SAR有源干扰对抗仿真软件设计与实现

张皓宇,邢世其

(国防科技大学,湖南 长沙 410073)

0 引 言

合成孔径雷达(SAR)是一种主动式对地观测系统,利用电磁波感知地物目标[1-3]。SAR因其强大的工作能力和多波段、多极化、多模式、高分辨等成像特点在电子对抗博弈中成为电磁干扰的主要对象[4]。由于SAR数据属于遥感侦察资源,在平时难以进行相关对抗试验,这就造成了有源干扰“缺少对手、缺少环境、缺少标准”等技术难题。针对SAR有源干扰的建模仿真、实验验证和效能评估等需求,本文基于Matlab Appdesigner[5]设计实现一款有源干扰对抗仿真软件,该软件主要包括SAR有源干扰成像模块、干扰评估模块和干扰检测模块。

本文首先从干扰成像、干扰评估和干扰检测的角度论述SAR有源干扰对抗基本原理;再分析软件的整体功能和各子模块功能需求,从而得出整体的软件设计思路;最后,具体实现软件各个模块功能,对软件功能的有效性、稳定性和实用性进行验证。

1 SAR有源干扰对抗基本原理

SAR有源干扰对抗的主要措施为阻止或削弱敌方对电磁频谱的有效利用,主要目的是削弱、破坏或欺骗成像结果,阻止敌方对敏感区域的监控和对高价值目标的检测识别[6]。本节从SAR有源干扰成像、干扰评估和干扰检测3个方面展开讨论。

1.1 SAR有源干扰成像

1.1.1 有源干扰信号模型

表1 典型SAR有源干扰样式分类

有源干扰会对SAR的侦察产生影响,特别是在电磁对抗环境下,SAR自身已知发射信号的参数,干扰方则需要截获SAR发射信号,对抗双方的行为模式与信号参数之间存在内在的约束关系。

(1) SAR回波信号模型

考虑SAR发射信号为线性调频信号:

s(τ)=ωr(τ)exp[j2πf0τ+jπkrτ2]

(1)

式中:τ为距离向快时间;ωr(τ)=rect(τ/TP)为距离向矩形脉冲包络,TP为脉宽;f0为信号载频;kr为调频斜率。

对目标T,经过解调后的回波信号表示为:

(2)

(2) 大功率压制干扰

大功率压制干扰信号与SAR信号在快时间和慢时间上不具有任何相干性,干扰机通过辐射大功率信号实现区域覆盖。典型大功率压制干扰信号产生原理和干扰效果的特性均相似,主要有射频噪声压制干扰、调幅噪声压制干扰、调频噪声压制干扰和调相噪声压制干扰[8]。压制干扰信号可统一建模为:

KPMu(t′)+φ0+φ(t)]

(3)

式中:U0为干扰幅度;Un(t)为调制噪声;fj为载频;KFM为调频斜率;KPM为调相斜率;u(t)为调频噪声;φ0为初始相位;φ(t)为可调相位。

(3) 灵巧压制干扰

灵巧压制干扰是指干扰机在截获到SAR发射信号后,调制信号,再将干扰信号转发给SAR,最后形成虚假目标或压制真实目标的干扰方式[9]。由于干扰机没有改变SAR发射信号样式的参数,其产生的干扰信号与SAR发射信号相干或半相干,并且在进入雷达接收机后,干扰信号与回波信号能够获得匹配或部分匹配。本文主要介绍4种典型灵巧压制干扰的原理和数学模型:步进移频干扰、微动干扰、间歇采样干扰、延迟多抽头干扰。

(a) 步进移频干扰

步进移频干扰是指在SAR照射干扰机的合成孔径时间内,移频量以固定步进量Δfd逐次递增或递减变化[10]。设初始移频量为fd0,则在合成孔径时间内的移频量为:

(4)

式中:TL为合成孔径时间。

解调后,步进移频干扰信号模型为:

(5)

(b) 微动干扰

目标的振动和转动等微运动会造成SAR回波信号方位向的多普勒调制,当目标匀速转动时,目标的SAR回波在慢时间域η受到相位调制,调制相位近似为正弦信号,可以在方位向形成扩展假目标[11-12]。

因此,SAR微动干扰信号可表示为:

(6)

式中:Am为调制幅度;ωm=2πfm为调制角速度;φ0为初始相位。

(c) 间歇采样干扰

间歇采样干扰通过对SAR信号的分时收发和间歇采样处理,可以产生前移或滞后的相干假目标串,根据假目标串的分布方位,分为距离向和方位向。在截获到SAR信号后,距离向间歇采样干扰先间歇采样再进行转发,在距离向产生假目标串;方位向间歇采样干扰先进行全脉冲高保真度采样,经过处理后于下一个或数个脉冲重复周期再转发出去,如此循环至合成孔径时间结束,在方位向产生假目标串[13]。

