基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理：方法、實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化一、引言1.1研究背景與意義隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，低慢小無(wú)人機(jī)因其成本低、操作簡(jiǎn)便、隱蔽性強(qiáng)等特點(diǎn)，在民用和商用領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如航拍、物流配送、農(nóng)業(yè)植保等。然而，低慢小無(wú)人機(jī)的廣泛使用也帶來(lái)了一系列安全隱患。在一些重要場(chǎng)所，如機(jī)場(chǎng)、軍事基地、政府機(jī)關(guān)、人員密集區(qū)域等，低慢小無(wú)人機(jī)的非法闖入可能會(huì)對(duì)公共安全、國(guó)家安全以及個(gè)人隱私構(gòu)成嚴(yán)重威脅。在機(jī)場(chǎng)附近，低慢小無(wú)人機(jī)一旦進(jìn)入飛行航道，極易與民航客機(jī)發(fā)生碰撞，引發(fā)嚴(yán)重的飛行事故，危及機(jī)上人員生命安全，同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致機(jī)場(chǎng)航班延誤或取消，給航空運(yùn)輸業(yè)帶來(lái)巨大經(jīng)濟(jì)損失。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)，近年來(lái)，因無(wú)人機(jī)干擾導(dǎo)致的機(jī)場(chǎng)航班延誤事件呈逐年上升趨勢(shì)，嚴(yán)重影響了民航運(yùn)輸?shù)恼Ｖ刃?。在軍事領(lǐng)域，低慢小無(wú)人機(jī)可能被用于偵察、攜帶爆炸物等惡意行為，對(duì)軍事設(shè)施和軍事行動(dòng)的安全構(gòu)成嚴(yán)重挑戰(zhàn)。在人員密集的公共場(chǎng)所，低慢小無(wú)人機(jī)的隨意飛行可能會(huì)引發(fā)恐慌，甚至造成人員傷亡。此外，一些不法分子還可能利用低慢小無(wú)人機(jī)進(jìn)行偷拍、竊取商業(yè)機(jī)密等違法活動(dòng)，侵犯?jìng)€(gè)人隱私和企業(yè)權(quán)益。為了有效應(yīng)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)帶來(lái)的安全威脅，需要具備可靠的探測(cè)技術(shù)。傳統(tǒng)的雷達(dá)探測(cè)技術(shù)在面對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)時(shí)存在諸多局限性，如低慢小無(wú)人機(jī)飛行高度低，易受地面雜波干擾，導(dǎo)致雷達(dá)回波信號(hào)微弱，難以有效檢測(cè)；其飛行速度慢，多普勒頻移小，常規(guī)雷達(dá)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法難以識(shí)別；而且低慢小無(wú)人機(jī)尺寸小，雷達(dá)反射截面積（RCS）小，使得雷達(dá)探測(cè)距離大幅縮短，探測(cè)難度顯著增加。因此，研究針對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的高效探測(cè)技術(shù)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。數(shù)字波束形成（DBF）技術(shù)作為一種先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)，為低慢小無(wú)人機(jī)的探測(cè)提供了新的解決方案。DBF技術(shù)通過(guò)對(duì)陣列天線(xiàn)接收的信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化處理，能夠靈活地控制波束的指向、形狀和增益，具有高分辨率、強(qiáng)抗干擾能力等優(yōu)勢(shì)。在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中，DBF技術(shù)可以通過(guò)自適應(yīng)波束形成，有效抑制地面雜波和其他干擾信號(hào)，增強(qiáng)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)微弱回波信號(hào)的檢測(cè)能力；利用其高分辨率特性，能夠更準(zhǔn)確地對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)進(jìn)行角度測(cè)量和定位，提高探測(cè)精度；并且可以同時(shí)形成多個(gè)波束，實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)的快速搜索和跟蹤?；贒BF技術(shù)的雷達(dá)信號(hào)處理方法，有望突破傳統(tǒng)雷達(dá)探測(cè)低慢小無(wú)人機(jī)的瓶頸，提高對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的探測(cè)性能，為保障公共安全、國(guó)家安全和個(gè)人隱私提供有力的技術(shù)支持。因此，開(kāi)展基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理方法研究及實(shí)現(xiàn)具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.2低慢小無(wú)人機(jī)特性分析低慢小無(wú)人機(jī)通常指飛行高度在1000米以下、飛行速度小于200公里/小時(shí)、雷達(dá)散射截面積（RCS）小于2平方米的無(wú)人機(jī)。其獨(dú)特的飛行特性給探測(cè)帶來(lái)了諸多挑戰(zhàn)。低慢小無(wú)人機(jī)飛行高度低，一般在低空甚至超低空飛行，貼近地面或建筑物。這使得其探測(cè)易受地面雜波干擾，地面的各種物體如建筑物、樹(shù)木、地形起伏等都會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的回波信號(hào)，這些雜波信號(hào)會(huì)掩蓋無(wú)人機(jī)的微弱回波，使雷達(dá)難以從復(fù)雜的背景中檢測(cè)到無(wú)人機(jī)目標(biāo)。在城市環(huán)境中，高樓大廈林立，地面雜波十分復(fù)雜，低慢小無(wú)人機(jī)的回波信號(hào)很容易被淹沒(méi)在這些雜波之中，導(dǎo)致雷達(dá)檢測(cè)概率大幅降低。低空飛行還使得無(wú)人機(jī)處于一些常規(guī)雷達(dá)的探測(cè)盲區(qū)，進(jìn)一步增加了探測(cè)難度。低慢小無(wú)人機(jī)飛行速度慢，甚至可以懸停。雷達(dá)測(cè)速主要基于多普勒效應(yīng)，通過(guò)目標(biāo)回波的多普勒頻率來(lái)計(jì)算目標(biāo)與雷達(dá)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度。對(duì)于低慢小無(wú)人機(jī)，其慢速飛行或懸停時(shí)產(chǎn)生的多普勒頻移極小，難以與靜止的地面背景區(qū)分開(kāi)來(lái)。在加裝動(dòng)目標(biāo)顯示（MTI）的雷達(dá)中，只有速度達(dá)到一定程度的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)才能顯示出來(lái)，低慢小無(wú)人機(jī)的低速特性使其很難在這類(lèi)雷達(dá)上被有效檢測(cè)。如果雷達(dá)不加裝MTI，則會(huì)接收到強(qiáng)烈的來(lái)自地面固定物的回波噪聲，同樣不利于無(wú)人機(jī)目標(biāo)的檢測(cè)。低慢小無(wú)人機(jī)尺寸小，并且部分采用非金屬材料制造，這使得其雷達(dá)散射截面積（RCS）非常小。RCS是衡量目標(biāo)對(duì)雷達(dá)波反射能力的重要指標(biāo)，RCS越小，目標(biāo)反射回雷達(dá)的信號(hào)就越微弱。低慢小無(wú)人機(jī)的小RCS特性導(dǎo)致其在遠(yuǎn)距離時(shí)，雷達(dá)接收到的回波信號(hào)極其微弱，信噪比低，探測(cè)距離大幅縮短。一些微型低慢小無(wú)人機(jī)的RCS甚至比一只鳥(niǎo)還要小，傳統(tǒng)雷達(dá)很難在較遠(yuǎn)的距離上發(fā)現(xiàn)它們。此外，小尺寸也使得無(wú)人機(jī)在圖像、視頻等探測(cè)手段中的特征不明顯，增加了識(shí)別和跟蹤的難度。1.3DBF技術(shù)概述數(shù)字波束形成（DigitalBeamForming，DBF）技術(shù)是天線(xiàn)波束形成原理與數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，在雷達(dá)、電子偵察與電子對(duì)抗、通信、聲納等領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。其基本原理是利用陣列天線(xiàn)的孔徑，通過(guò)數(shù)字信號(hào)處理在期望的方向形成接收波束。DBF技術(shù)的核心在于對(duì)陣列天線(xiàn)接收到的信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化處理。假設(shè)有一個(gè)由多個(gè)天線(xiàn)元素組成的陣列天線(xiàn)，當(dāng)外界信號(hào)入射到該陣列天線(xiàn)上時(shí)，由于各天線(xiàn)元素在空間位置上的不同，信號(hào)到達(dá)各天線(xiàn)元素的時(shí)間存在差異，進(jìn)而產(chǎn)生相位差。DBF技術(shù)通過(guò)對(duì)各天線(xiàn)元素接收到的信號(hào)進(jìn)行采樣、量化后，利用數(shù)字信號(hào)處理算法，根據(jù)信號(hào)的到達(dá)方向，對(duì)每個(gè)天線(xiàn)通道的信號(hào)進(jìn)行加權(quán)和相位補(bǔ)償處理。對(duì)于來(lái)自某個(gè)特定方向的信號(hào)，通過(guò)調(diào)整各通道信號(hào)的權(quán)重和相位，使得這些信號(hào)在合成時(shí)能夠同相疊加，從而在該方向上形成一個(gè)高增益的波束，增強(qiáng)對(duì)該方向信號(hào)的接收能力；而對(duì)于其他方向的信號(hào)，通過(guò)合適的加權(quán)處理，使其在合成時(shí)相互抵消或減弱，達(dá)到抑制干擾信號(hào)的目的。通過(guò)改變加權(quán)系數(shù)，DBF技術(shù)可以靈活地控制波束的指向，實(shí)現(xiàn)波束在空間中的掃描，還能夠同時(shí)形成多個(gè)波束，對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行同時(shí)探測(cè)和跟蹤。DBF技術(shù)的發(fā)展歷程可以追溯到上世紀(jì)中期。早期，受限于計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)字信號(hào)處理能力，DBF技術(shù)的發(fā)展較為緩慢。隨著集成電路技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)字信號(hào)處理算法的飛速發(fā)展，DBF技術(shù)逐漸走向成熟并得到廣泛應(yīng)用。在雷達(dá)領(lǐng)域，DBF技術(shù)的應(yīng)用使得雷達(dá)性能得到了極大提升。傳統(tǒng)模擬波束形成雷達(dá)在波束控制的靈活性、分辨率以及抗干擾能力等方面存在諸多限制。而DBF技術(shù)的出現(xiàn)，有效解決了這些問(wèn)題。它能夠?qū)崿F(xiàn)超低副瓣波束形成，降低旁瓣雜波的干擾，提高雷達(dá)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)能力；通過(guò)自適應(yīng)波束形成算法，能夠根據(jù)雷達(dá)工作環(huán)境的變化，實(shí)時(shí)調(diào)整波束形狀和指向，自動(dòng)抑制來(lái)自不同方向的干擾信號(hào)，增強(qiáng)雷達(dá)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的生存能力和探測(cè)性能；還可以實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤，同時(shí)對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行精確的角度測(cè)量和跟蹤，提高雷達(dá)的目標(biāo)處理能力。在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)方面，DBF技術(shù)展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。如前文所述，低慢小無(wú)人機(jī)由于其飛行高度低、速度慢、RCS小等特點(diǎn)，傳統(tǒng)雷達(dá)探測(cè)面臨諸多挑戰(zhàn)。DBF技術(shù)憑借其高分辨率特性，可以更精確地測(cè)量低慢小無(wú)人機(jī)的角度信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的精確定位。在復(fù)雜的城市環(huán)境中，DBF技術(shù)通過(guò)自適應(yīng)波束形成算法，能夠有效地抑制地面雜波和其他強(qiáng)干擾信號(hào)，從復(fù)雜的背景中提取出低慢小無(wú)人機(jī)的微弱回波信號(hào)，提高檢測(cè)概率。DBF技術(shù)還可以同時(shí)形成多個(gè)波束，實(shí)現(xiàn)對(duì)空域的快速掃描，快速發(fā)現(xiàn)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)，并對(duì)多個(gè)低慢小無(wú)人機(jī)進(jìn)行同時(shí)跟蹤，滿(mǎn)足對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)的實(shí)時(shí)性和多目標(biāo)處理需求。1.4研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入探索基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理方法，突破傳統(tǒng)雷達(dá)探測(cè)低慢小無(wú)人機(jī)的技術(shù)瓶頸，實(shí)現(xiàn)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的高效、準(zhǔn)確探測(cè)，具體研究目標(biāo)如下：目標(biāo)一：提高低慢小無(wú)人機(jī)的檢測(cè)性能：深入研究DBF技術(shù)在抑制地面雜波和干擾信號(hào)方面的應(yīng)用，結(jié)合先進(jìn)的信號(hào)處理算法，如自適應(yīng)濾波算法、恒虛警率檢測(cè)算法等，提高雷達(dá)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)微弱回波信號(hào)的檢測(cè)能力，降低虛警率，提高檢測(cè)概率，使雷達(dá)能夠在復(fù)雜的電磁環(huán)境和強(qiáng)雜波背景下可靠地檢測(cè)到低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)。