作者中心
专家审稿
责编办公
编辑办公
-
摘要: 相较于地基外辐射源雷达，基于卫星信号的外辐射源雷达(即卫星信号外辐射源雷达)具有全球、全时、全天候覆盖等优势，可弥补地基外辐射源雷达在海上覆盖范围不足的限制；相较于中高轨卫星信号，低轨通信卫星信号具有接收功率强、卫星数目多等优势，可为海上目标无源探测提供可观的探测距离与探测精度。面向未来发展需求，该文详细论述了卫星信号外辐射源雷达研究现状与应用前景，给出了以铱星、星链两类低轨通信卫星系统构建高低频宽窄带融合的低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统的可行性分析，据此总结了研发低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统面临的技术挑战与候选解决思路。上述研究可为广域范围内，外辐射源雷达探测提供重要参考。Abstract: Compared to ground-based external radiation source radar, satellite signal-based external radiation source radar (i.e., satellite signal external radiation source radar) offers advantages such as global, all-time, and all-weather coverage, which can compensate for the limitations of ground-based external radiation source radar in terms of maritime coverage. In contrast to medium and high-altitude satellite signals, Low-Earth Orbit (LEO) communication satellite signals have advantages such as strong reception power and a large number of satellites, which can provide substantial detection range and accuracy for passive detection of maritime targets. In response to future development needs, this paper provides a detailed discussion of the research status and application prospects of satellite signal external radiation source radar, and presents a feasibility analysis for constructing a low-earth orbit communication satellite signal external radiation source radar system using Iridium and Starlink, two types of LEO communication satellite systems, which integrates high and low frequencies with both wide and narrow bandwidths. Based on this, the paper summarizes the technical challenges and potential solutions in the development of low-earth orbit communication satellite signal external radiation source radar systems. The aforementioned research can serve as an important reference for wide-area external radiation source radar detection.
-
1. 引言
主动雷达，亦被称为有源雷达，尽管在信息获取上自主性强、精度高，但其生存能力易受威胁。外辐射源雷达[1−4]，又称为被动雷达或无源雷达，利用第三方非合作辐射源发射的电磁信号照射目标，被动地接收目标散射信号以获取目标方位、速度等信息；其收发站分置、接收站无源工作，不仅节约了频谱资源，还具有较好的综合四抗能力。图1给出了卫星信号外辐射源雷达的工作原理，其可概述为：接收站同时接收来自非协作卫星辐射源的直达波及其照射目标后产生的散射波，经杂波抑制和两通道互相关处理后，提取目标的到达时间、多普勒频移，进一步解算出目标的位置、速度等信息。
图 1 卫星信号外辐射源雷达探测示意图Figure 1. System architecture of passive radar using satellite signals外辐射源雷达的历史可以追溯到1935年，英国Willis等人[5]建立了第一部双基地雷达实验系统，利用BBC短波电台信号成功探测到一架飞机；1943年，世界首部进入实战的外辐射源雷达“德国Klein Heidelberg系统”研制成功[6]，首次显现出相较于主动雷达的抗干扰能力。从第二次世界大战到20世纪90年代中期，为外辐射源雷达研究的停滞期。1994年，伦敦大学Griffiths等人[7]利用模拟电视信号进行飞机目标的探测，开启了外辐射源雷达技术高速发展期。自此美国“Silent Sentry”[8,9]、德国“PAPADE”[10,11]、法国“Thales HA100”[12]、捷克“TAMARA KRTP-86 Trash bin”[13]、中国“YLC-20”和“DWL002”[14]等外辐射源雷达相继被成功研制并投入实际应用。
宏观上外辐射源雷达可利用的外辐射源信号可分为地基和卫星信号两大类。目前地基外辐射源雷达相关研究已经较为成熟且有实装，但存在因站址固定与地球曲率影响带来的覆盖区域受限的问题[15]。相较于地基外辐射源，卫星信号具有全球全天候全天时覆盖、作用距离远等优势，可有效解决地基外辐射源覆盖范围不足的问题。因此国内外研究机构也相继开展了卫星信号外辐射源雷达的研究。目前卫星信号外辐射源雷达研究工作主要集中于成熟的中高轨卫星信号，如全球卫星导航信号(Global Navigation Satellite System, GNSS)、卫星数字电视广播信号(Digital Video Broadcasting for Satellite, DVB-S/S2/S2X)与海事卫星通信信号(System of Maritime Satellite Communications, INSARMAT)。2024年，郑雨晴等人[16]针对基于GNSS的前向散射雷达发展现状，从目标检测、目标参数估计及目标分类识别等方面对关键技术和现存问题进行概述，并从组网探测、多目标定位、布站优化等方面对基于GNSS的前向散射雷达发展趋势提出展望。在探测威力分析、目标探测算法改进、试验场景构建等方面均取得一定成效，但因轨道过高存在接收信号落地功率不足、探测距离受限等问题，严重影响其实际部署与应用[17−21]。自2015年以来，全球范围内开启了低轨卫星互联网的大规模部署与应用研究，如铱星、星链等。首先，由于低轨卫星的高度相对较低，信号在传播过程中的衰减相对较小，所以地面接收站能够接收到功率更强的信号。其次，低轨通信卫星的数目众多，这种多卫星的布局方式能够实现对目标的多角度照射与信号接收，从而提高目标探测的准确性与可靠性。基于这些优势，低轨通信卫星信号有望为全球或海上目标无源探测提供极为可观的探测距离与探测精度，为解决当前外辐射源雷达在远距离、高精度探测方面的难题提供了新的思路与途径。但目前仅少数研究单位开展了低轨通信卫星信号外辐射源雷达的理论研究、尚无公开的试验研究[22−28]，亟需开展相关领域的协同技术攻关以充分发挥其探测效能。
针对上述技术趋势与挑战，本文详细论述了卫星信号外辐射源雷达的研究现状和应用前景；给出了以铱星、星链两类低轨通信卫星系统构建高低频宽窄带融合的低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统的可行性分析，包括探测距离、模糊函数等；在此基础上，进一步总结了研发低轨通信卫星信号外辐射源雷达面临的技术挑战与候选解决思路，以期为全球范围内目标无源探测技术的发展提供具有价值的技术资料与研究思路，推动卫星信号外辐射源雷达技术的不断发展。
2. 卫星信号外辐射源雷达研究现状
基于中高轨卫星信号的外辐射源雷达研究最早开始于1995年，主要研究对象为GNSS, DVB-S/S2/S2X与INSARMAT。各国研究者从几何构型、信号结构、信号模糊函数、探测距离、系统分辨性能等方面开展了一系列的研究。
2.1 基于GNSS信号的外辐射源雷达研究现状
表1[29−57]列出了基于GNSS信号的外辐射源雷达国内外研究现状。在国外，1995年，Koch等人[29]利用基于GPS和GLONASS信号的外辐射源雷达开展了飞艇、喷气式飞机、反坦克导弹等目标探测试验，证实了卫星信号与目标回波信号之间的相关性，但尚未提取到目标的距离和多普勒数据。1999年，Mcintosh等人[30]首次申请了基于GPS和GLONASS信号的外辐射源雷达处理装置专利，提取了目标的三维轨迹。2002年，Mojarrabi等人[31]开展了基于GPS信号的外辐射源雷达空中目标探测理论计算。2011年，Behar等人[32]提出了基于GPS L5信号的外辐射源雷达两种应用形式，其中应用前向散射形式探测小型飞机Cessna-172时，最大探测距离约为22.5 km。2018年，Pastina等人[33,34]提出长短时相干-非相关积累融合的长时积累算法改进了基于Galileo信号的外辐射源雷达探测性能。2019年，Veremyev等人[35]开展了基于GPS, GLONASS信号的外辐射源雷达几何构型研究，理论得出空中前向散射目标探测范围为2.8～22.8 km。2023年，Nasso等人[36,37]提出时延-多普勒谱到X-Y平面的映射方法，同时实现了基于Galileo信号的外辐射源雷达目标探测与定位。
表 1 基于GNSS信号的外辐射源雷达研究现状Table 1. Research status of passive radar using GNSS signals参考文献 年份 第一作者研究机构 外辐射源 研究内容 备注 [29] 1995 德国 GPS, GLONASS 验证卫星信号与目标回波信号相关性 实验 [30] 1999 昆士兰科技大学 GPS, GLONASS 提取目标三维轨迹实现目标探测 实验 [31] 2002 昆士兰科技大学 GPS 空中目标探测距离理论计算 理论 [32] 2011 保加利亚IICT GPS 功率预算和最大目标探测距离分析 理论 [33,34] 2018 伯明翰大学 Galileo 提出长短时相干-非相关积累融合的长时积累算法 实验 [35] 2019 圣彼得堡国立电子工程技术大学 GPS, GLONASS 几何模型估计及空中目标探测范围计算 理论 [36,37] 2023 罗马大学 Galileo 改进的同时目标探测与定位算法 实验 [38] 2001 解放军电子工程学院 GPS 利用4颗卫星经过目标散射后的时间差估计目标信息 理论 [39,40] 2004 西安电子科技大学 GPS 通过对回波信号进行多普勒补偿提升微弱目标探测能力 理论 [41] 2005 北京理工大学 GNSS 热噪声及同频干扰下目标检测性能分析 理论 [42] 2009 北京航空航天大学 GPS 提出利用导航卫星信号实现空间飞行器的远程定位方法 实验 [43] 2010 国防科技大学 GPS, 北斗 探测距离、模糊函数等对比分析 理论 [44] 2014 南京电子技术研究所 GPS 可探测时间、直达波抑制、辐射源数多角度探测性能分析 理论 [45] 2015 中国空间技术研究院 GPS 多发单收的双基地雷达新体制 理论 [46] 2017 西安电子科技大学 GPS 多星数据融合的微弱回波信号检测算法 理论 [47] 2019 西安电子科技大学 GPS 基于北斗二代卫星信号外辐射源雷达系统的信号处理方法 理论 [48] 2020 香港理工大学 GPS 研究了利用目标运动特点聚集目标回波能量的目标探测方法 实验 [49−51] 2022 电子科技大学 北斗 世界上第一个基于北斗的无源雷达舰艇目标检测海上实验 实验 [52] 2022 北京航空航天大学 GPS 改进的多帧长时积累算法与空中动目标探测 实验 [53] 2023 香港理工大学 GPS 融合图像处理与多普勒历史的长时间移动目标检测处理技术 理论 [54] 2023 国防科技大学 GPS 搭建软件无线电接收平台并对接收的参考信号进行重构 实验 [55] 2024 北京航空航天大学 GPS 两阶段由粗到细的多普勒频移补偿提升长时间积累能力 实验 [56] 2024 北京航空航天大学 GNSS 提出针对GNSS的基于高度角随机模型的定位算法 实验 [57] 2024 北京卫星信息工程研究所 GNSS、北斗 提出多颗北斗卫星协同的相干合成孔径成像方法 实验 在国内，中国空间技术研究院、电子科技大学、北京理工大学、西安电子科技大学、南京电子技术研究所、中国科学院、香港理工大学等科研院所广泛开展了基于GNSS信号的外辐射源雷达的可行性分析与关键技术研究，涵盖微弱目标检测、多星融合、同频干扰消除、空时域杂波抑制等问题。2001年，戴剑华等人[38]提出利用4颗GPS卫星时差信息实现多星融合探测。2004年，刘立东等人[39,40]通过对回波信号进行多普勒补偿之后再进行相干积累和非相干积累，提升了基于GPS信号的外辐射源雷达的微弱目标探测能力。2005年，He等人[41]针对机载和地面接收机两种情况研究了基于GNSS信号的外辐射源雷达在热噪声和同频干扰环境下的探测性能。2009年，杨东凯等人[42]利用双基无源雷达的概念，提出利用导航卫星信号实现空间飞行器的远程定位方法，并给出了相关的数学模型、关键技术分析、延迟映射接收机的设计原理及验证实验。2010年，范梅梅等人[43]开展了基于北斗和GPS信号的外辐射源雷达探测性能对比分析。2014年，蒋铁珍等人[44]从探测时间、直达波抑制、辐射源数等角度开展了基于GPS信号和GEO卫星数字广播电视信号的外辐射源雷达性能对比分析；从系统增益看，GEO卫星数字广播电视信号是更好的外辐射源。2015年，何征等人[45]提出基于GPS的多发单收双基地雷达系统，相较于单基地的GPS无源雷达具有更好的信噪比。2017年，李雨亭[46]提出了基于多颗GPS卫星信息融合的微弱回波信号检测方法。2019年，郭丹丹[47]针对现有目标检测算法复杂度高、高实时处理性能弱等问题，改进了基于北斗二代卫星信号的外辐射源雷达目标检测算法。2020年，何振宇等人[48]针对基于GPS信号的外辐射源雷达提出结合相位梯度自聚焦算法聚焦目标回波能量、实现微弱信号探测，且通过试验验证了所提算法的可行性。2022年，Li等人[49−51]开展了世界上第一个基于北斗信号的外辐射源雷达对舰艇目标探测的海上实验，实现了基于三颗北斗卫星的多星融合船舶目标探测；He等人[52]改进了基于GPS信号的外辐射源雷达的多帧长时积累算法，开展了空中动目标探测试验验证。2023年，He等人[53]融合图像处理与多普勒历史的长时间移动目标检测处理技术；Zheng等人[54]搭建了软件无线电平台接收GPS信号，实现了基于GPS信号的外辐射源雷达的参考信号重构。2024年，Tang等人[55]通过两阶段由粗到细的多普勒频移补偿提升了基于GPS信号的外辐射源雷达长时间积累与动目标探测能力；杨东凯等人[56]针对GNSS外辐射源雷达定位时不同卫星对定位的误差贡献不同的问题，提出基于高度角随机模型的定位算法，理论分析目标位置估计量的克拉美罗界和统计特性，并计算卫星位置误差和地面站位置误差对定位误差的影响；Gao等人[57]提出了一种多基地相干合成孔径成像方法，其利用6颗北斗卫星进行协同成像，在3 s的合成孔径时间内获得了高质量的船舶图像。
2.2 基于DVB-S信号的外辐射源雷达研究现状
目前鲜有基于DVB-S2/S2X信号的外辐射源雷达的公开报道，表2[58−76]主要列出了基于DVB-S信号的外辐射源雷达的国内外研究现状。
表 2 基于DVB-S信号的外辐射源雷达研究现状Table 2. Research status of passive radar using DVB-S signals参考文献 年份 第一作者研究机构 外辐射源 研究内容 备注 [58] 1992 伦敦大学 DVB-S 研究了基于马可波罗1号卫星信号的外辐射源雷达回波信号信噪比 实验 [59] 2011 里斯本高等教育学院 DVB-S 测试了DVB-S作为辐射源的探测性能与自适应滤波算法去噪性能 实验 [60−62] 2019 弗劳恩霍夫高频物理和雷达技术研究所 DVB-S 探索了DVB-S作为辐射源时极化分集对ISAR目标探测能力的提升 实验 [63−65] 2020 罗马大学 DVB-S 搭建了基于DVB-S信号的外辐射源雷达试验系统，研究了非相干积累、
相干长时积累与极化分集的探测性能实验 [66] 2022 意大利
