双站协同侦察雷达信号分选新方法

郑惠文，黄建冲

（电子工程学院，合肥230037）

双站协同侦察雷达信号分选新方法

郑惠文，黄建冲

（电子工程学院，合肥230037）

针对复杂信号环境下雷达对抗情报侦察面临的信号分选问题，提出一种基于双站协同侦察的雷达信号分选新方法。根据不同位置雷达的脉冲信号到达两个侦察接收站的时间差不同进行信号分选。在满足误差的要求下，求解该方法的分选模糊区域，分析分选性能。调整布站，优化分选性能，提高分选准确性。理论分析和计算机仿真表明，该方法可以较好地解决制约雷达对抗情报获取中的信号分选瓶颈难题。

双站协同侦察，雷达信号分选，到达时间，分选模糊区域

0 引言

在现代战争中，随着雷达体制越来越先进，雷达对抗信号环境越来越复杂，雷达信号分选面临着巨大的挑战。信号分选是信号分析、目标识别和威胁等级判定的前提，必须实时、准确地完成信号分选，后续工作才有意义。目前，一些经典的雷达信号分选方法在一定程度上解决了复杂信号环境下的信号分选问题，但都有一定局限性:动态关联法［1］一般只适合分选PRI固定的雷达信号，对信号形式的适应能力较差；累积差值直方图法［2］（CDIF）需要将每个间隔的直方图值及其两倍值与门限作比较，只有二者均超过门限才开始检索，耗费大量时间；序列差值直方图法［3］（SDIF）省略了CDIF算法的两倍值与门限比较的步骤，但当级数增加时，谐波信息的干扰就会变大，在抖动较大时会产生虚警信号；脉冲重复间隔（PRI）变换法［4］能很好地抑制谐波，但运算量大且无法分选复杂体制雷达信号；改进的PRI变换算法［5］运算量也非常大，同样无法分选PRI参差信号；平面变换法［6］能分选各种复杂体制雷达信号，但是仍然计算量巨大且经验参数较难确定。

至今为止，还没有一种可以很好地适应复杂信号环境的信号分选方法，探索新分选方法的脚步不能停止。本文针对当前雷达信号分选面临的问题，打破常规单侦察接收机侦察分选雷达信号的思路，提出一种双站协同侦察雷达信号分选新方法，实现复杂信号环境下雷达信号的准确分离，对获取正确、完整的雷达对抗侦察情报意义重大。

1 基本原理和实现流程

双站协同侦察雷达信号分选方法的基本原理是设立两个侦察接收站，通过测量雷达辐射源的脉冲信号到两侦察接收站的到达时间（TOA），将两个TOA相减，获取到达时间差（TDOA），根据同一辐射源的脉冲信号到达两站的TDOA相同，不同辐射源的脉冲信号到达两站的TDOA不同完成信号分选。不管雷达脉冲多么复杂，只要能测得脉冲的TOA，提取到TDOA，就能成功分选。该方法的具体分选流程如图1所示。

图1 双站协同侦察雷达信号分选流程图

设立主、副两个侦察接收站，假设一段时间内同一串脉冲信号被主站和副站接收到，副站将接收到的信号转发至主站；在主站内对主站接收到的信号和副站转发过来的信号进行TOA测量和快速测频、脉宽、脉幅等参数，形成两组全脉冲参数，送入脉冲相关器提取到达延时，得到TDOA。若接收到的信号来自到N部雷达，脉冲相关器就会输出N个 TDOA值，根据TDOA的不同对脉冲序列分组，每一组信号就是一部雷达发射的信号，最后按TOA从小到大的顺序输出各组脉冲，完成信号分选。

2 仿真分析

为了验证双站协同侦察雷达信号分选方法的可行性，本文以7个辐射源为例进行分析并仿真验证。如图2所示，预先固定主站和副站，假设主、副站的距离为1 km，两接收机通过光纤连接，光纤长度为1 km（由于地势等原因可能会造成光纤的实际长度大于1 km，但光纤总长度可以事先测量，在这假设为直线连接）。以主站为原点，主、副站连线的延长线为X轴作直角坐标系。用极坐标形式表示7个辐射源的位置:A（115，117°），B（125，98°），C（90，80°），D（130，66°），E（120，59°），F（100，45°），G（140，45°）。