间歇采样信号为矩形包络脉冲串,可表示为:

(7)

式中:t为距离向快时间τ或方位向慢时间η;Tw为脉冲宽度;Ts为采样周期;δ(·)为冲激函数。

假设SAR发射信号如式(2)所示,距离向采样后的干扰信号为:

SJr(τ,η)=pr(τ)sT(τ,η)

(8)

方位向采样后的干扰信号为:

SJa(τ,η)=pa(η)sT(τ,η)

(9)

(d) 延迟多抽头干扰

延迟多抽头干扰在截获SAR信号后,先对SAR信号进行转发,经过一定时间T延迟后再转发该信号。根据抽头个数N,延迟转发N次,可在图像中产生N个假目标串[11]。

干扰信号模型表示为[12]:

(10)

式中:N表示延迟抽头个数;T=2R/c,表示时间延迟;R为假目标串互相的间隔。

(4) 相干欺骗干扰

欺骗干扰信号与SAR信号相干,对侦察的依赖度很高,可以用来产生分布在一定范围内的具有逼真结构的假目标。目前,卷积调制是常用的欺骗干扰方法之一,但其计算量较大,与SAR成像分辨率的平方成正比,不适用于产生大范围、高分辨的欺骗假目标[13]。考虑到仿真的便捷性,本文采用基于时频交叉乘积调制模板的干扰方法来产生欺骗假目标,其优点是计算量小,且受SAR成像的分辨率和场景大小的影响小。

欺骗模板矩阵为m(r,a),将其视作若干点目标的线性叠加,原理分析只需要分析某一点目标即可。以模板中心为坐标原点,假设存在点目标m(r0,a0)=1,模板矩阵其余位置为0。首先设置模板分辨率为dr×da;然后对模板作补零二维快速傅里叶变换(FFT)和频谱校正;再进行频域抽取,得到抽取后干扰信号为[14]:

(11)

SAR接收到的干扰信号在干扰机上经过时频交叉乘积调制后表示为:

SJ(τ,η)=sT(τ,η)ms(τ,η)

(12)

1.1.2 SAR回波模拟算法

由ω-k成像算法[15]原理得知,其处理过程只包含傅里叶变换、复数乘法和Stolt插值等线性运算。因此,如果进行逆运算,即可实现逆成像处理。ω-k成像算法输出为复图像数据,则逆运算的输入应为SAR复图像数据,每个像素既包含幅度信息,又包含相位信息。逆ω-k成像算法的步骤如图1所示。

图1 逆ω-k成像算法流程图

1.1.3 SAR有源干扰成像仿真

目前整体处于和平时期,实测SAR干扰图像数据较难获取,开展相关的干扰对抗试验亦较为困难。本文采用实测数据和干扰仿真数据相结合的方法,生成SAR有源干扰仿真图像。整体成像仿真流程如图2所示。

图2 SAR干扰成像仿真流程图

首先,选取实测SAR图像数据集,获取其关键参数进行SAR系统建模,包括SAR参数、图像幅宽、采样频率、分辨率等。然后,采用SAR回波模拟算法对回波进行重构,得到SAR原始回波数据,对SAR成像场景建模仿真。其次,根据干扰需求,设定干扰参数,包括干扰机的数量和位置,干扰类型及对应的具体参数,生成仿真SAR干扰信号。再将重构得到的SAR回波信号和干扰信号叠加,生成SAR干扰成像信号。最后,通过CS成像算法[1]得到包含干扰的SAR图像。

1.2 SAR有源干扰评估

选取SAR图像的均值、均方根误差、等效视数、信息熵、欧氏距离、结构相似度、相关系数7个指标作为SAR干扰指标评估体系中的典型底层指标,将指标计算的评估值归一化处理,根据重要程度对各个指标进行赋权,得到综合干扰强度数值。

1.2.1 图像评估指标

SAR图像评估指标包括基本参数和内容相似性2个方面。基本参数的指标为[16-17]:

(1) 图像均值:均值为SAR图像所有像素值的总和与像素个数的比值,均值反映了SAR图像的平均灰度:

(13)

式中:Ii,j为图像在点(i,j)处的强度值;M×N为图像的高度和宽度值。

(2) 均方误差:表示区域所有点与均值的偏离程度,反映了不均匀性:

(14)

式中:σ为图像标准差。

(3) 等效视数:表示图像灰度统计均值和标准差的比值,评价SAR图像的相对幅值强度:

(15)

(4) 图像熵值:能够反映灰度分布空间的特征量,本文选择SAR图像的邻域灰度均值作为特征量,与图像的像素灰度组成特征二元组,记为(i,j),其中i表示像素的灰度值(0≤i≤255),j表示邻域灰度均值(0≤i≤255),则:

(16)

(17)

