基于空间多波束的高频地波雷达电离层杂波抑制算法

姚 迪 张 鑫② 杨 强② 邓维波② 陈秋实



基于空间多波束的高频地波雷达电离层杂波抑制算法

姚 迪①张 鑫①②杨 强*①②邓维波①②陈秋实①

①(哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 哈尔滨 150001)②(哈尔滨工业大学信息感知技术协同创新中心 哈尔滨 150001)

在小孔径高频地波超视距雷达系统中，普遍存在一种覆盖一定距离单元，多普勒单元以及全部角度单元的电离层杂波。为抑制该杂波并且提高被其淹没目标的检测概率，该文提出一种基于空间多波束的电离层杂波抑制算法。该方法充分利用宽波束时波束间具有很强相关性的特点，以及实际情况下杂波覆盖的距离单元数或多普勒单元数远远多于目标所覆盖的单元数的特点来实现杂波信息的估计与抑制。仿真实验与实测数据结果均证明该方法可以有效地抑制电离层杂波，并显著地提高被淹没目标的检测概率。

高频地波超视距雷达；宽波束；杂波抑制；被淹没目标

1 引言

高频地波雷达利用高频电磁波(3~30 MHz)在导电海洋表面绕射传播衰减小的特点，通过发射垂直极化的高频电磁波，实现超视距探测[1]。其能够对专属经济区内的舰船目标与低空飞行器进行全天候地探测与跟踪[2,3]。然而在高频波段，回波中的目标信号通常会淹没在复杂的电离层杂波中，这将极大地降低目标被检测的概率。特别是对于小孔径高频地波雷达，宽波束使得空间中任一方向的电离层杂波都将存在于回波信号所有的角度单元中，这将进一步增加目标被淹没的风险。此外，较少的阵元数目将大大降低雷达系统中可用于进行杂波抑制的阵列自由度。然而在现有的高频地波雷达系统中，有很大一部分采用小孔径阵列模式。例如CORDAR[4], WERA[5](四阵元结构)以及OSMAR2003[6](八阵元结构)等等。因此，如何抑制电离层杂波以及提高淹没在杂波中目标的检测概率一直是小孔径高频地波雷达的重要议题。

在小孔径高频地波雷达系统中，考虑到其中弱目标更容易被电离层杂波淹没的实际情况以及波束间具有很强相关性的特点，本文提出一种基于空间多波束的电离层杂波抑制方法。本文方法在主瓣半功率角以外方向形成辅助波束来获取杂波样本。由于系统的波束很宽，空间相关性很强，所以辅助波束将含有与主波束十分相近甚至相同的杂波信息。此外，根据电离层在距离单元与多普勒单元的分布特性，在距离维与多普勒维进行杂波估计可以有效地避免目标自相消问题。综上所述，通过对电离层杂波在波束域，距离维或多普勒维的联合抑制，所提出的方法可获得更好杂波抑制性能。同时有效地避免了目标自相消问题的发生，极大地提高了系统的输出信杂比。

本文在第2节分析了电离层杂波在小孔径高频地波雷达系统中所表现出的空间分布特性；在第3节，一种基于空间多波束的电离层杂波抑制方法被提出；第4节通过仿真实验证明所提出算法的有效性；在第5节中给出实测数据验证以及杂波抑制性能的对比结果；第6节对本文进行总结。

2 杂波特性分析

目前，对于大孔径阵列高频地波雷达系统，电离层杂波的空域、时域和频域的分布特性已经被深入地研究[7,8]。然而在小孔径高频地波雷达系统中，其较小的阵列孔径会导致空间波束严重地展宽。因此，电离层杂波的空域分布特性相比于大孔径阵列也将产生明显地改变。而杂波抑制算法的研究很大程度上取决于对其分布特性的理解。因此，我们需要对小孔径阵列中杂波的空域分布相关性进行准确地估计。

本节，我们采用实际测量数据来分析电离层杂波在小孔径高频地波雷达系统中表现出的空域分布特性。其中实测数据来自于中国威海高频雷达试验站，阵列单元数为8个，记录时间为2016年5月12日。每批实测数据均依次经过了脉冲压缩，多普勒与数字波束形成等处理过程。电离层杂波的距离-多普勒谱如图1所示。波束指向为0o方向(阵列的法线方向为0o)，系统工作频率为5.6 MHz。

为更有效地对实测数据中杂波的空域分布特性进行研究，此处，我们采用一种基于空间特征向量的相关性分析方法。其详细的计算流程如下：

图1 实测数据电离层杂波距离-多普勒谱

(6)计算(5)中得出的归一化特征向量的相关系数。

在图1中任选5处包含电离层杂波的区域计算杂波相关系数，数字波束形成的角度间隔为1o，参考波束方向为0o。结果如图2所示，5处电离层杂波区域的空域相关系数都近似等于1。因此可以得出，由于小孔径高频地波雷达系统中波束的严重展宽，电离层杂波在其中会表现出极强的空域相关性。

