反導(dǎo)系統(tǒng)與目標(biāo)識(shí)別技術(shù)發(fā)展綜述

句彥偉，張仕元

(南京電子技術(shù)研究所, 南京 210039)

·總體工程·

反導(dǎo)系統(tǒng)與目標(biāo)識(shí)別技術(shù)發(fā)展綜述

句彥偉，張仕元

(南京電子技術(shù)研究所, 南京 210039)

彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別是導(dǎo)彈防御系統(tǒng)中的核心問(wèn)題之一，直接關(guān)系到彈道導(dǎo)彈防御的成敗。文中首先對(duì)世界上先進(jìn)的反導(dǎo)防御系統(tǒng)特點(diǎn)和典型裝備進(jìn)行了介紹，然后對(duì)雷達(dá)反導(dǎo)目標(biāo)識(shí)別中使用的各種特征提取、識(shí)別算法及策略進(jìn)行綜述，最后對(duì)彈道目標(biāo)識(shí)別技術(shù)重要發(fā)展方向進(jìn)行展望，并指出彈道目標(biāo)識(shí)別技術(shù)是一項(xiàng)長(zhǎng)期的系統(tǒng)工程。

反導(dǎo)系統(tǒng)；特征提取；目標(biāo)識(shí)別

0 引 言

彈道導(dǎo)彈具有重大的戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)威懾作用，已經(jīng)成為影響世界政治格局、左右戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，甚至決定戰(zhàn)爭(zhēng)勝負(fù)的重要因素。當(dāng)前世界各國(guó)競(jìng)相研制和發(fā)展了多種射程、高精度、大威力彈道導(dǎo)彈，彈道導(dǎo)彈的發(fā)展呈擴(kuò)散態(tài)勢(shì)。美國(guó)已構(gòu)建了世界上最為先進(jìn)的反導(dǎo)防御體系，雖然該體系仍在不斷發(fā)展之中，但其龐大的規(guī)模、復(fù)雜的測(cè)量體系、完整的測(cè)試手段是反導(dǎo)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的典范?？v觀美國(guó)彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)發(fā)展，美國(guó)彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)主要呈現(xiàn)出兩個(gè)特點(diǎn)：一是多傳感器多平臺(tái)的多元化反導(dǎo)，二是網(wǎng)絡(luò)化作戰(zhàn)路線。美國(guó)的彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)包括地基雷達(dá)、?；走_(dá)、天基紅外、機(jī)載預(yù)警雷達(dá)等手段，雷達(dá)波段涵蓋了P、L、S、X等頻段[1-2]。2002年，美國(guó)在彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)中提出了指揮控制、作戰(zhàn)管理和通信(C2BMC)項(xiàng)目，可以看出美國(guó)正朝著彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)(BMDS)網(wǎng)絡(luò)化作戰(zhàn)方向發(fā)展。C2BMC系統(tǒng)具有協(xié)同謀劃、危機(jī)時(shí)刻的規(guī)劃和預(yù)先態(tài)勢(shì)感知能力，并能融合整個(gè)BMDS中所有信息，形成當(dāng)前的交戰(zhàn)態(tài)勢(shì)以便準(zhǔn)確進(jìn)行指揮決策。在導(dǎo)彈飛行的全過(guò)程，在各種空基、?；㈥懟走_(dá)的配合下，天基紅外系統(tǒng)STSS能實(shí)現(xiàn)對(duì)導(dǎo)彈的偵察和定位，并完成引導(dǎo)攔截的功能。

隨著彈道導(dǎo)彈目標(biāo)突防手段的不斷提升，反導(dǎo)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)成為彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)最為關(guān)鍵的技術(shù)之一，對(duì)導(dǎo)彈防御系統(tǒng)的成敗起著決定性的作用。彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別的正確與否關(guān)系到目標(biāo)預(yù)警、精密跟蹤、目標(biāo)攔截、殺傷評(píng)估等各個(gè)階段的性能，沒(méi)有正確的目標(biāo)識(shí)別信息，就無(wú)法給出正確的威脅評(píng)估和警報(bào)，也無(wú)法進(jìn)行精密跟蹤，沒(méi)有對(duì)導(dǎo)彈目標(biāo)的跟蹤信息，就無(wú)法進(jìn)行落點(diǎn)預(yù)報(bào)，也就不能實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的有效攔截和殺傷評(píng)估。在彈道導(dǎo)彈飛行的整個(gè)階段，均伴隨著彈體、碎片、輕重誘餌、箔條等，目標(biāo)識(shí)別的任務(wù)正是在彈道導(dǎo)彈所處的復(fù)雜電磁環(huán)境下，通過(guò)合適的目標(biāo)特征提取和識(shí)別方法將真彈頭識(shí)別出來(lái)，從而將其成功應(yīng)用于反導(dǎo)系統(tǒng)[2-5]。因此，彈道導(dǎo)彈目標(biāo)的綜合識(shí)別是反導(dǎo)防御系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，貫穿于反導(dǎo)防御系統(tǒng)的全過(guò)程。

