基于編隊多艦雷達偵察的反射增批抑制技術

魏旭鴻,羅宇凡,何抒慧,吉宇人

(中國船舶及海洋工程設計研究院,上海 200011)

0 引 言

當無人艦船采用編隊形式執(zhí)行作戰(zhàn)任務時,編隊陣形會導致雷達偵察出現(xiàn)比較嚴重的增批現(xiàn)象。增批現(xiàn)象主要是由于海面、艦上建筑等多次反射造成的。然而對于密集編隊,由于在反艦導彈末制導雷達波束內同時存在多艘無人艦船目標,艦載雷達偵察載荷面臨的挑戰(zhàn)不僅僅是海面和船上建筑等多次反射的影響,還涉及到波束內無人艦船間電磁波多次反射的問題。這將導致比戰(zhàn)斗無人艦船更嚴重的增批問題,進而無法準確確定來襲目標的數(shù)量和具體方式,也無法有效干擾威脅目標。

許多研究機構和高校主要從雷達信號處理、編隊協(xié)同和多傳感器融合等方面入手,提出了一些方法和算法[1]。例如,利用波束形成和波束去疊加等技術手段,對接收到的雷達信號進行分析和處理,以降低反射增批現(xiàn)象的影響;通過編隊中多艘無人艦船的雷達設備之間的數(shù)據(jù)融合,實現(xiàn)對雷達信號的共同分析,提高雷達偵察結果的準確性和可靠性;同時關注編隊中的協(xié)同作戰(zhàn)和雷達融合技術,以應對雷達波反射增批現(xiàn)象。在編隊協(xié)同方面,探索了無人艦船之間的通信和信息共享,以實現(xiàn)雷達信號的聯(lián)合處理和分析,通過綜合利用雷達、紅外、聲納等多種傳感器的信息,提高目標識別和定位的準確性[2]。

為了有效降低增批的影響,需要對編隊中每艘無人艦船的雷達偵察信息進行融合處理,從而降低增批現(xiàn)象,并提升干擾發(fā)射引導的準確度。本文提出了一種基于編隊多艦的雷達偵察反射增批抑制技術,旨在有效緩解密集編隊下的增批現(xiàn)象。該技術通過協(xié)同作戰(zhàn)中多艘無人艦船的雷達設備,共同分析和處理接收到的雷達信號。首先,對每艘無人艦船的雷達偵察結果進行收集和整合。然后,利用信號處理算法對融合后的數(shù)據(jù)進行分析,以準確區(qū)分直達波和反射波,并降低增批現(xiàn)象的發(fā)生。通過多艘無人艦船間的合作操作,這種技術最大限度地利用了多個信息源,提高了雷達偵察的準確性和可靠性。

這種基于編隊多艦的雷達偵察反射增批抑制技術具有重要意義。它不僅能夠降低增批現(xiàn)象,提升雷達偵察的效果,還能有效減少誤判和干擾目標的準確度。通過提高偵察結果的準確性,這項技術能夠增強作戰(zhàn)無人艦船的戰(zhàn)斗能力,為無人艦船的作戰(zhàn)任務提供更有效的支持。

1 反射增批抑制技術

如圖1所示,反射增批抑制技術的研究主要分為3個部分：

圖1 反射增批抑制方案框圖

(1) 基于句法模型的雷達波形分層級建模[3];

(2) 多層級聯(lián)合的時域濾波算法研究[4],在單艦上進行時域濾波,并結合多艦濾波結果進行點跡跟蹤;

(3) 多艦協(xié)同的空時二維濾波算法[5],采用多艦源信號進行時空二維圖譜分析,并濾除反射虛假和噪聲。

1.1 基于句法模型的雷達波形分層級建模

根據(jù)雷達用途、信號樣式、參數(shù)類型、掃描特性,從雷達數(shù)據(jù)庫及偵收到的原始脈沖中提取能夠表征雷達行為動作的基礎波形及不同基礎波形的組合;再按照雷達用途對樣本歸類,對每類雷達按照信號樣式再進一步分類,得到每一雷達動作基礎波形及不同組合形式與每一雷達用途的每一信號樣式之間的一一對應關系(見圖2),同時得到了雷達工作模式動態(tài)調整與雷達動作時序樣式切換的時刻關聯(lián)[6]。統(tǒng)計與雷達用途相對應的雷達動作基礎波形及組合波形的類型和數(shù)量,明確雷達典型用途與各維參數(shù)類型及數(shù)值范圍對應的關系,進行建模前準備,為輻射源識別提供支撐。

