WiFi信号外辐射源雷达双目标检测的研究

周明章，姚广涛,孙海信，陈清峰，齐　洁，古　叶

(1.厦门大学,厦门 361005；2.解放军73111部队，厦门 361000；3.解放军73653部队，泉州 362341)



WiFi信号外辐射源雷达双目标检测的研究

周明章1，姚广涛2、3,孙海信1，陈清峰1，齐洁1，古叶1

(1.厦门大学,厦门 361005；2.解放军73111部队，厦门 361000；3.解放军73653部队，泉州 362341)

摘要：随着WiFi、WiMax信号的广泛覆盖，基于正交频分复用(OFDM)信号的外辐射源雷达技术应用得以广泛发展。通过论述OFDM技术的特点以及两大标准802.11和802.16，论证了WiFi雷达技术的可行性，并进一步将信号识别技术运用到外辐射源雷达目标检测中。同时研究了不同情形下的模糊函数效果，经过对比，最终选取直达波与混合波的模糊函数构建双目标定位模型进行仿真，成功得到了目标所在位置，证实了WiFi信号作为雷达辐射源进行多目标定位的理论可行性。

关键词：信号外辐射源雷达；正交频分复用；序列相关；模糊函数；遍历

0引言

无源雷达是基于外辐射源的雷达定位系统，其没有自身的发射机，因此有体积小、重量轻、便于安放的特点，在民用领域和城市反恐监测中有广泛的应用前景。无源雷达更加强化了雷达抗干扰、抗反辐射导弹、抗隐身、抗低空入侵这4个优秀的抗性，也是未来军事雷达领域的新兴产品。随着第4代通信技术的发展，无线局域网技术已经在民用领域得到广泛普及，WiFi信号几乎覆盖了城市的所有角落，在此基础上，无源雷达得以深入研究。本文研究的是基于WiFi信号的雷达成像系统，通过接收WiFi信号在目标上的反射，在接收端比较参考信号和目标信号的时延，从而进行目标定位[1-2]。

WiFi信号采用正交频分复用(OFDM)技术，服从802.11与部分802.16标准。文献[3]讨论了WiFi信号的结构，并给出一种雷达常用的模糊函数定位算法，但没有比较可靠地应用。文献[4]进一步讨论了模糊函数的构建和应用中出现的问题。文献[5]给出了一种统计学定位算法，但对接收信号不作处理直接送入模糊函数，相关后分辨率较低，且对多目标束手无策，运算复杂度较大。本文利用WiFi信号的调制特点，让接收序列与参考序列进行互相关运算来确定所接收的信号，接着送入模糊函数进行运算得到两者的时差和多普勒频移，通过构建具体仿真模型，使用简单遍历算法反演出目标所在位置。结果表明，这种方式一方面可以通过增加运算时间换取定位精度，另一方面结构简单，具有较好的可实现性。

1OFDM与其标准简介

1.1OFDM技术

比特率是衡量通信质量的重要标准之一，无线信道应尽量提高其传输速率。实际研究中发现，数字信道的比特率增大会引起多径衰弱现象。多载波调制技术就是将高速串行数据流分解为若干彼此独立的低速并行数据流，然后分别调制到不同的载频上，构成多个窄带数据流并行传输，从而提高数据对抗多径衰弱的能力。

OFDM技术是提高信道利用率的一种多载波调制方法，信道频谱并不是相互隔离，而是相互交叠，并在采样点处相互正交，这样可以极大地提高信道利用率，提高传输速度。

OFDM将信号分割成不同的分组，分别调制到不同的子载波上，其中一部分作为数据子载波；另外，为避免相邻信道干扰，还有一部分作为导频副载波用来检测信道质量，确定应当采用怎样的调制。采用快速傅里叶变换(FFT)方式实现基带OFDM信号调制和解调，为了避免信道间干扰和符号间干扰(ISI)，必须在相邻符号之间加一段保护间隔。最初提出用空白作为符号间隔，但这样会降低子载波正交的精确度。采用循环前缀，在扩散信道下，只要循环前缀长度大于信道时延，那么发送数据与信道冲击响应的线性卷积被转化为循环卷积，由数字信号处理的原理可知，时域循环卷积对应到频域是直接相乘(圆周卷积性质)，从而保证了子载波的正交性。

