0   引　言

杂波问题一直伴随着机载雷达技术发展，传统的一维时域滤波方法对机载雷达杂波抑制效果有限，极大地限制了机载雷达目标检测性能. 随着雷达信号处理技术的发展，空时自适应处理（space time adaptive processing, STAP）技术联合机载多通道雷达的空域和时域信息，对杂波进行空时二维滤波，可有效抑制杂波，尤其对地杂波抑制性能较好，大大提高了机载多通道雷达目标检测性能^[1-5]. 然而，海杂波背景下的STAP抑制性能评估大多处于理论仿真和建模分析层面，基于实测数据开展相关研究的工作少之又少^[6-7].

通常采用两种方法获取多通道雷达海杂波数据：1）直接开展机载多通道雷达海杂波测量试验；2）基于静止平台多通道雷达模拟机载平台运动，间接获取多通道海杂波数据. 机载多通道雷达海杂波测量试验方面，20世纪90年代美国实施了由Rome实验室牵头负责的多通道机载雷达测量系统（multi-channel airborne radar measurements, MCARM）计划，将24通道的L波段雷达安装在飞机上，获取大量反映机载雷达工作的真实环境的杂波数据^[8]；德国FHR机构在2003年研制的3通道X波段宽带机载PAMIR雷达，在纽约堡和北海开展多次海杂波测量试验^[9]；Gracheva等基于PAMIR雷达数据开展了多通道海杂波的特征谱随频率变化特性等相关研究^[10-12]；McDonald等建立了多相位中心相干雷达海杂波模型，并基于PAMIR雷达实测数据进行了验证^[13-14]. 针对模拟机载平台运动获取具备空时二维特性的海杂波测量试验，美国国防部高级计划研究署（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）于1993年前后实施了Mountain Top计划^[15]，该计划采用14通道的RSTER雷达用于接收，基于逆相位中心偏置天线（inverse displaced phase center antenna, IDPCA）技术，采用18列的天线实现发射子阵随脉冲重复周期（pulse repeat interval, PRI）移动，模拟机载平台运动，获取仿机载杂波实测数据，该数据为后期E-2D雷达的研制发挥了重要作用；中国电波传播研究所架设岸基多通道雷达，实现了岸基多通道雷达模拟机载平台运动功能，获取多种海洋环境参数和雷达参数的海杂波数据，为海杂波空时抑制性能评估提供数据支撑^[16]. 上述机载与模拟机载平台运动的海杂波测量文献，重点均是介绍多通道雷达杂波建模及测量系统，且大多针对于地杂波，对海杂波测量方法和特性分析鲜有研究和介绍.

基于国内外相关学者的研究，本文基于岸基多通道雷达海杂波测量系统，提出了基于岸基多通道雷达模拟机载平台运动测量方法，通过单距离单元多组相参脉冲估计协方差矩阵方法，精确估计当前处理距离的空时表征量，并提出海杂波特性获取分析方法，对比分析海杂波空时抑制处理后的信杂噪比(signal-to-clutter-to-noise-ratio, SCNR)损失和距离多普勒谱. 通过实测数据验证了所提方法的有效性. 多通道雷达海杂波测量和特性分析方法，可为后续海杂波空时二维特性研究及其应用提供数据和方法支撑.

1   多通道海杂波测量原理及系统

机载平台运动模拟技术是多通道雷达海杂波测量功能的实现基础. 本节首先基于机载多通道雷达回波信号特点，指出机载平台运动会引起收发相位中心发生变化；然后分析相位中心偏置天线（displaced phase center antenna，DPCA）技术实现机载平台运动补偿，以此为出发点，说明采用IDPCA技术实现机载平台运动的模拟原理；最后，介绍岸基多通道雷达海杂波测量系统对应的机载平台运动模拟测量功能.

1.1   测量原理

1.1.1   机载多通道雷达回波信号

限定物理场景是指多通道机载雷达工作在正侧视下，即机载平台运动方向与阵列轴线是平行的，雷达天线由$N$个阵列组成，雷达是收发共置的，其对应的发射和接收天线阵列方向图分别为$T\left( \theta \right)$和$P\left( \theta \right)$. 如图1所示，在极短的收发时间内，发射阵列和接收阵列对应的位置1和位置2是重合的，机载雷达在一个PRI间隔内（脉冲1至脉冲2之间）的移动距离为$d$，第$m$个脉冲对应的回波信号$s\left( {\theta ,m} \right)$与收发天线方向图因子及由机载运动引起的位移差对应的导向因子成正比：

式中，相位项$\exp \left( {{\text{j}}\dfrac{{2{\text{π}}m}}{\lambda }d\sin\; \theta } \right)$是相邻脉冲因为机载运动引起的波程差导致的.

