IRS辅助的无源双基地雷达直达波干扰抑制.pdf
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1、Vol.21 No.5October 2023雷达科学与技术Radar Science and Technology第5期2023年10月DOI:10.3969/j.issn.16722337.2023.05.002IRS辅助的无源双基地雷达直达波干扰抑制邹鲲,杨宾锋,来磊,李伟(空军工程大学信息与导航学院,陕西西安 710077)摘要:无源双基地雷达(Passive Bistatic Radar,PBR)利用外辐射源发射的信号实现对目标的探测,而在回波数据中,外辐射源的直达波干扰(Direct Path Interference,DPI)信号具有较强的功率,容易对弱目标的检测带来影响,因此对
2、直达波的抑制是PBR信号处理的重要内容。智能反射表面(Intelligent Reflect Surface,IRS)可以控制入射波的反射方向,实现对电磁波传播的控制。为此本文将IRS应用于PBR的DPI的抑制,在雷达接收机附近放置IRS,通过优化IRS各个单元的离散相位,将回波中的DPI功率约束在一定范围内,并最大化目标回波的功率。该优化问题是非凸的二次约束二次规划,利用坐标上升法,可以得到较为满意的结果。计算机仿真分析表明,在接收机附近放置中等尺寸的IRS,信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)可以提升8 dB左右。关键词:无源
3、双站雷达;直达波干扰;智能反射表面;坐标上升法;信干噪比中图分类号:TN957.51文献标志码:A文章编号:16722337(2023)05048207Direct Path Interference Suppression for IRSAssisted Passive Bistatic RadarZOU Kun,YANG Binfeng,LAI Lei,LI Wei(School of Information and Navigation,Air Force Engineering University,Xi an 710077,China)Abstract:Passive bistati
4、c radar(PBR)uses the signals transmitted by external emitters to detect targets.In theecho data,the direct path interference(DPI)of external emitters has strong power,which will affect the detection ofweak targets.Therefore,the suppression of DPI is an important part of PBR signal processing.The int
5、elligent reflectionsurface(IRS)can control the reflection direction of the incident wave and realize the control of electromagnetic wavepropagation.For this reason,this paper applies IRS to the suppression of PBR direct wave.By placing IRS near the radar receiver and optimizing the discrete phase of
6、 each element of the IRS,the DPI power is constrained within a certainrange to maximize the power of the target echo.The optimization problem is a nonconvex quadratic constrained quadratic programming.Using the coordinate ascent method,a satisfactory result can be obtained.Computer simulation showst
7、hat the signal to interference plus noise ratio(SINR)can be improved by 8 dB when a medium size IRS is placed nearthe receiver.Key words:passive bistatic radar;DPI;IRS;coordinate ascent method;SINR0引言无源双基地雷达(Passive Bistatic Radar,PBR)利用外辐射源发射的电磁波实现目标的探测1,其工作过程中不发射电磁波,具有电磁隐蔽性,因此对PBR的探测与干扰是较为困难的。其次PB