1 典型反導(dǎo)系統(tǒng)

縱觀反導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展，離不開(kāi)不同平臺(tái)傳感器的成功研制，下面簡(jiǎn)要介紹幾種國(guó)外典型的地基反導(dǎo)雷達(dá)、海基反導(dǎo)雷達(dá)和天基反導(dǎo)系統(tǒng)。

1.1 地基反導(dǎo)系統(tǒng)

美國(guó)的GBR雷達(dá)是彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)中的核心成員。1999年, GBR-P雷達(dá)作為美國(guó)彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)中的核心雷達(dá)之一部署在夸賈林，并參加了多次反導(dǎo)飛行試驗(yàn), 該雷達(dá)是集搜索、截獲、跟蹤、制導(dǎo)、殺傷效果評(píng)估等為一體的多功能地基雷達(dá)，最重要的功能是目標(biāo)識(shí)別，可對(duì)付具有各種突防手段的彈道導(dǎo)彈，從彈頭目標(biāo)群中識(shí)別出真彈頭和誘餌。該雷達(dá)工作在X頻段，中心頻率為10GHz，具有極化測(cè)量能力，其寬帶距離分辨率為0.15 m，對(duì)1 m2目標(biāo)的作用距離為2 000 km，對(duì)10 m2目標(biāo)的作用距離為4 000 km。圖1是GBR-P雷達(dá)圖片。

圖1 GBR-P雷達(dá)

XBR雷達(dá)是GBR-P雷達(dá)的發(fā)展型號(hào)，其陣面口徑為123 m2，天線單元數(shù)為81 000個(gè)。2004年底，有一部實(shí)戰(zhàn)用的XBR部署在阿拉斯加格里利堡軍事基地，第二部雷達(dá)部署在加州范登堡軍事基地。

1.2 海基反導(dǎo)系統(tǒng)

?；?SBX)雷達(dá)是為美國(guó)彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)而研制，是美國(guó)導(dǎo)彈防御網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要組成部分，2006年3月投入使用，部署在阿拉斯加州的阿達(dá)克港。該雷達(dá)可提供彈道導(dǎo)彈監(jiān)視、截獲、精密跟蹤、精確識(shí)別和殺傷評(píng)估。SBX具有先進(jìn)的跟蹤能力及假目標(biāo)識(shí)別能力，可同時(shí)與多個(gè)攔截導(dǎo)彈發(fā)射平臺(tái)、北美空天戰(zhàn)略防御指揮中心保持實(shí)時(shí)聯(lián)系，幫助陸基或?；鶖r截導(dǎo)彈成功攔截針對(duì)美國(guó)本土的敵方洲際彈道導(dǎo)彈(ICBM)。可自由駛往其他地方，支持BMD計(jì)劃的先進(jìn)試驗(yàn)與防御性行動(dòng)，幫助對(duì)付針對(duì)美國(guó)本土、海外駐軍、盟國(guó)的其他敵方導(dǎo)彈。SBX雷達(dá)總質(zhì)量2 000 t(1 t=1 000 kg)，天線呈八角形排列，T/R組件34 816個(gè)，直徑22 m，在役的SBX雷達(dá)有效天線面積為192m2，作用距離為4000km，瞬時(shí)帶寬為1GHz；升級(jí)后雷達(dá)天線面積為384m2，作用距離為5 045 km，瞬時(shí)帶寬為2 GHz。圖2是?；鵖BX雷達(dá)圖片。

圖2 ?；鵖BX雷達(dá)

美國(guó)海軍裝備的“宙斯盾”艦已超過(guò)100艘，AN/SPY-1 是“宙斯盾”系統(tǒng)的核心，SPY-1相控陣?yán)走_(dá)采用了4個(gè)八邊形固定陣面，可提供方位360°、仰角90°的覆蓋范圍，能對(duì)空中和海面目標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)搜索，可跟蹤200個(gè)目標(biāo)，并制導(dǎo)多枚導(dǎo)彈與18個(gè)目標(biāo)交戰(zhàn)，抗干擾能力強(qiáng)。美國(guó)軍方對(duì)SPY-1不斷進(jìn)行升級(jí)改進(jìn)，已采用 UYK-43(V)/44(V)計(jì)算機(jī)以提高目標(biāo)容量和處理器速度，系統(tǒng)具有為戰(zhàn)區(qū)彈道導(dǎo)彈識(shí)別產(chǎn)生與處理新的、復(fù)雜波形的能力。第二代“宙斯盾”系統(tǒng)裝備一種新型的集成信號(hào)處理器，能夠改善系統(tǒng)辨別目標(biāo)的能力，以攔截更加復(fù)雜的BM目標(biāo)，并應(yīng)對(duì)目標(biāo)的反制措施。圖3是艦載SPY-1雷達(dá)圖片。

