机载预警雷达系统架构发展路径研究

张　良，祝　欢，吴　涛

(南京电子技术研究所，　南京 210039)



机载预警雷达系统架构发展路径研究

张良，祝欢，吴涛

(南京电子技术研究所，南京 210039)

摘要：机载预警雷达体系架构与信号处理技术相互推动、代次发展，信号处理变革的驱动力来自于系统需求，系统架构的搭建以核心处理能力发挥到最优为准则。文中首先分析了机载预警雷达杂波谱空间-频域以及空间-距离-频域的特点；然后，概括总结了脉冲多普勒和空时自适应处理两代体系架构演变的历史；最后，从机载预警雷达面临的杂波和干扰抑制需求出发，提出了未来机载预警雷达体系架构三种可能的演变路径。

关键词：机载预警雷达；雷达系统架构；空时自适应处理；多输入多输出；认知全自适应雷达

0引言

由于受地球曲率的影响,地面雷达发现低空目标的能力极为有限,需要依靠机载预警雷达来弥补这方面的不足,因此机载预警雷达是防止低空入侵的重要手段。机载预警雷达工作平台高、探测威力远、活动范围大并且机动灵活，可以指挥引导我方战斗机编队对敌方空中目标实施拦截作战，也可以为作战飞机提供海面舰船目标指示，引导实施对舰作战。预警机是现代战场的情报中心和指挥控制中心，可以大大提高作战体系的效能，是现代战争中不可缺少的核心武器装备[1]。

现代战争中，人为的和自然的、敌方和我方的、对抗和非对抗的各种电磁信号充斥于整个作战空间，综合形成了一个信号密集、种类繁多、对抗激烈、动态多变的战场电磁环境。机载预警雷达平台的升高和运动虽然带来监视区域的扩大以及机动性增强的优势，但杂波区域及多普勒谱也随之扩展，使得雷达面临更复

杂的杂波环境，同时更易受到地面、海上以及空中各种有意和无意干扰的影响。

为了应对各种杂波和干扰的影响，国内外研究人员一直在持续探索新的信号处理技术以及由此演变形成的雷达体系架构。早期采用动目标显示/动目标检测(MTI/MTD)技术，在最强的主瓣杂波位置形成多普勒凹口以提高反杂波能力，MTI/MTD主要适用于杂波谱没有扩展的地基雷达。而脉冲多普勒(PD)是现役机载预警雷达比较通用的技术，通过对相参脉冲串进行频谱分析(FFT)，既相参积累提高了信噪比，又大大缩窄了杂波分辨单元面积从而降低了杂波强度，不过PD处理需要超低副瓣天线配合才能较好地解决杂波和干扰的影响问题。随着相控阵和高速信号处理技术的发展，空时自适应处理(STAP)技术开始应用于新一代机载预警雷达，STAP利用相控阵天线提供的多个空域通道信息和相干脉冲串提供的时域信息，在空域和时域两维联合自适应滤波，实现对杂波和干扰的有效抑制。

虽然STAP技术相对于PD是很大的跨越，性能也有较大提升，但实际情况异常复杂，地形的快速起伏、大量离散强杂波点的存在、瞬息万变的电磁环境均使

得传统意义上的STAP技术有时难以应对复杂的新环境。近年来，雷达先进信号处理技术的研究空前活跃，多输入多输出(MIMO)技术、正交波形设计技术、数字阵列技术、认知探测技术和高速实时信号处理技术的研究逐步深入并逐步进入工程试验与应用阶段，使雷达架构的再发展与再突破成为可能。

机载预警雷达系统架构过去如何演变，未来又将怎样演变是本文探讨的主要问题。本文首先分析了机载预警雷达杂波谱的空间-频域以及空间-距离-频域特点，揭示了近程杂波产生的机理以及对目标检测的影响；接着总结了PD和STAP两代架构演变的历史，并概要介绍了STAP通用架构的原理以及工程化降维处理方法；文中第四部分基于未来机载预警雷达面临的任务，提出体系架构三种可能的演变路径。