1.2802.11标准与802.16标准简介

1997年，IEEE发布了2.4 GHz无线局域网传输协议，同时制定了802.11标准。物理层定义了红外光束、跳频扩频技术(FHSS)和直接序列扩频技术(DSSS)。该标准为近距离无线通信提供了1～2 Mbps的速度。显然，最早的802.11无法满足高速率网络传输的要求。后经过修改，出现了802.11a和802.11b。

802.11a定义了一个5 GHz的无线局域网传输协议，增加了高速数据传输的内容，传输速率达到54 Mbps；802.11b采用补码键控，仍然在2.4 GHz频段传输，并将速率提升至11 Mbps。当前主流的802.11g标准结合了802.11a和802.11b的优点，可在2.4 GHz频段上获得更高的传输速率。

802.16标准是于2002年4月提出的，它为宽带无线接入定义了一个无线城域网的空中接口范围，无线城域网信号是以WiMax为代表的无线信号，实际上是WiFi信号的增强版，克服了WiFi信号传输范围小的缺点，可以覆盖到城际范围。WiMax信号和WiFi信号一样可以作为雷达的外辐射源，鉴于当前无线城域网的研究正在发展阶段，其覆盖面没有WiFi信号广，因此本文针对WiFi信号进行研究。

2序列相关性分析

由于空间中还存在着与WiFi相同频段的其他信号，因此在接收端必须先识别出需要的反射回波。令X(t)为接收到的信号，y(t)为参考信号，则时间平均互相关如下：

(1)

总体相关的均值可以通过如下公式得到：

(2)

通过互相关序列检验，可以确定信号服从哪种标准，此时的y(t)为802.11或者802.16标准的前导信号。利用MATLAB仿真式(1)，得到仿真结果如图1所示，其中(a)是WiMax信号与WiFi前导码相关结果，(b)是WiFi信号与前导码相关结果。从中可以看出，WiFi前导序列和WiFi信号互相关非常强，原因是WiFi信号中含有这组互相关序列；在不含这组序列的WiMax信号与WiFi前导序列相关的情况下，呈现的相关度可以认为是0。因此可以用这种方式来检测出雷达所要接收的信号。

实际上外辐射源雷达选择WiFi信号作为辐射源，其位置和波形是相对稳定的，在这种情况下，可以利用相关性检测WiFi信号，在确知目标信号前导序列的情况下从各路多径信号中滤出所要的信号。对得到的目标信号，利用自适应滤波器过滤出所要的直达波，与反射波做模糊函数运算即可得到经过目标反射的时延和多普勒频移，从而反演出目标位置。

图1　2种信号与WiFi前导序列相关波形

前导序列只能用来识别信号类型。由于WiFi信号前导序列的自相关谱中不仅有主瓣峰值，还有较为复杂的副瓣存在，因此在2个WiFi信号有时间差的情况下无法做到准确判定相关峰值在何处。这是由WiFi信号前导序列的组成决定的。WiFi信号的前导序列是由4段伪随机序列构成，每段在做整体相关时又与自身分别相关，因而产生了许多副瓣。WiFi信号前导序列的这种特性决定了其在被接受的时候要进行规避。

对于一段WiFi信号，前导序列的位置往往是固定的，因而经过截取，我们很容易将其去除。

3模糊函数分析

信号的模糊函数定义为：

(3)

