航海雷达认知学习关键技术浅析

航海雷达认知学习关键技术浅析

任伟 ,徐志航,钟泽华

（中国卫星海上测控部，江苏 江阴 214431）

摘要：航海雷达（Marine Radar）是保障船舶安全航行的重要航海仪器，是船舶实现测位、引航、避碰和标绘的基础。为了介绍航海雷达新技术研究与发展状况，本文以基于认知学习的航海雷达关键技术研究现状为切入点，对海域环境特性参数数据库，海杂波特性认知方法和海上目标检测认知方法进行汇总阐述，对航海雷达的进一步性能分析和设计生产有一定的价值。

关键词：航海雷达；认知学习；海杂波；目标检测

1 介绍

航海雷达（Marine Radar）主要包括岸基航海雷达和船载航海雷达。岸基航海雷达对海域使用，单个雷达海域扫描半径约10海里，通常会在海岸和港口沿岸布置，形成岸基雷达链，形成对沿岸海域和港口航道等形成全覆盖的连续检测系统。船载航海雷达是保障船舶安全航行的重要航海仪器，具有船舶航行定位、船舶行驶避让、特殊能见度条件下航道引导等功用，是船舶实现测位、引航、避碰和标绘的基础。

区别于雷达系统中的其它如机载雷达、侦查雷达、气象雷达等，航海雷达受限于水文背景、海洋气象环境、复杂海域杂波等条件，并困于其强调的具体应用场景和使用要求，使得航海雷达不断满足实际应用要求的同时，削弱了对航海雷达新技术的研究与发展。

航海雷达在航行时面临着诸多不同海况四：船舶航行常处于诡变莫测的海洋气象环境条件下，严重的影响了航海雷达的探测精度和效果；日益发展的国际航运趋势和海域运输要求使得海域检测目标数目大大增加，航海雷达探测信号之间的相互影响也日益增大；长期高强度的航行任务，对航海雷达的维修性及可靠性要求、耐盐碱度要求也有极高的标准。

因此，为了区别于航海雷达传统的不考虑目标水域环境条件的工作模式，考虑水文背景，复杂海域杂波等条件的匹配性，本文开展基于认知学习的航海雷达关键技术研究现状的研究。

2 航海雷达特点

目前航海雷达逐渐呈现出构成形式多样、载波形式多样、频段配合多样和功能智能化等特点。常见的航海雷达构成形式有二单元雷达和三单元雷达两种。二单元雷达具有安装应用广，探测距离远，存在波导损耗等特点；三单元雷达具有运维简单，探测距离近，无波导损耗等特点；两种雷达均能通过雷达组网实现信息交换。

根据载波形式的不同，主要可分为非相参性雷达、准相参性雷达和相参性雷达三种。早期的航海雷达采用载波形式为非相参性的雷达，非相参性雷达脉冲的载波相位是非确定的，其信号会存在相位偏移；相参性雷达的初始脉冲可以是随机相位的，而后序脉冲相位与初始脉冲相位具有确定性，不会发生相位偏移；准相参性雷达介于二者之间，通过对信号进行自动频率控制处理，获得中频相参性的信号。航海雷达一般为相参性雷达，相参性雷达的脉冲是连续且具确定性的，能够通过快速傅里叶变换进行相参积累。而对非相参性雷达的脉冲信号的处理，需要非相干积累，进行简单包络相加运算，同等条件下非相参雷达的信噪比劣于相参性雷达。

船舶行驶途中需要进行探测目标的精确定位及跟踪，目前航海雷达主要选择厘米波雷达（频域3～30GHz、波长1cm～10cm）。X频段雷达具有结构简单，测距及定位精准、海杂波过滤能力强等优点，是目前船载航海雷达应用最多的工作频段。S频段和C频段通常在行驶海域内衰减程度低，适合执行在恶劣海况和复杂海域杂波条件下的海清探测任务。而多数船舶为保证航行安全，均配置两型频段的雷达，进行组合搭配使用，如组合使用X和S频段雷达。

随着航海雷达的技术发展，船舶行驶过程中，航海雷达与电子海图信息显示系统、船舶自动识别系统等均进行匹配运用，从而使得航行船舶具备有海图叠加显示功能、自动标绘功能、自动识别目标融合以及专家分析功能和多航海雷达组网检测功能等2］。丰富了航海雷达的使用场景，实现了船舶测位、引航、避碰和标绘等，从而极大的保障了航海船舶的安全航行。

3 国内外航海雷达认知学习研究现状

2006年，航海雷达的认知学习概念被提出，航海雷达通过在对海域环境信

号数据的持续处理中，以认知学习的方式不断采集和积累特征信号，并用获得的特征信号来迭代优化对海域环境信号数据的处理，从而形成发射机-海域环境反馈信号-接收机-认知学习信号处理-发射机的动态信号反馈系统。随着人工智能技术在航海雷达上的应用，使得航海雷达的认知学习得到更全面的发展，具备有高精度感知、认知学习以及推理演绎的能力。依据人大脑思维的认知学习过程，构建认知雷达的基本框架，如图1所示：

统计参数估计与环境概率决策

图1认知学习雷达基本框架

认知学习雷达的最基本特性就是感知一运动循环，认知学习雷达通过感知接收机获得的概率模型参数，依据发射机的动态编程，再结合雷达环境对接收机进行最有处理，从而建立接收机和发射及间反馈的数学模型。感知一行动循环和记忆循环的认知学习雷达框架，如图2所示：

