高频地波雷达电离层杂波抑制方法综述*

刘强，尚尚，石依山，乔铁柱

（江苏科技大学海洋学院，江苏 镇江 212100）

高频地波雷达（HFSWR）在高频段（3～30 MHz）利用短波进行工作，在导电海洋表面进行绕射时，具有传播衰减小、超视距、大范围、全天候以及低成本等一系列优点。

高频地波雷达利用海洋表面对电磁波的一阶散射和二阶散射机制，在雷达回波中提取出风场、浪场、流场等海况信息，从而实现对海洋环境大范围、高精度和全天候的实时监测，便于海上工程的实施。

高频地波雷达的工作环境并非处于理想状态，高频电磁波在垂直极化的状态下，不可避免地向其他方向辐射，从而在产生目标回波的基础上产生各种杂波，如海杂波、地物回波和电离层杂波等，其中电离层杂波占杂波干扰的支配地位。通常电磁波在电离层（D层：60～90 km；
E层：90～140 km；
F1层：140～200 km；
F2层：200～1 000 km）D层以上产生反射，电离层杂波出现在90～100 km以外［1］，以条状、点状、片状、带状、彗星状等出现在距离-多普勒谱中［2］。电离层所在区域温度不同、高度不同、电子浓度不同、时间不同，电离层展现了不同层次的不规则结构，使得电离层通常不具有理想镜面反射特性。而高频地波雷达需要一定时间的脉冲累积对信号进行处理，在累积的过程中，电离层杂波随着时间的改变对距离元、多普勒频移、多普勒扩展度、杂波强度等产生影响，雷达的有效探测距离变短，探测目标信号淹没在杂波信号中，提高虚警漏警概率，严重影响了目标的检测能力，导致后续海态探测结果精度不高，出现数据异常，给海上目标检测带来了极大的挑战。因此，为了提高高频地波雷达的检测能力，首先要对雷达回波数据中的电离层杂波数据进行抑制。传统的电离层杂波抑制方法有基于特征值分解的方法，基于自适应旁瓣对消的方法，基于空时自适应的方法，基于极化滤波的方法等。特征值分解利用协方差矩阵的特征值分布来划分信号子空间和噪声子空间，实现对电离层杂波抑制，当电离层杂波多普勒频率与目标不相近时，可以很好地抑制电离层杂波，但当目标多普勒频率与电离层杂波相近时，可能会导致目标的丢失或目标谱偏移；
自适应旁瓣对消利用辅助通道找到最优权从而对主通道进行杂波抑制，由于E层电离层杂波具有方向性，当目标方位和电离层杂波不一致时，可以对电离层杂波进行有效的抑制，当目标方位与电离层杂波相同时，自适应旁瓣对消就束手无策了；
空时自适应利用空域和时域自适应滤波，可有效地解决以上问题，但空时自适应所产生的计算维度较高，计算时间较长，不利于工程上的实现；
基于极化域的方法利用极化域中目标和杂波的特征来进行处理，但该方法对天线的要求较高从而使得系统变复杂，故而在工程中很少应用。电离层杂波已然成为了阻碍高频地波雷达发展的瓶颈，本文对电离层杂波的抑制进行了分析和总结。

1.1 基于特征值分解的电离层杂波抑制

基于特征值分解（EVD）的方法，是在Schmidt提出的MUSIC算法的基础上得出，是将原始信号生成的协方差矩阵进行特征值分解，根据特征值梯度准则和相邻距离元插值估计准则，将其分解为噪声子空间和信号子空间，待处理单元信号通过对噪声子空间的投影，得到电离层杂波序列。由于电离层电子浓度和高度的时变特征，杂波通常在距离域和多普勒域均有扩展，从单一域进行电离层杂波抑制效果具有局限性，为了解决这一问题，熊新农等人提出了在阵元-脉冲域和脉冲-距离域进行联合特征值分解法进行处理［3］，一定程度上改善了信噪比，提高实际探测距离；
电离层杂波具有强不平稳性和多样性，单一的方法对电离层杂波抑制效果有限，熊新农等人提出了将时频分析和特征值分解相结合［4］，对电离层杂波进行抑制，运算量较小，可有效改善信噪比，有利于工程的实现；
当Es层（偶发E层）电离层杂波在多普勒域的表现与海洋目标信号相近时，无法在保证海洋目标信号的情况下有效地抑制Es层电离层杂波，为了解决这一问题，Wei等人利用Es层杂波的相干时间比海洋目标信号长得多的特性，提出了一种新算法对Es层杂波进行抑制［5］，实现了Es层杂波抑制和海洋回波信息的保留；
为了考虑小口径雷达的杂波抑制效果，周浩等人利用电离层杂波聚集区在距离上的相关性远高于海洋目标信号，提出利用时频面掩处理抑制强杂波或相邻距离元的相关性实现杂波对消［6］，为小口径雷达提供了杂波抑制方法；
但由于电离层杂波形式复杂，能量强，周浩等人从Es层杂波的能量上出发，发现Es层杂波在能量上显著高于海洋回波，且在距离上也明显高于海洋回波的相关性，提出了杂波抑制的距离相关对消法［7］，可有效地抑制Es层强杂波，提高小口径雷达的探测效果；
考虑到相邻距离单元的回波信号相关性不一样，蔚娜等人提出了多模杂波抑制方法［8］，在相邻距离单元中选择相邻系数大的距离单元，考虑到目标信号在距离上的扩展，留有一定的保护单元，该方法能有效地抑制杂波并凸显目标，实现简单，更有利于工程的实现。