图2 雷达辐射源与侦察接收站的相对位置图

在主站、副站和辐射源A构成的三角形中，已知辐射源A到主站、副站到主站以及两边的夹角，由余弦定理可以计算出辐射源A到副站的距离SA:

副站接收到的信号要转发到主站进行参数测量，由于主站和副站相距1 km，所以这些信号实际传输了（115.465 29+1）km，但在实际过程中可以将信号从副站转发到主站所需的时间扣除，故在计算信号到达两站的时间差时不将其考虑在内。所以，辐射源A的脉冲信号到达主站和副站的TDOA的理论值为:

同理，可计算出辐射源B、C、D、E、F和G的脉冲信号到达两站的TDOA的理论值为:

双站协同侦察雷达信号分选方法利用不同位置辐射源的脉冲信号到达两侦察接收站的TDOA不同分选信号，只要能测得脉冲的TOA参数，提取到TDOA信息，就能成功分选出各部雷达信号，即采用该方法分选信号只与脉冲的TOA有关而与雷达信号的复杂程度无关，故在这以常规脉冲信号和脉冲参差信号为例进行分析。假设一段时间内辐射源A、B持续发射子周期分别为120 μs和190 μs、110 μs和200 μs的二参差脉冲信号，辐射源C、D、E、F、G发射PRI分别为160 μs、150 μs、130 μs、140 μs、120 μs的常规脉冲信号。在信噪比为20 dB时，二参差脉冲信号和常规PRI信号仿真图，如图3所示。

图3 脉冲信号图

利用两个侦察接收站来侦察雷达对抗情报，由于两站的距离很近（相对于接收机和辐射源之间的距离而言），在实际应用中很容易让两接收机接收到同一串脉冲信号。信号环境中所有辐射源的脉冲信号在接收机中随机混叠，用计算机模拟截取同一段时间（1 ms）主站接收到的信号和副站转发到主站的信号，其中副站转发过来的信号是经过转发校正的信号。截取信号的仿真图，如图4所示。

对接收到的脉冲序列进行高精度脉冲整形［7］，得到的脉冲序列如图5所示。

图4 接收脉冲信号图

图5 高精度整形的脉冲信号图

脉冲序列在主站内完成脉冲整形、TOA和其他参数测量后，输出两组全脉冲参数，并对两组全脉冲参数进行时差提取。若信号转发、参数测量过程都不存在误差，则图5中各脉冲的TOA值可认为是真实TOA值，但在实际情况中需要考虑以下误差:①副站信号转发到主站的时间可以通过校正加以消除；②基于内插采样法［8］测量脉冲TOA的PRI提取精度在目前硬件水平下优于百皮秒；③双站间提取TDOA采取基于统一信号的时差提取方式［9］，克服了多站系统中的时统［10］误差；④双站间提取TDOA和脉冲的PRI提取的区别在于两个脉冲来自不同接收机，因此，必须考虑接收机的一致性误差［11］，接收机的一致性误差在目前的技术水平可达纳秒量级。综上所述，双站协同侦察雷达信号分选方法总的测量误差在纳秒量级。测出图5中主站和副站接收脉冲的TOA值如表1和下页表2所示。

表1 主站各脉冲TOA值

利用主站和副站各脉冲的TOA求取TDOA时，必须在计算结果上加上接收机一致性误差σ。主站和副站之间的距离为1 km，则理论上平面内辐射源发射的信号到达主站和副站的时间差最大为Δt0=1× 103/c≈3.333 33 μs，即当且仅当辐射源与两侦察接收站三点一线的位置。设Δt=Δt0+0.011=3.344 33 μs（冗余考虑测量误差为1 ns，接收机一致性误差为10 ns）为判决门限，利用Matlab仿真运算，其中σ由计算机在规定范围内生成。输出绝对值小于判决门限的TDOA值，仿真结果如下页图6所示。

在-1.524 77、-0.476 94、0.560 83、1.345 06、1.706 55、2.35 μs周围出现大量的点，这些点就对应着各脉冲信号TDOA。此外图中还出现少数孤立的点，这是由于某些辐射源发射的脉冲到达两个接收站的时间非常接近造成的，即这些零散分布的点为虚假TDOA。

