多波束干擾系統(tǒng)雷達(dá)干擾資源優(yōu)化分配方法*

徐 源，王紅衛(wèi)，陳 游，白 玉

（1.空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院，西安 710038；2.解放軍94371部隊(duì)，鄭州 450018）

多波束干擾系統(tǒng)雷達(dá)干擾資源優(yōu)化分配方法*

徐 源1，王紅衛(wèi)1，陳 游1，白 玉2

（1.空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院，西安 710038；2.解放軍94371部隊(duì)，鄭州 450018）

合理的干擾資源分配方法是干擾系統(tǒng)發(fā)揮效能的關(guān)鍵，傳統(tǒng)的雷達(dá)干擾資源分配方法基于一對(duì)一或多對(duì)一原則，且分配時(shí)不考慮干擾樣式?；诙嗖ㄊ蓴_系統(tǒng)，考慮干擾樣式的限制建立了干擾約束過(guò)濾模型，采用ISODATA算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)雷達(dá)分群，將干擾樣式納入干擾資源進(jìn)行了干擾參數(shù)設(shè)置。該分配方法，使得干擾決策更加合理，提升了系統(tǒng)的干擾效率和自適應(yīng)能力。

雷達(dá)干擾，資源分配，干擾樣式，任務(wù)整合，多波束

0 引言

雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展和組網(wǎng)雷達(dá)技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)現(xiàn)有雷達(dá)干擾手段帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。在眾多應(yīng)對(duì)措施中，基于相控陣體制的多波束干擾系統(tǒng)是雷達(dá)干擾技術(shù)的主流發(fā)展方向，合理的干擾資源分配方法是多波束干擾系統(tǒng)發(fā)揮效能的關(guān)鍵。

現(xiàn)有雷達(dá)干擾資源分配方法較多，文獻(xiàn)［1-4］提出的模擬退火、機(jī)會(huì)約束規(guī)劃、遺傳算法等，都基于一對(duì)一和多對(duì)一原則提出，即一部雷達(dá)分配一部或多部干擾機(jī)，且都應(yīng)用于單波束系統(tǒng)。在多波束干擾多目標(biāo)的背景下，傳統(tǒng)的一對(duì)一和多對(duì)一分配原則已難以滿足現(xiàn)代雷達(dá)對(duì)抗的需要。針對(duì)單個(gè)干擾平臺(tái)干擾多部雷達(dá)的一對(duì)多分配問(wèn)題，文獻(xiàn)［5］提出了通過(guò)對(duì)目標(biāo)雷達(dá)群的一對(duì)一分配實(shí)現(xiàn)對(duì)單部雷達(dá)的一對(duì)多分配，并指出其實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵在于任務(wù)整合；文獻(xiàn)［6］針對(duì)干擾資源的限制，基于聚類(lèi)算法對(duì)干擾任務(wù)進(jìn)行了整合，并建立了較為完整的干擾資源分配模型。但在干擾資源分配過(guò)程中，上述文獻(xiàn)均未考慮到干擾樣式，只確定了干擾平臺(tái)和雷達(dá)對(duì)應(yīng)關(guān)系并配置相應(yīng)功率、時(shí)間、空域參數(shù)。干擾樣式是很重要的雷達(dá)干擾資源，干擾平臺(tái)擁有的干擾樣式越多，與目標(biāo)雷達(dá)的匹配程度越高，越有可能達(dá)到理想的干擾效果。

本文在上述文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，以干擾波束為單元，對(duì)多波束干擾系統(tǒng)雷達(dá)干擾資源分配問(wèn)題進(jìn)行研究。提出了包含干擾樣式約束的干擾任務(wù)過(guò)濾模型，運(yùn)用ISODATA算法對(duì)目標(biāo)雷達(dá)進(jìn)行分群，使干擾任務(wù)整合具有自組織性；配置干擾參數(shù)時(shí)，設(shè)計(jì)了子任務(wù)威脅排序的方法實(shí)現(xiàn)了干擾樣式的選取。最后結(jié)合實(shí)例進(jìn)行了仿真分析，驗(yàn)證了該算法的有效性。

