基于序列样本的威胁雷达信号识别方法

沈家煌，黄建冲，朱永成

（国防科技大学电子对抗学院，合肥 230037）

0 引言

现代战场电磁环境日益复杂，雷达信号密度大幅度增加，能够对威胁雷达信号快速识别告警，可以提高己方人员和设备在复杂战场中的生存能力，同时也为我方采取防御措施，对敌方进行精确打击赢得宝贵时间。因此，对威胁雷达信号识别研究具有重要意义。

针对传统雷达信号处理方法繁琐，信号识别过程较为复杂，消耗时间长等不足，文献[1]在脉冲样本图基础上研究了一种基于集对分析和滑窗技术的雷达信号快速识别方法。该方法对脉冲流只取一段进行匹配，识别结果与目标发射的脉冲个数不相关，容易出现漏警或虚警现象。为简化传统雷达信号处理过程，加快对雷达信号序列的搜索速度，文献[2]采用变步长搜索方法对信号进行搜索。该方法能够有效检测出在脉冲流仅持续一时间的脉冲序列，但对PRI复杂调制的雷达信号进行搜索时需要分解信号，从而导致计算量增加，识别速度变慢等问题。本文针对无法判别出脉冲流中持续时间较短的脉冲信号的问题，及对PRI复杂调制信号检测过程繁琐的问题进行分析研究，提出一种基于序列样本的威胁雷达信号识别方法。

1 序列样本和变步长匹配法概述

1.1 序列样本模型

通常情况下，雷达辐射源在某一工作模式下发射的脉冲流呈周期性变化。因此，可以用一个周期内的脉冲序列作为序列样本，对雷达在该工作模式下发射的脉冲流进行准确描述。例如，对于一个三参差的雷达信号，可以用一个帧周期（骨架周期）长度的脉冲序列作为序列样本。

对雷达情报侦察而言，侦察设备截获的雷达脉冲信号是在一系列顺序时间点上的观测记录，这段时间内的雷达脉冲信号可以表示为一个具有多维参数的时间序列。单个信号脉冲可以用k个特征参数（载频、脉宽、脉内调制等）来描述，表示为。那么，对1部雷达在某工作模式下的信号序列样本可以表示为，其中 t1，t2，…，tM为每个脉冲的到达时间（TOA）。

若只考虑脉冲的到达时间，则可将脉冲序列看做单位冲激函数之和：

同理，可将序列样本模型化为：

这样的序列样本模型方便了后续的信号处理，且该数学模型易于理解。

1.2 变步长匹配法

文献[1]采用了滑窗技术和脉冲样本图匹配方法实现雷达信号快速识别，该方法虽简化了处理环节，但以单倍的重复周期T为匹配步长进行信号匹配的方式无法识别出持续时间较短的信号。如图1所示，‘1’为第1个匹配成功的脉冲样本图，在随后的匹配过程中若‘2’、‘3’、‘4’、‘5’…匹配成功次数超过门限值，才判定该脉冲样本图所对应的雷达信号存在，从而进行告警。

在实际环境中，截获脉冲流中可能存在持续时间较短或者断续的雷达信号，即在观测时间内这些信号可能只在某段时间内出现。如果在观测时间内信号持续出现，那么以一个重复周期为匹配步长的方法能够正常识别出信号。但如果在观测时间内的某一时刻信号脉冲不再出现时，识别系统就无法判别出这种情况。例如，若此信号为突变的或无威胁的信号，则可能出现虚警，或者出现连续多次同一脉冲丢失时，可能出现漏警现象。为解决这个问题，采用变步长序列样本匹配法对观测时间内的脉冲流进行匹配。变步长序列样本匹配法是指在对观测时间内的脉冲序列进行序列样本匹配时，以成倍的信号重复周期为匹配步长进行样本匹配识别。

变步长匹配法原理：设某威胁雷达信号的骨架周期为T，将观测时间内的脉冲流中第1个与序列样本匹配成功的脉冲作为基准脉冲，以其到达时间为基准时间（如图 2中‘1’），以 n*T（n为常数）为匹配步长对剩下的序列进行匹配。例如以3*T为步长时在‘2’、‘3’、‘4’、‘5’，…处进行序列样本匹配；或者以m*T（m=1，2，…）为步长进行序列样本匹配。