图  1  机载多通道雷达收发示意图

Fig.  1  Schematic of transmitting and receiving of the airborne multichannel radar

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对式（1）中收到的$M$个脉冲进行傅里叶变换，得到$S\left( {\theta ,k} \right)$：

利用脉冲重复频率（pulse repetition frequency, PRF）$f$进行多普勒频率归一化，则杂波对应的归一化多普勒谱频率为

由式（3）可知，杂波的多普勒频率与空间方位角有关，且机载平台在一个脉冲周期移动的距离$d$不能超过${\lambda \mathord{\left/ {\vphantom {\lambda 2}} \right. } 2}$，否则多普勒谱会出现混叠.

由上述机载多通道雷达的信号模型可知，多通道机载雷达在运动过程中有如下特点：1）相邻两个脉冲对应的发射天线和接收天线阵列的相位中心均随机载平台发生位移；2）机载平台在PRI内移动的距离不能超过半个波长；3）因机载平台运动，杂波对应的多普勒频率不仅与机载平台运动速度相关，也与空间方位角有关，即呈现空时耦合特性.

1.1.2   IDPCA技术及实现

基于机载多通道雷达回波信号阐述DPCA技术补偿机载平台运动基本原理，并利用IDPCA技术移动等效收发相位中心实现机载平台运动模拟（简称为仿机载），建立仿机载海杂波测量功能对应的收发相位中心移动模型.

1） DPCA技术

利用DPCA技术可补偿机载平台运动影响，使机载多通道雷达产生相邻脉冲在同一位置发出的效果. 通过调节飞机速度和雷达PRF大小，使得天线相位中心发生移动，且移动距离与飞机在每个脉冲间隔飞行的距离相等. 如图2所示，将一天线分为等长的前后两段，则连续脉冲由两天线段交替发出，脉冲$n$由天线前段发出，脉冲$n + 1$由后段发出，脉冲$n + 2$由天线前段发出，脉冲$n + 3$由后段发出，依次循环下去，因为在一个PRI间隔内，机载平台由后段天线相位中心处移动至前段天线相位中心处，可知每对脉冲（脉冲$n$和脉冲$n + 1$）将从空间中的同一位置发出.

为便于理解，将每对脉冲对应的发射和接收天线的相位中心中点作为等效相位中心. 结合图2，机载多通道雷达处于正侧视工作模式，载机平台运动速度为$v$，对于脉冲$n$而言，载机平台在一个PRI $T$内行进的距离为$vT$. 作为发射天线的前段对应的相位中心为0；$T$时间段后，作为接收天线的后段对应的相位中心为$vT + d/2$. 根据等效相位中心定义，可得到脉冲$n$对应的收发相位中心总位移为$vT + d/2$，同理可得脉冲$n + 1$对应的等效相位中心的总位移为$vT + d/2$. 可知，虽然相邻两个脉冲不是同一空间位置发出的，且相邻两个脉冲回波不是从同一空间位置接收的，但两个相邻脉冲对应的收发相位中心移动距离相同，即相邻脉冲对应的收发等效相位中心移动距离为0，在物理上可认为相邻两个脉冲是从同一点发出，回波是从同一点接收的，发射过程和接收过程相位中心的总位移对两个脉冲而言是一致的. 因此利用DPCA技术补偿了机载运动带来的天线相位中心移动距离，可将因机载运动引起的相关影响消除掉.

