基于相关积累的微弱信号检测技术

李东海

（解放军91404部队，秦皇岛 066001）

0 引 言

数字波束形成（DBF）技术是一种以数字方法来实现波束形成的技术。通过DBF技术可形成高增益、窄波束的天线波束，相邻的天线波束之间进行比幅测向，可以满足高精度的测向需求，而通过同时形成不同指向的多个波束，又可以形成宽空域的瞬时覆盖，满足侦察系统方位覆盖需求［1］。DBF技术在电子对抗系统中主要应用于超视距侦察监视，雷达信号经过超视距传输后变得极其微弱，要在低信噪比甚至是负信噪比条件下提取信号（时域上看信号已淹没在噪声中）并准确测量信号参数，必须研究具有工程实用价值的微弱信号检测技术。

1 DBF技术原理

DBF阵列测向的原理如图1所示。

对于从θ方向入射的信号，以天线0作为参考基准，天线0到天线（n－1）接收的信号可以表示为：

图1 DBF阵列测向原理图

式中：x（t）为辐射源发射的任意宽带信号；T为该信号从辐射源发射到天线0接收的时间延迟；τ为相邻天线接收时间延迟；d为阵元间间距。

以S0（t）为基准，则由上式可知，各天线接收的信号可以表示为：

如果将各通道信号相对0通道信号进行精确的延迟补偿，即对相应通道信号进行时间延迟iτ（i＝0，…，n－1）后叠加，各通道信号在任意时刻均等幅叠加，可以表示为：

数字波束形成的主要处理过程要求全部信号与某个复数加权因子分别相乘，然后把这些加权量加在一起，改变加权因子可以形成各种不同的波束：

数字波束形成的示意图如图2所示。

图2 数字波束形成示意图

通过数字多波束技术，可形成高增益、窄波束的天线波束，相邻的天线波束之间进行比幅测向，可以满足高精度的测向需求，而通过同时形成不同指向的多个波束，又可以形成宽空域的瞬时覆盖，满足侦察系统方位覆盖需求。

2 DBF优势分析

复杂电磁环境下微弱信号检测技术主要解决2个问题：一是通过高灵敏度检测技术实现微弱信号检测，二是通过先进的信号处理技术提高复杂电磁环境的适应性。

对于数字信号处理而言，信号首先必须经过一个模／数（A／D）转换量化过程，这使得强弱信号在单通道和DBF 2种情况下的限幅特性表现出差异性。单通道模式下的超视距侦察系统通常采用大口径抛物面天线，增益远高于DBF中的单元天线增益。如果没有采用自动增益控制（AGC）措施，并且微波前端功率放大特性相同，则单通道侦收模式下的强弱信号在A／D之前更容易饱和。一旦通道饱和，则淹没在强信号中的微弱信号通常被切掉，后续数字信号处理无法提取微弱信号。

相对于传统单通道信号处理而言，DBF可以通过阵列置零技术抑制强信号，在一定程度上具有从强信号环境下提取弱信号的优势。而且，DBF各个单元天线增益相对不高，强信号进入通道后不易饱和，对提取弱信号更有利。DBF模式下的强弱信号以矢量叠加方式进入通道，在A／D之前相对难饱和，后续的数字信号处理可以提取微弱信号。

3 基于相关积累的微弱信号检测技术

对雷达弱信号的检测和参数提取是雷达信号侦察接收中的一个重要课题。雷达接收机采用匹配接收的技术提高输出信号的信噪比，从而提高系统的接收灵敏度。因为敌方雷达和电子战侦察接收机是非协作方式工作，而且雷达频率可能是捷变的，重频、脉宽以及脉内调制特征参数可能都是变化的，电子战接收机满足对雷达信号匹配接收的条件较为困难，采用相关积累技术可以做到对雷达信号的匹配接收。从输出角度来看，匹配滤波与信号自相关没有不同，自相关检测是随时与被检测的信号自身相关，无需依靠任何先验的知识［2］。

3.1 处理过程

本文采用视频自相关技术检测到包含在噪声中的信号，然后粗略估计出信号的tPRI。对直接采样的中频实信号，通过数字正交原理得到其同相I支路和正交Q支路，求其幅度可以得到截获信号的数字解调后的视频信号，以粗测到的tPRI为先验条件、ΔtPRI为步长对数字视频采用非相干积累方法，得出积累后视频信号幅度为最大时对应的tPRI，即为信号的精确tPRI，从而可以得到信号的τPW、tTOA、fRF等参数。

根据自相关原理，周期为T的信号s（t）的自相关函数为［3］：

从公式（6）中可以得出，周期性信号的自相关函数也是周期性的，它随时差τ的变化周期也是T。随机噪声的自相关函数随τ的增大迅速下降到0，可以利用自相关来检测淹没在噪声中的周期信号，亦即在较低信噪比（SNR）下发现信号，提高侦察接收机的灵敏度。这一特点在弱信号检测时非常有用。