式中：s(t)、Y(t)分别为进行模糊函数运算的2个信号；τ和fd分别为相对于s(t)的时延和多普勒频移。

一般情况下，在使用公式(3)时，Y(t)是s(t)经过反射送入接收机的多径信号。

由此可见，通过模糊函数可以确定2个相关信号(直达波和反射波)的时延，从而推算出反射点的位置；当然，如果多普勒频移不为0，那么还可以针对目标的速度进行演算，达到实时监控目标速度的效果。

从形式上可以看出，模糊函数可以看作2个信号的互相关，这在其构建上起到了相当大的作用。对于外辐射源雷达所接收的信号，直达波和多径反射波是混合在一起接收的，因此在接收时要将信号分成2路，一路作为含有多径反射的信号不做处理，另外一路通过自适应滤波器滤除多径，只保留直达波信号。另一种是将回波信号直接做模糊函数运算，表示如下：

(4)

对公式(3)和(4)进行仿真，利用MATLAB构建1组WiFi信号，人为添加1组时延，令多普勒频移为fd=1。

为进一步去除副瓣干扰，这里采用了将循环前缀置零的方法，文献[6]提到，WiFi信号的循环前缀是为了消除频谱间干扰，将信号数据部分的尾部复制到首部构成的。因此在做互相关时，就会在循环前缀长度的数字频率上出现副瓣。在式(4)的情况下，这种副瓣会明显超过模糊函数运算得出的“时延-多普勒”尖峰，从而引起误判。将循环前缀置零可以有效解决这一问题。在实际操作过程中，也可以采取抽取与插值的方法破坏循环前缀的结构，但是这样也只能降低副瓣的高度；检测并消除循环前缀是最有效的去除副瓣干扰的方式。

对式(3)进行仿真(以下模糊函数仿真均使用数字时延)，其中横坐标(-30,30)为多普勒频移，纵坐标(0,11 000)为时延范围。图2为当时延为1 000、多普勒频移为1 Hz时的仿真结果。

图2　直达波与混合波的模糊函数

可见，直达波和混合波的模糊函数具有相当强的相关性，可以很容易地分辨出目标所在位置的反射时延。

对式(4)仿真如下，选取同样的参数，τ=1 000，fd=1 Hz，得到结果如图3。

图3　2个混合波的模糊函数

由图2和图3可见，用2种方式去做模糊函数，结果大相径庭。混合波因为含有多径信号，其模糊函数的目标峰值与主瓣峰值之比已经下降到直达波模糊函数的约1/5处。在实际情况下，多径信号的增加使得前者得出的目标特征峰值更加难以被检测出来。因此采取直达波方式进行仿真，而实际情况下，提取直达波是可以用自适应滤波器实现的，这就有了一定的可行性。

本文采用直达波与混合波模糊函数做双目标定位仿真，发现除上述区别外，若只用混合波做模糊函数，由于2路多径信号互相关存在，因此出现了第3个峰，该峰对定位特征的提取造成了极大的干扰；而用直达波与混合波做模糊函数，则可以得出非常好的相关峰值，两峰互不影响，便于提取。

4双目标定位仿真

上一节提出了提取目标特征变量的模糊函数。进一步地，当得知一个目标的反射时延和多普勒频移时，就可以根据实际情况反演出目标的位置。本文构建了一个小型室内模型，即边长6 m的正方形区域，利用3个分布式雷达对同一目标进行定位，取正方形区域的中心为原点(0,0)，3个雷达的坐标分别为A(-3.5,2)、B(3.5,2)、C(3.5,-2)，而信号源设置在区域一侧，坐标为(0,3.5)。

图4　双目标定位仿真模型

对于区域内任意目标，根据直达波和反射波以及时延，有下述关系(以雷达A为例)：

(5)

式中:b、c为待求变量，为时延;a可以由既定的位置演算得出。

对于每一个雷达，b为公共长度，而另一个变量正是目标到相应雷达的距离，由此可以得出如下方程组：

(6)