圖3 艦載SPY-1雷達(dá)

美國(guó)為了收集世界各國(guó)的彈道導(dǎo)彈數(shù)據(jù)用于建庫(kù)識(shí)別，由林肯實(shí)驗(yàn)室于1999年完成了陸海兩用可移動(dòng)測(cè)量雷達(dá)(Cobra Gemini雷達(dá))的研制，其海用型已安裝在“無(wú)敵號(hào)”上投入使用，如圖4所示“無(wú)敵號(hào)”上的大天線罩就是該雷達(dá)，該雷達(dá)工作在X頻段，帶寬為1 GHz，分辨率達(dá)到0.25 m，可用于對(duì)目標(biāo)寬帶二維成像。

圖4 Cobra Gemini雷達(dá)

1.3 天基反導(dǎo)系統(tǒng)

天基反導(dǎo)系統(tǒng)的關(guān)鍵傳感器是紅外系統(tǒng)，由于美國(guó)第三代國(guó)防支援計(jì)劃系統(tǒng)(DSP)對(duì)中短程彈道導(dǎo)彈的探測(cè)能力不足，2009年9月25日，美國(guó)德?tīng)査?2火箭成功發(fā)射的兩顆空間跟蹤監(jiān)視系統(tǒng)(STSS)試驗(yàn)演示衛(wèi)星能實(shí)時(shí)跟蹤分辨100個(gè)目標(biāo)，對(duì)彈道作實(shí)時(shí)計(jì)算，可識(shí)別彈頭和誘餌，可處理高達(dá)2.1 Gb/s的數(shù)據(jù)；STSS衛(wèi)星分布在三個(gè)不同平面的太陽(yáng)同步軌道上，每顆STSS衛(wèi)星攜帶兩個(gè)紅外探測(cè)器，一個(gè)捕獲探測(cè)器用于探測(cè)助推段的導(dǎo)彈尾焰，另一個(gè)跟蹤探測(cè)器用于在中段和再入段跟蹤導(dǎo)彈。STSS可以實(shí)現(xiàn)對(duì)雜波和噪聲中跟蹤彈頭分離并具有分辨彈頭、母艙、輕重誘餌的能力。

STSS衛(wèi)星利用多顆衛(wèi)星所提供的多幅圖像得到各飛行體的運(yùn)動(dòng)軌跡，以釋放前軌跡為參考，描繪出飛行體的相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度和方向，運(yùn)用動(dòng)量守恒原理可識(shí)別真彈頭。據(jù)美國(guó)航天網(wǎng)2010年7月26日?qǐng)?bào)道，兩顆美國(guó)導(dǎo)彈防御衛(wèi)星測(cè)定了3枚導(dǎo)彈發(fā)射，全部成功向地面觀測(cè)站傳回了追蹤的彈道數(shù)據(jù)，4次導(dǎo)彈防御試驗(yàn)全部成功。圖5為低軌道STSS衛(wèi)星示意圖。

圖5 低軌道的STSS衛(wèi)星

2 目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展

隨著越來(lái)越多國(guó)家對(duì)彈道導(dǎo)彈技術(shù)的掌握和導(dǎo)彈的大范圍擴(kuò)散，必須進(jìn)行反導(dǎo)攔截，而目標(biāo)識(shí)別是實(shí)現(xiàn)有效攔截和防御的關(guān)鍵技術(shù)之一。下面從特征提取和目標(biāo)識(shí)別技術(shù)兩方面對(duì)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行闡述。

2.1 特征提取技術(shù)

基于雷達(dá)信號(hào)特征提取技術(shù)包括運(yùn)動(dòng)特征提取、RCS特征提取、窄帶特征提取、寬帶成像特征提取、極化特征提取等。

2.1.1 運(yùn)動(dòng)特征提取

目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡反映了目標(biāo)隨時(shí)間的變化情況，真彈頭、假?gòu)楊^、輕誘餌等運(yùn)動(dòng)軌跡有可能不同，通過(guò)對(duì)目標(biāo)精確測(cè)距測(cè)速等參數(shù)估計(jì)算法，可以跟蹤目標(biāo)發(fā)生的各種事件，如主發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)機(jī)、彈頭彈體分離、誘餌及子彈頭釋放、姿態(tài)角調(diào)整等，并從中提取目標(biāo)的各種運(yùn)動(dòng)特征，包括彈道軌跡、發(fā)落點(diǎn)預(yù)報(bào)、彈道系數(shù)(質(zhì)阻比)、速度與加速度特征(再入時(shí)的減速特性)以及質(zhì)心的運(yùn)動(dòng)特征(自旋、進(jìn)動(dòng)、章動(dòng))，這樣基于先驗(yàn)信息和數(shù)據(jù)庫(kù)，可以識(shí)別真假?gòu)楊^、誘餌、彈體、助推器或末級(jí)碎片等。例如，輕誘餌與彈頭的速度在再入時(shí)差異很大，大氣的過(guò)濾作用可以將彈頭從干擾絲、充氣假目標(biāo)一類與彈頭運(yùn)動(dòng)特征差別明顯的干擾中區(qū)別出來(lái)，這就是基于再入減速特征的速度識(shí)別方法[3]。

