對空情報雷達智能化抗有源干擾新技術

田　曉

(1.中國電子科技集團公司航空電子信息系統技術重點實驗室，四川 成都 610036；2.中國西南電子技術研究所，四川 成都 610036)

0　引言

雷達干擾與反干擾的斗爭日趨激烈和復雜,隨著基于數字射頻存儲器(DRFM)的欺騙式干擾機在實戰中的大規模應用，雷達有源干擾主要使用樣式為相參欺騙干擾。DRFM干擾可以添加任意調制，干擾信號參數與雷達回波信號在多個參數域高度逼真，導致對空情報雷達無法提取真實的位置、角度和速度等信息，在對抗環境中處于非常被動的地位。對空情報雷達面臨的電磁環境尤其復雜，全頻域、高強度、多樣式的電子干擾(ECM)(包括采用虛假信息制造異?？涨?，明顯降低了其探測有效性。所以研究新的、更有效的對空情報雷達抗干擾技術已經迫在眉睫。

對空情報雷達抗干擾技術隨著干擾技術的發展而不斷發展。從二十世紀六十年代的頻率捷變、旁瓣對消、旁瓣匿影，發展到近年來的極化捷變、干擾自適應置零、波形設計、組網數據融合等抗干擾技術[1]。

隨著近年來新型干擾技術的不斷發展，高逼真轉發式干擾、密集假目標干擾和分布式干擾的大量應用，有源干擾在雷達對抗的實戰中占據上風，對對空情報雷達構成嚴重的威脅。無論在理論研究還是裝備現狀上，目前有效的雷達抗干擾方法和手段較少，且滯后于干擾技術發展。本文針對上述現狀，研究了對空情報雷達智能抗干擾的新技術。其創新之處如下：

1) 在外加的干擾環境激勵發生變化時，可以根據數據庫、參數庫和技術庫中已有的知識動態自適應地學習生成新的知識，從而使得抗干擾知識庫不斷成長和完善，達到對抗未知新型干擾的目的。

2) 將智能化技術融入抗干擾的各個環節中，根據多級智能決策的結果進行學習推理，并形成反饋網絡對輸入模型進行修正，以達到抗干擾系統進化的目的。

1　對對空情報雷達的有源干擾技術

1.1　有源干擾類型

1.1.1壓制干擾

1)噪聲調頻干擾

目前實戰中應用最多的壓制干擾樣式為噪聲調頻干擾，利用帶限的噪聲調制恒幅信號，可以充分利用發射功率并滿足頻域覆蓋。根據噪聲調頻干擾的信號帶寬和頻率特征，又細分成寬帶阻塞干擾、瞄頻干擾和掃頻干擾。

(1)

式中，u(t′)表示干擾調制帶限噪聲，φ表示[0,2π]隨機分布的相位，Uj表示干擾的幅值，ωj是干擾信號的中頻，KFM為噪聲調頻系數。

2)噪聲卷積干擾

針對超寬帶雷達的噪聲卷積干擾也是一種普適性的壓制干擾樣式，干擾信號形式為:

J(t)=s(t-ti)?Jn(t)

(2)

式中，s(t)為雷達發射信號，ti為欺騙干擾信號對應的時延，Jn(t)為帶通白噪聲。

1.1.2欺騙干擾

1)高逼真轉發式干擾

欺騙干擾經過DRFM干擾機模數轉換器(ADC)的采樣后，存在幅度和相位的量化效應，下面給出目前干擾機應用最廣的相位量化模型[2]：

s(t)

(3)

式中，s(t)為干擾機偵收雷達發射信號，arg(s(t))為s(t)的相位，N是數模轉換器量化位數。

2)密集假目標干擾

有源密集假目標干擾是指干擾機將截獲存儲的雷達完整或部分波形于時域密集發射，使真目標淹沒在密集假目標群中，其數學模型可表示為：

?δ(t-Δtki)

(4)

3)航跡欺騙干擾

組網雷達的發展使得常規的欺騙干擾效能降低，干擾方采用多部干擾機同時釋放距離和角度的欺騙干擾，可以對多部組網雷達形成連續的航跡欺騙，使得組網雷達形成多條虛假航跡，造成雷達跟蹤虛假信號，或者使得雷達處理能力飽和，其數學模型如下：

