中国近海蒸发波导反演中最佳雷达参数分析

中国近海蒸发波导反演中最佳雷达参数分析

胡荣旭1吴振森1张金鹏2

(1.西安电子科技大学 物理与光电工程学院,陕西 西安 710071;

2.中国电波传播研究所,山东 青岛 266107)

摘要利用雷达海杂波反演大气波导折射率 (Refractivity From Clutter,RFC)的技术可以实现海洋低空对流层近实时、区域性、非均匀折射率的探测反演,但其反演性能受雷达参数和折射率区域时空统计特性以及地(海)面的影响,为了使RFC技术在中国海域蒸发波导反演中体现出较好的性能,使用粒子群优化算法和自适应目标函数,利用美国圣地亚哥空海作战系统中心高级折射效应预报系统提供的中国海域蒸发波导高度区域统计数据,依据考虑区域统计特性的均方根误差评判模型,研究了中国不同海域、不同月份,不同雷达频率天线高度组合情况下的蒸发波导RFC反演性能,分析得出适用于中国近海蒸发波导RFC反演的最佳雷达频率和天线架设高度范围,所得结果对我国周边海域监测以及海上无线电系统的设计与应用具有参考价值.

关键词蒸发波导;雷达海杂波;雷达参数;反演性能

中图分类号P412.292

文献标志码A

文章编号1005-0388(2015)04-0653-08

AbstractRefractivity from clutter (RFC) refers to techniques that estimate the near real-time,regional and non-uniform tropospheric refractivity from radar clutter returns. Radar parameters, sea(ground) surface characteristics and spatio-temporal statistics of refractivity affect performance of RFC. In order to obtain better performance of RFC for evaporation duct in China sea areas, RFC estimation performance was computed in term of a root mean square error (RMSE) of estimation over prior statistics distribution when a radar frequency-antenna height combination is given.The estimation was achieved by particle swarm optimization (PSO) including adaptive objective function.The prior distribution in this paper were provided by advanced refractive effects prediction system (AREPS) belonging to air and sea warfare systems center in San Diego,USA.Through studying RFC estimation performance at different months of China different sea regions, the best possible combination of radar frequency-antenna height was summarized. The

收稿日期：2014-08-05

作者简介

Analysis for best radar parameter in inversion of evaporation

duct above China sea areas

HU Rongxu1WU Zhensen1ZHANG Jinpeng2

(1.XidianUniversity,SchoolofPhysicsandOptoelectronicEngineering,Xi’anShaanxi710071,

China;2.ChinaResearchInstituteofRadiowavePropagation,QingdaoShandong266107,China)

资助项目： 中央高校基本科研业务费专项资金(JB150513)

联系人： 吴振森 E-mail: wuzhs@mail.xidian.edu.cn

results would lay an important reference on ocean environment inspecting, design and application of radio system emplaced in China offshore.

Key words evaporation duct; radar sea clutter; radar parameters; performance

引言

大气波导是由于气象因素影响而产生的一种具有异常折射率结构的大气层,可以陷获电波射线,使其像在金属波导中一样传播,如图1中粗箭头所示.大气波导可以增加雷达的作用距离,实现超视距探测,但同时也增加了参数被侦测的几率;大气波导结构还可引起雷达盲区、海杂波增加等消极的波导效应,这将增加目标的探测难度.统计数据分析表明,我国周边海域的蒸发波导发生概率在85%左右[1],而且比较持久.对大气波导进行实时、准确的探测可以使我们及时、合理地利用和规避大气波导,以便在国防上取得战略上的优势.据新闻报道,在5月份的中国东海“海上联合-2014”中俄海上联合军事演习中,我国军舰就曾利用捕捉到的大气波导,使我军舰雷达测距提升三倍.

图1　海上对流层波导环境中的雷达波传播示意图

对海上对流层波导折射率的探测通常使用无线电探空仪和微波折射率仪,但对于近实时、准确的大面积海域的大气波导监测来说,这两种测量方法实施的限制因素较多.而利用雷达海杂波反演大气波导折射率(Refractivity From Clutter,RFC)[2]的方法只需有正常工作的(舰载、岸基)雷达设备,通过实时测量不同距离上的雷达海面回波功率,根据合适的反演模型就能够实现区域性、非均匀折射率的近实时反演.这种方法成本低、易实施,从20世纪90年代末至今,国外对RFC技术进行了深入的研究,获得了大量成果[3-7];国内在这方面从2005年之后也做了很多的研究[8-18].

