一种多点非匀速旋转的ISAR雷达干扰方法

2023-03-24赵宏宇姚辉伟李廷鹏杨晓帆申绪涧

舰船电子对抗 2023年1期

赵宏宇，姚辉伟，李廷鹏，杨晓帆，申绪涧

(电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，河南洛阳 471003)

0 引言

逆合成孔径雷达(ISAR)能够辐射宽带雷达信号，通过时域、频域的信号处理，实现空中运动目标二维高分辨成像，进而通过图像处理，提取目标的散射特性、几何尺寸、运动特性等特征，实现空中运动目标的检测、定位和识别[1-3]。与此同时，运动目标微运动特性也越来越受到重视，通过在目标整体回波中剥离出特定部位的微动回波分量，实现微动特性提取。微动特性包含了目标局部结构和运动特征，在ISAR图像上表现为特定频率的信号特性，为目标的精确识别提供了辅助特征，如导弹的自旋、近动/章动特性、飞机螺旋桨的旋转特性、地面雷达的天线机械扫描特性[4-5]等。

为了有效对抗ISAR雷达的目标识别能力，国内多个技术团队针对ISAR雷达开展了干扰算法研究[6-10]。文献[6]分析了ISAR雷达回波仿真方法，提出利用射频存储转发方式实现ISAR雷达假目标欺骗干扰。文献[7]通过对逆合成孔径雷达的成像过程进行分析，利用不同位置、不同散射特性的散射点阵，构造了ISAR雷达假目标回波，形成了连续假目标干扰。以上方法利用了ISAR雷达与运动目标之间的转动特性，构建虚假运动目标，实现了假目标欺骗干扰，但没有考虑目标的微动特性带来的目标识别影响。在上述干扰算法的研究基础上，文献[8]利用旋转角反射器构建了无源假目标的微动特性，验证了ISAR雷达微动干扰的可能性。潘晓义[4]构建了运动目标的散射及微动特性，对ISAR雷达的微动干扰算法进行了深入研究。文献[9]利用数字图像合成器，在分析ISAR雷达微动特征的基础上实现了单点目标微动干扰。

随着ISAR雷达目标识别技术的不断发展，结构单一、特征简单的微动特征已能够实现稳定的特征提取及目标识别，利用单一特征的微动欺骗干扰已能克服。针对传统的旋转微动点目标欺骗干扰容易被发现的缺陷，本文提出了一种多点非匀速旋转的ISAR雷达干扰算法，不仅能够实现ISAR雷达微动特征干扰，还使得构建的假目标微动特性不易提取，进而影响ISAR雷达的目标微动特征识别，仿真实验验证了本文算法的有效性。

1 旋转微动目标微多普勒分析

图1 目标运动特性示意图

从上述论述可知，目标的微动主要为目标特定部件、结构的快速旋转或转动。在进行目标微动特性分析时，假设自旋微动点Pn围绕中心点o1做匀速圆周运动，自旋半径为r，自旋角速度为ωP，自旋中心点o1在以o为中心的坐标系中坐标为(x,y)。

ISAR雷达的发射信号为线性调频信号，则发射信号可表示为：

(1)

则自旋微动点Pn的基带回波为：

(2)

式中：RPn(tm)为自旋微动点Pn与雷达之间的距离；σPn为Pn的RCS散射值；ha(tm)为方位向慢时间域的窗函数。

基带回波经距离向脉冲压缩处理后的一维距离向结果为：

sPn(t,tm)=σPn·sinc{B(t-2RPn(tm)/c)}·

(3)

在进行ISAR成像过程中，目标转动角度一般较小(θ≤10°)，且自旋半径r≪RPn，则可利用近似公式sinθ≈θ≈0,cosθ≈1展开距离计算公式:

RPn(tm)=R0+R1sin(ω0tm+θ0)+rPsin(ωptm+θP)=

R0+xsin(ω0tm)+ycos(ω0tm)+rPsin(ωptm+θP)≈

R0+y+xω0tm+rPsin(ωptm+θP)

(4)

式中:R0为目标中心点o与雷达之间的直线距离。

文献[10]提出了包含风、光、储和电动汽车等的微电网经济调度模型,分析了电动汽车对微电网经济性的影响。文献[11]给出了储能充放电模型。文献[12]以智能住宅内的微电网系统为研究对象,建立了以发用电总成本最小为目标的优化模型。文献[13]建立了电动汽车功率需求的统计模型。文献[14]考虑了电动汽车能量的双向流动,以投资成本最低为目标,同时参与电网的削峰填谷,分析了电动汽车双向充电对电网产生的影响。文献[15]在已有光储电站储能容量配置研究的基础上,针对储能设备选型、光储电站的调度模式、容量配置方法以及光储电站的全寿命周期经济可行性等进行了评价。

从上式可以看出，点Pn与雷达之间的距离RPn在慢时间域为变化曲线。在经过脉冲压缩处理后，若旋转微动半径rP=0，则点Pn在方位向慢时间域内的回波仅有多普勒差异，距离处于同一位置，这正是方位向聚焦成像的关键；在旋转微动半径rP≠0时，距离RPn呈规则正弦变化，变化周期、半径与旋转速率、旋转半径相关。

