颜波涛
(1.中国电子科技集团公司第三十八研究所 合肥 230031; 2.孔径阵列与空间探测安徽省重点实验室 合肥 230031)
当代雷达面临地物、气象、各种外界杂波、有源无源等多种外界杂波和干扰的复杂环境，在实战中雷达遭遇最严重释放的有源干扰，突防的飞机一般在左右两架搭载干扰机的飞机掩护下进行突防，使得威胁目标的雷达回波可能被掩盖，此时雷达需要自动的启用副瓣对消、副瓣匿影、盲源分离、等间距剔除、频率捷变等主瓣、副瓣抗干扰措施来应对，从而在干扰中有效的发现威胁目标，干扰源定位与分类是实现自动抗干扰的前提条件。为了实现干扰的精确定位雷达系统应具有很好的干扰副瓣抑制能力。干扰副瓣抑制包括旁瓣消隐、旁瓣对消、天线低旁瓣等技术,该技术应用的雷达系统设计中具有独立的匿影天线，多个对消天线，且有较低的天线副瓣电平。本文将结合某雷达的特点介绍其干扰源定向与分类的技术实现。
若雷达某方位上存在一固定干扰，天线扫过，波束形成在此处必然会有类似主瓣响应的包络产生，通过点迹处理，对距离和方位上的凝聚，即可得到干扰的方位、仰角信息。流程如图1示。
其中样本采集，既可以自动采集，也可人工设置扇区控制。
图1 干扰源定位流程图
理论上，测角精度与干噪比、天线波束宽度服从式(1)的关系。
(1)
利用主波束的方向性对干扰源进行方位测量和仰角测量，具体机理与一般目标方位和仰角测量方式相同，当干扰强度致使雷达当前工作频点饱和时，在干扰侦察系统侦收的整个工作频带内向两边进行滑窗搜索，获取主瓣不饱和频点，提取方位脉冲幅度包络和仰角多波束幅度包络，进行方位求质心和仰角比幅测角处理，从而获取干扰源方位和仰角信息。
有源干扰可分为压制性干扰和欺骗性干扰。
压制性干扰的主要作用是使雷达的目标发现概率下降，增大雷达接收机外部噪声，使信噪比趋近或低于检测门限，造成雷达无法检测目标信息，或增加足够多的脉冲信号使其信号处理系统工作饱和。
欺骗性干扰是指发射或转发以幅度、频率、相位进行调制的间断或连续信号，使敌方雷达产生多方向、多批次的假目标，以扰乱敌方雷达的跟踪和检测。噪声干扰能干扰任何形式的信号,但是对于新体制雷达很容易被敌方雷达进行相干处理，灵巧噪声干扰通过时域或者频域噪声调制，形成相参的杂乱回波脉冲，起到遮蔽或者欺骗的作用。
密集假目标干扰是一种欺骗式干扰，对接收并存储的雷达脉冲信号按照重叠方式相加，再经频域或时域上的干扰调制发出，这种干扰信号包含了更多的相参回波信号，可以形成多个虚假目标，迷惑和扰乱雷达对真正目标检测和跟踪。
根据雷达系统的要求，不仅需要对有源连续波干扰进行定向，同时还需要分析当前空间有源干扰的频谱及干扰类型。干扰频谱及干扰类型的分析由专门的干扰分析系统进行，信号处理分系统主要负责对干扰信号的采集与传输。
根据数字阵列雷达系统可以形成任意指向波束的特点，在每个搜索波位中，利用系统具有的多波束能力按照固有的顺序接收观测空域内的干扰信号，并将接收到的信号传输至干扰分析系统进行当前工作频点的干扰频谱分析与干扰类型分析。
提取信号的有效特征参数是干扰信号类型识别算法的关键因素之一，选取的特征参数需要具有可区分性、噪声弱敏感性。直接从雷达回波中提取反映干扰信号特征的时频等脉内特征、功率谱等信息，往往受到样本选取和各种噪声的影响。