1机载预警雷达杂波谱特点

1.1空-时杂波谱与空时滤波

为了研究机载预警雷达杂波谱的特点，建立机载雷达坐标系如图1所示。载机水平飞行，速度为V，以载机的速度方向为X轴方向，以与速度垂直的方向为Y轴方向，按照右手系法则，垂直于X-Y平面向上的为Z轴方向。天线轴A与速度矢量V之间的夹角为α，天线轴A在地面上的投影为B，若阵列沿载机的速度方向布置，则称之为正侧视阵列(α=0°)；若阵列与载机的速度垂直，则称之为前视阵列(α=-90°)或后视阵列(α=90°)；若有一定的夹角，则称之为斜视阵列。

图1　机载雷达坐标系

如图1所示，在XYZ坐标系中，地杂波散射体P在天线坐标系中的方位角和高低角分别为θa和φ，相对于天线轴的夹角为Ψ(天线锥角)，它们之间的关系为：θ=θa+α，cosΨ=cosθacosφ。该散射体回波的多普勒频率[2]为

(1)

以归一化多普勒频率2fd/fr和天线锥角余弦cosΨ为坐标，式(1)可改写成

cosφ2sinα2

(2)

式中：fdM=2VP/λ；fr为脉冲重复频率。

通过改变天线轴与载机飞行方向V的夹角α，可以得到不同阵列流形下空时二维杂波谱。图2是不同α时的二维杂波谱。α=0°时，雷达天线阵面正侧面安装，二维杂波谱是一条斜率为fr/2fdM的直线，杂波谱结构与高低角(即距离)无关；α≠0°时，在2fd/fr-cosΨ坐标里二维杂波谱为斜椭圆，杂波谱结构随距离变化(距离不平稳性)。对α=-90°的机头阵，杂波谱为正椭圆。一般地，当斜距Rc>3H时，杂波椭圆与φ=0°度时基本一致，Rc<2H时随距离变化较快，H为载机高度。

此外，图2中实线为从阵面前向进入的杂波，虚线表示从天线背瓣进入的杂波，绝大多数天线背瓣电平能够做得很低，相应的背瓣杂波很弱，这样实际的杂波谱就只存在于椭圆的一半。另外，由于地杂波内部存在起伏，杂波谱有一定的宽度，实际呈现带状分布。

图2　不同α的二维杂波谱

1.2距离-方位-多普勒杂波谱

从图2可知，对正侧面阵而言，杂波谱在距离上变化缓慢，基本上是均匀的，因此利用相邻若干距离门数据样本可以估计杂波协方差矩阵。但是，对斜侧面阵或机头阵，近程杂波多普勒频率随距离变化较快，机载预警雷达一般采用较高的脉冲重复频率工作，从天线主波束俯仰旁瓣来的近程杂波与远程杂波模糊混叠在一起，导致杂波在距离上呈现出非均匀性[4]，严重影响STAP性能。

图3说明了非正侧面阵近程杂波形成机理，波束指向方位角为θ，φ1和φ2分别对应近程杂波和远程杂波的俯仰角。对多普勒频率式(1)的参量进行变换，将杂波俯仰角φ用杂波斜距Rc代替即可研究近程杂波规律

(3)

式中：Re为等效地球半径；H为载机高度。对于波束方位指向θ，斜距Rc处的地杂波，其多普勒频率表达式[5]为

(4)

主杂波多普勒轨迹随阵面安装角α和波束指向角θ变化，根据式(4)计算出的主瓣杂波轨迹与距离单元的关系如图4所示。Rc<2H内的杂波随距离变化很快，我们将其定义为近程杂波。当重复频率不太高时，近程杂波落在一次模糊距离内，但当重复频率较高时，近程杂波会跨越好几个模糊距离，在距离维影响更大。总之，近程杂波强度大、距离上不均匀，并且在距离-多普勒平面上所占比例大，近程杂波对检测的影响必须高度重视。

