DPI Suppression for Non-cooperative Bistatic Radar Based on Direction-Preserving Orthogonality of Signal Eigenvectors
本文提出了一种针对非合作双基雷达的DPI抑制方法，该方法利用信号特征向量的方向保持正交性，在去相干后消除干扰分量，从而提高目标DOA估计精度。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
在雷达领域，存在着一个长期限制我们观察周围世界能力的根本挑战。传统的雷达系统通过发射自身强大的无线电波，并监听从飞机或船只等物体反射回来的微弱回波来工作。虽然这种方式行之有效，但这些系统的建造费用昂贵，且极易被敌人定位和摧毁。为了解决这个问题，工程师们开发了一种更聪明的方案，称为被动双基雷达（passive bististatic radar）。这类系统不再携带自己的发射机，而是充当“沉默的倾听者”，利用第三方正在广播的无线电波——例如电视台、移动电话塔或卫星导航系统——来照射目标。接收机只需等待这些信号从目标反射并返回即可。这种方法成本更低、更难被探测，且在冲突中具有更高的生存能力。然而，这个巧妙的技巧也带来了一个巨大的障碍：接收机试图捕捉的信号往往会被原始广播本身所淹没。从发射机到接收机的直接路径无线电波，其强度往往比来自远处飞机的微弱反射信号强出数百万倍。这种被称为“直通干扰”（direct-path interference）的压倒性噪声，就像一束让传感器失明的聚光灯，使得除非能设法消除这种干扰，否则几乎不可能发现目标。
中国空军工程大学的研究人员开发了一种新的数学技术，旨在解决这个使传感器失明的难题，且无需精确知道干扰的具体来源。在研究中，他们专注于接收天线阵列接收到的无线电信号的隐藏结构。当无线电信号撞击一组天线时，收集到的数据可以分解为被称为“特征向量”（eigenvectors）的基本构建模块。可以将这些特征向量想象成信号能量在天线系统中移动时所采取的独特“方向”或模式。研究人员发现了控制这些模式的一个特定规则：当一个强大的干扰信号和一个微弱的目标回波来自非常不同的方向时，它们对应的特征向量会自然地彼此分离。它们在数学上是正交的，这意味着它们在数据空间中指向完全不同的方向，从而有效地忽略了彼此。即使干扰如此强烈以至于完全掩盖了目标信号，只要这两个源并不位于天线的同一个狭窄波束内，这种分离现象依然成立。
该团队通过模拟三种不同的现实场景来测试这一想法。在第一种场景中，他们模拟了一个强干扰源和一个目标。在第二种场景中，他们在包含一个目标的同时，加入了多个干扰源（如来自建筑物或地形的反射）。在第三种场景中，他们反转了设置，包含一个干扰源和多个目标。在每种情况下，他们都发现，只要干扰和目标并非来自相同的角度，干扰的数学模式就会与目标的模式保持截然不同。干扰特征向量坚定地指向噪声的方向，而目标特征向量则指向感兴趣的物体，两者之间几乎没有重叠。这一发现使研究人员能够创建一种类似于“过滤器”的新算法。该算法并非试图猜测干扰的位置，也不使用单独的天线来监听直接信号，而是简单地识别属于强干扰的数学模式并将其从数据中剔除。一旦这些主导模式被剥离，剩余的数据就能清晰地展现出微弱得多的目标回波。
为了验证其方法，研究人员使用了一个拥有二十个单元的接收天线进行了数千次计算机模拟，这与实际被动雷达系统中所使用的设备类似。他们设置了干扰比目标信号强 60 分贝的情景，这种强度的水平在通常情况下会导致检测变得不可能。当目标和干扰被足够大的角度分隔开时，新算法成功抑制了干扰，并高精度地定位了目标方向。结果表明，即使在信噪比极低的情况下，该系统也能检测到目标，其性能优于几种依赖预先知道干扰位置的现有方法。然而，研究也强调了一个明显的局限性：当目标和干扰来自大致相同的方向时，这种数学上的分离就会失效，算法也无法将二者区分开来。这证实了该技术完全依赖于物理源的分离。
这项工作的意义在于其简洁性和对先验知识的独立性。目前大多数用于清理雷达信号的方法，要么需要一个参考信道来捕获直接干扰信号，要么需要知道干扰源的确切位置才能进行抵消。而这种新方法两者皆不需要。通过利用信号模式的自然数学分离特性，它仅凭主接收阵列收集到的数据即可抑制干扰。研究人员证明，这种方法具有鲁棒性且非常有效，为被动雷达系统在充满强干扰信号的环境中运行提供了一条切实可行的路径。尽管模拟是在受控条件下进行的，但结果表明，这种特征向量消除技术可以显著提高被动雷达的可靠性，使这些沉默的传感器能够看穿噪声，追踪那些此前难以察觉的目标。
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