?δ(t-Δtkj(t))

(5)

1.2　有源干擾的影響

壓制干擾主要使用功率較大的發射信號，影響對空情報雷達的探測范圍，使得真實目標在時頻域被干擾噪聲完全覆蓋，甚至使雷達不能檢測到真實目標，在雷達的顯示屏幕上產生大量的隨機噪點。

欺騙干擾釋放后，對空情報雷達脈沖壓縮處理后會在某一方位上產生一個或多個虛假目標，從而使雷達產生大量不明空情信號，在雷達的終端上形成固定或者隨機的假目標，使雷達情報網處理能力飽和，無法判斷真實戰場態勢。用欺騙干擾擾亂和誘騙雷達，使之疲勞或者開啟隱蔽的雷達，從而暴露雷達的技術水平、工作體制和布局。圖1為有源干擾對對空情報雷達的效果示意圖。

圖1　有源干擾對對空情報雷達的作用效果

2　對空情報雷達現有抗干擾方法

從對空情報雷達裝備技術的發展來看，大致可劃分為4代，第1代的典型技術特征是電子管、非相參；第2代為半導體、全相參；第3代為全固態、相控陣；第4代為多功能、自適應、反隱身、目標識別。整體上看，第1代雷達采用磁控管發射機，旁瓣抑制一般小于20 dB，地雜波中目標可見度也僅有22 dB左右，抗干擾能力差；第2代雷達一般天線旁瓣抑制小于30 dB，可脈間、脈組偽隨機和自適應捷變頻，脈組捷變與動目標顯示兼容，具有自適應旁瓣相消能力，可對付2個以上干擾源；第3代雷達的抗干擾功能相對齊全，具有自適應對付2個以上干擾源能力，通過配置誘餌使雷達具有較好的抗反輻射導彈能力。但總體來看，盡管對空情報雷達具有一定的旁瓣自衛距離和抗箔條干擾能力，但抗主瓣干擾能力還較弱。

對空情報雷達抗干擾的手段是盡量阻斷或減少干擾信號進入雷達各分系統，減少到達雷達接收機的干擾信號，防止接收機飽和，減少在噪聲環境中的干擾/信號比，鑒別真假目標和提供恒虛警率接收。目前對空情報雷達主要的抗有源干擾技術可歸納為如下幾個方面。

2.1　空域抗干擾技術

對空情報雷達在空域內的抗干擾技術主要集中在雷達天線方面，主要包括：

1)超低旁瓣天線全面提高了雷達抗干擾的能力。因為一般對空情報雷達的主瓣寬度在幾度范圍，所以超低旁瓣大大降低了被偵察系統截獲旁瓣的概率，同時也增加了旁瓣干擾的難度。

2)采用旁瓣對消和旁瓣消隱技術，通過增加對消/匿影天線，比對接收主通道和對消/匿影通道的功率，判斷雷達是否遭受旁瓣干擾，能較好地抑制來自旁瓣的大功率支援干擾，但對主瓣干擾卻無能為力。

3)通過相控陣天線波束形成技術控制天線波束捷變，改變波束指向和駐留時間，使得無源探測系統截獲概率和截獲時間降低，同時增加干擾的空間對準難度，降低干擾的有效性。

2.2　頻域抗干擾技術

隨著偵察和干擾技術的進步，寬頻段工作的雷達偵察接收機和干擾機已經普及，單脈沖快速偵察和識別時間可在微秒量級，簡單的頻率保密已經不能滿足雷達抗干擾需求。雷達在頻域的抗干擾技術主要有寬帶頻率捷變、波形捷變、窄帶濾波、頻譜擴展技術等。