圖2 句法模型映射關系

1.2 多層級聯(lián)合的時域濾波算法

對于無人艦船編隊中的單艘無人艦船,到達無人艦船偵察天線的口面的電磁波主要包括直達波和反射波。直達波的傳播路徑無阻礙,基本按照直射路徑到達偵察天線口面;而反射波會經(jīng)過1個或者多個掩體反射的多條傳播路徑到達偵察天線。

一般而言,雷達偵察載荷偵收的反射波功率要小于直達波,到達天線口面的衰減功率為：

(1)

式中：dd為直達波傳播距離;dr為反射波傳播距離;ρi·Pi為第i個反射掩體的衰減。

反艦導彈的電磁波信號可能會經(jīng)過多艘無人艦船的反射而到達某艘無人艦船,單次反射的距離差為0≤Δd≤2d,d為反射無人艦船與電磁偵收無人艦船的距離。按照4列編隊陣型以及窄波束寬度的約束,掩體反射衰減以近似鏡面全反射計算,單次反射衰減約1 dB,所以,最小反射衰減為：

(2)

當前雷達偵察載荷采用喇叭天線,如圖3為天線方向圖。30°入射和法線入射的增益相差約5 dB左右,相當于3次最小反射衰減量。

圖3 天線實測方位面水平極化方向圖(低頻到高頻)

由于不同反射掩體的反射率和電磁波信號進入偵察天線的入射角不可預測,偵收的反射波甚至比直達波的功率還要大,再加上系統(tǒng)的測量誤差,僅通過能量維區(qū)分真實信號和反射信號是不可行的。

通過分析真實信號和反射信號的時間關系發(fā)現(xiàn),直達波都會比反射波早先到達,并且不同的反射波與直達波的到達時間差存在差異,直達波與反射波的到達時間延遲差D為：

(3)

由于無人艦船相距較近,主要為鄰近反射。單次反射最大延遲D>6 μs和3次反射最大延遲D>30 μs,而超過3次反射的多反射延遲將會更大,功率衰減也同樣會增大,非鄰近反射類似。經(jīng)過無人艦船間多反射的虛假信號可以采用能量差異去偽的方式進行去除。

反艦導彈雷達波形的重復周期一般為幾百μs～2 ms,超過無人艦船間的反射延遲。通過觀察多個重復周期可知,真實信號和反射信號的脈沖在時間上是一種明顯的伴隨關系,而且短時間內的同步性不易改變,并且脈沖參數(shù)也基本接近,另外,反射信號都晚于真實信號。根據(jù)前文對雷達波形的分析和分層級建模,本文提出多層級動態(tài)聯(lián)合的時域濾波算法,如圖4所示。

圖4 多層級聯(lián)合時域濾波算法框圖

開設100 μs時間處理窗(脈沖級處理窗)。為了盡快減少脈沖交織引起的信號提取壓力,基于序貫脈沖的先后順序,以時間窗內功率較大的脈沖為基準,按照一定能量落差門限刪除同頻脈沖,對于能量落差較小的脈沖,打上疑似反射標記,再根據(jù)到達角進行提取區(qū)分,形成不同的信號識別結果。

開設100 ms時間處理窗(信號級處理窗)。結合信號的反射標記占比率,對提取的信號進行參數(shù)相關性分析和脈沖對同步性統(tǒng)計。由于作戰(zhàn)電磁環(huán)境比較復雜,提取的信號會存在污染和殘缺,所以無法追求參數(shù)全相關和所有脈沖對絕對同步,為了提高容錯度,允許一定的虛假率,設定相關性和同步性門限,判定存在反射信號,并且剔除時間靠后的信號。若真實信號被污染或者因漏脈沖而不完整,可能會使得真實信號被誤判為反射信號,亦或者相關性和同步性不滿足,使得反射信號無法全部去除。

開設秒時間處理窗(輻射源級處理窗)。為了剔除多反射的虛假反射信號或衍生出的其他虛假信號,對波形參數(shù)相關的輻射源信號片段進行時間同步性分析,采用基于能量差異去偽的方法,對滿足伴隨關系的低功率信號進行剔除。

反艦導彈為運動目標引入運動模型隨時間變化的狀態(tài)變量,采用一種改進的卡爾曼濾波方法對產(chǎn)生的輻射源信號點跡進行預測和估計[7],實現(xiàn)對虛假目標的加速剔除,并保證運動目標的穩(wěn)定跟蹤。