2.1.2 RCS特征提取

目標(biāo)的雷達(dá)散射截面(RCS)是表征雷達(dá)目標(biāo)對(duì)照射電磁波散射能力的一個(gè)物理量，其大小與目標(biāo)形狀、質(zhì)量、表面材質(zhì)、姿態(tài)角等因素有關(guān)，因此RCS序列包含了目標(biāo)的散射特征信息。

利用RCS測(cè)量數(shù)據(jù)不僅可以提取目標(biāo)的均值、方差、極值、峰度等統(tǒng)計(jì)特征，而且可以提取目標(biāo)的微動(dòng)頻率。傳統(tǒng)的微動(dòng)頻率特征提取方法主要有相關(guān)法、循環(huán)自相關(guān)法(CAUTOC)、循環(huán)平均幅度差法(CAMDF)和方差分析法[3,6]。其中，CAMDF、CAUTOC方法算法簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)方便，但要受分頻誤判的影響，估計(jì)效果差，抗噪性能差；方差分析法雖然克服了CAUTOC和CAMDF方法的缺陷，同時(shí)具有很強(qiáng)的抗噪性能，但需要較長(zhǎng)觀測(cè)時(shí)間和較高數(shù)據(jù)率，這對(duì)于有限的雷達(dá)資源來(lái)說(shuō)是不可接受的。因此，學(xué)者張仕元[7]提出了基于三角函數(shù)擬合的RCS序列進(jìn)動(dòng)周期估計(jì)方法，該方法先利用特定頻率附近的三角函數(shù)來(lái)擬合RCS序列，再求得使擬合誤差最小的RCS序列進(jìn)動(dòng)頻率。與常規(guī)方法相比較，該方法具有所需資源少，估計(jì)精度高的特點(diǎn)。

2.1.3 窄帶特征提取

利用窄帶回波可以提取目標(biāo)微動(dòng)特征[8]。微多普勒概念首先由美國(guó)海軍實(shí)驗(yàn)室CHEN V C提出，將目標(biāo)或目標(biāo)的組成部分的振動(dòng)或轉(zhuǎn)動(dòng)對(duì)雷達(dá)回波頻譜產(chǎn)生的調(diào)制稱為微多普勒效應(yīng)。微多普勒從瞬時(shí)頻率上描述了目標(biāo)微動(dòng)的雷達(dá)特征，表征了目標(biāo)瞬時(shí)微動(dòng)速度，對(duì)目標(biāo)平動(dòng)速度和加速度補(bǔ)償預(yù)處理后，利用先進(jìn)的時(shí)頻分析、時(shí)變自回歸模型等信號(hào)處理手段，可以從微動(dòng)目標(biāo)的雷達(dá)回波中提取目標(biāo)微動(dòng)信息，如利用時(shí)頻變換所得時(shí)頻二維像可提取目標(biāo)的微動(dòng)周期、瞬時(shí)頻率、不變矩特征、時(shí)頻熵特征、SVD特征等[9-12]。

基于目標(biāo)微動(dòng)時(shí)頻變化特性，文獻(xiàn)[13]提出了一種用于估計(jì)多散射點(diǎn)瞬時(shí)多普勒的線性和的方法，通過(guò)對(duì)該線性和作傅里葉變換，能夠有效地估計(jì)目標(biāo)自旋、錐旋、進(jìn)動(dòng)頻率、周期等運(yùn)動(dòng)參數(shù)，進(jìn)一步地，多普勒線性和的傅里葉譜的波形熵特征可以很好地用于實(shí)際中彈頭和誘餌的識(shí)別。另外，文獻(xiàn)[9]使用時(shí)頻分析技術(shù)、多普勒濾波技術(shù)和變采樣濾波技術(shù)，提出了基于微多普勒的微動(dòng)參數(shù)估計(jì)方法，引入帶通譜寬和低通譜寬的概念，以FFT為工具，提出了多普勒譜的微動(dòng)參數(shù)估計(jì)方法。微動(dòng)特征也可以基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法得到，基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的多分量正弦調(diào)頻信號(hào)分離方法，使用短時(shí)傅里葉變換得到了每個(gè)本征模態(tài)函數(shù)的瞬時(shí)頻率，可提取進(jìn)動(dòng)周期、進(jìn)動(dòng)角、不同散射點(diǎn)間的微動(dòng)幅度比值等微動(dòng)特征及目標(biāo)縱橫比，暗室數(shù)據(jù)驗(yàn)證了其效果[14]。