目標(biāo)二：提升低慢小無(wú)人機(jī)的定位精度：利用DBF技術(shù)的高分辨率特性，研究高精度的角度測(cè)量算法，如多重信號(hào)分類(lèi)（MUSIC）算法、旋轉(zhuǎn)不變子空間（ESPRIT）算法等，實(shí)現(xiàn)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)角度信息的精確測(cè)量，結(jié)合距離測(cè)量信息，提高低慢小無(wú)人機(jī)的定位精度，為后續(xù)的跟蹤和處置提供準(zhǔn)確的位置數(shù)據(jù)。目標(biāo)三：實(shí)現(xiàn)多低慢小無(wú)人機(jī)的實(shí)時(shí)跟蹤：研究基于DBF技術(shù)的多目標(biāo)跟蹤算法，如數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法、卡爾曼濾波算法等，能夠同時(shí)對(duì)多個(gè)低慢小無(wú)人機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用中對(duì)多目標(biāo)處理的需求，提高雷達(dá)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可靠性。目標(biāo)四：完成雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證：設(shè)計(jì)并搭建基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理硬件平臺(tái)，選用合適的硬件設(shè)備，如高速數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）、現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）等，實(shí)現(xiàn)所研究的信號(hào)處理算法，并進(jìn)行實(shí)際測(cè)試和驗(yàn)證，確保系統(tǒng)的性能滿(mǎn)足設(shè)計(jì)要求，為實(shí)際應(yīng)用提供可行的解決方案。圍繞上述研究目標(biāo)，本研究的主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：DBF技術(shù)基礎(chǔ)研究：深入研究DBF技術(shù)的基本原理，包括陣列天線(xiàn)的信號(hào)模型、波束形成算法、方向估計(jì)方法等，分析DBF技術(shù)在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中的優(yōu)勢(shì)和面臨的挑戰(zhàn)，為后續(xù)研究提供理論基礎(chǔ)。詳細(xì)研究陣列天線(xiàn)的結(jié)構(gòu)和特性，如均勻線(xiàn)性陣列、圓形陣列等，分析不同陣列結(jié)構(gòu)對(duì)DBF性能的影響，為天線(xiàn)選型和設(shè)計(jì)提供依據(jù)。深入探討波束形成算法，包括常規(guī)波束形成算法、自適應(yīng)波束形成算法等，研究如何根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和需求選擇合適的波束形成算法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)信號(hào)的有效增強(qiáng)和干擾抑制。研究方向估計(jì)方法，如MUSIC算法、ESPRIT算法等，分析其在低慢小無(wú)人機(jī)角度測(cè)量中的精度和性能，探索提高角度估計(jì)精度的方法和途徑。低慢小無(wú)人機(jī)回波信號(hào)建模與分析：建立低慢小無(wú)人機(jī)的雷達(dá)回波信號(hào)模型，考慮低慢小無(wú)人機(jī)的飛行特性、雷達(dá)散射截面積（RCS）特性以及雜波和干擾特性，對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行仿真分析，深入了解低慢小無(wú)人機(jī)回波信號(hào)的特點(diǎn)和規(guī)律，為信號(hào)處理算法的設(shè)計(jì)提供依據(jù)。根據(jù)低慢小無(wú)人機(jī)的飛行參數(shù)，如飛行高度、速度、姿態(tài)等，結(jié)合雷達(dá)的工作參數(shù)，如發(fā)射頻率、脈沖重復(fù)頻率等，建立準(zhǔn)確的回波信號(hào)模型。利用仿真軟件對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行模擬生成，分析回波信號(hào)在不同條件下的時(shí)域、頻域和空域特性，研究雜波和干擾對(duì)回波信號(hào)的影響。通過(guò)對(duì)仿真結(jié)果的分析，總結(jié)低慢小無(wú)人機(jī)回波信號(hào)的特征，為后續(xù)的信號(hào)處理算法設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)，如確定信號(hào)檢測(cè)的閾值、選擇合適的濾波參數(shù)等。基于DBF技術(shù)的信號(hào)處理算法研究：針對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的特點(diǎn)，研究基于DBF技術(shù)的雜波抑制算法、目標(biāo)檢測(cè)算法和目標(biāo)跟蹤算法。雜波抑制算法采用自適應(yīng)對(duì)消、空時(shí)自適應(yīng)處理（STAP）等技術(shù)，有效抑制地面雜波和其他干擾信號(hào)；目標(biāo)檢測(cè)算法結(jié)合恒虛警率檢測(cè)、深度學(xué)習(xí)等方法，提高對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)微弱回波信號(hào)的檢測(cè)能力；目標(biāo)跟蹤算法利用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、卡爾曼濾波等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤。研究自適應(yīng)對(duì)消算法在抑制地面雜波中的應(yīng)用，通過(guò)實(shí)時(shí)估計(jì)雜波的特性，調(diào)整對(duì)消器的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)雜波的有效對(duì)消。探索STAP技術(shù)在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中的應(yīng)用，利用空時(shí)二維自適應(yīng)處理，同時(shí)在空域和時(shí)域上對(duì)雜波和干擾進(jìn)行抑制，提高信號(hào)的信雜噪比。研究恒虛警率檢測(cè)算法，根據(jù)背景噪聲和雜波的統(tǒng)計(jì)特性，自適應(yīng)地調(diào)整檢測(cè)閾值，確保在不同的環(huán)境條件下都能保持較低的虛警率，同時(shí)提高檢測(cè)概率。結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等，對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的回波信號(hào)進(jìn)行特征提取和分類(lèi)識(shí)別，進(jìn)一步提高檢測(cè)性能。研究數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，如最近鄰算法、匈牙利算法等，解決多目標(biāo)跟蹤中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題，將不同時(shí)刻的觀測(cè)數(shù)據(jù)正確地關(guān)聯(lián)到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)上。利用卡爾曼濾波算法對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)和更新，根據(jù)目標(biāo)的當(dāng)前位置和速度信息，預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的位置，同時(shí)結(jié)合新的觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的精確跟蹤。硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)與算法實(shí)現(xiàn)：根據(jù)研究的信號(hào)處理算法，設(shè)計(jì)基于高速數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）和現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）的硬件平臺(tái)，完成硬件電路設(shè)計(jì)、軟件開(kāi)發(fā)和系統(tǒng)集成，實(shí)現(xiàn)基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng)，并進(jìn)行實(shí)際測(cè)試和驗(yàn)證。選擇合適的DSP和FPGA芯片，根據(jù)信號(hào)處理算法的運(yùn)算量和實(shí)時(shí)性要求，確定芯片的型號(hào)和性能參數(shù)。設(shè)計(jì)硬件電路，包括射頻前端電路、模數(shù)轉(zhuǎn)換電路、信號(hào)處理電路、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)電路和通信接口電路等，確保各電路模塊之間的協(xié)同工作和數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?。開(kāi)發(fā)軟件程序，實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理算法在硬件平臺(tái)上的運(yùn)行，包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、波束形成、雜波抑制、目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤等功能模塊的軟件編程。進(jìn)行系統(tǒng)集成和調(diào)試，將硬件電路和軟件程序進(jìn)行整合，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行全面的測(cè)試和調(diào)試，解決硬件和軟件之間的兼容性問(wèn)題，優(yōu)化系統(tǒng)性能。利用實(shí)際的低慢小無(wú)人機(jī)飛行試驗(yàn)，對(duì)設(shè)計(jì)的雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證，測(cè)試系統(tǒng)的檢測(cè)性能、定位精度和跟蹤能力，根據(jù)測(cè)試結(jié)果對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和改進(jìn)。二、DBF技術(shù)原理與低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)基礎(chǔ)2.1DBF技術(shù)原理深入剖析2.1.1數(shù)字波束形成的基本概念數(shù)字波束形成（DigitalBeamForming，DBF）是一種先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)，在雷達(dá)、通信、聲納等眾多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。其核心概念是利用陣列天線(xiàn)的空間分布特性，通過(guò)對(duì)各個(gè)天線(xiàn)單元接收到的信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化處理，在特定方向上形成高增益的接收波束，以增強(qiáng)對(duì)該方向信號(hào)的接收能力，同時(shí)抑制其他方向的干擾信號(hào)，本質(zhì)上是一種空域?yàn)V波技術(shù)。假設(shè)存在一個(gè)由N個(gè)天線(xiàn)單元組成的均勻線(xiàn)性陣列，各天線(xiàn)單元間距為d。當(dāng)遠(yuǎn)場(chǎng)平面波信號(hào)以入射角\theta入射到該陣列時(shí)，由于各天線(xiàn)單元在空間位置上的差異，信號(hào)到達(dá)不同天線(xiàn)單元的時(shí)間會(huì)產(chǎn)生延遲，進(jìn)而導(dǎo)致相位差。設(shè)信號(hào)波長(zhǎng)為\lambda，則第n個(gè)天線(xiàn)單元與第一個(gè)天線(xiàn)單元之間的相位差\Delta\varphi_n可表示為：\Delta\varphi_n=\frac{2\pi}{\lambda}(n-1)d\sin\theta。DBF技術(shù)通過(guò)對(duì)各天線(xiàn)單元接收到的信號(hào)進(jìn)行采樣、量化后，利用數(shù)字信號(hào)處理算法對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行加權(quán)和相位補(bǔ)償處理。對(duì)于來(lái)自入射角為\theta方向的信號(hào)，通過(guò)調(diào)整各通道信號(hào)的權(quán)重w_n和相位補(bǔ)償量，使得這些信號(hào)在合成時(shí)能夠同相疊加，從而在該方向上形成一個(gè)高增益的波束。合成后的輸出信號(hào)y(t)可表示為：y(t)=\sum_{n=1}^{N}w_nx_n(t)，其中x_n(t)為第n個(gè)天線(xiàn)單元接收到的信號(hào)。通過(guò)合理選擇權(quán)重w_n，可以使波束在期望方向上獲得最大增益，而在其他方向上的增益較低，實(shí)現(xiàn)空域?yàn)V波，有效地分離來(lái)自不同方向的信號(hào)。當(dāng)存在干擾信號(hào)時(shí)，若干擾信號(hào)來(lái)自與目標(biāo)信號(hào)不同的方向，通過(guò)調(diào)整權(quán)重w_n，可以使干擾信號(hào)在合成時(shí)相互抵消或減弱，從而抑制干擾信號(hào)，提高信號(hào)的信噪比。2.1.2DBF技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方式與算法基礎(chǔ)DBF技術(shù)的實(shí)現(xiàn)主要基于對(duì)陣列天線(xiàn)接收到的信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和與相位補(bǔ)償處理，常見(jiàn)的實(shí)現(xiàn)方式有基于加權(quán)求和的方法和基于相位補(bǔ)償?shù)姆椒??；诩訖?quán)求和的實(shí)現(xiàn)方式中，關(guān)鍵在于確定各天線(xiàn)單元信號(hào)的加權(quán)系數(shù)。對(duì)于一個(gè)由N個(gè)天線(xiàn)單元組成的陣列，接收信號(hào)向量\mathbf{X}(t)=[x_1(t),x_2(t),\cdots,x_N(t)]^T，通過(guò)加權(quán)向量\mathbf{W}=[w_1,w_2,\cdots,w_N]^T對(duì)其進(jìn)行加權(quán)求和，得到輸出信號(hào)y(t)=\mathbf{W}^H\mathbf{X}(t)，其中(\cdot)^H表示共軛轉(zhuǎn)置。