雷达目标多维特性分析与应用分析

雷达目标多维特性分析与应用分析

韩超 1 熊波 2 杜裴乐 2 赵伟民 3

1. 海装沈阳局驻大连地区第一军事代表室 辽宁 大连 116000

2.中国舰船研究设计中心 湖北武汉 430064

3.武汉蓝海科创技术有限公司 湖北武汉 430000

摘要：对于雷达所反馈出的图像而言，能够以多维空间的函数形式进行表达，但是雷达的实际反馈结果通常将多维图像进行降维呈现，因此只能表现出实物的投影或切面。为了更好的在雷达观测过程中体现出相应的多位特性，需要有关人员进一步从三维散射率分布函数出发，在傅里叶变换对关系的作用下推导出不同维度的雷达图像与三维函数之间的关系，从而将实际图像在雷达检测过程中更好的进行还原。因此，了解多维散射模型与低维雷达观测的原理及算法，并基于三色中心模型的目标特性进行分析，才能更好的掌握雷达目标多维特性，从而使其在实际应用过程中有效还原图像的多维形象，促进雷达观测效果提升。

关键词：雷达目标；多维特性；雷达图像；散射中心模型

引言：在雷达的实际应用过程中，为了将具有隐蔽性或距离很远的物体清晰的呈现出来，需要雷达通过特定技术来接受自身所释放的信号，从而在一定程度上反映出被测物体的位置与形象。但是由于信号反馈在经历过较远距离后很难精准描绘出目标的多维特性，故导致雷达在呈像方面只能对目标物体进行降维处理，极大程度上降低了雷达使用方的信息获取率。为此，如何加强雷达对于目标多维性的分析，成为有关研究人员的主要工作任务。故本文主要分析雷达在分析目标多维性的过程中所需要使用的对应算法，并简单描述雷达目标多维性的应用。

1. 多维散射模型与低维雷达观测

就目前人类所处的环境而言，物体所能承受的最大维度即是三维空间，因此雷达目标多维性的分析需要假设待测目标处于三维空间，并以此建立三维空间的散射率分布函数，作为其目标特性的简化模型，后通过该模型讨论目标特性与雷达观测的关系。

首先，在研究目标散射特性的过程中最常见的模型即是散射率空间分布函数 ，该分布函数可以很好的表达出目标的后向散射幅度在三维空间中的分布情况，能够为该研究提供非常有利的支持。而所谓后散射幅度通常是指在当信号由一个均匀介质进度到另一个介质或物体时，按照信号发射方向来观察的散射幅度，具体形式如图1^[1]。

图1 目标远场后向散射的几何关系

通过对图1的观察，以及对于数形函数的理解可知，通常情况下为了更好的在描述出对应函数的具体图像，可以通过以点连线的形式对于图像进行还原，只要每个函数值对应的点之间可以趋近于无穷小，那么理论上便可以将具体的图像进行完全还原。因此，雷达在实际应用过程中，若能够通过函数来计算出目标在空间中各点的散射场叠加，那么便可以有效还原出目标在多维空间中的轮廓。而该计算利用 空间函数的具体算法如下。

矢量形式为

通过上述内容可知，目标的散射函数与散射场存在明确的傅里叶变换，该式也能在一定基础上帮助雷达更好的利用回波数据建立起对应的呈像条件^[2]。

而在此式基础上可以明确发现，雷达在实际绘制物体图像的过程中，可以在该散射场中明确根据自身需要来相应绘制对应的低维图像，通过最为简单的计算可以将三维物体轻松取个别点绘制成简单的一维线段图像，虽然该类型绘制结果不能很好的帮助有关人员获取物体的全貌，但是可以在很大程度上了解的物体的存在方向以及大致的距离。尽管该类型绘测能够满足最为基本的雷达需求，但是随着科技的发展与进步，被测物体也可以通过反散射来轻松规避雷达的信号捕捉。因此，雷达研究人员依旧需要通过散射场以及散射场函数的建立，来进一步得到完整的目标多维图像（图2为相同物体在不同算法的情况下，所展出不同维度的图像结果）。

图2 从左之后依次为低维到高维的呈像结果

2. 基于散射中心模型的目标特性分析

在上述内容中简单对散射场以及多维目标进行分析后，需要有关人员进一步明确不同目标特性所展现出的对应绘测方式。根据目前雷达所检测过的物体，可以将目标特性分为以下几类。

首先，棱边散射中心的相位逆转现象。所谓棱边散射中心的相位逆转，即是在被测物体存在非常锋利的棱边时，对于接受到点播会在散射中心出现对应的逆转现象，从而为雷达的图像成型带来一定阻碍（如图3）^[3]。为此有关研究人员需要针对棱边的散射规律，在一定程度上帮助雷达针对其特殊信号建立制定的识别能力，通常该能力表现为更正雷达的波段带宽频率，或纠正雷达信号的发射角度。

图3 散射结构的相位逆转图

其次，镜面反射及其旁瓣。所谓镜面反射是散射的一种特殊形式，其发生原因在于被测物体的表面过于光滑，会在很大程度上根据信号的发射方向扰乱对应的信号接收，从而影响雷达的呈像效果。为此，依旧需要根据对应的几何结构与散射方向图的傅里叶变换关系来得到较为精准的重现（如图4）

^[4]。

图4 简化坦克目标的散射中心模型

3. 基于雷达图像的特性分析与应用

对于雷达图像的特征分析而言，当下世界范围内的雷达研发强国都十分合理的运用了ISAR图像成像原理。ISAR成像的基本原理是静止雷达对运动目标进行纵向与横向的二维高分辨率成像的过程，并将对应的二维图像以较为合理的形式在空间内进行投影，最终得到相应的多维图形。不过在图像转换的过程中，需要通过合理算法来精确计算物体的各点与实际成像之间的距离，从而得到还原度较高的雷达图像。

此外，由于实际过程中物体的距离较远，在点播反馈的过程中可能实际物体已经开始发生相对变化，那么雷达依旧可以利用ISAR的二维成像方式来帮助有关人员多方面采集到不同角度下的物体形状，例如为了有效观察处于外太空的人造卫星，较远的距离可能无法精准回传即时运用信息，但是较为全面的二维图形依旧能够帮助技术人员掌握其全貌（如图5）。

图5 ISAR图像中的空间目标结构特征

4. 结束语

综上所述，雷达目标的多维特性在该类型研究中是有关人员一直致力于突破的问题之一，为此需要针对该目标更为系统的建立对应算法与函数成像形式，并不断通过实践分析不同目标物体下的呈像规律，进一步完善对于目标多维特性的分析与应用。

参考文献

[1]王亚鹏. 冲击噪声下MIMO雷达阵列故障阵元的诊断方法研究[D].南京信息工程大学,2021.DOI:10.27248/d.cnki.gnjqc.2021.000591.

[2]李冠男. 基于星载极化SAR图像的海上溢油检测与分析研究[D].大连海事大学,2020.DOI:10.26989/d.cnki.gdlhu.2020.002051.

[3]周剑雄,鲍庆龙,吴文振,胡卫东.雷达目标多维特性分析与应用[J].电波科学学报,2020,35(04):551-562.DOI:10.13443/j.cjors.2020040901.

[4]王华柯. 新型发射分集MIMO雷达方向图设计及信号处理研究[D].西安电子科技大学,2021.DOI:10.27389/d.cnki.gxadu.2021.000001.