f(-θi)]2(ρejφe-jα)2=

s0(t)k[f(θt)]2(1+ρej(φ-α))+

s0(t)k[f(θt)]2(1+ρej(φ-α))ρej(φ-α)=

s0(t)k[f(θt)]2(1+ρej(φ-α))2

(2)

式中：α为单程反射波相对于单程直射波因延迟产生的相位差，表示为

(3)

随着式(1)中Δh的增大，地形粗糙度变大，漫反射的影响越来越大。当地形非常粗糙时，漫反射占主导地位，此时要用漫反射模型来分析多径现象(如图2所示)，镜面反射不再适用。

图2 雷达漫反射模型

雷达实际架设环境是复杂多变的，可能是接近理想镜面的湖面，也可能是高山或者丘陵，我们必须建立一种兼容性强的反射模型。

1.2 射线追踪

射线追踪是一种预测电波特性的技术[6-8]，可以用来辨认出多径收发之间所有可能的射线路径(射线路径的强弱主要决定于反射系数ρ的大小，反射系数ρ大则反射信号强，反之则弱)，从而有效地预测电波的传播特性。地面粗糙度主要以地面起伏来表示，地面起伏越大表示地面越粗糙，地面起伏越小表示地面越光滑，λ是雷达信号波长，可以用来描述地形起伏程度。本文用射线追踪法对雷达信号多径模型进行优化

F[x(θ)]=F(ρ,λ,S/N)

(4)

式中：θ∈[θmin,θmax]，ρ∈[ρmin,ρmax]。为了使模型更加准确，应用过程中还要考虑地球曲率的影响。本文用不同粗糙程度的反射面条件下录取的试验数据对模型进行验证和修正，使模型与实际地形的匹配能力越来越强。

1.3 角度测量

假设K个窄带信号进入由N个等间距单元组成的接收天线阵列，其入射方向与阵列法线方向的夹角为θk(k=1,2,3,…,K)，则阵列接收信号模型为

X(t)=A(θ)S(t)+N(t)

(5)

式中：X(t)是雷达接收数据；S(t)是点目标信号矢量；A(θ)是阵列响应矩阵，N(t)为噪声矢量。

θ的最大似然估计为

(6)

2 测角方法性能分析

2.1 改进前后测高方法的比较

试验数据为目标反射面为丘陵地形录取的数据。图3是基于多径反射简单模型的超分辨测角方法测高结果统计数据，图4是基于射线追踪法改进后的多径反射模型的超分辨算法测高结果统计数据，两幅图中点迹是测量值，直线是真值。

图3 基于多径反射简单模型的超分辨测高

图4 基于改进后的多径反射模型的超分辨测高

从图3可以看出，基于多径反射简单模型的超分辨测高方法测出的目标高度随着距离越来越远(即仰角越来越低)偏离真值越来越厉害，这也是目前普遍遇到的难题。因此，超分辨低角测高必须要解决地形适应性问题才能投入应用。图4所示，基于改进后的多径反射模型的超分辨算法测出的目标高度基本收敛于真值±500m范围内，相比于基于多径反射简单模型的超分辨算法有了很大的改观。

2.2 地面粗糙度对改进后的超分辨算法的影响分析

2.2.1 仿真数据

地面粗糙度主要以地面起伏来表示，地面起伏越大表示地面越粗糙，地面起伏越小表示地面越光滑，λ是雷达信号波长，可以用来描述地形起伏程度。图5为地面起伏方根分别为4λ、3λ、2λ、λ、0.5λ对粗糙度影响的仿真曲线。

图5 地面粗糙度仿真曲线

由图5可知，地面起伏越大，粗糙度因子越小，反射系数越小；地面起伏越小，粗糙度因子越大，反射系数越大。

图6是针对0.5λ(第1点)、λ(第2点)、2λ(第3点)、3λ(第4点)、4λ(第5点)五种地面起伏情况下测高精度仿真统计，从图6可以看出地面粗糙度恶化，测高精度随之恶化。

图6 地面起伏对测高精度影响仿真统计曲线

2.2.2 雷达数据处理结果

在湖面(淡水湖面，雷达临湖架设)、平原(普通麦地，阡陌交错，有几条杨树防护林)、起伏地形(丘陵地带，本身高低不平，中间河流、树木、农作物、建筑物交错，最大落差处8m左右)等不同地形条件下录取试验数据，用改进后的超分辨算法进行处理。试验用的米波雷达波束宽度7°，处理结果如图7～图9所示。

图7 湖面地形统计结果

图8 平原地形统计结果

图9 起伏地形统计结果

湖面地形条件下,仰角误差约为0.15°，波束宽度7°，相当于波束宽度的1/45，测量结果非常理想；平原地形条件下，测角精度下降到0.28°，相当于波束宽度的1/25，测量精度有所下降；起伏地形条件下，测角精度统计结果为0.5°，相当于波束宽度的1/14，测量精度进一步下降，此时基于多径反射简单模型的超分辨算法已经无法得到收敛的测量结果。实测数据处理结果进一步印证了仿真结果，本文提出的方法还是切实有效的，得到的测角结果也比较令人满意。

3 结束语

由仿真和试验数据分析结果可见：本文提出的算法在解决低角测角问题上效果明显，能够测出原来用基于多径反射简单模型的超分辨方法测不出来的回波数据的角度，有效地解决了超分辨算法的地形适应性问题。通过对比不同地形条件下的仿真和试验数据处理结果，发现改进的超分辨算法总体来说测量结果还是比较理想的，但后续仍有改进空间，其测角精度受地形粗糙度的影响需进一步降低。

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徐海丽 女，1982年生，硕士。研究方向为雷达系统设计。

Height Measurement of Low Elevation Target in Meterwave Radar Based on Raytracing Method

XU Haili，LIU Bingqi，ZHANG Baowei

(Nanjing Research Institute of Electronics Technology, Nanjing 210039, China)

Owing to the complexity of practical terrain, it is very difficult to build the accurate multipath propagation model of radar signal and therefore the height measurement performance of low elevation target in meterwave radar is degraded. To make the model more close to the true signal radiating path and to improve the landform adaptability of super-resolution algorithm, the radar reflection echo model is improved with the raytracing method. Results of emulation and testing data show that the effect of the algorithm based on the improved radar reflection echo model is highly effective in improving the landform adaptability of super-resolution algorithm.

meterwave radar; height measurement; raytracing method

10.16592/ j.cnki.1004-7859.2015.09.009

徐海丽 Email：835916279@qq.com

2015-04-30

2015-07-22

TN

A

1004-7859(2015)09-0037-03