為躲避高功率密度的頻率瞄準干擾，對空情報雷達常常采用頻率捷變和波形捷變技術，通過脈間/脈組頻率/波形捷變，降低干擾機的截獲概率和頻率對準的概率，增加干擾的難度。

在發射信號方面，雷達通過發射脈沖分集信號，利用干擾信號滯后真實目標回波的特性，從雷達發射信號角度建立了主動抗干擾的優勢[3]。

頻譜擴展可保證雷達在同樣的平均功率下獲得更高的峰值功率，提升雷達的作用距離和距離分辨率，同時減低無源探測系統的截獲距離，增加了干擾的難度。

2.3　時域抗干擾技術

時域抗干擾的方法比較成熟，在對空情報雷達現有裝備中都已普遍應用。常用的時域抗干擾技術主要有波門選通、脈沖重復周期(PRI)調制和脈沖前沿追蹤技術等。

干擾信號和真實目標信號在距離單元位置的分布有差異，真實目標短時間內在同一個距離單元的位置固定，而干擾目標的位置是隨機的，對空情報雷達在跟蹤目標的過程中可利用距離波門選通對隨機脈沖干擾進行抑制。

利用發射PRI調制(滑變、抖動、參差)脈沖串信號，可增加無源探測系統的分選和識別難度，并提高干擾機產生相參干擾信號的難度，雷達通過分析欺騙干擾和回波的相參性差異進行欺騙干擾抑制。

利用距離拖引干擾信號在時域上調制時延，并且時延隨時間逐漸增大，雷達通過對脈沖疊加區域進行脈沖前沿跟蹤，使用自適應濾波、自適應偏置權等方法進行抗欺騙干擾處理[4]。

2.4　組網部署抗干擾技術

對空情報雷達組網技術可在空域、頻域和時域同時實現抗干擾。在防空預警時，可將位于同一區域的不同頻段、不同體制的雷達組網，重點搜索空域相互覆蓋，其它空域單獨覆蓋，多波段互補，多部對空情報雷達通過數據鏈相互傳輸重點區域情報，使其能進行數據融合和虛假點跡/航跡剔除。

3　對空情報雷達現有抗干擾方法局限性

近年來隨著基于DRFM高逼真欺騙干擾的廣泛應用，對空情報雷達在和干擾的對抗中經常處于劣勢。對于旁瓣干擾和噪聲干擾，還可以通過頻率捷變、旁瓣匿影和旁瓣對消等技術進行抑制，而針對大功率主瓣瞄頻壓制干擾、高逼真欺騙干擾、密集假目標等主瓣干擾，常規的抗干擾手段在應對時往往束手無策。下面從三個層面分析對空情報雷達常規抗干擾手段的局限性。

3.1　缺乏干擾環境感知能力

對空情報雷達要想在抗電子干擾中獲取勝利，需要對有源干擾的環境進行感知，根據感知的結果采取有針對性的抗干擾措施。目前對空情報雷達缺乏偵測有源干擾的技術和手段，即使有偵察通道，也只是簡單地偵察頻率參數，無法識別自身遭受的干擾類型和估計干擾的詳細參數，從而不能為抗干擾措施的選取提供先驗信息，由此導致其有限的抗干擾措施無法發揮有效作用。

《信息記錄材料》1978年創刊，是經國家新聞廣電出版總局批準，由全國磁性記錄材料信息站主管、主辦，北京中加大成國際廣告有限公司、北京巨庫傳媒科技有限公司協辦的學術類科技期刊，刊號：ISSN1009-5624，CN13-1295/TQ。本刊主要欄目有：“綜述·論著”、“信息·技術”、“記錄·傳媒”、“材料·工程”、“發現·綜合”等。本刊由維普網、萬方數據庫、知網數據庫、中國學術期刊綜合評價數據庫、中國學術期刊（光盤）、電子科技文獻數據庫全文收錄，國內外公開發行。

3.2　缺少抗干擾決策系統

目前對空情報雷達的抗有源干擾的措施多種多樣，針對復雜多變的干擾環境，大部分情況下是通過雷達操作員的經驗選取抗干擾手段。實戰中靠人工選取抗干擾措施有很大缺陷，首先，從反應時間來看，在對抗中就會處于被動；其次，有源干擾綜合化，選用抗干擾措施也應采取綜合措施，即根據干擾情況選擇相應的抗干擾策略，這些單靠人的經驗滿足不了要求；最后，隨著信息技術的發展，自動化程度的提高，將來雷達就是眾多探測節點的傳感器，需要無人值守，僅靠人工經驗抗干擾不能滿足發展的需要。對空情報雷達的所有抗干擾措施在實戰中如何準確地應用，何時采用變天線轉速，何時采用旁瓣對消等抗有源干擾措施，如果沒有一套詳盡的抗干擾決策系統，將影響其實戰中抗有源干擾效果。

