基于干扰分类的自适应抗主瓣干扰方法

宋建强，张振标，全 刚，唐和根，孔 阁

(中国酒泉卫星发射中心，甘肃 酒泉 732750)

0 引言

随着信息技术的迅猛发展，现代战争中雷达所处的电磁环境越来越复杂，有效对抗高强度、多样式电磁干扰，成为提高雷达作战水平和生存能力的重要体现。

面对复杂的电磁干扰，研究者提出了各种抗干扰方法，如频率捷变、旁瓣匿影、旁瓣对消、低旁瓣、低截获概率(Low Probability of Intercept，LPI)波形设计等[1]，这些措施在对抗副瓣干扰中起到了重要作用，但对自卫式干扰和伴随式干扰等主瓣干扰或近主瓣干扰通常无能为力[2]。对于主瓣干扰，雷达工作者又提出了和差波束主瓣对消、多站无源定位、盲源分离技术等[3-4]抗主瓣干扰措施。然而，当雷达面临未知干扰类型时，雷达抗干扰手段很难发挥有效性能，严重制约雷达实战性能。

2006年HAYKINS S首次提出“认知雷达”的概念[5]，其系统架构包括环境感知、动态知识库、判决及人机交互和自适应发射接收处理等，通过发射-接收电磁波来感知外部环境，针对得到的外部环境信息采取相应的对抗措施，并根据措施的效果反馈，调整雷达抗干扰措施，达到雷达最佳抗干扰效果[6]。

1 主瓣干扰分类识别

1.1 干扰分类

雷达面临的干扰信号类型及干扰样式根据具体应用场景不同而有所差异。但在现代雷达对抗中，雷达面临的主要干扰通常为主瓣干扰。主瓣干扰包括主瓣压制和主瓣转发两大类，且干扰使用策略、干扰调制类型、干扰形式等干扰特性可设置，使得主瓣干扰在时域、频域和空域与目标回波相互重叠，干扰抑制困难[7]，严重影响了雷达系统的目标检测、跟踪性能。

压制干扰时，干扰信号类似“噪声”，进入雷达接收机后，其作用和接收机中本身具有的电噪声相仿。在压制干扰中，描频压制干扰、宽带阻塞压制干扰、宽带扫频压制干扰，其核心都是提高干扰信号的干信比，使接收机饱和，影响接收机正常工作或无法分离目标信号。

根据主瓣压制干扰特点，可以进一步将压制干扰分为窄带描频压制干扰、宽带阻塞压制干扰、宽带扫频压制干扰等类型[8]。压制干扰的主要特征及对雷达的主要影响如表1所示。

表1 压制干扰信号主要特性及影响

转发干扰不同于压制干扰，其是用假目标信息来迷惑雷达，使雷达不能区分出真假目标，从而不能正确对目标进行检测和跟踪。转发干扰工作时，干扰设备直接将截获的雷达信号放大，并按照干扰要求进行各种调制，然后将调制后的信号进行功率放大后发射出去。按照转发干扰主要特征，可以进一步将转发干扰分为3种：密集转发干扰、间隙采样干扰和示样脉冲干扰。转发干扰的主要特征及对雷达主要影响如表2所示。

表2 转发干扰信号主要特性及影响

1.2 干扰识别

干扰分类识别是对干扰信号进行接收后，经过一系列分析处理，得到干扰信号样式类别的过程。当雷达收到回波后，首先，对回波信号进行信道化处理，这样有利于信号的快速处理。其次，利用干扰回波幅度特征(即波门内过门限点数)对干扰信号进行脉冲/连续波干扰分类。最后，针对识别出的脉冲干扰，通过信号检测、参数测量、信号预分选、干扰样式匹配等算法，实现脉冲干扰信号分类识别；针对识别出的连续波干扰，经过快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)、频谱累计、频率拼接、频点量化等算法过程，实现连续波干扰信号分类识别。具体实现算法过程如下。

1.2.1 雷达接收数据信道化处理

频率信道化是通过一组覆盖整个频段的滤波器将频段划分为若干个子频段(信道)，每个滤波器的输出就是一个信道输出。

将输入数X(i)，i=1，2…N分配至各个信道内：

X(p)=X(p×k)，p=1，2…D；k=1，2…N/D

(1)