雷达回波受雷达参数和大气环境、地(海)表因素的影响.RFC正是利用大气折射率对雷达回波的影响来反演大气波导折射率的.所有影响雷达海面回波的因素都会影响RFC反演性能.对于特定的波导折射率环境和海表面系统,雷达海杂波功率-距离分布数据受所有雷达系统参数的影响,但是对对流层波导的RFC反演来说,影响雷达海杂波功率-距离分布数据的主要雷达参数是雷达频率和天线架设高度,这一点从1.1节的雷达海杂波功率模型方程(1)也可以看出.波导RFC反演中使用不同的雷达频率-天线高度组合就会有不同的反演性能.2009年,国外Yardim[19]用考虑波导区域统计特性的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)来评判RFC的反演性能,并计算了不同雷达频率-天线高度组合在春季白天北海、东地中海和秋季白天巴西东海岸三个区域的蒸发波导反演性能分布.同年,国内赵小峰[20]研究了雷达参数对不同类型大气波导环境下的单程传播损耗的影响;2010年,田树森[21]对蒸发波导下海上搜索雷达天线架高进行了研究,结果表明天线架设高度应考虑雷达工作频率和海区的气象环境.2011年,张金鹏[17]和赵小峰[18]利用RFC反演性能对天线高度的敏感性,分别提出利用不同天线高度组合提高波导RFC反演性能的方法.但是上述国内对相关雷达参数的研究都没有考虑实际大气波导的时空统计特性.实际对流层波导环境是随地理区域、气候条件、季节和时间等因素的变化而不同,它的分布具有一定的时空统计特性.

利用美国圣地亚哥空海作战系统中心高级折射效应预报系统(Advanced Refractive Effects Prediction System,AREPS)[22]提供的中国海域蒸发波导高度时空统计数据,考虑由波导时空统计特性影响下的均方根误差模型[19],对不同雷达频率-天线高度下中国近海域蒸发波导RFC的反演性能进行研究分析,提取出了适用于中国近海蒸发波导RFC反演的最佳雷达频率和天线架设高度范围,结果可为海上雷达的工作效能及大气波导探测提供参考.

1雷达海杂波功率模型

1.1雷达海杂波功率

在波导环境中,粗糙海面后向雷达回波的计算需要特别考虑海面散射单元到接收天线传输路径上波导环境大气折射率的影响.假设海上对流层大气修正折射率用M表示,在不考虑接收机噪声时,雷达接收到的海面后向散射回波功率可以表示为[4]

Pc(x,M)= -2L(x,M)+σ0[θ(x,M)]+

10 lgx+C.

(1)

式中:x为海面散射单元与雷达天线之间的距离,km;θ为擦地角;σ0为海面后向散射系数;C是一项与发射功率、增益等雷达参数以及擦地角θ有关的分量,当擦地角θ假设不随距离变化时为常数;L(x,M)是单程传播损耗,其表达式为

L(x,M)= 32.44+20lgf+

20lgx-20lgFp(x,M).

(2)

1.2海面散射系数σ0与擦地角θ

在实际的波导反演过程中,常使用相对海杂波功率ΔPc(单位是dB)作为目标函数进行RFC反演,它的计算式为

ΔPc(x,M) =Pc(x,M)-Pc(x0,M)

=-2[L(x,M)-L(x0,M)]+

{σ0[θ(x,M)]-σ0[θ(x0,M)]}+

(3)