加權(quán)系數(shù)w_n的確定需要根據(jù)具體的應(yīng)用需求和算法來(lái)計(jì)算，以實(shí)現(xiàn)期望的波束特性?；谙辔谎a(bǔ)償?shù)膶?shí)現(xiàn)方式則側(cè)重于對(duì)各天線(xiàn)單元信號(hào)的相位進(jìn)行調(diào)整。由于信號(hào)到達(dá)不同天線(xiàn)單元存在相位差，通過(guò)計(jì)算并補(bǔ)償這些相位差，使得來(lái)自特定方向的信號(hào)在合成時(shí)同相疊加。對(duì)于均勻線(xiàn)性陣列，假設(shè)信號(hào)入射角為\theta，第n個(gè)天線(xiàn)單元與第一個(gè)天線(xiàn)單元之間的相位差為\Delta\varphi_n=\frac{2\pi}{\lambda}(n-1)d\sin\theta，通過(guò)對(duì)第n個(gè)天線(xiàn)單元的信號(hào)進(jìn)行相位補(bǔ)償\exp(-j\Delta\varphi_n)，可以實(shí)現(xiàn)信號(hào)的同相疊加。DBF技術(shù)的算法基礎(chǔ)包含多種自適應(yīng)算法，這些算法能夠根據(jù)信號(hào)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整加權(quán)系數(shù)，以?xún)?yōu)化波束性能。最小均方（LeastMeanSquare，LMS）算法是一種常用的自適應(yīng)算法。其基本思想是通過(guò)迭代的方式不斷調(diào)整加權(quán)系數(shù)，使得輸出信號(hào)與期望信號(hào)之間的均方誤差最小。設(shè)期望信號(hào)為d(t)，輸出信號(hào)為y(t)，則均方誤差e(t)=d(t)-y(t)。LMS算法通過(guò)不斷更新加權(quán)系數(shù)\mathbf{W}(k+1)=\mathbf{W}(k)+\mue(t)\mathbf{X}^*(t)，其中\(zhòng)mu為步長(zhǎng)因子，(\cdot)^*表示共軛，逐步使均方誤差收斂到最小值，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾信號(hào)的有效抑制和對(duì)目標(biāo)信號(hào)的增強(qiáng)。遞歸最小二乘（RecursiveLeastSquares，RLS）算法也是一種重要的自適應(yīng)算法。與LMS算法不同，RLS算法利用過(guò)去的所有觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算加權(quán)系數(shù)，以最小化加權(quán)后的均方誤差。RLS算法通過(guò)遞推公式不斷更新加權(quán)系數(shù)，能夠更快地收斂到最優(yōu)解，在時(shí)變信號(hào)環(huán)境中具有更好的性能。設(shè)\mathbf{R}(k)為輸入信號(hào)的自相關(guān)矩陣的逆矩陣，\mathbf{P}(k)為加權(quán)系數(shù)的估計(jì)值，RLS算法的遞推公式為\mathbf{K}(k)=\frac{\mathbf{R}^{-1}(k-1)\mathbf{X}(k)}{\lambda+\mathbf{X}^H(k)\mathbf{R}^{-1}(k-1)\mathbf{X}(k)}，\mathbf{P}(k)=\mathbf{P}(k-1)-\mathbf{K}(k)\mathbf{X}^H(k)\mathbf{P}(k-1)，\mathbf{W}(k)=\mathbf{W}(k-1)+\mathbf{K}(k)e(t)，其中\(zhòng)lambda為遺忘因子，用于控制過(guò)去數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)前加權(quán)系數(shù)更新的影響程度。2.1.3DBF技術(shù)在雷達(dá)系統(tǒng)中的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)DBF技術(shù)在雷達(dá)系統(tǒng)中展現(xiàn)出諸多顯著優(yōu)勢(shì)，為雷達(dá)性能的提升提供了有力支持。DBF技術(shù)能夠顯著提高雷達(dá)的角度分辨率。傳統(tǒng)雷達(dá)的角度分辨率受限于天線(xiàn)孔徑和波長(zhǎng)，而DBF技術(shù)通過(guò)對(duì)陣列天線(xiàn)信號(hào)的數(shù)字化處理，可以實(shí)現(xiàn)超分辨波束形成。利用多重信號(hào)分類(lèi)（MUSIC）算法等先進(jìn)的超分辨算法，結(jié)合DBF技術(shù)，能夠分辨出傳統(tǒng)雷達(dá)難以區(qū)分的相鄰目標(biāo)。在對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)時(shí)，高角度分辨率可以更精確地測(cè)量無(wú)人機(jī)的角度信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)的精確定位，即使在多個(gè)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)較為接近的情況下，也能準(zhǔn)確分辨出每個(gè)目標(biāo)的方位，為后續(xù)的跟蹤和處置提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。DBF技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)探測(cè)與跟蹤。通過(guò)同時(shí)形成多個(gè)獨(dú)立可控的波束，DBF雷達(dá)能夠?qū)Χ鄠€(gè)目標(biāo)進(jìn)行同時(shí)搜索和跟蹤。每個(gè)波束可以獨(dú)立地對(duì)不同方向的目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并且能夠?qū)崟r(shí)更新目標(biāo)的位置、速度等信息。在低慢小無(wú)人機(jī)密集出現(xiàn)的場(chǎng)景中，如無(wú)人機(jī)表演或非法無(wú)人機(jī)群飛行為，DBF雷達(dá)可以同時(shí)對(duì)多個(gè)無(wú)人機(jī)進(jìn)行探測(cè)和跟蹤，及時(shí)掌握它們的運(yùn)動(dòng)軌跡，為采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施提供充足的時(shí)間。DBF技術(shù)還能增強(qiáng)雷達(dá)的抗干擾能力。通過(guò)自適應(yīng)波束形成算法，DBF雷達(dá)能夠根據(jù)干擾信號(hào)的來(lái)向?qū)崟r(shí)調(diào)整波束形狀和指向，在干擾方向形成零陷，有效地抑制干擾信號(hào)。當(dāng)存在來(lái)自不同方向的干擾源時(shí)，如敵方的電子干擾或復(fù)雜環(huán)境中的雜波干擾，DBF雷達(dá)可以快速識(shí)別干擾信號(hào)的方向，并通過(guò)調(diào)整加權(quán)系數(shù)，使波束在干擾方向上的增益降低，從而提高雷達(dá)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的生存能力和探測(cè)性能，確保對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)的可靠檢測(cè)。2.2低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)2.2.1雷達(dá)系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)與工作流程低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)主要由發(fā)射機(jī)、接收機(jī)、收發(fā)天線(xiàn)、信號(hào)處理單元和顯示器等組成，各組成部分緊密協(xié)作，共同完成對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的探測(cè)任務(wù)。發(fā)射機(jī)是雷達(dá)系統(tǒng)的信號(hào)源，其主要作用是產(chǎn)生高功率的射頻信號(hào)。對(duì)于低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)，發(fā)射機(jī)通常需要產(chǎn)生特定波形的信號(hào)，如脈沖信號(hào)、線(xiàn)性調(diào)頻連續(xù)波信號(hào)等。以脈沖信號(hào)為例，發(fā)射機(jī)按照設(shè)定的脈沖重復(fù)頻率（PRF）產(chǎn)生一系列的射頻脈沖，這些脈沖的功率、寬度、頻率等參數(shù)根據(jù)雷達(dá)的探測(cè)需求進(jìn)行設(shè)計(jì)。高功率的射頻脈沖經(jīng)過(guò)功率放大后，通過(guò)收發(fā)天線(xiàn)輻射到空間中。收發(fā)天線(xiàn)負(fù)責(zé)發(fā)射和接收電磁波信號(hào)。在發(fā)射階段，天線(xiàn)將發(fā)射機(jī)產(chǎn)生的射頻信號(hào)輻射到空間中，形成電磁波束。為了提高雷達(dá)的探測(cè)性能，通常采用陣列天線(xiàn)，如均勻線(xiàn)性陣列、平面陣列等。陣列天線(xiàn)可以通過(guò)調(diào)整各天線(xiàn)單元的激勵(lì)相位和幅度，實(shí)現(xiàn)波束的掃描和賦形，增強(qiáng)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)的探測(cè)能力。在接收階段，天線(xiàn)接收來(lái)自目標(biāo)的回波信號(hào)。由于低慢小無(wú)人機(jī)的雷達(dá)散射截面積（RCS）小，回波信號(hào)非常微弱，因此要求天線(xiàn)具有高增益和低噪聲特性，以提高接收信號(hào)的質(zhì)量。接收機(jī)的主要功能是對(duì)接收到的回波信號(hào)進(jìn)行放大、濾波、下變頻等處理，將其轉(zhuǎn)換為適合后續(xù)信號(hào)處理的形式。回波信號(hào)首先經(jīng)過(guò)低噪聲放大器進(jìn)行放大，以提高信號(hào)的幅度，增強(qiáng)其抗干擾能力。然后，通過(guò)濾波器去除信號(hào)中的雜波和干擾，保留有用的目標(biāo)回波信號(hào)。接著，利用混頻器將射頻回波信號(hào)下變頻到中頻或基帶，降低信號(hào)的頻率，便于后續(xù)的數(shù)字信號(hào)處理。接收機(jī)還需要具備高靈敏度和動(dòng)態(tài)范圍，以適應(yīng)不同強(qiáng)度的回波信號(hào)。信號(hào)處理單元是雷達(dá)系統(tǒng)的核心部分，負(fù)責(zé)對(duì)接收機(jī)輸出的信號(hào)進(jìn)行各種復(fù)雜的信號(hào)處理算法運(yùn)算，以提取目標(biāo)的信息。在基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)中，信號(hào)處理單元首先對(duì)陣列天線(xiàn)接收的信號(hào)進(jìn)行數(shù)字波束形成（DBF）處理。通過(guò)對(duì)各天線(xiàn)單元信號(hào)的加權(quán)和相位補(bǔ)償，在期望方向上形成高增益的接收波束，增強(qiáng)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)回波信號(hào)的接收能力，同時(shí)抑制其他方向的干擾信號(hào)。采用自適應(yīng)波束形成算法，根據(jù)干擾信號(hào)的來(lái)向?qū)崟r(shí)調(diào)整波束形狀和指向，在干擾方向形成零陷，進(jìn)一步提高信號(hào)的信噪比。信號(hào)處理單元還會(huì)進(jìn)行雜波抑制處理，利用自適應(yīng)對(duì)消、空時(shí)自適應(yīng)處理（STAP）等技術(shù)，有效抑制地面雜波和其他干擾信號(hào)，突出低慢小無(wú)人機(jī)的回波信號(hào)。通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法，如恒虛警率檢測(cè)、深度學(xué)習(xí)等方法，判斷是否存在低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)，并確定目標(biāo)的位置、速度等參數(shù)。如果檢測(cè)到多個(gè)目標(biāo)，則利用目標(biāo)跟蹤算法，如數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、卡爾曼濾波等技術(shù)，對(duì)多個(gè)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，預(yù)測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。顯示器用于將信號(hào)處理單元提取的目標(biāo)信息以直觀的方式呈現(xiàn)給操作人員。顯示器可以顯示低慢小無(wú)人機(jī)的位置、速度、航向等參數(shù)，以及目標(biāo)的軌跡圖、雷達(dá)回波圖像等信息。操作人員通過(guò)觀察顯示器上的信息，能夠及時(shí)了解空域中低慢小無(wú)人機(jī)的情況，做出相應(yīng)的決策。一些先進(jìn)的顯示器還具備人機(jī)交互功能，操作人員可以通過(guò)顯示器對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置、任務(wù)規(guī)劃等操作。低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)的工作流程如下：發(fā)射機(jī)產(chǎn)生射頻信號(hào)，通過(guò)收發(fā)天線(xiàn)輻射到空間中。當(dāng)射頻信號(hào)遇到低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)時(shí)，一部分信號(hào)被目標(biāo)反射回來(lái)，形成回波信號(hào)。收發(fā)天線(xiàn)接收回波信號(hào)，并將其傳輸給接收機(jī)。接收機(jī)對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行放大、濾波、下變頻等處理后，將其輸出給信號(hào)處理單元。信號(hào)處理單元對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行DBF處理、雜波抑制、目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤等算法運(yùn)算，提取出低慢小無(wú)人機(jī)的目標(biāo)信息。最后，顯示器將目標(biāo)信息呈現(xiàn)給操作人員，實(shí)現(xiàn)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的探測(cè)和監(jiān)控。在整個(gè)工作流程中，各組成部分之間通過(guò)高速數(shù)據(jù)傳輸鏈路進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，確保系統(tǒng)的高效運(yùn)行。