图  2  DPCA技术示意图

Fig.  2  Schematic of the DPCA technology

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2） IDPCA技术

DPCA技术核心是补偿因机载平台运动带来的相位差，而IDPCA技术目的是产生机载平台运动带来的相位差. IDPCA技术的实现需移动每个脉冲对应的收发天线相位中心，具体实现方法有两种：1）在有足够长阵列的前提下，控制各阵列幅相误差在很小的范围内，与机载平台运动随PRI移动特点一致，发射阵列和接收阵列在PRI内均进行滑动；2）发射和接收阵列中仅有一个阵列在脉冲间发生移动. 第一种方案需要较长的阵列，成本太高，且大阵列幅相误差较难控制到小范围内，无法保证各脉冲对应的发射阵列和接收阵列天线方向图一致. 本文采用第二种方案，在PRI内保持接收阵列不变，使发射子阵在脉冲间发生移动，且发射天线和接收天线共用一套列天线阵，大大节约了成本，且降低了系统复杂度.

为方便说明，以12个发射子阵组成的阵列为例，如图3所示. 假定每列发射子阵作为一个发射子阵列，则发射天线的相位中心依次为${\varphi _{{\rm{r1}}}},{\varphi _{{\rm{r}}2}}, \cdots ,{\varphi _{{\rm{r12}}}}$，天线相位中心间距为${\lambda \mathord{\left/ {\vphantom {\lambda 2}} \right. } 2}$，每个通道同时接收信号. 因相邻脉冲间每个通道的接收相位中心变化与全阵接收相位中心变化一致，为便于说明，采用全阵接收信号，其接收天线相位中心为${\varphi _{\rm{T}}}$. 完整收发路径的等效相位中心近似等于发射相位中心和接收相位中心之间的中点位置，依此原理可知，第一个脉冲对应的第1个发射子阵的等效相位中心为${\varphi _{{\rm{rT1}}}}$，第2个脉冲对应的第2个发射子阵的等效相位中心为${\varphi _{{\rm{rT2}}}}$，且有

两个相邻发射子阵等效相位中心移动距离

通过设置PRI，由相邻发射子阵等效相位中心移动距离位置，可得到机载平台运动速度$v = {{\Delta d} \mathord{\left/ {\vphantom {{\Delta d} T}} \right. } T}$.

图  3  基于收发共置技术的IDPCA原理示意图

Fig.  3  Schematic of the IDPCA principle based on transceiver co-location technology

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1.2   测量系统

本文采用的仿机载海杂波测量系统为L波段多通道雷达，采用平面阵列天线，共12个通道. 如图4所示，岸基多通道雷达利用IDPCA技术和收发共置技术实现仿机载测量功能，IDPCA技术的核心是采用列子阵合成具备同一发射方向图的发射子阵，且发射子阵随PRI等间隔移动. 如发射子阵为4列子阵合成时，12个通道对应12列子阵，则第1个脉冲对应的发射子阵合成列编号为1~4，第2个脉冲对应的发射子阵合成列编号为2~5，依次可得到发射子阵移至阵列尾端时，第9个脉冲对应的发射子阵合成列编号为9~12. 由此可知，一个完整的仿机载平台运动过程是由一系列发射子阵在PRI内等间隔移动模拟的. 当发射子阵从阵列首端移动到阵列末端时，一个仿机载运动对应的相参脉冲组成一个完整的相参脉冲串，即说明雷达在脉冲维的回波是一系列相参脉冲串组成的. 收发共置技术是指利用同一副天线实现各发射子阵依次等间隔移动发射，12通道同时接收回波功能. 由发射子阵移动导致的等效收发相位中心发生移动，则仿机载平台运动速度$v$由雷达PRI $T$和发射子阵移动间隔$\Delta d$决定.

图  4  多通道雷达海杂波测量系统示意图

Fig.  4  Schematic of the measuring radar for emulating airborne platform movement

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2   多通道海杂波特性分析方法

由第1节内容可知，多通道雷达海杂波测量数据在脉冲维有多组循环测量的特点，即发射子阵随PRI轮流发射至阵列尾端后，又重新从阵列首端随PRI开始移动，随着测量时间的延续，海杂波数据出现周期性相参脉冲（coherent pulse interval, CPI）. 相参脉冲组内脉冲是相参的，组间脉冲是非相参的. 为获得海杂波空时特性表征量，需首先估计空时协方差矩阵. 传统方法是由单个CPI和多个距离门组成的多个空时快拍估计空时协方差矩阵，本文提出的新方法是利用单个距离门多个CPI进行空时协方差矩阵估计. 在处理过程中，仿机载海杂波数据面临一系列处理问题，如方向图增益不均等、距离维衰减及多组相参脉冲的有效分组等. 基于空时协方差矩阵，利用空时功率谱和特征谱分析多通道海杂波特性，并且利用三多普勒通道时域空时自适应处理方法（3-Doppler-time space time adaptive processing method, 3DT-STAP），对海杂波进行抑制^[17]，以SCNR损失和距离多普勒谱评估海杂波抑制性能.

