彭志剛， 李寶鵬， 李大龍， 高偉亮

(海軍航空大學(xué)青島校區(qū)， 山東青島 266041)

0 引言

現(xiàn)代雷達(dá)所面臨的作戰(zhàn)環(huán)境日益惡化，尤其是雷達(dá)干擾的復(fù)雜化和智能化，雷達(dá)的生存作戰(zhàn)能力將會(huì)受到更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[1]，為此雷達(dá)裝備采用了相應(yīng)的抗干擾技術(shù)，以提高復(fù)雜電磁環(huán)境下的探測(cè)性能和生存能力。隨著雷達(dá)對(duì)抗手段日益多樣化，傳統(tǒng)雷達(dá)抗干擾評(píng)估方法不能滿(mǎn)足當(dāng)今智能抗干擾評(píng)估需求[2-3]。在這種背景下需要摸清復(fù)雜電磁環(huán)境干擾態(tài)勢(shì)、輻射源特性，研究有效的雷達(dá)抗干擾的技術(shù)和方案，建立科學(xué)的雷達(dá)抗干擾評(píng)估指標(biāo)體系，準(zhǔn)確掌握雷達(dá)對(duì)各種干擾樣式的抗干擾效果，這是雷達(dá)抗干擾研究的核心和關(guān)鍵[4-6]。

受設(shè)備、空間、時(shí)間、環(huán)境等多種因素的影響，如何有效評(píng)估雷達(dá)抗干擾性能是目前面臨的難題。傳統(tǒng)的雷達(dá)抗干擾性能評(píng)估方法體系不健全，多側(cè)重于雷達(dá)探測(cè)性能技術(shù)參數(shù)評(píng)估；仿真技術(shù)方法單一，仿真模型局限在單一功能級(jí)或信號(hào)級(jí)，沒(méi)有從雷達(dá)抗干擾全工作過(guò)程進(jìn)行建模；智能化程度低，需要專(zhuān)業(yè)人員操作和數(shù)據(jù)分析，評(píng)估結(jié)果可視性差[7-10]。

筆者基于現(xiàn)代雷達(dá)智能抗干擾工作體系，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于干擾信號(hào)感知的雷達(dá)智能抗干擾評(píng)估仿真系統(tǒng)。首先對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行感知和分析，對(duì)于干擾類(lèi)型和參數(shù)進(jìn)行分析和識(shí)別，然后基于這些信息和接收回波處理的信息，在線調(diào)整發(fā)射波形并選擇對(duì)應(yīng)的干擾抑制方法抑制各種單一干擾和復(fù)合干擾，使得干擾機(jī)很難獲得我方雷達(dá)發(fā)射波形，難以進(jìn)行干擾，最后對(duì)雷達(dá)采用抗干擾措施前后的抗性能技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。該系統(tǒng)可為雷達(dá)抗干擾技術(shù)的分析驗(yàn)證提供良好的驗(yàn)證平臺(tái)。

1 雷達(dá)智能抗干擾技術(shù)

現(xiàn)代雷達(dá)有源干擾系統(tǒng)從對(duì)雷達(dá)信號(hào)的截獲識(shí)別到干擾信號(hào)的處理轉(zhuǎn)發(fā)，已經(jīng)形成了一個(gè)完整的閉環(huán)的智能化干擾系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)輻射源進(jìn)行分選識(shí)別、參數(shù)估計(jì)，截獲并測(cè)量雷達(dá)信號(hào)PDW(Pulse Description Word，脈沖描述字)參數(shù)，然后參照被截獲雷達(dá)信號(hào)特征，根據(jù)干擾策略進(jìn)行放大、延時(shí)、調(diào)制和轉(zhuǎn)發(fā)，形成多種樣式的干擾信號(hào)，可對(duì)雷達(dá)實(shí)施效果較好干擾。假如雷達(dá)設(shè)備僅采取傳統(tǒng)被動(dòng)和單一的抗干擾方法(如自適應(yīng)頻率捷變、自適應(yīng)旁瓣對(duì)消等)，將很難對(duì)付有源欺騙干擾、噪聲靈巧干擾、密集干擾和復(fù)合式干擾等類(lèi)型干擾信號(hào)。

