Influence Factor to the Low-Elevation Detection Performance of Phased Array Radar in Ship and the Improvement Method

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2023.04.009

Abstract

Abstract:

To improve the low-elevation detection performance of ship-borne phased array radar， the low angle multi-path model， sea surface reflection model and elevation estimation model of phased array radar （PAR） are established. The relationship between low-elevation angle accuracy of ship-borne PAR and angle estimation method， radar frequency， beam direction， sea state and beam width is systematically analyzed through simulation. The results show that sum-sum angle estimation method， lower beam width by improved beam weight， higher beam direction of angle estimation sum beam， multi-frequency smoothing are benefit for low-elevation angle accuracy improvement. A low-elevation angle estimation method which takes advantage of all the factors above is proposed， which has achieved excellent real-world application results and significant engineering practical prospects.

Key words: phased array radar（PAR）, multi-path effect, low-elevation angle estimation, multi-frequency smoothing, low angle multi-path model

摘要：

以提升舰载相控阵雷达低角探测精度为目标。建立了海面低空多路径模型、海面反射模型、相控阵雷达俯仰测角模型；通过仿真系统性分析了舰载相控阵雷达低空测角精度与测角方式、工作频率、波束指向、海况、波束宽度等因素之间的关系，结果表明，采用和和比幅测角方法、优化加权方式减小波束宽度、适当抬高测角和波束指向、采用多频点平滑测角等手段有利于低空测角精度的提升；提出一种综合利用上述因素的低空测角方法，取得了优异的实装应用效果，工程实用前景显著。

关键词: 相控阵雷达, 多径效应, 低角探测, 多频点平滑, 低空多路径模型

CLC Number:

TN958.92

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刘鹏, 寇鹏飞, 赵凯恒. 舰载相控阵雷达低空测角精度影响因素及改善方法[J]. 现代防御技术, 2023, 51(4): 69-77.

Figures/Tables 21

Fig. 1 Illustration of multi-path effect

Table 1 Relationship between sea state and σh

海态数	蒲福风级	风速/（m·s^-1）	$σ h$ /m
0	1	0.3~1.5	0.03
1	2	1.6 ~3.3	0.10
2	3	3.4~5.4	0.33
3	4	5.5~7.9	0.50
4	5	8.0~10.7	0.83
5	6	10.8~13.8	1.33
6	7	13.9~17.1	1.65
7	8	17.2~20.7	2.50
8	9	20.8~24.4	3.33

Table 1 Relationship between sea state and σh

海态数	蒲福风级	风速/（m·s^-1）	$σ h$ /m
0	1	0.3~1.5	0.03
1	2	1.6 ~3.3	0.10
2	3	3.4~5.4	0.33
3	4	5.5~7.9	0.50
4	5	8.0~10.7	0.83
5	6	10.8~13.8	1.33
6	7	13.9~17.1	1.65
7	8	17.2~20.7	2.50
8	9	20.8~24.4	3.33

Fig. 2 Illustration of the line array

Fig. 3 Signal amplitude of sum-sum amplitude comparison method （blue）， signal amplitude of sum-difference amplitude comparison method （red）

Fig. 4 First difference of sum-sum amplitude comparison method （a）， first difference of sum-difference amplitude comparison method （b）

Fig. 5 Error histogram of sum-sum amplitude comparison method （a）， error histogram of sum-difference amplitude comparison method （b）

Fig. 6 Signal amplitude of sum-sum amplitude comparison method （when the beam points to 0 °）

Fig. 7 Signal amplitude of sum-sum amplitude comparison method （9GHz is blue，3GHz is red）

Fig. 8 First difference of sum-sum amplitude comparison method when using different frequency

Fig. 9 Error histogram of sum-sum amplitude comparison method when using different frequency

Fig. 10 Signal amplitude of sum-sum amplitude comparison method when beam points to 2°（blue）， 2.4°（red）

Fig. 11 First difference of sum-sum amplitude comparison method when beam points to 2°（a）， 2.4°（ b）

Fig. 12 Error histogram of sum-sum amplitude comparison method when beam points to 2°（a）， 2.4°（ b）

Fig. 13 Signal amplitude of sum-sum amplitude comparison method when sea state is Level 1 （blue）， Level 5 （red）

Fig.14 First difference of sum-sum amplitude comparison method when sea state is Level 1 （a）， Level 5 （b）

Fig. 15 Error histogram of sum-sum amplitude comparison method when sea state is Level 1 （a）， Level 5 （b）

Fig. 16 Algorithm optimization flow chart of angle measurement

Fig. 17 Signal amplitude of sum-sum amplitude comparison method when using one frequency （a）， three frequency smoothing（b）

Fig.18 First difference before optimization algorithm（a）， after optimization algorithm （b）

Fig.19 Error distribution of sum-sum amplitude comparison method before improving algorithm（a），after improving algorithm（b）

Fig. 20 Algorithm in this paper（blue）， algorithm of using traditional sum-sum amplitude comparison （red）

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