图3　近程杂波形成机理

图4　不同α与不同波束指向时杂波多普勒随与距离关系及杂波区域边缘图

2机载预警雷达架构的两代演变——PD和STAP

2.1演变历史

雷达体系架构与信号处理技术相互推动、相互牵引，信号处理变革的驱动力来自于系统需求，系统架构的搭建以核心处理能力发挥到最优为准则。尽管信号处理理论和技术在持续发展，但机载预警雷达架构的演变呈现明显的阶段性，代次发展。预警机的诞生已有70年，雷达反杂波体制也经历了MTI/MTD、PD和STAP三个阶段，因为MTI/MTD和PD均是单接收通道相参体制，从雷达架构角度将二者可归于一类。因此，机载预警雷达架构可划分为PD和STAP两代。

早期的E-2C预警机雷达采用MTI/MTD体制，反杂波能力差，制约了E-2C在陆地上空使用，目前最新型E-2D预警机则一步跨进STAP阶段。国内外E-3A、PHALCON和Erieye等现役预警机雷达普遍采用PD体制，实践证明，以E-3A为代表的超低副瓣天线+PD的雷达体制能很好地适应强杂波和强干扰背景。图5为PD雷达体系架构，以现在的标准来看，PD架构比较简单，首先通过模拟网络合成和差波束，A/D转换后级联MTI、数字脉压(DPC)、相参积累(FFT)和恒虚警检测(CFAR)处理，PD架构灵活性和自适应能力均显得不足。

从20世纪90年代开始，有源相控阵雷达开始大量应用于预警机[6]，它具有探测距离远、发射效率高、可靠性及维修性好、波束扫描灵活快捷等优点，能更好地适应高速高机动、密集多目标、复杂电磁环境下的预警探测任务，成为当今机载预警雷达的主流技术体制[7]。有源相控阵雷达需要配置多个阵面才能实现360°方位覆盖，在大角度扫描下(对三面阵，扫描±60°；对四面阵，扫描±45°)天线副瓣电平必然明显抬高，强杂波背景下PD处理剩余大，探测能力反而退化，换句话说，有源相控阵雷达其实是用天线副瓣电平的抬高换取扫描灵活性。STAP技术则减轻了对天线全方位超低副瓣的要求，可以说STAP与有源相控阵完美结合是新一代机载预警雷达的必然选择。

图5　机载预警雷达PD系统架构

2.2STAP通用架构

假设雷达天线有N个阵元，一个相参处理间隔内发射K个相参脉冲。理论上，NK全维空时自适应处理性能最佳；事实上，由于独立同分布样本数量的限制以及全维实时处理运算量巨大超出实现可能，必须做降维预处理[8]，图6为基于固定结构降维STAP的通用架构。

固定结构降维有统一的结构表达[9]。假定输入数据是一个NK×1维的空时快拍X。通过一个NK×D(D=NK)的预处理矩阵T，可以将输入数据变换为一个新的D×1维向量Xr，即

Xr=THX

(5)

然后，对Xr进行STAP滤波，此架构中核心是降维矩阵T的设计，T的形式即降维方法也雷达架构的重要要素。

文献[9]提出了在阵元域/波束域和脉冲域/多普勒域四大域中进行降维STAP处理的统一框架。波束空间算法目前广泛用于空域零陷和角度估计，空域滤波虽可实现空域的局域化，不过由于很多雷达空域通道数有限，空域分辨率不高，杂波局域化效果并不明显；时域滤波等效于在方位上对杂波进行局域化，脉冲串长度一般比空域通道数大得多，而且时域滤波器可以获得非常低的旁瓣。因此，时域滤波后可以明显地降低杂波维度，从而减少STAP处理所需的自由度。事实证明，以mDT-SAP算法[8]为代表的Post-Doppler降维方法在大多数场合更为有效实用。总之，这四类固定结构降维方法各具优势，不同的应用场合应该分别优化选择。

