機(jī)載雷達(dá)告警接收機(jī)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢

王 星 王俊迪* 金政芝 周一鵬 陳 游(空軍工程大學(xué)航空工程學(xué)院 西安 710038)(93128部隊(duì) 北京 100843)(空軍航空大學(xué) 長春 130022)

1 引言

機(jī)載雷達(dá)告警接收機(jī)(Radar Warning Receiver,RWR)是作戰(zhàn)飛機(jī)用于雷達(dá)輻射源感知和威脅告警的電子對抗偵察系統(tǒng)[1,2]。它通過截獲和分析照射到載機(jī)上的雷達(dá)信號，向飛行員提供雷達(dá)輻射源目標(biāo)的方位、類型、威脅等級等信息，幫助飛行員掌握實(shí)時(shí)態(tài)勢，提示飛行員采取恰當(dāng)?shù)碾娮訉购蛻?zhàn)術(shù)規(guī)避等措施。它還可以引導(dǎo)干擾系統(tǒng)和反輻射導(dǎo)彈對高威脅目標(biāo)實(shí)施干擾和打擊，提高載機(jī)生存能力[3]。機(jī)載RWR針對的目標(biāo)主要包括預(yù)警雷達(dá)、目指雷達(dá)、制導(dǎo)雷達(dá)、火控雷達(dá)、主動(dòng)雷達(dá)導(dǎo)引頭等[4]，其處理的主要雷達(dá)信號特征包括到達(dá)時(shí)間(Time of Arrival,TOA)、到達(dá)角(Direction of Arrival,DOA)、脈沖載頻(Radio Frequency,RF)、脈沖寬度(Pulse Width,PW)、脈沖重復(fù)間隔(Pulse Repetition Interval,PRI)、脈沖幅度(Pulse Amplitude,PA)、信號調(diào)制樣式等。近年來，經(jīng)常隨RWR一起出現(xiàn)的電子支援措施 (Electronic Support Measures,ESM)來源于美軍電子戰(zhàn)定義中的電子支援(Electronic Support,ES)，與中國“電子對抗”標(biāo)準(zhǔn)中的“電子對抗偵察”對應(yīng)，威脅告警是其下的一種功能，雷達(dá)告警器(RWR)是針對特定系統(tǒng)功能出現(xiàn)的名詞。三代機(jī)之前的RWR功能相對簡單，主要是對照射到飛機(jī)上的特定頻率雷達(dá)信號發(fā)出警告，并且指示威脅的大致方向，以上功能成為普遍認(rèn)可的機(jī)載RWR基本功能。隨著需求和能力的發(fā)展，RWR逐漸具有了傳統(tǒng)意義上認(rèn)為是ESM的功能，包括精確測向、無源定位能力、數(shù)據(jù)存儲能力和更復(fù)雜的信號分析能力。這些能力可以增加告警威脅判斷準(zhǔn)確性，還可以延伸用于引導(dǎo)攻擊，可以認(rèn)為是告警能力的擴(kuò)展；同時(shí)，實(shí)現(xiàn)這些功能的系統(tǒng)組成也是相互關(guān)聯(lián)。因此，本文作者認(rèn)為，在機(jī)載自衛(wèi)電子對抗系統(tǒng)的劃分上不應(yīng)該區(qū)分出ESM功能和RWR功能，應(yīng)統(tǒng)一稱為RWR。

目前，機(jī)載RWR已經(jīng)向數(shù)字化、模塊化和認(rèn)知化方向發(fā)展[5,6]。為了更好地總結(jié)機(jī)載RWR發(fā)展脈絡(luò)，了解機(jī)載RWR信號處理相關(guān)技術(shù)，為未來機(jī)載RWR發(fā)展提供啟示和建議。本文介紹了機(jī)載RWR的系統(tǒng)架構(gòu)，詳細(xì)分析了信號截獲和參數(shù)測量、信號預(yù)處理、信號分選、信號識別、威脅評估5個(gè)機(jī)載RWR信號處理流程。從現(xiàn)代電磁環(huán)境的復(fù)雜性和雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展出發(fā)，系統(tǒng)總結(jié)了目前機(jī)載RWR面臨的挑戰(zhàn)。從實(shí)際運(yùn)用出發(fā)，指出對于機(jī)載RWR的單獨(dú)綜合射頻孔徑需求、基于系統(tǒng)最優(yōu)的高性能指標(biāo)需求、分級智能化需求、系統(tǒng)模塊化需求、數(shù)據(jù)融合處理的需求和威脅評估簡化的需求。

2 機(jī)載RWR系統(tǒng)架構(gòu)和信號處理流程發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 機(jī)載RWR系統(tǒng)架構(gòu)發(fā)展歷程

機(jī)載RWR的發(fā)展始于20世紀(jì)40年代，越南戰(zhàn)爭后成為飛機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備。從接收機(jī)體制角度來看，機(jī)載RWR發(fā)展經(jīng)歷了兩個(gè)階段：模擬接收體制時(shí)代和數(shù)字體制時(shí)代。