RaSS国家实验室DVB-S/S2 探索了基于DVB-S/S2信号的外辐射源雷达探测低轨道空间驻留目标的可行性 理论 [67] 2024 华沙理工大学 DVB-S2 探索了DVB-S作为辐射源时极化分集对探测概率的提升 实验 [68] 2012 中国科学院 DVB-S 基于DVB-S信号的外辐射源雷达几何结构、信号模糊函数及分辨特性 理论 [69,70] 2013 中国科学技术大学 DVB-S 利用APStar-5卫星信号进行外场实验，初步实现了目标回波信号检测 实验 [71] 2014 中国科学技术大学 DVB-S 探究了最大探测距离和距离分辨率性能 实验 [72] 2016 西安电子科技大学 DVB-S 基于多个异构卫星信息融合的微弱回波信号检测 理论 [73,74] 2019 浙江大学 DVB-S 基于加权融合的多信道联合检测方法 理论 [75] 2021 电子科技大学 DVB-S 基于Radon-Fourier变换的多频道积累检测算法 理论 [76] 2023 武汉大学 DVB-S 搭建DVB-S信号接收系统成功接收信号并探测到2km外的目标 实验 在国外，1992年，Griffiths等人[58]将马可波罗1号卫星电视信号为外辐射源，接收11.7/12.2 GHz频段的卫星电视直达波及目标散射信号，通过相干累积提高回波信号信噪比，但实验结果并不理想。2011年，Marques等人[59]搭建了基于DVB-S信号的外辐射源雷达试验系统，验证了相关信号处理算法的性能。2019年，Pisciottano等人[60−62]探索了DVB-S作为辐射源时极化分集对ISAR目标探测能力的提升。2020年，Filippini等人[63−65]搭建了基于DVB-S信号的外辐射源雷达试验系统，研究了非相干积累、相干长时积累与极化分集的探测性能。2022年，Capria等人[66]探索了基于DVB-S/S2信号的外辐射源雷达探测低轨道空间驻留目标的可行性。2024年，Gronowski等人[67]探索了DVB-S作为辐射源时极化分集对探测概率的提升。
在国内，2012年，金威等人[68]推导了基于DVB-S信号的外辐射源雷达的分辨性能与双基地几何位置间的关系。2013年，孙泽月等人[69,70]利用APStar-5卫星信号进行外场实验，初步实现了目标回波信号检测。2014年，冯斌[71]对监视通道干扰抑制、运动目标的距离徙动校正等方面进行了深入研究，证明了在160 ms的积累时间内，理论上可提供4.2 m的距离分辨率。2016年，刘明骞等人[72]利用GPS, DVB-S, INMARSAT 3种卫星信号作为外辐射源进行了联合目标探测仿真实验，实验结果表明：与单卫星无源探测相比，多星协同探测可提高目标探测可靠性。2019年，Li等人[73,74]针对基于DVB-S信号的外辐射源雷达系统，提出了基于加权融合的多信道联合检测方法，减少计算量的同时能够得到次优的权重设定值和检测性能。2021年，谢进文[75]提出基于Radon-Fourier变换的多频道积累检测算法，提高了基于DVB-S信号的外辐射源雷达对高速运动目标检测性能。2023年，童云等人[76]搭建了基于DVB-S信号的外辐射源雷达试验系统，分析了其模糊函数，验证了系统对舰船目标探测的有效性。
除GNSS和DVB-S信号外，伯明翰大学还开展了基于INSARMAT信号的外辐射源雷达研究。2016年，Lyu等人[21]分析了INSARMAT信号的模糊函数，证明了可通过结合多个频率信道、选择适当的信道重叠率，改善其模糊函数特性；2017年，Daniel等人[62]首次提出利用INMARSAT信号估计目标径向速度；Stove等人[63]搭建了基于INMARSAT信号的外辐射源雷达的海洋避障系统，实现了海上典型目标的无源跟踪。
综上所述，国内外大量开展了基于GNSS, DVB-S/S2, INMARSAT等中高轨卫星信号的外辐射源雷达理论与初步试验研究，从信号能量、信号特征、探测距离、模糊函数等角度分析了其探测威力，提出了一系列提高探测威力的信号处理算法，包括多星融合、长时相干积累、多普勒频移补偿等，但仍缺乏复杂杂波环境的综合试验验证研究，存在因轨道过高导致落地功率不足/探测距离受限、微弱目标/高速运动目标探测性能不理想等问题。
2.3 低轨通信卫星信号外辐射源雷达研究现状
中高轨导航卫星信号虽然稳定连续发射，可以长时间稳定探测，但其轨道较高、信号强度相对较弱，探测精度和距离均有限。低轨通信卫星信号具有信号功率强、卫星数目多等优点，可提供较好的探测距离与探测精度。目前低轨通信卫星信号外辐射源雷达的研究尚处于前期理论研究阶段[77,78]，表3[79−92]列出了基于铱星、星链信号的外辐射源雷达的国内外研究现状。
表 3 基于铱星、星链信号的外辐射源雷达研究现状Table 3. Research status of passive radar using Iridium and Starlink signals参考文献 年份 第一作者研究机构 外辐射源 研究内容 备注 [79] 2002 伯明翰大学 铱星 利用模拟的铱星信号开展空中目标探测实验 理论 [80,81] 2016 伯明翰大学 铱星 模糊函数特性分析 理论 [82] 2019 伯明翰大学 星链 基于雷达方程的探测威力分析 理论 [27,83] 2022 华沙理工大学 星链 基于雷达方程的探测威力分析与软件无线电接收机设计方案 理论 [84−86] 2022 弗劳恩霍夫高频物理和雷达技术研究所 星链
一网基于雷达方程的探测威力与模糊函数特性分析、
软件无线电接收机设计方案理论 [87] 2023 国防科技大学 星链 基于雷达方程的探测威力、可观测时间与距离-多普勒徙动分析 理论 [88,89] 2024 电子科技大学 OFDM 基于低轨星座OFDM信号的外辐射源雷达信号处理算法仿真验证 理论 [90] 2024 华沙理工大学 星链 无源SAR成像试验验证 试验 [91] 2024 武汉大学 星链 验证了在低轨卫星照射源前向散射区进行目标探测的有效性 试验 [92] 2024 重庆大学 铱星 基于雷达方程的探测威力与模糊函数特性分析、改进的杂波抑制算法 理论 2002年，Cherniakov等人[79]利用模拟的铱星信号开展了外场空中目标探测实验，最大探测范围为30 km。2016年，Lyu等人[80,81]分析了铱星双工信号的模糊函数特性，干扰比主峰低约22 dB，模糊函数呈图钉状。2019年，Sayin等人[82]分析了基于星链与GNSS信号的外辐射源雷达的探测性能，前者探测范围比后者高两个数量级。2022～2023年，Gomez-Del-Hoyo等人[27,83]分析了基于星链信号的外辐射源雷达的探测威力，并给出其软件无线电接收机实现方案；BlÁzquez-GarcÍa等人[84]提出基于窄波束参考天线的软件无线电接收机架构，并概述了该架构的可行性和潜能；BlÁzquez-GarcÍa等人[85,86]对比分析了星链和一网信号的模糊函数，通过实测接收数据验证了星链信号的高分辨率特性；Zhang等人[87]分析了基于星链信号的外辐射源雷达探测威力、可观测时间与距离-多普勒徙动等特性。2024年，Li等人[88,89]开展了基于低轨星座OFDM信号的外辐射源雷达信号处理算法仿真验证研究；Gomez-Del-Hoyo等人[90]将星链信号用于无源SAR图像的形成，其基于前期构建的软件无线电平台开展了基于星链信号的无源SAR成像试验验证研究，结果证实了利用星链信号传输形成城市地区无源SAR图像的可行性；周昕等人[91]分析了卫星运动与天线波束对目标时频特征的影响，并基于星链信号设计了一套低轨卫星信号接收系统，开展了系统测试实验，验证了在低轨卫星照射源前向散射区域进行目标探测的有效性；李江林等人[92]提出以铱星信号为外辐射源、地面无源数字化接收机为接收端构造低轨星座外辐射源雷达系统，详细分析基于铱星信号的外辐射源雷达探测威力与模糊函数特性，并针对杂波抑制，提出非均匀多普勒抽取杂波抑制技术提升微弱目标探测能力。
综上所述，自2015年以来，全球范围内开启了低轨卫星互联网的大规模部署与应用研究；表4和表5列出了国内外主要低轨星座的系统参数[93−97]，由此可知相较于中高轨卫星星座，低轨星座具有卫星数量多、全球广域覆盖、链路损耗低、信源稳定等优势，是全球全天候全时域稳定覆盖的外辐射源信号，有望为全球范围内目标无源探测提供可观的探测距离与探测精度。
表 4 国内外典型低轨星座的轨道参数概述Table 4. System parameters of typical LEO constellations时间 星座名称 运营单位 轨道高度
(km)星座构型 卫星数量
(计划)星间链路 应用场景 2015 星链 美国太空探索技术公司 328～614 独特轨道 40000 +有 宽带互联网
物联网2016 铱星 美国铱星公司 780 近极轨道 66 有 物联网 2016 轨道通信 美国卫星通信公司 800～ 1000 倾斜轨道 100+ 有 宽带互联网
物联网2016 哨兵 欧洲航天局 693 倾斜轨道 12 有 国防 2016 一网 一网卫星公司 1200 近极轨道 1980 无 高速电信网络 2018 行云工程 中国航天科技集团 800 1400 倾斜轨道 80 有 窄带物联网 2018 虹云工程 中国航天科工集团 1040 倾斜轨道 156 有 天基WiFi 2018 鸿雁星座 1100 近极轨道 360 有 宽带互联网
物联网2019 柯伊伯 美国亚马逊 610/630 倾斜轨道 3236 有 宽带互联网
物联网表 5 国内外典型卫星星座的信号参数概述Table 5. System parameters for typical satellite signals低轨星座
(建设时间)轨道高度
(km)工作频段
(用户下行链路)信号带宽 通信体制 调制方式 单波束覆
盖范围是否
全球覆盖EIRP
(dBW)铱星
(2019年)780 L: 1616 ～1626.5 MHz31.50 kHz TDMA,FDMA BPSK,QPSK 480～
670 km是 28～45 星链
(2016年)550 X: 10.7～12.7 GHz 250 MHz MF-TDMA、OFDMA 16-256APSK 20～50 km 是 27.6～32.3 GPS
(1993年)20200 L: 1575.42 MHz、1227.60 MHzL1: 2.046MHz
L5: 10.23MHzCDMA BPSK 38%地表 是 28 北斗
(2020年)21500
(MEO)L: 1561.098 MHzB1I: 4.092MHz、
B3I: 20.46 MHzCDMA BPSK 38%地表 是 40 DVB-S
(1994年)36000 X: 10.7～12.7 GHz 7 MHz, 36 MHz
54 MHz, 72 MHzMF-TDMA QPSK 40%地表 否，仅陆地或近海 51～54 DVB-S2
(2005年)36000 X: 10.7～12.7 GHz 54 MHz MF-TDMA 4/8PSK, 16/32APSK 40%地表 否，仅陆地或近海 52 DVB-S2X
(2014年)36000 X: 10.7～12.7 GHz 250～
500 MHzMF-TDMA 2-8 PSK,
16-256APSK40%地表 否，仅陆地或近海 52 INMARSAT4
(2012年)36000 L: 1525 ～1559 MHz200 kHz MF-TDMA QPSK, 16QAM 40%地表 否，+/–75o 67 INMARSAT5
(2013年)Ka: 19.7～20.2 GHz 40 MHz MF-TDMA 4/8PSK, 16/32APSK 40%地表 否，+/–75o 51～54 3. 低轨通信卫星信号外辐射源雷达探测性能理论分析
由表4、表5和图2可知[98]，GNSS信号虽然能够实现全球覆盖，但链路预算非常受限；DVB-S/S2/S2X信号只覆盖陆地及近海范围，虽然有较高的空间分辨率，但仍存在链路预算不足的问题；Inmarsat信号功率水平与铱星信号相当，却做不到全球覆盖。相较之下，铱星信号和星链信号能够提供全球全天候全时域稳定覆盖的外辐射源信号，在轨卫星数量明显多于中高轨卫星；低轨通信卫星信号链路损耗低可为无源网络化接收机提供可观的探测距离。其中，铱星通过信号编码、波束增强等方法提高其授时与定位(STL)信号安全性，数据部分被调制在截短的伪随机序列中，有效降低了信息传输速率的同时增强了信号穿透率[99]；星链能够提供较宽的传输带宽，不仅可以提供精细的距离分辨率，还可以在这些带宽上支持大功率传输，这对于任何雷达系统都是至关重要的；铱星的单波束覆盖范围为480～670 km，适用于远距离探测；星链的单波束覆盖范围为20～50 km，适用于近距离精密跟踪。因此以铱星、星链两类低轨通信卫星信号构建高低频宽窄带融合的低轨通信卫星信号外辐射源雷达有望为全球范围内无人化无源静默式/隐蔽式监视与探测提供理论与技术支撑，在通探协调、无源侦察等领域具有巨大的潜在应用价值。
图 2 卫星轨道高度、有效全向辐射功率(EIRP)与地球表面接收信号功率密度的关系Figure 2. Relationship between orbital height, Effective Isotropic Radiated Power and received signal power接下来，本章将从覆盖范围、通信体制、能量关系和模糊函数4个方面对低轨通信卫星信号外辐射源雷达进行分析。首先，介绍低轨通信卫星的覆盖范围和通信体制；然后，探究各不同轨道的卫星信号在雷达接收端的直达波功率和探测距离；最后，利用模糊函数理论仿真分析低轨通信卫星信号的分辨性能。
3.1 覆盖范围
3.1.1 铱星覆盖范围
铱星星座是典型的近极轨星座，可实现包括南北两极的全球覆盖、纬度越大卫星分布越密集，图3给出了其星座部署平面图。表6列出了铱星轨道参数，铱星共6个轨道面，每个轨道面排布了11颗卫星和1颗在轨备用卫星，地面备份卫星9颗，共81颗卫星。轨道周期为101分钟，轨道高度为780 km，轨道倾角为86.4°，其中5条同向轨道间隔31.6°，第6条反向轨道与第一条轨道间隔为22°[100]。
表 6 铱星轨道参数Table 6. Iridium orbit parameters轨道信息 参数 轨道平面数量 6个 每个轨道面卫星数量 11(+1)颗 地面备份卫星数量 9颗 轨道周期 101 min 轨道高度 780 km 轨道倾角 86.4° 相邻轨道夹角 31.6/22° 运行速度 277088 km/h最大可视时间 15 min 卫星飞行速度 7.46 km/s 可见半角 27° 最大斜高 3249 km最大斜距 6498 km最大地表范围 5940 km图4给出了铱星星座的单星波束覆盖示意图。每颗卫星具有48个点波束，铱星星座总的点波束个数为
3168 个。铱星共有3个L频段的相控阵天线，卫星多波束通过星载多波束天线生成，采用星载3幅相控阵天线，每副天线生成16个点波束。卫星各点波束采用圆波束模型，每个波束平均覆盖约600 km，每个波束有80个信道，48个波束覆盖4700 km，一共有3840 个信道，可以支持几万用户。如图4所示，铱星星座单颗卫星48波束对覆盖区域之间会有重叠覆盖的情况出现。3.1.2 星链覆盖范围
星链星座是2014年由美国太空探索技术公司在美国国防部资质下建设与部署的低轨宽带互联网星座计划，截止到2025年1月30日，“星链”卫星总计升空数量达到
7833 颗。第一期第一层卫星部署基本完成，±60°纬度地区实现全覆盖，地面终端实时可见至少12颗卫星，与其中一颗卫星通联即可实现用户接入。星链卫星网络部署分为3个阶段：图5给出第一期星链计划部署
4408 颗卫星，完成全球组网，轨道高度为540～570 km，共5个轨道“壳层”，第一壳层的1584 颗卫星于2021年5月部署完毕，用于满足美国、加拿大等天基高速互联网需求；第二期星链计划部署7518 颗工作频段为Q/V的卫星在极低地球轨道(Very Low Earth Orbit, VLEO)，分布在3个不同的轨道高度，各轨道面内卫星位置以最大程度扩大整个卫星星座中卫星间距为目标进行优化设计，排除碰撞风险，使用的Q/V频段较第一期星链使用的Ku/Ka频段带宽更宽，结合VLEO部署设计，能够提供更高的通信速率和更低的通信时延；第三期星链(又称“星链二代”)计划部署30000 颗工作频段为Ku/Ka/E波段的卫星，轨道高度为340～614 km。3.2 通信体制
3.2.1 铱星通信体制
图6给出了铱星的系统架构，表7列出了铱星用户链路通信体制。铱星和星链均支持3种类型的通信链路，即卫星到用户、卫星到卫星、卫星到网关，即用户链路(service links)、星间链路(intersatellite links)、馈电电路(feeder links)及测控链路(TT&C links)。铱星用户链路使用L波段，星间链路、馈电电路及测控链路使用Ka波段，用户链路使用右旋圆极化，星间链路使用水平极化、馈电电路上/下行使用右/左旋圆极化。
表 7 铱星用户链路通信体制Table 7. Iridium user-link communication parameters参数 数值 带宽 31.5 kHz 功率 200W 速率 128 kbit/s(星-移动端)、1.5 Mbit/s(星-Iridium OpenPort终端)、8 Mbit/s(高速Ka-Band服务将可用于较大的固定和可移动终端) 调制方式 QPSK(DEQPSK) 波束 高椭圆形波束(固定) 单卫星波束覆盖 4700 km(直径) 极化方式 右旋圆极化 多址方式 FDMA/TDMA/SDMA/TDD 纠错编码方式 FEC卷积码 脉冲成型方式 40%均方根升余弦脉冲成型 图7给出了铱星用户链路频率分配情况。铱星工作频带为
