基于數字告警接收機的雷達信號分選與識別方法研究

2014-10-13 07:59:40何曉明王正生

艦船電子對抗 2014年3期

吳琳，何曉明，王正生

（中國電子科技集團公司51所，上海201802）

0 引言

在現代電子對抗中，電磁信號環境變得越來越復雜，新雷達體制不斷涌現，其抗干擾能力不斷完善，所有這些都對雷達對抗的信號分選與識別提出了新的挑戰。例如在密集、復雜多變的電磁環境下，雷達告警設備還普遍存在增批、虛警、批號更換頻繁以及對窄波束掃描信號漏批等問題。分析其原因，一方面是隨著雷達工作帶寬和數字處理技術的發展，使空間雷達信號形式越來越復雜；另一方面是在信號處理過程中關鍵信息和雷達特征沒有充分運用［1］。如何使設備量既不龐大、復雜，又能夠實現雷達信號快速準確的分選與識別，這是有待深入研究的課題。本文對傳統的雷達信號分選方法給予優化，提出了基于數字告警接收機的雷達信號分選和識別算法。

1 研究內容

機載雷達告警系統一般在頻域上和方位上都是寬開的，相應的信號處理設備的輸入脈沖流具有信號類型多樣、密集交迭的基本特點。傳統的告警系統是由比幅測向機和測頻機組成，比幅測向接收機直接給出到達方位角（DOA）供信號分選，作為可靠的參數使用，而該參數所依賴的雷達脈沖幅度（PA）并不穩定，尤其針對掃描雷達時，虛警、增批現象嚴重。而采用數字告警接收機的新型雷達告警系統，每個通道都送出完整的脈沖描述字（PDW），這樣就為信號分選提供了更多的雷達特征參數。所以，通過新的雷達信號分選算法，不僅可以盡量避免虛警、增批等弊病，而且也可以解決對不同方向的同時到達雷達信號的告警問題。

在這個系統中，一個脈沖進入到告警系統的多個接收通道后被量化為相應通道的PDW。按原先做法，是將各個PDW送入數字信號處理器（DSP）后，由軟件直接合成為一個帶DOA信息的PDW。但此時計算DOA的各通道PA并不穩定，誤差較大，從而使DSP中的信號處理軟件出現了錯誤的DOA，用這樣的DOA進行預分選工作就產生了大量的增批和錯判。于是，就想到在信號處理軟件中進行單通道的信號分選和識別，將各個通道中的輻射源描述字進行綜合，同時將輻射源同批次錄取的PA進行統計分析和平滑后再進行該輻射源的DOA計算，然后識別和告警，這樣可以解決增批、虛警等弊病。告警軟件的數據流程如圖1所示。

圖1 告警軟件數據流向圖

1.1 信號分選

1.1.1 信號的時域模型

1.1.1.1 常規信號／射頻捷變信號的時域模型

常規信號和射頻捷變信號的時域模型是一樣的，如圖2所示。常規信號的脈沖序列的射頻值是固定不變的；而頻率捷變信號的脈沖序列的射頻值是在一定范圍內跳變的。

圖2 常規信號及頻率捷變信號的時域模型

1.1.1.2 脈沖多普勒（PD）信號的時域模型

PD信號是由若干組固定重頻的脈沖序列構成的。同一組內的重頻是固定不變的，脈組間的重頻是變化的。PD信號的時域模型如圖3所示。

圖3 PD信號的時域模型

1.1.1.3 參差信號的時域模型

圖4顯示了一個二參差信號的脈沖序列圖。

圖4 參差信號的時域模型

1.1.1.4 重頻抖動的時域模型

重頻抖動信號的脈沖序列是以某一重頻為中心，做一定幅度的抖動。重頻抖動信號的時域模型如圖5所示。

圖5 重頻抖動信號的時域模型

1.1.1.5 射頻分集的時域模型

圖6顯示了一個四分集信號的脈沖序列（TPRI0＜10μs）。其中0、4、8號脈沖的射頻值為fRF0，1、5、9號脈沖的射頻值為fRF1，2、6、10號脈沖的射頻值為fRF2，3、7、11號脈沖的射頻值為fRF3。