1.3 多艦協(xié)同的空時二維濾波算法

由于單艦在反艦導彈的照射波束內的位置可能在邊緣或者反射來源較多,仍存在反射信號無法完全剔除或者概率性地誤判真實信號的情形,基于真實信號的穩(wěn)定度大于反射信號,可以采用多樣本相互印證的辦法進行反射虛假信號的濾除。本文采用多艦協(xié)同的空時二維濾波算法去除單艦未能完全抑制的反射增批信號。

多艦協(xié)同時,需將每艘無人艦船偵察到的雷達信號匯總,對接收到的信號進行空時二維濾波處理,如圖5～7所示。

圖5 方位和時間二維圖

圖6 分割處理示意圖

圖7 平滑濾波后的方位和時間二維圖

(1) 多源信號聚類。對其他無人艦船傳輸?shù)睦走_信號與本艦的雷達信號進行時間對齊,并按照雷達波形進行參數(shù)聚類,濾除明顯不相關的信號。

(2) 建立空時二維圖譜。按照信號的起始時間和方位信息進行空時二維圖譜的建立,并進一步對起始時間進行一次差圖譜。

(3) 凝聚分割。對已經(jīng)成簇的銳化圖像進行分割,并對鄰近簇按照空時相似度進行凝聚處理。

(4) 平滑濾波。根據(jù)凝聚處理的結果進行噪聲抑制,并挑選出聚類能量較大的分割圖像進行平滑濾波,將統(tǒng)計結果分發(fā)回互傳無人艦船。

2 仿真場景設計

仿真設定導彈分別從無人艦船編隊的30°、60°方向來襲,二者起始距離為30 km,導彈速度為0.272 24 km/s(0.8 Ma),無人艦船編隊按照8行4列設計(如第3行第2列艦船編號為32),該隊形下產(chǎn)生的3種場景態(tài)勢如圖8所示。

圖8 編隊30°、60°入射態(tài)勢圖

仿真試驗信號采用載頻跳頻,重頻脈組,脈寬捷變,參數(shù)如表1所示。

表1 仿真信號樣式

在導彈向編隊30°入射態(tài)勢下,將波束覆蓋范圍內的62、53、63、73、64號無人艦船作為研究對象來驗證此反射增批技術的可行性,各無人艦船受到主信號(用‘0’標示)和可能的反射信號照射情況如表2所示。例如,62號艦除收到主信號外,還能夠收到53號艦的反射信號;53號艦除收到主信號外,還能夠收到62號艦的反射信號。

表2 編隊30°入射波束覆蓋范圍內各艦信號情況

在導彈向編隊60°入射態(tài)勢下,將波束覆蓋范圍內的52、43、53,63和54號無人艦船作為研究對象來驗證此反射增批技術的可行性,其它無人艦船不做考慮,則各艘無人艦船受到主信號(用‘0’標示)和可能的反射信號照射情況如表3所示。其中,52號艦除收到主信號外,還能夠收到43號艦的反射信號;43號艦除收到主信號外,還能夠收到52號艦的反射信號;53號艦除收到主信號外,還能夠收到52、43號艦的反射信號;63號艦除收到主信號外,還能夠收到52、53、54號艦的反射信號;54號艦除收到主信號外,還能夠收到43、53、63號艦的反射信號。

表3 編隊60°入射波束覆蓋范圍內各艦信號情況

3 增批抑制效果驗證

3.1 單艦去反射效果

在導彈向編隊30°入射情況下,根據(jù)反射仿真數(shù)據(jù)統(tǒng)計,64號艦接收到的主信號和反射信號脈沖最復雜,反射增批現(xiàn)象最為嚴重。在導彈向編隊60°入射情況下,根據(jù)反射仿真數(shù)據(jù)統(tǒng)計,54號艦接收到的主信號和反射信號脈沖最復雜,反射增批現(xiàn)象最為嚴重。圖9為方位增批脈沖幅度態(tài)勢圖。

圖9 主信號和反射信號脈沖幅度態(tài)勢圖

導彈向編隊30°入射情況下,將基于該艦的仿真脈沖數(shù)據(jù)進行信號分選以驗證去反射算法的效能,圖10為20 s時間內每個觀察窗分選結果中信號的批號(每個批號代表1個信號,不同批號代表不同信號)。