1 干擾資源分配流程

多波束干擾系統(tǒng)雷達(dá)干擾資源分配流程如圖1所示。本機(jī)ESM系統(tǒng)首先對(duì)截獲的雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行分選識(shí)別和威脅等級(jí)判定，將需要干擾的目標(biāo)雷達(dá)提供給干擾系統(tǒng)。干擾系統(tǒng)再結(jié)合接收到的己方作戰(zhàn)體系的干擾請(qǐng)求形成初始干擾任務(wù)隊(duì)列。經(jīng)過(guò)干擾約束過(guò)濾，干擾任務(wù)隊(duì)列進(jìn)一步劃分為本機(jī)能夠干擾和需要體系支援兩類(lèi)。當(dāng)同時(shí)存在的干擾任務(wù)超過(guò)波束數(shù)目時(shí)，采用聚類(lèi)算法對(duì)目標(biāo)雷達(dá)分群，更新干擾任務(wù)隊(duì)列。最后按照對(duì)單目標(biāo)雷達(dá)進(jìn)行一對(duì)一分配的方法，對(duì)新任務(wù)的干擾對(duì)象——雷達(dá)群進(jìn)行一對(duì)一分配，設(shè)置相應(yīng)干擾參數(shù)。整個(gè)分配過(guò)程采用合理的評(píng)估方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估和實(shí)時(shí)調(diào)整。

圖1 干擾資源分配流程

2 干擾資源分配模型及算法

圖1所示的流程中，干擾約束過(guò)濾、雷達(dá)目標(biāo)分群、干擾參數(shù)配置是最重要的3個(gè)步驟，本文予以重點(diǎn)研究。

2.1 干擾約束過(guò)濾

作戰(zhàn)過(guò)程中，單平臺(tái)上的干擾系統(tǒng)可能因干擾資源的限制或射頻隱身需求，不能滿足所有干擾任務(wù)請(qǐng)求。此時(shí)需要對(duì)干擾任務(wù)進(jìn)行過(guò)濾，濾除本平臺(tái)無(wú)法有效干擾的任務(wù)。約束過(guò)濾的原則為時(shí)間一致、空間一致、頻段一致，且干擾樣式有效。設(shè)干擾平臺(tái)共有p種干擾樣式，則干擾任務(wù)Rj的有效干擾評(píng)價(jià)因子Qj定義如下。

定義1有效干擾評(píng)價(jià)因子Qj。Qj可以表示為：

式中，ξj的值為：

Ψ表示干擾條件集合，即：

式中，Ψ表示干擾條件集合；?表示直積運(yùn)算；Ω、f、t分別表示干擾的空域、頻域和時(shí)域范圍，各范圍的確定方法參見(jiàn)文獻(xiàn)［8］。

式中，ηij的值為：

顯然，若Qj=0，則任務(wù)Rj應(yīng)被送入拒絕隊(duì)列，加入到需要己方體系支援的干擾隊(duì)列。記初始任務(wù)隊(duì)列為R=［R1，R2，…，RN］，則所有滿足Qj=1的任務(wù)Rj構(gòu)成既需要本機(jī)干擾且本機(jī)能夠進(jìn)行干擾的任務(wù)集R'=［R1，R2，…，RN'］（N'≤N）。

2.2 目標(biāo)雷達(dá)分群

設(shè)干擾平臺(tái)能形成M個(gè)干擾波束，記我方干擾資源為J=［J1，J2，…，JM］。干擾任務(wù)經(jīng)約束過(guò)濾后，如果任務(wù)數(shù)目仍然大于波束數(shù)目，即N'＞M時(shí)，可以用目標(biāo)雷達(dá)分群的方法對(duì)干擾任務(wù)進(jìn)行整合。將同時(shí)對(duì)我方造成威脅，且空間位置、頻段接近的雷達(dá)劃分到一個(gè)群內(nèi)，形成單波束能同時(shí)有效干擾的一個(gè)干擾任務(wù)，對(duì)這個(gè)任務(wù)分配一個(gè)干擾波束。從而實(shí)現(xiàn)了單個(gè)波束對(duì)多部雷達(dá)的干擾。

本文將目標(biāo)雷達(dá)分群轉(zhuǎn)化為聚類(lèi)問(wèn)題，采用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm）算法對(duì)該問(wèn)題求解。ISODATA算法是一種軟性分類(lèi)的動(dòng)態(tài)聚類(lèi)算法［7-8］，其優(yōu)點(diǎn)在于可以認(rèn)識(shí)到大多數(shù)分類(lèi)對(duì)象在初始認(rèn)知或是初始分類(lèi)時(shí)不太可能顯示的最本質(zhì)屬性，以一種逐步進(jìn)化的方式來(lái)逼近事物的本質(zhì)，可以客觀地反映認(rèn)識(shí)事物的過(guò)程，是一種較為科學(xué)的聚類(lèi)方式。具體實(shí)現(xiàn)如圖2所示。