2.2.2針對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的雷達(dá)選型與參數(shù)設(shè)計(jì)針對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的特點(diǎn)，在雷達(dá)選型和參數(shù)設(shè)計(jì)時(shí)需要充分考慮其探測(cè)需求，以提高雷達(dá)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的探測(cè)性能。常見(jiàn)的適用于低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)的雷達(dá)類(lèi)型有脈沖雷達(dá)和線(xiàn)性調(diào)頻連續(xù)波（LFMCW）雷達(dá)。脈沖雷達(dá)通過(guò)發(fā)射周期性的射頻脈沖信號(hào)，并接收目標(biāo)反射的回波脈沖來(lái)探測(cè)目標(biāo)。其優(yōu)點(diǎn)是可以通過(guò)測(cè)量回波脈沖與發(fā)射脈沖之間的時(shí)間延遲來(lái)精確計(jì)算目標(biāo)的距離，具有較高的距離分辨率。脈沖雷達(dá)在處理低慢小無(wú)人機(jī)的慢速運(yùn)動(dòng)特性時(shí)存在一定挑戰(zhàn)，由于低慢小無(wú)人機(jī)的多普勒頻移小，傳統(tǒng)的脈沖雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法可能難以有效識(shí)別目標(biāo)。線(xiàn)性調(diào)頻連續(xù)波（LFMCW）雷達(dá)則發(fā)射頻率隨時(shí)間線(xiàn)性變化的連續(xù)波信號(hào)。在接收端，將發(fā)射信號(hào)與回波信號(hào)進(jìn)行混頻，得到差頻信號(hào)。差頻信號(hào)的頻率與目標(biāo)的距離和速度有關(guān)，通過(guò)對(duì)差頻信號(hào)的分析，可以同時(shí)獲取目標(biāo)的距離和速度信息。LFMCW雷達(dá)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、成本低、距離和速度分辨率較高等優(yōu)點(diǎn)，非常適合用于低慢小無(wú)人機(jī)的探測(cè)。其對(duì)信號(hào)處理的實(shí)時(shí)性要求較高，在復(fù)雜電磁環(huán)境下，容易受到干擾信號(hào)的影響。在雷達(dá)參數(shù)設(shè)計(jì)方面，需要重點(diǎn)考慮以下幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù)：工作頻率：工作頻率的選擇對(duì)雷達(dá)的探測(cè)性能有著重要影響。較低的工作頻率，如L波段、S波段，具有較強(qiáng)的繞射能力，能夠穿透一定的障礙物，并且受大氣衰減的影響較小，適合遠(yuǎn)距離探測(cè)。但低頻率下雷達(dá)的分辨率相對(duì)較低，對(duì)于低慢小無(wú)人機(jī)這樣的小目標(biāo)，可能難以精確分辨。較高的工作頻率，如X波段、Ku波段，具有較高的分辨率，能夠更準(zhǔn)確地檢測(cè)到低慢小無(wú)人機(jī)的位置和姿態(tài)。高頻率信號(hào)受大氣衰減和雜波干擾的影響較大，探測(cè)距離會(huì)受到一定限制。因此，在選擇工作頻率時(shí)，需要綜合考慮探測(cè)距離、分辨率和環(huán)境因素等，對(duì)于城市環(huán)境中對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的近距離精確探測(cè)，X波段或Ku波段的雷達(dá)可能更為合適；而對(duì)于遠(yuǎn)距離的大范圍監(jiān)測(cè)，L波段或S波段的雷達(dá)可能更具優(yōu)勢(shì)。脈沖重復(fù)頻率（PRF）：PRF決定了雷達(dá)發(fā)射脈沖的時(shí)間間隔。較高的PRF可以提高雷達(dá)對(duì)快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)能力，同時(shí)增加數(shù)據(jù)刷新率，有利于實(shí)時(shí)跟蹤目標(biāo)。對(duì)于低慢小無(wú)人機(jī)，過(guò)高的PRF可能導(dǎo)致距離模糊，因?yàn)榈吐o(wú)人機(jī)的飛行速度慢，回波信號(hào)的多普勒頻移小，在高PRF下，不同距離目標(biāo)的回波信號(hào)可能會(huì)發(fā)生混疊。較低的PRF可以避免距離模糊問(wèn)題，但會(huì)降低數(shù)據(jù)刷新率，影響對(duì)目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤性能。因此，需要根據(jù)低慢小無(wú)人機(jī)的飛行速度和雷達(dá)的最大探測(cè)距離，合理選擇PRF，以在距離模糊和數(shù)據(jù)刷新率之間取得平衡。脈沖寬度：脈沖寬度與雷達(dá)的距離分辨率和信號(hào)能量有關(guān)。較窄的脈沖寬度可以提高雷達(dá)的距離分辨率，能夠更精確地測(cè)量低慢小無(wú)人機(jī)的距離。窄脈沖寬度會(huì)導(dǎo)致信號(hào)能量降低，對(duì)于低慢小無(wú)人機(jī)這樣的弱反射目標(biāo)，可能會(huì)影響雷達(dá)的探測(cè)距離。較寬的脈沖寬度可以增加信號(hào)能量，提高雷達(dá)的探測(cè)距離，但會(huì)降低距離分辨率。在實(shí)際設(shè)計(jì)中，需要根據(jù)雷達(dá)的具體應(yīng)用場(chǎng)景和對(duì)距離分辨率、探測(cè)距離的要求，選擇合適的脈沖寬度，也可以采用脈沖壓縮技術(shù)，在保證信號(hào)能量的同時(shí)，提高距離分辨率。天線(xiàn)增益和波束寬度：天線(xiàn)增益和波束寬度直接影響雷達(dá)的探測(cè)靈敏度和角度分辨率。高增益的天線(xiàn)可以增強(qiáng)雷達(dá)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)微弱回波信號(hào)的接收能力，提高探測(cè)距離。天線(xiàn)的波束寬度決定了雷達(dá)在空間中的覆蓋范圍和角度分辨率。較窄的波束寬度可以提高角度分辨率，更準(zhǔn)確地測(cè)量低慢小無(wú)人機(jī)的方位角和俯仰角。但窄波束寬度會(huì)減小雷達(dá)的覆蓋范圍，需要更頻繁地掃描空域，增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。因此，需要根據(jù)雷達(dá)的探測(cè)需求，合理設(shè)計(jì)天線(xiàn)的增益和波束寬度，對(duì)于重點(diǎn)區(qū)域的監(jiān)測(cè)，可以采用高增益、窄波束寬度的天線(xiàn)；對(duì)于大范圍的搜索，可以采用較低增益、較寬波束寬度的天線(xiàn)。2.2.3雷達(dá)系統(tǒng)與其他探測(cè)手段的融合思路單一的雷達(dá)探測(cè)手段在應(yīng)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)時(shí)存在一定局限性，為了提高對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的探測(cè)性能，可以將雷達(dá)與其他探測(cè)手段進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。雷達(dá)與光電探測(cè)融合是一種常見(jiàn)的方式。光電探測(cè)包括可見(jiàn)光成像、紅外成像等技術(shù)。可見(jiàn)光成像設(shè)備，如高清攝像機(jī)，能夠提供目標(biāo)的清晰圖像，在天氣良好的情況下，可以直觀地識(shí)別低慢小無(wú)人機(jī)的類(lèi)型、形狀和顏色等特征。紅外成像設(shè)備則利用物體的熱輻射特性，在夜間或惡劣天氣條件下也能有效工作，能夠檢測(cè)到低慢小無(wú)人機(jī)的熱信號(hào)，不受光線(xiàn)條件的限制。雷達(dá)具有遠(yuǎn)距離探測(cè)和全天候工作的能力，但對(duì)目標(biāo)的識(shí)別能力較弱。將雷達(dá)與光電探測(cè)融合后，雷達(dá)可以首先對(duì)空域進(jìn)行大范圍搜索，發(fā)現(xiàn)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)后，將目標(biāo)的位置信息傳輸給光電探測(cè)設(shè)備。光電探測(cè)設(shè)備根據(jù)雷達(dá)提供的位置信息，快速對(duì)準(zhǔn)目標(biāo)，進(jìn)行近距離的成像和識(shí)別，從而提高對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的探測(cè)和識(shí)別精度。在城市環(huán)境中，雷達(dá)發(fā)現(xiàn)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)后，通過(guò)引導(dǎo)高清攝像機(jī)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行拍攝，利用圖像識(shí)別算法對(duì)無(wú)人機(jī)的型號(hào)、飛行姿態(tài)等進(jìn)行分析，為后續(xù)的處置提供更詳細(xì)的信息。雷達(dá)與無(wú)線(xiàn)電探測(cè)融合也具有重要意義。無(wú)線(xiàn)電探測(cè)主要通過(guò)監(jiān)測(cè)低慢小無(wú)人機(jī)與遙控器之間的通信信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)的探測(cè)。低慢小無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中，會(huì)與遙控器進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，這些通信信號(hào)具有特定的頻率和調(diào)制方式。無(wú)線(xiàn)電探測(cè)設(shè)備可以通過(guò)掃描特定頻段，檢測(cè)到無(wú)人機(jī)的通信信號(hào)，并根據(jù)信號(hào)的強(qiáng)度、頻率等參數(shù)，確定無(wú)人機(jī)的大致位置和飛行狀態(tài)。無(wú)線(xiàn)電探測(cè)的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的探測(cè)靈敏度高，能夠在雷達(dá)探測(cè)距離之外發(fā)現(xiàn)無(wú)人機(jī)。其受地形和建筑物遮擋的影響較大，定位精度相對(duì)較低。將雷達(dá)與無(wú)線(xiàn)電探測(cè)融合，無(wú)線(xiàn)電探測(cè)設(shè)備可以作為雷達(dá)的預(yù)警手段，在遠(yuǎn)距離發(fā)現(xiàn)低慢小無(wú)人機(jī)的通信信號(hào)后，引導(dǎo)雷達(dá)進(jìn)行精確探測(cè)。雷達(dá)則可以利用其高精度的定位能力，對(duì)無(wú)線(xiàn)電探測(cè)發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)進(jìn)行精確定位和跟蹤，提高對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的探測(cè)可靠性。在機(jī)場(chǎng)周邊，無(wú)線(xiàn)電探測(cè)設(shè)備可以提前發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)距離的低慢小無(wú)人機(jī)通信信號(hào)，然后雷達(dá)迅速對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤和定位，及時(shí)采取相應(yīng)的措施，保障機(jī)場(chǎng)的飛行安全。雷達(dá)與聲學(xué)探測(cè)融合也是一種可行的思路。聲學(xué)探測(cè)利用低慢小無(wú)人機(jī)飛行時(shí)產(chǎn)生的噪聲來(lái)探測(cè)目標(biāo)。不同類(lèi)型的低慢小無(wú)人機(jī)在飛行時(shí)會(huì)產(chǎn)生不同頻率和強(qiáng)度的噪聲，聲學(xué)探測(cè)設(shè)備通過(guò)麥克風(fēng)陣列等方式，采集周?chē)h(huán)境中的聲音信號(hào)，并對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和處理，識(shí)別出低慢小無(wú)人機(jī)的噪聲特征，從而確定無(wú)人機(jī)的位置和飛行方向。聲學(xué)探測(cè)具有成本低、設(shè)備簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，并且在一些對(duì)電磁環(huán)境敏感的區(qū)域，如醫(yī)院、電子設(shè)備制造車(chē)間等，不會(huì)產(chǎn)生電磁干擾。其探測(cè)距離有限，容易受到環(huán)境噪聲的影響。將雷達(dá)與聲學(xué)探測(cè)融合，聲學(xué)探測(cè)可以在近距離范圍內(nèi)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)進(jìn)行初步探測(cè)和定位，雷達(dá)則可以對(duì)聲學(xué)探測(cè)發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步的確認(rèn)和跟蹤，提高對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的探測(cè)覆蓋范圍和準(zhǔn)確性。在小型活動(dòng)場(chǎng)所，聲學(xué)探測(cè)設(shè)備可以快速發(fā)現(xiàn)近距離的低慢小無(wú)人機(jī)，然后雷達(dá)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行精確跟蹤，確?；顒?dòng)的安全。通過(guò)將雷達(dá)與光電探測(cè)、無(wú)線(xiàn)電探測(cè)、聲學(xué)探測(cè)等手段進(jìn)行融合，可以充分發(fā)揮各種探測(cè)手段的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)單一探測(cè)手段的不足，提高對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的探測(cè)性能，實(shí)現(xiàn)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的全方位、高精度探測(cè)和跟蹤。三、基于DBF技術(shù)的雷達(dá)信號(hào)處理方法研究3.1信號(hào)接收與預(yù)處理3.1.1多通道信號(hào)接收技術(shù)多通道信號(hào)接收技術(shù)是基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它直接關(guān)系到雷達(dá)對(duì)目標(biāo)回波信號(hào)的獲取質(zhì)量和后續(xù)信號(hào)處理的準(zhǔn)確性。多通道信號(hào)接收的基本原理是利用陣列天線(xiàn)的多個(gè)天線(xiàn)單元同時(shí)接收信號(hào)。以均勻線(xiàn)性陣列為例，該陣列由多個(gè)等間距排列的天線(xiàn)單元組成。當(dāng)外界電磁波信號(hào)入射到陣列天線(xiàn)上時(shí)，由于各天線(xiàn)單元在空間位置上的差異，信號(hào)到達(dá)不同天線(xiàn)單元的時(shí)間存在延遲，從而產(chǎn)生相位差。