2.1.4 寬帶成像特征提取

目標(biāo)寬帶一維距離像相當(dāng)于目標(biāo)對(duì)應(yīng)的三維散射點(diǎn)在雷達(dá)射線上的投影，揭示了目標(biāo)沿視線方向散射強(qiáng)度的分布，反映了目標(biāo)精細(xì)的結(jié)構(gòu)特征，是一種較好的目標(biāo)識(shí)別特征。利用寬帶一維像可以提取目標(biāo)的徑向尺寸、微動(dòng)周期特征，也可以提取雙譜、高階譜等特征。一般地，尺寸估計(jì)是根據(jù)目標(biāo)在一維距離像中所占據(jù)的距離單元數(shù)和雷達(dá)距離分辨率，估算出目標(biāo)在雷達(dá)視線上的投影長(zhǎng)度，微動(dòng)周期則可以利用相關(guān)法、改進(jìn)的Viterbi算法、曲線擬合法等得到[15-16]。文獻(xiàn)[17]對(duì)進(jìn)動(dòng)目標(biāo)的一維距離像的尺寸序列進(jìn)行了建模，并采用Levenburg Marquadt算法直接估計(jì)目標(biāo)的真實(shí)尺寸等多個(gè)參數(shù)，但對(duì)多個(gè)參數(shù)同時(shí)優(yōu)化會(huì)陷入局部極值點(diǎn)，且對(duì)初值敏感而得不到目標(biāo)正確尺寸。由于進(jìn)動(dòng)目標(biāo)的高分辨尺寸序列模型可等效為四參數(shù)正弦信號(hào)[18]，所以可以先對(duì)進(jìn)動(dòng)目標(biāo)尺寸模型采用四參數(shù)模型曲線擬合方法，估計(jì)出目標(biāo)進(jìn)動(dòng)頻率、幅度、直流偏移和相位后，得到包含了目標(biāo)尺寸、進(jìn)動(dòng)角和視線角三個(gè)參數(shù)的兩個(gè)方程，再根據(jù)再入目標(biāo)的零攻角特性，可以得到視線角，從而求得目標(biāo)的真實(shí)尺寸和進(jìn)動(dòng)角，估計(jì)出目標(biāo)的物理和運(yùn)動(dòng)參數(shù)[19]。

目標(biāo)二維ISAR像含有更多的結(jié)構(gòu)信息，這對(duì)于識(shí)別是十分有利的。與飛機(jī)相比彈頭尺寸小，單憑視覺(jué)效果難以實(shí)現(xiàn)對(duì)彈頭目標(biāo)的有效分類，因此特征提取就成為基于ISAR二維像目標(biāo)識(shí)別中的一個(gè)不可避免的環(huán)節(jié)。由于雷達(dá)二維像存在噪聲等因素干擾，在對(duì)ISAR圖像特征提取前，需要對(duì)圖像進(jìn)行去噪、干擾抑制、連通以及圖像分割等處理[20]。常用的ISAR圖像特征包括目標(biāo)尺寸特征、面積特征、緊密度特征、周長(zhǎng)特征、矩特征、離心度、體態(tài)比等。在頻域可提取圓形度、細(xì)長(zhǎng)度、密集度、凹度、形心偏差度等。在實(shí)際應(yīng)用中，幾種幾何特征提取方法可結(jié)合使用。大部分特征能多方面、多層次地反映目標(biāo)的幾何結(jié)構(gòu)特性，而且具有清楚的物理意義，因此它們將是判斷目標(biāo)真假的有效圖像特征[21]。隨著高頻段大帶寬雷達(dá)的出現(xiàn)，雷達(dá)成像足以對(duì)彈道類目標(biāo)進(jìn)行高分辨細(xì)節(jié)辨識(shí)，則基于二維像的識(shí)別優(yōu)勢(shì)會(huì)越來(lái)越大[22]。

2.1.5 極化特征提取

極化特征可獲取目標(biāo)表面的粗糙度、對(duì)稱性等其他特征難以提供的信息，是完整刻畫(huà)目標(biāo)特性所不可或缺的。極化不變量大致反映了目標(biāo)的粗細(xì)、對(duì)稱性差異、散射中心的數(shù)目、目標(biāo)的俯仰姿態(tài)等信息，因此是一種良好的特征信息[23]。

