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

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)。