圖6 分集信號的時域模型

1.1.2 預分選

首先采用射頻（RF）、脈寬（PW）雙參數預分選模式。把RF、PW都相同的脈沖歸并到同一脈沖組。這種分選模式是數據集（脈沖）到RF、PW二維平面的映射。考慮到參數的測量誤差，一般把此二維平面劃分成若干小格，每個小格稱為一個分選單元。

考慮到每個通道都覆蓋了一定的空域范圍，再用PA信息做一次相關攔截，但由于不同重頻的信號其幅度的變化相差較大，參考最低重頻信號的要求將幅度設置相關容差。

經RF、PW和PA三參數分選后，高密度的輸入脈沖流被分離成多個稀釋的脈沖流（一個分選單元對應一列脈沖流），對這些脈沖流還需作進一步重復周期／重復頻率（PRI／PRF）時域分選去交錯處理，也就是信號分選的主分選。

1.1.3 主分選

重頻相關分選是整個信號分選過程的主分選，它是利用脈沖信號的周期相關性，將交迭脈沖流分離成各雷達的脈沖列，可分選PRI抖動、重頻參差、頻率分集等特殊雷達信號。

重頻相關分選是對某一PW、RF和PA都相關的脈沖序列進行的時域規則統計，將統計出來的結果與之前描述的各種雷達信號的時域模型進行匹配，從而識別出各種雷達信號［2］。為了適應復雜信號環境，在做完簡單的重頻相關統計之后，還必須對脈沖序列進行交錯PDW間的間隔的相關統計，以識別復雜重頻信號。信號分選流程如圖7所示。

圖7 信號分選主處理流程

1.1.3.1 單一常規信號和PD信號的提取

單一常規信號和PD信號的提取是利用相鄰脈沖間的間隔的相關統計進行分選。此處進行處理的間隔是由前后2個相鄰的PDW的到達時間（TOA）相減而得到的，處理速度快，正因為如此，將該步放到重頻分選的第一步。此處要進行匹配的信號模型是單一常規信號和PD信號。

用滿足相關個數門限的PRI相關項內的脈沖與常規信號模型進行匹配，此時的匹配要求相對應該嚴格一些，若相關個數和連續脈沖個數均滿足設定的門限要求，可在此處確認常規，同時記錄該脈沖序列的首個脈沖的到達時間。

PD信號的提取，需要對所形成的所有PRI相關項目進行比對，其詳細比對流程如圖8所示。

圖8 PD信號的PRI搜索流程圖

由于截獲概率的問題，PD信號很有可能在某一時刻被分選為常規信號，需要在后續處理中進行整合。

要注意的是，射頻分集信號的脈沖在經過RFPW的預分選相關后，會被分為若干組脈沖序列，而每組脈沖序列都符合常規信號的時域特征，所以在此時的處理中會被當作常規信號，為了后續的整理合并，要在此時記錄每個脈沖序列的首個脈沖的TOA。

1.1.3.2 重頻參差信號的提取

多常規信號和重頻參差信號的提取是利用交錯脈沖間的間隔的相關統計進行分選的。需要注意的是，若系統出現倍頻或分頻的情況，一個常規信號的脈沖序列很可能呈現出如參差信號的序列，這時，需要對各個重復周期做相關比對，以對錯誤進行修復。流程圖如圖9所示。

圖9 參差信號的PRI的搜索流程圖

1.1.3.3 重頻抖動信號的提取

重頻抖動信號的提取是采用動態容差做相鄰脈沖間的間隔的相關統計進行分選的，此處所做的時域模型匹配處理與第1.1.3.1節中的對常規信號進行匹配的內容一樣，只是在做重頻相關統計時，將設置每個新重頻的重頻相關容差再與相關庫中的重頻作比對相關。

1.1.3.4 射頻捷變信號的提取

射頻捷變信號的提取是采用對所有脈沖做射頻容差放大后的射頻相關。此處所做的時域模型匹配處理與第1.1.3.1節中的對常規信號進行匹配的內容一樣。

1.1.3.5 射頻分集信號的提取

射頻分集信號的提取是通過對單通道信號庫中的常規信號進行規整合并完成的。圖10為其分解示意圖。

整合規則：

（1）Δt0＝Δt1＝Δt2（僅得到一個小周期時，可合成一個分集信號）；

圖10 四分集信號分解示意圖

（2）當得到2個小周期時，找出最小的一個Δtmin，較大的周期的個數只能等于1，若此時可以滿足：最小的周期×最小周期的個數＋較大的周期＝TΔtmin，同樣可合成一個分集信號；