2.1   多通道海杂波数据处理

以L波段岸基多通道雷达实测数据处理为例，介绍多通道海杂波数据处理方法. 雷达架高478 m，共12个通道，在开展仿机载模式海杂波测量时发射子阵采用4列合成子阵，且发射子阵随PRI移动半个波长，将该仿机载模式简称为4发相邻，雷达实物如图5所示.

图  5  L波段多通道雷达实物图

Fig.  5  Physical image of the L-band multichannel radar

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在获取仿机载模式下海杂波空时二维特性之前，需对仿机载海杂波数据进行数据预处理. 如图6所示，预处理过程包括脉压处理，俯仰天线增益补偿、距离维衰减补偿、数据分组处理、单组CPI多个距离门对应的空时协方差矩阵估计、多组CPI单个距离门对应的空时协方差矩阵估计及最终的空时特性表征量（特征谱和空时功率谱）求解.

图  6  仿机载海杂波数据处理流程图

Fig.  6  The emulation airborne platform movement sea clutter processing flow

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多通道雷达原始数据的解译和对每个通道的脉压处理是数据读取和信号处理的常规方法，在此不作单独说明，下面主要对俯仰天线增益补偿、距离维衰减补偿、数据分组及空时协方差矩阵估计作简单说明.

1）俯仰天线增益补偿

首先选择俯仰波束中心对应的天线增益作为标准，然后根据俯仰天线方向图计算3 dB波束宽度内各俯仰角对应回波功率与波束中心俯仰角对应回波功率误差值，最后对各通道中各俯仰角对应的距离回波功率进行补偿，减小俯仰天线增益误差.

2）距离维衰减补偿

根据雷达方程可知距离维衰减不可避免，因此在俯仰天线增益补偿的基础上，选择俯仰3 dB波束中心对应距离门的回波功率作为标准值，其他距离门回波功率根据雷达方程中的距离衰减因子进行距离维衰减补偿，即补偿因距离引起的各距离单元功率差异. 以实测数据中单通道回波功率为例，对比距离维衰减补偿前后回波功率随距离门变化，如图7所示，可知距离维衰减补偿减小了因距离引起的分析误差.

图  7  补偿前后回波功率随距离门变化

Fig.  7  Variation of echo power with distance gate before and after compensation

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3）数据分组

根据多通道雷达海杂波测量工作原理可知发射子阵在方位维的移动范围是有限的，导致在移动范围内的相参脉冲数是有限的. 以4发相邻模式为例，当发射子阵移至天线阵列末端时，总共有9个脉冲，如图8所示.

图  8  单个相参脉冲分组示意图

Fig.  8  Schematic of the single coherent pulse grouping

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4）空时协方差矩阵估计

传统杂波空时协方差矩阵估计采用单组CPI多个距离单元，距离单元数目的选择需满足RMB准则^[18]，即距离单元数目至少为空时自由度的两倍，采用这种估计的前提条件是各距离单元对应的空时快拍需满足独立同分布. 利用多距离单元估计空时协方差矩阵存在的问题是：每个距离对应不同擦地角，在低擦地角下，每个距离单元对应的海杂波散射系数存在差异，而结果呈现的是平均后的杂波散射系数，利用这种方法得出的空时特性表征量结论与当前距离单元对应的空时特性表征量有一定的出入. 下面通过数学表达式，阐述实测数据空时协方差矩阵估计过程.

杂波空时处理最小单元是某一距离单元对应的空时信号. 为得到该空时信号，需沿垂直于三维数据矩阵的距离维进行切片，每个距离切片对应该距离单元的空时矩阵${{\boldsymbol{X}}_{NM}}$，见式（6），式中$x(n,m)(n = 1,2, \cdots , N;m = 1,2, \cdots ,M)$表示第$n$个天线单元在第$m$个时刻的空时采样数据，将上述空时矩阵依列重组为一个列向量，形成$NM \times 1$维的空时快拍矢量${\boldsymbol{X}}$，即得到该距离单元空时信号的离散表达式，见式（7），${\boldsymbol{X}}(m)$为第$m$个脉冲采样的阵列数据.