雷達(dá)只有通過(guò)智能抗干擾技術(shù)才能很好地解決以上問(wèn)題，雷達(dá)智能抗干擾技術(shù)的核心是自動(dòng)識(shí)別干擾類(lèi)型并自動(dòng)采取抗干擾技術(shù)措施，其主要體系構(gòu)成如圖1所示[11]。雷達(dá)智能抗干擾系統(tǒng)通常由干擾特征提取、干擾識(shí)別、反干擾調(diào)度和反干擾措施四個(gè)部分組成，它從雷達(dá)信號(hào)發(fā)射、接收到信號(hào)處理形成了一個(gè)在線閉環(huán)系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)雷達(dá)接收通道中的干擾信號(hào)有無(wú)進(jìn)行判斷，并進(jìn)行特征提取和干擾類(lèi)型的分類(lèi)，然后針對(duì)不同類(lèi)型的干擾，分別調(diào)用對(duì)應(yīng)的抗干擾技術(shù)措施，它是一個(gè)認(rèn)識(shí)、決斷、處理、再認(rèn)識(shí)、再?zèng)Q斷、再處理這樣不斷循環(huán)的過(guò)程，雷達(dá)智能抗干擾具備更為復(fù)雜的準(zhǔn)則和認(rèn)知通道，可在復(fù)雜干擾環(huán)境下有效對(duì)抗雷達(dá)有源干擾。

圖1 雷達(dá)智能抗干擾系統(tǒng)構(gòu)成

2 雷達(dá)智能抗干擾評(píng)估仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 智能抗干擾評(píng)估體系

如圖2所示，雷達(dá)智能抗干擾評(píng)估體系主要由干擾信號(hào)感知能力評(píng)估和抗干擾能力評(píng)估兩大模塊組成。干擾信號(hào)感知能力主要考察對(duì)干擾類(lèi)型的識(shí)別正確概率和識(shí)別速度。抗干擾能力主要考察在采取最優(yōu)干擾措施前后，雷達(dá)壓制比、距離威力、目標(biāo)檢測(cè)數(shù)量、欺騙干擾成功概率、被截獲概率等抗干擾性能參數(shù)的改善情況。

圖2 智能抗干擾評(píng)估體系

2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

智能抗干擾仿真評(píng)估系統(tǒng)功能架構(gòu)如圖3所示。干擾感知仿真部分用來(lái)指定生成某種類(lèi)型的干擾信號(hào)或隨機(jī)生成一種干擾信號(hào)，然后將其加入到雷達(dá)接收信號(hào)中，通過(guò)提取干擾信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜分布參數(shù)作為特征值，運(yùn)用支持向量機(jī)進(jìn)行干擾類(lèi)型特征分類(lèi)識(shí)別訓(xùn)練，給出回波信號(hào)中的干擾信號(hào)類(lèi)型識(shí)別結(jié)果。干擾擬制仿真部分針對(duì)干擾感知部分識(shí)別出的干擾信號(hào)類(lèi)型，自動(dòng)選擇最優(yōu)的抗干擾策略，并調(diào)用相關(guān)算法技術(shù)進(jìn)行主動(dòng)與被動(dòng)抗干擾。其中，自適應(yīng)旁瓣對(duì)消算法用于噪聲干擾的抑制，旁瓣匿影用于密集假目標(biāo)干擾的抑制，復(fù)合樣本選取旁瓣對(duì)消算法用于抑制復(fù)合干擾，主動(dòng)抗干擾方向圖用于雷達(dá)發(fā)射波形在干擾方向形成零陷，減少雷達(dá)信號(hào)被截獲概率，提高旁瓣對(duì)消的效果?？垢蓴_性能評(píng)估部分主要用來(lái)計(jì)算采取干擾措施后，雷達(dá)抗干擾指標(biāo)的變化情況，如檢測(cè)目標(biāo)數(shù)量、壓制比改善值、欺騙成功概率等，并給出最優(yōu)主動(dòng)抗干擾方向圖。

圖3 智能抗干擾評(píng)估仿真系統(tǒng)功能架構(gòu)

2.3 系統(tǒng)工作流程

依據(jù)智能抗干擾雷達(dá)工作過(guò)程，構(gòu)建雷達(dá)抗干擾性能評(píng)估仿真系統(tǒng)。雷達(dá)抗干擾性能評(píng)估仿真系統(tǒng)通過(guò)模擬機(jī)載雷達(dá)和干擾機(jī)各個(gè)功能模塊信號(hào)處理的過(guò)程，以單個(gè)脈沖重復(fù)周期為仿真時(shí)間單位，建立了完整的雷達(dá)與干擾機(jī)之間數(shù)據(jù)流動(dòng)與處理的動(dòng)態(tài)閉環(huán)仿真環(huán)境。智能抗干擾仿真評(píng)估系統(tǒng)的工作流程設(shè)計(jì)如圖4所示。

