吴盛源，张小宽，刘 铭，田 松

(1.空军工程大学 防空反导学院，陕西 西安 710051；2.空军工程大学 科研部，陕西 西安 710051)



雷达最佳接收极化滤波优化研究*

吴盛源1，张小宽1，刘 铭2，田 松2

(1.空军工程大学 防空反导学院，陕西 西安 710051；2.空军工程大学 科研部，陕西 西安 710051)

研究了雷达最佳接收极化滤波抗随机极化干扰的优化问题。当随机极化干扰的极化方式与目标回波的极化方式相近时，传统的最佳接收极化滤波方法在滤除干扰信号的同时，极大抑制了目标回波信号，导致信干噪比(SINR)降低。为解决传统最佳接收极化滤波存在的不足，提出收发联合极化滤波的优化方法。当目标回波和干扰有相近的极化方式时，通过对发射极化的捷变，改变目标回波信号的极化方式，从而避免目标信号的过度损失。与传统的滤波方法相比，该方法能获得更好的信干噪比。仿真结果表明了该滤波优化方法的可行性和有效性。

极化捷变； 干扰； 信干噪比； 极化滤波

0 引 言

雷达有源干扰可分为有源期骗式干扰和有源压制式干扰两种，有源压制干扰是当前雷达干扰系统普遍采用的一种有源干扰方式，主要利用噪声干扰信号淹没目标回波，使雷达接收机信噪比下降，难以检测到目标。有源欺骗干扰主要通过制造虚假目标信息干扰雷达正常工作，达到掩护目标的目的。随着雷达极化技术和工艺水平的发展，雷达对抗斗争日趋激烈，利用时域和频域方法抗干扰的效果越来越有限。此外，干扰已从固定极化干扰发展到随机极化干扰，给雷达造成越来越严峻的威胁和挑战，寻找新的抗干扰方法成为当前雷达技术领域急需解决的重要课题[1]。

极化是电磁波除幅度、频率和相位外的另外一个重要属性。极化信息在提高雷达的检测、识别和抗干扰能力上具有重要作用[2～6]，利用目标与干扰的极化特征差异对干扰进行极化滤波，是当前雷达领域研究的热门。文献[7]讨论了变极化技术抗干扰效能的评估问题；文献[8]研究了单极化雷达空域极化滤波方法，但该方法只针对固定极化干扰；文献[9]分析了最佳接收极化滤波和自适应极化滤波的特点，指出当目标信号与干扰信号共极化时，滤波失效；文献[10]提出了基于卡尔曼滤波的自适应极化滤波技术，提高了对随机极化干扰极化方式的估计精度；文献[11]基于部分极化波干扰，提出了一种优化滤波的算法；文献[12]针对多个干扰源的复合干扰，研究了极化估计和抗干扰方法。但是，目前的文献都没有有效解决文献[9]中提出的问题，当干扰信号和目标信号极化方式相近时，极化滤波方法将无法获得有效的滤波效果。

基于以上背景，本文以最佳接收极化滤波为研究对象，提出收发联合极化滤波的优化方法，通过调整发射极化方式改变目标回波信号的极化方式，避免了滤波系统滤除干扰的同时对有用信号的过度抑制，达到比传统极化滤波方法更好的滤波效果。

1 最佳接收极化滤波原理

在杂波和干扰背景下，常采用最佳极化接收，权衡干扰和杂波的抑制量和对信号的削减量，确定最佳极化接收方式，使信干噪比(SINR)达到最大。SINR是衡量抗干扰性能的一个常用效能评估指标，它定义为雷达接收的目标功率与干扰、噪声的功率之和的比值。

最优极化接收时，目标信号S、干扰I和接收天线A的极化点在Poincare球上的位置关系如图1所示，θ，α分别为目标信号极化点与接收天线极化点和干扰极化点之间的夹角。

图1 极化点的Poincare球表示Fig 1 Poincare polarized sphere representation of polarization points

文献[13]中推导了经过最优极化处理后的信干噪比SINR表达式

(1)

由式(1)可知，当α和INR为已知量时，SINR成为以θ为变量的函数，其极大值位于

(2)

联立式(1)和式(2)，可得

(3)

当α为180°时，目标信号与干扰信号正交，SINR=SNR，完全滤除干扰；当α为0°时，目标信号和干扰信号共极化，SINR=SNR/(1+INR)，达到最小，滤波失效。

2 最佳接收极化滤波优化方法

2.1 极化角定义

定义x轴为水平极化基，y轴为垂直极化基，则一个沿+z方向传播的单色电磁波可表示为[5]

(4)

根据式(4)画出平面电磁波电场矢量的轨迹图，即为极化椭圆，如图2所示。

图2 极化椭圆Fig 2 Polarization ellipse

图2中椭圆倾角τ是指极化椭圆长轴与x轴(水平极化基)正方向的夹角，其取值范围为τ∈[0°,180°]，0°代表水平极化，90°代表垂直极化，τ值求法[14]如下:

(5)

(6)

(7)

(8)

椭圆倾角τ就是电磁波的极化方向角。本文只考虑干扰极化方向角τ∈[0°,90°]的情况，τ∈[90°,180°]的分析方法与τ∈[0°,90°]的类似。

2.2 收发联合极化滤波方法

目标信号的共极化分量比交叉极化分量大，因此,可通过对发射极化方向进行适当的调整，使最佳接收极化滤波抑制干扰时，只抑制目标信号的交叉极化分量，从而尽可能多保留目标信号，提高SINR。

以下通过仿真实验验证发射极化与接收极化之间的联系。以某型飞机目标为研究对象，如图3所示。仿真参数设置为：飞机方位角0°～90°，俯仰角为0°，发射电磁波极化方向分别为0°，30°，60°和90°，频段为VHF波段，接收电磁波极化方向角仿真结果如图4所示。

