基于时-空-时级联的DTTB无源雷达非平稳杂波及同频干扰抑制方法

赵国华,薛 阳,蔡 武,朱玉权

(1.海军青岛雷达声纳修理厂,山东 青岛 266100;2.中国船舶集团有限公司第八研究院,江苏 扬州 225101)

0 引 言

无源雷达探测可看作目标探测技术的一种,其利用现有的电磁信号作为辐射源进行目标探测、定位和跟踪[1]。而传统脉冲雷达通常采用特有的有源发射机,以收发一体的方式感知目标状态,其信号形式经过严格的设计优化。相比于传统脉冲体制,无源雷达具备如下优势:(1)无需使用专有发射设备,成本低廉且移动便捷;(2)自身不发射电磁信号,绿色无污染,可在城市环境部署;(3)处于静默状态,可实现隐身及反隐身探测[2-3]。由于捕获的探测信号为非合作连续波,因而无源雷达一般设置参考和监测2个通道。通过将参考信号与监测信号进行互相关处理可提取运动目标的距离和速度二维参数信息。

数字电视地面广播(DTTB)信号是一种全球范围内广泛分布的无线广播信号[4-5]。相比于调频(FM)、移动通信和全球导航卫星系统(GNSS)信号,DTTB信号具有带宽大、功率高和站点丰富等优势,近年来成为无源雷达系统的首选照射源[6]。不同于传统FM发射站发射不同频段的信号,DTTB则是采用单频网的布站方式进行广播,即多个不同地点的处于同步状态的无线电发射台,在同一时间、以同一频率发射同一信号,从而实现特定小区的有效覆盖。然而,DTTB单频网布站会导致雷达接收机接收来自不同基站的信号,这些信号分量无法通过频域滤波的方式区分[4]。因此,在DTTB无源雷达系统中,监测通道的接收信号中不仅存在参考天线所指向主基站的直达波及其时延分量(多径杂波),同时还不可避免掺杂来自其它同频台站的直达波和多径干扰。对于无源体制下的目标探测而言,目标回波的能量比主基站直达波的能量要低60 dB左右,因此杂波和干扰信号的能量会远大于目标回波的能量,将会抬高底噪,淹没目标回波信号,恶化目标检测性能[7]。特别地,针对时变的探测环境而言,空间中物体的反射回波幅度将发生起伏,呈现出非平稳的特性,进一步恶化了系统的目标探测能力。因此,针对DTTB无源雷达系统,必须对杂波及干扰进行抑制,才能进行有效的目标检测。

现有研究中,文献[8]通过空-时-空级联的方式在同频干扰的来向形成零陷,进而消除特定来向干扰和杂波的影响;然而该方法局限于阵元的个数,形成的波束指向(空域滤波器阶数/零陷数量)有限,只能抑制来自同频基站的能量较强的干扰,对于目标主瓣来向的干扰无能为力。文献[9]利用时域通过级联相消的方式抑制同频干扰。然而,当进行级联干扰抑制时,不同干扰源之间存在互相干扰,存在交叉项,级联次数越多,系数收敛误差越大,进而无法有效抑制通道干扰。文献[10]提出联合扩展方法抑制各同频基站干扰,但是各站点位置未知,无法设置多组参考天线接收其直达波信号,同时该做法将使系统复杂度大大增加。此外,上述方法仅考虑了平稳条件下杂波及同频干扰的抑制,当监测通道接收的信号幅度起伏随时间变化呈现出非平稳状态时,上述算法的性能将进一步下降。

针对上述问题,本文首先构建了存在杂波和同频干扰的监测信号模型,并对典型时域滤波算法、扩展相消算法(ECA)中存在的问题进行了分析;其次,提出一种时-空-时级联的DTTB无源雷达非平稳杂波及同频干扰抑制方法。该方法中,首先利用RLS通过迭代求解方式去除了监测信号中主基站对应的直达波和多径杂波;然后采用低副瓣自适应波束形成方法获取各同频基站干扰样本;最后,以干扰样本作为参考信号,实现非平稳同频干扰的抑制。理论分析与仿真实验表明,基于时-空-时级联方法对于非平稳杂波和干扰具有良好抑制性能。