式中:Pc(x0,M)为初始反演距离x0处的海杂波功率;θ(x0,M)为电波射线到达x0处海面单元时的擦地角.波导反演所需的海杂波一般来自较远处的海面单元,因此式(3)中σ0为掠入射θ∈(0°,1°)情况下的海面后向散射系数.海面散射系数σ0的建模对雷达海杂波功率的建模至关重要,需要根据雷达系统和大气环境先验信息合理选择海面散射系数σ0的处理方式.一般当波导为蒸发波导时或标准大气时,较远处掠射角θ基本不随距离变化,导致海面后向散射系数σ0随距离向的微小变化对雷达海杂波功率的影响相对较小,因此可以忽略[4]或者假设为零[3],所以相对功率ΔPc与海面散射系数σ0无关,只和影响传播损耗L的雷达频率和天线架设高度有关.当有较强的大气陷获层时,例如表面波导存在时,掠射角θ随距离x不断变化,σ0是θ的敏感函数,需用射线追踪(ray tracing)或谱估计等方法估计不同距离处的掠射角θ(x,M),并计算相应的σ0[θ(x,M)].散射系数的NRL经验模型[25]是2009年美国海军研究实验室(Naval Research Laboratory,NRL)根据Nathanson实验海杂波数据[26]拟合出的一个经验海杂波均值散射系数模型,它的计算公式简单,比较适合用于近实时RFC反演中需要计算大量正问题而要求σ0计算速度快而准确的问题.

2大气波导RFC反演性能评判模型

(4)

除了雷达频率和天线高度,RFC的反演性能还受大气条件的影响,不同的波导状态m,RFC的反演性能也是不同的.波导状态随海域、季节甚至时间的变化而变化着.对于同一海域的不同季节,或者不同季节的同一海域,由于气候的影响,某些波导状态m发生的概率较大,其他状态波导发生的概率较小.波导状态在时空上的不均匀性,影响着RFC在实际应用中的反演性能,必须考虑波导状态m的统计特性.假设波导状态向量的历史统计分布为p(m),则RFC反演的整体RMSE可以表示为[19]

(5)

式中,p(m)表示波导状态参数向量中所有参数的联合先验概率密度函数.

对于Paulus-Jeske蒸发波导模型[27]而言,由于只有蒸发波导高度hd一个状态参数,可以直接使用hd对式(5)进行简化,即

p(hd)dhd.

(6)

式中,p(hd)为要讨论的某一时空的蒸发波导高度统计分布;这里由于只有蒸发波导高度hd一个参数,所以，权矩阵W=1.

3中国近海蒸发波导RFC反演中最佳雷达频率-天线高度分析

下面考虑真实波导环境时空统计特性的情况下,根据评判模型公式(6),计算不同雷达频率-天线高度组合下我国周边不同海域在不同月份时的蒸发波导RFC反演性能,分析适用于中国沿海蒸发波导反演的最佳雷达频率与天线高度范围.

3.1中国近海蒸发波导区域统计分布

蒸发波导经常并持久地发生着,在经济建设和国防建设中具有重要的战略地位,国内学者对我国有关海域蒸发波导分布的统计特性做了很多有意义的工作[1,28-29].本文研究需要的中国近海蒸发波导高度统计数据(图3)来自美国AREPS的环境数据库[22].图2给出了我国周边海域所在马士顿方格(MarsdenSquares,MS)(10°×10°)示意图,图中每个MS内的数字为相应的MS编号.MS132、MS097、MS096和MS061四个海域分别在三月、六月、九月和十二月4个不同月份的白天与晚上蒸发波导高度统计分布如图3所示,每幅子图中的均值是当月内白天与晚上蒸发波导高度的统计平均值.从图3可以看出,MS097和MS096以及MS061海域由于所处位置及气候的影响,蒸发波导高度统计分布有些相似.

图2　我国周边海域对应的马士顿方格示意图

3.2RFC反演方法及有关参数设置

参考文献关于RFC反演步骤可[3-4,10].文中蒸发波导RFC反演使用标准粒子群优化 (Particle Swarm Optimization,PSO)`([10])算法,种群大小为20,每个粒子的最大进化代数为25,搜索范围为0～40 m,学习因子c1=c2=2,粒子的最大飞行速度为4.0,适应值目标函数使用自适应目标函数`([12]).构建目标函数时,所使用的海杂波功率为含有加性零均值高斯白噪声的海杂波功率.蒸发波导模型使用Paulus-Jeske单参数对数模型`([27]),并假设蒸发波导高度及其统计分布在反演距离上是不变的.文中所反演的蒸发波导高度hd为1,2,3,…,38,39 m,共39个高度,对每一个待反演的蒸发波导高度均进行100次蒙特卡罗PSO反演.蒸发波导RFC反演的初始距离为x0=10 km,最大反演距离为xmax=100 km,并假设初始反演距离x0处的杂噪比为30 dB;雷达频率与天线高度范围分别设置为2～15 GHz和5～30 m.另外,其他有关雷达与环境参数设置如表1所示.

