摘要
针对现场复杂环境下低散射目标雷达散射截面积（radar cross section,RCS）精确测试需求，提出了一种基于空-时-频多域处理的杂波消除方法。采用逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar,ISAR）成像、距离门选通滤波、多通道干涉成像等方法消除了测试环境中的固定背景杂波、多路径杂波、目标与地面耦合杂波的影响。试验结果表明，所提方法实现了复杂环境下低散射目标RCS的精确测试，可为大型低散射目标RCS的现场评测提供支撑。
Abstract
According to the precise measurement requirement of radar cross section (RCS) for low scattering targets in complex on-site environment, a clutter elimination method based on spatial-temporal-frequency multi-domain processing was proposed. By employing inverse synthetic aperture radar （ISAR） imaging, distance gate selective filtering and multi-channel interferometric imaging，the proposed method efficiently eliminated the effects of fixed background clutter, multipath clutter, target-ground coupled clutter.Experimental results show that the proposed method achieves high precision RCS measurements for low scattering targets in complex environments, providing support for on-site RCS evaluationof large low scattering targets.
0 引言
隐身已成为新一代武器发展的必然趋势，而电磁隐身是其中最重要的隐身措施之一。为评估新一代隐身武器等低散射目标的电磁隐身性能，需要对该目标的雷达散射截面积（radar cross section，RCS）进行现场评测，这就要求在测试时能对现场测试环境中的杂波进行有效抑制，以准确获取低散射目标的RCS。
文献[1-5]分别针对目标RCS内外场测试时的杂波抑制问题，对背景杂波抵消、时域滤波等传统方法进行了介绍。这些传统方法在室内简单背景下对小型目标RCS测试的杂波抑制效果较好，但在厂房等背景较复杂的测试环境中，因大型低散射目标的搬移会改变RCS测试场景，背景杂波的抑制效果将受到影响。此外，在厂房等测试环境中存在固定背景杂波和多路径耦合杂波，采用单一的杂波消除方法很难实现低散射目标RCS的精确测试。
文献[6-8]对RCS测试中目标与金属支架间的耦合散射机理、多路径形成机理及抑制方法等进行了介绍。文献[9]采用传递函数估计及幅相补偿等方法提高了外场时变环境下的背景抵消效果。文献[10]基于相位干涉原理实现目标三维成像，获取了目标散射点的高程信息。文献[11]基于相位干涉原理，通过和差波束干涉方式实现了海杂波抑制。
本文借鉴上述文献的相关方法，针对厂房等复杂环境中大型目标的RCS精确测试需求，在分析主要杂波产生机理的基础上，提出基于空-时-频多域处理的杂波消除方法。针对测试环境中的固定背景杂波，在频域上进行背景抵消处理；针对目标区域外的目标与环境的多路径杂波，在时域上进行滤波处理；针对目标区域内的目标与地面的耦合杂波，在空域上进行滤波处理。同时，针对不同杂波消除方法和典型目标RCS测试的杂波消除性能分别进行测试验证。
1 杂波产生机理及消除方法
1.1 杂波产生机理
大型目标近场RCS测试杂波来源如图1所示。根据杂波产生方式或传播机理不同，低散射目标近场RCS测试中的杂波可分为测试环境的固定背景杂波、目标与测试环境的耦合杂波等两类。固定背景杂波主要包括后墙、转台及支架、房顶凸出物体等产生的单次散射杂波。耦合杂波根据传播路径不同可分为目标区域外多路径耦合杂波和目标区域内多路径耦合杂波，目标区域外耦合杂波的传播路径为“观测天线—地面—目标”，目标区域内耦合杂波的传播路径为“观测天线—地面—目标—地面—目标”。