2.1.1 模擬接收體制

早期的機(jī)載RWR接收機(jī)為模擬體制的寬帶視頻晶體接收機(jī)，基本的組成包括天線、接收機(jī)、信號處理部分和終端部分[7]，如圖1所示。主要的特點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡單、截獲概率高，但是低頻率的分辨率低。模擬體制機(jī)載RWR系統(tǒng)采用順序式處理系統(tǒng)架構(gòu)，即雷達(dá)信號被天線截獲后傳輸?shù)浇邮諜C(jī)，接收機(jī)直接對雷達(dá)信號進(jìn)行測量和處理，產(chǎn)生包含雷達(dá)信號重要參數(shù)的脈沖描述字。

圖1 模擬體制機(jī)載RWR基本架構(gòu)圖Fig.1 Basic architecture of analog airborne RWR

模擬體制機(jī)載RWR的天線主要分為接收天線和專項(xiàng)天線。接收天線陣用來截獲雷達(dá)信號，并與接收模塊、分析處理單元測量和計(jì)算出雷達(dá)平臺的方位、俯仰信息。為了保證信號截獲的方向有效性和極化對準(zhǔn)，機(jī)載RWR的接收天線大部分使用的是喇叭天線、平面螺旋天線和多波束天線。專項(xiàng)天線是面向一些特殊信號(紅外、激光)而設(shè)置的告警天線[8]，這些信號往往是威脅級別很高的信號，能夠直接反映對方的火控信息。但由于技術(shù)原因，接收天線無法截獲這些信號，因此設(shè)立紅外/激光專項(xiàng)天線。紅外/激光信號被專項(xiàng)天線截獲后，經(jīng)過接收模塊中的專門電路進(jìn)行放大和變換并且產(chǎn)生數(shù)據(jù)碼，而后產(chǎn)生的數(shù)據(jù)碼被送給分析處理單元[9]。在后期的發(fā)展中，為了提高天線的測向精度，干涉儀系統(tǒng)被增加到機(jī)載RWR，其天線主要是用平面螺旋天線組合成的天線陣列。

早期RWR接收機(jī)帶寬較窄，針對目標(biāo)單一，不需要精確測頻，所獲取的信息基本可以滿足告警要求。但是，隨著接收機(jī)帶寬越來越寬，目標(biāo)雷達(dá)參數(shù)重合情況增多，利用載頻信息分選和識別目標(biāo)有了關(guān)鍵意義，因此對于測頻的需求提高。為了提高測頻精度，一種方法是在晶體視頻接收機(jī)前端增加可調(diào)諧窄帶帶通濾波器，按照信號時(shí)序順序接收，增強(qiáng)了對于頻率的選擇性，此類接收機(jī)稱為可調(diào)諧射頻接收機(jī)；另一種方法是在前端放置多個(gè)窄帶帶通濾波器，使用多個(gè)濾波器同時(shí)接收信號，此類接收機(jī)稱為多信道接收機(jī)。由于晶體視頻接收機(jī)信號處理能力較弱，接收機(jī)靈敏度低，逐步改為超外差接收機(jī)。早期典型的模擬體制機(jī)載RWR有AN/APR-25,AN/APR-26等。

隨后，瞬時(shí)測頻接收機(jī)廣泛應(yīng)用，其在瞬時(shí)帶寬、頻率測量精度、體積重量和成本等方面具有很大的優(yōu)勢。在實(shí)際運(yùn)用中，常常將瞬時(shí)測頻接收機(jī)和晶體視頻接收機(jī)或者超外差式接收機(jī)配合使用。晶體視頻接收機(jī)或者超外差式接收機(jī)測量脈沖幅度、脈沖起始時(shí)間和終止時(shí)間等參數(shù)，瞬時(shí)測頻接收機(jī)測量每個(gè)脈沖的頻率參數(shù)。瞬時(shí)測頻接收機(jī)主要以數(shù)字化方式完成信號處理，此后，機(jī)載RWR逐漸由模擬體制向數(shù)字體制過渡。

早期的信號數(shù)據(jù)處理部分主要依靠硬件邏輯電路，輸入信號與數(shù)據(jù)庫信號進(jìn)行匹配對比，完成信號的識別告警功能。隨著對信號處理能力需求的增加，可編程微處理器逐漸應(yīng)用在信號處理部分，可以在硬件不修改的前提下，通過軟件修改實(shí)現(xiàn)對不同頻率、不同脈沖重復(fù)頻率等各種雷達(dá)的告警，典型的可編程機(jī)載RWR為AN/ALR-46。