图6　STAP通用架构

除固定结构的降维方法外，有关数据域降维(或称作降秩)国内外也开展了很多研究。顾名思义，数据域降维从全维的杂波协方差矩阵出发，寻求次优的降维处理方法。如互谱法(CSM)[10]、主分量法(PC)[11]等，均首先利用全维空时数据对协方差矩阵进行估计，然后对协方差矩阵进行奇异值分解，根据一定准则构建STAP降维处理的特征空间。数据域降维在理论研究价值大于其实际应用价值。

有关降维或降秩STAP技术研究很多，在此不再赘述。

2.3两个应用案例

STAP架构已成功应用于E-2D APY-9雷达[12]以及多通道机载雷达测量(MCARM)[13]试验系统上。E-2D APY-9雷达天线为18通道的有源相控阵，采用ADBF和STAP技术提升杂波和干扰抑制能力，在滨海地区和陆地上空的探测能力得到极大提高。由于工作在UHF波段，天线空域通道数不多，所以在空域上无需降维。MCARM试验系统工作在L波段，雷达天线有16列8行共128个单元，该试验雷达预先准备了好几套子阵/波束形成网络(T矩阵)，最终形成24个空域通道，其中2路分别为和波束与方位差波束，另22路子阵用于STAP处理，MCARM系统STAP架构对阵面规模较大的雷达更有实际参考意义。

3机载预警雷达系统架构演变路径分析

针对机载预警雷达目前存在的问题以及未来可能面临的挑战，并结合信号处理技术发展的现实水平，我们认为机载预警雷达系统架构未来演变路径可能有三个：一是基于现有框架在接收端继续挖潜，增加距离向维度，将自适应处理从空间-时间两维(2D-STAP)扩展到空间-时间-距离三维(3D-STAP )，主要目的是抑制与距离相关的近程杂波；二是在发射端开展研究，同时发射多通道正交波形，按MIMO模式工作，将STAP理念应用于发射空时方向图的综合过程，通过联合接收和发射STAP获得更好的杂波与干扰抑制性能[13]，我们将此架构定义为MIMO STAP；三是随着环境感知技术和知识辅助技术的研究深入，全自适应认知雷达(COFAR)概念应运而生[14]，COFAR雷达包含环境实时感知、MIMO阵列、自适应发射和接收STAP等功能，智能化处理水平空前提高，是未来机载预警雷达的发展方向。

3.1路径一：由2D-STAP向3D-STAP演变

对于正侧面阵来说，杂波分布与距离无关，它不依赖距离，基本上沿着一条直线分布，即杂波谱为一条直线，相对来说这种杂波比较容易抑制，沿着“杂波脊”形成一条凹口即可有效地抑制杂波了。但是对非正侧面阵(前视阵或者斜侧阵)雷达来说，杂波谱线近似为一条椭圆(圆)曲线而不是一条直线，表现在距离多普勒图上为一条弯曲的杂波线，这严重影响了杂波回波距离平稳性，十分不利于样本训练，影响杂波抑制效果。对于非正侧面阵机载雷达来说，一般的先降维再空时自适应处理的处理方式虽然能够在远程杂波处有效形成凹口，但是对于近程杂波是无能为力的，它不能够有效地抑制近程杂波，从而严重影响目标的可检测性。近程杂波抑制是一个比较难的问题，它对目标检测性能的影响不可忽略。

针对近程杂波的形成机理，文献[4-5]有针对性提出了多种抑制方法，基本思路是利用天线俯仰上的自由度抑制与俯仰角相关的近程杂波，这就要求雷达采用全数字阵列。具体的流程：(1)先在俯仰向滤波在指定距离门形成凹口；(2)进行方位向的STAP处理，图7为3D-STAP架构原理。由于第2步与2D-STAP无异，在此仅对第1步作简要介绍。