图1大型目标近场RCS测试杂波来源示意图
针对测试环境中的固定背景杂波，先基于背景成像数据提取杂波，再在频域上进行背景抵消处理；针对目标区域外目标与测试环境多路径杂波，采用基于距离门选通的时域滤波方法，在时域上滤除杂波；针对目标区域内目标与测试环境耦合杂波，采用基于多通道干涉的空域滤波方法，在空域上降低杂波影响，最终获取更精确的目标RCS。
1.2 多域杂波消除方法
（1） 频域消除方法
针对测试场内的固定背景杂波，可采用传统的矢量背景抵消方法进行消除，但该方法需要对测试环境中的背景杂波进行单独测试。但在现场测试时，大型低散射目标很难搬移，且目标搬移将造成测试场景变化，影响背景杂波抵消效果。
利用逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar，ISAR）对测试场景成像的近似不变特性，可以实现对背景杂波的提取。先对测试场景中的目标进行ISAR成像，再对一定方位角范围内的回波信号进行矢量合成，即可从目标ISAR成像测试信号中提取出背景杂波，有效解决大型目标近场RCS测试中背景杂波难以实测的技术难题。因此，本文采用基于ISAR成像的方法提取背景回波数据，消除测试环境中固定背景杂波的影响。
（2） 时域消除方法
对于目标区域外的天线耦合杂波等固定背景杂波、目标与测试场多路径耦合杂波，因其在时域上与目标回波可区分，可采用基于距离门选通的时域滤波方法进行背景杂波的消除。
基于距离门选通的杂波消除方法主要是采用窗函数设计低通数字滤波器。根据实际测试场景、目标尺寸以及杂波强度，合理选择滤波器窗函数形式，并进行滤波器宽度及阶数等参数设计，通过时域滤波有效消除目标区域外的杂波。
首先，确定滤波器的窗函数形式。表1给出了6种常用窗函数频谱响应的主要参数。其中：最小阻带衰减只由窗函数的形式决定，不受滤波器阶数N的影响；过渡带宽则随窗函数带宽的增加而减小。在实际应用中，可根据目标尺寸结合滤波器过渡带宽要求，选取适当的窗函数宽度，最终确定滤波器阶数。本文选取阻带衰减大的布莱克曼（Blackman）窗函数或凯泽（Kaiser）窗函数进行滤波器设计。
表1窗函数的频谱响应主要参数
然后，确定滤波器的截止频率ωc。结合实际测试场景和具体测试参数，假定成像场景的最大尺寸为L，待测目标的最大尺寸为D，则滤波器的截止频率应满足
(1)
最后，确定滤波器的阶数N。滤波器阶数N的选取对滤波性能影响较大。若滤波器阶数过大，对测试数据的滤波可能导致过平滑；若滤波器阶数过小，对测试数据滤波可能导致欠平滑。设扫频测试的数据点数为M，则滤波器阶数N≤M/2。图2给出了不同阶数Blackman窗函数滤波器的频率响应。可知：当N=M/4或N=M/2时，目标回波幅度损失小于0.01 dB；当N=M/8时，目标回波的幅度损失小于0.78 dB。为减少滤波造成的回波幅度损失，要求N≥M/4，这里选取N=M/4。
图2不同阶数Blackman窗函数滤波器的频率响应
（3） 空域消除方法
对于空域背景杂波，可采用基于多通道干涉成像的空域杂波消除方法。该方法通过在俯仰向上对目标进行双通道干涉成像，根据两个接收通道中目标回波的相位差异，获取目标的高度信息。根据目标与背景高度信息的不同，选取合适的空域滤波器，实现目标区域内背景杂波的消除。
在进行多通道干涉成像测量时，两个接收通道天线的中心间距为Δd，发射通道天线位于两个接收通道天线的中间，多通道干涉成像测量收发天线布局示意图如图3所示。
图3多通道干涉成像测量收发天线布局示意图
根据相位干涉原理，为能利用高度信息有效区分目标和地面背景，两个接收通道天线的中心间距Δd应满足
(2)
式中：λ为扫频信号中心频率对应的波长；R为目标成像测试距离；h为目标距地面高度。在实际测试时，h可在目标高度和测试高度之间选取。
1.3 多域杂波消除方法验证
（1） 频域消除方法验证
为了能从目标RCS测试数据中准确提取当前测试状态下的背景杂波，在目标RCS测试时，方位角的采样间隔Δθ需满足ISAR成像要求，即
(3)
式中：Dmax为目标最大几何尺寸。
为验证如图1所示固定背景杂波的提取效果，在微波暗室内对尾部增加了金属半球体的典型椭球体进行近场ISAR成像测试。从测试数据中提取背景杂波，完成背景杂波抵消处理。试验用的尾部增加金属半球体的典型椭球体目标示意图如图4所示，其中椭球体长度为3m。
图4尾部增加金属半球体的典型椭球体目标示意图
具体试验参数如下：测试距离为10m；扫频范围为4~8 GHz，扫频间隔为5MHz；方位角范围为-60°~60°，方位角采样间隔为0.4°；系统灵敏度为-107 dBm；极化方式为VV极化；定标体为200mm×200mm的平板。
