周利華, 馬一科

(中國電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所,安徽 合肥 230088)

0 引言

隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭形式的發(fā)展，雷達(dá)偵察系統(tǒng)在戰(zhàn)爭中的作用越發(fā)重要。在戰(zhàn)爭中高度防御的目標(biāo)不僅需要實時地對照射自身的雷達(dá)輻射源進(jìn)行快速識別，還要給出精確的定位結(jié)果，以便做出有效的防御措施。雷達(dá)信號正確分選是雷達(dá)準(zhǔn)確定位的前提，因此，脈沖信號分選的效果直接影響雷達(dá)偵察系統(tǒng)的性能。隨著雷達(dá)技術(shù)的快速發(fā)展，雷達(dá)信號形式日趨多樣化，對分選技術(shù)提出了更高的要求。文獻(xiàn)[1]提出了脈沖樣本圖的概念，可以對現(xiàn)有的大多數(shù)復(fù)雜體制雷達(dá)信號進(jìn)行準(zhǔn)確表述。文獻(xiàn)[2]提出利用輻射源時間維樣本子圖進(jìn)行篩選匹配脈沖的方法，實現(xiàn)小樣本數(shù)雷達(dá)信號的脈沖提取，基于樣本子圖的描述方式使脈沖樣本圖的描述方式更靈活，為雷達(dá)信號分選提供了一種新思路。文獻(xiàn)[3]采用的PRI樣本子圖周期搜索算法，實現(xiàn)了對交錯的脈沖序列中的各個雷達(dá)脈沖序列的準(zhǔn)確提取。但是對于全脈沖樣本中含有時域上相互交疊，在空域上無法進(jìn)行分離的相同型號相同工作模式雷達(dá)，考慮同型雷達(dá)參數(shù)特點及實際漏脈沖情況，采用文獻(xiàn)[3]中的算法兩同型雷達(dá)脈沖均滿足匹配關(guān)系，均有可能被提取，無法實現(xiàn)同型雷達(dá)的正確分選，最終也無法給出正確的定位結(jié)果。

本文將脈沖的到達(dá)時間與PRI樣本子圖相結(jié)合，根據(jù)參數(shù)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系采用改進(jìn)的TOA差分搜索算法，實現(xiàn)了同型參差雷達(dá)的準(zhǔn)確分選。

1 脈沖樣本子圖介紹

脈沖樣本圖[4-6]是用多個脈沖的特征參數(shù)來描述雷達(dá)的知識特征，更加注重信號特征參數(shù)隨時間變化的規(guī)律，比傳統(tǒng)用歸納的雷達(dá)特征參數(shù)值描述方法更加完整。脈沖樣本子圖[2]是對脈沖樣本圖的簡化，根據(jù)實際情況設(shè)定子圖的維數(shù)，使得分析中可以抓主要矛盾，提高分選、分析的效率，具有更高的靈活性。

PRI樣本子圖[3]是脈沖樣本圖在時間維的投影，設(shè)偵察設(shè)備獲得的偵察信號在時間維上表述為：

X=(x1,x2,…,xM)

(1)

從X中選取一個子序列：

XL=(x1,x2,…,xL)

(2)

若XL能完全描述雷達(dá)當(dāng)前工作模式下時間維參數(shù)變化特征，則XL就稱為PRI樣本子圖。把該子序列中取值相同的相鄰脈沖進(jìn)行合并得：

Xm=(x1,x2,…,xm;n1,n2,…,nm)

(3)

顯然有n1+n2+…+nm=L，則PRI樣本子圖可以表示為：

Xm=(x1,x2,…,xm;n1,n2,…,nm;c)

(4)

式中，c表示脈沖重復(fù)周期參數(shù)的變化類型。c=1表示重頻固定，c=2表示重頻參差，c=3表示重頻組變，c=4表示重頻抖動，c=5表示重頻聯(lián)合變化。對于重頻3參差雷達(dá)則L為3，對應(yīng)其模板脈沖序列可以表示為：

Xm=(x1,x2,x3;1,1,1;2)

(5)

2 算法介紹

以重頻三參差雷達(dá)為例，全脈沖樣本中含有兩部同型雷達(dá)信號脈沖的到達(dá)時間分布情況如圖1所示。

該算法對全脈沖抽取的流程如圖2所示。為了更清楚地對算法進(jìn)行描述，設(shè)三參差雷達(dá)的PRI樣本子圖骨架周期為Frame=PRI1+PRI2+PRI3。該算法的具體步驟為：