1 信号模型

基于DTTB信号的无源雷达系统通常包含参考和监测天线来接收信号。监测通道的接收信号模型如图1所示,除主基站反射的回波信号之外,系统接收到来自其它同频发射基站的直达波和多径干扰。原因在于DTTB广播采用单频网形式布站,接收机无法在频域将信号滤除。特别地,当探测环境中存在河流及树木时,其缓慢的移动特性将导致回波信号的幅度产生波动,从而呈现出非平稳的特性,严重恶化信号处理的复杂性。

图1 DTTB无源雷达系统模型

DTTB无源雷达在实际探测过程中,因同频基站的位置和数量通常未知,无法提前设置多个参考天线接收各同频基站的直达波信号,获取干扰对消样本。因此,典型的做法为仅利用一个方向性很强的天线阵子指向主基站照射源来接收参考信号,经过模数转换、数字下变频、滤波等处理后参考信号表示为:

sref[n]=Arefs[n]+zref[n],n=1,2,…,N

(1)

式中:Aref为主基站中直达波信号的复幅度;s[n]表示主基站直达波信号的复包络;zref[n]为主基站参考通道中的噪声;n为信号采样点数;N为接收信号的采样长度。

监测通道各阵元接收的信号经过模数转换、数字下变频、滤波等处理后可以表示为:

(2)

(3)

对于ECA开环算法,其输出均方误差的均值随采样点数的增加而减少,而它的估计方差也随之快速减少,并趋于0。因此,对于该算法而言,信号长度越大,估计权值越准确,然而接收信号的非平稳特性就越复杂,进而无法有效估计时变的杂波权系数,因此需要研究新的算法对其进行有效抑制。

2 基于时-空-时级联的非平稳杂波及同频干扰抑制方法

针对非平稳杂波及同频干扰抑制,提出首先进行时域相消,去除主基站的直达波和多径杂波;然后再进行低副瓣波束形成,通过筛选各波束剩余信号能量大小获取同频干扰的样本;最后,将干扰样本作为参考信号,再次利用时域对消的方法依次对消各波束通道中的干扰分量。基于时-空-时级联抑制方法的实现流程如图2所示。

图2 时-空-时级联抑制方法处理流程

2.1 时域杂波抑制

本文使用的时域相消算法是递归最小二乘(RLS)[11]算法,RLS算法是一种以所有时刻输入数据的误差平方和最小为准则,并能够根据最新时刻的数据对权向量所有分量进行自适应调整的最小二乘滤波算法。算法代价函数为:

(4)

式中:0<ζ<1被称为遗忘因子,用于表示i时刻与l时刻的误差影响强度,ζ的值越大说明有较大的影响程度,反之当ζ逐渐变小时,代表η(i)对η(l)的影响逐渐变小,最后变成0。

具体实现步骤为:

第一步:初始化

(5)

式中:δ表示很小的数;Ik×k表示k阶单位矩阵。

第二步:更新

η(l)=st(l)-WH(l)X(l)

(6)

K(l)=

(7)

W(l+1)=W(l)+K(l+1)X(l)η*(l)

(8)

式中:X(l)表示输入参考信号。

RLS算法以迭代的方式进行预测和滤波,每一时刻输入数据所对应的滤波器权值都需要上一时刻滤波器的权值进行迭代计算,也正是由于该特性导致RLS滤波器能够在时变的环境下对非平稳杂波进行预测以及滤波。

经RLS滤波后,各阵元的剩余信号表示为:

(9)

2.2 低副瓣波束形成

在多阵元雷达系统中,常利用数字波束形成(DBF)技术形成若干个波束来覆盖所需监视的空域。DBF优势在于:(1)形成单个或多个独立可控的波束而不损失信噪比;(2)波束特性由权矢量控制,灵活多变;(3)加窗后天线具有较好的自校正和低副瓣能力。每个波束的权矢量为当前波束指向的导向矢量,表示为:

wb=a(θb)=[1,ejφb,…,ej(M-1)φb]T

(10)

式中:φb为当前波束指向。

然而,常规DBF技术形成的方向图副瓣较高,不能很好抑制来自其他方向的旁瓣干扰,因此,本文采用低副瓣DBF技术[12]。

低副瓣DBF技术可以求解如下最优化问题:

(11)