極化特征可以從窄帶和寬帶中提取，窄帶中基于單個(gè)極化散射矩陣可以提取目標(biāo)的極化不變量，如功率散射矩陣的跡、去極化系數(shù)、散射矩陣的行列式值、本征極化角、本征極化橢圓率和極化異性度，也可以提取目標(biāo)極化分解系數(shù)，還可以利用連續(xù)觀測(cè)的一組極化散射矩陣估計(jì)目標(biāo)微動(dòng)周期。寬帶極化特征包括極化色散度、穩(wěn)定度熵等，另外可將極化與寬帶的高分辨能力相結(jié)合，提取目標(biāo)各距離單元的極化信息[24]。隨著雷達(dá)技術(shù)的不斷發(fā)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)極化技術(shù)進(jìn)行了大量的理論研究[25]。

對(duì)反導(dǎo)識(shí)別中，高精度的極化散射矩陣測(cè)量是極化特性提取的基本前提，實(shí)際應(yīng)用中存在極化隔離度差、極化校準(zhǔn)難、分時(shí)極化等問(wèn)題，所以使得極化有效應(yīng)用受到一定限制，研究極化校準(zhǔn)是一個(gè)非常重要的方向。

2.2 目標(biāo)識(shí)別技術(shù)

彈道目標(biāo)識(shí)別是反導(dǎo)防御系統(tǒng)的核心技術(shù)，能否將真彈頭從目標(biāo)群中識(shí)別出來(lái)取決于彈道導(dǎo)彈突防場(chǎng)景復(fù)雜性、雷達(dá)性能資源、識(shí)別策略以及識(shí)別算法等。而在識(shí)別過(guò)程中，不僅可以利用雷達(dá)多個(gè)特征采用不同的識(shí)別算法進(jìn)行識(shí)別，而且還可以將識(shí)別結(jié)果在空間域進(jìn)行證據(jù)推理、在時(shí)間域進(jìn)行序貫融合識(shí)別。

2.2.1 典型目標(biāo)識(shí)別算法

基于提取到的特征，可以利用各種識(shí)別算法對(duì)真假?gòu)楊^進(jìn)行分類識(shí)別，包括最近鄰分類識(shí)別算法、貝葉斯分類器、模糊分類器、支撐向量機(jī)(SVM)分類器、基于仿生學(xué)技術(shù)的分類方法等。

最近鄰分類識(shí)別是首先找到被分類對(duì)象在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的k個(gè)最近的鄰居，然后根據(jù)這些鄰居的分類屬性進(jìn)行投票，將得出的預(yù)測(cè)值賦給被分類對(duì)象的分類屬性[26]。貝葉斯分類器是一種簡(jiǎn)單有效的分類器,該分類器需要先驗(yàn)信息的輸入，在某些場(chǎng)合優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器[27]。模糊模式識(shí)別技術(shù)特別適用于目標(biāo)特征由于各種不確定因素影響引起的動(dòng)態(tài)時(shí)變情況，模糊模式識(shí)別技術(shù)將目標(biāo)特征量轉(zhuǎn)換成由模糊集及隸屬函數(shù)表征的合理的語(yǔ)言標(biāo)記，與統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別中的概率密度函數(shù)相比，模糊識(shí)別中的隸屬度函數(shù)對(duì)先驗(yàn)信息的要求要少得多，這使得模糊模式識(shí)別器較統(tǒng)計(jì)分類識(shí)別器更容易建立，因此它十分適合于先驗(yàn)信息較少時(shí)的模式識(shí)別場(chǎng)景[28]。SVM分類器在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問(wèn)題中表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)，應(yīng)用于雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別取得了一定的效果，在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，SVM模型優(yōu)化和最優(yōu)分類器的構(gòu)造過(guò)程非常重要[29]。SVDD方法是在SVM基礎(chǔ)上發(fā)展出的一種分類器，這種方法的特點(diǎn)是學(xué)習(xí)過(guò)程僅僅需要目標(biāo)類樣本的參與，而與非目標(biāo)類樣本沒(méi)有關(guān)系[30]?；诜律鷮W(xué)的分類方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法理論等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的特點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)能力，不但能自適應(yīng)地學(xué)習(xí)，而且還能自適應(yīng)地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模大小。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類器還兼有對(duì)模式變換和模式特征提取的作用。采用BP算法、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、模糊ARTMAP網(wǎng)絡(luò)、自組織特征映射(SOFM)等在目標(biāo)識(shí)別中都有成功的應(yīng)用[31]。

2.2.2 綜合識(shí)別算法和策略

在彈道目標(biāo)的識(shí)別過(guò)程中，干擾和誘餌等復(fù)雜電磁環(huán)境常常影響回波信息的精確性和完整度，每種單一的識(shí)別技術(shù)或多或少地存在不足，難以達(dá)到對(duì)目標(biāo)進(jìn)行理想識(shí)別的效果。所以需要利用不同層次的數(shù)據(jù)、不同的識(shí)別方法進(jìn)行融合識(shí)別。輸入層一般可以劃分為信號(hào)級(jí)融合、特征級(jí)融合和決策級(jí)融合。