3.3　不能有效地抑制新型干擾

對空情報雷達面對的有源干擾不再是簡單的壓制式、欺騙式干擾，實際應用中出現了多種新型干擾方式，比如靈巧噪聲干擾、分段隨機轉發干擾、間歇采樣轉發干擾，以及復合性的干擾，雷達干擾呈現綜合化、智能化趨勢，現有的對空情報雷達在研制時主要是針對常規的干擾樣式進行抗干擾研究，對新出現的新型干擾還不能進行有效的抑制。

3.4　缺乏抗干擾性能的定量評估

對空情報雷達的抗干擾方法雖然對某些干擾有一定的抑制能力，但對其的評估只能是定性的，還缺乏一套完備的抗干擾評估指標體系，還不能定量地考核對空情報雷達的抗干擾性能，也不能確定對空情報雷達的抗干擾性能是否已達到指標，進而形成反饋回路優化抗干擾措施的選取。

4　對空情報雷達智能化抗干擾架構

目前的抗干擾手段很多是基于雷達操作員的經驗，不能自適應選擇抗干擾手段，更不能通過抗干擾效能評估實時調整抗干擾策略，未來復雜戰場環境必須通過智能化抗干擾技術手段才能滿足實戰需求[5-6]，處在復雜電磁環境中的雷達應該具備如下幾個特性：

1)主動學習功能：智能抗干擾系統可以根據外部干擾環境的變化，主動感知干擾態勢，自動更新干擾感知的知識庫，根據干擾評估結果，學習干擾抑制措施庫的適應性和有效性，并通過反饋回路不斷優化抗干擾流程。

2)智能決策功能：將現有抗干擾技術和決策方法集成到智能抗干擾系統中，通過推理機和專家系統提升智能決策的準確性，并不斷完善智能決策的數據庫。

3)知識推理特性：對于抗干擾數據庫中未知干擾環境，能根據現有的知識表示，通過貝葉斯自學習的知識推理，更新抗干擾系統的知識庫。

4)進化功能：在與電磁干擾環境相互作用的進程中，雷達抗干擾系統在自主學習的基礎上，抗干擾措施能夠自主演進，隨著干擾環境的變化持續不斷地積累自身的知識庫和措施庫，使得對空情報雷達的抗干擾智能化程度不斷提升。

雷達干擾環境自學習感知系統、抗干擾措施智能決策和基于知識推理的抗干擾措施是構成雷達智能化抗干擾架構的三大要素，雷達智能化抗干擾架構如圖2所示。

圖2　對空情報雷達智能化抗干擾架構

模型庫：主要存放干擾數學模型、測量誤差模型和干擾模型的可信度分析模型。

特征參數庫：主要存放干擾特征提取形成的特征參數。

知識庫：用來描述已知干擾的知識和專家經驗，包括干擾屬性參數、干擾規則等，是智能決策系統工作的基礎。

人機接口：反映了智能化抗干擾操控和決策的過程，可以對干擾環境感知的數據庫、知識庫進行管理和優化，也可以對智能化抗干擾的措施庫和推理機進行人在回路處理，實現了自適應決策和人為控制的有機結合。

決策數據庫：通過描述決策流程和決策時序產生決策數據庫，并存儲決策的整個過程，用于后續的分析和查找。

5　對空情報雷達智能抗干擾新技術

5.1　基于層次化的干擾感知技術

基于層次化分析技術的干擾綜合感知的思想是將較為復雜的感知過程分層處理，層次化的干擾感知流程如圖3所示。有源干擾的基本特征包括信號的包絡特征、時域特征、頻域特征、空域特征參數。有源干擾的細微特征主要通過現代譜分析、高階統計分析、時頻分析等方法提取信號的特征參數或脈內、脈間的時變特征參數。而干擾機在對雷達發射信號二次調制過程中，需要進行采樣量化，變頻、濾波和放大，會產生非線性失真和雜散信號，即使高逼真的干擾信號在形成的過程中依然存在和雷達信號不同的個體指紋特征。

