雷达极化抗干扰技术进展

施龙飞，任 博，马佳智，李永祯

(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， 长沙 410073)

·总体工程·

雷达极化抗干扰技术进展

施龙飞，任 博，马佳智，李永祯

(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， 长沙 410073)

雷达极化抗干扰的本质是利用干扰与目标在极化域的差异，减弱或消除干扰对雷达探测的影响。极化抗干扰已经在主瓣干扰抑制、有源假目标鉴别、角度诱偏干扰对抗等抗干扰难题中显现出独特的作用。随着电子对抗水平的升级，目标与干扰间的差异呈现出细微化的特点，亟需进一步探索雷达抗干扰新技术，以充分挖掘和联合利用包括极化在内的各种差异。文章从发展历史、技术手段、典型应用等方面介绍了雷达极化抗干扰技术的研究进展情况。

雷达；极化；抗干扰；极化滤波；极化鉴别；极化优化

0 引 言

极化是描述电磁波矢量特征的物理参量，可用电磁波传播截面上电场矢量端点的运动轨迹来表征。例如，电磁波电场矢量端点的轨迹如果是一条直线，则称其极化为线极化(包括水平极化、垂直极化等)；如果是一个圆，则称为圆极化，否则称为椭圆极化。

雷达探测过程与极化密切相关，包括天线辐射、大气传播、目标散射、有源干扰辐射/无源干扰散射、杂波散射、天线接收以及信号处理等诸多环节，深入分析这些环节中与极化有关的特性、机理，进而对雷达体制、波形、信号处理进行优化设计，将会有效地提高雷达的检测能力、识别能力以及抗干扰能力。

雷达极化抗干扰的本质是利用干扰与目标在极化域的差异，减弱或消除干扰对雷达探测的影响。雷达极化抗干扰技术正逐渐受到雷达界的高度关注，国外具有代表性的研究团队包括美国的佐治亚理工学院、伊利诺伊大学，意大利的佛罗伦萨大学、罗马大学等，国内则包括国防科技大学、哈尔滨工业大学、北京理工大学、西安电子科技大学、空军预警学院以及空军装备研究院等高校和科研单位。

本文将对雷达极化抗干扰的发展历史、技术内涵、技术应用情况进行阐述。

1 雷达极化抗干扰技术发展历史

雷达极化抗干扰技术始于20世纪70年代，经历了从接收极化优化到收/发极化联合优化，从单一极化域处理到极化、空、时等联合域处理，从压制式干扰抑制拓展到欺骗干扰对抗的发展过程，技术体系逐渐充实，应用对象涉及航管雷达、气象雷达、对空情报雷达、制导雷达以及雷达导引头。

下面按照时间先后顺序，阐述极化抗干扰技术的发展历程。

1.1 干扰极化抑制

早期的极化抗干扰主要是通过改变雷达接收极化来抑制干扰功率，称为干扰抑制极化滤波器(ISPF)。

极化对消器是最早的干扰抑制极化滤波器，1975年NATHANSON[1]提出了自适应极化对消器(APC)，先被用于对消雨杂波，后逐渐扩展到用于抑制地/海杂波、宽带阻塞压制式干扰。POELMAN[2]于1984年提出了多凹口逻辑乘积极化滤波器(MLP)，用于抑制部分极化的杂波和干扰。随后，意大利学者GIULI、GHERARDELLI等[3-4]提出了MLP-APC和MLP-SAPC等概念，以提高MLP滤波器的自适应能力。

1.2 干扰极化抑制/目标极化增强

仅抑制干扰功率并不能保证雷达检测能力的提高，与检测能力直接相关的是信号干扰噪声功率比(SINR)，而提升SINR的另一个重要方面就是需要增强目标功率(或称目标增强)，即通过发射极化优化使目标接收功率增强。实际应用中，一般是在干扰(或杂波)背景下通过发射极化和接收极化的联合优化选择，实现抑制干扰、增强目标，称之为SINR极化滤波器。1993年，NOVAK[5]研究了提升目标检测性能的最优极化处理方法。1995年，STAPOR[6]研究了单一信号源、干扰源和完全极化情况下的以SINR最大为准则的最优化问题。2002年，MAIO、GARREN等[7-8]人研究了针对目标的自适应最优极化及目标检测问题。2011年，LOMBARDO[9-10]研究了杂波干扰背景下自适应变极化以提升雷达目标检测性能的问题。国内王雪松、徐振海、杨运甫等[11-12]人亦对SINR极化滤波问题展开了研究，2005年，施龙飞[13]提出了在估计得到针对干扰的最佳接收极化后，进一步优化发射极化的分步估计方法。