8、R本身没有电磁波发射装置,相比于常规的有源雷达,其体积更小,机动性更强,造价更便宜。而针对电磁频谱拥挤环境下,PBR工作不占用有限的频谱资源,是一种“绿色”雷达,近些年来,受到了广泛的关注2。PBR 一般具备了两个通道,分别是参考通道和监视通道3。参考通道可以用于接收外辐射源发射的信号,而监视通道则用于接收经目标反射的回波信号。将参考通道的数据与监视通道的数据进行互模糊函数的计算,可以实现目标在距离延迟多普勒频率二维平面上的检测4。监视通道中不可避免地会接收到外辐射源发射的信号,该信号传播距离短,且没有经过目标的反射,其功率常常远大于目标回波信号,从而构成了直达波干收稿日期:20221101;
9、修回日期:20221208基金项目:陕西省自然科学基金(No.2020JM343)邹鲲:IRS辅助的无源双基地雷达直达波干扰抑制2023 年第 5 期扰(Direct Path Interference,DPI)。若监视通道中存在DPI,在利用参考通道的数据进行互模糊函数计算中,会在距离延迟多普勒频率二维平面上存在较大的干扰分量,极大影响了周围弱目标的检测性能。因此DPI的抑制一直是PBR信号处理中的重要问题47。针对DPI的抑制问题,目前有三种途径:一种是物理遮蔽法8,其是在外辐射源与接收机之间构建遮挡物,降低DPI进入监视通道的功率;第二种是空域滤波法911,其是在接收端采用阵列天线,通过
10、控制接收波束,减弱进入接收机的DPI功率;第三种是时域滤波法1214,其是以参考通道信号为期望信号,通过构建自适应滤波器对 DPI及其多径信号进行滤除。每种途径都能在一定程度上实现 DPI 的抑制,而本文提出了一个新的 DPI 抑制途径,即采用架设在接收机附近的智能反射表面(Intelligent Reflect Surface,IRS)实现接收通道中DPI的功率约束,并最大化反射回波功率。智能反射表面15是一种无源低功耗器件,其最为突出的特色是能够通过低功耗的控制电路,实现对入射电磁波的反射方向的控制,目前针对智能反射面的应用主要面向6G无线通信领域16,用来提高频谱利用效率17、物理层安全
11、18、用户的感知与定位等方面1920。在雷达通信一体化方向21,利用IRS可以保证用户通信质量的前提下实现目标的探测。IRS也可以用于提高雷达的探测性能22,特别是在无视线(NonLine of Sight,NLOS)情况下的目标探测问题引起了人们的重视23。截至目前,尚未见到相关公开文献将IRS应用于无源雷达的性能的改善。本文的主要贡献是提出将IRS应用于无源雷达中的直达波抑制的新技术途径,通过在监视通道附近放置一个无源IRS,可以将DPI约束在一定范围内,最大化反射回波的功率。在本文第1节对IRS 辅助的 PBR 的回波信号进行了建模。在第 2节将DPI抑制问题转换为一个非凸的二次约束二次
12、 规 划(Quadratic Constrained Quadratic Programming,QCQP)问题,对于该问题采用坐标上升法24,将DPI功率约束在指定范围内,最大化接收反射回波的功率。在第3节对算法的性能进行了仿真分析,分析结果表明,在接收机附近放置中等尺寸的 IRS,SINR可以提升 8 dB左右。最后给出了全文的结论,并指出下一步研究的内容。1数据模型考虑如图1所示的场景,外辐射源T向空间发射电磁波信号,并假定该空间内存在目标P,监视通道接收机R和智能反射表面S用于目标的探测。监视通道接收机获得的信号主要是由外辐射源发射的信号经过4条路径获得的:第1条是直接从外辐射源T到达
13、监视通道接收机R的直达波信号,该信号也称之为直接路径干扰,其未经过反射,且传播路径端,路径损耗小。第2条是经过目标反射的回波信号,该信号可用于目标的探测,由于该路径经过了一次反射,路径损耗较大,其功率远低于直接路径干扰。第3条是经过智能反射表面反射的直接路径干扰信号。第4条首先经过目标反射后,再经过智能反射表面反射的回波信号。这里假定IRS放置在监视通道接收机附近,考虑到路径损耗,忽略了首先经过IRS反射,再经目标反射的回波。D#T+EER,P6=LS图1IRS辅助PBR直达波抑制示意图在上述考虑的场景中,信号和信号来自IRS的反射信号,可以通过改变IRS各个单元的相位实现对反射信号的控制。要
14、进行DPI的抑制,可以通过优化IRS各个单元的相位,控制反射波的方向,使得IRS反射信号能够在一定程度上抵消直达波信号的同时,IRS反射信号能够与回波信号通过相参累积得到增强。结合上述分析,监视通道接收信号经过下变483雷达科学与技术第 21 卷 第 5 期频后的基带信号可以表示为r()t=r1()t+r2()t+r3()t+r4()t+n()t(1)式中下标分别对应接收的4种类型的信号,n(t)为噪声信号。现对每个类型的信号进行分析。对于信号是直达波信号,其可以表示为r1()t=0s()t-rTRc(2)式中s(t)为外辐源发射的信号的基带形式,rTR表示外辐射源T到监视通道接收机R的距离,
15、c表示电磁波传播速度,该信号的复幅度0可以利用雷达方程计算得到:0=ej2rTRPtGtGr2()42r2TR(3)式中Pt为外辐射源发射机输出功率,Gt为外辐射源天线增益,这里假定外辐射源为全向天线,Gr为监视通道接收机天线增益,这里也假定为全向接收,表示雷达工作波长。外辐射源发射的信号经过目标反射的回波信号可以表示为r2()t=0s()t-rTP+rPRc(4)式中rTP和rPR分别是外辐射源T到目标P的距离,以及目标P到监视通道接收机R的距离。该信号的复幅度可以表示为0=ej2rTP+rPRPtGtpGr2()43r2TPr2PR(5)式中p表示目标的雷达散射截面积。外辐射源辐射的信号经
