基于数字告警接收机的雷达信号分选与识别方法研究

吴 琳，何晓明，王正生

（中国电子科技集团公司51所，上海201802）

0 引 言

在现代电子对抗中，电磁信号环境变得越来越复杂，新雷达体制不断涌现，其抗干扰能力不断完善，所有这些都对雷达对抗的信号分选与识别提出了新的挑战。例如在密集、复杂多变的电磁环境下，雷达告警设备还普遍存在增批、虚警、批号更换频繁以及对窄波束扫描信号漏批等问题。分析其原因，一方面是随着雷达工作带宽和数字处理技术的发展，使空间雷达信号形式越来越复杂；另一方面是在信号处理过程中关键信息和雷达特征没有充分运用［1］。如何使设备量既不庞大、复杂，又能够实现雷达信号快速准确的分选与识别，这是有待深入研究的课题。本文对传统的雷达信号分选方法给予优化，提出了基于数字告警接收机的雷达信号分选和识别算法。

1 研究内容

机载雷达告警系统一般在频域上和方位上都是宽开的，相应的信号处理设备的输入脉冲流具有信号类型多样、密集交迭的基本特点。传统的告警系统是由比幅测向机和测频机组成，比幅测向接收机直接给出到达方位角（DOA）供信号分选，作为可靠的参数使用，而该参数所依赖的雷达脉冲幅度（PA）并不稳定，尤其针对扫描雷达时，虚警、增批现象严重。而采用数字告警接收机的新型雷达告警系统，每个通道都送出完整的脉冲描述字（PDW），这样就为信号分选提供了更多的雷达特征参数。所以，通过新的雷达信号分选算法，不仅可以尽量避免虚警、增批等弊病，而且也可以解决对不同方向的同时到达雷达信号的告警问题。

在这个系统中，一个脉冲进入到告警系统的多个接收通道后被量化为相应通道的PDW。按原先做法，是将各个PDW送入数字信号处理器（DSP）后，由软件直接合成为一个带DOA信息的PDW。但此时计算DOA的各通道PA并不稳定，误差较大，从而使DSP中的信号处理软件出现了错误的DOA，用这样的DOA进行预分选工作就产生了大量的增批和错判。于是，就想到在信号处理软件中进行单通道的信号分选和识别，将各个通道中的辐射源描述字进行综合，同时将辐射源同批次录取的PA进行统计分析和平滑后再进行该辐射源的DOA计算，然后识别和告警，这样可以解决增批、虚警等弊病。告警软件的数据流程如图1所示。

图1 告警软件数据流向图

1.1 信号分选

1.1.1 信号的时域模型

1.1.1.1 常规信号／射频捷变信号的时域模型

常规信号和射频捷变信号的时域模型是一样的，如图2所示。常规信号的脉冲序列的射频值是固定不变的；而频率捷变信号的脉冲序列的射频值是在一定范围内跳变的。

图2 常规信号及频率捷变信号的时域模型

1.1.1.2 脉冲多普勒（PD）信号的时域模型

PD信号是由若干组固定重频的脉冲序列构成的。同一组内的重频是固定不变的，脉组间的重频是变化的。PD信号的时域模型如图3所示。

图3 PD信号的时域模型

1.1.1.3 参差信号的时域模型

图4显示了一个二参差信号的脉冲序列图。

图4 参差信号的时域模型

1.1.1.4 重频抖动的时域模型

重频抖动信号的脉冲序列是以某一重频为中心，做一定幅度的抖动。重频抖动信号的时域模型如图5所示。

图5 重频抖动信号的时域模型

1.1.1.5 射频分集的时域模型

图6显示了一个四分集信号的脉冲序列（TPRI0＜10μs）。其中0、4、8号脉冲的射频值为fRF0，1、5、9号脉冲的射频值为fRF1，2、6、10号脉冲的射频值为fRF2，3、7、11号脉冲的射频值为fRF3。