1.3 极化与时-频-空域联合干扰抑制

仅通过极化域滤波对干扰的抑制能力是有限的，极化抗干扰技术逐渐从单一极化域处理向多域联合处理发展。1995年，韩国学者PARK等[14-15]利用目标与杂波干扰的极化域、时域和空域特性，采用广义似然比检验(GLRT)，推导得到了一种极化-空-时自适应检测器。2003年，美国佐治亚理工研究院的SHOWMAN[16]提出在空-时自适应处理(STAP)之后串联一个极化匹配滤波器或极化白化滤波器，用来改善杂波/干扰背景下的目标检测，称之为极化-空-时自适应处理(PSTAP)，其结论是利用PSTAP处理比STAP处理的输出SINR可提高6 dB。美国MITRE公司的FANTE[17-18]提出利用N个双极化天线进行极化-空-时域的联合处理能够对消2N-1个干扰。国内，哈尔滨工业大学、电子科技大学、国防科学技术大学等单位均研究了极化与空、时域联合处理的问题，其中，张国毅、乔晓林、宋立众、毛兴鹏等[19-24]人在极化域-频域联合滤波方面，吴迪军等[25]人在机载相控阵雷达空-时-极化域自适应处理方面开展了研究工作，施龙飞等[26]人研究了基于双极化主辅阵列的主瓣、旁瓣干扰联合对消技术。这些研究表明，相比于极化域处理，极化与空、时、频域的联合处理能够更好地区分干扰与目标，提高干扰抑制能力。

1.4 有源假目标干扰的极化鉴别

近年来，国防科学技术大学多位研究者对有源假目标干扰的极化鉴别问题进行了深入研究，先后针对脉冲重复周期(PRI)间恒定极化假目标、PRI内恒定极化假目标、全极化假目标、脉内随机调制极化假目标的鉴别问题展开了研究，可实现在雷达信号处理阶段对假目标的有效鉴别[27-32]。

1.5 角度欺骗干扰的极化对抗

宋立众、赵宜楠，施龙飞、李永祯等[23-37]人开展了算法和工程应用的研究，针对质心式角度诱偏干扰、低空镜像角闪烁干扰、地面反弹式干扰等，从极化分集、波形设计、系统设计等方面进行了技术探索。

1.6 无源诱饵的极化识别

在对抗无源欺骗干扰方面，干扰与目标之间极化散射特性的差异亦可发挥重要的作用。针对雷达导引头应用背景，沈允春、刘庆普[38-39]提出用共极化分量与交叉极化分量的比值作为舰船目标和箔条干扰的鉴别特征量，邵仙鹤等[40-41]人则进一步研究了雨、雪杂波背景下对舰船和箔条的极化鉴别性能，李金梁[42]提出了以极化角为特征量的鉴别方法，汤广富[43]分析了角反射器干扰的极化特性，研究了对角反射器干扰的极化鉴别方法。

总的来看，极化抗干扰往往是在时、频、空域抗干扰手段难以奏效的时候显现出优势，因而吸引了雷达界对极化抗干扰领域越来越强烈的关注。从雷达抗干扰技术发展现状来看，极化抗干扰在以下四方面具有优势：

(1)主瓣干扰抑制方面，主瓣干扰是防空压制、突防进攻中的主要干扰形式，传统的旁瓣对消等抗干扰手段难以奏效，而极化提供了有效的抑制手段。

(2)欺骗干扰鉴别方面，欺骗干扰技术的发展，使得干扰从波形、频率、运动特征等多个方面与目标几无差异，常规的时、频、空域抗干扰手段很难鉴别，但利用干扰辐射与目标散射的极化差异，能够快速、有效地鉴别干扰。