2.1.2 數(shù)字接收體制

隨著電子技術(shù)的發(fā)展和接收新體制雷達(dá)信號的需求提升，前端接收數(shù)字化采樣技術(shù)被廣泛應(yīng)用，標(biāo)志著機(jī)載RWR進(jìn)入全數(shù)字化時(shí)代，世界上第1部全數(shù)字機(jī)載RWR為AN/ALR-69A(V)[10]。在此階段，機(jī)載電子一體化成為發(fā)展趨勢，機(jī)載RWR采用基于機(jī)載總線的系統(tǒng)架構(gòu)，如圖2所示。在射頻截獲部分采用機(jī)載射頻孔徑系統(tǒng)，信號的模擬處理模塊前移，后端完全采用并行數(shù)字信號處理的方式實(shí)現(xiàn)，設(shè)備的各種部件通過高速的光纖總線/網(wǎng)絡(luò)互連在一起。機(jī)載RWR設(shè)備內(nèi)的單元可以分為兩大類，一大類為數(shù)據(jù)采集和編碼，主要功能為雷達(dá)信號的截獲、測量和編碼，包括前端接收單元、特殊波段接收單元、精確測向單元和基于紫外/紅外的導(dǎo)彈逼近告警單元；另一大類為計(jì)算單元，主要是采用并行處理方式的分布式綜合計(jì)算機(jī)陣列，主要功能為處理各種經(jīng)過編碼的射頻信號和光電信號。整個(gè)機(jī)載RWR設(shè)備通過航空電子系統(tǒng)總線/網(wǎng)絡(luò)和其他設(shè)備互連，以充分利用機(jī)上各種傳感器資源如相控陣?yán)走_(dá)、數(shù)據(jù)鏈、光電雷達(dá)等所得的信息，提高輻射源威脅識別和評估的可信度。

圖2 數(shù)據(jù)總線機(jī)載RWR系統(tǒng)架構(gòu)Fig.2 Architecture of airborne RWR system based on data bus

相比于順序式機(jī)載RWR系統(tǒng)架構(gòu)，基于機(jī)載總線的機(jī)載RWR系統(tǒng)架構(gòu)主要的特點(diǎn)是信號數(shù)據(jù)依靠數(shù)據(jù)總線傳輸和信號處理實(shí)現(xiàn)了軟件化。各傳感器截獲信號后，通過數(shù)模轉(zhuǎn)換器完成數(shù)字化處理。數(shù)字化信號根據(jù)信號處理技術(shù)的不同分別提取不同的特征參數(shù)，特征參數(shù)數(shù)據(jù)依靠數(shù)據(jù)總線傳輸?shù)骄C合處理器，綜合處理器依靠嵌入式軟件對信號進(jìn)行處理并產(chǎn)生告警信息，告警信息和引導(dǎo)控制指令通過數(shù)據(jù)總線分別傳輸?shù)角芭擄@示器和其他輻射單元。有的機(jī)載RWR系統(tǒng)還可以融合機(jī)載雷達(dá)、敵我識別器和數(shù)據(jù)鏈的信息輔助完成威脅告警。

目前，機(jī)載天線技術(shù)也得到了很大的發(fā)展，截獲的頻率范圍擴(kuò)展到2～40 GHz。相比于模擬體制的架構(gòu)，數(shù)字化接收體制的機(jī)載RWR天線大多數(shù)采用4個(gè)寬帶螺旋天線提供360°方位覆蓋，4個(gè)數(shù)字化4象限接收機(jī)完成信號采集。前端接收機(jī)需要完成限幅預(yù)增大、覆蓋頻帶劃分、視頻信號提取、擴(kuò)展接收機(jī)動(dòng)態(tài)范圍4個(gè)功能，形成多頻段、多通道的雷達(dá)視頻信號和射頻信號，便于后續(xù)部件處理[11]。較為先進(jìn)的機(jī)載RWR設(shè)備實(shí)現(xiàn)了共型天線技術(shù)，例如F-22飛機(jī)中的AN/ALR-94告警器，它將30多部先進(jìn)天線平滑地嵌入機(jī)翼和機(jī)身中，實(shí)現(xiàn)全方位、全頻段的信號截獲，并且具有先進(jìn)的精確定位與識別系統(tǒng)(Precision Location and Identification,PLAID)，可以采用單陣元測多普勒頻率、雙陣元構(gòu)成干涉儀測相位差變化率及時(shí)延測向?qū)Φ孛婀潭ㄝ椛湓催M(jìn)行粗定位及精定位。

2.2 機(jī)載RWR信號處理流程

機(jī)載RWR系統(tǒng)的總體信號處理流程如圖3所示。主要分為5個(gè)過程，分別是信號截獲和參數(shù)測量、信號預(yù)處理、信號分選、信號識別和威脅評估，最后將告警信息告知飛行員并引導(dǎo)干擾設(shè)備[12]。

圖3 機(jī)載RWR信號處理流程Fig.3 Airborne RWR signal processing flow

2.2.1 雷達(dá)信號截獲和參數(shù)測量

電磁環(huán)境中所有類型的交疊信號被天線截獲后進(jìn)入前端接收機(jī)，前端接收機(jī)通過瞬時(shí)測頻和瞬時(shí)測向設(shè)備完成信號RF,TOA,PW,PA,DOA等基本參數(shù)的測量。目前，部分先進(jìn)的接收機(jī)還具備對脈內(nèi)調(diào)制類型和信號指紋特征等特殊參數(shù)提取的功能。前端接收機(jī)完成參數(shù)測量后，按照到達(dá)時(shí)間將接收的信號形成雷達(dá)脈沖特征參數(shù)數(shù)據(jù)列表，數(shù)據(jù)列表記錄了每一段雷達(dá)信號的詳細(xì)特征，而后將數(shù)據(jù)列表傳輸?shù)胶蠖颂幚砥鳌?/p>