圖3　對空情報有源干擾的層次化特征提取流程

基本特征是對有源干擾進行總體上的描述，可以實現差異較大的干擾的識別。細微特征主要反映信號的脈內和脈間的動態特征差異，采用精細化的信號處理算法，通過提取目標回波和欺騙式干擾之間的細微特征參數，實現對干擾類型的識別和干擾參數的估計，甚至可實現雷達和干擾機的個體識別。隨著干擾機逼真度的提高，常規的特征提取方法不能滿足對干擾感知的需求，需要通過核方法和原子分解方法在低信噪比/干噪比條件下提高干擾感知的準確性。

5.1.1基于核方法的干擾感知技術

對有源干擾感知可視為一個多維函數的特征映射問題，利用高階空間核函數將一個高維非線性空間變換到一個線性空間。即通過一個非線性核函數Φ(x)、Φ(y)將輸入干擾向量x、y變換到一個高維線性空間F上，從而降低特征提取的難度，并通過核函數提取了干擾的非線性特征[7]。

K(x,y)=Φ(x)·Φ(y)

(6)

經典的核函數主要有線性核、RBF核(高斯核)、多項式核和sigmoid核，通過核最小均方誤差方法(KMSE)、核主分量分析(KPCA)、核 Fisher鑒別分析(KFDA) 以及最小二乘支持向量機(LS-SVM) 進行特征提取。

5.1.2基于函數字典中原子分解的干擾感知技術

對有源干擾感知也可視為一個高度非線性逼近問題，通過在函數字典中選擇最優分解原子進行信號的逼近。函數字典是冗余的，甚至是高度冗余的，將雷達接收信號按照函數字典進行展開，或者通過貪婪算法進行最優原子匹配，利用雷達接收信號在特定原子庫中的稀疏特性進行稀疏特性分解?；归_并通過遍歷算法實現信號的高精度逼近；采用貪婪算法的匹配追蹤原子分解方法提升了運算速度[8]。

假設雷達接收信號為x(n)，D={hγ(n)}是用于構建信號的原子庫，則有：

(7)

式中，bp為分解系數，r(n)為殘差。

基于原子分解的特征提取算法，可以實現信號的高度非線性逼近，從而得到干擾信號與回波信號的指紋特征，并通過分解的原子信號差異提取干擾的調制參數，學習干擾的作戰意圖。

5.2　智能化干擾抑制技術

5.2.1基于動態環境盲分離的干擾抑制技術

雷達抗干擾技術中的盲分離技術必須適應信號個數變化、超定/欠定/單通道和信號相關等惡劣情況，能迅速且穩定地跟蹤電磁環境的變化，最終通過目標特征參數提取目標回波，達到抑制干擾的目的[9]，其流程如圖 4所示。首先接收信號經過預處理變成多路正定的信號；然后在現有的AIC、MDL、BIC和蓋爾圓等估計準則基礎上研究新的動態定階估計算法，快速且穩定地實現對接收信號的快速定階；接著通過盲分離技術完成對回波和干擾的分離；最后，根據目標與干擾的特征差異(例如相位量化位數差異)對目標回波和干擾進行鑒別，實現對目標回波的提取。

圖4　基于動態環境盲分離的干擾抑制算法流程

5.2.2基于波形設計和自適應波形優化的干擾抑制技術

為了改變雷達在對抗中的被動局面，雷達實戰中通常使用寬帶/超寬帶、脈內/脈間捷變、復雜調制等低被截獲概率信號[10]，使其難以被干擾/偵察接收機偵察和識別，從而保護雷達不受電子干擾?？梢詮娜缦聨讉€方面進行抗干擾波形設計：

1)階段相位擾動的LFM信號設計；

2)偽隨機相位編碼信號設計；

3)脈內NLFM、脈間BPSK信號設計；

4)隨機初相和調頻斜率抖動結合的復雜調制信號設計；

5)正交編碼分集和隨機初相結合的復雜調制信號設計。

將認知雷達的概念引入到抗干擾領域，根據有源干擾和目標的具體情況進行發射波形優化,可使雷達自適應地對當前電磁環境作出反應，并具有最優的抗干擾能力。對空情報雷達在對干擾信號進行綜合感知，識別出干擾類型后，結合抗干擾智能決策手段，自動匹配相應的發射波形和模式進行抗干擾處理。自適應波形優化流程如圖5所示，新的波形及其優化選擇可以降低識別算法和抑制算法的復雜度，從而在干擾與抗干擾中取得主動權。

