一種低截獲概率雷達信號分選方法研究

陳驕陽

摘要：在現(xiàn)代化的電子對抗環(huán)境中，人們需要面對復雜多變的信號環(huán)境，雷達信號分選處理算法是雷達偵察干擾的核心技術。通過分析脈沖分選的工作原理，提出了一種改進的目標參數(shù)綜合算法，仿真了16批雷達信號，仿真結果表明該方法具有較好的分選效果。

關鍵詞：LPI;信號分選;SDIF;直方圖

中圖分類號：TN957.51

文獻標識碼：A

DOI：10.15913/j .cnki.kjycx.2019.11.038

1 前言

近幾年，隨著雷達偵察干擾技術的飛速發(fā)展，雷達在電子對抗環(huán)境中受到的威脅越來越大。為了生存需要，低截獲概率（ LPI）雷達也迅速發(fā)展起來。從反偵察、抗反輻射導彈跟蹤的需求出發(fā)，LPI雷達大多采用占空比大、帶寬時寬大、碼形捷變等雷達信號波形技術。雷達發(fā)射機峰值功率低，載波頻譜調(diào)制方法復雜，使得信號不易被敵方的偵察機截獲。本文通過對時頻空三維聚類算法和重頻分析算法的分析，提出采用一種改進的直方圖方法進行PRI計算和類型判斷，在大量的雷達脈沖中識別出不同雷達的脈沖。

2 脈沖分選的工作原理

脈沖分選主要對象是參數(shù)測量輸出的脈沖描述字（ PDW），其信號處理流程如圖1所示。脈沖分選通過高速通道背板技術接收前端參數(shù)測量形成的脈沖描述字（ PDW），先根據(jù)雷達庫中的數(shù)據(jù)濾除已知雷達的PDW，對未知的PDW進入到脈沖分選模塊，脈沖分選模塊首先對敵方雷達庫進行快速分選，然后對剩余PDW進行時頻空聯(lián)合分選，提取未知雷達的特征參數(shù)，分選完成后對雷達的特征參數(shù)進行綜合處理，形成雷達描述字送顯控模塊進行顯示。

3 信號分選算法

3.1 時頻空三維聚類算法

采用時頻空聯(lián)合分選技術完成未知PDW的脈沖分選，在預處理上采用時頻空三維聚類的方法來實現(xiàn)，對聚類后的目標進行重頻分析后提取目標參數(shù)。由于三維聚類要求三個參數(shù)都具有收斂性，常規(guī)雷達很難保證，但大部分雷達具有兩維收斂性，因此，可采用兩個二維聚類的方法來實現(xiàn)時頻空三維聚類。對于方位、頻率和脈寬三個參數(shù)來說，一般方位在一個偵察周期內(nèi)變化很小或者不變，因此其可靠性最高，往往作為聚類最主要的參數(shù)，基于此點考慮，將方位、頻率和脈寬三維聚類分成方位和脈寬、方位和頻率兩個二維聚類來實現(xiàn)。模擬仿真環(huán)境下16批目標的主要參數(shù)如表1所示。方位、頻率、脈寬三維聚類情況如圖2所示，方位、頻率二維聚類如圖3所示，方位、脈寬二維聚類如圖4所示。

從圖3、圖4可以看出.采用方位和頻率二維聚類可以成功聚類12批目標，采用方位和脈寬二維聚類可以成功聚類12批目標，其中有8批目標在兩次聚類結果中均存在，經(jīng)過兩次聚類結果比較，可以成功實現(xiàn)16批目標的聚類。

3.2 重頻分析算法

重頻分析技術是脈沖分選技術中最為重要的一環(huán)，主要是因為：①雷達信號具有一定的周期性，利用其周期性可以很好地剔除干擾，這是其他參數(shù)不具備的特性;②重頻計算的是兩個脈沖的時間間隔差，單個時間測量誤差與重復周期的比是一個很小的值，這就決定了時間測量誤差對重頻分析的影響相對較小。這兩方面的特點決定了重頻分析在脈沖分選技術中的地位。目前，工程上用的最多的重頻分析技術是基于直方圖的統(tǒng)計方法。重頻分析技術流程如圖5所示。從圖5中可以看出，重頻分析技術主要由重頻估計和序列搜索兩部分組成。直方圖統(tǒng)計方法是指對接收的有關PDW參數(shù)（也就是TOA序列）進行統(tǒng)計分析，求出各參數(shù)出現(xiàn)的頻次，設定檢測門限，當相關參數(shù)的頻數(shù)超過檢測門限時，就認為對應的脈沖序列可能構成雷達信號?；诿}沖重復間隔直方圖統(tǒng)計的算法主要有累積差值直方圖（ CDIF）和序列差值直方圖（ SDIF）。

從兩種算法的比較來看，SDIF算法對CDIF算法有較大的改進，主要表現(xiàn)在：①SDIF不對PRI的二次諧波進行檢測，大大節(jié)省了運算量;②SDIF針對存在脈沖丟失的情況進行了討論，改善了存在脈沖丟失情況下的檢測性能。但是，由于SDIF只對當前階的TOA差分計算直方圖，當存在多個不同PRI的雷達脈沖序列交織在一起時，就會導致一些差分值沒有被利用，無法正確統(tǒng)計每個序列的脈沖個數(shù)，而CDIF由于采用的是TOA不同階的差分累積直方圖，避免了這種情況的發(fā)生，從這一點上看，CDIF有比SDIF更好的統(tǒng)計性能。另外，對于檢測門限的定義上，兩種方法都給出了可調(diào)參數(shù)，需要進行多次驗證來確定最佳參數(shù)，而且門限參數(shù)對于檢測性能有至關重要的作用，因此如何取得最佳門限是兩種算法需要重點考慮的問題?；谥狈綀D的PRI估計仿真結果如圖6所示。鑒于CDIF和SDIF算法各自優(yōu)缺點，本文提出一種改進的直方圖方法，在進行PRI檢測估計時，采用CDIF中的累積差直方圖統(tǒng)計的方法，而在序列搜索時，采用SDIF中的搜索算法，這樣既保證了算法的檢測性能，又保證了算法的速度。改進后的算法如圖7所示。

3.3 目標參數(shù)綜合

在工程上可以采用兩個二維聚類實現(xiàn)三維聚類，但會帶來另外一個問題——增批。在電子對抗領域，增批現(xiàn)象一般由以下兩個方面的原因造成：①信號本身的問題。由于我們面對的信號環(huán)境是復雜多變的，信號的重疊、信號的強弱變化等一系列因素會導致參數(shù)測量誤差過大或漏檢，直接導致后續(xù)分選的增批。②信號處理算法的問題。兩個二維聚類結果都是12批目標，如果不進行綜合處理，會給出24批目標，實際上目標只有16批，這是因為有8批目標在兩次聚類都給出了相同的結果。因此，目標參數(shù)綜合是分選任務中一個重要的環(huán)節(jié)。

4 結束語

經(jīng)過研究時頻空三維聚類算法、重頻分析算法和分析仿真試驗和外場試驗結果，本文提出的目標參數(shù)綜合的雷達信號分選方法可以在復雜電磁環(huán)境下完成對低截獲概率雷達信號的分選，通過與傳統(tǒng)的分選方法進行比較，仿真分析結果表明，新方法具較高的分選準確率，具有一定的參考價值。

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