2.2.2 信號預(yù)處理

后端處理器接收到的初始數(shù)據(jù)列表包含了天線可截獲范圍內(nèi)所有外部電磁環(huán)境的電磁信號，具有脈沖交疊嚴(yán)重和脈沖數(shù)據(jù)密度大的特點(diǎn)。對于初始數(shù)據(jù)列表，后端處理器直接處理難度較大，因此需要對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。信號預(yù)處理環(huán)節(jié)主要進(jìn)行信號稀釋和已知/未知信號快速匹配關(guān)聯(lián)[13]，如圖4所示。信號稀釋通常根據(jù)雷達(dá)信號工作頻段進(jìn)行信號頻域劃分和根據(jù)雷達(dá)信號到達(dá)角進(jìn)行空域劃分，同時(shí)將大量民用通信信號、二次雷達(dá)識別信號和己方輻射源等不感興趣信號刪除。

圖4 脈沖稀釋處理流程Fig.4 Pulse dilution processing flow

經(jīng)過脈沖稀釋的脈沖流信號再與已知信號數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配對比，從而分離出已知信號子脈沖流和未知信號子脈沖流并且存儲到緩存器中，以便后續(xù)信號分選的讀取[14]。在預(yù)處理中，通常選擇TOA,RF,PW作為對比的特征參數(shù)。信號預(yù)處理的過程也可以看出對于前端接收的脈沖數(shù)據(jù)流分成無用信號、已知信號和未知信號的過程，達(dá)到減少后續(xù)信號處理的負(fù)擔(dān)。

在系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理算法的軟硬件電路和系統(tǒng)稱為預(yù)處理機(jī)[15]。傳統(tǒng)的預(yù)處理機(jī)通常由鎖存器、比較器、存儲器和邏輯電路組成，隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，采用并行DSP陣列構(gòu)成預(yù)處理器和采用FPGA電路構(gòu)成的預(yù)處理器被廣泛應(yīng)用。

2.2.3 信號分選

信號分選是對感興趣的雷達(dá)信號進(jìn)一步精確分類，將雷達(dá)信號按照不同類型不同平臺進(jìn)行歸類，最終將交疊的雷達(dá)信號分成一個(gè)個(gè)同類型同平臺的信號列表。早期的分選主要采用的信號參數(shù)為PRI。由于早期的雷達(dá)信號在同一相參處理周期內(nèi)脈沖的PRI保持不變，因此可以通過對比PRI值，將相同數(shù)值的脈沖序列歸為一類。典型的方法包括直方圖算法[16,17]、PRI變換法[18,19]。隨著雷達(dá)技術(shù)的進(jìn)步，PRI的調(diào)制方式也更加多樣，從單一重復(fù)調(diào)制逐漸變?yōu)榛?、抖?dòng)、參差等調(diào)制樣式。調(diào)制樣式的多變導(dǎo)致基于單參數(shù)PRI的分選效果顯著下降，一些學(xué)者考慮將單獨(dú)依靠PRI參數(shù)特征擴(kuò)展成多個(gè)參數(shù)特征進(jìn)行分選。多參數(shù)分選主要分為關(guān)聯(lián)比較分選[20]和多參數(shù)聯(lián)合聚類分選。多參數(shù)關(guān)聯(lián)比較法又稱小盒分選，主要是根據(jù)DOA,PW,RF等參數(shù)對威脅數(shù)據(jù)庫記錄的輻射源數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。多參數(shù)聯(lián)合聚類分選法是利用聚類算法對雷達(dá)信號進(jìn)行無監(jiān)督分組，主要包括基于劃分聚類的分選方法[21]、基于層次聚類的分選方法[22]、基于網(wǎng)格聚類的分選方法[23]、基于密度聚類的分選方法[24,25]、基于模糊聚類的分選方法[26,27]等。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的學(xué)者也開始探究其相關(guān)技術(shù)在雷達(dá)信號分選中的應(yīng)用?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)算法的雷達(dá)信號分選主要將大量的帶有標(biāo)簽的輻射源數(shù)據(jù)列表作為訓(xùn)練集輸入到智能網(wǎng)絡(luò)中，智能網(wǎng)絡(luò)通過對已知數(shù)據(jù)的估計(jì)或近似建立適應(yīng)性網(wǎng)絡(luò)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)處理能力，能夠同時(shí)完成信號分選和識別功能，因此基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的雷達(dá)信號分選即識別，兩者的應(yīng)用算法具有相似性。為了減少贅述，相關(guān)算法在2.4節(jié)介紹。