图2感知一行动循环和记忆循环的认知学习雷达框架

3.1 海域环境特性认知

航海雷达的认知学习需要对海域环境特性进行认知（3］，并通过记忆形成海域环境特性参数数据库，用以辅助航海雷达认知学习信号处理工作的进行。包括有在频谱拥挤认知雷达下对海域电磁环境的认知、对海域地理环境的认知、对海域环境海上目标分布特性及参数特征的认知、对海域环境特征信号中的环境干扰信号影响的认知、雷达感知对海域环境特性的认知过程等，也如同人类感知环境一样需要经历发现、记忆、处理和理解四个阶段，需要持续进行认知迭代。

3.2 目标检测影响因素

海上杂波是影响雷达进行目标检测的主要干扰对象，海杂波产生机理复杂，影响因素繁复，且信号特征呈现高度非平稳性，严重影响检测目标的信号特征。影响认知雷达目标检测的因素主要包括有海面反散射系数、海面回波、风速、风向和信号带宽等。

海面反散射系数基于PM海谱进行电磁散射计算，得到每个单元面的反散射

系数，最终获得整个海域场景的反散射系数矩阵，也称反散射系数图。海面反散

射系数计算框图如图3所示。

图3海面反散射系数计算框图

海面回波基于上述得到的海面反散射系数图，利用时域相干积累，得到航海雷达发射不同信号条件下，海域场景所有的时变海面的雷达回波。海面回波的计算框图如图4所示。

图4 海面回波计算框图

海风是影响海面目标检测的主要影响因素，参数化表示主要是风速及风向的影响。海面回波的频幅主要受海域各单元面的起伏振动的影响，根据PM海谱和动态海面模型，可以得知海面回波在大尺度上随着基波一起振动，而各分量谐波随反射面的振动变化，且当风速越高，反射面变化越剧烈，海面回波的频幅起伏程度越高，对海面目标检测的影响也越大。另外，海面风向由逆向转为侧向时，海面回波的频幅削弱，并出现峰值频率偏移现象。

航海雷达发射信号的信号带宽也是影响海面目标检测的主要因素，当信号带宽增大时，海面回波频幅渐小，峰值频率偏移的幅度也渐小，近乎无明显变化。当信号带宽变小时，反散射目标体数目增多，产生较多的峰值频率，且会影响海面回波的目标频幅。

此外，众多学者提出并认可的影响海面目标检测的因素：雷达极化方式、中

心频率、入射角度等，本文未进行展开讨论。

3.3 海上目标检测认知

海上目标检测认知的基本目的，是将检测目标的特征信号参数在众多海杂波包络下从海域环境信号中准确提取出来。马晓岩5在《现代雷达信号处理》一书中，归纳总结的基于统计特性的检测方法和基于信号特征的目标检测方法，是目前最常用的两类判断海域背景信号中是否存在海上目标检测信号的方法。后续学者提出和应用的海上目标检测认知方法包括有：基于非特征参数的虚警率试验归纳法、基于海杂波图谱的虚警率控制方法，基于非特征参数的虚警率试验归纳法和基于海杂波图谱的虚警率控制方法不能抑制海杂波信号特征，也无法提取海杂波的信号特征。基于特征参数的虚警率控制方法，实现了对海杂波信号的抑制，以及对海上目标信号的提取处理，同时也能获得海杂波的信号特征。

卢术平［6）基于知识的雷达目标检测研究，阐述了对海杂波特性的分析研究。介绍了将海域环境特性参数数据库与CFAR目标检测处理方法结合，给出建立新型海域环境特性参数动态数据库的方法；针对基于CFAR目标检测处理方法的非线性海杂波检测问题，提出了利用先验统计参数来表达非线性程度，以削弱非线性海杂波的影响程度；和一种基于参量t的对数函数的Log-t CFAR目标监测处理方法，对海杂波干扰信号的幅值进行压缩，使得海杂波信号得到有效抑制。

基于现代仿真算法和技术的进步，预设海况参数的雷达参数的海杂波仿真研究也得以开展。海杂波的仿真计算需要反应现实海域存在的海杂波特征，包含有反散射信号、幅值信号、时域信号相关性等，同时还需明确航海雷达的参数设定。截止目前，诸多学者和研究人员提出了众多相关案例，但均不能完全表现出真实海杂波的全部特性，仍需待后续深入的研究及相关技术的发展。

4 结束语

如前所述，对基于认知学习的航海雷达关键技术研究现状中所提及的海域环境特性参数数据库，海杂波特性认知方法和海上目标检测认知方法进行汇总阐述，对航海雷达的进一步分析研究和设计生产有一定的借鉴和参考价值。

参考文献

［1］张杨，曾浩，察豪等．国外航海雷达现状及发展趋势［J］电讯技术，2013,53（12）：1649-1653．

［2］赵登平．世界海用雷达手册［M］北京：国防工业出版社，2007．

［3］柳毅．认知航海雷达关键技术研究［D］．大连海事大学，2020．

［4］袁铁柱 认知雷达杂波抑制波形自适应研究［D］国防科技大学，2013．

［5］马晓岩．现代雷达信号处理［M］．北京：国防工业出版社，2013．

［6］卢术平．基于知识的雷达目标检测与波形设计算法研究［D］．电子科技大学，2018．