假設(shè)信號(hào)波長(zhǎng)為\lambda，天線(xiàn)單元間距為d，信號(hào)入射角為\theta，則相鄰兩個(gè)天線(xiàn)單元之間的相位差\Delta\varphi可表示為\Delta\varphi=\frac{2\pi}{\lambda}d\sin\theta。這些帶有不同相位信息的信號(hào)被各天線(xiàn)單元接收后，經(jīng)過(guò)各自獨(dú)立的通道進(jìn)行傳輸和處理。通過(guò)對(duì)陣列中各天線(xiàn)單元接收信號(hào)的相位和幅度進(jìn)行精確測(cè)量和分析，可以確定信號(hào)的來(lái)波方向，這是DBF技術(shù)實(shí)現(xiàn)波束形成和目標(biāo)定位的基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中，天線(xiàn)陣列的布局方式多種多樣，除了均勻線(xiàn)性陣列，還有平面陣列、圓形陣列等。不同的陣列布局具有各自的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。平面陣列可以在二維空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)波束的靈活掃描，適用于對(duì)空域覆蓋范圍要求較高的場(chǎng)景，如機(jī)場(chǎng)周邊對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的全方位監(jiān)測(cè)。圓形陣列則能夠?qū)崿F(xiàn)360度無(wú)盲區(qū)的方位角覆蓋，對(duì)目標(biāo)方位估計(jì)精度較高，尤其在需要對(duì)空域進(jìn)行全面搜索的情況下具有優(yōu)勢(shì)，如在城市中心區(qū)域監(jiān)測(cè)低慢小無(wú)人機(jī)的非法飛行。信號(hào)同步是多通道信號(hào)接收中的重要問(wèn)題。由于各通道接收信號(hào)的時(shí)間存在差異，如果不同步，會(huì)導(dǎo)致后續(xù)的信號(hào)處理出現(xiàn)誤差，影響波束形成和目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。為了實(shí)現(xiàn)信號(hào)同步，通常采用高精度的時(shí)鐘源作為各通道的時(shí)間基準(zhǔn)。通過(guò)時(shí)鐘分配電路將時(shí)鐘信號(hào)精確地傳輸?shù)矫總€(gè)通道，使各通道的采樣時(shí)刻保持一致。一些先進(jìn)的雷達(dá)系統(tǒng)還采用了時(shí)間延遲補(bǔ)償技術(shù)，根據(jù)各通道信號(hào)傳輸路徑的差異，對(duì)信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的時(shí)間延遲調(diào)整，進(jìn)一步提高信號(hào)同步的精度。采樣是將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)的關(guān)鍵步驟，其性能直接影響到信號(hào)的保真度和后續(xù)處理的效果。在多通道信號(hào)接收中，通常采用高速、高精度的模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）。ADC的采樣率決定了能夠采集的信號(hào)最高頻率，根據(jù)奈奎斯特采樣定理，采樣率必須至少是信號(hào)最高頻率的兩倍，才能保證信號(hào)的完整恢復(fù)。對(duì)于低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)，由于其接收信號(hào)中包含了低慢小無(wú)人機(jī)的回波信號(hào)以及各種雜波和干擾信號(hào)，這些信號(hào)的頻率范圍較寬，因此需要選擇采樣率足夠高的ADC，以確保能夠準(zhǔn)確采集到信號(hào)的特征信息。ADC的分辨率也至關(guān)重要，高分辨率的ADC可以提高信號(hào)的量化精度，減少量化噪聲，從而提高信號(hào)的信噪比，增強(qiáng)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)微弱回波信號(hào)的檢測(cè)能力。在實(shí)際應(yīng)用中，還需要考慮ADC的動(dòng)態(tài)范圍，以適應(yīng)不同強(qiáng)度的信號(hào)輸入。對(duì)于微弱的低慢小無(wú)人機(jī)回波信號(hào)和強(qiáng)雜波干擾信號(hào)共存的情況，ADC需要具備足夠大的動(dòng)態(tài)范圍，才能保證在不丟失微弱信號(hào)信息的同時(shí)，不會(huì)因?yàn)閺?qiáng)信號(hào)而產(chǎn)生飽和失真。3.1.2信號(hào)預(yù)處理算法，如濾波、增益控制信號(hào)預(yù)處理是對(duì)多通道接收的信號(hào)進(jìn)行初步處理，以去除噪聲、調(diào)整信號(hào)幅度，提高信號(hào)的信噪比，為后續(xù)的信號(hào)處理算法提供高質(zhì)量的輸入信號(hào)。濾波是信號(hào)預(yù)處理中常用的算法之一，其目的是去除信號(hào)中的噪聲和干擾，保留有用的目標(biāo)回波信號(hào)。常見(jiàn)的濾波算法有低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等。對(duì)于低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)，由于低慢小無(wú)人機(jī)的回波信號(hào)頻率通常在一定范圍內(nèi)，而噪聲和干擾信號(hào)的頻率分布較為復(fù)雜。采用帶通濾波算法可以有效地去除低頻的背景噪聲和高頻的干擾信號(hào)，只保留與低慢小無(wú)人機(jī)回波信號(hào)頻率相關(guān)的部分。假設(shè)低慢小無(wú)人機(jī)回波信號(hào)的頻率范圍為f_1到f_2，通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)中心頻率為\frac{f_1+f_2}{2}，帶寬為f_2-f_1的帶通濾波器，對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行濾波處理。在實(shí)際應(yīng)用中，濾波器的設(shè)計(jì)需要根據(jù)具體的雷達(dá)工作頻率、低慢小無(wú)人機(jī)的飛行特性以及噪聲和干擾的頻率特性進(jìn)行優(yōu)化?？梢圆捎脭?shù)字濾波器，如有限脈沖響應(yīng)（FIR）濾波器或無(wú)限脈沖響應(yīng)（IIR）濾波器。FIR濾波器具有線(xiàn)性相位特性，能夠保證信號(hào)在濾波過(guò)程中不會(huì)產(chǎn)生相位失真，對(duì)于需要精確測(cè)量信號(hào)相位信息的DBF技術(shù)來(lái)說(shuō)尤為重要。IIR濾波器則具有較高的濾波效率和較低的計(jì)算復(fù)雜度，但可能存在相位非線(xiàn)性問(wèn)題，在設(shè)計(jì)和應(yīng)用時(shí)需要進(jìn)行相位補(bǔ)償。增益控制是另一種重要的信號(hào)預(yù)處理算法，其作用是調(diào)整信號(hào)的幅度，使信號(hào)在后續(xù)處理中處于合適的動(dòng)態(tài)范圍，避免信號(hào)過(guò)小導(dǎo)致信噪比過(guò)低，或信號(hào)過(guò)大引起飽和失真。常用的增益控制算法有自動(dòng)增益控制（AGC）。AGC算法通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信號(hào)的幅度，根據(jù)設(shè)定的閾值和控制策略，自動(dòng)調(diào)整放大器的增益。當(dāng)信號(hào)幅度較小時(shí)，增大放大器增益，提高信號(hào)的強(qiáng)度；當(dāng)信號(hào)幅度較大時(shí)，減小放大器增益，防止信號(hào)飽和。AGC算法的實(shí)現(xiàn)通常需要一個(gè)反饋控制系統(tǒng)，包括信號(hào)檢測(cè)模塊、增益計(jì)算模塊和增益調(diào)整模塊。信號(hào)檢測(cè)模塊用于測(cè)量輸入信號(hào)的幅度，可以采用峰值檢測(cè)、均方根檢測(cè)等方法。增益計(jì)算模塊根據(jù)信號(hào)檢測(cè)結(jié)果和設(shè)定的閾值，計(jì)算出需要調(diào)整的增益值。增益調(diào)整模塊則根據(jù)計(jì)算得到的增益值，控制放大器的增益。在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)中，由于低慢小無(wú)人機(jī)的飛行距離和姿態(tài)不斷變化，其回波信號(hào)的強(qiáng)度也會(huì)隨之發(fā)生較大波動(dòng)。AGC算法能夠根據(jù)信號(hào)強(qiáng)度的變化實(shí)時(shí)調(diào)整增益，確保在不同的飛行條件下，雷達(dá)都能接收到合適幅度的回波信號(hào)，為后續(xù)的信號(hào)處理提供穩(wěn)定的輸入。3.2基于DBF的波束形成算法設(shè)計(jì)3.2.1傳統(tǒng)波束形成算法分析傳統(tǒng)波束形成算法在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中具有一定的應(yīng)用，但也存在各自的優(yōu)缺點(diǎn)。延遲求和（Delay-and-Sum，DAS）算法是一種最為基礎(chǔ)且直觀的波束形成算法。其原理是對(duì)陣列天線(xiàn)各陣元接收的信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和，以形成指向特定方向的波束。假設(shè)陣列天線(xiàn)由N個(gè)陣元組成，第n個(gè)陣元接收到的信號(hào)為x_n(t)，加權(quán)系數(shù)為w_n，則延遲求和算法的輸出信號(hào)y(t)可表示為y(t)=\sum_{n=1}^{N}w_nx_n(t)。在理想情況下，對(duì)于來(lái)自方向\theta的信號(hào)，通過(guò)調(diào)整加權(quán)系數(shù)w_n，使各陣元信號(hào)在輸出端同相疊加，從而在該方向上形成波束。在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中，延遲求和算法具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。其計(jì)算復(fù)雜度較低，對(duì)硬件資源的要求不高，能夠快速地對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行處理，形成波束輸出。該算法在無(wú)干擾或干擾較弱的環(huán)境下，能夠有效地對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)回波信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的初步檢測(cè)。在一些空曠地區(qū)，環(huán)境干擾較少，延遲求和算法可以較為準(zhǔn)確地檢測(cè)到低慢小無(wú)人機(jī)的存在。延遲求和算法也存在明顯的缺點(diǎn)。它對(duì)干擾信號(hào)的抑制能力較弱，當(dāng)存在較強(qiáng)的干擾信號(hào)時(shí)，尤其是干擾信號(hào)與目標(biāo)信號(hào)來(lái)自相近方向時(shí)，干擾信號(hào)會(huì)嚴(yán)重影響波束形成的效果，導(dǎo)致對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的檢測(cè)性能下降。延遲求和算法的波束旁瓣電平較高，這會(huì)增加虛警概率，降低對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。Capon算法，又稱(chēng)最小方差無(wú)失真響應(yīng)（MinimumVarianceDistortionlessResponse，MVDR）算法，是一種自適應(yīng)波束形成算法。該算法的核心思想是在保證期望方向信號(hào)無(wú)失真的前提下，使輸出信號(hào)的功率最小化，從而達(dá)到抑制干擾信號(hào)的目的。Capon算法通過(guò)求解以下優(yōu)化問(wèn)題來(lái)確定加權(quán)系數(shù)\mathbf{w}：\min_{\mathbf{w}}\mathbf{w}^H\mathbf{R}\mathbf{w}，s.t.\mathbf{w}^H\mathbf{a}(\theta_0)=1，其中\(zhòng)mathbf{R}是接收信號(hào)的協(xié)方差矩陣，\mathbf{a}(\theta_0)是期望方向\theta_0的導(dǎo)向矢量。通過(guò)求解該優(yōu)化問(wèn)題得到的加權(quán)系數(shù)，能夠使波束在期望方向上保持單位增益，而在干擾方向上形成零陷，有效抑制干擾信號(hào)。在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中，Capon算法相較于延遲求和算法，具有更強(qiáng)的抗干擾能力。當(dāng)存在來(lái)自不同方向的干擾信號(hào)時(shí)，Capon算法能夠根據(jù)干擾信號(hào)的特性，自動(dòng)調(diào)整加權(quán)系數(shù)，在干擾方向形成零陷，從而有效地抑制干擾，提高對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)微弱回波信號(hào)的檢測(cè)能力。在城市環(huán)境中，存在各種復(fù)雜的電磁干擾，Capon算法可以通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整，更好地檢測(cè)到低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)。Capon算法也存在一些局限性。該算法對(duì)接收信號(hào)協(xié)方差矩陣的估計(jì)精度要求較高，在實(shí)際應(yīng)用中，由于采樣點(diǎn)數(shù)有限，協(xié)方差矩陣的估計(jì)存在誤差，這會(huì)導(dǎo)致Capon算法的性能下降。Capon算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，需要進(jìn)行矩陣求逆等復(fù)雜運(yùn)算，對(duì)硬件計(jì)算能力和處理速度要求較高，限制了其在一些實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合的應(yīng)用。3.2.2改進(jìn)的自適應(yīng)波束形成算法研究為了提高對(duì)低慢小目標(biāo)的探測(cè)性能，基于最小方差無(wú)失真響應(yīng)（MVDR）的改進(jìn)算法是研究的重點(diǎn)方向之一。傳統(tǒng)MVDR算法在實(shí)際應(yīng)用中，由于低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)環(huán)境的復(fù)雜性，存在一些性能瓶頸。針對(duì)協(xié)方差矩陣估計(jì)誤差問(wèn)題，采用對(duì)角加載技術(shù)對(duì)MVDR算法進(jìn)行改進(jìn)。對(duì)角加載技術(shù)通過(guò)在協(xié)方差矩陣的對(duì)角線(xiàn)上加上一個(gè)小的常數(shù)\delta，即\mathbf{R}_{loaded}=\mathbf{R}+\delta\mathbf{I}，其中\(zhòng)mathbf{R}為原始協(xié)方差矩陣，\mathbf{I}為單位矩陣。