图3 某型飞机目标模型Fig 3 Target model of a certain type of aircraft

图4 回波极化方向角仿真结果Fig 4 Simulation result of echo polarization angle

由仿真结果可知，图4的目标信号极化方向角分别集中于0°，30°，60°和90°。回波极化方向角大部分分布于发射电磁波极化方向角周围，说明目标信号共极化分量远大于交叉极化分量，这也是当前多数单极化雷达采用共极化接收的原因。因此，通过调整发射极化方向角来优化最佳接收极化滤波方法是可行的。

3 仿真分析

以某型飞机为研究对象，仿真参数设置为：目标姿态为0°俯仰角，0°方位角，雷达发射极化方向角分别为0°,90°和随干扰极化方向角进行捷变。取信干比-10 dB，干噪比15 dB，仿真结果如图5所示。

图5 SINR仿真结果Fig 5 Simulation result of SINR

由图5(a)和(b)可知，雷达发射极化角为0°和90°时，SINR最大值分别位于干扰极化方向角90°和0°，最大值为5 dB；当干扰极化方向角与发射极化方向角相同时，SINR达到最小，只有0.4 dB，说明雷达采用单一极化发射方式时，当目标信号和干扰信号极化方式正交，雷达对干扰的抑制效果最显著；当干扰信号和目标信号极化方向角接近时，SINR明显下降，滤波系统对目标信号抑制量比对干扰信号的抑制量更大；由图5(c)可知，当发射极化方向随干扰信号极化方向捷变时，SINR最大值仍为5 dB,最小值为3.6 dB，说明使发射极化方向与干扰信号极化方向的夹角保持在90°时，雷达对任意极化方向角的干扰均有稳定和有效的抑制效果。因此，将发射极化捷变与极化自适应滤波结合，能使自适应极化滤波系统滤除干扰信号同时，保证目标信号不会被过度抑制，从而可以获得更好的抗干扰性能。

4 结束语

随着电子对抗斗争的不断发展，干扰方式的种类越来越多，对雷达生存环境造成了极大威胁，必须尽可能多地利用回波信息，才能达到良好的抗干扰效果。极化信息已成为电子对抗领域的重要研究对象，研究极化信息在抗干扰领域的应用，将能显著改善雷达的生存环境，提高雷达的抗干扰效能。

[1] 李永祯，肖顺平，王雪松，等.雷达极化抗干扰技术[M].北京：国防工业出版社，2010.

[2] 陈志鹏，薛惠锋.极化合成孔径雷达图像中的机场检测研究[J].计算机仿真，2013,30(10)：53-57.

[3] 李永祯，程 旭，李棉全，等.极化信息在雷达目标检测中的得益分析[J].现代雷达，2013，35(2)：35-39.

[4] 何美武，刘 勇，戴幻尧.动态目标极化特性的仿真方法[J].计算机仿真，2012,29(6):50-54.

[5] 曾清平.雷达极化技术与极化信息应用[M].北京：国防工业出版社，2006.

[6] 陈方予，赵 蕾，李 明，等.雷达利用极化信息区分真假目标浅析[J].现代防御技术，2010，38(3)：94-97.

[7] 李圭源，张 厚，吴文洲，等.变极技术抗干扰效能分析[J].系统工程与电子技术，2010，32(9)：1833-1836.

[8] 刘 勇，戴幻尧，李金梁，等.空域虚拟极化滤波原理及实验结果[J].电波科学学报，2011,26(2)：272-278.

[9] 吕 波，袁乃昌.全极化干扰与极化滤波的对抗研究[J].现代雷达，2011,33(4):76-79.

[10] 吕 波，都学新，高 强.自适应极化滤波抗干扰性能研究[J].测控技术，2012，31(12)：113-115.

[11] 任 博，施龙飞，王洪军，等.抑制雷达主波束内GSM干扰的极化滤波方法研究[J].电子与信息学报，2014,36(2)：459-464.

[12] 常宇亮，王雪松，李永祯，等.复合噪声调频干扰的极化滤波方法[J].航天电子对抗，2010,26(3)：37-40.

[13] Stapor D P.Optimal receiving antenna polarization in the pre-sence of interference and noise[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,1995,43(5):473-477.

[14] 庄钊文，肖顺平，王雪松.雷达极化信息处理及其应用[M].北京：国防工业出版社，1999.

Optimization study of radar optimal receiving polarization filtering*

WU Sheng-yuan1,ZHANG Xiao-kuan1,LIU Ming2,TIAN Song2

(1.Air and Missile Defense College,Air Force Engineering University,Xi’an 710051,China;2.Science and Research Department of Air Force Engineering University,Xi’an 710051,China)

The optimization of radar optimal receiving filtering for random polarization interference is studied.When the polarization mode of the random polarization interference is close to that of the target echo,while jamming signal is filtered and at the sametime,the target echo signal is inhibited by the traditional adaptive polarization filtering method,which leads to reduction of signal to interference noise ratio(SINR).A method of the joint of receiving and transmitting for polarization filtering is proposed to solve this shortage.The loss of target echo signal can be avoided by changing the polarization mode of target echo signal through the change of the emission polarization ones.The new method can get better signal to interference noise ratio than the traditional ones.The validity and feasibility of the joint of receiving and transmitting polarization filtering method is proved by the simulation results.

polarization agility;interference;SINR;polarization filtering

10.13873/J.1000—9787(2016)11—0068—03

2016—01—11

重点实验室基金资助项目(STES201401—2)

TN 974

A

1000—9787(2016)11—0068—03

吴盛源(1991-)，男，福建漳州人，硕士研究生，主要研究方向为雷达目标特性及其军事应用。