基于目標(biāo)雷達(dá)特征的識(shí)別方式包括RCS方式、RCS序列方式、寬帶一維像方式、寬帶一維像序列方式、微多普勒方式等。對(duì)于每個(gè)識(shí)別方式來(lái)說(shuō)，可提取的特征很多，多個(gè)識(shí)別方式的特征就更多，太多的特征對(duì)于綜合識(shí)別處理，并不一定能取得好的效果，反而可能因維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題而使識(shí)別結(jié)果錯(cuò)誤；此外，由于各個(gè)識(shí)別方式不是同時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行測(cè)量的，相應(yīng)的各個(gè)特征量可能是完全沖突的，故需要對(duì)目標(biāo)識(shí)別進(jìn)行分層處理。對(duì)于單識(shí)別方式的多個(gè)特征，一般采用特征級(jí)融合方式，只輸出該方式下各個(gè)類型的隸屬度或置信度，以盡量減少后續(xù)處理的負(fù)擔(dān)；而對(duì)于多個(gè)識(shí)別方式的識(shí)別置信度，則采用決策級(jí)融合，以形成有效的判決。

D-S證據(jù)理論是一種在不確定條件下進(jìn)行推理的強(qiáng)有力融合識(shí)別方法，但D-S證據(jù)理論在實(shí)際應(yīng)用中存在證據(jù)的沖突等問(wèn)題。文獻(xiàn)[32-34]主要從兩個(gè)方面對(duì)證據(jù)理論進(jìn)行修正，一類是對(duì)證據(jù)合成規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)，本質(zhì)上都是將沖突系數(shù)在各個(gè)子集上進(jìn)行重新分配；另一類則是基于模型修正的方法，即先對(duì)證據(jù)本身進(jìn)行修正，然后再合成[35-36]。

為消除單次識(shí)別的隨機(jī)性影響，那么目標(biāo)識(shí)別應(yīng)該是連續(xù)識(shí)別的過(guò)程，不僅要根據(jù)當(dāng)前的識(shí)別結(jié)果，還需要參考?xì)v史的識(shí)別結(jié)果。因此，可以按時(shí)序?qū)Ω鲿r(shí)刻獲得的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行序貫融合，既保留歷史識(shí)別信息又根據(jù)當(dāng)前識(shí)別結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，這樣通過(guò)對(duì)多次的識(shí)別結(jié)果序貫融合來(lái)獲得穩(wěn)定可靠的識(shí)別結(jié)果。

3 展 望

美國(guó)彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)發(fā)展進(jìn)程表明，從來(lái)襲導(dǎo)彈目標(biāo)群中識(shí)別出真彈頭是主要技術(shù)瓶頸之一。彈道導(dǎo)彈攻防的強(qiáng)對(duì)抗，決定了導(dǎo)彈防御系統(tǒng)中的目標(biāo)識(shí)別需要建立在彈道導(dǎo)彈不同階段呈現(xiàn)出來(lái)的物理特性和對(duì)抗條件基礎(chǔ)之上，綜合運(yùn)用各種識(shí)別手段，進(jìn)行多傳感器、多平臺(tái)、多特征的綜合識(shí)別。認(rèn)為需要從以下四方面著手提高彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別技術(shù)。

(1)不完備智能化建庫(kù)技術(shù)

從目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究的難點(diǎn)來(lái)看，其中之一就是數(shù)據(jù)庫(kù)建庫(kù)問(wèn)題，不同雷達(dá)由于對(duì)目標(biāo)特征的測(cè)量存在差異，導(dǎo)致了不同雷達(dá)的數(shù)據(jù)庫(kù)特征不能直接相互應(yīng)用。所以，研究不同雷達(dá)特征庫(kù)之間的差異，研究相同特征的等價(jià)性，如RCS倍數(shù)關(guān)系、一維像尺寸關(guān)系等等，此時(shí)目標(biāo)識(shí)別就必須具有自學(xué)習(xí)功能，即能夠自動(dòng)建立目標(biāo)特征庫(kù)，這樣不同雷達(dá)之間的數(shù)據(jù)庫(kù)具有一定的通用性，最終使得目標(biāo)識(shí)別技術(shù)更加實(shí)用化。

(2)面向目標(biāo)識(shí)別的波形資源配置和穩(wěn)健識(shí)別技術(shù)