隨著新體制雷達(dá)工作模式不斷拓展，信號樣式和調(diào)制類型越來越復(fù)雜。不同雷達(dá)的基本特征參數(shù)交疊嚴(yán)重，難以區(qū)分，因此學(xué)者開始研究提取雷達(dá)信號脈內(nèi)瞬時(shí)特征[28]、統(tǒng)計(jì)特征向量[29]、高階頻譜[30]、多重分形譜[31]、雙譜對角切片[32]等其他特征。這些研究從不同維度挖掘信號脈內(nèi)信息，拓展了雷達(dá)信號特征體系，為信號分選提供豐富的特征輸入。

相比情報(bào)偵察(Electronic Intelligence,ELINT)系統(tǒng)，機(jī)載RWR信號分選要求很高的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、自動(dòng)性。因此在保證高準(zhǔn)確率的同時(shí)提升算法的運(yùn)算速度以及智能性是今后研究的重點(diǎn)。

2.2.4 信號識別

經(jīng)過前期的分選處理，交疊的雷達(dá)脈沖信號被分離成一個(gè)個(gè)單部雷達(dá)輻射源的參數(shù)特征。目標(biāo)識別的環(huán)節(jié)是根據(jù)輻射源的參數(shù)特征判斷平臺類型，傳統(tǒng)機(jī)載RWR的目標(biāo)識別采用預(yù)識別、主識別以及相關(guān)識別3級處理結(jié)構(gòu)，基本的目標(biāo)處理流程如圖5所示。

圖5 目標(biāo)識別處理流程Fig.5 Target recognition processing flow

早期的雷達(dá)輻射源識別方法有參數(shù)匹配法、專家系統(tǒng)法等。參數(shù)匹配法又稱模板匹配法，是利用信號特征參數(shù)與已知的威脅數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配，識別雷達(dá)輻射源的屬性信息[33]。該方法具有識別速度快、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，但過于依賴先驗(yàn)知識，缺乏推理能力。專家系統(tǒng)法根據(jù)專家提供的雷達(dá)屬性知識，構(gòu)建雷達(dá)信號識別的推理規(guī)則，對雷達(dá)輻射源數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和識別，具有一定的學(xué)習(xí)和推理能力[34]，但實(shí)現(xiàn)依賴于海量的雷達(dá)信號參數(shù)實(shí)例及雷達(dá)屬性知識。該方法的識別效率較低，識別速度較慢。

近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在識別的優(yōu)勢促使越來越多的研究人員將最新的機(jī)器學(xué)習(xí)成果應(yīng)用到雷達(dá)輻射源識別的研究中[35]。目前廣泛應(yīng)用到雷達(dá)輻射源識別的機(jī)器算法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)[36]、支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)[29]。隨著深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)[37,38]、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN)[39]、域?qū)股窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)[40]、深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network,DBN)[41]、棧式降噪自編碼器(stack Denoise Auto-Encoder,sDAE)[42]、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory,LSTM)[43]等算法在雷達(dá)識別領(lǐng)域得到廣泛的研究。此外，極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)[44]，集成學(xué)習(xí)(weightedxgboost)[45]、AdaBoost[46]、隨機(jī)森林[47]、強(qiáng)化學(xué)習(xí)[48,49]等算法也應(yīng)用在雷達(dá)識別領(lǐng)域。

目前的機(jī)載RWR的雷達(dá)信號識別主要任務(wù)為平臺類型識別，并不能準(zhǔn)確地判別雷達(dá)工作模式。在日益激烈的電子對抗中，雙方的攻守之勢從以前僅依靠空中態(tài)勢轉(zhuǎn)變?yōu)橥瑫r(shí)依靠機(jī)載電子設(shè)備發(fā)射的電磁信號信息和空中態(tài)勢信息。能夠準(zhǔn)確掌握對方雷達(dá)的工作模式成為自身威脅評估的重要前提。目前，雷達(dá)工作模式識別主要有基于模型和基于參數(shù)的兩大類識別方法?；谀Ｐ偷墓ぷ髂Ｊ阶R別是通過對雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行建模實(shí)現(xiàn)雷達(dá)工作模式的識別和預(yù)測，建立模型的方法主要有隱馬爾可夫模型[50]、句法模型[51]、預(yù)測狀態(tài)表示模型[52]、生物工程模型[53]等。如果具有完備的先驗(yàn)知識，基于模型的工作模式識別能夠?qū)⒗走_(dá)工作模式完備地表現(xiàn)出來，甚至可以預(yù)測雷達(dá)工作模式?；趨?shù)的雷達(dá)工作模式識別主要通過提取雷達(dá)信號特征參數(shù)，利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行。

在電磁環(huán)境日益復(fù)雜和雷達(dá)技術(shù)不斷發(fā)展的情況下，對雷達(dá)識別技術(shù)的要求不斷增加。對機(jī)載RWR的雷達(dá)識別的準(zhǔn)確性和智能性方面的要求不斷增加，同時(shí)也增加了對已知信號的快速識別和未知信號準(zhǔn)確推理的需求。