(3)角度诱偏干扰对抗方面，角度诱偏干扰尤其是分布式角度诱偏干扰是雷达/雷达导引头的重大威胁，极化信息的引入有望提供重要的对抗手段。

(4)无源诱饵识别方面，无源诱饵是弹道导弹突防、机载/舰载平台自卫的重要掩护手段，箔条、角反射器、充气诱饵是无源诱饵的重要形式，这些无源散射体具有一定的极化散射规律，雷达可通过发射变极化和极化特征提取，构造识别特征量。

近年来，国内多家单位对现役对空情报雷达、雷达导引头进行了极化改造，以提升其抗干扰能力，亦有多个新型雷达具备了双极化发射或接收能力，极化抗干扰技术正迎来重要的发展机遇。

2 极化抗干扰的技术手段及应用

雷达极化抗干扰的技术手段主要包括极化滤波技术、极化优化技术以及极化特征提取技术。具体来说，极化滤波主要是通过对雷达接收极化的设定等将干扰抑制；极化优化主要是通过对雷达发射极化/接收极化进行优化，使目标回波最强或信干噪比最大；极化特征提取是通过对雷达接收信号进行特征提取处理，使得目标回波与干扰的极化特征差异最大。

下面分别对极化滤波、极化优化、极化特征提取三类极化抗干扰技术手段的物理内涵、数学方法进行阐述。

2.1 极化滤波

极化滤波通过对雷达接收极化进行设定，实现干扰抑制。

2.1.1 极化滤波器的分类

极化滤波器可以分为三类[44]：以输出干扰功率最小为准则的干扰抑制极化滤波器(ISPF)，以输出目标功率最大为准则的目标匹配极化滤波器(SMPF)，以输出信号干扰噪声功率比最大为准则的SINR极化滤波器。

(1)

(2)

天线极化在电磁波传播方向法平面上的投影矢量，称为天线在该方向的有效接收极化；天线有效接收极化与电磁波信号极化矢量的乘积，即为天线的接收电压系数。

图1 电磁波与天线极化矢量

2.1.2 极化滤波的典型应用

极化滤波的关键是获取“最佳接收极化”，即确定极化接收通道间的加权系数，计算途径包括均值估计[47]、迭代计算等[48]。

极化滤波最为典型的应用是通过极化对消实现对雷达主瓣干扰的抑制(即ISPF滤波)。常见的雷达主瓣干扰包括随队式干扰、自卫式干扰等，位于雷达天线探测目标时的天线主波束内，往往具有时域、频域覆盖目标回波而空域与目标无法区分的特点，传统抗干扰措施难以奏效。

极化是抑制主瓣干扰的一种有效手段，即如果干扰信号的极化与目标回波的极化存在足够大的差别，则可以通过设定接收极化(干扰极化的交叉极化)，将干扰信号对消。设干扰极化为hJ(二维矢量)，则最佳接收极化hropt与干扰极化互为交叉极化，此时雷达对干扰信号的接收功率系数为零，即

(3)

最典型的是自适应极化对消器(APC)[48]，其原理是通过自适应估计H、V两个正交极化接收通道的加权系数，并对两通道信号进行加权合成，将干扰信号对消。APC对消前后的雷达接收极化增益如图2所示(横坐标为干扰信号的两个极化状态角，纵坐标为接收极化增益，单位为dB)，图2a)为对消前的极化增益，可见在干扰极化状态上的增益较大，图2b)为对消后的极化增益，在干扰极化状态上的增益显然处于波谷位置。

图2 APC对消前后的极化增益图

APC的对消性能与多个因素有关，主要包括干扰信号的极化度、多径效应以及雷达接收机带宽、极化通道间幅相起伏一致性、通道群延迟等，最终由雷达接收机输出干扰信号的极化度决定，干扰抑制比η与极化度PD的关系为[45]

(4)

