基于模糊综合的合成孔径雷达局部遮盖干扰评估

俞道滨， 冉 达， 吴彦鸿(装备学院 光电装备系, 北京 101416)

基于模糊综合的合成孔径雷达局部遮盖干扰评估

俞道滨， 冉 达， 吴彦鸿
(装备学院 光电装备系, 北京 101416)

为了对合成孔径雷达的局部遮盖干扰进行全面客观地描述，提出一种基于模糊综合的评估方法。对局部遮盖干扰的多个变化因素进行了分析，给出了对干扰效果评估的典型指标，详细总结了基于模糊综合的评估流程；依据定性与定量相结合的原则，应用层次分析法确定各评估指标的权重值，通过模糊综合计算得到干扰变化因素组合对各级评语的隶属度。车辆目标局部遮盖干扰评估的仿真表明：该方法能够客观地描述多个变化因素下的干扰效果，评估结果与干扰图像具有紧密对应关系。

合成孔径雷达；局部遮盖；模糊综合评估；层次分析法

SAR干扰评估是衡量干扰方式的有效性以及雷达干扰设备性能优劣的重要指标，通过对不同干扰效果进行正确客观地评估，可以有效进行干扰技术和样式的优化，具有十分重要的意义[1-3]。其中，通过对干扰前后图像评估指标的定量分析可以得到较为客观的评估结果。随着空间电磁环境日趋复杂，干扰样式的千变万化，对评估指标的计算往往会带来很大的不确定性，难以达到完全的客观[4-5]。同时，对于全景干扰和局部干扰的不同条件，典型指标如欧氏距离[6-7]、相关系数[8]、等效视数[4]、结构相似度[9]等均具有不同的适用性，单个评估指标对于干扰结果的表达均具有一定的局限，仅能够反映干扰前后SAR图像在亮度大小、像素变化程度、对比度和结构性等指标上存在的差别。通过将评估指标的计算与主观评估方法进行结合是一种可行的途径，如在欺骗干扰不同样式和评估准则下，引入区域匹配度[10]、纹理结构特性[11]、神经网络结构[12]等的辅助，达到与主观评估结果的一致，但对于局部干扰特征明显的SAR图像而言，该类方法缺乏针对性，无法对局部区域散射特征的不同破坏程度进行准确的描述和评估。

本文借鉴多评估指标模糊综合处理的思想，对合成孔径雷达的局部遮盖干扰进行评估。首先，对局部遮盖干扰的面积、位置、亮度、分布和数量等因素的变化进行分析，从干扰变化的特点入手展开讨论，使干扰评估更具有针对性；其次，列出能够对干扰变化进行描述的典型评估指标，给出干扰评估的流程，其中，各个指标权重应用层次分析法进行计算，并应用模糊综合处理的方法计算隶属度函数，得到综合性的评估结论；最后，通过对车辆目标的局部遮盖干扰评估的仿真，分析评估结果与干扰效果的一致性，验证所提方法的有效性。

1 局部遮盖干扰变化

SAR图像是地面场景的后向散射特性分布灰度图像。特定的干扰样式，如类杂波干扰、微动调制干扰等方法，能够生成具有局部遮盖特征的干扰区域，可破坏区域内重点目标的后向散射特征，继而影响对SAR图像判读的准确性[13]。当SAR图像的局部区域受到干扰时，干扰图像叠加于原始图像之上，设干扰区域的变化在2个维度上具有相同规律，此时可以从一维视角对干扰的变化进行描述，如图1所示。可以看出，局部遮盖干扰具有灵活多变的特点。

图1 局部遮盖干扰的变化

干扰的变化主要有以下几种方式：

1) 干扰面积变化。该变化主要由干扰信号的相干性决定，相干性越高，则生成的干扰区域面积越小。生成局部遮盖干扰的信号通常具有部分相干性，通过对距离向或方位向的失配程度，得到与干扰功率相匹配的遮盖区域面积。

2) 干扰位置变化。该变化主要由空间几何关系和干扰调制参数决定。当干扰机与SAR照射中心点的相对位置固定时，通过对时延和多普勒调制的控制，可以使干扰区域中心点在距离维或方位维发生相应的移动，控制对特定位置区域的遮盖。

3) 干扰亮度变化。该变化主要由干信比决定，当干信比较大时，灰度图像饱和，即在图像上产生了高亮区域，对图像识别的影响最大。对干扰方而言，过大的干信比也是需要避免的：一方面可能会触发雷达的抗干扰措施；另一方面，会因过亮而暴露遮盖区域的位置，不具备隐蔽性。

4) 干扰分布变化。该变化主要由干扰样式及其调制参数决定，选择灵活的干扰样式能够实现对区域内干扰分布的控制，与特定的成像背景相结合，达到更佳的干扰隐蔽效果。

5) 干扰数量变化。该变化主要由干扰机处理次数决定。在满足空间几何关系合适、干扰功率足够、处理时间充足等前提下，结合对调制参数的控制，达到对干扰数量和位置的综合控制。