2.2.5 威脅評估

機(jī)載RWR最主要的目的就是進(jìn)行威脅評估，實(shí)現(xiàn)對全域的威脅感知，這是區(qū)別于ELINT最大的特征。前期信號預(yù)處理、信號分選和信號識別等環(huán)節(jié)都是為這一最終目的提供支持。機(jī)載RWR根據(jù)態(tài)勢信息和輻射源信息計(jì)算威脅程度，最終的結(jié)果傳輸?shù)阶摰钠溜@畫面。同時(shí)，根據(jù)設(shè)定的程序引導(dǎo)有源干擾或者無源干擾，使其按照設(shè)定的干擾樣式和干擾(投放)方案進(jìn)行自主對抗。目前，由于雷達(dá)工作模式識別不確定性高，并且對于飛行員來說主要關(guān)心的是雷達(dá)的工作狀態(tài)(跟蹤狀態(tài)、制導(dǎo)狀態(tài))、平臺類型和敵方導(dǎo)彈殺傷邊界，因此，在屏顯畫面上只對跟蹤或者制導(dǎo)信號的平臺進(jìn)行特殊標(biāo)記。當(dāng)機(jī)載RWR檢測到有來襲導(dǎo)彈時(shí)，不僅在屏幕顯示器上進(jìn)行特殊標(biāo)記，還會以語音的形式進(jìn)行提醒。

學(xué)者對于威脅評估算法開展了廣泛研究，主要的方法包括多屬性決策理論[54]、直覺模糊集(Intuitionistic Fuzzy Sets,IFS)[55]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[56](Bayesian Network,BN)、多目標(biāo)排序[57]、機(jī)器學(xué)習(xí)[58,59]、云模型[60]、雷達(dá)圖法[61]等方法。多屬性決策理論應(yīng)用得較為廣泛，灰主成分[62]、線性回歸分析[63]、動(dòng)態(tài)變權(quán)[64]、粗糙集[65,66]等方法被用于改進(jìn)多屬性決策的性能。隨著電磁環(huán)境中電磁脈沖密度急劇增加以及新體制雷達(dá)的廣泛應(yīng)用，對信號分選識別和輻射源測向帶來了極大挑戰(zhàn)，單單依靠信號信息無法快速準(zhǔn)確進(jìn)行威脅評估。針對以上問題，作者所在的團(tuán)隊(duì)[67–70]提出了將自身雷達(dá)探測信息和告警器截獲的輻射源信息相融合的威脅評估思想。

3 機(jī)載RWR發(fā)展趨勢

3.1 機(jī)載RWR面臨的挑戰(zhàn)

現(xiàn)今，作戰(zhàn)飛機(jī)面臨的輻射源種類和數(shù)量急劇增加，雷達(dá)信號在空、時(shí)、頻域交疊日益嚴(yán)重，這些對機(jī)載RWR帶來極大的處理壓力和處理難度。同時(shí)作為對抗的主要目標(biāo)——雷達(dá)，其技術(shù)高速發(fā)展：接收和發(fā)射體制實(shí)現(xiàn)全方面數(shù)字化處理、低截獲技術(shù)和相控陣廣泛應(yīng)用、波束捷變能力大幅度增強(qiáng)、信號參數(shù)變化能力增強(qiáng)[71]、雷達(dá)軟件化趨勢明顯[72,73]。電磁環(huán)境的變化和雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展都對機(jī)載RWR提出了新的挑戰(zhàn)。

(1) 日益復(fù)雜的電磁環(huán)境對雷達(dá)信號分選識別的準(zhǔn)確度提出了更高要求。新體制雷達(dá)參數(shù)的復(fù)雜多變造成了分選時(shí)的“增批”現(xiàn)象嚴(yán)重，有時(shí)將單個(gè)輻射源判別成多個(gè)輻射源，給飛行員的判斷造成了極大的困擾。同時(shí)，雷達(dá)種類的增多和雷達(dá)工作頻率區(qū)間的重復(fù)使用，造成了雷達(dá)識別經(jīng)常混淆的問題，尤其對于機(jī)載雷達(dá)，工作波段集中在X波段區(qū)間附近，PW和PRI等工作參數(shù)也存在交疊現(xiàn)象。

(2) 日益復(fù)雜的電磁環(huán)境對數(shù)據(jù)接收和處理能力提出了更高要求。電磁環(huán)境中各種輻射源類型的增多和數(shù)量的增加，使電磁環(huán)境密度急劇增加。有相關(guān)研究表明，現(xiàn)代電磁環(huán)境中的脈沖密度超過100萬脈沖/s，甚至可達(dá)到500萬脈沖/s。前端接收模塊在面對如此大的電磁環(huán)境密度時(shí)，經(jīng)常會出現(xiàn)接收機(jī)飽和的現(xiàn)象，堵塞了接收機(jī)的截獲通道，導(dǎo)致漏警情況的發(fā)生。后端處理模塊面對如此大的電磁環(huán)境密度時(shí)處理能力不足，導(dǎo)致部分雷達(dá)脈沖由于處理不及時(shí)而被拋棄的情況發(fā)生。