图7　3D-STAP架构原理

以某一列为例，假设俯仰列子阵有M个阵元，需要抑制的近程杂波对应的俯仰角为φ1(参考图3)，俯仰主波束指向φ0，近程杂波的导向矢量可以写为

(6)

俯仰主波束的导向矢量为

(7)

列内自适应权矢量wel是下述最优化问题的解

(8)

式中：Rel为列子阵数据协方差矩阵。第一个条件约束近程杂波处增益为零，第二个条件约束目标方向无增益损失，根据需要也可以在其他方向(如第二个模糊距离处)增加零点约束。

利用wel对M×1的列数据向量进行滤波，就在近程杂波对应的距离上形成凹口。图8通过仿真分步演示了3D-STAP流程及其效果。

图8　3D-STAP仿真结果

3.2路径二：由RX-STAP向MIMO-STAP演变

无论2D-STAP还是3D-STAP均是在接收端进行处理，而发射端在反杂波和抗干扰方面所起的作用发挥得远远不够。雷达收发是互易的，从理论上分析，接收端STAP本质上是对多通道一个CPI内的接收脉冲幅相进行自适应加权处理。同理，如果发射端有足够的空时自由度供调节，那么完全可以将接收端STAP理念推广应用到发射端，在发射端设计出与杂波谱反向匹配的空时发射方向图预先消除部分杂波，从而与接收端STAP共同分担杂波抑制任务。MIMO阵列每个阵元发射相互正交的波形，提供了足够的发射自由度，为实现MIMO-STAP提供了可能，架构如图9所示。

图9　MIMO-STAP通用架构

图中，每个阵元与一个数字化收/发(DT/R)通道相连，DT/R发射支路负责正交波形产生、调制与放大；接收支路负责射频信号的放大、滤波与A/D变换。从N个发射阵元同时发射K个相参脉冲串, 其中N个发射阵元发射的是相互正交的波形u1,u2,…,uN，定义发射正交波形矢量为u=[u1,u2,…,uN]T，在远场发射端无法形成方向图。

设第m个接收阵元接收到的目标回波矢量为

(9)

MIMO-STAP分以下三个步骤实施：

第一步将每个阵元的接收空时数据通过匹配滤波器组(u1,u2,…,uN)进行滤波，在接收端重构N元发射阵列。设第m个接收通道重构出来的第n个发射阵列为Xmn，则

(10)

式中：conv(·,·)表示卷积。对于正交波形组，自卷积即为匹配滤波，互卷积响应很低，可以忽略不计，因此式(10)只保留了自相关项。

第二步对重构的发射阵进行TX-STAP，方法类似于常规的接收端STAP。以mDT-SAP方法为例，先通过FFT将匹配滤波后的数据变换到频域，再对N元发射阵按多普勒通道依次进行自适应滤波，综合出等效的空时发射方向图，这一过程需要针对N个接收通道依次进行，共形成NK个空时发射自适应方向图。

第三步将NK个发射空时自适应数据按常规的接收端STAP方法继续进行滤波，最后形成NK个收发双程空时自适应检测通道，在此不再赘述。

文献[14]提出了一种基于多普勒分集复用(DDMA)的MIMO-STAP结构，系统架构如图10所示，每个通道发射的波形错开一个多普勒频率，各多普勒谱线相互正交(如图10a)所示)。处理流程相对简单，利用FFT进行多普勒点频滤波即可重构发射阵，后续处理流程与图9类似。

图10　DDMA MIMO-STAP

从理论上分析，MIMO-STAP架构增加了TX-STAP环节，收发共同承担杂波与干扰抑制任务，预计将获得比RX-STAP更好的性能，具有突出的研究价值与应用前景。