圖4 雷達(dá)抗干擾仿真評(píng)估流程

首先系統(tǒng)隨機(jī)生成一種類(lèi)型干擾信號(hào)，加入到干擾識(shí)別模塊進(jìn)行干擾類(lèi)型的自動(dòng)識(shí)別，也可以直接指定生成某種類(lèi)型的干擾。干擾信號(hào)加入到雷達(dá)陣列天線接收到的回波中，根據(jù)干擾的類(lèi)型選擇合理的抗干擾策略，實(shí)施自適應(yīng)旁瓣對(duì)消/旁瓣匿影算法/分時(shí)識(shí)別的復(fù)合干擾抑制算法/雷達(dá)發(fā)射波束干擾方向零陷等單一或組合抗干擾技術(shù)。將雷達(dá)采取抗干擾和未采取抗干擾的目標(biāo)探測(cè)性能進(jìn)行比較，比較雷達(dá)采取抗干擾措施前后的抗干擾效果，根據(jù)抗干擾效果自適應(yīng)調(diào)整干擾策略并更新干擾策略知識(shí)庫(kù)。

2.4 系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)

如圖5所示，系統(tǒng)主界面設(shè)計(jì)為5大功能模塊：信號(hào)選擇面板、特征參數(shù)面板、抗干擾方法面板、結(jié)果顯示面板和效果評(píng)估面板。人機(jī)交互可操作的窗口包括1個(gè)彈出式菜單“信號(hào)類(lèi)型”選擇窗口和6個(gè)仿真按鈕(干擾識(shí)別率按鈕、SVM1按鈕、SVM2按鈕、干擾抑制仿真按鈕、欺騙干擾成功概率按鈕和主動(dòng)抗干擾方向圖按鈕)，其中每個(gè)按鈕之間相互獨(dú)立。雷達(dá)信號(hào)、干擾信號(hào)、抗干擾技術(shù)等參數(shù)設(shè)置與修改，可通過(guò)后臺(tái)代碼模塊進(jìn)行。

圖5 雷達(dá)智能抗干擾評(píng)估系統(tǒng)界面

信號(hào)選擇模塊用來(lái)進(jìn)行指定干擾信號(hào)類(lèi)型選擇和隨機(jī)干擾信號(hào)類(lèi)型的選擇(干擾信號(hào)類(lèi)型為托引干擾、噪聲干擾、密集假目標(biāo)干擾和復(fù)合干擾信號(hào))。隨機(jī)選擇的干擾信號(hào)輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行干擾特征參數(shù)的提取，并將特征參數(shù)向量輸入到SVM進(jìn)行干擾類(lèi)型的識(shí)別，并進(jìn)行選擇特征參數(shù)和識(shí)別結(jié)果顯示。

抗干擾方式模塊是指系統(tǒng)干擾信號(hào)識(shí)別的類(lèi)型，自動(dòng)采取的抗干擾措施，通過(guò)干擾擬制仿真操作，可以進(jìn)行被動(dòng)干擾抑制的仿真實(shí)驗(yàn)，并根據(jù)干擾類(lèi)型的不同得到不同干擾擬制的結(jié)果，在右邊窗口進(jìn)行顯示。

效果評(píng)估面板用來(lái)顯示采取相應(yīng)抗干擾措施后各項(xiàng)抗干擾指標(biāo)的數(shù)值。

主動(dòng)抗干擾圖可以根據(jù)主瓣區(qū)域、主瓣電平、零陷區(qū)域和零陷電平等綜合要求，完成雷達(dá)發(fā)射方向圖優(yōu)化，在不影響其他性能的前提下，在干擾方向形成零陷，減少雷達(dá)被截獲概率。

3 關(guān)鍵仿真模塊模型

3.1 陣列信號(hào)模型

天線陣列是由N個(gè)間隔為d的陣元組成的均勻線陣。雷達(dá)回波信號(hào)入射到陣列的方向?yàn)棣?，J個(gè)干擾信號(hào)入射到陣列的方向?yàn)棣萰，j=1,2,…，J，k時(shí)刻N(yùn)×1維主陣列接收數(shù)據(jù)矢量X(k)為

X(k)=AS(k)+N(k)

式中，X(k)=[x1(k),x2(k),…,xN(k)]T，xi(k)表示主陣列第i個(gè)陣元k時(shí)刻接收到的數(shù)據(jù)，A為N×(J+1)維陣列流行矩陣。

A=[a(θ0),a(θ1),…,a(θJ)]

a(θJ)=[1,e(jβq),…，ej(N-1)βq]，q=0,1,2,…,J

(1)