表2 副站各脉冲TOA值

图6 脉冲TDOA仿真结果

本例分选的是7个辐射源，理论上应存在7个TDOA值，但仿真图上只出现了6个TDOA值，这说明其中两个辐射源的TDOA相等或非常接近，即出现了分选漏批现象。两种情况会造成分选漏批:一是有两个辐射源在同一平台或雷达阵地上；二是有一个辐射源在另一个辐射源的分选模糊区域内。对于第1种情况，同平台或同阵地的几部雷达为了能减小相互间的影响，各信号的参数区别较大，采用常规的信号分选方法即可将其分离；对于第2种情况，则需要找出雷达辐射源的分选模糊区域，通过调整布站使另一个辐射源移出该辐射源的分选模糊区域。

3 分选模糊区域分析

如图7所示，预先固定主站和副站，以主站为原点、主站和副站连线的延长线为X轴作直角坐标系，以第一象限为例分析雷达辐射源和侦察接收站的相对位置与信号到达两站的TDOA的关系，根据误差要求，求解分选模糊区域。

图7 雷达辐射源与侦察接收站的相对位置关系

当雷达脉冲信号到达两站的TDOA非常接近时，由于实际情况中存在误差的原因使得这些TDOA混在一起，被误判为一个TDOA，在分组时将两个相近TDOA对应的脉冲划分到一组脉冲序列中，造成分选漏批，在仿真图中表现为TDOA点重叠或几乎在一条线上。

图7中，副站坐标为（a，0°），辐射源在50 km～150 km圆环阴影区域内。以区域内两个辐射源为例进行分析:辐射源A的坐标为（R，α），辐射源B的坐标为（H，θ），所以辐射源A、B发射的信号到达两站的TDOA分别为:

其中，c为电磁波在真空中的传播速度，tw为双站协同侦察分选系统的总误差。只要两TDOA的差值大于系统总误差的两倍2tw，就能够将两个TDOA区分开；相反，若两TDOA的差值小于2tw，该系统就无法区分两个TDOA。将这个无法区分两个TDOA的区域定义为分选模糊区域，即该区域满足:

副站坐标（a，0°）可以事先确定，故式（11）只与辐射源与侦察接收站距离和与X轴的夹角有关。已知系统总误差tw在纳秒量级，理论上tmin大于等于2tw即可成功分选，考虑到实际情况中存在偶然误差，所以冗余考虑tmin=30 ns作为分选模糊区域的边界条件。

在图7所设定的布站模型，给定条件:主站和副站相距1 km，辐射源A距离主站的距离R为100 km，α分别为0°、10°、20°…90°时，辐射源B在图7中阴影区域内的任意位置，即H∈（50，150），θ∈（0°，90°）。则（100，0°），（100，10°），…，（100，90°）这10个点的分选模糊区域满足:

为了直观地体现角度和距离与分选模糊区域的关系，将分选模糊区域仿真到三维图上进行分析，仿真结果如图8所示。

图8 分选模糊区域仿真图

在平面tmin=30 ns以上的区域为可分选的区域，在该平面以下的区域即为分选模糊区域。在图中可以看出，脉冲到达两站的TDOA受角度变化的影响较大。分选模糊区域比可分选区域小得多，所以该方法的分选性能较好。

在TDOA的仿真图中，当某一TDOA值上出现较为密集的点，那么就很可能有辐射源在其他雷达辐射源分选模糊区域内。在图6中，辐射源F对应的TDOA上的点明显比较密集，将辐射源F的坐标（100，45°）代入式（12），得:

在阴影区域内，利用Matlab仿真求解辐射源F的分选模糊区域，仿真结果如图9所示。

图9 辐射源F的分选模糊区域

仿真图中两条线之间的带状区域为辐射源F的分选模糊区域，辐射源G确实存在于辐射源F的分选模糊区域内，即采用图2设定的布站模型无法区分辐射源F和G发出的脉冲信号，该结论与图6的仿真结果一致，所以此时需要调整布站。

侦察接收站和辐射源的距离相对于主站和副站的距离很远，调整坐标的方向，分选模糊区域变化很小；增大主站和副站之间的距离可以使分选模糊区域发生较大变化，但是又必须要保证主、副站接收到同一串脉冲信号。因此，改变坐标轴方向和增大站间距都不是明智之举。本文考虑保持现有的坐标方向，将主、副站同时向右平移30 km，如图10所示。