3.3路径三：由MIMO STAP向CoFAR演变

STAP 或MIMO-STAP技术需要基于接收数据实时估计协方差矩阵，然后根据估计结果自适应调整空时滤波权值，从而达到最好的干扰/杂波抑制效果。实时估计协方差矩阵实际上就是对环境的实时感知，而空时滤波权值的自适应调整可以看作一种智能化的处理过程，所以STAP或MIMO-STAP从本质上已体现了实时感知及智能化的概念。

作为传感器，雷达是通过与环境、目标相互作用来获取信息的。在复杂的背景下，固定的工作模式和不变的发射波形很难取得满意的性能，这是传统雷达的不足，认知全自适应雷达(CoFAR)可以根据目标和外部环境特性智能地选择发射波形、工作方式以及资源调度方式，并且尽可能利用电磁环境和杂波环境的先验信息来提高检测能力，被誉为未来雷达的发展方向之一，图11为CoFAR系统架构[15]。CoFAR具有全自适应发射，全自适应接收、先验信息感知和控制调度功能，当然MIMO阵列不可或缺，它为认知雷达感知环境和自适应发射提供了更多的自由度。

图11　认知全自适应雷达系统架构

先验信息的主要作用如下。

(1)先验电磁环境信息。基于先验干扰地图(包括干扰频段、干扰方向、干扰类型、干扰强度等信息)，综合运用干扰频段规避、干扰空域滤波、发射反干扰波形等方法，提升干扰抑制效果。

(2)先验杂波信息。国内外机构学者已经对KA-STAP算法进行了大量的研究(具体可参阅文献[14]及其参考文献)，根据先验知识利用方式的不同，KA-STAP算法可以分为两大类：一类是利用历史数据的KA-STAP算法，另一类是利用基于DEM的杂波反演数据的KA-STAP算法，目的均是为了获得更准确的协方差估计，提高杂波抑制效果。KA-STAP的原理如下式

(11)

图12　KA-STAP原理图

需要说明的是，CoFAR是雷达未来的发展方向，目前尚处于概念和理论研究阶段，需要探索和解决的问题很多，离全系统实现尚有相当长的路要走。不过并不妨碍我们将阶段性成果先行应用，例如KA与MIMO-STAP有望先行成功，为最终真正实现CoFAR架构打下基础。

4结束语

机载预警雷达的信号处理技术正朝着精细化、多维化和智能化方向发展，雷达系统架构将更加多维、更加智能。纵观70年发展史，机载预警雷达系统架构已经经历了PD和2D-STAP两个阶段，后续有可能向3D-STAP、MIMO STAP和CoFAR路径演变；从雷达硬件的基本特征看，将会沿着单通道模拟阵系统、多通道模拟相控阵系统、全数字阵列系统和MIMO阵列系统路径演变。

我们期待，本文梳理出的系统架构和信号处理技术演变规律将对机载预警雷达的发展起到一定的指导作用。展望未来，机载预警雷达必将进入一个新的技术爆炸时代！

参 考 文 献

[1]贲德，韦传安，林幼权. 机载雷达技术[M]. 北京：电子工业出版社，2010.

BEN De, WEI Chuanan, LIN Youquan. Airborne radar technology[M]. Beijing: Publishing House of Electronic Industry Press, 2010.

[2]王永良, 彭应宁. 空时自适应信号处理[M] . 北京: 清华大学出版社, 2000: 137- 138.

WANG Yongliang, PENG Yingning. Space-time adaptive processing[M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2000: 137-138.

[3]STIMSON G W. Introduction to airborne radar[M]. Mendham: SciTech Publishing, 1998.

[4]高飞，谢文冲，王永良. 非均匀杂波环境3D-STAP方法研究[J]. 电子学报，2009，37(4)：868-872.

GAO Fei, XIE Wenchong, WANG Yongliang. Research on 3D-STAP methods in non-stationary clutter[J]. Acta Electronica Sinica，2009，37(4)：868-872.

[5]孟祥东，王彤，吴建新，等. 机载相控阵雷达近程杂波抑制的俯仰向空域自适应算法[J]. 电子与信息学报，2010，32(4)：948-952.