1) 讀取全脈沖數(shù)據(jù)，將脈沖的分選標(biāo)志位置零，讀取首脈沖到達(dá)時間為基準(zhǔn)；

2) 讀取后一脈沖到達(dá)時間，求兩脈沖到達(dá)時間差分DTOA；判斷DTOA的值是否屬于PRI的最小值和PRI樣本子圖周期Frame之間；

3) 若DTOA屬于PRI最小值與Frame之間，則對DTOA與PRI樣本子圖的PRI值分別進(jìn)行匹配，若匹配成功，將脈沖分選標(biāo)志位置1并記錄匹配脈沖對應(yīng)PRI樣本子圖的PRI序號n，更新基準(zhǔn)脈沖值重復(fù)步驟2和步驟3尋找當(dāng)前序號的下一PRI序號n+1繼續(xù)匹配；否則重復(fù)步驟2。

4) 若DTOA小于PRI的最小值，重復(fù)步驟2和步驟3；若DTOA大于Frame，此時考慮漏脈沖的情況，對DTOA/Frame求余，并將余數(shù)作為DTOA值繼續(xù)步驟3。

5) 剔除分選標(biāo)志位為1的脈沖，重復(fù)上述步驟，完成對兩部同型雷達(dá)信號的分選。

3 算法驗證

根據(jù)衛(wèi)星偵收雷達(dá)脈沖信號的真實情況，仿真產(chǎn)生一組多個雷達(dá)信號交疊的全脈沖數(shù)據(jù)，每個脈沖含有載頻(RF)、脈寬(PW)、位置信息(LON,LAT)、到達(dá)時間(TOA)四個特征參數(shù)，雷達(dá)參數(shù)具體設(shè)置如表1 所示。

為更加逼近真實衛(wèi)星偵收雷達(dá)信號的特點，對每個接收到的脈沖增加一個到達(dá)時間隨機(jī)誤差，均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為2μs，設(shè)載頻的測頻誤差為±1.5 MHz，脈寬的測量誤差為±0.5μs，且每部雷達(dá)的漏失脈沖率設(shè)置為20%。

表1 雷達(dá)參數(shù)設(shè)置表

如表1所示，Radar1和Radar2為兩部同型號雷達(dá)，兩部雷達(dá)脈沖交錯出現(xiàn)，參數(shù)相同、位置相近在空域上無法進(jìn)行分離。為了使分選結(jié)果展示得更為直觀，將Radar1的幅度值PA設(shè)置為Radar2的兩倍，Radar2首脈沖到達(dá)時間相對于Radar1延遲 0.581s。經(jīng)網(wǎng)格密度聚類算法預(yù)處理后，兩個同型號雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)仍無法實現(xiàn)分離。采用本文中的算法對Radar1和Radar2的預(yù)處理結(jié)果繼續(xù)分選處理，為了保證分選結(jié)果的正確性，設(shè)連續(xù)抽取脈沖數(shù)≥3，結(jié)果如圖3(a)所示。圖3(b)為圖3(a)的局部放大圖。

圖3中的(·)表示Radar1和Radar2截獲全脈沖的幅度值，(△)為對Radar1全脈沖數(shù)據(jù)分選結(jié)果的幅度值，(○)為對Radar2全脈沖數(shù)據(jù)分選結(jié)果的幅度值。為了保證分選結(jié)果的正確性，在漏脈沖情況下，連續(xù)抽取脈沖數(shù)小于3的脈沖將被丟棄。經(jīng)反復(fù)驗證，在漏脈沖為20%的情況下，本算法可以實現(xiàn)對同型雷達(dá)的正確分選，分選準(zhǔn)確率可達(dá)99%以上，脈沖提取成功率為95%以上。

4 結(jié)束語

本文針對接收數(shù)據(jù)中同型號同模式雷達(dá)信號的分選問題，提出的基于脈沖樣本子圖的同型雷達(dá)分選算法。經(jīng)過仿真驗證，此算法可實現(xiàn)對固定重頻和參差重頻變化雷達(dá)的準(zhǔn)確分選，而對于重頻組變雷達(dá)，也可采用此算法進(jìn)行分選，但還需對上述算法做進(jìn)一步調(diào)整和優(yōu)化，這將在后續(xù)的研究中繼續(xù)深入?！?/p>

參考文獻(xiàn)：

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