圖2 ISODATA聚類(lèi)算法流程

ISODATA算法應(yīng)用于干擾任務(wù)整合的具體步驟如下［9］：

Step1：設(shè)置聚類(lèi)分析的控制參數(shù)和閾值，包括：期望的聚類(lèi)數(shù)C；類(lèi)內(nèi)最少樣本數(shù)N0；類(lèi)內(nèi)樣本的標(biāo)準(zhǔn)差（下限）S；類(lèi)中心間的最小距離C；一次迭代中可以合并的聚類(lèi)中心最多對(duì)數(shù)L；最大迭代次數(shù)I。

Step2:對(duì)樣本中各個(gè)參數(shù)進(jìn)行歸一化處理。以雷達(dá)的頻率f為例，進(jìn)行歸一化處理得

類(lèi)似地，把其他參數(shù)同樣作此歸一化處理。

輸入待分類(lèi)的N個(gè)樣本，每個(gè)樣本有K個(gè)特征，任選若干個(gè)樣本作為初始聚類(lèi)中心，進(jìn)行初始聚類(lèi)。

Step3:修改聚類(lèi)中心。按照式（7）、式（8）分別求各聚類(lèi)域中的樣本到聚類(lèi)中心的平均距離以及所有類(lèi)的總平均距離，再根據(jù)聚類(lèi)控制要求，進(jìn)行分裂或合并處理。

式中，C是聚類(lèi)數(shù)目；vi是第i類(lèi)的聚類(lèi)中心；ki為第i個(gè)聚類(lèi)域Si中的樣本個(gè)數(shù)。

Step4：分裂操作。按照式（9）求各聚類(lèi)域中樣本分布的標(biāo)準(zhǔn)差向量。若標(biāo)準(zhǔn)差向量中的最大一維的值大于閾值，則進(jìn)行分裂。

Step5：合并操作。按照式（10）求各聚類(lèi)中心間的距離。若聚類(lèi)域中的最少樣本數(shù)或類(lèi)中心的距離小于其相應(yīng)的閾值，則進(jìn)行合并。

Step6：重復(fù)步驟3到步驟5，直至達(dá)到迭代終止條件。

最終得到整合后的任務(wù)隊(duì)列T=［T1，T2，…，TN''］（N''≤M）。T中每個(gè)任務(wù)Tj可能包含若干部雷達(dá)。

2.3 干擾參數(shù)選擇決策

聚類(lèi)完成后，若用干擾波束i對(duì)任務(wù)Tj實(shí)施干擾，則按照下述方式設(shè)置具體干擾參數(shù)。

2.3.1 頻率和帶寬

干擾波束i的中心頻率fi確定為T(mén)j中雷達(dá)信號(hào)頻率的均值mjf，即：

對(duì)應(yīng)的帶寬為：

式中，fk表示雷達(dá)k的中心頻率，Δfrk表示雷達(dá)k的接收機(jī)帶寬，Δfimax表示干擾波束i能夠?qū)崿F(xiàn)的最大帶寬。

2.3.2 干擾波束指向和波束寬度

方位角和俯仰角參數(shù)設(shè)置方法相同，這里以方位角φ為例進(jìn)行研究。干擾波束i的指向φi確定為T(mén)j中雷達(dá)方位角的均值，即：

對(duì)應(yīng)的方位角寬度為：

式中，φk表示雷達(dá)k的方位角，Δφijmax表示干擾波束i能夠?qū)崿F(xiàn)的最大波束寬度。

2.3.3 干擾信號(hào)功率

干擾平臺(tái)總的干擾功率有限，干擾功率應(yīng)優(yōu)先對(duì)威脅等級(jí)高的目標(biāo)進(jìn)行分配。干擾波束i的干擾功率為：

