佳文选读 | 基于时频检测与极化匹配的雷达无人机检测方法
星期三2021-06-16NO.122
图片来自网络
无人机现已广泛应用于人们的日常生活以及军事领域。无人机给使用方带来诸多便利的同时，也给他人或他国的安全、利益带来了严重威胁。及时发现并识别无人机是对入侵无人机进行有效反制的前提。雷达检测识别无人机是世界各国广泛采用的技术手段，其关键问题是为雷达无人机与杂波虚警鉴别，研究者提出了一种综合利用时频、极化信息的雷达无人机检测方法，有效实现了无人机的检测和杂波虚警的消除。下面请学习该方法吧！
关键词：雷达；无人机；双极化；检测；杂波；虚警
作者单位：国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
如何挖掘无人机回波与杂波的特征差异，然后利用二者的特征差异来鉴别无人机与杂波，进而剔除杂波虚警，是雷达无人机检测的关键问题。
目前，研究旋翼无人机雷达回波特性和识别的文献较多，但是针对旋翼无人机与杂波虚警的鉴别问题，国内外均未见公开报道。
针对固定翼无人机，目前已有研究者开展了雷达固定翼无人机回波暗室和外场测量试验。在固定翼无人机检测识别方面，美国俄亥俄州立大学通过暗室测量实验，分析了MIMO雷达对固定翼无人机的检测性能。除此以外，尚无固定翼无人机检测识别的公开报道。
双极化雷达采用水平或垂直单极化发射，水平和垂直双极化同时接收。雷达发射线性调频脉冲信号，发射信号可表示为
A为发射信号幅度，f0为信号载频，μ为调频斜率，T为脉冲重复周期，𝛕为脉冲宽度。
然后进行以下处理：
(1)雷达对接收信号进行匹配滤波、频域加窗处理，得到频域加窗处理后的输出信号。
(2)进行逆傅里叶变换，得到时域输出信号。
(3)进行两脉冲对消，得到脉冲对消后的输出信号。
(4)进行多普勒滤波，从而得到雷达距离多普勒图。
(5)对每个距离-多普勒单元信号进行2维CFAR检测，判断每个距离-多普勒单元是否存在目标。用0, 1分别表示目标的存在性，所有距离-多普勒单元的检测结果最终由0, 1组成的判决结果数组(矩阵)记为D。
(6)对多帧检测结果进行累加，得到多帧检测累积结果DS，对DS中每一元素进行检测判决：
A为一个自然数，代表双门限检测中的第2门限，决定着雷达检测概率和虚警概率。
采用式(6)判决时，最终将HH, HV极化通道检测结果分别入一个矩阵分别记为DHH和DHV。
地面反射属于体散射，每个距离分辨单元内有很多个散射点，这些散射点的回波相互叠加产生杂波。在极大概率上，HH和HV极化方式下的杂波虚警分别来自不同的距离分辨单元。对于窄带雷达，在HH和HV极化方式下检测出的无人机回波均来自同一个距离分辨单元。这就是杂波虚警和无人机回波的本质区别。
当雷达采用时频2维检测时，杂波虚警分别来自不同的距离-多普勒分辨单元所对应的概率更大，这更有利于鉴别杂波虚警和无人机回波。
根据上述原理DHH和DHV中的每个元素进行比对， DHH和DHV中对应元素同时为1时判断此目为真目标，二者中对应元素只有一个为1时判断此目标为杂波虚警。双极化雷达检测方法流程图如图1所示。
图 1 双极化雷达无人机检测方法流程图
双极化雷达无人机探测试验在外场进行，试验雷达为双极化雷达系统雷达系统。试验场景与固定翼无人机航线图如图2所示。
试验时，无人机能够实时反馈其GPS位置和速度信息，在无人机飞行过程中，雷达主波束始终对准无人机。雷达发射水平极化线性调频信号，接收采用水平和垂直极化同时接收，发射信号脉冲宽度为5 ms，中心频率为9.4 GHz，带宽为5 MHz，脉冲重复周期为1.25 ms，雷达采样率为10 MHz。