利用式（7）中距离单元对应的空时快拍信号${\boldsymbol{X}}$，求取杂波空时协方差矩阵. 根据最大似然法，利用$L$个距离单元的空时协方差矩阵，估计得到杂波的空时协方差矩阵：

上面采用的是传统方法对空时协方差矩阵进行估计，其中$L$为距离单元数目，而本文中采用的新方法中$L$为相参脉冲的组数.

5）空时特性表征量求解

由式（8）可知，空时协方差矩阵${{\boldsymbol{\hat R}}_{\text{c}}}$为Hermite矩阵，可进行谱分解：

式中：$\lambda (m)$是第$m$个本征矢量${\boldsymbol{q}}(m)$对应的本征值，空时协方差矩阵对应的特征值均大于0，将特征值按降序排列，得到特征谱.

利用式（10）估计得到能够直观反映杂波抑制最优性能的Capon空时功率谱^[18]：

式中：$\varpi$和$\vartheta$分别为归一化多普勒频率和归一化空间频率；${\boldsymbol{v}}\left( {\vartheta ,\varpi } \right)$为$NM \times 1$维空时导向矢量，

式中：$\otimes$为kron运算符；${\boldsymbol{b}}(\varpi )$为$M$维时域导向矢量，${\boldsymbol{a}}\left( \vartheta \right)$为$N$维空域导向矢量，

2.2   多通道海杂波抑制性能分析

通过开展多通道海杂波特性分析来提高多通道雷达海杂波抑制性能. 本节在海杂波特性分析处理方法的基础上，通过3DT-STAP算法开展海杂波抑制性能分析，利用SCNR损失与海杂波抑制前后距离-多普勒谱表征海杂波抑制性能. 多通道雷达海杂波抑制性能分析具体流程如图9所示. 首先利用快速傅里叶变换 (fast Fourier transformation, FFT) 运算将海杂波时域维转换为多普勒维，以每个距离单元为基本单元进行空时(频)处理；然后求解空频滤波系数，在求解过程中需要估计协方差矩阵，传统方法采用多个距离单元单组CPI数据进行处理，本文采用多组CPI（变换成频域为多个相同频率单元）直接估计得到待处理距离单元对应的空频协方差矩阵；最后对每个距离单元进行空时海杂波抑制处理，利用SCNR损失和剩余杂波距离-多普勒谱评估传统方法和新方法对海杂波抑制性能的影响.

图  9  多通道海杂波抑制分析流程图

Fig.  9  Flowchart of multichannel sea clutter suppression analysis

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利用STAP算法空时滤波权系数的约束条件是保留目标无损输出且使得输出杂波功率值最小，该过程可描述为

式中：${\boldsymbol{\omega }}$为杂波抑制权矢量；${{\boldsymbol{s}}_{{\text{target}}}}$为目标导引矢量. 根据式(14)，基于线性约束最小方差准则，杂波抑制权矢量可表示为

不失一般性，本文采用3DT-STAP进行海杂波抑制处理分析. 该方法的基本思想是：对每个空域通道回波数据进行多普勒滤波，然后对3个多普勒通道的输出数据进行空时域自适应处理. 降维算法可表示为

式中：${\boldsymbol{T}}$为降维矩阵；${{\boldsymbol{\hat R}}_{\boldsymbol{T}} = {{\boldsymbol{T}}^{\text{H}}}{\boldsymbol{\hat RT}}}$为降维后的矩阵；${{\boldsymbol{V}}_{{\boldsymbol{T}}} }$为降维后的目标空时导向矢量，${{\boldsymbol{V}}_{{\boldsymbol{T}}} = {{\boldsymbol{T}}^{\text{H}}}{\boldsymbol{V}} }$；${{\boldsymbol{X}}_{\boldsymbol{T}}}$为降维后的待处理矢量.