式(1)中，D为信道数量，N/D为单个信道的数据长度，N为D的整数倍，数据长度不足整数倍时则补零。将信道化滤波器h(i)，i=1，2…M分配至各个信道内：

hp(k)=h(p×k)，p=1，2…D；k=1，2…M/D

(2)

式(2)中，M/D为单个信道的滤波器阶数，M为D的整数倍。

对每个信道滤波器：

Xp=ifft[fft(Xp)×fft(hp)]

(3)

符号调制，输出信道的第p点数据：

(4)

1.2.2 包络检测、参数测量

对信道化处理后的每个信道回波输出进行幅度包络检测，判决该信道是否有信号存在。

设检测门限为T(T可通过仪表测量系统噪声基底得到)，则输出信号Bk(i)可表示为：

(5)

式(5)中，Ti为直接包络检测门限。

通过与设定的数字门限比较，获得信号的视频方波，针对该方波可进行信号到达时间TOA、信号结束时间TOE、信号幅度A、频率f等数据测量，得到信号参数的包络集：

{(TOAi、TOEi、Ai、fi)}，i=1，2…Nht

(6)

1.2.3 信道化融合处理

假设信道化处理后共有D个信道，形成的信道信息PDW表示为：

{PDWk}，k=1，2…D

(7)

PDWk={PDWk(i)}，i=1，2…Nht,k

(8)

Nht,k为第k个信道的脉冲数量。此时，需要根据形成的信道信息判断相邻信道之间是否存在交叠区。

(9)

式(9)中，PDWk(i).TOA为第k个信道信号的脉冲到达时间，PDWk(j).TOE为第k个信道信号的脉冲结束时间，ΔT为设定的信道脉冲宽度容差。

如果满足式(9)，说明相邻两个通道存在交叠区，次时，需要对信道交叠区进行如下处理，完成信道化融合工作：

(10)

1.2.4 已知信号匹配

对干扰信号进行分类识别，其实质就是对侦收信号与给定的模板信号进行匹配，根据匹配结果将干扰信号归入相应类别。

对于融合之后的PDW(i)，按照系统设定的已知信号模板[PWtmpk(i)，ftmpk(i)，PRItmpk(j)]，j=1，2…NEm，NEm为已知信号模板数量，PW=TOE-TOA为脉冲宽度，f为信号频率，PRI为脉冲重复间隔。

(11)

式(11)中，TOA(n)为已经匹配的PDW信息。如果满足式(11)，则说明该干扰信号与模板信号相匹配，可将该信号划归为相应的模板信号类型。如果不满足上述条件，则说明接收的该干扰信号为新类型，保存其相应参数信息，并将其加入干扰类型库。

2 干扰分类的自适应抗主瓣干扰方法

2.1 干扰与抗干扰策略

在无先验信息或先验信息不完备的情况下，干扰设备在选择干扰策略时，干扰类型选择的优先级一般如下：

远区用压制干扰：窄带瞄频->宽带扫频->宽带阻塞。

近区用转发干扰：间歇采样->示样脉冲->全脉冲存储转发。

基于干扰分类识别的抗干扰策略是在对干扰进行分类识别与建库的基础上，根据干扰类型样式自适应选择抗干扰措施，并根据干扰抑制性能，进行抗干扰策略的优化。

根据干扰类型和效果，采取发射波形和工作方式变化，诱使敌方干扰设备的工作方式往有利于雷达对抗的方向变化。

针对不同干扰类型，设计相应的对抗策略，以有利于干扰抑制；根据干扰对抗能力，通过分步骤、分阶段诱骗，减低干扰效能；根据干扰对抗效果，自适应调整抗干策略，提高干扰对抗性能。

2.2 自适应抗干扰方法

根据得到的干扰信息，自适应抗干扰方法如图1所示。

图1 自适应抗干扰工作原理

其中，干扰环境感知和干扰分类通过宽带通道和窄带通道侦收干扰信号，提取干扰信号的频域、时域特征，对干扰信号进行分类、识别和建库。干扰特征库和抗干扰算法库主要用于存储、调度和更新各种应对干扰的先验信息(即各种抗干扰技术)，在干扰对抗时分别为干扰类型样式和自适应干扰抑制提供数据支撑。干扰决策模块主要用于对干扰措施采用最优化选择。干扰效果评估主要用于雷达抗干扰效果的评估与反馈，通过评估与反馈，为雷达提供最佳抗干扰效果。