1616.0 ～1626.5 MHz。单工信道工作频带为1626.0 ～1626.5 MHz，将0.5 MHz频带分为12个信道，每个信道频宽为41.67 kHz。单工信道作为信令信道使用。双工信道工作频带为1616.0 ～1626.0 MHz，将10 MHz频带分为30个子带，每个子带又分为8个信道，共240个信道，子带频宽为333.333 kHz，信道频宽为41.67 kHz。双工信道主要用于广播、同步以及语音和数据业务。上述单/双工信道各自的频宽41.67 kHz，包含工作频宽31.50 kHz和保护频宽10.17 kHz。图8给出了铱星用户链路TDMA帧结构。铱星信号TDMA帧长为90 ms，整个时隙平均传输
2250 个符号，每个符号长度为0.04 ms，符号速率为25 ksps，数据速率为50 kbps。单工信道分配时隙为20.32 ms，实际铱星信号中下行用户链路的单工信道信号为6.5～20.32 ms；双工信道占用4个8.28 ms的上行链路时隙和4个8.28 ms的下行链路时隙。图9给出了铱星物理层信号的生成技术及统一帧格式[101]。每个信道由固定的前导码(preamble)、唯一字(unique word)、有效载荷(playload)3部分组成。其中前导码为未调制的单音信号，用于载波同步并辅助信号捕获与检测；唯一字为BPSK调制信号，用于修正铱星信号在传播过程中及滤波器处理过程中引起的相位旋转，长度固定为12个符号，单工信道独立字为789H；有效载荷为DEQPSK调制，数据率为25 ksymbol/s，其承载信息、功能和符号长度由各信道决定。
3.2.2 星链通信体制
图10给出了星链的系统架构。卫星通信的星间链路使用激光通信，关口和用户间使用微波通信，在星上进行路由；地面终端和卫星采用点对点(Peer to Peer, P2P)通信协议进行通信。
关于星链的频率分配计划：第一阶段卫星工作在Ku频段和Ka频段；第二阶段的卫星工作在Q/V频段；Ku频段仅用于卫星和用户终端之间的通信，Ka频段同时用于卫星和信关站以及用户终端之间的通信。星链用户下行链路工作在X频段(10.70～12.70 GHz)，信道带宽可达150～250 MHz，距离分辨率为米级或毫米级，以星链信号作外辐射源有着极高的探测精度。X波段具备接收设备小型化的物理基础，为移动载体(无人车、无人船、无人机等)搭载星链外辐射源雷达设备提供了便利性。
目前星链通信体制尚不明晰，表8列出了星链通信体制部分相关信息。由文献[102−106]可知，第一期星链用户链路可能采用DVB-S2X物理层；第二期星链用户链路可能采用正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access, OFDMA)体制[84]，如图11所示，下行链路共分配8个通道，每个通道带宽为240 MHz，为了避免干扰，每次服务仅一个通道处于激活状态。其中，PSS表示“主同步序列”，SSS表示“辅同步序列”，CSS表示“尾同步序列”。每一帧由302个长度为$ {{{T}}_{{\text{sym}}}} = 4.4\;{\text{μs}} $的间隔加上帧保护间隔$ {T_{{\mathrm{fg}}}} $组成，总帧周期为$ {T_{\mathrm{f}}} = 1/750\;{\mathrm{s}} $。为实现6G手机直连卫星的远景，星链已开始LTE或5G NR作为用户链路的相关测试，有望在将来直接采用3GPP LTE或5G NR作为用户链路通信标准[107]。
表 8 星链通信体制Table 8. Starlink communication parameters参数 数值(上行) 数值(下行) 用户链路带宽 125 MHz×4 250 MHz×8 调制方式 256APSK(编码率3/4) 16APSK(编码率3/4) 功率 66.89 dBm(卫星段天线最大发射功率)
2.44 W(用户终端天线)波束 圆形波束(可单独成形与控制) 卫星波束覆盖 2800 km2 极化方式 右旋圆极化 3.3 能量关系
由文献[108]可知，直达波信号功率为
Pdir=DdirAGproc=EIRPλ2G(4πR0)2LtGproc (1) 表9列出了各符号含义，表10列出了各卫星信号外辐射源雷达系统链路参数；其中，外辐射源参数参考文献[75,108]，接收机参数设置参考文献[108]。
表 9 符号解释Table 9. Symbol definition参数 含义 $ {D_{{\text{dir}}}} $ 卫星信号照射到直达波接收天线时的功率密度 $ {P_{\mathrm{t}}} $ 卫星信号发射功率 $ {G_{\mathrm{t}}} $ 卫星天线方向增益 $ {R_0} $ 卫星距离地面的高度 $ {L_{\mathrm{t}}} $ 传输损耗 $ {\text{EIRP}} $ 卫星等效全向辐射功率 A 接收天线等效面积 $ \lambda $ 卫星信号载波波长 G 接收天线增益 $ {P_{{\text{dir}}}} $ 直达波信号功率 $ {G_{{\text{proc}}}} $ 相干处理增益 $ {P_{\text{N}}} $ 接收机噪声功率 K 玻尔兹曼常数 T 接收机噪声温度 B 接收机带宽 F 接收机噪声系数 $ {\text{SN}}{{\text{R}}_{{\text{dir}}}} $ 直达波信噪比 f 载波频率 $ {D_{{\text{re}}}} $ 目标回波信号的功率密度 R 目标到接收天线的距离 表 10 卫星信号外辐射源雷达系统链路参数Table 10. Link budget parameters of passive radar using satellite signals系统组成 参数 一网 铱星II 星链 GPS DVB-S 外辐射源 EIRP (dBW) 37 28 22 24 51.7 $ {R_0}({\text{km}}) $ 1200 780 330 20200 36000 $ f ({\text{GHz}}) $ 11.7 1.626 11.7 1.56 12 接收系统 $ G/{\text{dB}} $ 25 25 30 25 30 $ K{\mathrm{J}}({}^\circ) $ 1.38×10–23 1.38×10–23 1.38×10–23 1.38×10–23 1.38×10–23 $ T/{\text{K}} $ 290 290 290 290 290 $ B({\text{MHz}} )$ 250 31.5kHz 250 10.23 36 $ F({\text{dB}}) $ 3 3 3 3 3 $ {\text{Loss}}({\text{dB}}) $ 5 5 5 5 5 $ {T_{\rm{int} }}({\text{s}} )$ 0～2 0～2 0～2 0～2 0～2 $ {\text{SN}}{{\text{R}}_{{\text{min}}}}({\text{dB}}) $ 8.2 8.2 8.2 8.2 8.2 目标 $ \sigma /{{\text{m}}^{\text{2}}} $ 10/50/100 10/50/100 10/50/100 10/50/100 10/50/100 表11给出了在不考虑传输损耗及相干处理增益的情况下一网信号、铱星信号、星链信号、GPS信号、DVB-S信号直达波功率；由此可知，相对于GPS信号、DVB-S信号，铱星信号和星链信号作为外辐射源具有传播损耗小、输出功率大的优点。
表 11 卫星信号外辐射源雷达系统直达波功率Table 11. SNR of direct wave of passive radar using satellite signals外辐射源(卫星) 直达波功率$ {P_{{\text{dir}}}}{\text{(dBm}}) $ 一网 –88.4 铱星 –76.5 星链 –87.2 GPS –108.4 DVB-S –98.5 由文献[70]可知，雷达最大探测距离公式可表示为
Rmax=√EIRPσGλ2Tint(4π)3R20KTFSNRminLt (2) 图12给出理想情况下铱星信号、星链信号、GPS信号、DVB-S信号在不同目标RCS值下探测距离随相干处理时间变化曲线。由图12可知：积累时间越长，探测距离就越远，但最大探测距离不超过但波束的覆盖范围；铱星比GPS和DVB-S的探测能力大2个数量级，铱星和星链的探测能力远大于GPS和DVB-S。采用铱星信号或者星链信号作为外辐射源，相较于中高轨卫星信号链路损耗小，接收功率大，接收机输出信噪比大。
图 12 铱星、星链、GPS、DVB-S外辐射源雷达的最大探测距离与相干时间、RCS的关系Figure 12. Relationship between maximum detection range and coherent time and RCS for passive radar using Iridium, Starlink, GPS, DVB-S signals实际应用中低轨通信卫星信号包括控制信道和数据信道；其中，当覆盖区域内存在用户时，使用连续的但中心频率不固定的数据信道；当覆盖区域内不存在用户时，无数据信道，仅可利用非连续的但中心频率固定的控制信道。以铱星信号为例，铱星IRA信号帧长为4.96～20.32 ms，信号周期为4.32 s，其占空比D范围为0.001～0.005；铱星ITL信号帧长为20.32 ms，信号周期为1.4 s，其占空比D约为0.015；铱星BCH信号帧长为8.28 ms，周期为180 ms(或360 ms, 540 ms, 720 ms)，其占空比D为0.012～0.046。由此可知，铱星信号占空比变化范围为0.001～0.05；实际相干累积时间为相干累积时间乘占空比。此时式(2)可进一步表示为
Rmax=√EIRPσGλ2TintD(4π)3R20KTFSNRminLt (3) 由此可知，将铱星信号用作外辐射源，对于高速小目标可选择数据信道；对于低速大目标可选择控制信道。
3.4 模糊函数
模糊函数是反映雷达所发射信号在距离(时间)和速度(频率)两个纬度上的测量精度和分辨率，对外辐射源雷达来说尤为重要。本文将对铱星及星链信号的模糊函数进行分析，模糊函数表达式为[108]
χ(τ,f)=+∞∫−∞s(t)s∗(t+τ)exp(j2πft)dt (4) 其中，$ \tau $表示时延，f表示多普勒频率。
距离和频率的分辨率分别由信号的等效带宽和积累时间确定。信号所占的频带越宽，对距离的分辨性能越高；信号的积累时间越长，模糊函数在频域上的宽度越窄，对频率的分辨性能越高。
图13铱星信号的模糊函数，图14为其模糊函数的多普勒切面和时延切面。铱星信号符号率为25 ksps，成形滤波器的滚降系数为0.4。假设每个符号采样10个点，采样频率为250 kHz。
图 14 STL信号模糊函数多普勒切面及时延切面Figure 14. Doppler and delay dimension of STL signal ambiguity function图15为32APSK调制方式的星链信号模糊函数图，图16为其模糊函数的多普勒切面和时延切面。成形滤波器的滚降系数为0.1，假设采样频率250 kHz。
图 16 星链信号模糊函数多普勒切面及时延切面Figure 16. Doppler and delay dimension of Starlink signal ambiguity function由图13和图15可知，铱星和星链信号具有“图钉状”的模糊函数，根据分辨率理论，信号的多普勒分辨率与相干积累时间成反比。由图14和图16可知铱星信号和星链信号具有较好的多普勒特性，其时延维(距离)的峰值非常窄，具有优秀的距离分辨能力；多普勒维(速度)虽然有副峰存在，但是幅度较低。适合作为外辐射源，可以为网络化接收机提供可观的探测距离与探测精度。
综上所述，铱星和星链在轨卫星数量明显多于中高轨卫星且链路损耗低，均是全球全天候全时域稳定可靠的外辐射源信号；铱星带宽窄、波束宽，适用于远距离探测；星链带宽大、波束窄，适用于近距离精密跟踪；两者融合构建高低频宽窄带融合的低轨通信卫星信号外辐射源雷达在通探协调、无源侦察等领域具有巨大的潜在应用价值。然而由于信号体制不公开、星地双移动、空时杂波非稳态效应、多星源频段/带宽/体制异构等特性，也给低轨通信卫星信号外辐射源雷达的研究带来一些全新的技术挑战，这将是未来一段时间该领域的研究热点与难点。
4. 技术挑战
外辐射源雷达接收站与发射站间没有专门的物理链路提供时间及频率的信号同步处理，利用卫星信号作为外辐射源雷达的照射源，电磁波传播过程中直达波干扰、多径干扰、同频干扰等进一步加大了信息处理难度。结合铱星和星链的轨道特征和信号特征分析，可将低轨外辐射源雷达面临的技术挑战总结如下：(1)由于铱星和星链辐射卫星数目多/易获得稳定信号源等特点，也导致了以铱星信号为基础的低轨外辐射源雷达技术面临着辐射源数量多、频段多与带宽多等挑战；因此针对这些难点与挑战，需要研究全数字、高灵敏度、低功耗、轻量化、低成本、高可靠性接收问题。(2)当低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统处于下视工作状态时，由于目标RCS较小，回波信号能量远低于杂波信号，此时相对较强的杂波信号不利于目标检测；如何有效地抑制杂波信号，是实现低轨通信卫星信号外辐射源雷达目标检测的关键；因此需要针对复杂的非均匀杂波背景，研究低轨通信卫星信号外辐射源雷达非均匀空时杂波抑制技术。(3)外辐射源雷达接收到的信号通常强度有限，且呈现多源耦合与非平稳特性，从而影响系统检测性能；因此需要针对多源耦合与非平稳信号，研究低轨通信卫星信号外辐射源雷达多源联合目标检测技术。
4.1 多频段多带宽多星源高灵敏度接收机
作为外辐射源的低轨卫星数目多、易获得稳定信号源等特点，使得以铱星信号或星链信号为基础的低轨外辐射源雷达技术面临着辐射源数量多、频段多与带宽多等挑战。
如图17所示，本文拟从3个方面阐述多频段多带宽多星源高灵敏度接收机的技术挑战：(1)双极化同时接收设计，采用两种正交线极化天线和两个接收机同时进行信号接收，以消除极化失配产生的极化损失，从而保证所需的探测距离；(2)轻质共形设计，阵结构采用镂空设计，优化面阵电路设计减少电路器件数量；(3)模块化可扩展设计，面阵采用可自由拼接的数字接收组件子阵化设计满足未来各种天线孔径需求的扩展，在软件方面，通过增加软件处理模块和处理接口即可实现各种任务功能的自由扩展。
图 17 多频段多带宽多星源高灵敏度接收机技术挑战Figure 17. Technical challenges of multi-band, multi-bandwidth, multi-satellite and high-performance receiver design4.2 非均匀空时杂波抑制技术
由于低轨卫星的高速移动和目标RCS小，往往会导致接收目标回波信号淹没于多普勒展宽的杂波中，使得传统自适应相消方法无法有效滤除杂波和检测目标；同时受低轨双基地雷达的几何结构、杂波幅相与统计特性差异等杂波非均匀因素的影响，常规空时处理算法的性能受限，开展低轨通信卫星信号外辐射源雷达杂波特性认知与抑制技术是保障低轨通信卫星信号外辐射源雷达目标探测性能的关键。
如图18所示，本文拟从两个方面阐述低轨星座外辐射源雷达非均匀空时杂波抑制的技术挑战。第一部分为基于空变补偿处理的杂波空时相关矩阵估计；第二部分为基于先验知识辅助的空时杂波抑制算法设计。
图 18 低轨通信卫星信号外辐射源雷达非均匀空时杂波抑制技术挑战Figure 18. Technical challenges of non-uniform space-time clutter suppression for passive radar using LEO communication satellite signals首先，根据杂波空变特性分析设计补偿方法；其次，开展基于少量样本的非均匀空时相关矩阵估计；然后，根据静态先验知识设计空时滤波，如杂波的多普勒频移，可依此设计杂波对消范围；最后，进一步研究基于动态知识更新的杂波抑制策略选择；其技术框图如图19所示。
图 19 低轨通信卫星信号外辐射源雷达非均匀空时杂波抑制技术框图Figure 19. Technical diagram of non-uniform space-time clutter suppression for passive radar using LEO communication satellite signals为分析非均匀空时杂波抑制算法的性能，设置了如下的仿真场景。随机生成20条多径杂波，5个目标回波。表12给出了回波通道参数随机生成范围，图20给出仿真场景示意图[92]。
表 12 回波通道的信号特性Table 12. Simulate the signal characteristics of the echo channel类型 时延范围(μs) 多普勒范围(Hz) 杂噪比(dB) 多普勒杂波 0～30 –400～400 –5～30 目标 25～60 –800～–300, 300～800 –20～–10 图21给出了未进行非均匀空时杂波抑制前信号的模糊函数，此时目标信号淹没于杂波中。
图 21 未抑制前的时延维模糊函数图Figure 21. Delay dimension of ambiguity function diagram before suppression图22给出了设置合适参数时非均匀空时杂波抑制后的模糊函数。由图可知，该算法能够有效抑制杂波，且准确地检测全部目标，基本达到理想杂波抑制效果。