设威胁雷达信号序列样本共有L个脉冲，其中第i个脉冲相对于第1个脉冲的到达时间为Ti0，其时间间隔容差取值为ΔTi0，则第i个脉冲形成的时间窗为。威胁雷达信号识别过程中，采用变步长匹配法选择匹配点，对每个匹配点的序列样本时间匹配，在第n个匹配点的序列样本时间匹配如图3所示：

2 基于变步长匹配法的威胁雷达信号识别

2.1 雷达信号序列样本

文献[3]对基于全脉冲的周期信号样本提取技术进行了研究，从文中可知将全脉冲样本序列按照到达时间顺序进行整体移动，然后与原脉冲序列进行自相关匹配。当脉冲列向右移动长度为一个骨架周期后再与原脉冲列进行相关匹配时，所得的匹配脉冲数会出现一个峰值，这个骨架周期就是所要提取的脉冲序列模板样本。图4所示为重频三参差脉冲信号脉冲列进行循环自相关匹配的示意图。

因此，可以用一个序列样本表示单部雷达信号在某工作模式下的信号脉冲序列，而这个样本则用前面叙述的序列样本模型表示。

2.2 威胁雷达信号匹配识别步骤

基于变步长匹配法的威胁雷达信号识别过程首先是构造雷达信号的序列样本，然后用该序列样本与筛选后的脉冲序列进行查找匹配，最后根据匹配成功次数判定威胁雷达是否存在，如图5所示。

2.2.1 获得观测脉冲流，进行筛选

1）对威胁雷达信号识别首先从接收机截获的脉冲流中截取T0长度的脉冲流。

2）由于截获信号脉冲流中存在大量的噪声和我们不感兴趣的信号脉冲序列，所以先利用该威胁雷达信号脉冲的载频、脉宽及脉内特征对观测脉冲流进行筛选。

设威胁雷达信号的载频、脉宽为多值，其容差分别为Δfi和i，则载频、脉宽分别为

若观测脉冲流的第i个脉冲的载频fi∈RF且脉宽i∈PW，就认为观测脉冲流中的第i个脉冲是威胁雷达信号的准脉冲。完成对观测脉冲流筛选后，判断筛选出的准脉冲所构成的序列能否构成信号序列。若无法构成信号序列则说明观测脉冲流中不存在该威胁雷达在该工作模式下的信号；若能则称此序列为准信号脉冲序列，继续信号识别过程。

2.2.2 查找匹配基准脉冲

1）首先以准信号脉冲序列的第1个脉冲作为基准脉冲，然后用序列样本与长度为T的子序列（包括基准脉冲）进行匹配。

这种选取基准脉冲的方法，一方面无论威胁雷达信号从哪一时间点开始出现都可以检测到，避免出现在序列后段的信号漏警；另一方面可较早地找到威胁雷达信号出现的时间点，增加可匹配序列的长度，提高匹配识别结果的准确度。

2.2.3 用变步长匹配法对准信号脉冲序列进行匹配识别

若找到匹配基准脉冲，则根据该威胁雷达信号的特性及该工作模式的特点，选择合适的匹配步长，对准信号脉冲序列进行匹配。若匹配成功的次数大于门限值，则认为观测脉冲流中存在该工作模式下的该威胁雷达信号，反之则不存在。

2.2.4 判断识别的威胁雷达信号在观测时间后段是否仍然存在

对识别信号过程中进行序列样本匹配的每个点的匹配结果统计，通过统计分析雷达信号在观测时间内持续的时间。如果前k个匹配点能够匹配成功，而从第k+1个点后都匹配失败则说明该信号在第k+1个匹配点的时间段后就不存在了。对在观测时间段内不完整的信号，需再次进行截取脉冲流，重复进行识别过程，即返回步骤2.2.1，以避免发生虚警现象。

同一个雷达辐射源往往具有多种工作模式，在对其中一种工作模式下的雷达信号匹配识别失败时，就进行另一种工作模式下的雷达信号识别，直至所有工作模式都匹配失败，才认为该威胁雷达辐射源不存在。反之，只要存在一种工作模式下的雷达信号，则认为该威胁雷达存在[10]。