表1　其他有关雷达和环境的参数

3.3蒸发波导RFC反演中最佳雷达频率天线高度分析

根据大气波导RFC反演性能评判模型(6),在蒸发波导高度统计分布(图3)的影响下,通过标准PSO反演,得到了如图4所示的4幅不同MS海域在不同月份的蒸发波导高度RFC反演RMSE分布图.图4所有16幅子图中,蓝色区域表示RMSE较

小,说明此区域所对应雷达频率-天线高度组合下的RFC反演性能较优;红色区域表示RMSE较大,说明此区域所对应雷达频率-天线高度组合下的RFC反演性能较劣.不同雷达频率-天线高度组合下的蒸发波导RFC反演性能随蒸发波导高度统计分布的变化而变化,这可以通过图4中每一幅子图的颜色变化看出.比较图4中16幅子图可以看出:1) 同一MS海域(每行),由于不同月份(每列)蒸发波导高度统计分布不同,所以相同的雷达频率-天线高度组合,反演性能不同.例如,对8 GHz-11 m的雷达频率-天线高度组合(每幅子图中的白色‘+’位置)而言,在MS132海域中反演性能从九月、十二月、三月到六月依次降低;在MS097与MS096海域九月和十二月的反演性能优于三月和六月份;在MS06海域六月和十二月的反演性能稍优于三月和九月.2) 同一月份(每列),由于不同MS海域(每行)蒸发波导高度统计分布不同,所以相同的雷达频率-天线高度组合,反演性能不同.例如,‘+’在三月份的MS061

(a) MS132

(b) MS097

(c) MS096

(d) MS061 图3　不同马士顿方格海域的蒸发波导高度统计分布

(a) MS132

(b) MS097

(c) MS096

(d) MS061 图4　不同雷达频率f与天线高度h a下马其顿方格海域RFC反演的蒸发波导高度RMSE(m)分布

海域反演性能就好,MS096次之, MS132和MS097较差;在六月的MS061海域反演性能较好,在MS132海域的反演性能就较差,而在MS097和MS096海域的性能中等;九月份四个海域的反演性能基本相同,都不错;在十二月份中,除了MS132的反演性能稍微次一点,其他三个海域的反演性能还是相当不错的.所以，在一区域表现良好的雷达频率-天线高度组合在另一区域就可能表现较劣.通过上述比较发现,蒸发波导高度统计均值比较高的海域和月份,‘+’的反演性能相对好些;反演性能相近的区域和月份,其蒸发波导高度的统计分布特性也相近.

虽然不同海域、不同月份适用于蒸发波导反演的雷达频率-天线高度组合范围都有所不同,但从整体上看,如果以大约3 m的蒸发波导高度RMSE为评判RFC反演性能优劣的分界点,那么可以得出雷达频率较高(8～15 GHz)、天线高度较低(5～10 m)的雷达参数组合在所有4个MS海域的4个月份的蒸发波导高度反演中性能较高.对于蒸发波导高度统计均值比较高的海域和月份,雷达参数范围可以适当放宽,例如九月份的MS096和MS061海域,雷达频率范围下限可以适当降低到7 GHz;对于统计均值比较低的海域和月份,雷达参数范围可以适当收缩,例如MS132的三月份和六月份,天线高度范围上限可以降低到8 m.

4结论

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胡荣旭(1976-),女,河南人,西安电子科技大学讲师,在读博士研究生,主要研究方向为对流层低空大气折射率反演、对流层电波传播特性和地海杂波研究.

吴振森(1946-),男,湖北人,西安电子科技大学教授,博士生导师,主要从事随机与复杂介质的电磁波、光波传播和目标电磁、光散射特性研究.

张金鹏(1985-),男,山东人,中国电波传播研究所,工程师,博士,主要从事大气波导反演及地海杂波研究.

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