這樣可以增加協(xié)方差矩陣的穩(wěn)定性，減少由于采樣點(diǎn)數(shù)不足或噪聲干擾導(dǎo)致的估計(jì)誤差對(duì)算法性能的影響。在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中，當(dāng)采樣點(diǎn)數(shù)有限時(shí)，傳統(tǒng)MVDR算法可能會(huì)因?yàn)閰f(xié)方差矩陣估計(jì)不準(zhǔn)確而導(dǎo)致波束形成性能下降，出現(xiàn)干擾抑制效果不佳或波束指向偏差等問(wèn)題。而采用對(duì)角加載的MVDR算法，能夠在一定程度上緩解這些問(wèn)題，提高對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)信號(hào)的檢測(cè)能力和波束形成的準(zhǔn)確性。通過(guò)合理選擇對(duì)角加載因子\delta，可以在保持對(duì)期望信號(hào)增益的同時(shí)，增強(qiáng)對(duì)干擾信號(hào)的抑制能力，提高系統(tǒng)的穩(wěn)健性。特征空間分解算法也是改進(jìn)自適應(yīng)波束形成的重要途徑?；谔卣骺臻g分解的多重信號(hào)分類(lèi)（MUSIC）算法在低慢小無(wú)人機(jī)角度估計(jì)中具有較高的精度。MUSIC算法的基本原理是利用陣列接收信號(hào)的協(xié)方差矩陣的特征分解，將其特征空間劃分為信號(hào)子空間和噪聲子空間。由于信號(hào)子空間與噪聲子空間相互正交，通過(guò)搜索與導(dǎo)向矢量正交的空間譜峰，可以估計(jì)出信號(hào)的來(lái)波方向。對(duì)于低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)，MUSIC算法能夠利用其高分辨率特性，準(zhǔn)確地估計(jì)出低慢小無(wú)人機(jī)的角度信息。在多個(gè)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)較為接近的情況下，傳統(tǒng)波束形成算法可能無(wú)法準(zhǔn)確分辨目標(biāo)的方位，而MUSIC算法可以通過(guò)對(duì)特征空間的分解，在復(fù)雜的信號(hào)環(huán)境中，精確地分辨出各個(gè)低慢小無(wú)人機(jī)的角度，為后續(xù)的跟蹤和處置提供準(zhǔn)確的角度數(shù)據(jù)。MUSIC算法也存在計(jì)算復(fù)雜度高、對(duì)信噪比要求較高等問(wèn)題。為了降低計(jì)算復(fù)雜度，可以采用快速M(fèi)USIC算法，如基于旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)估計(jì)信號(hào)參數(shù)（ESPRIT）算法，它利用均勻線(xiàn)性陣列的旋轉(zhuǎn)不變性，通過(guò)對(duì)兩個(gè)子陣列的協(xié)方差矩陣進(jìn)行處理，減少了特征分解的次數(shù)，從而降低了計(jì)算復(fù)雜度，提高了算法的實(shí)時(shí)性，使其更適用于低慢小無(wú)人機(jī)的實(shí)時(shí)探測(cè)。3.2.3算法性能評(píng)估指標(biāo)與仿真驗(yàn)證算法性能評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量基于DBF技術(shù)的波束形成算法在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中的性能至關(guān)重要。波束寬度是一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，它反映了波束在空間中的覆蓋范圍和指向精度。波束寬度通常用半功率波束寬度（Half-PowerBeamwidth，HPBW）來(lái)衡量，即波束增益下降到最大值一半時(shí)對(duì)應(yīng)的角度范圍。在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中，較窄的波束寬度能夠提高對(duì)目標(biāo)角度測(cè)量的精度，更準(zhǔn)確地確定低慢小無(wú)人機(jī)的方位。如果波束寬度過(guò)寬，可能會(huì)導(dǎo)致多個(gè)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)的角度測(cè)量出現(xiàn)偏差，無(wú)法準(zhǔn)確分辨目標(biāo)。旁瓣電平也是重要的評(píng)估指標(biāo)。旁瓣是指主波束以外的其他波束，旁瓣電平過(guò)高會(huì)導(dǎo)致在旁瓣方向上出現(xiàn)虛假目標(biāo)檢測(cè)，增加虛警概率。在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中，高旁瓣電平可能會(huì)使雷達(dá)將旁瓣方向的雜波或干擾誤判為低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)，影響雷達(dá)系統(tǒng)的可靠性。因此，希望波束形成算法能夠?qū)崿F(xiàn)低旁瓣電平，以降低虛警概率，提高對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。分辨率是衡量算法區(qū)分相鄰目標(biāo)能力的指標(biāo)。在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中，當(dāng)多個(gè)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)距離較近時(shí)，高分辨率的算法能夠準(zhǔn)確地分辨出每個(gè)目標(biāo)，避免目標(biāo)的誤判和漏檢。傳統(tǒng)的延遲求和算法分辨率較低，對(duì)于相鄰較近的低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)可能無(wú)法有效區(qū)分。而基于特征空間分解的算法，如MUSIC算法，具有較高的分辨率，能夠在多個(gè)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)較為接近的情況下，準(zhǔn)確地分辨出各個(gè)目標(biāo)的角度，提高對(duì)多目標(biāo)的檢測(cè)能力。為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性，通過(guò)仿真進(jìn)行分析。利用MATLAB等仿真軟件，搭建基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理仿真模型。在仿真中，設(shè)置不同的場(chǎng)景，包括不同數(shù)量的低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)、不同的飛行軌跡、不同強(qiáng)度的干擾信號(hào)以及復(fù)雜的地面雜波環(huán)境等。針對(duì)改進(jìn)的MVDR算法，在不同的采樣點(diǎn)數(shù)和干擾強(qiáng)度下，對(duì)比傳統(tǒng)MVDR算法和改進(jìn)后的算法的波束寬度、旁瓣電平以及對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)信號(hào)的檢測(cè)概率。仿真結(jié)果表明，采用對(duì)角加載的MVDR算法在采樣點(diǎn)數(shù)較少時(shí)，波束寬度變化較小，旁瓣電平得到有效抑制，對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)信號(hào)的檢測(cè)概率明顯提高。對(duì)于基于特征空間分解的算法，如MUSIC算法和ESPRIT算法，在多目標(biāo)場(chǎng)景下，對(duì)比它們的分辨率和角度估計(jì)精度。仿真結(jié)果顯示，MUSIC算法在高信噪比下具有極高的分辨率，能夠準(zhǔn)確分辨出相鄰很近的低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)的角度。ESPRIT算法在保持較高分辨率的同時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度大幅降低，在實(shí)時(shí)性要求較高的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)場(chǎng)景中具有更好的性能表現(xiàn)。通過(guò)仿真驗(yàn)證，證明了改進(jìn)的自適應(yīng)波束形成算法在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中的有效性和優(yōu)越性，為實(shí)際應(yīng)用提供了理論支持和技術(shù)保障。3.3目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別算法3.3.1基于恒虛警率的目標(biāo)檢測(cè)算法在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理中，基于恒虛警率（ConstantFalseAlarmRate，CFAR）的目標(biāo)檢測(cè)算法起著至關(guān)重要的作用。CFAR算法的核心思想是在背景噪聲和雜波干擾的統(tǒng)計(jì)特性不斷變化的情況下，自動(dòng)調(diào)整檢測(cè)閾值，使得雷達(dá)系統(tǒng)的虛警概率保持恒定。這一特性對(duì)于低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)尤為關(guān)鍵，因?yàn)榈吐o(wú)人機(jī)飛行環(huán)境復(fù)雜，背景噪聲和雜波干擾的強(qiáng)度和特性具有很強(qiáng)的不確定性。單元平均恒虛警率（CellAveragingCFAR，CA-CFAR）算法是一種經(jīng)典的CFAR算法。該算法以每個(gè)待檢測(cè)單元為中心，選取其周?chē)欢〝?shù)量的參考單元，通過(guò)計(jì)算這些參考單元的平均功率來(lái)估計(jì)背景噪聲和雜波的功率水平。假設(shè)參考單元數(shù)量為N，第i個(gè)參考單元的功率為x_i，則背景功率估計(jì)值\hat{P}為\hat{P}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}x_i。根據(jù)預(yù)先設(shè)定的虛警概率P_{fa}，可以確定一個(gè)門(mén)限因子\alpha，檢測(cè)門(mén)限T為T(mén)=\alpha\hat{P}。當(dāng)待檢測(cè)單元的功率超過(guò)檢測(cè)門(mén)限時(shí)，就判定該單元存在目標(biāo)。在低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)中，CA-CFAR算法具有簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，在均勻背景雜波環(huán)境下能夠有效地檢測(cè)出低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)。在一些空曠的草原地區(qū)，背景雜波相對(duì)均勻，CA-CFAR算法可以準(zhǔn)確地檢測(cè)到低慢小無(wú)人機(jī)。該算法對(duì)非均勻背景雜波非常敏感，當(dāng)存在雜波邊緣或多目標(biāo)情況時(shí)，其檢測(cè)性能會(huì)顯著下降。在城市環(huán)境中，建筑物等造成的雜波邊緣會(huì)使CA-CFAR算法的虛警率大幅增加，導(dǎo)致誤判。有序統(tǒng)計(jì)恒虛警率（OrderedStatisticCFAR，OS-CFAR）算法是為了應(yīng)對(duì)非均勻背景雜波和多目標(biāo)環(huán)境而設(shè)計(jì)的。該算法首先對(duì)參考單元的功率進(jìn)行排序，然后選擇排序后的第k個(gè)值作為背景功率的估計(jì)值。k的選擇通常根據(jù)虛警概率和參考單元數(shù)量等因素確定。OS-CFAR算法通過(guò)對(duì)參考單元進(jìn)行排序，避免了強(qiáng)干擾目標(biāo)對(duì)背景功率估計(jì)的影響，在多目標(biāo)環(huán)境下具有更好的檢測(cè)性能。在多個(gè)低慢小無(wú)人機(jī)同時(shí)出現(xiàn)的場(chǎng)景中，OS-CFAR算法能夠更準(zhǔn)確地檢測(cè)到每個(gè)無(wú)人機(jī)目標(biāo)，而不會(huì)因?yàn)槠渌繕?biāo)的干擾而漏檢。該算法的計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較高，需要進(jìn)行排序操作，對(duì)硬件計(jì)算能力有一定要求。3.3.2結(jié)合微多普勒特征的目標(biāo)識(shí)別方法低慢小無(wú)人機(jī)的旋翼、螺旋槳等部件在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生微多普勒效應(yīng)，這為目標(biāo)識(shí)別提供了獨(dú)特的特征。微多普勒特征是指由于目標(biāo)的微小運(yùn)動(dòng)，如無(wú)人機(jī)旋翼的旋轉(zhuǎn)、機(jī)體的振動(dòng)等，導(dǎo)致雷達(dá)回波信號(hào)在多普勒頻域上產(chǎn)生的細(xì)微變化。不同類(lèi)型的低慢小無(wú)人機(jī)，其旋翼數(shù)量、尺寸、旋轉(zhuǎn)速度等參數(shù)不同，所產(chǎn)生的微多普勒特征也具有明顯差異。通過(guò)對(duì)這些微多普勒特征的分析和提取，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的目標(biāo)識(shí)別。在實(shí)際應(yīng)用中，首先需要對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)的回波信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，常用的時(shí)頻分析方法有短時(shí)傅里葉變換（Short-TimeFourierTransform，STFT）、小波變換（WaveletTransform，WT）和魏格納-威利分布（Wigner-VilleDistribution，WVD）等。短時(shí)傅里葉變換通過(guò)對(duì)信號(hào)加窗后進(jìn)行傅里葉變換，能夠在一定程度上反映信號(hào)的時(shí)頻特性。對(duì)于低慢小無(wú)人機(jī)回波信號(hào)，通過(guò)選擇合適的窗函數(shù)和窗長(zhǎng)，利用STFT可以得到信號(hào)在不同時(shí)間和頻率上的能量分布，從而初步觀察到微多普勒特征。STFT的頻率分辨率和時(shí)間分辨率相互制約，對(duì)于快速變化的微多普勒特征，其分析效果可能不理想。小波變換具有多分辨率分析的特性，能夠在不同尺度上對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，更適合分析非平穩(wěn)信號(hào)。在低慢小無(wú)人機(jī)微多普勒特征提取中，小波變換可以根據(jù)無(wú)人機(jī)回波信號(hào)的特點(diǎn)，選擇合適的小波基函數(shù)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度分解，提取出不同頻率段的微多普勒特征。