图6 分集信号的时域模型

1.1.2 预分选

首先采用射频（RF）、脉宽（PW）双参数预分选模式。把RF、PW都相同的脉冲归并到同一脉冲组。这种分选模式是数据集（脉冲）到RF、PW二维平面的映射。考虑到参数的测量误差，一般把此二维平面划分成若干小格，每个小格称为一个分选单元。

考虑到每个通道都覆盖了一定的空域范围，再用PA信息做一次相关拦截，但由于不同重频的信号其幅度的变化相差较大，参考最低重频信号的要求将幅度设置相关容差。

经RF、PW和PA三参数分选后，高密度的输入脉冲流被分离成多个稀释的脉冲流（一个分选单元对应一列脉冲流），对这些脉冲流还需作进一步重复周期／重复频率（PRI／PRF）时域分选去交错处理，也就是信号分选的主分选。

1.1.3 主分选

重频相关分选是整个信号分选过程的主分选，它是利用脉冲信号的周期相关性，将交迭脉冲流分离成各雷达的脉冲列，可分选PRI抖动、重频参差、频率分集等特殊雷达信号。

重频相关分选是对某一PW、RF和PA都相关的脉冲序列进行的时域规则统计，将统计出来的结果与之前描述的各种雷达信号的时域模型进行匹配，从而识别出各种雷达信号［2］。为了适应复杂信号环境，在做完简单的重频相关统计之后，还必须对脉冲序列进行交错PDW间的间隔的相关统计，以识别复杂重频信号。信号分选流程如图7所示。

图7 信号分选主处理流程

1.1.3.1 单一常规信号和PD信号的提取

单一常规信号和PD信号的提取是利用相邻脉冲间的间隔的相关统计进行分选。此处进行处理的间隔是由前后2个相邻的PDW的到达时间（TOA）相减而得到的，处理速度快，正因为如此，将该步放到重频分选的第一步。此处要进行匹配的信号模型是单一常规信号和PD信号。

用满足相关个数门限的PRI相关项内的脉冲与常规信号模型进行匹配，此时的匹配要求相对应该严格一些，若相关个数和连续脉冲个数均满足设定的门限要求，可在此处确认常规，同时记录该脉冲序列的首个脉冲的到达时间。

PD信号的提取，需要对所形成的所有PRI相关项目进行比对，其详细比对流程如图8所示。

图8 PD信号的PRI搜索流程图

由于截获概率的问题，PD信号很有可能在某一时刻被分选为常规信号，需要在后续处理中进行整合。

要注意的是，射频分集信号的脉冲在经过RFPW的预分选相关后，会被分为若干组脉冲序列，而每组脉冲序列都符合常规信号的时域特征，所以在此时的处理中会被当作常规信号，为了后续的整理合并，要在此时记录每个脉冲序列的首个脉冲的TOA。

1.1.3.2 重频参差信号的提取

多常规信号和重频参差信号的提取是利用交错脉冲间的间隔的相关统计进行分选的。需要注意的是，若系统出现倍频或分频的情况，一个常规信号的脉冲序列很可能呈现出如参差信号的序列，这时，需要对各个重复周期做相关比对，以对错误进行修复。流程图如图9所示。

图9 参差信号的PRI的搜索流程图

1.1.3.3 重频抖动信号的提取

重频抖动信号的提取是采用动态容差做相邻脉冲间的间隔的相关统计进行分选的，此处所做的时域模型匹配处理与第1.1.3.1节中的对常规信号进行匹配的内容一样，只是在做重频相关统计时，将设置每个新重频的重频相关容差再与相关库中的重频作比对相关。

1.1.3.4 射频捷变信号的提取

射频捷变信号的提取是采用对所有脉冲做射频容差放大后的射频相关。此处所做的时域模型匹配处理与第1.1.3.1节中的对常规信号进行匹配的内容一样。

1.1.3.5 射频分集信号的提取

射频分集信号的提取是通过对单通道信号库中的常规信号进行规整合并完成的。图10为其分解示意图。

整合规则：

（1）Δt0＝Δt1＝Δt2（仅得到一个小周期时，可合成一个分集信号）；

图10 四分集信号分解示意图

（2）当得到2个小周期时，找出最小的一个Δtmin，较大的周期的个数只能等于1，若此时可以满足：最小的周期×最小周期的个数＋较大的周期＝TΔtmin，同样可合成一个分集信号；