数字解调是将中频实信号变为含I、Q支路的解析信号，进而得到信号包络的技术。经过A／D变换后得到的离散雷达信号为实信号，可以将实信号移相90°得到其共扼信号，从而得到解析信号。但这种方法对移相器的相位平衡要求较高，可以采用Hilbert变换得到实信号的共轭信号。设实信号为x（n），通过频域变换得到其共轭信号＾x（n），数字解调后视频信号的视频波形为：

实际工作雷达都是在多个脉冲观测的基础上进行检测的。对n个脉冲观测的结果就是一个积累的过程，积累可简单地理解为n个脉冲叠加起来的作用。多个脉冲积累后可以有效地提高信噪比，从而改善雷达的检测能力。但是，采用相参积累必须精确知道脉冲的起始相位，才能有较好的积累效果。而电子战系统面临的是弱信号环境，雷达脉冲信号经过超视距传输后其相位信息已经被破坏，提取脉冲的起始相位较为困难，所以采用数字视频非相参积累具有工程实用价值。

数字视频积累可采用如下方法实现：通过对含有噪声的信号作自相关可以检测出信号有无和粗测出信号的tPRI，雷达脉冲信号的真实tPRI落在（tPRIΔtPRI，tPRI＋ΔtPRI）范围之内，ΔtPRI经实验确定。

设雷达脉冲信号的采样点数为N，tPRI试探因子为T，tPRI－ΔtPRI≤T≤tPRI＋ΔtPRI，积累后的脉冲波形公式为：

序列V（m）中最大值对应的T即为真实的tPRI，其精度由tPRI试探因子的试探步长确定，根据系统指标要求可以做到非常精确。

3.2 仿真结果

实验数据采样率为500 MHz，采样时间为512μs。图3（a）、（b）、（c）是tPRI＝20μs，fRF＝160 MHz，占空比为5%，信噪比为－16 d B的雷达信号的数据采样波形图、自相关和视频积累后的波形图。图3（b）中自相关图的第一峰值对应的时间为粗测的tPRI值，若信号的重频在观测时间内是变化的，可以通过自相关图上识别出来。

图3 雷达信号采样、自相关和积累后波形图

表1为tPRI＝20μs，fRF＝160 MHz，占空比为5%的信号在不同信噪比下tPRI估计结果。从表1中可以看出，采用此方法可以在中频信号SNR＝－20 dB时仍然能有效检测信号和精确提取出信号参数，等效于将接收机的灵敏度提高了20 d B。

表1 电磁环境复杂度划分标准

3.3 工程应用

在较短时间积累中，侦察接收机一般不可能达到对未知信号的完全匹配，脉宽外的噪声被引入进行相参积累运算，造成灵敏度叠加损失，损失的程度取决于信号的占空比。超视距侦察的信号一般是低重频信号，脉宽外噪声引入的叠加损失更大。数字信号处理方法需要对模拟信号进行采集存储，由于数据存储容量和处理时间的限制，这种处理方法可能截获不到低重频信号或者脉冲个数很少，对于后端的信号处理是非常不利的。

为了在更低信噪比下对信号进行检测和测频，需要使用更长点数的快速傅里叶变换（FFT）或者相关方法来提高检测增益。为了实现对信号更长时间积累增益，同时在宽带信号环境下保证高灵敏度、高概率截获信号，可采用中频数字化处理。另外，由于高灵敏度信号检测和高精度参数测量需要较大的采集样本数、较长的相关积累时间，这种大点数运算给信号处理带来了很大压力，可通过合理的系统硬件配置及软件算法，解决高截获概率、大带宽、大数据量、大运算量、高处理速度这些技术难题，使系统达到对超视距信号的高灵敏度、高概率截获。

4 结束语

DBF作为一种空域滤波技术，可以同时获得空间增益合成和宽空域覆盖，解决了空域宽覆盖和高增益接收的矛盾，在大幅提高系统作用距离的同时，仍然能够保持良好的探测概率，可对宽空域范围的多个目标同时进行远程截获和跟踪［4］。通过视频自相关、数字解调、脉冲积累等微弱信号检测技术，为超视距雷达弱信号检测和参数提取提供了新思路，是实现大范围、大纵深预警监视能力的重要技术途径。

［1］刁晓静.电子侦察中的宽带DBF技术研究［D］.西安：西安电子科技大学，2011.

［2］贾朝文，张超，徐汉林，等.雷达弱信号参数提取的数字化方法［J］.电子对抗技术，2001（1）：6－10.

［3］奥本海姆 A V.数字信号处理［M］.刘玉堂译.北京：科学出版社，1980.

［4］丁鹭飞.雷达原理［M］.西安：西安电子科学技术大学出版社，1997.