以上几种干扰变化涵盖了局部干扰的主要特点，是干扰评估中要考虑的主要因素。

2 基于模糊综合的干扰评估

针对上述多种干扰变化，用单一的评估指标无法进行准确描述，此时采用模糊综合的评估方法可较好地解决多指标下的评估问题[14]。模糊综合法是在模糊数学理论上建立的一种评估方法，用来刻画属于或不属于程度的“中介状态”，对于由不同干扰变化组合产生的复杂因素集，应用模糊数学的思路可以得到局部遮盖干扰对多个评语的归属度。评估过程中，首先要主观地给出对评估指标两两比较的重要性判断，之后应用层次分析法(AHP)计算得到各评估指标的相对权重，故该方法可以视作是一种定量与定性相结合的评估方法，具有较好的应用性。

2.1 干扰评估指标

对于评估指标的选择有多种方案，它们均能体现上述局部遮盖干扰的变化。本文选择均方误差、平均绝对差、等效视数差、欧氏距离、相关系数及结构相似度6个评估指标，其中，前3个指标可以直接体现干扰前后图像像素灰度值的差别，后3个指标可以表示干扰前后图像整体特性的差别。

1) 均方误差e：表示受干扰前后SAR图像在相同位置处像素灰度值的差值。公式为

(1)

(2)

2) 平均绝对差D：表示像素变化的剧烈程度，受干扰前后SAR图像的平均绝对差为

(3)

3) 等效视数差E：等效视数是衡量SAR图像斑点噪声相对强度的重要指标，定义为

(4)

式中：μ0和μjam分别表示干扰前后图像灰度值的平均值；σ0和σjam分别表示干扰前后图像灰度值的标准差。E越大，干扰效果越好。

(5)

d越大，干扰效果越好。

5) 相关系数ρ：反映干扰前后图像的统计特性。公式为

(6)

6) 结构相似度S：表示干扰前后图像的整体结构差异。假设干扰前后的SAR图像数据分别为X和Y，则S定义为

(7)

其中

(8)

(9)

(10)

2.2 干扰评估流程

2.2.1 确定评估对象的因素集和评估指标

分别用特定的字母缩写代表该干扰变化因素，如面积S(Square)、位置P(Position)、亮度L(Light)、分布D(Distribution)和数量N(Number)；用加减号表示该因素的变化方向，其中S+和S-分别表示面积增大和减小，P+和P-分别表示位置上移和下移，L+和L-分别表示亮度增大和减小，D+表示分布变化，N+和N++分别表示数量增加1个和2个。将上述缩写进行不同的组合，可得到干扰的多种变化，本文将10个典型干扰变化因素组合设定为评估对象的因素集，分别为：{(S-)PLDN、(S+)PLDN、(S-)(P+)LDN、(S-)(P-)LDN、(S-)P(L+)DN、(S+)P(L+)DN、(S-)PL(D+)N、(S+)PL(D+)N、(S-)PLD(N+)、(S-)PLD(N++)}，评估指标设定为2.1节中给出的6个典型评估指标。

2.2.2 确定评估对象的评语集

设定评语集为{优、良、中、及、较差、差}，为每个评语选择对应的因素变化区间，如表1所示，其中，对于同一评估指标，其下标越小，表示该变量代表的数值越小。每个变量取值需结合具体情况考虑，此处用中值代替。评语“优”和“差”，则对应取值范围的上限或下限。

表1 每个评语对应的因素变化区间

2.2.3 确定评估因素的权重向量

应用AHP法解决多属性值归属问题，仅需对每一个决策准则的相对重要性给出判断，具有很好的一致协调性和层次可构性。该方法的具体流程包括：建立AHP模型，确定决策层次，设置判断矩阵，确定属性权重，并应用1～9标度量化等级表，给出同一层属性中每一个元素的重要性评估[15]。

属性中有些指标是越大越好，有些指标则需要越小越好，所以在设置判断矩阵时需要将不同属性的量纲进行归一化，才能作进一步分析。对于因素集权重的确定，此处采用特征矢量法，依据上表建立两两比较判断矩阵，并求得特征值和特征向量。根据矩阵公式AW=λmaxW，归一化后得到所求的权重向量。

2.2.4 确定多指标模糊综合的评估结果

B=A∘R

(11)

上式表示模糊变换，即由模糊矢量A与模糊矩阵R合成一个模糊矢量Y，∘表示模糊运算。

3 评估实例仿真分析

应用上述方法对受局部遮盖干扰的车辆目标SAR图像进行评估，分辨率为0.5m×0.5m，车辆模型及其成像结果如图2所示。

a) 油罐车3D模型

b)车辆的SAR成像结果图2 车辆模型及其成像结果

在所设定的干扰因素变化下，计算得到相应的评估数据，如表2所示；评估指标与各评语的对应关系，如表3所示。

表2 评估数据

表3 评估标准

对车辆目标而言，此处认为整体特性较图像灰度细节具有更高的重要性，故构造两两比较判断矩阵为

(12)