式中，wk表示雷達(dá)k的威脅等級(jí)，Pmax為干擾系統(tǒng)能夠提供的最大功率。

2.3.4 干擾樣式

在干擾系統(tǒng)中，每一種干擾樣式都對(duì)應(yīng)著相應(yīng)的干擾通道資源，這就為干擾樣式的聚類(lèi)提供了依據(jù)。

由2.1節(jié)已知，對(duì)于任務(wù)Tj中的每部雷達(dá)，均有i（1≤i≤p）種有效的干擾樣式，因此，對(duì)于包含n部雷達(dá)的任務(wù)Tj可以形成n個(gè)有效干擾樣式集。按圖3流程進(jìn)行干擾樣式的配置。先判斷有效干擾樣式集是否滿足聚類(lèi)條件，將滿足條件的干擾樣式集對(duì)應(yīng)的雷達(dá)合并為一個(gè)子集，子集的威脅值取該子集中所有雷達(dá)威脅值之和。不滿足聚類(lèi)條件的雷達(dá)各自形成獨(dú)立子集。對(duì)各子集進(jìn)行威脅等級(jí)排序，形成子任務(wù)序列。按威脅值從大到小采用時(shí)分方式分配各自有效的干擾樣式。

4 仿真及性能分析

為了對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，本文采用與文獻(xiàn)［6］相同的仿真參數(shù)。即以機(jī)載干擾系統(tǒng)為例，仿真參數(shù)具體設(shè)置為：機(jī)載干擾系統(tǒng)干擾頻率范圍8 GHz～12 GHz，方位角-30°～30°，俯仰角-30°～30°，干擾距離20 km～100 km。設(shè)空間需要干擾的雷達(dá)目標(biāo)共10個(gè)。選擇雷達(dá)的頻率f、方位角φ、俯仰角θ、以及雷達(dá)距我方作戰(zhàn)平臺(tái)的距離R作為特征參數(shù)：選擇f是為了確定干擾信號(hào)的中心頻率和帶寬；選擇φ和θ是為了確定干擾波束的指向和寬度；選擇R是為了確定干擾信號(hào)的功率。各雷達(dá)的威脅等級(jí)采用文獻(xiàn)［10］方法計(jì)算，并作為先驗(yàn)信息。針對(duì)每部雷達(dá)有效地干擾樣式由干擾樣式庫(kù)比對(duì)給出，亦作為先驗(yàn)信息，這里假定我方干擾平臺(tái)共有4種干擾樣式。

圖3 波束內(nèi)干擾樣式配置流程圖

具體參數(shù)設(shè)置如表1。表中，雷達(dá)類(lèi)型a～e分別表示彈載末制導(dǎo)雷達(dá)、機(jī)載火控雷達(dá)、地面制導(dǎo)雷達(dá)、炮瞄雷達(dá)、機(jī)載預(yù)警雷達(dá)；雷達(dá)工作狀態(tài)S、T、G分別表示搜索、跟蹤與制導(dǎo)。干擾樣式1～4已經(jīng)預(yù)先裝訂入干擾系統(tǒng)。

表1 雷達(dá)參數(shù)設(shè)置

經(jīng)干擾約束過(guò)濾后，既需要本機(jī)干擾且本機(jī)能夠進(jìn)行干擾的敵方雷達(dá)目標(biāo)有8個(gè)，任務(wù)隊(duì)列為R'=［1，2，3，6，7，8，9，10］。

假設(shè)我方干擾平臺(tái)最多能形成4個(gè)波束，則雷達(dá)目標(biāo)數(shù)目仍多于波束數(shù)。用聚類(lèi)算法對(duì)上述8個(gè)目標(biāo)進(jìn)行分群。雷達(dá)群被整合為3個(gè)任務(wù)，構(gòu)成任務(wù)集T=［T1，T2，T3］，每個(gè)任務(wù)中的雷達(dá)編號(hào)為:

采用文獻(xiàn)［6］中算法對(duì)該問(wèn)題求解，結(jié)果為：

可以看出，相比于文獻(xiàn)［6］中的求解方法，本文給出的方法整合的結(jié)果減少了一個(gè)任務(wù)，即只需要3個(gè)波束對(duì)雷達(dá)群進(jìn)行干擾。這是由于文獻(xiàn)［6］采用的求解算法要求用戶(hù)預(yù)先給出要生成的類(lèi)別的數(shù)目，且該數(shù)目不能調(diào)整。而在實(shí)戰(zhàn)中，要準(zhǔn)確給出目標(biāo)雷達(dá)群的類(lèi)別數(shù)是不可能的。而本文采用的求解算法具有自組織性，可以根據(jù)樣本值進(jìn)行類(lèi)別的分裂與合并，對(duì)先驗(yàn)知識(shí)要求少，聚類(lèi)更加合理。分別用波束i（i=1，2，3）對(duì)干擾任務(wù)（j=1，2，3）實(shí)施干擾，設(shè)雷達(dá)接收機(jī)帶寬 Δfr=5 MHz，干擾波束能實(shí)現(xiàn)的最大帶寬Δfmax=200 MHz，波束寬度變化范圍2°～8°，Pmax=400 W。根據(jù)2.3節(jié)步驟設(shè)置干擾參數(shù)如表2所示。