对雷达固定翼无人机探测的原始数据进行匹配滤波和频域加窗处理后输出时域信号幅度如图3所示。
由图3可得，固定翼无人机回波位于第250个采样点附近。HH和HV通道的固定翼无人机回波强度均较弱。多个脉冲观测时，无人机回波若隐若现。总体上，HH通道回波强度强于HV通道回波强度，但HV通道无人机信杂噪比较HH通道高。
为了验证方法的有效性，下面针对上述脉冲回波数据进行处理。综合考虑回波信杂噪比和杂波等因素，将第2检测门限设为2。对图3中的数据依次进行频域加窗、脉冲对消、多普勒滤波和2维CFAR检测，得到双极化雷达对固定翼无人机的多帧检测结果如图4所示。
从图4可以发现，HH通道和HV通道均能检测出固定翼无人机，但同时也出现了很多杂波虚警。HH通道和HV通道检测出的杂波虚警的位置并不重合，而检测出的无人机目标位置大部分重合，这验证了第2节理论分析的合理性。
在图4结果的基础上，经过双极化通道检测结果匹配后的多帧检测结果如图5所示。图5(a)表明，经过双极化通道检测结果匹配后，固定翼无人机被成功检测，位置与真实值一致，而杂波虚警被全部消除，这验证了双极化通道检测结果匹配方法的有效性。
另外，图5(b)表明，经过双极化通道检测结果匹配后，多帧检测的固定翼无人机目标占据多个距离单元，且存在距离徙动，多帧间的无人机多普勒谱会发生移动，多帧检测出的无人机回波在频率上占据一定宽度。为了更加清晰地说明这一现象，研究者统计了雷达HH通道每一帧对无人机的检测结果。其中，第1, 14, 18帧检测结果如图6所示。
各帧无人机回波在距离维和频率维展宽效应会存在差异。第1帧无人机回波在频率维占据4个采样点，扩展效应最明显，这说明目标回波最强。对比第1帧和第18帧无人机回波，由于无人机的位移产生了距离徙动。为了进一步验证无人机回波在距离维和频率维的展宽效应，研究者分析了雷达第1帧数据多普勒滤波后的输出结果，如图7所示。
图7表明，第1帧数据在多普勒滤波后，在距离维有5个采样点强度较大，在频率维有4个采样点强度较大，验证了上述图6检测结果的正确性。
研究者还开展了对旋翼无人机的探测试验，并利用试验数据对本文方法进行了进一步验证。其中，雷达HH, HV极化通道对大疆S1000无人机的检测结果如图8所示。
图8表明，杂波虚警在HH和HV极化通道中出现的位置不一样，而无人机在HH和HV极化通道中出现的位置有部分重合。对双极化通道的检测结果进行匹配，结果如图9所示。
从图9可见，经过两个极化通道检测结果的匹配，旋翼无人机目标得以保留，而杂波虚警被完成剔除，这进一步验证了本文理论分析的合理性和所提检测方法的有效性。
本文提出了一种时频检测与极化匹配相结合的双极化雷达无人机检测方法，并采用双极化雷达探测固定翼和旋翼无人机外场实测数据验证了该方法的有效性。该方法先降低检测门限，以检测出无人机和杂波虚警；然后利用无人机、杂波在双极化通道检测结果的差异性来识别无人机和杂波，从而剔除杂波，降低雷达虚警概率。该方法无需杂波和无人机先验信息，易于实现，具有较强的工程适用性。
作者介绍
杨 勇：男，1985年生，副教授，研究方向为极化雷达目标检测与识别.
王雪松：男，1972年生，教授，研究方向为极化雷达信息处理.
张 斌：男，1991年生，硕士生，研究方向为极化雷达目标检测.
美 编：魏剑南、刘艳玲
校 对：马秀强、余 蓉
审 核：陈 倩
声 明
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