假设自旋微动点基于目标中心对称，微动旋转半径rP分别为1 m、10 m、50 m，旋转周期为10 rad/s，则得到的单点微动、双点微动一维距离向图像如图2所示。

图2 不同参数下旋转微动目标一维距离像

从图2中可以看出，随着微动目标旋转半径rP的增加，回波包络呈现为正弦曲线变化，且方位向位置起伏加剧。

由公式(3)、(4)可知，ISAR雷达成像过程中，目标回波相位为:

(5)

通过对目标回波相位慢时间进行微分可得目标微多普勒为:

fd0+fd1

(6)

式中:第1项fd0为目标本身绕中心点o自旋转动所引起的多普勒频移，自旋周期为ω0，该值与目标点的横坐标x相关，这正是ISAR雷达完成方位向高分辨成像的关键;第2项fd1是由旋转微动点Pn自旋运动引起的多普勒变化，该值会导致方位向回波受到调制，进而影响方位向聚焦成像。

2 基于旋转微动的ISAR雷达干扰算法

由旋转微动点所引起的方位向调制特性可知，当在原始回波中添加旋转微动干扰时，会影响ISAR雷达的成像效果，ISAR雷达成像处理过程一般包含距离向脉冲压缩、距离向散射点对齐、方位向相位校正、方位向IFFT处理等几个关键步骤，中间可穿插不同的相位补偿算法。

(7)

式中：Jn(·)是n阶第一类贝塞尔函数；c为光速；fPn为自选微动点的角频率，经方位向IFFT处理后可得ISAR成像时频域图像为：

(8)

由上式可知，旋转微动点对ISAR图像的方位向形成调制，根据贝塞尔函数特性可知，此时方位向会形成连续尖峰，对ISAR图像成像质量有一定的影响。

当旋转微动点P的旋转半径r大于雷达距离分辨率时，由第2节分析可知，旋转微动点的回波信号经距离向脉冲压缩后，会形成方位向的正弦调制效果，此时ISAR雷达进行距离向散射点对齐时，会影响散射点的对齐效果，进而影响方位向聚焦成像。

受限于单独散射点的旋转特性容易提取，在进行ISAR成像时，可以通过时频分析工具先提取旋转散射点的微动特性，进而完成ISAR成像。因此，在充分考虑散射点微动特性的基础上，本文利用多点非匀速运动的旋转微动特性进行欺骗干扰，假设旋转微动散射点为Pi(i=1,2,n)，各散射点的微动半径分别为ri(i=1,2，…,n)，则散射点的基带回波信号为:

(9)

经前面分析可知，该基带回波在旋转半径ri大于成像分辨率的情况下，会对回波信号的脉冲压缩结果产生影响，在回波包络中形成多个半径不均匀的正弦曲线，干扰假目标的微动特性不易提取，最终影响ISAR图像的成像结果，在不同信噪比下，影响最终的目标检测和识别。

3 仿真实验验证

为了验证多点非匀速旋转的干扰效果，选取飞机作为ISAR雷达的跟踪目标，飞机模板采用图3所示的点阵形式，对ISAR雷达的干扰仿真流程如图4所示。仿真参数如下：工作频率9.6 GHz，带宽100 MHz，发射脉宽20 μs，重复频率1 000 Hz，方位角旋转角度3°，雷达到目标的距离4 000 m，目标旋转角速度0.05 rad/s，雷达跟踪精度5 m。假目标模板中，目标点数为3个，目标旋转半径分别为2.5 m、5 m、10 m，旋转周期为5 Hz～15 Hz，三点非匀速转动。

图3 飞机目标点阵模型

图4 基于旋转微动特性调制的ISAR干扰仿真图

首先针对无干扰条件下的ISAR成像结果进行分析，无干扰条件下的成像结果如图5所示，经去斜、距离对齐、相位校正后，ISAR雷达能够对飞机目标进行成像，成像分辨率较好。

图5 无干扰条件下的成像结果

图6给出了目标功率和干扰功率一致时的最终成像结果。从图中可以看出，在完成回波信号去斜处理后，回波脉冲压缩结果中包含沿方位向的多条不规则曲线，这些曲线正是由多个非匀速运动的微动假目标引起的，该曲线是微动点在目标图谱中的重要信息。从图中可以看出，多目标的微动特性相互交错，微动特征不规则，难以提取。且从最终的干扰图像结果可以看出，干扰信号在距离向对齐过程中，降低了对齐效果，使得ISAR图像成像效果下降，信噪比的下降会影响最终识别。

图6 干信比0 dB时雷达成像结果

图7给出了干信比3 dB时的最终成像结果，由于干扰信号能量高，回波信号在进行包络对齐时受到旋转微动点的干扰影响，使得回波在进行距离向对齐操作过程中，难以对目标的特征点进行有效对齐，进而影响了后续的相位校正和最终成像结果。从最终成像结果可以看出，多点非匀速旋转的干扰方法不仅使得雷达无法完成ISAR成像，同时模拟假目标的微动特性难以提取和剔除，仿真方法验证了本文算法的有效性。