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    探究復(fù)雜環(huán)境下未知雷達(dá)輻射源信號(hào)分選的理論

    2016-03-07 14:32:43周文輝
    無線互聯(lián)科技 2015年7期
    關(guān)鍵詞:復(fù)雜環(huán)境識(shí)別

    周文輝

    摘要:在復(fù)雜的信號(hào)對(duì)抗環(huán)境中,雷達(dá)輻射源信號(hào)的分選和識(shí)別成為雷達(dá)對(duì)抗中的重點(diǎn),是現(xiàn)代化高科技戰(zhàn)爭(zhēng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。文章針對(duì)復(fù)雜的信號(hào)對(duì)抗環(huán)境,探討了未知雷達(dá)輻射源信號(hào)分選與識(shí)別理論。

    關(guān)鍵詞:復(fù)雜環(huán)境;未知雷達(dá);源信號(hào);分選;識(shí)別

    在電子對(duì)抗領(lǐng)域,雷達(dá)信號(hào)分選和識(shí)別是非常關(guān)鍵的。隨著電子科技的不斷發(fā)展,越來越復(fù)雜的信號(hào)環(huán)境和各類新型雷達(dá)不斷出現(xiàn),新型雷達(dá)的抗干擾能力越來越完善,這對(duì)雷達(dá)信號(hào)的分選與識(shí)別工作提出了挑戰(zhàn)。

    1復(fù)雜環(huán)境下未知雷達(dá)輻射源信號(hào)分選理論

    1.1雷達(dá)輻射源信號(hào)分選概述

    雷達(dá)在實(shí)際工作中,主要是截獲接收機(jī)所收到的一些列脈沖信號(hào),其中包括由多部雷達(dá)發(fā)出的干擾信號(hào)和噪音脈沖信號(hào),這些脈沖信號(hào)以到達(dá)時(shí)間的先后排列而成。所謂雷達(dá)輻射源信號(hào)分選,指的就是對(duì)這些錯(cuò)綜復(fù)雜的電子信號(hào)進(jìn)行分離,找出有用信號(hào)的過程。

    高密度脈沖流主要表現(xiàn)為信號(hào)的密集度,通常情況下可達(dá)到20萬/秒;交錯(cuò)雜亂的信號(hào)來自于現(xiàn)代電子對(duì)抗的復(fù)雜環(huán)境,接收機(jī)只能接收到交錯(cuò)雜亂的信號(hào);復(fù)雜的波形是現(xiàn)代電子對(duì)抗中的一大特性,主要是由于雷達(dá)技術(shù)的不斷發(fā)展,新型雷達(dá)的出現(xiàn)所導(dǎo)致的。波形的復(fù)雜性,加大了對(duì)抗信號(hào)處理的難度;多變的脈沖參數(shù)是由于多部雷達(dá)發(fā)出的信號(hào)所致,目的在于產(chǎn)生干擾。

    1.2雷達(dá)輻射源信號(hào)分選依據(jù)

    雷達(dá)信號(hào)分選設(shè)計(jì)主要是根據(jù)實(shí)際目標(biāo)和戰(zhàn)術(shù)要求,此外,還需要把偵查系統(tǒng)技術(shù)要求作為重要依據(jù)。

    1.2.1對(duì)指定環(huán)境信號(hào)流密度和指定信號(hào)的適應(yīng)性

    前面已經(jīng)提到,目前的電子抗?fàn)幁h(huán)境中的脈沖信號(hào)已經(jīng)到達(dá)了20萬/秒,雷達(dá)輻射源信號(hào)分選的重要依據(jù)之一就是能夠適應(yīng)此種信號(hào)流密度。此外,比較常見的雷達(dá)信號(hào)形式通常包括:常規(guī)信號(hào)、線性調(diào)頻信號(hào)、PRI參差信號(hào)和頻率捷變信號(hào)等,也是作為信號(hào)分選的主要依據(jù)。