式中：η为干扰抑制比；PD为接收机输出干扰信号的极化度。按照该公式，若要求干扰抑制比达到20 dB，则极化度不应低于0.98，而若要求抑制比达到40 dB，则极化度不应低于0.999 8。

2.2 极化优化

极化优化是通过对雷达发射/接收极化进行优化，使得目标回波增强或信干噪比最大。

极化优化主要分为两种情况：一种是无干扰情况下，通过选择最佳发射极化使目标回波的功率最强，称为目标极化增强；另一种是有干扰情况下，通过选择最佳发射极化和最佳接收极化，使得信干噪比最大。

(1)无干扰情况下，雷达最佳发射极化由目标极化散射矩阵决定。

考虑雷达收发天线的极化后，目标雷达散射截面积(RCS)重写为

(5)

即目标RCS与雷达收、发极化以及目标极化散射矩阵密切相关(ht和hr分别为发射极化和接收极化，且|ht|=|hr|=1，S为目标散射矩阵)。目标极化增强的过程就是使目标RCS最大化的过程，其必要条件是对目标回波功率完全接收，即接收极化与目标回波极化匹配

(6)

(7)

σmax和σmin为G的两个特征值，分别对应G的特征矢量htmax和htmin，且

σ|ht=htmax=σmax

(8)

因此，最佳发射极化htopt即为目标功率矩阵最大特征值对应的特征矢量

htopt=htmax

(9)

此时的目标RCS即为目标功率矩阵的最大特征值σmax。

(2)有干扰情况下，最佳发射极化、最佳接收极化由目标散射矩阵、干扰极化共同决定。

文献[13]提出了干扰背景下的雷达发射/接收极化联合优化方法。该方法中，最佳接收极化为干扰信号极化的交叉极化，而最佳发射极化则是使目标回波与干扰信号极化差异最大的发射极化，以减小目标回波在干扰对消过程中的损失。该方法在接收极化优化的基础上，采用发射多极化技术，基于最小二乘估计得到最佳发射极化

(10)

式中：Ht=[ht1,ht2,…,htM]T是由多个发射极化组成的系数矩阵；Z=[z1,z2,…,zm,…,zM]T，是由多个接收信号极化系数组成的观测矢量。图3是该方法的流程示意图[46]，即先通过干扰信号数据以优化接收极化，再通过发射多极化信号并对多极化回波进行参数提取和最小二乘估计，得到最佳发射极化。

图3 干扰背景下雷达发射/接收极化联合优化过程

2.3 极化特征提取

极化特征提取是通过对雷达发射/接收极化、波形、信号处理的设计，获取干扰与目标间差异扩大化的极化特征。

基于极化特征的极化抗干扰主要对象是雷达欺骗干扰，雷达欺骗干扰与目标之间的极化特征差异主要包括以下三点：

(1) 目标回波极化与雷达发射极化线性相关，而单极化天线有源欺骗干扰与其无关；

(2) 目标极化散射矩阵随着频率、姿态而变化，而双极化天线有源欺骗干扰难以完全模拟；

(3) 无源欺骗干扰通常具有较为明显或突出的极化散射特征，如角反射器、箔条等，与雷达目标的极化散射特征变化规律存在一定的差异。

极化特征提取在雷达抗干扰中非常重要，可以作为干扰存在、干扰类型以及启用抗干扰措施的判断依据，也可以在复杂的干扰信号环境中为雷达数据处理提供一种重要的支撑信息。

近年来，基于极化特征来鉴别有源假目标成为研究热点，李永祯、王涛、施龙飞、宗志伟等[27-32]在此方面开展了大量的研究。

根据有源假目标的极化特征，可以大致分为四类：第一类，是脉冲重复周期(PRI)间恒定极化假目标，即假目标极化状态在PRI之间保持恒定；第二类，是PRI内恒定极化假目标，即脉冲重复周期内多个假目标脉冲信号的极化状态保持恒定，而PRI间捷变；第三类，是脉内恒定极化假目标，即单个假目标脉冲信号在其脉冲宽度时间内的瞬时极化状态是稳定的，而脉冲信号间捷变，又被称为变极化假目标；第四类，是脉内极化调制假目标，即假目标信号在脉冲内的极化状态是起伏变化的。