式中:f(i,j)为特征二元组(i,j)出现的频数。

(5) 欧氏距离:能够体现图像幅度数值特征的绝对差异,从维度的数值大小中体现差异。

若三维空间内有2个点:a(x1,y1,z1),b(x2,y2,z2),欧式距离定义如下:

(18)

(6) 相关系数:用于反映图像干扰前后的统计相关特性,相关系数与干扰前后图像差异呈负相关:

(19)

式中:Cov(X,Y)为协方差;DX和DY为方差。

(7) 结构相似度:用于衡量2幅图像相似度的指标,反映场景中物体结构的属性:

(20)

式中:μX和μY分别表示图像X和Y的均值;σX和σY分别表示图像X和Y的标准差;σXY表示协方差;C1,C2和C3为常数,是为了避免分母为0而维持稳定,通常取C1=(K1×L)2,C2=(K2×L)2,C3=C2/2,一般地,K1=0.01,K2=0.03,L=255(L是像素值的动态范围,一般都取为255)。

1.2.2 干扰强度数值

进行图像域SAR有源干扰评估实验,将各项指标计算的评估值归一化处理,对评估结果进行整理分析,根据重要程度对各个指标进行赋权,得到综合干扰强度数值。评估公式如下所示:

P=T1S1+T2S2+T3S3+T4S4+T5S5

(21)

式中:Tj(j=1,…,4)为各指标差值的归一化,分别为等效视数差、图像熵值差、欧氏距离、相关系数和结构相似度;Sj(j=1,…,4)为指标的评估权重,结合实验结果分析优化修正。

1.3 SAR有源干扰检测

本文SAR有源干扰检测通过图像自变化检测算法实现。首先,输入待检测的SAR图像并将SAR图像的像素倒置,生成倒置图像;其次,取倒置图像的周围部分为隔离区,设定隔离区内的中央区作为参考图像,通过平移获取设定幅数的测试图像;然后,图像对比参考图像的似然比变化检测算子作为差异,并将计算结果做像素化处理获得差异图像;随后,计算所述差异图像的相邻灰度比值,将满足条件的灰度值T作为测试阈值;最后,对所有测试图像全部完成求解得到多个测试阈值并求算术平均,根据最终检测阈值对输入的SAR图像做二值化处理,并进行形态学滤波以及面积滤波操作,最终检测出图像中的有源干扰目标区域[18]。

2 软件功能模块设计

目前,SAR对抗技术发展日新月异,但是相关技术和设备存在能力底数不清、运用缺乏科学指导等问题。因此,研制设计仿真软件具有实际工程价值,能够辅助分析SAR发展趋势和能力,论证对SAR电子干扰设备运用,优化干扰技术方案,评估干扰效能等。

2.1 软件功能框图

结合实际用途和需求,对软件作出如下功能指标[19-21]:

(1) 支持SAR信号回波模拟;

(2) 支持典型SAR成像仿真;

(3) 支持各类干扰样式的仿真和处理;

(4) 支持干扰效能的评估和干扰方案优选;

(5) 支持SAR干扰图像中干扰的检测和性能评估。

基于以上软件功能指标,结合Matlab Appdesigner软件使用说明文档,总结仿真软件的整体功能设计框图如图3所示。

图3 SAR有源干扰对抗仿真软件功能框图

下面主要对SAR有源干扰对抗仿真软件各个子模块的任务需求进行功能分析,并完成程序具体的结构设计。

2.2 干扰成像模块

SAR干扰成像模块共分为4个部分,分别为SAR参数设置、干扰参数设置、场景参数设置、SAR干扰成像。图4为模块结构框架图。仿真时,首先需要配置好SAR参数中的雷达参数、运动轨道、工作模式等;场景参数的实测图像文件选定、模板间距;干扰参数的干扰机位置、干扰机性能指标、干扰样式及对应的变量值等。然后加载参数,再进行回波模拟叠加回波信号和干扰信号。最后通过成像算法得到无干扰图像和干扰图像。

图4 SAR干扰成像模块结构框图

2.3 干扰评估模块

干扰图像评估模块是基于干扰成像模块实现的一个重要组成部分,结构框架如图5所示。首先选择读取干扰成像结果文件,然后通过对比无干扰图像和干扰图像,比较量化得出二者的综合干扰效能数值。其中,综合数值由各个量化值加权计算得出,包括图像均值、结构相似度、相关系数、欧氏距离、等效视数差、均方根误差、图像熵值差等,运算结果能够进行自动保存和传递。最后,通过评估不同的干扰成像结果文件,能够横向对比不同类型的干扰样式的干扰效能数值,最终呈现干扰效果较好的干扰样式,以实现不同干扰方案的对比和优选功能。