圖10 64號艦20 s脈沖數(shù)據(jù)每個觀窗信號分選

從64號船(圖10)的每個觀窗的分選信號批號可知,全分選過程存在觀察窗3種情況,其一為只有主信號輸出的情況,說明此時反射信號都被抑制,達到去反射的效果。其二為主信號和反射信號同時存在的情況,說明此時反射信號未被去掉,原因在于此時的主信號和反射信號雖然同步性較好,但反射信號功率較大,基本和主信號一樣,同時信號的連續(xù)好,參數(shù)穩(wěn)定,按當前的算法無法將該反射信號去掉。其三為沒有主信號,只有反射信號的情況,原因在于此時的主信號被污染,連續(xù)性不好,參數(shù)測量不穩(wěn)定,在去反射時,去掉了主信號,保留了反射信號。因此,該態(tài)勢下,絕大多數(shù)處理窗的反射信號都被抑制,同時也存在部分處理窗無法做到去反射的效果。

從52號艦(圖11)每個觀窗的分選信號批號可知,全分選過程存在4種情況,其一為只有主信號輸出的情況,說明此時反射信號都被抑制,達到去反射的效果,且該種情況在時間上占比較高,說明在多數(shù)處理窗中,算法都能做到去反射的效果。其二為主信號和反射信號同時存在的情況,說明此時反射信號未被去掉,原因在于此時的主信號受干擾較大,截獲不穩(wěn)定,而此時的反射信號截獲穩(wěn)定,連續(xù)性較好,按當前的算法無法將該反射信號去掉。其三為沒有主信號只有反射信號的情況,原因在于此時的主信號被污染嚴重,主信號無法分選成信號,分選只有反射信號,在主信號不存在的情況下,反射信號無法去除。其四為沒有主信號只有反射信號且反射信號不全的情況,在主信號被污染嚴重的前提下,主信號無法分選。因此,該態(tài)勢下,絕大多數(shù)處理窗的反射信號都被抑制,同時也存在部分處理窗無法做到去反射的效果。

圖11 52號艦20 s脈沖數(shù)據(jù)每個觀窗信號分選

3.2 多艦聯(lián)合去反射效果

導彈向編隊30°入射情況下,將62號艦作為主艦進行聯(lián)合去反射算法驗證,即將53號艦、63號艦、73號艦、64號艦以及62號艦本艦處理窗的分選結果匯聚到62號艦進行多艦聯(lián)合去反射算法處理。

對單艦匯入的數(shù)據(jù)采用滑窗處理,100 ms為1個處理窗,處理前1 s的數(shù)據(jù)(下同),則統(tǒng)計20 s每窗的聯(lián)合去反射結果,分選結果唯一,如圖12所示,其批號為30號艦主信號的分選結果。說明通過多艦聯(lián)合去反射算法,全過程中能夠將反射信號去除,保留主信號,如圖13所示,同時算法會將相同的輻射源合并為一個信號輸出。因此,該態(tài)勢下,能夠通過多艦聯(lián)合去反射算法將反射信號去掉,進而達到抑制反射信號的效果。

圖12 多艦聯(lián)合去反射每個觀察窗的分選信號批號

圖13 多艦聯(lián)合去反射每個觀察窗的分選信號批號

導彈向編隊60°入射情況下,將52號艦作為主艦進行聯(lián)合去反射算法驗證,即將43號艦、53號艦、63號艦、54號艦以及52號艦本艦處理窗的分選結果匯聚到52號艦進行多艦聯(lián)合去反射算法處理。

統(tǒng)計20 s每窗的聯(lián)合去反射結果,從統(tǒng)計結果看,多艦去反射在處理時間窗中占多數(shù),證明大概率情況下,多艦聯(lián)合去反射算法有效。該態(tài)勢下,通過多艦聯(lián)合去反射算法,能夠大大改善信號增批的現(xiàn)象。

根據(jù)上文所述,對于單艦平臺,在反射信號較少的情況下,反射增批抑制較好;隨著發(fā)射信號的增加,反射增批抑制的效果較差。采用本文所提出的反射增批抑制技術,有效緩解單艦平臺難以區(qū)分直達波或者反射波的問題,反射增批抑制的效果有較大改善。如果平臺能夠獲取到相鄰無人艦船具體的位置信息,更有利于去除發(fā)射增批的情況,更容易正確獲得反艦導彈的來襲方向。

4 結束語

針對作戰(zhàn)過程時采用密集編隊陣形的作戰(zhàn)特點,將無人艦船編隊看成一個有機整體,通過協(xié)同偵察的方式,將編隊每艘無人艦船的雷達偵察信息進行融合處理,通過反增批抑制技術,有效降低編隊間的反射增批率,提升干擾發(fā)射引導的準確度。