图 22 抑制后的时延维模糊函数Figure 22. Delay dimension of ambiguity function diagram after suppression4.3 多源联合累积与协同目标检测技术
由于外辐射源雷达系统无法单独针对目标探测设计和控制外辐射信号的发射功率、发射方向和波形等特性，向目标辐射的能量较少。直达波能够正常接收而回波信号却很微弱，通常还伴有杂波和噪声干扰，故需采用微弱目标检测技术来提高检测概率。有限接收孔径约束下增加积累时间是提高目标信杂比的有效手段；但随着累积时间的增加，目标信号距离方位耦合与非平稳特性更为严重，因此出现明显的距离徙动和多普勒徙动现象又会降低目标的累积信噪比，从而影响系统检测性能。因此需要针对多源耦合与非平稳回波信号，研究低轨通信卫星信号外辐射源雷达多源联合目标检测技术。
如图23所示，本文拟从两个方面阐述低轨通信卫星信号外辐射源雷达多源联合目标检测的技术挑战。第一部分为基于多源联合的低轨通信卫星信号外辐射源雷达的方位累积方法设计；第二部分为基于变换域处理的低轨通信卫星信号外辐射源雷达的动目标检测与参数估计方法设计。
图 23 低轨通信卫星信号外辐射源雷达多源联合目标检测技术挑战Figure 23. Technical challenges of multi-dimensional fusion target detection for passive radar using LEO communication satellite signals首先，研究基于多源联合的稳健解耦与非平稳相位处理方法；其次，开展多站信息利用的混合累积处理设计；然后，开展基于知识辅助与变换域处理的变换域检测器设计；最后，研究变换域目标检测与参数估计一体处理，即利用低轨卫星提供的空间多样性，联合多卫星信号融合距离-多普勒频移数据，将目标映射到笛卡儿系，完成对目标的检测与定位[36,37]；其技术框图如图24所示。
图 24 低轨通信卫星信号外辐射源雷达多源联合目标检测技术框图Figure 24. Technical diagram of multi-source fused target detection for passive radar using LEO communication satellite signals5. 结语
外辐射源雷达独有的静默探测特性是电磁静默中持续海空目标监测的首选。相较于地基和中高轨卫星信号外辐射源雷达，低轨通信卫星信号的低链路损耗及稳定覆盖等特性，加之全球正在大规模部署低轨卫星互联网，使得低轨通信卫星信号外辐射源雷达具有巨大的应用价值。其中，铱星和星链作为较具代表性的低轨卫星星座，具有较高的信号落地功率及良好的探测特性，是理想的卫星信号外辐射源。同时，铱星和星链外辐射源雷达也面临着各种挑战，为此本文提供了相应的候选解决思路或研究方向。针对辐射源数量多、频段多与带宽多的问题，提出了多频段多带宽多星源高灵敏度接收机的解决思路；针对杂波多普勒展宽导致目标回波难以检测的问题，提出了基于空变补偿处理的杂波空时相关矩阵估计及基于先验知识辅助的非均匀空时杂波认知抑制算法；针对微弱目标检测的问题，提出了多源联合累积与协同目标检测技术。上述研究可为广域范围内无源探测提供重要参考。
-
图 1 卫星信号外辐射源雷达探测示意图
Figure 1. System architecture of passive radar using satellite signals
图 2 卫星轨道高度、有效全向辐射功率(EIRP)与地球表面接收信号功率密度的关系
Figure 2. Relationship between orbital height, Effective Isotropic Radiated Power and received signal power
图 12 铱星、星链、GPS、DVB-S外辐射源雷达的最大探测距离与相干时间、RCS的关系
Figure 12. Relationship between maximum detection range and coherent time and RCS for passive radar using Iridium, Starlink, GPS, DVB-S signals
图 14 STL信号模糊函数多普勒切面及时延切面
Figure 14. Doppler and delay dimension of STL signal ambiguity function
图 16 星链信号模糊函数多普勒切面及时延切面
Figure 16. Doppler and delay dimension of Starlink signal ambiguity function
图 17 多频段多带宽多星源高灵敏度接收机技术挑战
Figure 17. Technical challenges of multi-band, multi-bandwidth, multi-satellite and high-performance receiver design
图 18 低轨通信卫星信号外辐射源雷达非均匀空时杂波抑制技术挑战
Figure 18. Technical challenges of non-uniform space-time clutter suppression for passive radar using LEO communication satellite signals
图 19 低轨通信卫星信号外辐射源雷达非均匀空时杂波抑制技术框图
Figure 19. Technical diagram of non-uniform space-time clutter suppression for passive radar using LEO communication satellite signals
图 21 未抑制前的时延维模糊函数图
Figure 21. Delay dimension of ambiguity function diagram before suppression
图 22 抑制后的时延维模糊函数
Figure 22. Delay dimension of ambiguity function diagram after suppression
图 23 低轨通信卫星信号外辐射源雷达多源联合目标检测技术挑战
Figure 23. Technical challenges of multi-dimensional fusion target detection for passive radar using LEO communication satellite signals
图 24 低轨通信卫星信号外辐射源雷达多源联合目标检测技术框图
Figure 24. Technical diagram of multi-source fused target detection for passive radar using LEO communication satellite signals
表 1 基于GNSS信号的外辐射源雷达研究现状
Table 1. Research status of passive radar using GNSS signals
参考文献 年份 第一作者研究机构 外辐射源 研究内容 备注 [29] 1995 德国 GPS, GLONASS 验证卫星信号与目标回波信号相关性 实验 [30] 1999 昆士兰科技大学 GPS, GLONASS 提取目标三维轨迹实现目标探测 实验 [31] 2002 昆士兰科技大学 GPS 空中目标探测距离理论计算 理论 [32] 2011 保加利亚IICT GPS 功率预算和最大目标探测距离分析 理论 [33,34] 2018 伯明翰大学 Galileo 提出长短时相干-非相关积累融合的长时积累算法 实验 [35] 2019 圣彼得堡国立电子工程技术大学 GPS, GLONASS 几何模型估计及空中目标探测范围计算 理论 [36,37] 2023 罗马大学 Galileo 改进的同时目标探测与定位算法 实验 [38] 2001 解放军电子工程学院 GPS 利用4颗卫星经过目标散射后的时间差估计目标信息 理论 [39,40] 2004 西安电子科技大学 GPS 通过对回波信号进行多普勒补偿提升微弱目标探测能力 理论 [41] 2005 北京理工大学 GNSS 热噪声及同频干扰下目标检测性能分析 理论 [42] 2009 北京航空航天大学 GPS 提出利用导航卫星信号实现空间飞行器的远程定位方法 实验 [43] 2010 国防科技大学 GPS, 北斗 探测距离、模糊函数等对比分析 理论 [44] 2014 南京电子技术研究所 GPS 可探测时间、直达波抑制、辐射源数多角度探测性能分析 理论 [45] 2015 中国空间技术研究院 GPS 多发单收的双基地雷达新体制 理论 [46] 2017 西安电子科技大学 GPS 多星数据融合的微弱回波信号检测算法 理论 [47] 2019 西安电子科技大学 GPS 基于北斗二代卫星信号外辐射源雷达系统的信号处理方法 理论 [48] 2020 香港理工大学 GPS 研究了利用目标运动特点聚集目标回波能量的目标探测方法 实验 [49−51] 2022 电子科技大学 北斗 世界上第一个基于北斗的无源雷达舰艇目标检测海上实验 实验 [52] 2022 北京航空航天大学 GPS 改进的多帧长时积累算法与空中动目标探测 实验 [53] 2023 香港理工大学 GPS 融合图像处理与多普勒历史的长时间移动目标检测处理技术 理论 [54] 2023 国防科技大学 GPS 搭建软件无线电接收平台并对接收的参考信号进行重构 实验 [55] 2024 北京航空航天大学 GPS 两阶段由粗到细的多普勒频移补偿提升长时间积累能力 实验 [56] 2024 北京航空航天大学 GNSS 提出针对GNSS的基于高度角随机模型的定位算法 实验 [57] 2024 北京卫星信息工程研究所 GNSS、北斗 提出多颗北斗卫星协同的相干合成孔径成像方法 实验 
下载: 导出CSV
表 2 基于DVB-S信号的外辐射源雷达研究现状
Table 2. Research status of passive radar using DVB-S signals
参考文献 年份 第一作者研究机构 外辐射源 研究内容 备注 [58] 1992 伦敦大学 DVB-S 研究了基于马可波罗1号卫星信号的外辐射源雷达回波信号信噪比 实验 [59] 2011 里斯本高等教育学院 DVB-S 测试了DVB-S作为辐射源的探测性能与自适应滤波算法去噪性能 实验 [60−62] 2019 弗劳恩霍夫高频物理和雷达技术研究所 DVB-S 探索了DVB-S作为辐射源时极化分集对ISAR目标探测能力的提升 实验 [63−65] 2020 罗马大学 DVB-S 搭建了基于DVB-S信号的外辐射源雷达试验系统，研究了非相干积累、
相干长时积累与极化分集的探测性能实验 [66] 2022 意大利
RaSS国家实验室DVB-S/S2 探索了基于DVB-S/S2信号的外辐射源雷达探测低轨道空间驻留目标的可行性 理论 [67] 2024 华沙理工大学 DVB-S2 探索了DVB-S作为辐射源时极化分集对探测概率的提升 实验 [68] 2012 中国科学院 DVB-S 基于DVB-S信号的外辐射源雷达几何结构、信号模糊函数及分辨特性 理论 [69,70] 2013 中国科学技术大学 DVB-S 利用APStar-5卫星信号进行外场实验，初步实现了目标回波信号检测 实验 [71] 2014 中国科学技术大学 DVB-S 探究了最大探测距离和距离分辨率性能 实验 [72] 2016 西安电子科技大学 DVB-S 基于多个异构卫星信息融合的微弱回波信号检测 理论 [73,74] 2019 浙江大学 DVB-S 基于加权融合的多信道联合检测方法 理论 [75] 2021 电子科技大学 DVB-S 基于Radon-Fourier变换的多频道积累检测算法 理论 [76] 2023 武汉大学 DVB-S 搭建DVB-S信号接收系统成功接收信号并探测到2km外的目标 实验
下载: 导出CSV
表 3 基于铱星、星链信号的外辐射源雷达研究现状
Table 3. Research status of passive radar using Iridium and Starlink signals
参考文献 年份 第一作者研究机构 外辐射源 研究内容 备注 [79] 2002 伯明翰大学 铱星 利用模拟的铱星信号开展空中目标探测实验 理论 [80,81] 2016 伯明翰大学 铱星 模糊函数特性分析 理论 [82] 2019 伯明翰大学 星链 基于雷达方程的探测威力分析 理论 [27,83] 2022 华沙理工大学 星链 基于雷达方程的探测威力分析与软件无线电接收机设计方案 理论 [84−86] 2022 弗劳恩霍夫高频物理和雷达技术研究所 星链
一网基于雷达方程的探测威力与模糊函数特性分析、
软件无线电接收机设计方案理论 [87] 2023 国防科技大学 星链 基于雷达方程的探测威力、可观测时间与距离-多普勒徙动分析 理论 [88,89] 2024 电子科技大学 OFDM 基于低轨星座OFDM信号的外辐射源雷达信号处理算法仿真验证 理论 [90] 2024 华沙理工大学 星链 无源SAR成像试验验证 试验 [91] 2024 武汉大学 星链 验证了在低轨卫星照射源前向散射区进行目标探测的有效性 试验 [92] 2024 重庆大学 铱星 基于雷达方程的探测威力与模糊函数特性分析、改进的杂波抑制算法 理论
下载: 导出CSV
表 4 国内外典型低轨星座的轨道参数概述
Table 4. System parameters of typical LEO constellations
时间 星座名称 运营单位 轨道高度
(km)星座构型 卫星数量
(计划)星间链路 应用场景 2015 星链 美国太空探索技术公司 328～614 独特轨道 40000 +有 宽带互联网
物联网2016 铱星 美国铱星公司 780 近极轨道 66 有 物联网 2016 轨道通信 美国卫星通信公司 800～ 1000 倾斜轨道 100+ 有 宽带互联网
物联网2016 哨兵 欧洲航天局 693 倾斜轨道 12 有 国防 2016 一网 一网卫星公司 1200 近极轨道 1980 无 高速电信网络 2018 行云工程 中国航天科技集团 800 1400 倾斜轨道 80 有 窄带物联网 2018 虹云工程 中国航天科工集团 1040 倾斜轨道 156 有 天基WiFi 2018 鸿雁星座 1100 近极轨道 360 有 宽带互联网
物联网2019 柯伊伯 美国亚马逊 610/630 倾斜轨道 3236 有 宽带互联网
物联网
下载: 导出CSV
表 5 国内外典型卫星星座的信号参数概述
Table 5. System parameters for typical satellite signals
低轨星座
(建设时间)轨道高度
(km)工作频段
(用户下行链路)信号带宽 通信体制 调制方式 单波束覆
盖范围是否
全球覆盖EIRP
(dBW)铱星
(2019年)780 L: 1616 ～1626.5 MHz31.50 kHz TDMA,FDMA BPSK,QPSK 480～
670 km是 28～45 星链
(2016年)550 X: 10.7～12.7 GHz 250 MHz MF-TDMA、OFDMA 16-256APSK 20～50 km 是 27.6～32.3 GPS
(1993年)20200 L: 1575.42 MHz、1227.60 MHzL1: 2.046MHz
L5: 10.23MHzCDMA BPSK 38%地表 是 28 北斗
(2020年)21500
(MEO)L: 1561.098 MHzB1I: 4.092MHz、
B3I: 20.46 MHzCDMA BPSK 38%地表 是 40 DVB-S
(1994年)36000 X: 10.7～12.7 GHz 7 MHz, 36 MHz
54 MHz, 72 MHzMF-TDMA QPSK 40%地表 否，仅陆地或近海 51～54 DVB-S2
(2005年)36000 X: 10.7～12.7 GHz 54 MHz MF-TDMA 4/8PSK, 16/32APSK 40%地表 否，仅陆地或近海 52 DVB-S2X
(2014年)36000 X: 10.7～12.7 GHz 250～
500 MHzMF-TDMA 2-8 PSK,
16-256APSK40%地表 否，仅陆地或近海 52 INMARSAT4
(2012年)36000 L: 1525 ～1559 MHz200 kHz MF-TDMA QPSK, 16QAM 40%地表 否，+/–75o 67 INMARSAT5
(2013年)Ka: 19.7～20.2 GHz 40 MHz MF-TDMA 4/8PSK, 16/32APSK 40%地表 否，+/–75o 51～54
下载: 导出CSV
表 6 铱星轨道参数
Table 6. Iridium orbit parameters
轨道信息 参数 轨道平面数量 6个 每个轨道面卫星数量 11(+1)颗 地面备份卫星数量 9颗 轨道周期 101 min 轨道高度 780 km 轨道倾角 86.4° 相邻轨道夹角 31.6/22° 运行速度 277088 km/h最大可视时间 15 min 卫星飞行速度 7.46 km/s 可见半角 27° 最大斜高 3249 km最大斜距 6498 km最大地表范围 5940 km
下载: 导出CSV
表 7 铱星用户链路通信体制
Table 7. Iridium user-link communication parameters