    1.2.2DOA范圍和精度

    DOA指的是雷達(dá)和接收機(jī)之間的方位角。DOA是一個(gè)與輻射源位置密切相關(guān)的信息參數(shù),不會(huì)被雷達(dá)信號(hào)的多變影響,是信號(hào)分選的可靠途徑,通常情況下,將DOA作為雷達(dá)信號(hào)分選的首選參數(shù)。

    1.2.3脈寬測(cè)量精度

    對(duì)脈沖寬度測(cè)量的精確性,受到雷達(dá)波形的影響。一般情況下,接收機(jī)輸出的脈沖信號(hào)都會(huì)存在前后沿失真現(xiàn)象,在多徑效應(yīng)的影響下,要是把超過某基準(zhǔn)電平寬度作為脈寬,會(huì)存在很大的誤差。近年來所采用的新型測(cè)量技術(shù),使脈寬測(cè)量精度得到了提高。因此,脈寬可以作為輔助分選參數(shù)。

    1.2.4脈內(nèi)調(diào)制特征參數(shù)

    脈內(nèi)調(diào)制包括了脈內(nèi)頻率調(diào)制、脈內(nèi)相位調(diào)制和脈內(nèi)幅度調(diào)制,前兩者主以沖壓縮信號(hào)作為主要信號(hào)形式,原因在于這種信號(hào)對(duì)雷達(dá)的檢測(cè)性能有很好的保障作用,被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代新型雷達(dá)。

    1.3雷達(dá)輻射源信號(hào)的分選方法

    1.3.1重頻分選

    利用單個(gè)參數(shù)對(duì)輻射源進(jìn)行識(shí)別的過程稱為重頻分選。重頻分選包括兩種實(shí)現(xiàn)方法,一種是硬件分選,另一種是軟件分選。其中,硬件分選指的是通過邏輯電路來實(shí)現(xiàn),具有較強(qiáng)的實(shí)時(shí)性,但在雷達(dá)信號(hào)形式上存在局限性,只能針對(duì)常規(guī)信號(hào)進(jìn)行分選;軟件分選指的是通過軟件編程來實(shí)現(xiàn),軟件可以對(duì)重頻變化信號(hào)進(jìn)行分選,能夠滿足較復(fù)雜的信號(hào)環(huán)境的分選。

    1.3.2重頻、脈寬組合分選

    在信號(hào)環(huán)境復(fù)雜多變的情況下,僅僅依靠重頻分選的方法會(huì)使得分選時(shí)間過久,在遇到多個(gè)PRI抖動(dòng)、跳變或周期調(diào)制的時(shí)候,重頻分選不能對(duì)信號(hào)進(jìn)行正確的分選。如果在重頻基礎(chǔ)上再引進(jìn)脈寬分選,就可以解決分選時(shí)間久的問題,而且能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)寬、窄脈沖信號(hào)的分選。

    1.3.3多參數(shù)分選

    多參數(shù)分選方法主要包括了時(shí)域、頻域多參數(shù)和空域、頻域、時(shí)域多參數(shù)。其中,時(shí)域、頻域多參數(shù)分選法是為了實(shí)現(xiàn)對(duì)頻率捷變和頻率分集雷達(dá)的分選和識(shí)別,需要偵查系統(tǒng)對(duì)每個(gè)脈沖的射頻、脈寬、脈幅和到達(dá)時(shí)間進(jìn)行處理,之后實(shí)行多參數(shù)信號(hào)的分選;而當(dāng)信號(hào)流中存有多個(gè)頻域和時(shí)域變化脈沖時(shí),僅僅依靠頻域、時(shí)域參數(shù)是很難進(jìn)行信號(hào)分選的,需要在此基礎(chǔ)上加一個(gè)方位參數(shù)來綜合分選。