3.2 基于SVM的干擾識(shí)別模型

基于SVM的干擾類(lèi)型識(shí)別模型如圖6所示。提取不同干擾信號(hào)的時(shí)域、頻域特征參數(shù)(矩偏度、矩峰度、包絡(luò)起伏度、瞬時(shí)幅度頻譜最大值等)，選擇區(qū)分度大的特征參數(shù)構(gòu)造學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本，輸入SVM模塊進(jìn)行干擾類(lèi)型識(shí)別訓(xùn)練，建立干擾類(lèi)型分類(lèi)模式集，得到最優(yōu)分類(lèi)線。

圖6 SVM識(shí)別模型

根據(jù)特征參數(shù)區(qū)分度θ定義如下：

(2)

式中，rmax為特征參數(shù)中較大的一個(gè)數(shù)，rmin為特征參數(shù)中較小的一個(gè)數(shù)。

結(jié)合特征參數(shù)選取的原則，選取區(qū)分度有區(qū)別性的特征參數(shù)作為分類(lèi)特征，選取特征數(shù)值趨于穩(wěn)定時(shí)的特征值作為特征向量，不同類(lèi)型干擾信號(hào)識(shí)別特征參數(shù)如表1所示。

表1 不同干擾信號(hào)特征參數(shù)

3.3 自適應(yīng)旁瓣對(duì)消模型

旁瓣對(duì)消利用輔助天線接收到的干擾信號(hào)來(lái)壓低主天線旁瓣進(jìn)來(lái)的定向干擾[12-13]。閉環(huán)自適應(yīng)旁瓣相消原理如圖7所示，將輸出與期望的輸出誤差反饋給權(quán)值估計(jì)模塊，使其朝著估計(jì)的梯度負(fù)方向不斷迭代，直至輸出信號(hào)與期望信號(hào)誤差小于某個(gè)特定值，獲得最優(yōu)權(quán)。

圖7 自適應(yīng)旁瓣對(duì)消原理

k時(shí)刻N(yùn)個(gè)陣元輔助陣列接收數(shù)據(jù)為

Y(k)=BS(k)+Nna(k)

式中，B=[b(θ0),b(θ1),…，b(θM)]為輔助陣列的陣列流行矩陣，Nna(k)為M×1維陣列陣元高斯白噪聲矢量，Nna(k)=[n1(k),n2(k),…，nM(k)]T。

設(shè)輔助天線個(gè)數(shù)為Z，m(t)為t時(shí)刻主天線接收的信號(hào)矢量，S(t)為輔助天線接收的信號(hào)矢量。

S(t)=[s1(t),s2(t),…,sZ(t)]

輔助天線最優(yōu)權(quán)矢量ω為

ω=[ω1,ω1…ωz]T

主輔通道經(jīng)過(guò)加權(quán)輔助通道對(duì)消后的輸出信號(hào)為

r(t)=m(t)-ωHS(t)

旁瓣對(duì)消后的剩余功率pres為

pres=E[|m(t)-ωHS(t)|2]=

(3)

式中,RSm表示輔助通道與主通道接收信號(hào)的N×1維互相關(guān)矩陣，RSS表示輔助通道接收干擾信號(hào)的N×N維自相關(guān)矩陣。

ωopt=RSS-1RSm

3.4 發(fā)射波束優(yōu)化模型

只考慮雷達(dá)危險(xiǎn)方位區(qū)域形成低的波束副瓣，建立多自變量波束形狀函數(shù)模型如下：

y=f(x1,x2,…,xn)

(4)

通過(guò)給予自變量x1,x2,…,xn適當(dāng)?shù)膮?shù)，使得上述的函數(shù)模型能與期望波束形狀y′相匹配。參數(shù)按如下準(zhǔn)則選?。菏沟脃′與y之差的平方和最小[14-16]。

(5)

用歐幾里得度量表示如下：

(6)

其中，ξ為預(yù)先設(shè)定的危險(xiǎn)區(qū)最大旁瓣電平，ε為其他旁瓣方向的最大電平，θS∈Θ1(s=1, 2,…,S)、θm∈Θmain(m=1,2,…,M)和θe∈Θ2(e=1,2,…,E)分別表示危險(xiǎn)區(qū)旁瓣區(qū)Θ1、主瓣區(qū)Θmain和其他旁瓣區(qū)Θ2的有限采樣近似，F(xiàn)d(θm)為主瓣區(qū)方向(包括雷達(dá)目標(biāo)方向和通信方向)的期望方向圖。

(7)