参数 数值 带宽 31.5 kHz 功率 200W 速率 128 kbit/s(星-移动端)、1.5 Mbit/s(星-Iridium OpenPort终端)、8 Mbit/s(高速Ka-Band服务将可用于较大的固定和可移动终端) 调制方式 QPSK(DEQPSK) 波束 高椭圆形波束(固定) 单卫星波束覆盖 4700 km(直径) 极化方式 右旋圆极化 多址方式 FDMA/TDMA/SDMA/TDD 纠错编码方式 FEC卷积码 脉冲成型方式 40%均方根升余弦脉冲成型
下载: 导出CSV
表 8 星链通信体制
Table 8. Starlink communication parameters
参数 数值(上行) 数值(下行) 用户链路带宽 125 MHz×4 250 MHz×8 调制方式 256APSK(编码率3/4) 16APSK(编码率3/4) 功率 66.89 dBm(卫星段天线最大发射功率)
2.44 W(用户终端天线)波束 圆形波束(可单独成形与控制) 卫星波束覆盖 2800 km2 极化方式 右旋圆极化
下载: 导出CSV
表 9 符号解释
Table 9. Symbol definition
参数 含义 $ {D_{{\text{dir}}}} $ 卫星信号照射到直达波接收天线时的功率密度 $ {P_{\mathrm{t}}} $ 卫星信号发射功率 $ {G_{\mathrm{t}}} $ 卫星天线方向增益 $ {R_0} $ 卫星距离地面的高度 $ {L_{\mathrm{t}}} $ 传输损耗 $ {\text{EIRP}} $ 卫星等效全向辐射功率 A 接收天线等效面积 $ \lambda $ 卫星信号载波波长 G 接收天线增益 $ {P_{{\text{dir}}}} $ 直达波信号功率 $ {G_{{\text{proc}}}} $ 相干处理增益 $ {P_{\text{N}}} $ 接收机噪声功率 K 玻尔兹曼常数 T 接收机噪声温度 B 接收机带宽 F 接收机噪声系数 $ {\text{SN}}{{\text{R}}_{{\text{dir}}}} $ 直达波信噪比 f 载波频率 $ {D_{{\text{re}}}} $ 目标回波信号的功率密度 R 目标到接收天线的距离
下载: 导出CSV
表 10 卫星信号外辐射源雷达系统链路参数
Table 10. Link budget parameters of passive radar using satellite signals
系统组成 参数 一网 铱星II 星链 GPS DVB-S 外辐射源 EIRP (dBW) 37 28 22 24 51.7 $ {R_0}({\text{km}}) $ 1200 780 330 20200 36000 $ f ({\text{GHz}}) $ 11.7 1.626 11.7 1.56 12 接收系统 $ G/{\text{dB}} $ 25 25 30 25 30 $ K{\mathrm{J}}({}^\circ) $ 1.38×10–23 1.38×10–23 1.38×10–23 1.38×10–23 1.38×10–23 $ T/{\text{K}} $ 290 290 290 290 290 $ B({\text{MHz}} )$ 250 31.5kHz 250 10.23 36 $ F({\text{dB}}) $ 3 3 3 3 3 $ {\text{Loss}}({\text{dB}}) $ 5 5 5 5 5 $ {T_{\rm{int} }}({\text{s}} )$ 0～2 0～2 0～2 0～2 0～2 $ {\text{SN}}{{\text{R}}_{{\text{min}}}}({\text{dB}}) $ 8.2 8.2 8.2 8.2 8.2 目标 $ \sigma /{{\text{m}}^{\text{2}}} $ 10/50/100 10/50/100 10/50/100 10/50/100 10/50/100
下载: 导出CSV
表 11 卫星信号外辐射源雷达系统直达波功率
Table 11. SNR of direct wave of passive radar using satellite signals
外辐射源(卫星) 直达波功率$ {P_{{\text{dir}}}}{\text{(dBm}}) $ 一网 –88.4 铱星 –76.5 星链 –87.2 GPS –108.4 DVB-S –98.5
下载: 导出CSV
表 12 回波通道的信号特性
Table 12. Simulate the signal characteristics of the echo channel
类型 时延范围(μs) 多普勒范围(Hz) 杂噪比(dB) 多普勒杂波 0～30 –400～400 –5～30 目标 25～60 –800～–300, 300～800 –20～–10
下载: 导出CSV
-
[1] KUSCHEL H. Approaching 80 years of passive radar[C]. 2013 International Conference on Radar, Adelaide, Australia, 2013: 213–217. doi: 10.1109/RADAR.2013.6651987. [2] 宋杰, 何友, 蔡复青, 等. 基于非合作雷达辐射源的无源雷达技术综述[J]. 系统工程与电子技术, 2009, 31(9): 2151–2156,2180. doi: 10.3321/j.issn:1001-506X.2009.09.028.SONG Jie, HE You, CAI Fuqing, et al. Overview of passive radar technology based on non-cooperative radar illuminator[J]. Systems Engineering and Electronics, 2009, 31(9): 2151–2156,2180. doi: 10.3321/j.issn:1001-506X.2009.09.028. [3] 郑恒, 王俊, 江胜利, 等. 外辐射源雷达[M]. 北京: 国防工业出版社, 2017: 1–10.ZHENG Heng, WANG Jun, JIANG Shengli, et al. Passive Bistatic Radar[M]. Beijing, China: National Defense Industry Press, 2017: 1–10. [4] 万显荣, 易建新, 占伟杰, 等. 基于多照射源的被动雷达研究进展与发展趋势[J]. 雷达学报, 2020, 9(6): 939–958. doi: 10.12000/JR20143.WAN Xianrong, YI Jianxin, ZHAN Weijie, et al. Research progress and development trend of the multi-illuminator-based passive radar[J]. Journal of Radars, 2020, 9(6): 939–958. doi: 10.12000/JR20143. [5] WILLIS N J and GRIFFITHS H D. Advances in bistatic radar (Willis, N.J. and Griffiths, H.D., Eds.; 2007) [Book Review][J]. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 2008, 23(7): 46–46. doi: 10.1109/MAES.2008.4579292. [6] GRIFFITHS H and WILLIS N. Klein Heidelberg-the first modern bistatic radar system[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2010, 46(4): 1571–1588. doi: 10.1109/TAES.2010.5595580. [7] GRIFFITHS H D and LONG N R W. Television-based bistatic radar[J]. IEE Proceedings F (Communications, Radar and Signal Processing), 1986, 133(7): 649–657. doi: 10.1049/ip-f-1.1986.0104. [8] 王小谟, 吴曼青, 王政. 未来战争中的“沉默哨兵”——外辐射源目标探测与跟踪雷达[J]. 现代军事, 2000(10): 10–12.WANG Xiaomo, WU Manqing, and WANG Zhen. ‘Silence Sentinel’ in future wars -external radiation source target detection and tracking radar[J]. Modern Military, 2000(10): 10–12. [9] HOWLAND P E, MAKSIMIUK D, and REITSMA G. FM radio based bistatic radar[J]. IEE Proceedings-Radar, Sonar and Navigation, 2005, 152(3): 107–115. doi: 10.1049/ip-rsn:20045077. [10] EDRICH M, SCHROEDER A, and MEYER F. Design and performance evaluation of a mature FM/DAB/DVB-T multi-illuminator passive radar system[J]. IET Radar, Sonar & Navigation, 2014, 8(2): 114–122. doi: 10.1049/iet-rsn.2013.0162. [11] O'HAGAN D W, KUSCHEL H, UMMENHOFER M, et al. A multi-frequency hybrid passive radar concept for medium range air surveillance[J]. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 2012, 27(10): 6–15. doi: 10.1109/MAES.2012.6373907. [12] BIČÍK P. Passive radar: Here comes the new generation VERA-NG[C]. The 11-th International Radar Symposium, Vilnius, Lithuania, 2010: 1–4. [13] 贾玉贵. 现代对空情报雷达[M]. 北京: 国防工业出版社, 2004: 169.JIA Yugui. Modern Air Surveillance Radar[M]. Beijing, China: National Defense Industry Press, 2004: 169. [14] 吴翼虎. 外辐射源雷达目标检测与定位技术[D]. [硕士论文], 西安电子科技大学, 2010. doi: 10.7666/d.Y1706760.WU Yihu. Target detection and location technology in external illuminator based passive radar[D]. [Master dissertation], Xidian University, 2010. doi: 10.7666/d.Y1706760. [15] 杨广平. 外辐射源雷达关键技术研究[J]. 现代雷达, 2008, 30(8): 5–9. doi: 10.3969/j.issn.1004-7859.2008.08.002.YANG Guangping. A study on key technology of passive radar[J]. Modern Radar, 2008, 30(8): 5–9. doi: 10.3969/j.issn.1004-7859.2008.08.002. [16] 郑雨晴, 艾小锋, 王满喜, 等. 以全球导航卫星系统为辐射源的前向散射雷达发展综述[J]. 电子与信息学报, 2024, 46(8): 3073–3093. doi: 10.11999/JEIT231255.ZHENG Yuqing, AI Xiaofeng, WANG Manxi, et al. Global navigation satellite system forward scatter radar: A review[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2024, 46(8): 3073–3093. doi: 10.11999/JEIT231255. [17] 李中余, 黄川, 武俊杰, 等. 基于GNSS的无源雷达海面目标检测技术综述[J]. 雷达科学与技术, 2020, 18(4): 404–416. doi: 10.3969/j.issn.1672-2337.2020.04.009.LI Zhongyu, HUANG Chuan, WU Junjie, et al. Overview of maritime target detection techniques using GNSS-based passive radar[J]. Radar Science and Technology, 2020, 18(4): 404–416. doi: 10.3969/j.issn.1672-2337.2020.04.009. [18] HUANG Chuan, LI Zhongyu, WU Junjie, et al. A long-time integration method for GNSS-based passive radar detection of marine target with multi-stage motions[C]. IGARSS 2020-2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Waikoloa, USA, 2020: 2815–2818. doi: 10.1109/IGARSS39084.2020.9324042. [19] 陈江宁. 基于高轨卫星外辐射源微弱目标检测技术研究[D]. [硕士论文], 电子科技大学, 2021. doi: 10.27005/d.cnki.gdzku.2021.001367.CHEN Jiangning. Research on dim target detection technology based on external transmitter of geostationary earth orbit satellite[D]. [Master dissertation], University of Electronic Science and Technology of China, 2021. doi: 10.27005/d.cnki.gdzku.2021.001367. [20] 李唐, 王峰, 杨新宇, 等. GNSS外辐射源空中目标探测研究现状及发展[J]. 无线电工程, 2023, 53(7): 1639–1651. doi: 10.3969/j.issn.1003-3106.2023.07.018.LI Tang, WANG Feng, YANG Xinyu, et al. Development and status of air target detection from GNSS-based passive radar[J]. Radio Engineering, 2023, 53(7): 1639–1651. doi: 10.3969/j.issn.1003-3106.2023.07.018. [21] LYU Xiaoyong, STOVE A, GASHINOVA M, et al. Ambiguity function of Inmarsat BGAN signal for radar application[J]. Electronics Letters, 2016, 52(18): 1557–1559. doi: 10.1049/el.2016.1400. [22] FOSSA C E, RAINES R A, GUNSCH G H, et al. An overview of the IRIDIUM (R) low Earth orbit (LEO) satellite system[C]. IEEE 1998 National Aerospace and Electronics Conference. NAECON 1998. Celebrating 50 Years (Cat. No.98CH36185), Dayton, USA, 1998: 152–159. doi: 10.1109/NAECON.1998.710110. [23] 梁健. 