利用遍历方式，可以求得满足上述关系的解，根据所需要的精度，同时可以控制运算速度。仿真中给目标所在区域设置了0.5 m扩展空间，因而可以探测到目标处于区域边缘时的位置。因此以x=(-3.5,3.5)，y=(-3.5,3.5)进行遍历求解，所得2个目标的位置如图5所示。

图5　双目标定位结果

图5中2个目标分别在图中颜色最深处，左边目标坐标为(-1.54,1.78)，右边目标的坐标为(2,2)。由仿真可见，本文所论证的方法实现了基于WiFi信号的双目标定位。

5结束语

文章首先介绍了无源雷达的概况，通过OFDM信号与其标准的回顾，探索出一个利用OFDM信号中前导序列相关来识别接收信号的方法。在确定接收信号之后，需要通过时延对目标进行定位，采用了

雷达领域广泛采用的模糊函数进行算法实现，并进一步论证模糊函数参数的选取。仿真结果表明，直达波与混合波的模糊函数所得峰值较为明显，更易于识别和提取。文章的最后通过构建一个定位区域，并模拟双目标在区域中的状态，使用遍历的定位算法，成功确定了2个目标的位置。实验表明，利用直达波与混合波模糊函数对信号进行检测具有可行性，通过定位算法可以较准确地测出多个目标位置，进一步证实了外辐射源雷达在当今数字通信时代发展的可行性。

参考文献

[1] FALCONE P,COLONE F,LOMBARDO P,et al.Range side lobes reduction filters for WiFi-based passive bistatic radar[C].IEEE Radar Conference.Rome,Italy:IEEE Press,2009:133-136.

[2] GUO H,WOODBRIDGE K,BAKER C J.Evaluation of WiFi beacon transmissions for wireless based passive radar[C].IEEE Radar Conference,Rome,Italy:IEEE Press,2008:1-6.

[3] 吴杜成.基于OFDM WiFi信号的无源雷达研究[J].军事通信技术,2012,33(4):68-72.

[4] COLONE F,WOODBRIDGE K,GUO H,et al.Ambiguity functionanalysis of wireless LAN transmissions for passive radar[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2011,47(1):240-264.

[5] 庄旭昇.一种基于WiFi信号的运动目标无源雷达成像方法[J].雷达学报,2014,3(6): 694-701.

[6] 饶云华,朱逢园,张修志,等.WiFi外辐射源雷达信号模糊函数及副峰抑制分析[J].雷达学报,2012,1(3):225-231.

Research into Double-target Detection Using WiFi Passive Radar

ZHOU Ming-zhang1,YAO Guang-tao2,3,SUN Hai-xin1,CHEN Qing-feng1,QI Jie1,GU Ye1

(1.Xiamen University,Xiamen 361005,China;2.Unit 73111 of PLA,Xiamen 361000,China;3.Unit 73653 of PLA,Quanzhou 362341,China)

Abstract:Along with the wide coverage of WiFi signal and WiMax signal,passive radar technology based on orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) has been widely developed.This article demonstrates the feasibility of WiFi passive radar technology through discussing the characteristics of OFDM technology and two standards:802.11 and 802.16,and further applies signal identification technology into target detection of passive radar,at the same time studies the effect of ambiguity function in different situations.Through comparison,the ambiguity function of direct wave and mixed wave is selected to construct a double-target location model and the simulation is performed,then the target location is succeessly gained,which confirms the theoretic feasibility of multi-target location using WiFi signal as radar emitter.

Key words:passive radar;orthogonal frequency division multiplexing;serial correlation cross-correlation;ambiguity function;ergodic method

收稿日期:2015-12-23

基金项目：国家自然科学基金,项目编号:61471309；福建省自然科学基金,项目编号:2013J01258

中图分类号：TN971

文献标识码：A

文章编号：CN32-1413(2016)02-0001-04

DOI:10.16426/j.cnki.jcdzdk.2016.02.001