先对测试角度范围内目标RCS测试数据进行平均处理，提取出背景RCS。背景RCS的测试与提取结果比较如图5所示。图中，蓝色的测试背景RCS曲线与红色的提取背景RCS曲线基本吻合。可知，利用该方法可从测试的目标回波中提取出背景杂波。
图5背景RCS的测试与提取结果比较
再从目标ISAR成像测试数据中提取背景杂波，并对一定方位角范围内测试的目标回波进行矢量合成，完成背景杂波的抵消处理。背景杂波消除前后的时域回波信号（即一维距离像）如图6所示。可知，背景杂波抵消处理后，有效消除了天线耦合、后墙散射等较强的固定背景杂波。
（2） 时域消除方法验证
测试采用扫描架合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）成像系统对扁平体金属飞机模型进行SAR成像，对基于距离门选通的时域杂波消除方法进行测试验证。金属飞机模型的SAR成像测试场景示意图如图7所示。
图6背景杂波消除前后的时域回波信号
图7金属飞机模型的SAR成像测试场景示意图
具体试验参数如下：金属飞机模型长约2m；测试距离为5.75±1m（即距离扫描动态范围为-1~1m）；扫频范围为8~12 GHz；测试高度为1.5m；系统灵敏度为-107 dBm。
采用距离门选通的时域滤波方法，对金属飞机模型的SAR图像及一维距离像进行近场成像校正处理，其杂波消除前后的SAR图像和一维距离像如图8和图9所示。可知：除目标自身散射外，后墙、侧墙以及房顶金属架等产生的背景杂波也会对测试天线接收到的回波产生影响，且目标散射回波基本淹没在背景杂波中；通过对背景杂波的抵消处理，侧墙、房顶金属架等对目标回波的影响被消除；通过距离门选通滤波处理后，后墙散射的杂波功率也降低了约16 dB。
（3） 空域消除方法验证
在微波暗室内，采用低副瓣对角喇叭天线对直径为400mm的金属球进行近场SAR成像测试，验证空域背景杂波消除方法的性能。
具体试验参数如下：测试距离为23±2m（即距离扫描动态范围为-2~2m）；测试高度为3.7m；系统扫频范围为1~2 GHz，系统灵敏度为-107 dBm。在实际测试时，一发两收多通道成像测试天线布局如图10所示。
图8杂波消除前后的金属飞机模型的SAR图像
图9杂波消除前后的金属飞机模型的一维距离像
图10一发两收多通道测试系统天线布局图
按照上述试验参数，分别对金属球及测试场背景进行干涉SAR成像测试，利用背景杂波测试数据对金属球回波测试数据进行背景抵消，并对两个接收通道背景抵消后的SAR成像测试数据进行近场校正成像处理。杂波消除前后的金属球多通道干涉成像结果如图11所示。
由图11（a）和图11（b）所示成像结果可知：目标区域内除金属球自身散射外，还存在其他杂波信号。对通道1、通道2接收的回波信号进行干涉处理，得到图11（c）所示干涉处理后的成像结果，可看出杂波信号明显减弱。试验结果验证了基于多通道干涉成像方法消除空域杂波的可行性。
图11杂波消除前后的金属球多通道干涉成像结果
2 典型目标杂波消除验证
在微波暗室内对图12所示类大型简易目标进行近场ISAR成像测试。采用十字架挂载金属球模拟飞机目标，将4个直径为0.4m的金属球用金属管展开为长10m、宽12m的十字交叉形状，以十字交叉点作为目标中心，在中心点处支有高度为1m的金属管。该目标最大尺寸为12m。
图12大型简易目标模型
设测试距离为28.7m，测试高度为3.78m，角度扫描范围为-180°~180°，扫频范围为15~17 GHz，系统灵敏度为-107 dBm。采用本文所提的空-时-频多域杂波消除方法，对大型简易目标模型的近场散射测试数据进行杂波消除处理，其近场成像结果如图13所示。可知，经杂波消除处理，测试环境中的固定背景杂波、多路径杂波、目标与地面耦合杂波的影响得到了有效消除。采用本文所提方法能够更精确获取目标RCS数据，提高了目标RCS测试精度。
图13大型简易目标模型近场成像结果
3 结论
本文针对现场复杂环境下低散射目标RCS精确测试需求，提出了一种基于空-时-频多域处理的杂波消除方法。采用基于ISAR成像测试的频域方法消除测试场内的固定背景杂波；采用基于距离门选通的时域滤波方法消除目标区域外的目标与测试环境的多路径杂波；采用多通道干涉成像的空域滤波方法消除目标区域内的目标与测试环境弱耦合杂波。试验结果表明，本文所提基于多域处理的杂波消除方法可以实现复杂环境下低散射目标RCS的精确测试，可为大型低散射目标RCS的现场测试提供支撑。