图5 干扰评估模块结构框图

2.4 干扰检测模块

干扰检测模块是检测识别干扰样式有效性的方法之一,进行干扰检测时,程序处理按照图6所示的干扰检测模块结构流程图执行。首先选择读取干扰成像结果文件,文件读取成功后,会呈现出无干扰和干扰图像对比。然后通过图像自变化检测算法[22]进行检测,最后输出结果为二值图像,能够初步标志出图像可能存在干扰的区域,对比呈现干扰效果,以及计算经过变化检测后的亮像素数。其间还能够划取图像中的特定区域,进行单独的干扰检测,图像局部和整体的干扰结果检测会存在一定的偏差,由此操作可以验证和对比干扰的局部有效性。

图6 干扰检测模块结构框图

3 软件实现与测试结果

根据软件功能设计方案,仿真软件共有4个界面窗口,分别是主界面窗口、SAR干扰成像窗口、干扰评估窗口、干扰检测窗口。

3.1 主界面窗口

主界面窗口如图7所示,有3个操作按钮和1个菜单选项。3个操作按钮分别为干扰成像、干扰评估和干扰检测。选择不同的操作按钮,就可以进入对应的仿真模块窗口,进行后续操作。菜单选项对应为软件运行的工作区域,通过选择不同选项,能够设置软件运行的中间文件和结果文件在电脑中保存的位置。

3.2 SAR干扰成像窗口

图8所示界面为SAR干扰成像窗口,选择主界面的SAR干扰成像即可进入。该模块可以实现SAR参数配置、成像场景选择、有源干扰样式选择、干扰参数设置等,所得的成像结果即为对应的无干扰图像和干扰图像。选择干扰参数操作按钮,进入干扰参数设置窗口,该界面可以录入和修改干扰机坐标、选择干扰样式以及具体的指标。选择雷达参数按钮,进入SAR参数设置窗口,可以录入或修改工作频率、分辨率等。选择场景参数按钮,进入场景参数设置窗口,该界面可以选择读取SAR实测数据文件,录入或修改成像幅宽。以上各个窗口的参数设置均能实现数据的读取或存储,并自动保存为中间变量文件。

确定各项参数之后,依次点击3个操作按钮,可实现加载参数、回波模拟、成像仿真。最终可得到成像结果文件,在软件运行界面中呈现为无干扰图像和干扰图像。

如图9所示,以下均为软件运行生成的有源干扰图像,包括调幅噪声压制干扰、调相噪声压制干扰、步进移频干扰、微动干扰、间歇采样干扰、时频交叉成就欺骗干扰、灵巧压制复合干扰等。

图9 SAR 有源干扰仿真结果图像

3.3 干扰评估窗口

生成SAR成像结果文件之后,即可从主界面选择相应的操作按钮进入干扰评估和干扰检测窗口。图10为干扰评估窗口,该窗口上方的左右2侧依次为无干扰和干扰图像的显示以及判别。窗口下方为各类指标的量化数值。首选,选择读取结果文件,可分别得到待评估干扰图像的仿真图;然后,对比计算2幅图像的各类图像域指标,输出得到选定干扰样式的干扰效能数值;最后,可选择不同类型的干扰样式所对应的结果文件,再重复上述评估操作,对比各个干扰方案,输出最优干扰样式及其所对应的数值,可实现特定场景下干扰方案的优选。

图10 干扰评估窗口

本文实验选定图10中的(a)、(g)、(j)和(k)4种干扰样式,分别评估其干扰效能。依次选取干扰图像后,经软件运行评估,各项干扰指标如表2所示。再运行“干扰样式优选”功能,通过对比,即可选取干扰系数最大的样式,呈现在结果栏。如图11所示,经综合评估,4种干扰样式中,干扰效果相对最优的是图10(a)调幅压制干扰。

图11 干扰样式优选结果

表2 SAR有源干扰评估指标数值表

3.4 干扰检测窗口

与干扰评估操作类似,图12所示为干扰检测窗口。该窗口的上方为图像显示区域,下方为输出数值。首先选择读取成像结果文件,得到仿真图像。然后通过该操作界面下方的仿真实验的控制按键,可以实现图像自变化检测,输出二值图像和图像中的亮像素数值,可以通过视觉观察检测得到干扰区域,实现干扰图像的初步检测。

图12 干扰检测窗口

4 结束语

本文基于Matlab Appdesigner设计和实现了SAR有源干扰对抗仿真软件,该仿真软件能够实现SAR有源干扰成像、干扰效能评估、干扰检测3项功能。仿真软件能够结合实际需求配置各项参数,直观地显示干扰成像的结果;能够帮助熟悉SAR性能水平以及电子对抗设备的干扰能力;能够辅助优化设计SAR对抗信号处理算法或技术。仿真软件整体上功能完整、运行稳定、可扩展性好,为后续与SAR干扰对抗相关的研究工作提供了便利,在图像工程、电子对抗博弈等领域也具有实际工程应用价值。