圖5　自適應波形優化流程

5.2.3基于空域-極化域聯合的干擾抑制技術

當目標回波和欺騙干擾同時進入對空情報雷達后，在雷達接收機呈現一個高度相關的時頻混疊信號，致使檢測無法分辨真假目標。借助多域濾波的方法，同時估計出接收信號的方位信息和極化參數，再根據已知雷達極化特征和信號子空間方法得到極化域和空域聯合的濾波算子抑制干擾，以提高干擾條件下雷達的檢測概率，算法原理如圖6所示。

圖6　算法原理框圖

上述幾種干擾抑制技術的對比如表1所示。

表1　干擾抑制技術對比

5.3　基于貝葉斯網絡的抗干擾體系評估方法

對空情報雷達抗干擾評估方面存在的主要問題是相關指標定性描述的多，定量描述的少，指標體系不完整。針對上述問題，采取的主要措施是規范裝備的抗干擾指標體系。對空情報雷達的抗干擾指標可從空域、頻域、時域、功率域、調制域、極化域六個方面進行描述，其中空域方面的指標包括旁瓣電平、旁瓣對消、旁瓣匿影、干擾源定位精度、扇區靜默能力；頻域方面的指標包括頻率捷變、頻率分集、頻譜擴展；時域方面的指標包括重頻捷變；功率域方面的指標包括恒虛警處理、自動增益控制、大信號限幅、目標幅度起伏特性識別；調制域方面的指標包括信號調制方式；極化域方面的指標包括極化捷變能力、極化識別等。

目前的抗干擾評估方法，基本上是首先建立指標體系，然后通過層次分析法或者專家打分法進行評估。該評估方法的主觀性過強，且不能隨干擾環境變化和抗干擾措施調整進行動態評估。因此實戰中急需一種智能化的抗干擾評估方法，根據電磁環境態勢對抗干擾效果進行動態評估推理。

借鑒人工智能中的貝葉斯網絡進行抗干擾評估，通過概率理論和多層次網絡關系分析抗干擾效能和影響要素的關聯關系[11]。根據先驗信息的概率分布，貝葉斯網絡通過定性和定量的方式表征評估系統的不確定性，因此可以將抗干擾評估網絡建模為指定的多層次因果網絡結構，根據不確定或不完備的雷達抗干擾指標綜合評估抗干擾效能。而且貝葉斯評估網絡具有數據挖掘的能力，通過多層次網絡結構分析多層次評估指標的關聯關系，自動配置模型結構，提升評估結果的環境適應性和準確性。

基于貝葉斯網絡的抗干擾態勢評估的過程如圖7所示。

圖7　基于貝葉斯網絡的抗干擾態勢評估過程

貝葉斯網絡可以反映抗干擾評估過程的不確定性，并且評估網絡可以體現抗干擾影響要素的內在關聯關系，具有以下優點：

1)可動態定量化地描述抗干擾評估的過程和影響要素，并可以對不完備的指標集進行評估；

2)使用圖形化的評估方法，可以方便地進行評估網絡的重新配置，利用概率關系反映依賴關系的強弱，可以更直觀地反映參數對評估結果的影響程度；

3)貝葉斯網絡具備智能推理的能力，可以通過當前抗干擾態勢和知識庫中先驗知識，推理出未來的抗干擾效能結果，并不斷完善不同干擾環境中的抗干擾措施庫，使得抗干擾技術具備進化能力。

6　結束語

針對對空情報雷達現有抗干擾措施的不足，將智能化技術融入到抗干擾的各個環節中，從電磁干擾環境主動學習、抗干擾措施的知識推理、抗干擾系統的組織協同進化的角度，研究了智能化抗干擾的新技術。后續隨著雷達對抗技術的不斷發展，需要不斷完善干擾環境感知的知識庫和干擾抑制措施庫，并通過自適應進化手段提升抗干擾方法的環境適應能力，為雷達對干擾環境的認知和抗干擾決策提供技術支撐?！?/p>