    2復(fù)雜環(huán)境下未知雷達(dá)輻射源信號(hào)識(shí)別

    2.1識(shí)別過程

    雷達(dá)輻射源信號(hào)識(shí)別是建立在信號(hào)分選的基礎(chǔ)之上的,通過對(duì)雷達(dá)輻射信號(hào)的分選,提取的特征構(gòu)成了對(duì)脈沖的描述,其中主要包括了脈沖到達(dá)角、到達(dá)時(shí)間、脈沖幅度和脈寬等。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析和測(cè)量,就可以得出其它參數(shù),這些參數(shù)共同組成雷達(dá)輻射源信號(hào)的識(shí)別模式。

    特征的選擇和分類器的設(shè)計(jì)是信號(hào)源識(shí)別過程中的兩個(gè)核心部分。針對(duì)復(fù)雜多變的雷達(dá)信號(hào),能夠準(zhǔn)確識(shí)別其特征是實(shí)現(xiàn)源信號(hào)識(shí)別的關(guān)鍵所在,分類器的設(shè)計(jì)也在一定程度上影響著源信號(hào)識(shí)別的正確性。

    2.2識(shí)別方法

    早在20世紀(jì)70年代,國(guó)外已經(jīng)開始了對(duì)雷達(dá)輻射源信號(hào)識(shí)別的研究,而我國(guó)開始相關(guān)研究的時(shí)間較晚,大概到了20世紀(jì)80年代。經(jīng)過30多年的發(fā)展,雷達(dá)輻射源信號(hào)的識(shí)別技術(shù)也得到了階段性的發(fā)展。

    2.2.1特征數(shù)據(jù)匹配

    在20世紀(jì)70年代和80年代,特征參數(shù)匹配法是使用最多的源信號(hào)識(shí)別方法,其主要特點(diǎn)在于特征數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建,通過對(duì)測(cè)得數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)之間的比較分析,利用屬性測(cè)度和距離函數(shù)等進(jìn)行參數(shù)匹配。此方法過分依賴之前的數(shù)據(jù),沒有創(chuàng)新,不能實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)目的;對(duì)一些不完整的畸變信號(hào)識(shí)別能力不夠,不能識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)之外的數(shù)據(jù)。在隨后的發(fā)展中,大概到了90年代左右,已被新的有效方法所替代。

    2.2.2人工智能技術(shù)

    在20世紀(jì)80年代后期,在人工智能技術(shù)的大力發(fā)展下,諸如:專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊推理和遺傳算法等人工智能方法已經(jīng)開始被用在雷達(dá)輻射源信號(hào)的識(shí)別中。專家系統(tǒng)指的是一種能夠模擬行業(yè)專家思維的程序,其含有大量的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。專家系統(tǒng)也是存在缺陷的,對(duì)新型雷達(dá)的輻射源信號(hào)不能作出正確判斷,并且隨著雷達(dá)對(duì)抗技術(shù)的不斷發(fā)展,專家技術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)需要不斷更新,這樣會(huì)不斷增加開銷。因此,在之后的發(fā)展中,專家系統(tǒng)也是被慢慢地替代掉。

    2.2.3多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)

    進(jìn)入21世紀(jì)以后,為了更好地解決單傳感器識(shí)別性能低的問題,相關(guān)研究領(lǐng)域已經(jīng)開始了多傳感器的應(yīng)用。把獲得的信息通過數(shù)據(jù)之間的融合,就能得到比較合理的融合結(jié)果,避免了因傳感器單一性,而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)信息不全面性。多傳感器數(shù)據(jù)融合方法解決了數(shù)據(jù)處理上的不確定性,提高了識(shí)別精度,將是未來雷達(dá)輻射源信號(hào)識(shí)別方法的發(fā)展方向。

    3結(jié)語

    雷達(dá)輻射源信號(hào)的分選和識(shí)別,對(duì)于新時(shí)代的雷達(dá)抗?fàn)幱兄e極的促進(jìn)作用,在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的情況下,只有不斷地找出以往技術(shù)中的不足之處,并加以改進(jìn)創(chuàng)新,才能在這個(gè)復(fù)雜的電子信號(hào)對(duì)抗環(huán)境中更好地發(fā)展壯大。另外,雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展,需要更多的人才和更先進(jìn)的技術(shù)來共同實(shí)現(xiàn)。

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