(3) 先進(jìn)體制雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展對雷達(dá)工作狀態(tài)的有效判斷提出了更高要求。對于早期的機(jī)械掃描雷達(dá)，機(jī)載RWR根據(jù)幅度、波束停留時(shí)間、頻率等信息可以精確判斷對方雷達(dá)是否進(jìn)入跟蹤或者制導(dǎo)狀態(tài)。隨著采用相位掃描體制雷達(dá)的廣泛應(yīng)用，雷達(dá)的搜索狀態(tài)和跟蹤狀態(tài)的參數(shù)界限逐漸模糊，使機(jī)載RWR不能及時(shí)準(zhǔn)確地判斷對方雷達(dá)是否進(jìn)入跟蹤或者制導(dǎo)狀態(tài)，造成了威脅評估極大的不確定性。

(4) 先進(jìn)體制雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展對未知目標(biāo)的識別和未知威脅的推理提出了更高要求。由于國家安全的需要，各國嚴(yán)格把控各國的輻射源參數(shù)信息，輻射源參數(shù)的先驗(yàn)情報(bào)較少。而且，新體制雷達(dá)大部分實(shí)現(xiàn)軟件化，輻射波形和輻射參數(shù)可以通過快速編程實(shí)現(xiàn)變化，總會出現(xiàn)威脅數(shù)據(jù)庫中沒有的信號特征。現(xiàn)有的雷達(dá)識別技術(shù)依賴于先驗(yàn)威脅數(shù)據(jù)庫，無法識別未知目標(biāo)。威脅評估技術(shù)主要根據(jù)威脅目標(biāo)的時(shí)域、空域和頻域等現(xiàn)有信息進(jìn)行評估，無法對未知的威脅進(jìn)行推理。

3.2 機(jī)載RWR需求分析

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代戰(zhàn)爭的作戰(zhàn)樣式發(fā)生了改變，各種新型雷達(dá)也廣泛應(yīng)用，除了數(shù)字化和一體化的必然趨勢，也給機(jī)載RWR帶來了新的需求：

(1) 單獨(dú)射頻孔徑的需求。為了提升飛機(jī)的隱身性能，射頻綜合孔徑一體化成為發(fā)展趨勢[74]。但是，在使用中由于受到飛機(jī)自身資源的限制，接收天線需要和雷達(dá)、通信等設(shè)備分頻分時(shí)使用，容易產(chǎn)生漏警現(xiàn)象。機(jī)載RWR作為與載機(jī)生存直接相關(guān)的特殊機(jī)載電子設(shè)備，在飛機(jī)進(jìn)入到敵導(dǎo)彈發(fā)射射程內(nèi)后，需要全時(shí)、全方位和重點(diǎn)頻段接收信號。因此，本文認(rèn)為需要提供機(jī)載RWR天線單獨(dú)的射頻孔徑，尤其在關(guān)系飛機(jī)自身安全的重點(diǎn)頻段，其他頻段可以與其他系統(tǒng)采用綜合孔徑的方式。

(2) 基于系統(tǒng)最優(yōu)的高性能指標(biāo)需求。靈敏度、瞬時(shí)帶寬覆蓋范圍、動(dòng)態(tài)范圍、頻率分辨率和參數(shù)的精確度是機(jī)載RWR的重要性能指標(biāo)。其指標(biāo)的好壞直接影響機(jī)載RWR系統(tǒng)的性能。高的靈敏度可以使截獲距離更遠(yuǎn)，但是同樣也會對信號處理帶來壓力。寬的瞬時(shí)頻率覆蓋可以截獲范圍更廣的各種頻率的雷達(dá)信號，但是也會帶來接收數(shù)據(jù)量增大的問題。因此，要根據(jù)機(jī)載RWR設(shè)計(jì)的目的和信號處理能力合理地規(guī)劃機(jī)載RWR各項(xiàng)指標(biāo)。使系統(tǒng)達(dá)到最優(yōu)的各項(xiàng)性能指標(biāo)是機(jī)載RWR的基礎(chǔ)需求。

(3) 分級智能化的需求。隨著認(rèn)知電子戰(zhàn)概念的突出，電子戰(zhàn)設(shè)備更加注重智能化[75]。但是，智能網(wǎng)絡(luò)的更新訓(xùn)練過程較慢，對于電磁環(huán)境的變化需要一定時(shí)間的適應(yīng)，滿足不了實(shí)時(shí)性的要求。文獻(xiàn)[76]提出將機(jī)載RWR分為前級告警和后級告警兩大模塊，前級模塊針對已知信號和簡單信號進(jìn)行快速告警，主要采用傳統(tǒng)信號識別算法實(shí)現(xiàn)快速告警，后級模塊針對前級未成功告警的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確告警，采用各種深度學(xué)習(xí)算法并結(jié)合其他數(shù)據(jù)源信息進(jìn)行綜合推理，完成精確告警，還可以對行動(dòng)意圖和未知威脅進(jìn)行推理與告警，實(shí)現(xiàn)超前告警。前后級的信息可以相互使用，前級告警結(jié)果可以作為先驗(yàn)知識引導(dǎo)后級處理，加快后級處理的收斂速度，后級處理結(jié)果可以作為已知信息更新前級威脅數(shù)據(jù)庫。