通過(guò)對(duì)高頻子帶的分析，可以獲取旋翼旋轉(zhuǎn)等高頻微多普勒特征；對(duì)低頻子帶的分析，則有助于了解無(wú)人機(jī)機(jī)體的整體運(yùn)動(dòng)特性。魏格納-威利分布是一種具有高分辨率的時(shí)頻分布方法，能夠更精確地描述信號(hào)的時(shí)頻特性。對(duì)于低慢小無(wú)人機(jī)回波信號(hào)，WVD可以清晰地展現(xiàn)微多普勒特征在時(shí)頻平面上的分布情況，準(zhǔn)確地提取出旋翼旋轉(zhuǎn)頻率、旋轉(zhuǎn)調(diào)制周期等關(guān)鍵參數(shù)。WVD存在交叉項(xiàng)干擾問(wèn)題，在多目標(biāo)或復(fù)雜信號(hào)環(huán)境下，交叉項(xiàng)可能會(huì)掩蓋真實(shí)的微多普勒特征，影響識(shí)別效果。提取微多普勒特征后，通常采用模式識(shí)別算法進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。常用的模式識(shí)別算法有支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）等。支持向量機(jī)通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)分類(lèi)超平面，將不同類(lèi)別的樣本分開(kāi)。在低慢小無(wú)人機(jī)識(shí)別中，將提取的微多普勒特征作為SVM的輸入特征向量，通過(guò)訓(xùn)練SVM模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類(lèi)型低慢小無(wú)人機(jī)的分類(lèi)識(shí)別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線(xiàn)性映射能力和學(xué)習(xí)能力，通過(guò)構(gòu)建合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如多層感知器（Multi-LayerPerceptron，MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）等，對(duì)大量低慢小無(wú)人機(jī)微多普勒特征樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)提取特征并進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。CNN在處理具有空間結(jié)構(gòu)的微多普勒特征圖像時(shí)具有優(yōu)勢(shì)，能夠自動(dòng)提取圖像中的局部特征，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。3.3.3算法在復(fù)雜背景下的適應(yīng)性?xún)?yōu)化低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)往往面臨復(fù)雜的背景環(huán)境，如地雜波、氣象雜波等，這些背景雜波會(huì)嚴(yán)重影響目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別算法的性能，因此需要對(duì)算法進(jìn)行適應(yīng)性?xún)?yōu)化。在抑制地雜波方面，可以采用空時(shí)自適應(yīng)處理（Space-TimeAdaptiveProcessing，STAP）技術(shù)。STAP技術(shù)結(jié)合了空域和時(shí)域的信息，通過(guò)對(duì)雷達(dá)回波信號(hào)在空間和時(shí)間兩個(gè)維度上進(jìn)行聯(lián)合處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)雜波的有效抑制。對(duì)于低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)，假設(shè)陣列天線(xiàn)有M個(gè)陣元，在N個(gè)脈沖重復(fù)周期內(nèi)接收回波信號(hào)。將每個(gè)陣元在每個(gè)脈沖重復(fù)周期內(nèi)接收到的信號(hào)看作一個(gè)時(shí)空采樣點(diǎn)，形成一個(gè)M\timesN的時(shí)空數(shù)據(jù)矩陣。通過(guò)對(duì)該矩陣進(jìn)行分析和處理，利用自適應(yīng)算法調(diào)整每個(gè)時(shí)空采樣點(diǎn)的加權(quán)系數(shù)，使得在雜波方向上形成零陷，從而抑制地雜波。STAP技術(shù)能夠根據(jù)雜波的特性實(shí)時(shí)調(diào)整加權(quán)系數(shù)，有效地抑制不同方向和速度的地雜波，提高低慢小無(wú)人機(jī)信號(hào)的信雜噪比，增強(qiáng)目標(biāo)檢測(cè)能力。針對(duì)氣象雜波，由于氣象雜波的強(qiáng)度和速度分布具有一定的統(tǒng)計(jì)特性，可以采用基于統(tǒng)計(jì)模型的雜波抑制方法。通過(guò)對(duì)氣象雜波的大量觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立氣象雜波的統(tǒng)計(jì)模型，如高斯分布模型、對(duì)數(shù)正態(tài)分布模型等。在目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中，根據(jù)建立的統(tǒng)計(jì)模型估計(jì)氣象雜波的功率和分布參數(shù)，然后采用相應(yīng)的濾波算法，如卡爾曼濾波、維納濾波等，對(duì)氣象雜波進(jìn)行濾波處理。利用卡爾曼濾波對(duì)氣象雜波進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)，根據(jù)雜波的動(dòng)態(tài)變化實(shí)時(shí)調(diào)整濾波參數(shù)，有效地去除氣象雜波的干擾，提高對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)的檢測(cè)性能。在目標(biāo)識(shí)別方面，為了提高算法在復(fù)雜背景下的魯棒性，可以采用深度學(xué)習(xí)中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)。遷移學(xué)習(xí)是指將在一個(gè)任務(wù)上訓(xùn)練好的模型，遷移到另一個(gè)相關(guān)任務(wù)上進(jìn)行應(yīng)用。在低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)識(shí)別中，可以首先在大量純凈的低慢小無(wú)人機(jī)微多普勒特征樣本上訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型。然后，將該模型遷移到復(fù)雜背景下的低慢小無(wú)人機(jī)識(shí)別任務(wù)中。在遷移過(guò)程中，凍結(jié)模型的部分層，只對(duì)部分層進(jìn)行微調(diào)，利用少量在復(fù)雜背景下采集的樣本對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。這樣可以充分利用在純凈樣本上學(xué)習(xí)到的特征表示，同時(shí)適應(yīng)復(fù)雜背景下的特征變化，提高目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。還可以采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，對(duì)在復(fù)雜背景下采集的少量樣本進(jìn)行擴(kuò)充，如對(duì)微多普勒特征圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、添加噪聲等操作，增加樣本的多樣性，進(jìn)一步提高模型在復(fù)雜背景下的泛化能力。四、信號(hào)處理方法的實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證4.1硬件平臺(tái)搭建4.1.1選用合適的硬件設(shè)備，如FPGA、DSP為了實(shí)現(xiàn)基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理方法，需要選用性能強(qiáng)大且適合的硬件設(shè)備?，F(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）和數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）在雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，本研究也選用了這兩種設(shè)備搭建硬件平臺(tái)。FPGA以其高度的可編程性和并行處理能力，成為雷達(dá)信號(hào)處理的關(guān)鍵硬件之一。在本研究中，選用了Xilinx公司的Kintex-7系列FPGA芯片。該系列芯片具有豐富的邏輯資源和高速數(shù)據(jù)處理能力，能夠滿(mǎn)足DBF算法中大量并行計(jì)算的需求。其內(nèi)部包含大量的查找表（LUT）和觸發(fā)器，可用于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)字邏輯功能，如波束形成算法中的相位補(bǔ)償和加權(quán)求和運(yùn)算。Kintex-7系列芯片具備高速的I/O接口，能夠與其他硬件設(shè)備進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)傳輸，滿(mǎn)足雷達(dá)信號(hào)處理中對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的要求。在多通道信號(hào)接收中，需要將多個(gè)天線(xiàn)單元接收到的信號(hào)快速傳輸?shù)紽PGA進(jìn)行處理，Kintex-7系列芯片的高速I(mǎi)/O接口可以確保信號(hào)的及時(shí)傳輸，避免數(shù)據(jù)丟失。DSP則以其強(qiáng)大的數(shù)字信號(hào)處理能力和靈活的編程特性，在雷達(dá)信號(hào)處理中發(fā)揮著重要作用。本研究選用了TI公司的TMS320C6678多核DSP芯片。該芯片采用了高性能的C66x內(nèi)核，具有8個(gè)獨(dú)立的處理核，每個(gè)核的運(yùn)行頻率可達(dá)1.25GHz，能夠?qū)崿F(xiàn)高速的數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜的算法運(yùn)算。TMS320C6678芯片支持多種數(shù)據(jù)格式和指令集，具有豐富的片上外設(shè)，如高速以太網(wǎng)接口、SRIO接口等，便于與其他硬件設(shè)備進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)交互。在基于DBF技術(shù)的雷達(dá)信號(hào)處理中，DSP主要負(fù)責(zé)執(zhí)行目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤等算法。對(duì)于恒虛警率檢測(cè)算法、結(jié)合微多普勒特征的目標(biāo)識(shí)別算法以及目標(biāo)跟蹤算法等，TMS320C6678芯片能夠利用其多核優(yōu)勢(shì)，并行處理大量的數(shù)據(jù)，提高算法的執(zhí)行效率和實(shí)時(shí)性。通過(guò)選用XilinxKintex-7系列FPGA和TITMS320C6678多核DSP芯片，構(gòu)建了一個(gè)高性能的硬件平臺(tái)，為基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理方法的實(shí)現(xiàn)提供了堅(jiān)實(shí)的硬件基礎(chǔ)。這兩種硬件設(shè)備相互配合，F(xiàn)PGA負(fù)責(zé)處理高速、大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)，如多通道信號(hào)的接收和波束形成；DSP則專(zhuān)注于執(zhí)行復(fù)雜的算法，如目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤，實(shí)現(xiàn)了硬件資源的優(yōu)化利用，提高了整個(gè)雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng)的性能。4.1.2硬件系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)與接口實(shí)現(xiàn)硬件系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，合理的架構(gòu)設(shè)計(jì)能夠確保系統(tǒng)各部分之間的高效協(xié)作和數(shù)據(jù)的順暢傳輸。本硬件系統(tǒng)主要由射頻前端、數(shù)據(jù)采集模塊、FPGA處理模塊、DSP處理模塊和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與顯示模塊組成。射頻前端負(fù)責(zé)接收來(lái)自低慢小無(wú)人機(jī)的回波信號(hào)，并對(duì)其進(jìn)行初步處理，包括信號(hào)的放大、濾波和下變頻等操作。通過(guò)低噪聲放大器（LNA）將微弱的回波信號(hào)進(jìn)行放大，提高信號(hào)的幅度，增強(qiáng)其抗干擾能力；利用帶通濾波器去除信號(hào)中的雜波和干擾，保留與低慢小無(wú)人機(jī)回波信號(hào)頻率相關(guān)的部分；采用混頻器將射頻回波信號(hào)下變頻到中頻或基帶，便于后續(xù)的數(shù)字信號(hào)處理。射頻前端的性能直接影響到整個(gè)雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)靈敏度和抗干擾能力，因此在設(shè)計(jì)時(shí)需要選用高性能的射頻器件，并進(jìn)行精確的電路設(shè)計(jì)和調(diào)試。數(shù)據(jù)采集模塊主要由高速模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）組成，其作用是將射頻前端輸出的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，以便后續(xù)的數(shù)字信號(hào)處理。選用的ADC需要具備高速、高精度的特性，以滿(mǎn)足雷達(dá)信號(hào)處理對(duì)數(shù)據(jù)采樣率和量化精度的要求。在本系統(tǒng)中，采用了一款采樣率為500MSPS、分辨率為14位的ADC芯片，能夠?qū)夭ㄐ盘?hào)進(jìn)行高速、精確的采樣。數(shù)據(jù)采集模塊還需要與FPGA處理模塊進(jìn)行高速數(shù)據(jù)傳輸，因此在接口設(shè)計(jì)上采用了高速串行接口，如JESD204B接口，確保數(shù)據(jù)的快速、穩(wěn)定傳輸。FPGA處理模塊是硬件系統(tǒng)的核心部分之一，主要負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)數(shù)字波束形成（DBF）算法和信號(hào)的預(yù)處理。如前文所述，選用的XilinxKintex-7系列FPGA芯片具有強(qiáng)大的并行處理能力和豐富的邏輯資源，能夠高效地實(shí)現(xiàn)DBF算法中的相位補(bǔ)償、加權(quán)求和等運(yùn)算。