铱星STL系统定位方法研究[D]. [硕士论文], 华中科技大学, 2019. doi: 10.27157/d.cnki.ghzku.2019.002798.LIANG Jian. Investigation on Iridium STL positioning method[D]. [Master dissertation], Huazhong University of Science & Technology, 2019. doi: 10.27157/d.cnki.ghzku.2019.002798. [24] 秦红磊, 张宇. 星链机会信号定位方法[J]. 导航定位学报, 2023, 11(1): 67–73. doi: 10.3969/j.issn.2095-4999.2023.01.010.QIN Honglei and ZHANG Yu. Positioning technology based on Starlink signal of opportunity[J]. Journal of Navigation and Positioning, 2023, 11(1): 67–73. doi: 10.3969/j.issn.2095-4999.2023.01.010. [25] 秦红磊, 武宁, 赵超. 基于视向矢量修正的铱星机会信号多普勒差分定位技术[J]. 北京航空航天大学学报, 2024, 50(3): 748–756. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0378.QIN Honglei, WU Ning, and ZHAO Chao. Differential positioning with doppler measurements from Iridium satellite signals of opportunity based on lines of sight correction[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2024, 50(3): 748–756. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0378. [26] 崔志颖, 岳富占, 田润, 等. 基于铱星突发信号的导航定位技术研究[J]. 全球定位系统, 2021, 46(2): 77–85. doi: 10.12265/j.gnss.2020121503.CUI Zhiying, YUE Fuzhan, TIAN Run, et al. Research on positioning technology based on Iridium burst signal[J]. GNSS World of China, 2021, 46(2): 77–85. doi: 10.12265/j.gnss.2020121503. [27] GOMEZ-DEL-HOYO P, GRONOWSKI K, and SAMCZYNSKI P. The STARLINK-based passive radar: Preliminary study and first illuminator signal measurements[C]. 2022 23rd International Radar Symposium (IRS), Gdansk, Poland, 2022: 350–355. doi: 10.23919/IRS54158.2022.9905046. [28] KHALIFE J, NEINAVAIE M, and KASSAS Z M. The first carrier phase tracking and positioning results with Starlink LEO satellite signals[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2022, 58(2): 1487–1491. doi: 10.1109/TAES.2021.3113880. [29] KOCH V and WESTPHAL R. New approach to a multistatic passive radar sensor for air/space defense[J]. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 1995, 10(11): 24–32. doi: 10.1109/62.473409. [30] MCINTOSH J C. Passive three dimensional track of non-cooperative targets through opportunistic use of global positioning system (GPS) and GLONASS signals[EB/OL]. https://www.freepatentsonline.com/6232922.html, 2001. [31] MOJARRABI B, HOMER J, KUBIK K, et al. Power budget study for passive target detection and imaging using secondary applications of GPS signals in bistatic radar systems[C]. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Toronto, Canada, 2002: 449–451. doi: 10.1109/IGARSS.2002.1025069. [32] BEHAR V and KABAKCHIEV C. Detectability of air targets using bistatic radar based on GPS L5 signals[C]. 2011 12th International Radar Symposium (IRS), Leipzig, Germany, 2011: 212–217. [33] MA Hui, ANTONIOU M, PASTINA D, et al. Maritime moving target indication using passive GNSS-based bistatic radar[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2018, 54(1): 115–130. doi: 10.1109/TAES.2017.2739900. [34] PASTINA D, SANTI F, PIERALICE F, et al. Maritime moving target long time integration for GNSS-based passive bistatic radar[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2018, 54(6): 3060–3083. doi: 10.1109/TAES.2018.2840298. [35] VEREMYEV V I, VOROBEV E N, and KOKORINA Y V. Feasibility study of air target detection by passive radar using satellite-based transmitters[C]. 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), Saint Petersburg and Moscow, Russia, 2019: 154–157. doi: 10.1109/EIConRus.2019.8656630. [36] NASSO I and SANTI F. A centralized approach for ship target detection and localization with multi-transmitters GNSS-based passive radar[C]. International Conference on Radar Systems (RADAR 2022), Edinburgh, UK, 2022: 202–207. doi: 10.1049/icp.2022.2316. [37] NASSO I and SANTI F. Maritime moving target detection and localisation technique for Global Navigation Satellite Signals-based passive multistatic radar[J]. IET Radar, Sonar & Navigation, 2024, 18(1): 93–106. doi: 10.1049/rsn2.12438. [38] 戴剑华, 尹成友. 利用GPS星际照射源的无源侦察定位系统研究[J]. 航天电子对抗, 2001(4): 8–12. doi: 10.3969/j.issn.1673-2421.2001.04.003.DAI Jianhua and YIN Chengyou. Research on passive reconnaissance and positioning system using GPS interstellar irradiation source[J]. Aerospace Electronic Warfare, 2001(4): 8–12. doi: 10.3969/j.issn.1673-2421.2001.04.003. [39] 袁伟明, 刘立东, 吴顺君, 等. 一种新的基于GPS照射源的天基雷达信号处理算法[J]. 电波科学学报, 2004, 19(2): 219–222. doi: 10.3969/j.issn.1005-0388.2004.02.019.YUAN Weiming, LIU Lidong, WU Shunjun, et al. An novel signal processing algorithm for SBR based on GPS illumination[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2004, 19(2): 219–222. doi: 10.3969/j.issn.1005-0388.2004.02.019. [40] 刘立东, 袁伟明, 吴顺君, 等. 基于GPS照射源的天地双基地雷达探测系统[J]. 电波科学学报, 2004, 19(1): 109–113. doi: 10.3969/j.issn.1005-0388.2004.01.024.LIU Lidong, YUAN Weiming, WU Shunjun, et al. Bistatic radar system based on GPS illumination[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2004, 19(1): 109–113. doi: 10.3969/j.issn.1005-0388.2004.01.024. [41] HE X, CHERNIAKOV M, and ZENG T. Signal detectability in SS-BSAR with GNSS non-cooperative transmitter[J]. IEE Proceedings-Radar, Sonar and Navigation, 2005, 152(3): 124–132. doi: 10.1049/ip-rsn:20045042. [42] 杨东凯, 路勇, 张波. 基于导航卫星反射信号的空间飞行器探测定位方法[J]. 航空学报, 2009, 30(1): 143–147. doi: 10.3321/j.issn:1000-6893.2009.01.023.YANG Dongkai, LU Yong, and ZHANG Bo. Space vehicle detection and positioning based on reflected signal of navigation satellite[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2009, 30(1): 143–147. doi: 10.3321/j.issn:1000-6893.2009.01.023. [43] 范梅梅, 廖东平, 丁小峰. 基于北斗卫星信号的无源雷达可行性研究[J]. 信号处理, 2010, 26(4): 631–636. doi: 10.3969/j.issn.1003-0530.2010.04.028.FAN Meimei, LIAO Dongping, and DING Xiaofeng. Feasibility research of passive radar based on Beidou navigation and position system[J]. Journal of Signal Processing, 2010, 26(4): 631–636. doi: 10.3969/j.issn.1003-0530.2010.04.028. [44] 蒋铁珍, 肖文书, 李大圣, 等. 基于星载机会源的空间目标外辐射源雷达探测技术可行性研究[J]. 雷达学报, 2014, 3(6): 711–719. doi: 10.12000/JR14080.JIANG Tiezhen, XIAO Wenshu, LI Dasheng, et al. Feasibility study on passive-radar detection of space targets using spaceborne illuminators of opportunity[J]. Journal of Radars, 2014, 3(6): 711–719. doi: 10.12000/JR14080. [45] 何征, 蒙继东, 尚社. 基于GPS照射源的双基地新体制雷达探测系统[J]. 电子设计工程, 2015, 23(21): 32–34. doi: 10.3969/j.issn.1674-6236.2015.21.010.HE Zheng, MENG Jidong, and SHANG She. New bistatic radar system based on GPS illumination[J]. Electronic Design Engineering, 2015, 23(21): 32–34. doi: 10.3969/j.issn.1674-6236.2015.21.010. [46] 李雨亭. 基于多个GPS卫星信息融合的信号检测[D]. [硕士论文], 西安电子科技大学, 2017. doi: 10.7666/d.D01385181.LI Yuting. Signal detection based on multiple GPS satellites information fusion[D]. [Master dissertation], Xidian University, 2017. doi: 10.7666/d.D01385181. [47] 郭丹丹. 基于北斗二代卫星信号的外辐射源雷达目标探测技术[D]. [硕士论文], 西安电子科技大学, 2019. doi: 10.27389/d.cnki.gxadu.2019.000758.GUO Dandan. Target detection method in passive bistatic radar based on Beidou II satellite signals[D]. [Master dissertation], Xidian University, 2019. doi: 10.27389/d.cnki.gxadu.2019.000758. [48] 何振宇, 陈武, 杨扬. GPS天-地无源双基地雷达探测海面移动目标[J]. 测绘学报, 2020, 49(12): 1523–1534. doi: 10.11947/j.AGCS.2020.20190487.HE Zhenyu, CHEN Wu, and YANG Yang. GPS-based space-surface passive bistatic radar technique for maritime moving target detection[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2020, 49(12): 1523–1534. doi: 10.11947/j.AGCS.2020.20190487. [49] HUANG Chuan, LI Zhongyu, WU Junjie, et al. Multistatic Beidou-based passive radar for maritime moving target detection and localization[C]. IGARSS 2019-2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Yokohama, Japan, 2019: 2175–2177. doi: 10.1109/IGARSS.2019.8900548. [50] LI Zhongyu, HUANG Chuan, WU Junjie, et al. Investigation and first experiment of BeiDou-based passive radar vessel target imaging[C]. 