目前，目標(biāo)識(shí)別算法已經(jīng)趨于成熟，急需從識(shí)別資源需求與系統(tǒng)波形設(shè)計(jì)、復(fù)雜電磁環(huán)境下對(duì)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化。傳統(tǒng)雷達(dá)波形設(shè)計(jì)主要為滿足目標(biāo)跟蹤精度需求，兼顧目標(biāo)識(shí)別需求相對(duì)較少。面對(duì)彈道導(dǎo)彈防御的復(fù)雜性，應(yīng)當(dāng)以提高目標(biāo)識(shí)別率為目標(biāo)來(lái)設(shè)計(jì)雷達(dá)波形。因此，需要研究面向目標(biāo)識(shí)別的雷達(dá)波形設(shè)計(jì)方法，在不同的反導(dǎo)場(chǎng)景，保證跟蹤的情況下，根據(jù)場(chǎng)景復(fù)雜性和目標(biāo)匹數(shù)靈活采用不同的波形進(jìn)行高效識(shí)別，從仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)出發(fā)，研究基于貝葉斯框架的有效、穩(wěn)健的特征提取方法，研究采用隱馬爾可夫模型、自適應(yīng)高斯分類器等雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別算法，提高目標(biāo)識(shí)別率。

(3)多平臺(tái)/多頻段信息融合識(shí)別

對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別時(shí)，利用多個(gè)傳感器，如天基雷達(dá)、地基雷達(dá)、紅外探測(cè)器、海基雷達(dá)、超視距雷達(dá)和導(dǎo)彈制導(dǎo)雷達(dá)等多種傳感器提取獨(dú)立、互補(bǔ)的特征向量，基于綜合處理的技術(shù)思路，采用逐層分類過(guò)濾和識(shí)別策略提高識(shí)別的正確率。多傳感器抗干擾的性能大大優(yōu)于單個(gè)傳感器，能夠降低或消除欺騙和干擾，改善識(shí)別系統(tǒng)穩(wěn)定性，利用多基地多頻段雷達(dá)獲取的信息提取多角度、不同頻段的目標(biāo)散射特性，并進(jìn)行穩(wěn)健有效的特征組合，最終利用D-S證據(jù)和時(shí)間序貫融合進(jìn)行識(shí)別，提高識(shí)別結(jié)果的有效性、可靠性及容錯(cuò)性。

(4)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的外敵導(dǎo)彈識(shí)別

在實(shí)際應(yīng)用中，需要對(duì)國(guó)外彈道導(dǎo)彈進(jìn)行識(shí)別攔截，而不是對(duì)我方導(dǎo)彈攔截，所以目標(biāo)識(shí)別的一項(xiàng)重要工作是建立國(guó)外導(dǎo)彈的數(shù)據(jù)庫(kù)，在充分研究對(duì)我國(guó)彈道導(dǎo)彈識(shí)別的基礎(chǔ)上，可以通過(guò)兩種方式進(jìn)行：一種是通過(guò)仿真和其他手段獲取敵方導(dǎo)彈參數(shù)，基于這些參數(shù)對(duì)彈道導(dǎo)彈進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別研究；另一種是在有條件下基于收集的國(guó)外導(dǎo)彈數(shù)據(jù)進(jìn)行彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究。只有這樣，彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別技術(shù)才會(huì)進(jìn)一步走向?qū)嵱没?/p>

4 結(jié)束語(yǔ)

導(dǎo)彈技術(shù)與反導(dǎo)系統(tǒng)的發(fā)展決定了彈道防御系統(tǒng)中的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)是一個(gè)龐大復(fù)雜的系統(tǒng)工程。本文總結(jié)了國(guó)外彈道防御系統(tǒng)的特點(diǎn)，并介紹了典型反導(dǎo)裝備。從技術(shù)層面對(duì)反導(dǎo)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行闡述，在實(shí)際反導(dǎo)應(yīng)用中，需要根據(jù)雷達(dá)系統(tǒng)資源和反導(dǎo)場(chǎng)景對(duì)特征提取和識(shí)別算法進(jìn)行綜合設(shè)計(jì)，并且隨著世界導(dǎo)彈和反導(dǎo)系統(tǒng)的不斷發(fā)展，目標(biāo)識(shí)別技術(shù)將是一項(xiàng)長(zhǎng)期不斷完善、與時(shí)俱進(jìn)、螺旋上升的系統(tǒng)工程。

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張仕元 男，1975年生，博士，高級(jí)工程師。研究方向?yàn)槟繕?biāo)識(shí)別與雷達(dá)信號(hào)處理等。

Overview of Development for Anti-missile System and Target Recognition Technique

JU Yanwei，ZHANG Shiyuan

(Nanjing Research Institute of Electronics Technology, Nanjing 210039, China)

Target recognition is a key prob1em in the ballistic missile defence system(BMDS), which determines whether the anti-missle radar can recognize the warhead or not in the BMD. Firstly, the advanced anti-missile systems and their characteristic are introduced in this paper. Then, all kinds of feature extraction algorithms and target recognition techniques are overviewed in radar anti-missile systems. Finally, the future developing tendency and long-term course of target recognition technique are pointed out.

anti-missle system; feature extraction; target recognition

10.16592/ j.cnki.1004-7859.2016.04.002

句彥偉 Email：juyanwei@126.com

2015-11-16

2016-01-28

TN911.7

A

1004-7859(2016)04-0008-07