在该判断矩阵设定下，计算权重值为[0.264 8，0.264 8，0.264 8，0.109 4，0.048 1，0.048 1]。经验证，矩阵满足一致性要求。干扰评估结果如表4所示。相应的受干扰图像及其所得评语如图3所示。

其中，图3a)和图3b)反映局部遮盖面积变化；图3c)和图3d)反映局部遮盖位置变化；图3e)和图3f)反映局部遮盖亮度变化；图3g)和图3h)反映局部遮盖分布变化；图3i)和图3j)反映局部遮盖数量变化。对以上干扰效果进行分析：

1) 干扰面积是一个至关重要的因素，当其与目标散射的面积相适应时，得到的干扰效果较好。对比图3a)和图3b)的评估结果可知，当仅改变干扰区域面积时，评估结果能够提高2个等级，此时能够达到对目标的完全遮盖。

2) 对于面积相同的干扰区域，则干扰位置位于目标散射较弱的区域时，得到的干扰效果较好。对比图3a)、图3c)和图3d)的评估结果可知，干扰区域分别位于车尾、车身和车头位置时，干扰效果有所提升，此时强弱散射区域之间的差别有所减小，增大了目标识别的难度。

表4 评估结果

图3 局部遮盖干扰变化及其评估结果

3) 干扰区域亮度由有效干扰功率决定，显然对该因素的提升需要一定代价，但当干扰区域具有足够的亮度时，能够显著提升最终的干扰效果。对比图3b)、图3e)和图3f)的评估结果可知，一方面，对于大面积区域遮盖的情况，亮度的提升使评估结果提高了一个等级；另一方面，对于亮度较大的遮盖干扰，大小面积的评估结果均为优，只是面积较大的效果对优的隶属度较高。需要指出的是，虽然较高的亮度能够完全遮盖干扰区域下的目标散射特性，但容易暴露目标的位置，不利于目标保护的隐蔽性。

4) 干扰区域分布特性是一个与目标背景联系较大的一个因素，能够提升对目标检测的干扰效果。当仅考虑目标特性时，平缓的分布特性对于散射特性的破坏作用较小，而起伏较大的分布得到的干扰效果较好。对比图3a)、图3g)和图3b)、图3h)的评估结果可知，无论面积如何，改变干扰区域的分布均提高了一级评估结果。

5) 干扰区域数量对干扰评估结果的提升显而易见，且数量越多干扰效果越好，但亦会受干扰有效功率的限制。对比图3a)、图3i)和图3j)的评估结果可知，增加一个干扰区域且相互之间无重叠，则干扰评估结果会提高两级。

由上述分析可知，所提出的评估方法得到的评估结果与实际干扰效果具有很好的一一对应关系，且与视觉效果相一致，对于局部遮盖干扰有很好的适用性。同时，进一步分析所得评估结果，可以给出一种最优的干扰策略：当干扰功率足够时，通过改变局部遮盖的位置、数量和亮度能够达到最优的干扰效果；当干扰功率不足时，通过改变局部遮盖的位置、面积和分布亦能获得更优的干扰效果。

4 结 束 语

本文提出一种基于模糊综合的合成孔径雷达局部遮盖干扰评估方法，能够对多个干扰变化因素下的干扰效果进行全面客观地描述。在不同的局部遮盖干扰应用中，根据由该方法得到的评估结果，可以对实施干扰的策略进行优化，即在不同的干扰功率限制下实现最优的干扰效果，故在合成孔径雷达对抗中具有一定借鉴意义。如何进一步优选干扰评估指标，从而更加全面地对干扰效果进行描述，是下一步研究中值得关注的问题。

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(编辑：李江涛)

Evaluation of SAR Partial Coverage Jamming Based on Fuzzy Comprehensive Method

YU Daobin， RAN Da， WU Yanhong

(Department of Optical and Electronic Equipment, Equipment Academy, Beijing 101416, China)

To comprehensively and objectively describe the local coverage jamming of synthetic aperture radar (SAR), an evaluation method based on fuzzy synthesis is proposed. This paper analyzes the variables of local disturbance, brings forth the typical indexes of the assessment of the interference effect, and summarizes the evaluation process based on the fuzzy synthesis. Based on the principle of combination of qualitative analysis and quantitative analysis, the method of analytic hierarchy process (AHP) is used to determine the weight value of each evaluation index, and the membership degree of the combination of disturbance change factors is achieved through fuzzy comprehensive calculation. The simulation result of vehicle target local coverage interference assessment shows that this method can objectively describe the interference effect of multiple variables, and the evaluation result has a close corresponding relationship with the interference image.

synthetic aperture radar (SAR); local coverage; fuzzy comprehensive evaluation; analytic hierarchy process (AHP)

2016-11-27

俞道滨(1988—)，男，博士研究生，主要研究方向为电子信息对抗与试验。ydbaidy@163.com 吴彦鸿，男，教授，博士生导师。