2022 3rd URSI Atlantic and Asia Pacific Radio Science Meeting (AT-AP-RASC), Gran Canaria, Spain, 2022: 1–4. doi: 10.23919/AT-AP-RASC54737.2022.9814205. [51] LI Zhongyu, HUANG Chuan, SUN Zhichao, et al. BeiDou-based passive multistatic radar maritime moving target detection technique via space-time hybrid integration processing[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 5802313. doi: 10.1109/TGRS.2021.3128650. [52] HE Zhenyu, YANG Yang, CHEN Wu, et al. Moving target imaging using GNSS-based passive bistatic synthetic aperture radar[J]. Remote Sensing, 2020, 12(20): 3356. doi: 10.3390/rs12203356. [53] HE Zhenyu, CHEN Wu, YANG Yang, et al. Maritime ship target imaging with GNSS-based passive multistatic radar[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 5800918. doi: 10.1109/TGRS.2023.3270182. [54] ZHENG Hui, CHENG Shuiying, and ZHANG Maoyi. Reference signal reconstruction for GPS-based passive radar based on software radio platform[C]. 2023 IEEE 6th Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference (ITNEC), Chongqing, China, 2023: 732–736. doi: 10.1109/ITNEC56291.2023.10082494. [55] TANG Tao, WANG Pengbo, ZENG Hongcheng, et al. An efficient coarse-to-fine Doppler parameter search method for moving target detection using GNSS-Based passive bistatic radar[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2024, 21: 3509105. doi: 10.1109/LGRS.2024.3450209. [56] 杨东凯, 谭传瑞, 王峰, 等. 基于高度角随机模型的GNSS外辐射源雷达定位算法[J]. 电子与信息学报, 2024, 46(4): 1373–1381. doi: 10.11999/JEIT230462.YANG Dongkai, TAN Chuanrui, WANG Feng, et al. GNSS elevation-dependent stochastic localization algorithm for gnss-based passive radar[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2024, 46(4): 1373–1381. doi: 10.11999/JEIT230462. [57] GAO Wenning, YUE Fuzhan, XIA Zhenghuan, et al. Multistatic collaborative imaging for shipborne GNSS-S radar: Method and experimental verification[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2024, 21: 4009805. doi: 10.1109/LGRS.2024.3398577. [58] GRIFFITHS H D, GARNETT A J, BAKER C J, et al. Bistatic radar using satellite-borne illuminators of opportunity[C]. 92 International Conference on Radar, Brighton, UK, 1992: 276–279. [59] MARQUES P, FERREIRA A, FORTES F, et al. A pedagogical passive RADAR using DVB-S signals[C]. 2011 3rd International Asia-Pacific Conference on Synthetic Aperture Radar (APSAR), Seoul, Korea (South), 2011: 1–4. [60] PISCIOTTANO I, PASTINA D, and CRISTALLINI D. DVB-S based passive radar imaging of ship targets[C]. The 20th International Radar Symposium (IRS), Ulm, Germany, 2019: 1–7. doi: 10.23919/IRS.2019.8768097. [61] PISCIOTTANO I, SANTI F, PASTINA D, et al. DVB-S based passive polarimetric ISAR—Methods and experimental validation[J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(5): 6056–6070. doi: 10.1109/JSEN.2020.3037091. [62] DANIEL L, HRISTOV S, LYU Xiaoyong, et al. Design and validation of a passive radar concept for ship detection using communication satellite signals[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2017, 53(6): 3115–3134. doi: 10.1109/TAES.2017.2728978. [63] STOVE A G, GASHINOVA M S, HRISTOV S, et al. Passive maritime surveillance using satellite communication signals[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2017, 53(6): 2987–2997. doi: 10.1109/TAES.2017.2722598. [64] MARTELLI T, CABRERA O, COLONE F, et al. Exploitation of long coherent integration times to improve drone detection in DVB-S based passive radar[C]. 2020 IEEE Radar Conference (RadarConf20), Florence, Italy, 2020: 1–6. doi: 10.1109/RadarConf2043947.2020.9266624. [65] CABRERA O, BONGIOANNI C, COLONE F, et al. Non-coherent DVB-S passive radar demonstrator[C]. 2020 21st International Radar Symposium (IRS), Warsaw, Poland, 2020: 228–231. doi: 10.23919/IRS48640.2020.9253805. [66] GENTILE L, CAPRIA A, SAVERINO A L, et al. DVB-S2 passive bistatic radar for resident space object detection: Preliminary results[C]. 2020 IEEE International Radar Conference (RADAR), Washington, USA, 2020: 607–611. doi: 10.1109/RADAR42522.2020.9114746. [67] GRONOWSKI K, ALMODOVAR-HERNANDEZ A, GUTIERREZ-SERRANO S, et al. Preliminary results of detection utilizing DVB-S2 based polarimetric passive radar[C]. 2024 International Radar Symposium (IRS), Wroclaw, Poland, 2024: 414–419. [68] 金威, 吕晓德, 向茂生. 基于DVB-S信号的外辐射源雷达的模糊函数及分辨特性分析[J]. 雷达学报, 2012, 1(4): 380–386. doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20077.JIN Wei, LÜ Xiaode, and XIANG Maosheng. Ambiguity function and resolution characteristic analysis of DVB-S signal for passive radar[J]. Journal of Radars, 2012, 1(4): 380–386. doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.20077. [69] SUN Zeyue, WANG Tianyun, JIANG Tao, et al. Analysis of the properties of DVB-S signal for passive radar application[C]. 2013 International Conference on Wireless Communications and Signal Processing, Hangzhou, China, 2013: 1–5. doi: 10.1109/WCSP.2013.6677172. [70] 孙泽月. 基于DVB-S信号特性分析的无源检测技术研究[D]. [硕士论文], 中国科学技术大学, 2014.SUN Zeyue. Research on passive detection based on the analysis of the properties of DVB-S signal[D]. [Master dissertation], University of Science and Technology of China, 2014. [71] 冯斌. DVB-S信号的无源雷达接收处理技术研究[D]. [硕士论文], 中国科学技术大学, 2014.FENG Bin. Research on DVB-S signal processing of passive radar system[D]. [Master dissertation], University of Science and Technology of China, 2014. [72] 刘明骞, 高修会, 李兵兵. 一种多个不同体制卫星下微弱回波信号联合检测方法[P]. 中国, 92214985.2, 2016.LIU Mingqian, GAO Xiuhui, and LI Bingbing. Joint detection method for weak echo signals under satellites of multiple different systems[P]. CN, 201610344683.1, 2016. [73] 李凌. 基于DVB-S信号的无源雷达检测方法研究[D]. [硕士论文], 浙江大学, 2019.LI Ling. A study on detection techniques for passive radar based on DVB-S signal[D]. [Master dissertation], Zhejiang University, 2019. [74] LI Junjie, WEI Junkang, CAO Zhihui, et al. A DVB-S-based multichannel passive radar system for vehicle detection[J]. IEEE Access, 2021, 9: 2900–2912. doi: 10.1109/ACCESS.2020.3047525. [75] 谢进文. 基于外辐射源的高速运动目标探测技术[D]. [硕士论文], 电子科技大学, 2018.XIE Jinwen. High velocity targets detection technology based on opportunity illumination[D]. [Master dissertation], University of Electronic Science and Technology of China, 2018. [76] 童云, 万显荣, 周昕, 等. 基于DVB-S信号的被动雷达舰船目标探测实验研究[C]. 第十八届全国电波传播年会, 青岛, 中国, 2023: 4. doi: 10.26914/c.cnkihy.2023.050938.TONG Yun, WAN Xianrong, ZHOU Xin, et al. Experimental research of ship target detection with DVB-S based passive radar[C]. Chinese National Symposium on Radio Propagation (CNSRP2023), Qingdao, China, 2023: 4. doi: 10.26914/c.cnkihy.2023.050938. [77] STOVE A G, GASHINOVA M S, HRISTOV S, et al. Passive maritime surveillance using satellite communication signals[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2017, 53(6): 2987–2997. doi: 10.1109/TAES.2017.2722598. [78] DANIEL L, HRISTOV S, LYU Xiaoyong, et al. Design and validation of a passive radar concept for ship detection using communication satellite signals[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2017, 53(6): 3115–3134. doi: 10.1109/TAES.2017.2728978. [79] CHERNIAKOV M, NEZLIN D, and KUBIK K. Air target detection via bistatic radar based on LEOs communication signals[J]. IEE Proceedings-Radar, Sonar and Navigation, 2002, 149(1): 33–38. doi: 10.1049/ip-rsn:20020129. [80] LYU Xiaoyong, STOVE A, GASHINOVA M, et al. Ambiguity function of Iridium signal for radar application[J]. Electronics Letters, 2016, 52(19): 1631–1633. doi: 10.1049/el.2016.1404. [81] LYU Xiaoyong, HRISTOV S, GASHINOVA M, et al. Ambiguity function analysis of the Inmarsat I-4 and Iridium signals[C]. International Conference on Radar Systems, Belfast, 2017: 1–4. doi: 10.1049/cp.2017.0510. [82] SAYIN A, CHERNIAKOV M, and ANTONIOU M. Passive radar using Starlink transmissions: A theoretical study[C]. 