16、过IRS反射后进入接收机的信号可以表示为r3()t=k=1Kkej()2rTSk+rSkR+ks()t-rTSk+rSkRc(6)其中假定 IRS由 K个相位可控的单元构成,rTSk和rSkR分别是外辐射源T到IRS的第k个单元的距离,以及IRS的第k个单元到监视通道接收机的距离,k表示IRS第k个单元的相位值,信号幅度k可以表示为k=PtGtGr2s()42r2TSkr2SkR(7)式中s表示IRS每个单元的雷达散射截面积。外辐射源发射的信号经过目标后,再经过IRS反射进入监视通道接收机的信号可以表示为r4()t=k=1Kkej()2rTP+rPSk+rSkR+ks()t-rTP+rPSk+
17、rSkRc(8)式中rPSk表示目标P到IRS的第k个单元的距离,该信号幅度k可以表示为k=PtGtGr2ps()44r2TPr2PSkr2SkR(9)本文假定IRS放置在靠近监视通道接收机附近,而且外辐射源发射的信号为窄带信号,经过IRS不同单元反射信号的时间延迟对信号包络的幅度和时延的影响都可以忽略,那么经过IRS的反射信号可以进一步表示为r3()t s()t-rTRcvHSRvTS(10)式中 表示k的平均值,并假定已知,且vTS=ej()2rTS1ej()2rTS2ej()2rTSKT(11)vSR=e-j()2rS1Re-j()2rS2Re-j()2rSKRT(12)=ej1ej2e
18、jK(13)同理,信号也可以进一步表示为r4()t s()t-rTP+rPRcvHSRvPS(14)式中表示kej2rTP的平均值,并假定已知,以及vPS=ej()2rPS1ej()2rPS2ej()2rPSKT(15)综上所述,监视通道接收的基带信号可以表示为r()t=()0+vHSRvTSs()t-rTRc+()0+vHSRvPSs()t-rTP+rPRc+n()t(16)484邹鲲:IRS辅助的无源双基地雷达直达波干扰抑制2023 年第 5 期该信号由3项构成,其中第1项指的是DPI分量,第2项指的是有用信号分量。虽然两个分量在时间上存在区别,但是考虑到DPI的功率较强,即便经过互模糊计
19、算,DPI的影响仍不能忽略。2DPI抑制将IRS放置在监视通道接收机附近,使得监视通道的数据包含了可控分量,因此可以通过设计IRS的相位矩阵减少DPI的分量,即优化问题为P1:min1,2,K|0+vHSRvTS2(17)该方法虽然可以保证监视通道接收数据中的DPI分量最小化,但同时可能导致有用信号分量功率损失。因此本文考虑在保持DPI功率一定的约束条件下,有用信号分量的最大化问题。并进一步还考虑到RIS的相位并不能连续可调,因此相位值来自离散集合:=0,2M,2M()M-1(18)式中M为相位的离散程度,如M=2表示相位只能取0或。由此可以得到如下的优化问题:P2:min1,2,K|0+vH
20、SRvPS2s.t.|0+vHSRvTS2|k,k=1;k=1,2,K(19)式中表示约束值。该优化问题是二次约束二次规划问题,但是优化变量被约束为模1,因此该问题是一个非凸问题,常规的有效优化方法并不能直接适用。解决该问题的方法途径之一就是采用半 定 规 划 松 弛(Semidefinite Relaxation,SDR)方法25,其基本思路是去掉对变量的模1的约束,得到的最优解就是一个K维方阵。如果该矩阵秩为1,那么就容易得到最优解,但通常情况下最优解的秩大于1,需要进行秩1分解,通常的解决办法是采用高斯随机化方法求得。得到的最终值还需要量化为离散的相位。第二种可行的方法是采用流形优化(M
21、anifold Optimization,MO)的思路26,这是因为优化变量的模1约束实际上定义了一个斜流形,通过计算该流形上的黎曼梯度,就可以确定搜索方向,再通过一定的操作,可以将更新的权值拉回(retraction)到流形上。本文结合 IRS的相位取离散值的特点,采用坐标上升(Coordinate Ascent,CA)法进行计算。由于问题(19)是一个带有约束的优化问题,采用CA方法也能得到较好的解决。CA方法首先要在可行域内找到一个可行解,考虑到矩阵是对角矩阵,可以利用0+vHSRvTS=0+T()v*SRvTS(20)式中=ej1ej2ejKT,符号表示 Hadamard乘积,即对应元
22、素相乘。为了更快找到一个可行解(0),可以利用投影矩阵构造:()0=exp j arg()Ik-()v*SRvTS()v*SRvTSTv*SRvTS2g(21)式中g是一个单位协方差的零均值复高斯随机矢量。其基本思路是构造一个随机矢量,将其投影到 与()v*SRvTS正 交 的 子 空 间 上,从 而 使 得T()v*SRvTS最小。IK是 KK 的单位矩阵,arg 算子表示计算复数的角度,表示将相取集合中最接近的值。在获得初始解(0)后,还需代入到式(19)中约束条件进行验算,如果不满足约束条件,还需重新计算,直到获得一个初始可行解。利用初始可行解(0),可以采用迭代的方法对可行解进行更新。
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