(4) 系統(tǒng)模塊化的需求。對于電子設(shè)備而言，有著著名的“摩爾定律”，往往一種新型機(jī)載RWR研制成功時(shí)，其內(nèi)部部分元器件已經(jīng)嚴(yán)重落后，造成了設(shè)備的重復(fù)研制[77]。為了降低設(shè)備的研發(fā)成本、簡化設(shè)備的后期技術(shù)維護(hù)，節(jié)約經(jīng)費(fèi)，加快設(shè)備的更新?lián)Q代速度，需要實(shí)現(xiàn)機(jī)載RWR的模塊化設(shè)計(jì)。模塊化的設(shè)計(jì)就是在標(biāo)準(zhǔn)化的架構(gòu)下，通過各個(gè)功能模塊的組建構(gòu)成彈性的機(jī)載RWR系統(tǒng)，每個(gè)功能模塊可以快速拆解更換和單獨(dú)升級。模塊化的機(jī)載RWR系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)和對象的不同，可以快速構(gòu)建各種功能和性能指標(biāo)的機(jī)載RWR系統(tǒng)。

(5) 數(shù)據(jù)融合處理的需求。著眼于體系化作戰(zhàn)的需求，機(jī)載航電系統(tǒng)更加趨于綜合化和一體化，機(jī)載RWR將成為綜合航電系統(tǒng)的一部分[78]。綜合航電一體化的主要特點(diǎn)是各電子系統(tǒng)只進(jìn)行數(shù)字化處理和信號處理，數(shù)據(jù)的處理部分由中央綜合處理器完成。各機(jī)載電子設(shè)備的數(shù)據(jù)可以共享和融合處理。機(jī)載RWR數(shù)據(jù)可以引導(dǎo)雷達(dá)和干擾設(shè)備的輻射，實(shí)現(xiàn)精輻射源的精確控制，甚至可以直接向武器系統(tǒng)提供目標(biāo)位置信息。同時(shí)，機(jī)載RWR可以融合雷達(dá)數(shù)據(jù)彌補(bǔ)機(jī)載RWR測距不準(zhǔn)的缺陷，提升定位速度和定位精度，也可以利用敵我識別系統(tǒng)和數(shù)據(jù)鏈的目標(biāo)屬性信息，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)精準(zhǔn)的威脅評估。

(6) 威脅評估簡化的需求。目前的威脅評估主要通過處理分選識別后的平臺信息、工作狀態(tài)信息和信號脈沖描述字。雷達(dá)參數(shù)的復(fù)雜多變使依靠參數(shù)信息的識別準(zhǔn)確度下降嚴(yán)重。對此，減少對于參數(shù)信息依賴的威脅評估是目前的迫切需求。發(fā)展以雷達(dá)行為特征和載機(jī)行為特征作為依據(jù)的評估技術(shù)，增強(qiáng)機(jī)載RWR對于雷達(dá)目標(biāo)工作狀態(tài)轉(zhuǎn)換的敏感性和對雷達(dá)信號特征的分析能力。在威脅評估上從參數(shù)評估轉(zhuǎn)化為行為評估，簡化威脅評估的過程和方法。

4 結(jié)語

本文從接收機(jī)體制角度來劃分，將機(jī)載RWR分為模擬接收體制和數(shù)字接收體制兩個(gè)階段，分析了每個(gè)階段的硬件技術(shù)和特點(diǎn)。同時(shí)，本文詳細(xì)梳理了機(jī)載RWR的信號截獲和參數(shù)測量、信號預(yù)處理、信號分選、信號識別和威脅評估5個(gè)信號處理流程，對每個(gè)處理流程的主要功能進(jìn)行介紹，同時(shí)在信號分選、信號識別和威脅評估部分系統(tǒng)闡述了相關(guān)技術(shù)與算法的發(fā)展。最后，系統(tǒng)總結(jié)了現(xiàn)代電磁環(huán)境的復(fù)雜性和雷達(dá)技術(shù)在機(jī)載RWR的雷達(dá)信號分選識別能力、數(shù)據(jù)接收和處理能力、雷達(dá)工作狀態(tài)的有效判斷能力、未知目標(biāo)的識別和未知威脅的推理能力的挑戰(zhàn)。同時(shí)指出在數(shù)字化和一體化必然趨勢下對于機(jī)載RWR的單獨(dú)綜合射頻孔徑需求、基于系統(tǒng)最優(yōu)的高性能指標(biāo)需求、分級智能化需求、系統(tǒng)模塊化需求、數(shù)據(jù)融合處理的需求和威脅評估簡化的需求，為機(jī)載RWR的發(fā)展提供啟示和建議。