式中:Fd(φp)表示假定的主瓣增益;F(φp)表示经过低副瓣天线技术后的主瓣增益;F(φq)表示经过低副瓣天线技术后的旁瓣增益。

接着将各阵元接收到的数据按波束形成的权值合成,得到B个波束信号。因此,波束形成后的剩余信号可以表示为:

(12)

2.3 时域RLS干扰对消

干扰信号通常与参考信号不相关,无法直接通过时域对消进行抑制,故需要获取干扰的样本,以时域处理的方式对消干扰。而实际中干扰源的数量不止一个,故需要迭代地抑制干扰以获得更好的性能。

通常,杂波抑制前波束信号中能量的主要分量是直达波以及多径杂波。不存在干扰情况下,杂波对消后,由于目标信号能量很低,淹没在噪声以下,每个波束信号的强度的主要来源是通道噪声。因而杂波对消后,各个波束的能量几乎相同,无明显差异。然而,对于DTTB无源雷达系统,主基站的直达波和多径杂波抑制后,监测通道中的同频干扰将导致特定波束的能量较高。因此,通过对比各个波束通道中剩余信号的能量大小即可获取干扰信号的来向,进而得到当前时刻干扰抑制样本。然后,利用RLS算法对剩余波束信号进行迭代滤波,去除非平稳干扰。

3 仿真分析

本节采用仿真数据对基于时-空-时级联方法的非平稳干扰抑制性能进行验证。仿真信号为国内自主研发的DTTB信号。DTTB参考信号通过1根方向性较强的天线阵子指向DTTB主基站接收,数据的采样率为8 MHz,积累时间为0.1 s,则信号采样长度为N=800 000。监测天线由8个阵元均匀线阵组成,间距为半波长,经低副瓣DBF形成10个波束覆盖特定的空域。监测信号中合成的目标、杂波和干扰参数信息如表1所示。其中,杂波及干扰的幅度并不是常数,随时间起伏,服从瑞利分布。

表1 监测信号仿真参数

本文利用传统ECA和常规DBF技术实现非平稳杂波及干扰的抑制。图3给出直接进行常规DBF后,目标所在波束信号的距离多普勒结果。从图3中可以看出,由于杂波和干扰的能量远远大于目标回波,且DTTB信号为连续波信号,存在较高的随机旁瓣,导致目标主瓣被完全淹没在噪声以下,无法被检测。图4给出了传统方案经ECA滤波后的距离多普勒检测结果。可以看出,主基站杂波的主瓣和旁瓣被有效抑制。然而,尽管底噪平台下降,由于干扰与参考信号不相关且非平稳,其同样会等效于噪声,增加噪声分量的强度,进而导致目标信息仍无法被提取。

图3 杂波以干扰抑制前目标积累结果

图4 ECA处理后目标积累结果

最后,采用本文基于时-空-时级联方法对非平稳杂波和干扰进行抑制。在此之前,由于本文利用低副瓣DBF方法形成特定方向信号的加权,相比于传统DBF会获得更好的信号增益。因此,图5给出2种方法DBF后的对比图,可以看出所提低副瓣方法获得的峰值副瓣为-30 dB左右,比普通波束扫描的峰值旁瓣低大约13 dB,可极大抑制其他方向干扰的旁瓣影响。图6给出了经过时-空-时方法抑制后目标所在波束的积累结果,在图中可清晰观察到目标的主瓣,存在唯一检测峰值。这是由于所提方法对于非平稳环境的预测和滤波能力导致。

图5 普通波束方向图与低副瓣DBF获得的方向图比较

图6 本文方法处理后目标积累结果

4 结束语

对于DTTB无源雷达,监测天线不仅接收主基站的直达波和多径干扰,同时包括其它同频基站的直达波和多径干扰。此外,由于探测环境时变,这些分量还具有非平稳特性。因此,不仅要抑制主基站的非平稳杂波,同频基站的非平稳干扰也必须进行有效去除。本文提出基于时-空-时的非平稳杂波和干扰抑制方法,通过时域RLS迭代预测、滤波和低副瓣DBF方法相结合的方式抑制杂波及干扰的旁瓣效应。仿真分析表明本文的方法不仅能够有效消除主基站的杂波,同时能够对其它同频基站的干扰进行有效抑制。