（3）当得到3个或3个以上的小周期，情况较为复杂，很可能分集信号混合了一个（或几个）参数相同的常规信号。

1.2 信号识别

信号识别是将被测辐射源信号参数与预先获得的辐射源库中的参数相比较，以确认该辐射源属性的过程。其主要包括以下内容：

（1）辐射源识别：判别雷达类型和型号。

（2）目标（载机、平台）识别：判别目标类型与关联的武器系统。

（3）威胁等级确定：判定辐射源工作模式。

（4）给出识别置信度。

1.2.1 识别方法

辐射源识别的基本过程如图11所示。

图11 辐射源识别原理框图

由图11可见，识别处理是将测量和分析得到的辐射源描述字与威胁数据库（辐射源库）中已有的辐射源描述字进行比较，若它与其中某个的所有参数完全吻合（在允许的容差范围内），对应辐射源以较高的置信度被识别出来，若它们仅有部分参数吻合，则识别该辐射源的置信度较低。

为加快识别速度，通常将威胁数据库分成两部分：

（1）数据库（任务库）：置于外存贮器中，能提供尽可能全面的敌辐射源信息，存储雷达数千部。

（2）活动辐射源文件（临时库）：本次开机得到的辐射源数据（几十部至一百多部雷达）有DOA信息。识别时，先将获得的辐射源描述字与活动辐射源文件内的数据进行比较，如果没有符合的，再到数据库中查找、比较。

辐射源库要利用平时或战时的侦察结果不断充实、更新，以适应威胁环境的不断变化。

1.2.2 威胁等级判别

威胁判别主要是对分离统计后的数据进行威胁等级的判别。威胁等级的识别只与雷达脉冲PRI、脉宽以及雷达的载频有关。PRI低的雷达信号，认为威胁等级高；雷达脉冲的脉宽越小，认为威胁等级越高；雷达载频高，认为威胁等级高［3］。先对各部雷达的威胁性大小进行判定，然后对各部雷达威胁等级进行排序，将雷达按照威胁等级由高到低顺序输出其参数。威胁识别首先将分选出来的雷达数据与威胁库中的数据进行匹配，然后将剩余的数据进行威胁排序。具体流程如下：

（1）将关联处理后的数据与已知威胁库中数据进行匹配，匹配成功的数据作上标志，未成功的数据继续进行下一步。

（2）对未作标记的数据进行PRI由小到大排序（对于复杂PRI信号取PRI均值），并按照其在排序结果中所处的位置给予不同的权值。

（3）对未作标记的数据进行PW由小到大排序，并按照其在排序结果中所处的位置给予不同的权值。

（4）对未作标记的数据进行RF由大到小排序（对于跳频信号取RF均值），并按照其在排序结果中所处的位置给予不同的权值。

（5）将每组数据PRI、PW、RF的权值分别再乘以不同的权值，然后求和，对求和的结果进行排序。

（6）用以上结果作为威胁等级排序的结果。

其中，与已知威胁库中的数据匹配上的辐射源认为威胁等级最高。

同时还要对已知辐射源数据库进行更新和补充，就是将识别的雷达数据进行统计分析并与原有数据库进行比较，对数据库中原有雷达的参数进行更新，同时将新出现的雷达信号补充入数据库。

信号识别的处理流程如图12所示。

图12 信号识别的处理流程图

2 结束语

通过对基于数字告警接收机的多通道雷达信号分选与识别方法的研究和利用雷达信号环境模拟器在暗室进行的测试等相关工作，充分证明了这种新的处理方法的可行性和技术优势。

［1］赵国庆.雷达对抗原理［M］.西安：西安电子科技大学出版社，2001.

［2］杨文华，高梅国.基于PRI的雷达脉冲分选方法［J］.现代雷达，2005（3）：50－52.

［3］宋小梅，吴涛，倪国新.基于机载火控雷达电子侦察的信号分选方法［J］.现代雷达，2010（6）：43－45.