MENG Xiangdong, WANG Tong, WU Jianxin, et al. Elevation adaptive algorithm for short-range clutter suppression in airborne phased array radar[J]. Journal of Electronics and InformationTechnology, 2010, 32(4)：948-952.

[6]张光义，赵玉洁. 相控阵雷达技术[M]. 北京：电子工业出版社，2006.

ZHANG Guangyi, ZHAO Yujie. Phased array technology[M]. Beijing: Publishing House of Electronic Industry, 2006.

[7]张良，徐艳国. 机载预警雷达技术发展展望[J]. 现代雷达, 2015, 37(1): 1-7.

ZHANG Liang，XU Yanguo. Prospect for technology of airborne early warning radar[J]. Modern radar, 2015, 37(1): 1-7.

[8]张良, 保铮，廖桂生. 降维空时自适应处理研究[J]. 电子与信息学报，2001, 23(3): 261-267.

ZHANG Liang, BAO Zheng, LIAO Guisheng. A study of reduced-rank stap[J]. Journal of Electronics and InformationTechnology, 2001, 23(3): 261-267.

[9]WARD J. Space-time adaptive processing for airborne radar[R]. Lexington, MA: Lincoln Laboratory, 1994.

[10]GOLDSTEIN J S, REED I S. Subspace selection for partially adaptive sensor array processing[J]. IEEE Transaction on AES, 199,33(2): 988-996.

[11]GUERCI J R. Space-time adaptive processing for radar[M]. Norwood, MA: Artech House, 2003.

[12]斯科尼克. 雷达手册[M]. 3 版. 南京电子技术研究所,译. 北京: 电子工业出版社，2010.

SKOLNIK M L. Radar handbook [M]. 3rd ed. Nanjing Research Institute of Electronics Technology, translate. Beijing: Publishing House of Electronic Industry, 2010.

[13]FENNER D K, HOOVER W F. Test results of a space-time adaptive processing system for airborne early warning radar[C]// IEEE National Radar Conference. Ann Arbor, MI: IEEE Press, 1996: 88-93.

[14]GUERCI J R. Cognitive radar：the knowledge-aided fully adaptive approach[M]．Boston/London：Artech House，2010．

[15]GUERCI J R, GUERCI R M, RANAGASWAMY M, et al. CoFAR: cognitive fully adaptive radar[C]// IEEE Radar Conference. Cincinati, OH: IEEE Press, 2014: 984-989.

张良男，1966年生，研究员级高级工程师。现任中国电子科技集团公司首席专家，南京电子技术研究所首席专家。空警-2000预警机雷达总设计师，我国预警机雷达领域主要开拓者。研究方向为机载预警雷达系统设计、雷达信号与信息处理技术。

曹晨男，1974年生，研究员，博士生导师。研究方向为预警机系统总体设计。

A Study on the Evolution Way of the System Architecture

of AEW Radar

ZHANG Liang，ZHU Huan，WU Tao

(Nanjing Research Institute of Electronics Technology,Nanjing 210039, China)

Abstract：The system architecture and signal processing technology of airborne early-warning (AEW) radar promote each other and evolve generation by generation. The driving force of the signal processing evolution comes from the requirement of the system and the guideline in the building of system architecture is to achieve the core processing ability optimally. In this paper, the characteristics of AEW radar's clutter spectrum in the space-frequency domain and space-range-frequency domain are analyzed firstly. Then, the evolution history of two generation architecture-PD and STAP is summarized. At last, based on the clutter and interference rejection problem AEW radar facing, three possible evolution ways of AEW radar's system architecture in the future are proposed.

Key words：airborne early warning; radar system architecture; space time adaptive processing; multiple input multiple output; cognitive fully adaptive radar

收稿日期：2015-08-04

修订日期：2015-10-08

通信作者：张良Email：housezl@126.com

中图分类号：TN959

文献标志码：A

文章编号：1004-7859(2015)12-0011-08