（3）當得到3個或3個以上的小周期，情況較為復雜，很可能分集信號混合了一個（或幾個）參數相同的常規信號。

1.2 信號識別

信號識別是將被測輻射源信號參數與預先獲得的輻射源庫中的參數相比較，以確認該輻射源屬性的過程。其主要包括以下內容：

（1）輻射源識別：判別雷達類型和型號。

（2）目標（載機、平臺）識別：判別目標類型與關聯的武器系統。

（3）威脅等級確定：判定輻射源工作模式。

（4）給出識別置信度。

1.2.1 識別方法

輻射源識別的基本過程如圖11所示。

圖11 輻射源識別原理框圖

由圖11可見，識別處理是將測量和分析得到的輻射源描述字與威脅數據庫（輻射源庫）中已有的輻射源描述字進行比較，若它與其中某個的所有參數完全吻合（在允許的容差范圍內），對應輻射源以較高的置信度被識別出來，若它們僅有部分參數吻合，則識別該輻射源的置信度較低。

為加快識別速度，通常將威脅數據庫分成兩部分：

（1）數據庫（任務庫）：置于外存貯器中，能提供盡可能全面的敵輻射源信息，存儲雷達數千部。

（2）活動輻射源文件（臨時庫）：本次開機得到的輻射源數據（幾十部至一百多部雷達）有DOA信息。識別時，先將獲得的輻射源描述字與活動輻射源文件內的數據進行比較，如果沒有符合的，再到數據庫中查找、比較。

輻射源庫要利用平時或戰時的偵察結果不斷充實、更新，以適應威脅環境的不斷變化。

1.2.2 威脅等級判別

威脅判別主要是對分離統計后的數據進行威脅等級的判別。威脅等級的識別只與雷達脈沖PRI、脈寬以及雷達的載頻有關。PRI低的雷達信號，認為威脅等級高；雷達脈沖的脈寬越小，認為威脅等級越高；雷達載頻高，認為威脅等級高［3］。先對各部雷達的威脅性大小進行判定，然后對各部雷達威脅等級進行排序，將雷達按照威脅等級由高到低順序輸出其參數。威脅識別首先將分選出來的雷達數據與威脅庫中的數據進行匹配，然后將剩余的數據進行威脅排序。具體流程如下：

（1）將關聯處理后的數據與已知威脅庫中數據進行匹配，匹配成功的數據作上標志，未成功的數據繼續進行下一步。

（2）對未作標記的數據進行PRI由小到大排序（對于復雜PRI信號取PRI均值），并按照其在排序結果中所處的位置給予不同的權值。

（3）對未作標記的數據進行PW由小到大排序，并按照其在排序結果中所處的位置給予不同的權值。

（4）對未作標記的數據進行RF由大到小排序（對于跳頻信號取RF均值），并按照其在排序結果中所處的位置給予不同的權值。

（5）將每組數據PRI、PW、RF的權值分別再乘以不同的權值，然后求和，對求和的結果進行排序。

（6）用以上結果作為威脅等級排序的結果。

其中，與已知威脅庫中的數據匹配上的輻射源認為威脅等級最高。

同時還要對已知輻射源數據庫進行更新和補充，就是將識別的雷達數據進行統計分析并與原有數據庫進行比較，對數據庫中原有雷達的參數進行更新，同時將新出現的雷達信號補充入數據庫。

信號識別的處理流程如圖12所示。

圖12 信號識別的處理流程圖

2 結束語

通過對基于數字告警接收機的多通道雷達信號分選與識別方法的研究和利用雷達信號環境模擬器在暗室進行的測試等相關工作，充分證明了這種新的處理方法的可行性和技術優勢。

［1］趙國慶.雷達對抗原理［M］.西安：西安電子科技大學出版社，2001.

［2］楊文華，高梅國.基于PRI的雷達脈沖分選方法［J］.現代雷達，2005（3）：50－52.