基于雷达组网的隐身目标探测技术研究

郑守峰

(91851部队 葫芦岛 125001)

基于雷达组网的隐身目标探测技术研究

郑守峰

(91851部队 葫芦岛 125001)

隐身目标的常规化、普及化对预警探测系统构成了严重威胁,从体系对抗的角度,研究了低RCS目标的探测。论文提出了综合应用组网雷达系统、改善雷达检测性能和多雷达航迹先于检测等技术的反隐身方法,研究结果表明:这些技术的工程应用,可近似抵消隐身目标的RCS下降。

隐身目标; 组网雷达系统; 视频积累; 信号积累检测; 航迹先于检测

Class Number TN95

1 引言

隐身目标的常规化、普及化给独立探测的单雷达系统构成了严重威胁,也给组网程度低、体系对抗能力弱、探测手段单一的情报雷达系统带来了极大的压力。如何针对隐身目标不能全方位全频段隐身的固有局限性,积极利用现役和在研雷达资源,研究反隐身技术途径以应对隐身目标的挑战,已引起各级用户和专家学者的广泛关注。目前能够实现的反隐身技术手段主要有:

1) 体系对抗反隐身

改造提升现役雷达性能,适当添加机动性能好的现代化雷达构成组网雷达系统,初步形成体系对抗的网络,并进一步研究体系对抗的各种措施,逐步形成能对隐身目标进行搜索、跟踪的预警探测系统。

2) 频域反隐身

用于隐身的吸波材料和吸波结构主要对1GHz～20GHz频段内的电磁波产生作用,可采用工作频率在此范围以外的米波和毫米波雷达,实现频率上反隐身。

3) 改善检测性能反隐身

在役和在研雷达检测性能提高是反隐身的重要环节,通过积累改善信噪比(SNR)、减小信号处理损失、降低检测门限、实现多雷达扫描间检测等都是提高低RCS目标发现概率的有效手段。

已经实现和正在研究中的其他反隐身方法和手段,如自适应极化雷达、高空预警机等都可以归于体系对抗,实际上反隐身手段应该是各种方法的综合应用。任何一种成功设计的隐身目标相对常规目标来说,其本质是减小了RCS,这给雷达检测带来了难度,解决低RCS目标检测的雷达设计应引起高度重视。

本文解决隐身目标探测的思路为

1) 按探测任务需求构成组网雷达系统,保证至少有一部雷达能够对从任何方向来袭的隐身目标在鼻锥方向的水平±45°,垂直±30°以外的区域进行照射,形成多重覆盖、多视角探测系统;

2) 对现役雷达进行相参和非相参积累改造,降低自动检测门限,提升其检测性能,改善雷达对低RCS目标检测的灵敏度;

3) 采用多雷达航迹先于检测技术,合理提高各雷达的发现概率,利用多雷达扫描间的关联,滤除虚警及杂波,改善对目标的发现能力。

本文还分析了多雷达信号积累的可能性,分析结果认为:多雷达信号非相参积累的SNR随着积累数的增长改善并不显著,发现目标的能力提升有限;而相参积累的效果较好,特别是在超宽带处理用于目标识别方面的研究很有价值,但设备复杂度和技术难度都增大很多。文章最后得出结论:采用上述各种方法后,对隐身目标的检测性能接近隐身前水平。

2 组网雷达系统的设计思路

2.1 组网雷达的反隐身性能

隐身飞机整形设计主要针对易受攻击的正前方鼻锥方向的水平±45°,垂直±30°的单基地雷达,在这个方向上目标的雷达散射截面积(RCS)缩减了10dB～30dB;而在其他方向上的RCS减小不多,这种设计使得隐身飞机并非是完全“看不见的”,而是给雷达探测留有空间窗口;吸波材料涂层和吸波结构主要对1GHz～20GHz频段内的微波发生作用,这种特点给雷达探测留下了频率窗口。组网雷达系统正是利用这种原理,采用多雷达以不同频率从不同角度照射隐身目标,使处于网络范围内的隐身目标可被多部雷达探测到,提高了雷达对隐身目标的发现概率。因此雷达组网是实现反隐身的有效途径。