另一方面，对新体制雷达的有效干扰都要求采用相干干扰技术，数字射频存储技术是实现脉内调制信号相干存储、转发和调制输出的有效手段，它保证了干扰信号与雷达波形精确匹配，有较好的干扰效果。基于此，采用雷达回波检测辅助判决的方法，也可以较精准的检测出干扰信号，进而有效地分析干扰信号特征。
针对上述干扰类型的生成机制，选取两类特征作为分类判据：
1)干扰目标分布。对包含干扰信号的雷达回波进行匹配滤波、恒虚警检测等处理后，统计相应距离单元区域中假目标分布特征，如重复假目标个数、重复假目标间隔、重复假目标幅度等，作为判据。
2)干扰信号功率。在假目标分布的距离单元区域中，统计信号功率作为判据。
匹配滤波后，密集假目标干扰形成密集、近似等间距、等幅度的目标分布；
调频噪声信号往往会提高噪底；
灵巧噪声压制干扰则会形成连续随机的目标群。
图2至图4为三种典型干扰的干扰效果图，其中横坐标表示距离维的采样单元(2.5 MHz采样每个采样单元表示60 m)，纵坐标表示回波信号幅度(单位dB)。
图2为仿真密集假目标干扰时，仿真雷达回波脉压处理后的干噪比20 dB时的结果，匹配滤波后，形成密集、近似等间距、等幅度的目标分布，当干噪比大时有利于干扰目标的检测。
图2 密集假目标干扰类型干扰效果图
图3仿真调频噪声压制干扰时，仿真雷达回波脉压处理后的干噪比20 dB时的结果，匹配滤波后，调频噪声信号会提高噪底。
图3 调频噪声压制干扰类型干扰效果图
图4是仿真灵巧噪声压制干扰时，仿真雷达回波脉压处理后的干噪比为20 dB时的结果，匹配滤波后，压制干扰则会形成连续随机的目标群。
图4 灵巧噪声压制干扰类型干扰效果图
使用判决树对噪声压制干扰、密集假目标干扰进行有效识别，并且输出干扰信号的特征参数和调制参数。算法流程如图5所示。
图5 干扰类型分析流程框图
该方法分为两个过程：第一，特征参数计算。对包含干扰信号的雷达回波进行匹配滤波、目标检测等处理后，统计相应距离单元区域中假目标分布特征，如重复假目标个数、重复假目标间隔、重复假目标幅度等；
在假目标分布的距离单元区域中，统计信号功率作为判据。第二，类型判决和属性统计。使用判决树对噪声压制干扰、密集假目标干扰进行识别，进而依据计算参数得到置信度、干噪比等干扰信号特征。
系统仿真时设定恒定的通道噪声功率和回波信号功率，当噪声功率为40 dB时不同干扰信号功率条件下，仿真并分析了不同干扰类型的识别准确率见表1所示。
表1 不同干扰类型的识别准确率
根据相应的干扰类型分析结果来决定在干扰区域是否启用相应的抗干扰措施。
本文研究的定位与分类的方法应用在某雷达系统中，在某实战演习中算法模块参数按表2配置时实施效果如图6所示，压制加密集假目标组合干扰时测向与分类雷达终端显示结果。
表2 参数设置表
图6 干扰源识别输出结果
由显示结果可见，在组合干扰情况下采用该研究成果可以准确的区分出干扰类型、干扰强度、干扰方位、干扰源高度等信息。
现在电子对抗技术在不断进步，从而对抗干扰技术提出了更高的要求，干扰源定向与分类的准确性对抗干扰实现起到相当重要的作用，随着雷达系统对环境和作战目标的感知技术的要求，以及雷达抗干扰技术将向智能化、自主抗干扰方向发展，定位与分类技术需要持续深入研究，以应对目前雷达面临的越来越复杂的电磁环境。
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