3 仿真实验分析

为验证文中所提出的方法能够解决在观测时间的后段无法判断信号是否仍存在的问题，及对威胁雷达信号的告警准确度和可信度，下面进行仿真实验分析。仿真实验接收混合信号包含6部雷达信号，分别为1部PRI固定雷达信号，PRI值为150 μs；1部PRI抖动雷达信号（抖动量δ=10%），其中心值PRI0=240 μs；1部三参差雷达信号，子周期分别为PRI1=160 μs，PRI2=220 μs，PRI3=360 μs；1 部滑变信号，PRI滑变范围为 100 μs～310 μs；1 部正弦调制信号，PRI调制均值 PRI0=200 μs；1 部 PRI脉组捷变雷达信号，其 PRI∈{30 μs，60 μs，95 μs}，详细信息见表1。

表1 雷达信号参数表

首先验证序列样本与变步长匹配法相结合的威胁雷达信号识别方法，仿真试验中截取一段包含6部雷达信号的混合脉冲流作为待识别的脉冲流，以信号1～5作为威胁雷达信号，信号6作为无关信号。对每个威胁雷达信号进行1 000次Monte Carlo实验，取这1 000次实验结果的均值作为最终仿真实验结果，如表2所示。

1.天下才人俱以一傲字败，天下庸人俱以一惰字败；2.不能不趁三十以前立志猛进也；3.集思广益本非易事，要当内持定见，外广延纳；4.莫问收获，但问耕耘；5.天下事当于大处着眼，小处下手；6.先静之再思之，五六分把握即做之；7.凡全付精神专注一事，终身必有所成；8.智慧愈苦而愈明。

表2 仿真实验结果

表2中t代表本文方法识别信号所用的时间，t′为文献[6]中信号识别方法识别信号所用的时间；β1表示基于序列样本的信号识别方法的正确匹配率，其中β1为一次仿真实验中正确匹配次数与总匹配次数的比值。由于基于序列样本的信号识别方法与文献[9]都是采用脉冲序列进行识别，所以将基于序列样本的信号识别方法的仿真实验结果与脉冲样本图匹配识别结果（β2）进行对比，以证明基于序列样本的信号识别方法有效性。

分析实验结果可知，序列样本与变步长匹配法的信号识别方法能够有效地识别出威胁雷达信号。与文献[3]的脉冲样本图识别方法相比，基于序列样本的威胁雷达信号识别方法正确识别率高，对复杂信号的适应能力强。分析表2中结果可知重频参差信号的正确率比重频固定信号的正确率高，这是因为序列样本匹配是利用有序的多个脉冲同时进行匹配，而重频参差信号的序列样本就是有序的多个脉冲，利用其时序信息进行信号识别。另外，从表2中各个雷达信号的识别时间t及正确匹配识别率β1对比可知，随着雷达信号的重频特征调制方式变复杂，识别所用的时间随之增加，正确匹配识别率也有所下降。

验证识别方法的有效性后，下面验证识别系统对信号持续时间的检测能力。仿真实验中截取脉冲流的时间长度为0.5 s，即观测时间T0=0.5 s，其中设置威胁雷达信号2在t0处截止，即在t0时刻后信号不再出现了。以威胁雷达信号为待识别目标，对脉冲流采用基于样本序列与变步长匹配法结合的识别方法进行匹配识别，识别过程中所选取的点匹配结果如图6所示。

从图6中可以得知，对不同PRI调制的雷达信号在同一观测时间内的检测点的数量不同，图中显示的疏密程度不同。例如信号5比信号6的检测点数量少，相邻检测点之间间隔大，检测步长更长。在观测时间内对威胁雷达信号2识别时，检测到它只出现在t0=0.168 2 s之前，而其他的雷达信号在观测时间内都持续出现。为提高对威胁雷达信号2的告警准确度，需针对信号2再次截获脉冲流进行识别。仿真实验证明基于信号样本序列的快速识别系统检测威胁雷达信号在观测时间内的持续时间，能有效降低误警概率，提高威胁雷达信号告警的准确度。

4 结论

针对复杂战场电磁环境中的威胁雷达信号识别问题，研究了信号样本序列与变步长匹配方法，提出了一种基于序列样本的威胁雷达信号识别新方法。序列样本的构造方法和脉冲样本图相比，更为简单、适用。实验结果表明基于序列样本的威胁雷达信号识别算法对信号持续时间进行检测，解决了无法判别持续时间较短的信号问题，采用重新截取观测脉冲流进行识别的措施也能够降低威胁雷达信号误警概率。同时，仿真实验表明基于序列样本的威胁雷达信号识别方法准确度高，对复杂信号适应能力强，在实际环境中具有实用价值，为今后对威胁雷达信号识别研究提供了参考。