图10 调整布站后辐射源与侦察接收站的相对位置关系

经过调整之后的主站坐标为（30，0°），副站坐标为（31，0°）。所以，此时辐射源F到达主站和副站的距离分别为:

将式（14）、式（15）代入式（11），即新布站模型下辐射源F的分选模糊区域满足:

利用Matlab重新求解辐射源F的分选模糊区域，仿真结果如图11所示。

图11 调整布站后辐射源F的分选模糊区域仿真图

从仿真图上可以看出，经过调整的布站模型求解辐射源F的分选模糊区域时，辐射源G已经移出了辐射源F的分选模糊区域，即通过调整布站能够将原来无法分离的辐射源脉冲信号分离开，提高了分选准确性。

经过两次分选就能够获取各部雷达完整的脉冲序列，再提取各脉冲的其他特征，形成雷达描述字，根据TDOA的不同将脉冲序列分组，按TOA从小到大的顺序输出，每一组信号就是一个辐射源发射的信号，完成信号分选。

4 结论

本文提出了一种新的雷达脉冲信号分选方法，该方法利用两个侦察接收站侦察雷达对抗情报，打破了常规的单侦察接收机侦察分选雷达信号的思路。采用该方法分选雷达信号，只要能测得脉冲的TOA参数，提取到TDOA信息，就能成功分选，较好地克服了复杂体制雷达信号给信号分选带来的难题。根据误差要求，设立边界条件，求解分选模糊区域，仿真结果显示分选模糊区域较小，即该方法的分选效果较好。最后通过调整布站，移动分选模糊区域，使无法分离的辐射源脉冲信号分离开，进一步提高了分选准确性。

［1］柴娟芳.复杂环境下雷达信号的分选识别技术研究［D］.哈尔滨:哈尔滨工程大学，2009.

［2］MARDIA H K.New techniques for the deinterleaving of repetitive sequences［J］.IEE Proceedings Radar and Signal Processing，1989，136（4）:149-154.

［3］MILOJEVIC D J，POPOVIC B M.Improved algorithm for the deinterleaving of radar pulses［J］.IEE Proceedings and Signal Processing，1992，139（1）:98-104.

［4］NELSON D J.Special purpose correlation function for improved signal detection and parameter estimation［C］//In Proceedings of International Conference onAcoustics，Speech，and Signal Processing，1993（4）:73-76.

［5］KENICHI N，MASAAKI K.Improved algorithm for estimating pulse repetition intervals［J］.IEEE Trans.Aerospace and Electronic Systems，2000，36（2）:407-421.

［6］赵仁建，龙德浩，熊平，等.密集信号分选的平面变换技术［J］.电子学报，1998，26（1）:77-82.

［7］潘继飞，姜秋喜，毕大平.恒比触发法在高精度雷达PRI测量中的应用［J］.现代雷达，2007，29（1）:64-67.

［8］刘双龙，张春，黄钰，等.一种基于内插采样的时差测量与基站同步技术［J］.电路与系统学报，2013，18（2）: 173-177.

［9］刘刚.分布式多站无源时差定位系统研究［D］.西安:西安电子科技大学，2006.

［10］田中成，刘聪锋.无源定位技术［M］.北京:国防工业出版社，2015.

［11］朱伟强，黄培康.高精度时差／频差测量在双站定位中的应用［J］.现代雷达，2009，31（3）:1-6.

A New Method of Radar Signal Sorting Based on Dual-station Cooperative Reconnaissance

ZHENG Hui-wen，HUANG Jian-chong
（Electronic Engineering Institute，Hefei 230037，China）

Aiming at the problem of signal sorting of radar countermeasure reconnaissance in complex signal environment，this paper proposes a new method of radar signal sorting based on dualstation cooperative reconnaissance，which can sort signal according to time difference of arrival is different of the pulse signal of radars to two stations in different position.To find the fuzzy area and analyze the effect of sorting in the condition of error requirements.Adjusting the station distribution to optimize the sorting performance andto improve the sorting accuracy.Theoretical analysis and computer simulation indicate that this method can effectively solve the problems restricting the signal sorting in radar countermeasure intelligence acquisition.

dual-station cooperative reconnaissance，radar signal sorting，TOA，fuzzy area of sorting

TN957.51

A

1002-0640（2017）04-0085-06

2016-03-04

2016-04-25

郑惠文（1991-），男，四川内江人，硕士研究生。研究方向：雷达对抗信号处理。