基于多方位饱和干扰的STAP对抗技术研究

胡 平,白 梅

(中国船舶重工集团公司第七二三研究所，江苏 扬州 225101)

0 引言

在现代充斥高技术的战场中，空中主动权的控制仍然是赢得局部战争胜利的重要保障，而融合各种传感器的机载预警机作为“空中帅府”，在现代战争中发挥着至关重要的作用，因而受到世界各军事强国的广泛关注。近年来，以美国“E-2D”预警机为代表的新型预警机，其机载雷达均采用有源电扫阵列技术、空时自适应信号处理(STAP)技术等先进技术。STAP技术是目前雷达最先进的信号处理技术之一，它能够在强杂波和干扰环境下对低小慢入侵目标进行有效探测[1-3]。

STAP的出现给传统的噪声压制支援干扰带来了巨大挑战，为了有效地开展军事行动，必须研究对STAP的干扰技术。目前，国内有很多学者开展了STAP的干扰技术研究，如唐孝国等人研究了欺骗干扰[4]的有效性研究。薛冰心等人研究了频移假目标干扰[5]的有效性研究，并进行了仿真分析。张昀等人针对密集假目标干扰[6]进行了仿真研究。谌诗娃等人从场景入手，研究了地形弹射的欺骗干扰[7]。但上述研究存在以下问题：采用噪声干扰所需的功率大、采用欺骗干扰需要的先验知识多，并且这些研究均是基于单平台开展的。随着分布式协同干扰技术的兴起，很有必要开展多方位的STAP干扰。

针对上述问题，本文提出采用多方位饱和干扰的方法，并建模和仿真研究了多方位饱和干扰下的干扰效能。

1 STAP技术的原理

STAP技术通过设计一个空时联合的滤波器，最大可能地滤除杂波，其本质是一维滤波技术在空时两维空间的推广。Brennan等人推导了空时自适应处理架构，也即“最优处理器”[8-9]。

下面以一维线阵进行说明，假设天线阵列数目为N、阵元之间的间距满足d=λ/2。机载雷达在一个相干处理间隔(CPI)内发射出M个脉冲。信号的重复间隔为T。那么对距离单元l，对其在时域上进行m次快拍采样，这个天线接收下来的信号为：

Xls(m)=[xl(1,m)xl(2,m) …xl(N,m)]T

(1)

因此，对这个距离单元内的信号，在一个CPI内的采样数据为：

Xl=[Xls(1)Xls(2) …Xls(M)]T

(2)

当对多个距离单元的信号进行采样，一个CPI中可得到NML个数据，称之为数据立方，如图1所示。

通常将目标所处距离单元称为待检测距离单元。与它相邻的几个距离单元为临近距离单元，一般作为保护单元。

X可以表示为以下形式：

(3)

式中，H0为无目标、只有杂波和噪声的假设，H1为既有目标、也有杂波和噪声的假设，b为目标回波信号的强度；c为杂波信号矢量，n为噪声矢量，s为信号空时导向矢量。

为此，接收信号采样数据的相关矩阵可以写为：

R=E{XXH}

(4)

图1 数据立方示意图

图3 不同主瓣干扰功率下STAP处理的结果

当信号、杂波和噪声三者两两相互独立时，R可分解为：

R=Rs+Rc+Rn

(5)

式中Rs、Rc和Rn分别为信号、杂波和噪声对应的协方差矩阵。

对X进行自适应滤波，滤波后的结果为：

y=wHX

(6)

式中w为权矢量。

对于既有目标、也有杂波和噪声的假设H1，滤波后的结果为：

E{y}=bwHs

(7)

Var{y}=E{|y|2}-|E{y}|2=wHRw

(8)

(9)

图2为目标与杂波的功率谱和最优STAP的频响图。其中， 阵元数目为N=16，脉冲数为K=16，目标的方位角为-30°，归一化频率为0.2。由图2可看出，当不进行STAP处理，信号被强杂波给掩盖，通过传统的一维滤波很难提取出目标的信息，而STAP处理沿杂波分布形成凹口，并且在信号方向上输出最强。

图2 目标与杂波的功率谱和最优STAP的频响图

2 基于多方位饱和干扰的建模和仿真

图3为采用单点源主瓣干扰，干扰功率分别为0 dB、10 dB、20 dB下的STAP处理算法对目标的提取结果。其中仿真参数如下：雷达天线单元16个，相参处理脉冲数目16个，目标回波功率0 dB，方位角为-30°，选取的处理距离单元为50～350，目标位于200个距离单元内。

由图3可以看出，在主瓣干扰下，当干扰功率为0 dB、10 dB和20 dB时，经STAP处理后的信噪比分别为23 dB、14 dB和10 dB，因此，采用单点源的主瓣干扰很难达到有效干扰。

图4为采用单点源副瓣干扰，干扰功率分别为0 dB、10 dB、20 dB下的STAP处理算法对目标的提取结果。

由图4可以看出，在副瓣干扰下，随着干扰功率的增大，经STAP处理后的信噪比的变化不明显，均大于22 dB，因此，采用单点源的副瓣干扰也很难达到有效干扰。

图4 不同副瓣干扰功率下STAP处理的结果

根据上面的仿真可知，采用单点源干扰很难对STAP形成有效干扰，因此本文提出采用基于多方位饱和干扰，并且多个干扰机可以采用一定的干扰策略进行干扰，图5为多方位饱和干扰示意图。

图5 多方位饱和干扰示意图

为了研究多方位饱和干扰的干扰效果，首先对5个干扰机在波束指向角-30°±10°和-30°±20°范围内随机分布的情况进行仿真，干扰功率为0 dB、10 dB、20 dB下的STAP处理算法对目标的提取结果分别如图6和图7所示。

由图6～7可以看出，随着干扰功率的增大，STAP处理后距离副瓣逐渐增大，也即虚警概率增大。另一方面，当干扰机分布角度扩大时，STAP处理后的信噪比增大，也即干扰效能下降。

当干扰机数目为10个，在波束指向角-30°±10°和-30°±20°范围内随机分布时，干扰功率为0 dB、10 dB、20 dB下的STAP处理算法对目标的提取结果分别如图8和图9所示。

图6 5个干扰机-30°±10°范围内随机分布下不同干扰功率下STAP处理的结果

图7 5个干扰机-30°±20°范围内随机分布下不同干扰功率下STAP处理的结果

图8 10个干扰机-30°±10°范围内随机分布下不同干扰功率下STAP处理的结果

图9 10个干扰机-30°±20°范围内随机分布下不同干扰功率下STAP处理的结果

由图8～9可以看出，在10个干扰机的协同干扰下，随着干扰功率的增大，STAP处理后距离副瓣逐渐增大，并在多处出现多个假目标群。当干扰机在-30°±10°范围内随机分布时，在距离单元为100、150、200、300附近出现多个假目标群，假目标的功率在干扰功率为20dB时，超过真目标的功率。当干扰机在-30°±20°范围内随机分布时，在距离单元为100、200、300附近出现多个假目标群，假目标的功率在干扰功率为20dB时，接近真目标的功率。因此，可以获得对STAP处理的有效干扰。

4 结束语

本文针对目前STAP干扰存在的噪声干扰所需功率大、欺骗干扰需要先验知识多等问题，提出采用多站协同的STAP干扰的方法，并建模和仿真研究了多站协同干扰下的干扰效能。结果表明，随着干扰机数目的增加，STAP处理后在距离维出现多个假目标群，这些假目标群的功率会随着干扰功率的增大而增大，最后超过真目标，另外，随着干扰机在波束指向角附近角度的缩小，距离维假目标群的数目会增加。