3 杂波抑制算法

3.1 信号模型

式中，与分别为目标的复幅度与导向矢量，表示杂波信号，为加性高斯白噪声。当目标能量弱于杂波信号时，信杂比为负数，则目标淹没于杂波信号中无法被系统检测到。最小方差无失真响应是一种经典的空域滤波器，其可以在保证期望信号无失真的同时使杂波与噪声的输出功率最小。因此在理想条件下，该滤波器可以使雷达系统获得最高的输出信杂比，以及对于被淹没弱目标的良好的检测能力。回波信号的自相关矩阵可以表示为

3.2 本文算法

图3 算法结构框图

则杂波抑制方法的输出功率为

则最优权向量可以表示为

图4 辅助波束结构框图

综上所述，本文所提出算法通过在主波束单元附近形成若干辅助波束单元来估计该主波束单元内的杂波信息，然后用主波束单元减去由辅助波束单元估计出的杂波信息，从而实现对电离层杂波的抑制，并同时保留了主波束单元内目标信号。以上算法可执行次以确保所有主波束单元内的杂波信息均可被有效地抑制，其中为主波束单元数目。因此，本方法可在不事先预知目标所在波束的情况下完成对所有主波束单元内杂波的有效抑制。

4 仿真验证

在实际的小孔径高频地波雷达系统中，感兴趣的目标信号通常会被电离层杂波所淹没。本文提出的是一种基于统计估计的杂波抑制算法。因此，在理论上该方法将可抑制任意空间分布特性的电离层杂波。在雷达信号处理理论中，高斯分布、均匀分布、瑞利分布以及泊松分布是4种最典型的杂波的空域分布特性。

因此，为了验证提出算法的杂波抑制性能，我们分别在具有以上4种分布特性的杂波中加入同一被淹没的弱目标。阵列单元数为8个，辅助波束数为20个，空域窗函数为25 dB切比雪夫窗，目标的方向为0o。每组实验的抑制结果均由1000次蒙特卡罗实验进行平均得到，其结果如图5所示，辅助波束方法可以有效地估计杂波信息，并且被淹没目标已经明显可见。

5 实测数据验证

5.1 性能比较

本节将验证所提算法在杂波抑制方面的有效性和先进性。因此，一个详细的算法性能比较被执行在所提算法，数字波束形成，相干旁瓣相消[12]以及主瓣杂波抑制方法[14]之间。小孔径高频地波雷达系统采用八阵元的均匀直线接收阵列，系统工作频率为5.6 MHz，所用实测数据的距离-多普勒谱如图1所示。根据上述系统工作频率，其理论上一阶布拉格峰的频率分别为±0.241 Hz。本文提出算法在计算主波束和辅助波束时，所用的空域窗函数均为25 dB切比雪夫窗。起始辅助波束指向为主波束-3 dB衰减时对应的角度，以1o为间隔共形成20个辅助波束。

图5 杂波抑制仿真验证

如图1所示，其中共存在3块能量很强的电离层杂波区域。当目标能量弱于杂波能量且目标恰好出现在该区域时，目标将因为被杂波所淹没而无法被检测出来。为了验证算法的杂波抑制性能，我们在能量最强的杂波区域所在的波束单元内加入一个仿真目标，目标能量弱于电离层杂波能量，分别使用以上4种方法进行处理，目标详细信息如表1所示。为方便观察，对加入目标区域的距离-多普勒谱进行局部放大，其结果如图6(a)所示；图6(b)表示相同区域杂波抑制后的距离-多普勒谱；图6(c)表示杂波抑制前后目标所在距离与角度单元的多普勒剖面图。显然，本文方法相比于其它方法不论在电离层杂波抑制方面，或是在提高被淹没目标检测概率方面都具有明显的优势。如图6(c)所示，本文所提方法的输出信杂比相较于主瓣杂波抑制方法提高了5 dB，比相干旁瓣相消方法提高了12 dB。为验证所提出算法是否适用于多目标情况，我们依次在杂波区域加入1至4个仿真目标，各仿真目标间占据相同的距离单元与波束单元以及不同的多普勒单元。选取表1中的目标作为参考目标用以分析存在不同目标时对参考目标输出信杂比的影响。其实验结果如图6(d)所示，本文提出的算法可确保即使在多目标的情况下，电离层杂波被有效地抑制，并且所有目标仍可获得近似最优的输出信杂比，此时参考目标详细信息如表2所示。