FPGA處理模塊還需要與數(shù)據(jù)采集模塊、DSP處理模塊和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。與數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)JESD204B接口接收采樣后的數(shù)字信號(hào)；與DSP處理模塊通過(guò)高速串行接口（如SRIO接口）進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，將經(jīng)過(guò)DBF處理和預(yù)處理后的信號(hào)發(fā)送給DSP進(jìn)行進(jìn)一步處理；與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊通過(guò)DDR3存儲(chǔ)器接口進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和讀取，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的緩存和管理。DSP處理模塊主要負(fù)責(zé)執(zhí)行目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤等復(fù)雜算法。選用的TITMS320C6678多核DSP芯片能夠利用其多核優(yōu)勢(shì)，并行處理大量的數(shù)據(jù)，提高算法的執(zhí)行效率。DSP處理模塊通過(guò)SRIO接口接收來(lái)自FPGA處理模塊的數(shù)據(jù)，然后執(zhí)行恒虛警率檢測(cè)算法、結(jié)合微多普勒特征的目標(biāo)識(shí)別算法以及目標(biāo)跟蹤算法等。將處理后的結(jié)果通過(guò)網(wǎng)絡(luò)接口（如以太網(wǎng)接口）發(fā)送給數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與顯示模塊，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和顯示。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與顯示模塊負(fù)責(zé)存儲(chǔ)處理后的雷達(dá)數(shù)據(jù)，并將目標(biāo)信息以直觀的方式呈現(xiàn)給操作人員。采用大容量的硬盤(pán)或固態(tài)硬盤(pán)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)的安全性和長(zhǎng)期保存。通過(guò)顯示器（如液晶顯示器）將目標(biāo)的位置、速度、航向等參數(shù)以及雷達(dá)回波圖像等信息顯示出來(lái)，操作人員可以通過(guò)人機(jī)交互界面進(jìn)行參數(shù)設(shè)置、任務(wù)規(guī)劃等操作。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與顯示模塊還可以與其他系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享，如將雷達(dá)數(shù)據(jù)傳輸給指揮控制系統(tǒng)，為決策提供支持。在硬件系統(tǒng)的接口實(shí)現(xiàn)方面，各模塊之間的接口設(shè)計(jì)至關(guān)重要，需要確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確性、穩(wěn)定性和高速性。除了上述提到的JESD204B接口、SRIO接口和以太網(wǎng)接口外，還需要合理設(shè)計(jì)電源接口、時(shí)鐘接口等。電源接口需要提供穩(wěn)定的電源供應(yīng)，滿(mǎn)足各硬件設(shè)備的功耗需求，并采用電源管理技術(shù)，降低系統(tǒng)的功耗。時(shí)鐘接口則需要提供高精度的時(shí)鐘信號(hào)，作為各模塊的時(shí)間基準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)處理和傳輸?shù)耐叫?。通過(guò)精心設(shè)計(jì)硬件系統(tǒng)的架構(gòu)和接口，實(shí)現(xiàn)了各模塊之間的高效協(xié)作和數(shù)據(jù)的順暢傳輸，為基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理方法的實(shí)現(xiàn)提供了可靠的硬件平臺(tái)。4.1.3硬件平臺(tái)的性能測(cè)試與優(yōu)化硬件平臺(tái)搭建完成后，對(duì)其進(jìn)行性能測(cè)試與優(yōu)化是確保系統(tǒng)能夠滿(mǎn)足低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)需求的關(guān)鍵步驟。性能測(cè)試主要包括處理速度、功耗等方面的測(cè)試，通過(guò)測(cè)試結(jié)果分析硬件平臺(tái)的性能瓶頸，進(jìn)而采取相應(yīng)的優(yōu)化措施。處理速度是衡量硬件平臺(tái)性能的重要指標(biāo)之一。對(duì)于基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理硬件平臺(tái)，處理速度直接影響到系統(tǒng)對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)和跟蹤能力。在處理速度測(cè)試中，采用實(shí)際的低慢小無(wú)人機(jī)回波信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，模擬不同的飛行場(chǎng)景和目標(biāo)數(shù)量。通過(guò)測(cè)量從信號(hào)采集到目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤結(jié)果輸出的時(shí)間間隔，評(píng)估硬件平臺(tái)的處理速度。在測(cè)試過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)當(dāng)目標(biāo)數(shù)量較多或信號(hào)復(fù)雜度較高時(shí)，硬件平臺(tái)的處理速度會(huì)有所下降，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。為了優(yōu)化處理速度，對(duì)FPGA和DSP的算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了優(yōu)化。在FPGA中，通過(guò)優(yōu)化代碼結(jié)構(gòu)和邏輯設(shè)計(jì)，減少不必要的計(jì)算步驟，提高并行處理效率。采用流水線(xiàn)技術(shù)，將復(fù)雜的運(yùn)算過(guò)程分解為多個(gè)階段，每個(gè)階段并行執(zhí)行，從而提高整體的處理速度。在DSP中，充分利用其多核優(yōu)勢(shì)，合理分配任務(wù)到各個(gè)核心，實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算。對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，采用高效的算法實(shí)現(xiàn)方式，減少計(jì)算量，提高算法的執(zhí)行效率。通過(guò)這些優(yōu)化措施，硬件平臺(tái)的處理速度得到了顯著提升，能夠滿(mǎn)足對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)目標(biāo)的實(shí)時(shí)處理需求。功耗也是硬件平臺(tái)性能的重要考量因素，尤其是在一些對(duì)功耗有嚴(yán)格限制的應(yīng)用場(chǎng)景中，如便攜式雷達(dá)設(shè)備或需要長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的雷達(dá)系統(tǒng)。在功耗測(cè)試中，使用專(zhuān)業(yè)的功耗測(cè)試設(shè)備，測(cè)量硬件平臺(tái)在不同工作狀態(tài)下的功耗。測(cè)試結(jié)果顯示，F(xiàn)PGA和DSP在高負(fù)載運(yùn)行時(shí)功耗較高，這不僅會(huì)增加能源消耗，還可能導(dǎo)致設(shè)備發(fā)熱嚴(yán)重，影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。為了降低功耗，采取了一系列的優(yōu)化措施。在硬件設(shè)計(jì)方面，選用低功耗的硬件設(shè)備，如低功耗的FPGA芯片和DSP芯片。優(yōu)化硬件電路設(shè)計(jì)，減少不必要的電路損耗，如合理選擇電源芯片和布線(xiàn)方式，降低電源傳輸過(guò)程中的能量損耗。在軟件方面，采用動(dòng)態(tài)電源管理技術(shù)，根據(jù)硬件平臺(tái)的工作負(fù)載動(dòng)態(tài)調(diào)整電源電壓和頻率。當(dāng)系統(tǒng)負(fù)載較低時(shí)，降低電源電壓和頻率，減少功耗；當(dāng)系統(tǒng)負(fù)載較高時(shí)，提高電源電壓和頻率，確保系統(tǒng)性能。通過(guò)這些功耗優(yōu)化措施，硬件平臺(tái)的功耗得到了有效降低，提高了系統(tǒng)的能源效率和穩(wěn)定性。除了處理速度和功耗外，還對(duì)硬件平臺(tái)的其他性能指標(biāo)進(jìn)行了測(cè)試和優(yōu)化，如數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性、可靠性等。在數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性測(cè)試中，通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)傳輸大量數(shù)據(jù)，觀察數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中是否出現(xiàn)丟包、錯(cuò)誤等情況。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定，對(duì)接口電路和驅(qū)動(dòng)程序進(jìn)行檢查和優(yōu)化，確保數(shù)據(jù)的可靠傳輸。在可靠性測(cè)試中，模擬各種惡劣環(huán)境條件，如高溫、低溫、潮濕、振動(dòng)等，測(cè)試硬件平臺(tái)在不同環(huán)境下的工作性能。根據(jù)測(cè)試結(jié)果，對(duì)硬件平臺(tái)進(jìn)行防護(hù)設(shè)計(jì)和加固處理，提高其在惡劣環(huán)境下的可靠性。通過(guò)對(duì)硬件平臺(tái)的性能測(cè)試與優(yōu)化，使其性能得到了全面提升，能夠滿(mǎn)足基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理的實(shí)際需求，為低慢小無(wú)人機(jī)的有效探測(cè)提供了可靠的硬件保障。4.2軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)4.2.1基于特定編程語(yǔ)言的算法實(shí)現(xiàn)在基于DBF技術(shù)的低慢小無(wú)人機(jī)探測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng)中，軟件設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)各種信號(hào)處理算法的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本研究采用了C++和MATLAB兩種編程語(yǔ)言相結(jié)合的方式，充分發(fā)揮它們各自的優(yōu)勢(shì)，以實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的信號(hào)處理。C++語(yǔ)言以其高效的執(zhí)行效率和對(duì)硬件資源的直接控制能力，成為實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理算法的核心語(yǔ)言。在信號(hào)接收與預(yù)處理模塊中，利用C++編寫(xiě)多通道信號(hào)接收程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)陣列天線(xiàn)各通道信號(hào)的實(shí)時(shí)采集和同步處理。通過(guò)直接控制硬件接口，如ADC的控制和數(shù)據(jù)讀取，能夠確保信號(hào)采集的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。在信號(hào)預(yù)處理環(huán)節(jié)，利用C++實(shí)現(xiàn)濾波和增益控制算法。對(duì)于低通濾波算法，可以采用C++編寫(xiě)的數(shù)字濾波器實(shí)現(xiàn)，通過(guò)設(shè)計(jì)合適的濾波器系數(shù)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理，去除高頻噪聲。在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)增益控制（AGC）算法時(shí)，C++能夠快速地對(duì)信號(hào)幅度進(jìn)行監(jiān)測(cè)和調(diào)整，根據(jù)信號(hào)的實(shí)時(shí)強(qiáng)度動(dòng)態(tài)調(diào)整增益，確保信號(hào)在后續(xù)處理中處于合適的動(dòng)態(tài)范圍。在基于DBF的波束形成算法實(shí)現(xiàn)中，C++同樣發(fā)揮了重要作用。傳統(tǒng)的延遲求和（DAS）算法和改進(jìn)的自適應(yīng)波束形成算法，如基于最小方差無(wú)失真響應(yīng)（MVDR）的改進(jìn)算法，都可以用C++高效實(shí)現(xiàn)。以MVDR算法為例，通過(guò)C++編寫(xiě)矩陣運(yùn)算函數(shù)，計(jì)算接收信號(hào)的協(xié)方差矩陣，并根據(jù)優(yōu)化算法求解加權(quán)系數(shù)，實(shí)現(xiàn)波束在期望方向上的增強(qiáng)和干擾方向上的抑制。在計(jì)算協(xié)方差矩陣時(shí)，C++的高效運(yùn)算能力能夠快速處理大量的信號(hào)數(shù)據(jù)，提高算法的執(zhí)行速度。對(duì)于特征空間分解算法，如多重信號(hào)分類(lèi)（MUSIC）算法，C++可以通過(guò)編寫(xiě)復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)協(xié)方差矩陣的特征分解，準(zhǔn)確估計(jì)信號(hào)的來(lái)波方向，提高對(duì)低慢小無(wú)人機(jī)角度測(cè)量的精度。MATLAB則以其強(qiáng)大的數(shù)學(xué)計(jì)算和可視化功能，在算法開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證階段發(fā)揮了重要作用。在算法設(shè)計(jì)初期，利用MATLAB進(jìn)行算法的原型開(kāi)發(fā)和仿真驗(yàn)證。通過(guò)MATLAB的信號(hào)處理工具箱和通信工具箱，可以快速實(shí)現(xiàn)各種信號(hào)處理算法的原型，如數(shù)字波束形成算法、目標(biāo)檢測(cè)算法等。在