2019 20th International Radar Symposium (IRS), Ulm, Germany, 2019: 1–7. doi: 10.23919/IRS.2019.8768105. [83] GOMEZ-DEL-HOYO P, SAMCZYNSKI P, and MICHALAK F. Analysis of Starlink Users' downlink for passive radar applications: Signal characteristics and ambiguity function performance[C]. 2023 IEEE Radar Conference (RadarConf23), San Antonia, US, 2023: 1–6. doi: 10.1109/RadarConf2351548.2023.10149600. [84] BLÁZQUEZ-GARCÍA R, UMMENHOFER M, CRISTALLINI D, et al. Passive radar architecture based on broadband LEO communication satellite constellations[C]. 2022 IEEE Radar Conference (RadarConf22), New York City, USA, 2022: 1–6. doi: 10.1109/RadarConf2248738.2022.9764342. [85] BLÁZQUEZ-GARCÍA R, CRISTALLINI D, UMMENHOFER M, et al. Experimental comparison of Starlink and OneWeb signals for passive radar[C]. 2023 IEEE Radar Conference (RadarConf23), San Antonio, USA, 2023: 1–6. doi: 10.1109/RadarConf2351548.2023.10149580. [86] BLÁZQUEZ-GARCÍA R, CRISTALLINI D, SEIDEL V, et al. Experimental acquisition of Starlink satellite transmissions for passive radar applications[C]. International Conference on Radar Systems, Edinburgh, UK, 2022: 130–135. doi: 10.1049/icp.2022.2304. [87] ZHANG Maoyi, CHENG Shuiying, and ZHENG Hui. Feasibility of Starlink transmissions for passive airborne targets detection[C]. 2022 5th International Conference on Information Communication and Signal Processing (ICICSP), Shenzhen, China, 2022: 656–661. doi: 10.1109/ICICSP55539.2022.10050607. [88] ZHU Hanqing, ZHOU Dajiang, LI Zhongyu, et al. Moving target detection method for passive radar using LEO communication satellite constellation[C]. IGARSS 2023-2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Pasadena, USA, 2023: 8090–8093. doi: 10.1109/IGARSS52108.2023.10283174. [89] QIU Xingye, LI Aocheng, LI Zhongyu, et al. The low-earth-orbit communication satellites-based passive radar target detection via blind signal identification[C]. IGARSS 2024-2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Athens, Greece, 2024: 6685–6688. doi: 10.1109/IGARSS53475.2024.10642614. [90] GOMEZ-DEL-HOYO P and SAMCZYNSKI P. Starlink-based passive radar for Earth's surface imaging: First experimental results[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2024, 17: 13949–13965. doi: 10.1109/JSTARS.2024.3437179. [91] 周昕, 易建新, 万显荣, 等. 基于低轨卫星机会照射源的无人机目标前向散射探测方法与实验[J]. 信号处理, 2024, 40(12): 2105–2115. doi: 10.12466/xhcl.2024.12.001.ZHOU Xin, YI Jianxin, WAN Xianrong, et al. Methods and experiments for forward scattering detection of UAV targets based on opportunistic illumination from low-orbit satellites[J]. Journal of Signal Processing, 2024, 40(12): 2105–2115. doi: 10.12466/xhcl.2024.12.001. [92] 李江林. 铱星外辐射源雷达非均匀多普勒抽取杂波抑制技术研究[D]. 重庆: 重庆大学, 2024.LI Jianglin. Research on doppler extraction clutter suppression technology based on iridium passive bistatic radar[D]. Chongqing: Chongqing University, 2024. [93] 田润, 崔志颖, 张爽娜, 等. 基于低轨通信星座的导航增强技术发展概述[J]. 导航定位与授时, 2021, 8(1): 66–81. doi: 10.19306/j.cnki.2095-8110.2021.01.007.TIAN Run, CUI Zhiying, ZHANG Shuangna, et al. Overview of navigation augmentation technology based on LEO[J]. Navigation Positioning and Timing, 2021, 8(1): 66–81. doi: 10.19306/j.cnki.2095-8110.2021.01.007. [94] 蒙艳松, 边朗, 王瑛, 等. 基于“鸿雁”星座的全球导航增强系统[J]. 国际太空, 2018(10): 20–27. doi: 10.3969/j.issn.1009-2366.2018.10.005.MENG Yansong, BIAN Lang, WANG Ying, et al. Global navigation augmentation system based on Hongyan satellite constellation[J]. Space International, 2018(10): 20–27. doi: 10.3969/j.issn.1009-2366.2018.10.005. [95] 宋奕辰, 徐小涛, 宋文婷. 国内外卫星移动通信系统发展现状综述[J]. 电信快报, 2019(8): 37–41. doi: 10.3969/j.issn.1006-1339.2019.08.008.SONG Yichen, XU Xiaotao, and SONG Wenting. Overview of the development of satellite mobile communication systems at home and abroad[J]. Telecommunications Information, 2019(8): 37–41. doi: 10.3969/j.issn.1006-1339.2019.08.008. [96] WANG Qing, ZHU Minjiong, ZHOU Jie, et al. Terminal-to-terminal calling for GEO broadband mobile satellite communication[J]. ZTE Communications, 2015, 13(2): 46–52. doi: 10.3969/j.issn.1673-5188.2015.02.009. [97] PRESS L. a new Chinese broadband satellite constellation[EB/OL]. https://circleid.com/posts/20201002-a-new-chinese-broadband-satellite-constellation/, 2020. [98] 《2021中国的航天》白皮书发布[EB/OL]. https://www.cnsa.gov.cn/n6758823/n6758844/n6760320/index.html, 2021. [99] CRISTALLINI D, CARUSO M, FALCONE P, et al. Space-based passive radar enabled by the new generation of geostationary broadcast satellites[C]. 2010 IEEE Aerospace Conference, Big Sky, USA, 2010: 1–11. doi: 10.1109/AERO.2010.5446694. [100] 谢卓成. 铱星STL信号体制及性能研究[D]. [硕士论文], 华中科技大学, 2019. doi: 10.27157/d.cnki.ghzku.2019.002799.XIE Zhuocheng. STL signal system and performance research of iridium satellite[D]. [Master dissertation], Huazhong University of Science & Technology, 2019. doi: 10.27157/d.cnki.ghzku.2019.002799. [101] 刘悦. “下一代铱星”系统首批10颗卫星成功发射[J]. 国际太空, 2017(4): 52–54. doi: 10.3969/j.issn.1009-2366.2017.04.010.LIU Yue. The first 10 satellites of Iridium NEXT launched successfully[J]. Space International, 2017(4): 52–54. doi: 10.3969/j.issn.1009-2366.2017.04.010. [102] 秦红磊, 谭滋中, 丛丽, 等. 基于铱星机会信号的定位技术[J]. 北京航空航天大学学报, 2019, 45(9): 1691–1699. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0717.QIN Honglei, TAN Zizhong, CONG Li, et al. Positioning technology based on IRIDIUM signals of opportunity[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2019, 45(9): 1691–1699. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0717. [103] NEINAVAIE M and KASSAS Z M. Unveiling Starlink LEO satellite OFDM-Like signal structure enabling precise positioning[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2024, 60(2): 2486–2489. doi: 10.1109/TAES.2023.3265951. [104] HUMPHREYS T E, IANNUCCI P A, KOMODROMOS Z M, et al. Signal structure of the Starlink Ku-Band downlink[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2023, 59(5): 6016–6030. doi: 10.1109/TAES.2023.3268610. [105] NEINAVAIE M and KASSAS Z M. Signal mode transition detection in Starlink LEO satellite downlink signals[C]. 2023 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium (PLANS), Monterey, US, 2023: 360–364. doi: 10.1109/PLANS53410.2023.10139993. [106] KOZHAYA S, KANJ H, and KASSAS Z M. Multi-constellation blind beacon estimation, Doppler tracking, and opportunistic positioning with OneWeb, Starlink, Iridium NEXT, and Orbcomm LEO satellites[C]. 2023 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium (PLANS), Monterey, USA, 2023: 1184–1195. doi: 10.1109/PLANS53410.2023.10139969. [107] 极客网. T-Mobile美国测试卫星直连手机发送紧急警报, 覆盖通信盲区[EB/OL]. https://finance.sina.com.cn/stock/relnews/us/2024-09-14/doc-incpatau1803357.shtml, 2024. [108] 杨进佩, 刘中, 朱晓华. 用于无源雷达的GPS卫星信号性能分析[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(5): 1083–1086. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01981.YANG Jinpei, LIU Zhong, and ZHU Xiaohua. The performances analysis of GPS signals for passive radar[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(5): 1083–1086. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01981. -
下载:
计量
- 文章访问数: 176
- HTML全文浏览量: 47
- PDF下载量: 23
- 被引次数: 0