4 仿真分析

條件設(shè)置：雷達(dá)發(fā)射信號(hào)為線性調(diào)頻信號(hào)，噪聲干擾為帶通高斯噪聲，復(fù)合干擾同時(shí)含有噪聲干擾和密集假目標(biāo)干擾，仿真數(shù)據(jù)采用下變頻后的基帶信號(hào)。提取干擾信號(hào)特征時(shí)，時(shí)域特征提取在脈壓之后，頻域特征提取在脈壓之前，做500次蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)進(jìn)行仿真。仿真系統(tǒng)對(duì)不同干擾類(lèi)型的識(shí)別情況，對(duì)應(yīng)地采取干擾擬制技術(shù)策略，采取干擾擬制技術(shù)前后的目標(biāo)檢測(cè)情況，以及采取不同干擾擬制措施后抗干擾性能改善情況。

圖8(a)、圖8(b)分別為兩個(gè)SVM分類(lèi)器的訓(xùn)練情況，SVM1在頻域矩峰度系數(shù)25和頻域矩偏度系數(shù)1.9處建立了最優(yōu)分類(lèi)線，將噪聲干擾和密集假目標(biāo)干擾進(jìn)行了區(qū)分。SVM2在頻域包絡(luò)起伏度1.6和歸一化瞬時(shí)頻譜最大值70處建立了最優(yōu)分類(lèi)線，將復(fù)合干擾和密集假目標(biāo)干擾進(jìn)行了區(qū)分。圖8(c)為系統(tǒng)對(duì)噪聲干擾、密集假目標(biāo)干擾和復(fù)合干擾三種不干擾在不同干噪比JNR的識(shí)別概率情況。其中，噪聲干擾在JNR約大于4 dB時(shí)識(shí)別概率為98%以上。密集假目標(biāo)干擾在JNR約大于7 dB時(shí)識(shí)別概率為98%以上。復(fù)合干擾在JNR約大于10.5 dB時(shí)識(shí)別概率為98%以上。

圖8 干擾類(lèi)型識(shí)別情況

圖9為針對(duì)不同的干擾信號(hào)，系統(tǒng)采取相應(yīng)干擾擬制技術(shù)前后雷達(dá)對(duì)目標(biāo)檢測(cè)回波對(duì)比情況，表1為雷達(dá)抗干擾性能改善情況。噪聲干擾采用的旁瓣對(duì)消干擾擬制策略，壓制比改善了28.73 dB，距離威力降低了6.79%，欺騙成功概率為6.5%。密集假目標(biāo)干擾采用的旁瓣匿影干擾擬制策略，將擬制前檢測(cè)目標(biāo)數(shù)量由80個(gè)降低到了擬制后1個(gè)，欺騙成功概率為4%。復(fù)合目標(biāo)干擾采用復(fù)合樣本選取旁瓣對(duì)消干擾擬制策略，壓制比改善了27.54 dB，距離威力降低了9.784%，欺騙成功概率為9%。

圖9 抗干擾擬制前后目標(biāo)檢測(cè)回波對(duì)比

表1 抗干擾性能改善情況

按照表2設(shè)置主動(dòng)抗干擾陣列天線發(fā)射波束優(yōu)化參數(shù)，在干擾方向形成低的波束副瓣零陷，同時(shí)保持雷達(dá)在目標(biāo)探測(cè)空間功率要求，達(dá)到主動(dòng)抗干擾擬制效果。圖10為陣列天線波束優(yōu)化方向圖，可以看出方向圖在0°出現(xiàn)主波束，主瓣寬度從-2°～2°，在預(yù)設(shè)的40°出現(xiàn)零陷，在38°到42°之間出現(xiàn)超低旁瓣的凹陷區(qū)域，幅度在-80 dB以下，雷達(dá)探測(cè)信號(hào)被截獲概率降低了82.22%。

表2 波形優(yōu)化參數(shù)

圖10 天線陣仿真方向圖

5 結(jié)束語(yǔ)

本評(píng)估仿真系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜電磁干擾環(huán)境的感知及特性分析，根據(jù)干擾環(huán)境采取系統(tǒng)有效的雷達(dá)抗干擾技術(shù)和方案，并對(duì)抗干擾效果進(jìn)行評(píng)估，以模擬雷達(dá)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的生存狀況。整個(gè)仿真評(píng)估可采集各關(guān)鍵環(huán)節(jié)評(píng)估數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)針對(duì)性地分析和驗(yàn)證，使雷達(dá)抗干擾技術(shù)改善評(píng)估分析過(guò)程更加直觀和通透。因此，本系統(tǒng)對(duì)雷達(dá)各種抗干擾技術(shù)運(yùn)用改善效果和技術(shù)研究具有一定的實(shí)用價(jià)值。