5.2 性能分析

综上所述，相比于其它算法，本文所提出算法具有更好的电离层杂波抑制性能，以及更优的输出信杂比。这是因为本文提出方法首先使用空间多波束技术获得杂波样本，然后在距离维或多普勒维对杂波样本进行统计估计，既保证了杂波的抑制性能也提高了系统输出的信杂比。而数字波束形成技术并不具有抑制杂波的能力；相干旁瓣相消方法应用于实际雷达系统时，其辅助天线接收到的回波信号中，不仅包含杂波信号也会包含目标信息。因此，目标自相消情况将会发生，这会引起系统输出信杂比的较大损失；主瓣杂波抑制方法虽然在大孔径阵列上可以获得较好的杂波抑制性能，然而对于小孔径阵列，较少的阵元会导致滤波器凹口的变浅与系统自由度的减少。变浅的凹口滤波器无法有效地保护目标信号，从而降低了输出信杂比。此外，本文提出的电离层杂波抑制算法对实际的电离层杂波进行抑制后，输出结果表明杂波被有效地抑制的同时并未在加入仿真目标以外的多普勒单元出现疑似目标的能量峰值。由此可以得出，本方法在有效提高检测能力的同时并未导致虚警的增加。

表1仿真目标信息

算法距离单元多普勒频率(Hz)波束单元输入信杂比(dB)输出信杂比(dB) 数字波束形成141-0.192-5-5 相干旁瓣相消141-0.192-513 主瓣杂波抑制141-0.192-520 本文提出算法141-0.192-525

表2多仿真目标信息

目标数参考目标距离单元参考目标多普勒频率(Hz)参考目标波束单元参考目标输入信杂比(dB)参考目标输出信杂比(dB) 1个目标141-0.192-525.0 2个目标141-0.192-524.5 3个目标141-0.192-523.5 4个目标141-0.192-522.0

图6 电离层杂波实测数据验证

6 结束语

本文对电离层杂波在小孔径高频地波雷达系统中的空域分布特性首先进行分析。以其表现出的强空间相关性为理论基础，提出一种基于空间多波束的杂波抑制算法。仿真实验与实测数据结果均证明所提出方法可以在有效地抑制杂波的同时基本保留全部的目标回波能量。相比于数字波束形成、相干旁瓣相消以及主瓣杂波抑制方法，本文所提算法在电离层杂波抑制方面以及系统最后输出信杂比方面都具有明显的优势。因此，经过该抑制算法可以使得被淹没的弱目标获得更高的检测概率。未来，我们将针对如何设计辅助波束形式以确保系统获得最优的输出信杂比进行深入的研究。

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姚 迪： 男，1988年生，博士，研究方向为阵列信号处理、小孔径高频地波雷达干扰与杂波抑制.

张 鑫： 男，1986年生，助理研究员，研究方向为阵列信号处理、空时自适应信号处理.

杨 强： 男，1970年生，教授，研究方向为弱目标检测、新体制信号处理和信息提取、实时信号处理.

邓维波： 男，1961年生，教授，研究方向为雷达抗干扰技术及天线阵列信号处理、雷达目标散射特性.

陈秋实： 女，1988年生，博士，研究方向为压缩感知、波形设计.

Ionospheric Clutter Suppression Algorithm Based on SpaceMultibeam for High Frequency Surface Wave Radar

YAO Di①ZHANG Xin①②YANG Qiang①②DENG Weibo①②CHEN Qiushi①

①(,,150001,)②(,150001,)

In the small-aperture high-frequency surface-wave over-the-horizon radar system, the ionospheric clutter that covers a certain range bins, the Doppler bins and all the angle bins is generally existent. To restrain the clutter and ensure the submerged target easy detect, this paper presents an ionospheric clutter suppression algorithm based on spatial multi-beam. This method makes full use of the characteristics of the strong correlation between the beams in the wide beam and the characteristics of the number of range bins or Doppler bins covered by the clutter is far more than the number of bins covered by the target to achieve the clutter information estimation and suppression. The results of the simulation experiment and the measured data show that the method can effectively suppress the ionospheric clutter, and significantly improve the detection probability of the submerged target.

High-frequency surface-wave over-the-horizon radar; Wide spatial beam; Clutter suppression;Submerged target

TN958

A

1009-5896(2017)12-2827-07

10.11999/JEIT170477

2017-05-17；

2017-10-12；

2017-10-27

通信作者：杨强 yq@hit.edu.cn

国家自然科学基金(61171182, 61701140, 61171180, 61571159)，中央高校基本科研业务费专项资金(HIT.MKSTISP. 201613, HIT.MKSTISP.201626)

: The National Natural Science Foundation of China (61171182, 61701140, 61171180, 61571159), The Fundamental Research Funds for the Central Universities (HIT. MKSTISP.2016 13, HIT.MKSTISP.2016 26)