基于特征值分解的电离层杂波抑制的流程如图1所示。

图1 基于特征值分解的电离层杂波抑制的流程图

1.2 基于自适应旁瓣对消的电离层杂波抑制

基于自适应旁瓣对消（ASLC）的方法［9-11］，是利用干扰的相关性，按一定排列规律安装辅助天线，自适应选定最优权系数进行旁瓣对消，使干扰信号的功率最小，将辅助天线信号加权求和后与主天线信号进行对消，从而达到电离层杂波抑制效果。直接矩阵求逆（DMI）的自适应旁瓣对消［12］在背景噪声小且阵元数多于干扰个数时，数值变得极其不稳定，为了解决这一问题，郭强提出了基于奇异值分解的自适应旁瓣对消［13］，该方法有效地缓解DMI数值不稳定的情况，提高了旁瓣对消的性能，克服了协方差矩阵在某些情况下数值不稳定的影响；
由于DMI和SVD对高维协方差矩阵进行处理时运算量巨大，许航等人提出了前后向平均技术和快速极大似然算法相结合的方法［14］，减少了独立样本个数，能快速有效地抑制相干和非相干干扰；
旁瓣对消主要取决于干扰的相关性，在相邻距离门的选取上，赵龙等人提出选择含有明显电离层杂波的相邻距离单元作为参考采样数据［15］，提高算法的效率，信噪比得到了一定程度的改善；
由于强近地杂波在接收时，对旁瓣对消产生了巨大的干扰，阚保强等人提出权值存储的方案［16］，有效地解决了强近地波影响问题，易于工程实现；
但单一处理效果是十分有限的，黄坚团队提出了时频分析结合自适应旁瓣对消来抑制电离层杂波［17］，通过时频分析选择时段和区间，对选定的区间进行特征值分解和自适应旁瓣对消处理，实现对电离层杂波的抑制，获得了比较好的抑制效果，弥补了单一方法的不足；
为了提高旁瓣电离层杂波非均匀样本的抑制效率，郭跃宇提出了基于盲源分离的旁瓣条状电离层杂波抑制［18］，通过预处理盲源分离，得到独立源的信息，取得了较好的电离层杂波抑制效果。

基于自适应旁瓣对消的电离层杂波抑制的流程如图2所示。

图 2 基于自适应旁瓣对消的电离层杂波抑制的流程图

1.3 基于空时自适应的电离层杂波抑制

基于空时自适应（STAP）的方法［19-22］，是利用次要距离单元杂波干扰的相关性，选取目标距离单元附近除保护距离单元外的若干相邻距离单元作为快拍，估计杂波协方差矩阵，对电离层杂波进行抑制。空时二维自适应信号处理技术最早由Brennan等人在1973年首次提出，该技术在空域和时域联合对杂波进行处理，有效地实现了杂波的抑制和目标的检测。为了解决训练样本需求量大的问题，王振中提出了协方差矩阵锥度波束形成算法［23］，把干扰协方差矩阵与一个正定的矩阵做Hadamaed乘积，既保留了全空时自适应滤波的优点，还有效地减少了训练样本数，提高了全空时自适应的效能；
为了解决在强杂波背景中弱目标信号检测这一问题，Wang等人提出了联合域局部广域似然比检测（JDL-GLR）［24］，在数据有限的情况下，采用局部联合域自适应处理，有效地消除了自由度和维度的影响，实现了计算效率的提高和弱目标的检测；
但这种方法由于有限的快拍，以及各个距离门中杂波特性不完全相同，在目标方向与电离层杂波方向相近时，在空域中，杂波的抑制和目标的检测效果较差，张鑫等人提出了局域联合处理优化（JDL）方法［25］，JDL是一种统计类的STAP方法，通过一个变换矩阵T，降低杂波的自由度，再利用距离上的相关性进行统计，估计出杂波的协方差矩阵，求得最优空时权向量，有效改善目标信号方向与电离层杂波相近时，电离层杂波抑制问题和目标检测问题；
由于电离层杂波的非平稳性，相邻距离单元电离层杂波特性不能很好地代表待处理距离单元的电离层杂波特性，影响了某些距离单元电离层杂波抑制效果，高丰庆提出了改进的局域联合空时自适应方法［26］，估计协方差矩阵找到相关性最强的样本，实现对电离层杂波的抑制，提高了电离层杂波抑制效率；
这一方法对具有较好空时耦合特性的电离层杂波抑制效果较好，对其他的电离层杂波抑制效果一般，针对这一问题，姚迪等人提出了基于空间多波束的高频地波雷达抑制方法［27］，利用波束之间的强相关性，用杂波覆盖的距离单元数（或多普勒单元数）远多于目标覆盖的单元数的特点来实现电离层杂波信息的估计和抑制，有效地提高了小孔径高频地波雷达系统的电离层杂波抑制效率和目标检测概率，基本保留了目标回波的全部能量。

