一種低截獲概率雷達信號分選方法研究

陳驕陽

摘要：在現代化的電子對抗環境中，人們需要面對復雜多變的信號環境，雷達信號分選處理算法是雷達偵察干擾的核心技術。通過分析脈沖分選的工作原理，提出了一種改進的目標參數綜合算法，仿真了16批雷達信號，仿真結果表明該方法具有較好的分選效果。

關鍵詞：LPI;信號分選;SDIF;直方圖

中圖分類號：TN957.51

文獻標識碼：A

DOI：10.15913/j .cnki.kjycx.2019.11.038

1 前言

近幾年，隨著雷達偵察干擾技術的飛速發展，雷達在電子對抗環境中受到的威脅越來越大。為了生存需要，低截獲概率（ LPI）雷達也迅速發展起來。從反偵察、抗反輻射導彈跟蹤的需求出發，LPI雷達大多采用占空比大、帶寬時寬大、碼形捷變等雷達信號波形技術。雷達發射機峰值功率低，載波頻譜調制方法復雜，使得信號不易被敵方的偵察機截獲。本文通過對時頻空三維聚類算法和重頻分析算法的分析，提出采用一種改進的直方圖方法進行PRI計算和類型判斷，在大量的雷達脈沖中識別出不同雷達的脈沖。

2 脈沖分選的工作原理

脈沖分選主要對象是參數測量輸出的脈沖描述字（ PDW），其信號處理流程如圖1所示。脈沖分選通過高速通道背板技術接收前端參數測量形成的脈沖描述字（ PDW），先根據雷達庫中的數據濾除已知雷達的PDW，對未知的PDW進入到脈沖分選模塊，脈沖分選模塊首先對敵方雷達庫進行快速分選，然后對剩余PDW進行時頻空聯合分選，提取未知雷達的特征參數，分選完成后對雷達的特征參數進行綜合處理，形成雷達描述字送顯控模塊進行顯示。

3 信號分選算法

3.1 時頻空三維聚類算法

采用時頻空聯合分選技術完成未知PDW的脈沖分選，在預處理上采用時頻空三維聚類的方法來實現，對聚類后的目標進行重頻分析后提取目標參數。由于三維聚類要求三個參數都具有收斂性，常規雷達很難保證，但大部分雷達具有兩維收斂性，因此，可采用兩個二維聚類的方法來實現時頻空三維聚類。對于方位、頻率和脈寬三個參數來說，一般方位在一個偵察周期內變化很小或者不變，因此其可靠性最高，往往作為聚類最主要的參數，基于此點考慮，將方位、頻率和脈寬三維聚類分成方位和脈寬、方位和頻率兩個二維聚類來實現。模擬仿真環境下16批目標的主要參數如表1所示。方位、頻率、脈寬三維聚類情況如圖2所示，方位、頻率二維聚類如圖3所示，方位、脈寬二維聚類如圖4所示。

從圖3、圖4可以看出.采用方位和頻率二維聚類可以成功聚類12批目標，采用方位和脈寬二維聚類可以成功聚類12批目標，其中有8批目標在兩次聚類結果中均存在，經過兩次聚類結果比較，可以成功實現16批目標的聚類。

3.2 重頻分析算法

重頻分析技術是脈沖分選技術中最為重要的一環，主要是因為：①雷達信號具有一定的周期性，利用其周期性可以很好地剔除干擾，這是其他參數不具備的特性;②重頻計算的是兩個脈沖的時間間隔差，單個時間測量誤差與重復周期的比是一個很小的值，這就決定了時間測量誤差對重頻分析的影響相對較小。這兩方面的特點決定了重頻分析在脈沖分選技術中的地位。目前，工程上用的最多的重頻分析技術是基于直方圖的統計方法。重頻分析技術流程如圖5所示。從圖5中可以看出，重頻分析技術主要由重頻估計和序列搜索兩部分組成。直方圖統計方法是指對接收的有關PDW參數（也就是TOA序列）進行統計分析，求出各參數出現的頻次，設定檢測門限，當相關參數的頻數超過檢測門限時，就認為對應的脈沖序列可能構成雷達信號。基于脈沖重復間隔直方圖統計的算法主要有累積差值直方圖（ CDIF）和序列差值直方圖（ SDIF）。

從兩種算法的比較來看，SDIF算法對CDIF算法有較大的改進，主要表現在：①SDIF不對PRI的二次諧波進行檢測，大大節省了運算量;②SDIF針對存在脈沖丟失的情況進行了討論，改善了存在脈沖丟失情況下的檢測性能。但是，由于SDIF只對當前階的TOA差分計算直方圖，當存在多個不同PRI的雷達脈沖序列交織在一起時，就會導致一些差分值沒有被利用，無法正確統計每個序列的脈沖個數，而CDIF由于采用的是TOA不同階的差分累積直方圖，避免了這種情況的發生，從這一點上看，CDIF有比SDIF更好的統計性能。另外，對于檢測門限的定義上，兩種方法都給出了可調參數，需要進行多次驗證來確定最佳參數，而且門限參數對于檢測性能有至關重要的作用，因此如何取得最佳門限是兩種算法需要重點考慮的問題。基于直方圖的PRI估計仿真結果如圖6所示。鑒于CDIF和SDIF算法各自優缺點，本文提出一種改進的直方圖方法，在進行PRI檢測估計時，采用CDIF中的累積差直方圖統計的方法，而在序列搜索時，采用SDIF中的搜索算法，這樣既保證了算法的檢測性能，又保證了算法的速度。改進后的算法如圖7所示。

3.3 目標參數綜合

在工程上可以采用兩個二維聚類實現三維聚類，但會帶來另外一個問題——增批。在電子對抗領域，增批現象一般由以下兩個方面的原因造成：①信號本身的問題。由于我們面對的信號環境是復雜多變的，信號的重疊、信號的強弱變化等一系列因素會導致參數測量誤差過大或漏檢，直接導致后續分選的增批。②信號處理算法的問題。兩個二維聚類結果都是12批目標，如果不進行綜合處理，會給出24批目標，實際上目標只有16批，這是因為有8批目標在兩次聚類都給出了相同的結果。因此，目標參數綜合是分選任務中一個重要的環節。

4 結束語

經過研究時頻空三維聚類算法、重頻分析算法和分析仿真試驗和外場試驗結果，本文提出的目標參數綜合的雷達信號分選方法可以在復雜電磁環境下完成對低截獲概率雷達信號的分選，通過與傳統的分選方法進行比較，仿真分析結果表明，新方法具較高的分選準確率，具有一定的參考價值。

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