3DT-STAP对应的降维变换矩阵${\boldsymbol{T}} = {{\boldsymbol{T}}_{{\text{3DT}}}} = {\boldsymbol{g}} \otimes {\boldsymbol{a}}({\psi _0})$，${\;\mu _{\boldsymbol{T}}} = {\boldsymbol{V}}_{\boldsymbol{T}}^{\text{H}}{\boldsymbol{\hat R}}_{\boldsymbol{T}}^{ - 1}{{\boldsymbol{V}}_{\boldsymbol{T}}}$为一常量. 其中${\boldsymbol{a}}({\psi _0})$为空间导向矢量，与式（13）表达式为意义相同，仅是将其中的归一化空间频率详细展开了，

式中：${\psi _0}$为空间锥角；${w_{\text{s}}} = {d \mathord{\left/ {\vphantom {d \lambda }} \right. } \lambda }$为空间频率.

式中：${{\boldsymbol{D}}_k} = {\left[ {1,{{\text{e}}^{{\text{j2π}}{f_{{\text{d}}k}}}}, \cdots ,{{\text{e}}^{{\text{j}{(K - 1)}\text{2π}}{f_{{\text{d}}k}}}}} \right]^{\text{T}}}$为第$k$个多普勒通道对应的时域权矢量， ${f_{{\text{d}}k}}{\text{ = }}{k \mathord{\left/ {\vphantom {k M}} \right. } M}$为第$k$个时域归一化频率，下标d代表Doppler；${{\boldsymbol{b}}_i}({f_{{\text{d}}k}})$为三个多普勒通道对应的时间导向矢量，

变换矩阵确定后，依次得到降维变换后的待处理空频矢量、协方差矩阵，进而得到降维后的权矢量.

STAP杂波抑制的目的是目标检测，在给定虚警概率下目标检测概率最大化等价于输出SCNR最大. 输出SCNR表达式为

式中：${\text{SN}}{{\text{R}}_{{\text{in}}}}$为输入信噪比；${\sigma ^2}$为单阵元单脉冲上的输入噪声功率；${{\boldsymbol{s}}_{{\text{target}}}}$为目标导向矢量. 利用输出SCNR的最大值${\text{SCN}}{{\text{R}}_{{\text{max}}}}$对输出SCNR归一化，得到SCNR损失的定义

另外，剩余杂波距离-多普勒谱反映的是，各距离单元经过STAP处理后的杂波剩余量${X_{{\text{res}}}}(r,{f_{\text{d}}})$，其中某个距离单元对应的剩余杂波为

式中，${{\boldsymbol{X}}_{\boldsymbol{T}}}(r,{f_{\text{d}}})$为降维变换后的空频快拍序列.

3   实测数据处理结果与分析

基于仿机载海杂波空时特性处理及分析方法，选择一组黄海中部海域测量海杂波数据进行验证分析. 实测数据采用1.2节中的L波段多通道仿机载测量雷达，在测量过程中发射子阵包含4列通道，发射子阵随PRI移动1列，为简单起见，称此种仿机载测量模式为4发相邻模式. 该数据为4发相邻模式在2021年9月5日测量的5级海况海杂波数据，相关参数见表1. 选择12通道中的任一通道的距离-脉冲回波，如图10所示，每个距离分辨单元为15 m，PRF为2 000 Hz，在后面处理中选择距离-脉冲回波图中无目标的距离单元进行空时特性分析和处理.

表  1  实测数据相关海洋参数

Tab.  1  The marine parameters of the measured data

海情	浪高/m	浪向/(°)	雷达视向/(°)	风速/(m·s−1)	风向/(°)
5	2.72	112	130	18.6	106

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图  10  距离-脉冲回波二维图

Fig.  10  2D map of range-pulse echo

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下面从多通道雷达海杂波空时特性和抑制性能两方面进行对比分析.

3.1   多通道雷达海杂波数据处理

首先对比分析单距离单元多组与多距离单元单组CPI处理对海杂波空时特性表征量的差异性，并基于单距离单元多组CPI处理不同距离单元的海杂波数据，得到不同距离单元对应的空时特性表征量.

1）不同处理方法空时特性表征量差异性对比

选择图10中距离单元进行处理，分别对700#距离单元进行单距离单元多组CPI处理，对600#−800#距离单元范围进行多距离单元单组CPI处理，基于2.1节中的处理方法，得到海杂波空时特性表征量，特征谱和空时功率谱如图11所示. 可以看出：600#−800#距离单元范围对应的海杂波特征谱的范围大，且其对应的海杂波空时功率谱扩展比较均匀（即扩展更为光滑）；而700#距离门对应的海杂波特征谱范围小，且其对应的海杂波空时功率谱扩展随机性较大，更能代表当前距离单元中海面运动对杂波谱的影响. 从空时特性表征量的差异性可知，利用平均多个距离单元方法进行协方差矩阵估计，会将多个擦地角对应的海面散射系数平均，反映的是多个距离单元平均后的空时性能，不能准确反映单个距离单元的空时特性.