对于这四类假目标，需要提取不同的极化特征进行鉴别，也因此对雷达极化体制提出了不同的要求。

对于第一类、第二类假目标的鉴别，可以采用聚类分析的思路[30]，即利用假目标之间极化状态相近的特点，对所有检测出的“目标”极化状态进行聚类分析，依据偏离聚类中心的“距离”判断“目标”的真假。这种鉴别方法一般只需要雷达具有双极化接收能力，但考虑到目标回波与假目标信号极化存在非常接近的情况。因此，如果雷达具有简单的发射变极化能力(如两种极化切换)则会有更好的鉴别效果。

第三类假目标，又可细分为随机变极化假目标和全极化假目标两种。对于随机变极化假目标，需雷达具有同时发射多极化能力(即同一个发射脉冲内包含多种发射极化)，利用一个脉冲内目标回波极化多样性与干扰信号极化单一性的差别进行鉴别[36]。而对于全极化假目标，则还需雷达具有同时多频的发射能力[31]或采用雷达组网方式，利用目标极化散射矩阵随频率变化、随姿态变化，而干扰机难以完全模拟这种极化特征的特点进行鉴别。

第四类假目标一般是由双极化天线干扰机生成的，其两个极化通道干扰信号的相对调制系数随机变化，使假目标的极化状态随机起伏。鉴别这类干扰需要采用同时发射多极化体制，利用目标回波极化随雷达发射极化线性变化而干扰极化随机变化的差异进行鉴别。文献[32]在雷达接收处理中采用极化矢量的张量积接收方式，提取四维复矢量“测量矩阵”作为极化特征矢量，利用该矢量的空间聚集性差异(即散度)来判断目标与假目标。

3 雷达极化抗干扰技术的工程实现

雷达极化抗干扰技术的应用必然会带来硬件、软件代价的增长，需要在雷达天线、射频系统中增加极化通道，需要在信号处理中增加或融入极化域信号处理。表1简要阐述典型雷达极化抗干扰技术的工程实现概况。

4 结束语

极化抗干扰作为雷达抗干扰技术的重要分支，近年来受到了雷达界的高度关注，并已经在主瓣干扰抑制、欺骗干扰鉴别、角度诱偏干扰对抗等方面得到了成功应用，显示了极化在雷达抗干扰中的应用潜力。

面对愈加复杂的干扰环境，下一步应结合极化雷达系统的总体设计，进一步开展极化抗干扰理论和关键技术的探索、突破，充分挖掘极化信息在雷达抗干扰的应用潜力，为解决防空反导、预警探测、精确制导等领域的抗干扰难题，提供技术支撑。

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施龙飞 男，1978年出生，博士，副研究员。研究方向为雷达极化抗干扰、雷达对抗技术。

Recent Developments of Radar Anti-interference Techniques with Polarimetry

SHI Longfei，REN Bo，MA Jiazhi，LI Yongzhen

(State Key Laboratory of Complex Electromagnetic Environment Effects on Electronics and Information System,National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)

The essence of radar anti-interference with polarimetry is to suppress or avoid the effects on radar exploring from the interference, by using the polarization difference between radar interference and radar target. Radar anti-interference techniques with polarimetry has been applied successfully for several bottleneck problems, such as main-lobe interference suppression, decoy discrimination and anti-angle deception jamming. Due to the upgrade of electronic countermeasure, the difference between interference and radar target echo becomes inconspicuous. As a result, it is imperative to research into the new radar anti-interference techniques which excavate fully and utilize synthetically all differences including polarimetry. Development history, key technologies, typical applications of radar anti-interference techniques with polarimetry are described in this paper.

radar; polarimetry; anti-interference; polarization filtering; polarization discrimination; polarization optimization

10.16592/ j.cnki.1004-7859.2016.04.001

国家自然科学基金资助重大项目(61490692)

施龙飞 Email：longfei_shi@sina.com

2015-11-24

2016-01-29

TN95

A

1004-7859(2016)04-0001-07