基于空时自适应的电离层杂波抑制的流程如图3所示。

图 3 基于空时自适应的电离层杂波抑制的流程图

对特征值分解方法、自适应旁瓣对消方法以及空时自适应方法进行仿真对比。实验中所使用的雷达回波数据为哈尔滨工业大学（威海）实验站的实测数据，取第2通道第106个距离单元的数据，在靠近电离层杂波多普勒频率范围附近，附加一个频率接近的目标信号。雷达的工作频率为3.7 MHz，采样间隔为0.149 s。仿真结果如图4所示。

图 4 多种方法进行电离层杂波抑制

从上述仿真结果来说，当目标信号多普勒频率与电离层杂波范围相近时，特征值分解法在抑制电离层杂波时会抑制目标信号，导致目标信号的误消或偏移，而自适应旁瓣对消和空时自适应方法，在抑制电离层杂波的基础上，可以较好地保留目标信号。

1.4 基于极化滤波的电离层杂波抑制

基于极化滤波的电离层抑制方法［28-30］，是利用水平极化天线接收的电磁波对消垂直极化天线接收的电磁波，从而实现对干扰的抑制。极化滤波技术从硬件发展到算法极化的实现，最早在1981年由Poelman 提出虚拟极化适配的概念［31］，从而解决非起伏目标的极化测量问题。在传播媒质固定不变时，电磁波水平极化和垂直极化分量有着固定不变的幅相关系，但由于电离层的种种特性，天波入射方向是随机不可知的，有些方位的干扰无法滤除，张国毅等人提出了三维极化滤波方法［32］，在极化域和空域联合抑制电离层杂波，扩大了极化域和空域的干扰抑制范围，增加信号的检测精度，提高了信干比；
当同时存在较强的电离层杂波和目标信号时，在极化状态下，难以有效地对电离层杂波进行抑制，为此，洪泓等人提出了基于距离-多普勒域的电离层杂波极化抑制方法［33］，根据电离层杂波的相似性，逐步在每个距离单元估计干扰状态，采用斜投影极化滤波器构造每个距离单元的最优极化滤波权，将得到的每一个权值与对应的电离层杂波相处理，最后使用多凹口极化滤波进行处理，同时得到多个距离元抑制后的结果，电离层杂波抑制效果良好，信干比得到了一定程度的提升；
为了提高目参数的估计的精度，阳云龙等人提出了基于电离层杂波的空域极化域协同抑制方法［34］，在距离-多普勒域上利用基于压缩感知的DOA测角方法进行空域参数估计，并提出基于斜投影算子的空极化域协调滤波，这2种估计方法可获得更高的参数估计精度，对电离层杂波抑制取得了良好的效果；
为了近一步提高电离层杂波抑制性能，阳云龙提出基于分置式极化稀疏L阵的电离层杂波抑制［35］，针对极化角相差的估计，补偿了不同极化天线的相位差，提高了电离层杂波的抑制效率，减小了系统的复杂度。

基于二维极化滤波的电离层杂波抑制流程如图5所示。

图 5 基于二维极化滤波的电离层杂波抑制流程图

而今，特征值分解、自适应旁瓣对消、空时自适应和极化域滤波在电离层杂波抑制中被广泛地应用于工程实践中，但目前仍有一些不足的地方，常与其他方法和理论相结合，以获得更好的效果。

由本文的研究分析可得，为提高高频地波雷达的应用精度、提高目标的检测效率、提高雷达的探测距离、提高在工程上的应用度，当务之急是抑制回波信号中的电离层杂波信号。目前，各个类型的电离层杂波抑制方法都存在着大大小小的不足，无法完美地在较短的时间内，以保留目标信号为前提下抑制电离层杂波信号，需要不断地改进完善。基于特征值分解的电离层杂波方法，当目标与电离层杂波相接近时，容易导致目标信号衰减或者误消。如果目标淹没在电离层杂波中，应用时域或频域自适应滤波目标也很难被检测出来，而电离层杂波具有一定方向性，当目标方位与电离层杂波方向不一致时，自适应旁瓣对消方法可以很好地抑制电离层杂波，但目标方位和电离层杂波方位一致时，自适应旁瓣对消方法就处理不了这一现象，而空时自适应可以很好地解决这一问题。但空时自适应依赖于相邻单元的相似性，这是由于当相邻单元的相似性强弱不一、相似性不强时，对杂波的抑制效果一般。对于极化滤波通常采用垂直和水平极化滤波，但由于天波的入射方向是随机的，有些方向上的电离层杂波无法滤除，有待更加深入地分析电离层杂波的种种特性，提高目标的检测精度。

在目标信号淹没在电离层杂波的多普勒频率的情况下或目标方向与电离层杂波方向一致时，如何更加有效地抑制电离层杂波、精确地得到目标仍然是一个难题，仍有巨大的进步空间。

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