自适应抗干扰主要工作流程为：首先，根据接收到的雷达波束，提取干扰回波的信号特征，利用干扰分类技术进行干扰识别。然后，基于不同干扰信号类型特征形成有针对性的抗干扰策略，利用抗干扰算法库，自适应选取相应抗干扰措施减低干扰效能。最后，根据干扰对抗效果，自适应调整抗干扰策略，提高干扰对抗性能。

2.3 抗干扰效果评估与反馈

雷达抗干扰效果评估是对雷达装备在一定干扰条件下和一定作战时间内成功完成其规定作战任务、满足作战需要的能力评估，是完成某种既定任务程度指标的模糊综合定量评价。雷达对干扰的效果评估是整个自适应抗干扰过程中的一个重要步骤，其职责就是判定某项抗干扰措施是否有效。

抗干扰效果的优劣没有恒定的标准，但通常将影响雷达目标检测和显示的3个主要因素(即干扰剩余、点迹密度和点迹质量)作为评价雷达抗干扰效果的主要指标，且不同的干扰样式采用不同的干扰对抗效果指标进行评估，其中干扰剩余指标主要针对压制性干扰；点迹密度和点迹质量指标主要针对主副瓣转发干扰。

对干扰效果进行评估后，若评估结果满意，则将干扰抑制后的回波数据输出送下一级系统进行处理；若评估结果未达标，则将评估效果反馈给干扰决策模块，促使干扰决策模块重新制定抗干扰策略，选择更优抗干扰手段，达到最佳抗干扰效果。

3 试验验证

3.1 主瓣压制干扰情形

干扰场景如下：干扰类型为干噪比大于30 dB噪声压制干扰(宽带阻塞)，设置目标信号从天线法线入射、干扰入射方向与目标方位差0.3°，俯仰差0.5°，干扰信号从雷达主瓣进入。对目标回波信号进行变频、数字化等一系列处理后，雷达设备形成和差三路接收波束。对输入信号进行分类识别后，反干扰分类识别模块根据干扰信号特征识别出噪声压制干扰，在抗干扰算法库中选择信号分离技术抑制噪声压制干扰。干扰抑制处理前后脉压对比效果如图2所示。

图2 干扰抑制处理前后脉压对比

由图2可知，对于干噪比大于30 dB噪声压制干扰，采用该方法对干扰信号进行干扰抑制处理后，30 dB的噪声压制干扰剩余≤5 dB，干扰抑制方法对和波束信号获得约25 dB的信干噪比处理增益，表明该方法可以有效抑制噪声压制干扰。

3.2 主瓣转发干扰情形

利用干扰模拟机设定干扰场景如下：干扰类型设定为间隙采样干扰，信号回波信息经过一系列信号变换及处理后，结果如图3(a)所示。可见，干扰后回波信号中出现了间隙采样干扰信号。

采用基于干扰分类的自适应反干扰方案，干扰分类识别模块识别出干扰信号为间隙采样干扰，自适应反干扰方案自动选择窄脉冲剔除技术进行干扰抑制处理，抑制处理后脉压结果如图3(b)所示。可以看出，采用该方法对干扰信号进行干扰抑制处理后，可以有效抑制间隙采样干扰。处理结果表明，干扰抑制后干扰虚警少于10-4。

图3 干扰抑制前后脉压结果对比

4 结语

针对雷达面临主瓣干扰时，无法有效对目标回波信号进行检测或检测到过多假目标的问题，文章提出了一种基于干扰分类识别的自适应抗主瓣干扰方法。该方法针对雷达回波信号，采用干扰分类技术对干扰信号进行分类识别，并基于干扰类型特征形成有针对性的抗干扰策略，利用抗干扰算法库，自适应地选取相应的抗干扰措施完成干扰抑制，达到抗干扰的效果。经过试验验证，该方法能够有效抑制主瓣干扰，对保障雷达在对抗条件下正常工作起到较好效果。