图  11  不同处理方法空时特性表征量对比

Fig.  11  Comparison of the space-time characteristics quantity corresponding to different treatments

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2）不同距离单元空时特性表征量差异性对比

更进一步，采用单个距离单元多组相参脉冲的方法，对比分析不同距离单元对应的空时特性表征量. 选择距离单元编号700#和1400#进行比较，如图12所示. 对比可知，700#对应的特征值范围远大于1400#对应的特征值范围，且700#对应的空时功率谱展宽远大于1400#对应的空时功率谱. 出现这种差异性的原因是不同距离单元对应不同的擦地角，在低擦地角情况下（数据中擦地角为4°），不同擦地角对应的海杂波散射系数差异较大，使得不同距离单元对应的空时特性表征量差异较大. 因此，若在处理海杂波空时特性时采用多个距离单元，尤其是距离单元范围跨度较大时，得到的空时特性表征量是多个距离单元的平均特性，不能代表单个距离单元的空时特性，使得相应的结论出现较大差异.

图  12  不同距离单元空时特性表征量对比

Fig.  12  Comparison of the space-time characteristics quantity corresponding to different range cells

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3.2   海杂波抑制对比分析

基于2.2节中的3DT-STAP处理算法对海杂波进行抑制处理，选择700#距离单元对其进行空时杂波抑制处理. 在进行滤波权系数过程中计算协方差矩阵估计时，分别采用传统的多距离单元协方差矩阵估计方法和本文单距离单元多组相参脉冲协方差估计方法. 经过杂波抑制处理后，其对应的SCNR损失曲线如图13所示. 可以看出，新估计方法对应的SCNR损失优于传统估计方法对应的SCNR损失，尤其是非主瓣杂波区域改善明显，新方法对应的SCNR损失改善优于2 dB. 由此可知，根据单距离单元多组相参脉冲估计协方差矩阵，基于此开展的多通道海杂波特性研究结果对海杂波抑制性能有明显提升.

为更加直观理解空时抑制处理后剩余杂波距离的多普勒谱变换，选择400#−1200#距离门范围的杂波数据进行抑制处理. 在处理过程中采用传统方法和新方法两种协方差矩阵估计方法进行处理. 海杂波空时抑制前后距离-多普勒谱如图14和图15所示，对比可知，基于传统方法对海杂波空时抑制处理后，主瓣杂波得到较好的抑制，但旁瓣杂波抑制效果一般，而基于新方法对海杂波空时抑制处理后，主瓣杂波和副瓣杂波均得到较好抑制. 对距离-多普勒图进行一维平均后，新方法对海杂波抑制性能的优势更加明显，即空时滤波处理对于多普勒频率副瓣处的海杂波起到了明显的抑制.

图  13  传统与新方法对应的SCNR损失对比

Fig.  13  Comparison of SCNR loss between traditional and new processing method

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图  14  海杂波抑制前距离-多普勒谱

Fig.  14  The sea clutter range-Doppler spectrum before suppression

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图  15  海杂波抑制后距离-多普勒谱

Fig.  15  The sea clutter range-Doppler spectrum after suppression

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4   结　论

基于收发共置和IDPCA技术的岸基多通道雷达，可实现机载平台运动模拟功能，其获取的仿机载海杂波数据具备空时耦合特性. 本文针对多通道雷达海杂波测量数据特性，提出利用单距离单元多组相参脉冲进行协方差矩阵估计，经实测数据处理分析，可知利用该处理方法能够得到更为精确的海杂波空时特性，且利用该处理方法提高了海杂波空时抑制性能. 基于岸基多通道雷达海杂波测量系统，利用多通道雷达海杂波测量和处理方法，可开展多种海况下海杂波测量试验，获得大量空时二维海杂波数据，基于数据深入研究海杂波空时二维特性，并将海杂波空时二维特性研究成果应用至机载多通道雷达海杂波抑制处理中，是下一步亟待完善的工作.