5 結(jié)束語(yǔ)

多波束干擾是雷達(dá)干擾技術(shù)發(fā)展的主流方向，合理的資源分配算法是多波束系統(tǒng)干擾效能發(fā)揮的關(guān)鍵。本文對(duì)多波束干擾系統(tǒng)雷達(dá)干擾資源分配問(wèn)題進(jìn)行了研究，提出了新的干擾資源分配方法。將干擾樣式引入干擾資源管理體系，使得分配方法更符合作戰(zhàn)實(shí)際要求。同時(shí)，具有自組織性的目標(biāo)雷達(dá)分群算法對(duì)提升多目標(biāo)干擾效率和干擾系統(tǒng)的自適應(yīng)能力、優(yōu)化干擾資源具有重要意義。

［1］劉以安，倪天權(quán)，張秀輝，等.模擬退火算法在雷達(dá)干擾資源優(yōu)化分配中的應(yīng)用［J］.系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2009，31（8）:1914-1917.

［2］何靜波，彭復(fù)員，胡生亮.基于作戰(zhàn)任務(wù)的雷達(dá)干擾決策模型［J］.現(xiàn)代雷達(dá)，2007，29（1）:20-22.

［3］陳根忠，劉湘?zhèn)ィ蜿?yáng)，等.機(jī)會(huì)約束規(guī)劃在地對(duì)空雷達(dá)干擾資源優(yōu)化分配中的應(yīng)用［J］.空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，11（6）:33-37.

［4］韓國(guó)璽，何俊，茆學(xué)權(quán)，等.基于改進(jìn)遺傳算法的雷達(dá)干擾資源優(yōu)化分配［J］.火力與指揮控制，2013，38（3）:99-102.

［5］郭小一，袁衛(wèi)衛(wèi)，黃金才.雷達(dá)干擾資源一對(duì)多分配方法［J］.火力與指揮控制，2008，33（12）:22-25.

［6］宋海方，吳華，程嗣怡，等.多波束干擾系統(tǒng)干擾資源綜合管理算法［J］.兵工學(xué)報(bào)，2013，34（3）:332-338.

［7］Bezdek J C.Physical Interpretation of Fuzzy ISODATA［J］. IEEE Trans，Systems Man，Cybern，1986，SME-6（2）: 32-37.

［8］張洪亮，楊承志.基于ISODATA聚類(lèi)的復(fù)雜體制雷達(dá)信號(hào)分選［J］.電子信息對(duì)抗技術(shù)，2010，25（6）:34-38.

［9］楊淑瑩.模式識(shí)別與智能計(jì)算［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2008.

［10］趙玉，吳華，程嗣怡，等.先進(jìn)戰(zhàn)機(jī)射頻集成系統(tǒng)干擾資源管控［J］.電光與控制，2013，20（6）：7-11.

Research on Method of Radar Jamming Resource Distribution in Multi-beam Jamming Systems

XU Yuan1，WANG Hong-wei1，CHEN You1，BAI Yu2
（1.School of Aeronautics and Astronautics Engineering，Air Force Engineering University，Xi’an 710038，China；
2.Unit 94371 of PLA，Zhengzhou 450018，China）

Based on the principle of one-jammer to one-radar or multi-jammer to one-radar，and ignoring the effects of the jamming code when distributing，the existing methods of radar jamming resource distribution is far more enough to meet the operational requirements.Considering the factors of jamming mode，a new method of radar jamming resource distribution，which based on multi-beam jamming systems，is proposed.A jamming task integration model，concluding the jamming-restraint condition and a target radars grouping method through the ISODATA algorithm，is established.Jamming code is treated as one of jamming resources when setting parameters.For the new method，the efficiency and intelligent level of jamming systems are enhanced.

radar jamming，resources distribution，jamming mode，task integration，multi-beam

TN972

A

1002-0640（2015）05-0074-05

2014-03-02

2014-05-21

陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（2012JQ8019）

徐 源（1991- ），男，四川通江人，碩士研究生。研究方向：電子對(duì)抗理論與技術(shù)。