2.2 反隐身对组网雷达系统部署的要求

假设雷达网由N部雷达D1,D2,…,DN组成,对应的工作频率为(f1,f2,…,fN),以中心站为坐标原点,建立地面直角坐标系,雷达部署位置分别为o1(x1,y1),o2(x2,y2),…,oN(xN,yN),目标T的位置坐标为oT(xT,yT),目标飞行的航向为θ0,俯仰角为φ,如图1所示。

其中θ1,θ2,…,θN分别为雷达对目标的照射角θi=θ(θ0,oi(xi,yi)),假设雷达i的目标反射截面积为RCS(i),则有

RCS(i)=f(θ0,θi,φ,fi)

(1)

假设雷达i对目标的发现概率为Pd(i),则有

Pd(i)=g(θ0,θi,φ,fi,Ri)

(2)

其中:Ri为雷达i与目标的距离,σ为目标的RCS,由式(1)计算。

则雷达组网后对目标的发现概率为

=F(θ0,θi,φ,fi,Ri)

(3)

要使雷达网能发现其覆盖范围内的任意位置出现的以任意方式飞行的隐身目标,即雷达网对目标的探测有目标的飞行方式无关,同时雷达网总至少有一部雷达对目标的发现概率大于发现概率的门限值δ,需满足下面的条件：

(4)

如果式(4)有解,则通过资源的优化配置可实现组网雷达系统对任何方向来袭隐身目标的探测;如果式(4)无解,则不能直接通过现有雷达资源的配置达到全局最优的反隐身效果,这种情况下,一方面在工程上,可以通过现有资源的合理配置,达到在现有资源条件下的局部最优反隐身性能;另一方面由式(4)可以发现,组网雷达系统对隐身目标的发现概率受单雷达的检测性能的制约,因此通过改善单雷达的检测性能可以使组网雷达系统对隐身目标的探测能力进一步提高。

3 改善单雷达的积累检测性能

单雷达相参积累检测方法很多,这里以动目标检测(MTD)为例,处理示意如图2所示。

图2中对消处理能抑制固定杂波,并降低多普勒滤波所需的动态范围;多普勒滤波完成相参脉冲串的匹配滤波,利用回波脉冲的相参性而进行相参积累;自适应门限是由同一滤波器的左右相邻16个距离单元输出求和得到统计平均值,再由虚警概率的要求,将各个门限乘上相应的常数而确定。零通道处理用于检测切向运动目标,在动目标检测系统中用杂波图作为门限来检测零多普勒频率的切向目标。

动目标检测系统的灵敏度提高主要受积累单元数有限的自适应门限的制约,带来的积累检测损失较大。为避免由此带来的影响,工程设计采用由杂波图选择:杂波区选择相参积累检测;其他区域选择非相参积累检测器。因为杂波区离雷达较近,目标信噪比较强,对检测器的灵敏度要求不是很苛刻;而非杂波区选用双门限检测器,典型代表为二进制滑窗检测器。这种检测器电路简单,工程上易于实现且抗异步干扰性能好,但检测损失比双极点和最佳检测器大2dB以上。为减小检测损失,这里介绍一种工程上可以实现的视频积累检测器。

视频积累属于非相参积累,其实现原理为:对雷达探测的视频回波信号采取多级存贮、逐级抽头的方法实现信号延时,延时的级数与积累次数相同,对逐级抽头的信号按给定的权系数相乘并累加,则可实现积累。表达式为

(5)

式中:αi为权系数,由雷达水平波瓣形状决定;Tr为脉冲重复周期;N为3dB水平波瓣内脉冲个数;ui(t-iTr)为水平波瓣距离剖面的回波幅度值。

相关文献[3～4]已证明:按上式完成的积累器,是视频脉冲串的匹配滤波器。工程上为实现方便,一般近似取a1=a2=…=an=1。比按波瓣形状产生加权系数,积累损失增加了0.3dB左右,但降低了运算的复杂度。

以积累器为核心构成视频积累自动检测器如图3所示。

用视频积累自动检测器改造雷达系统的双门限二进制滑窗检测器,可改善对低RCS目标和机动目标的检测性能,减小检测损失2dB左右,相当于雷达发现距离增加12%。

工程上,可把由虚警概率决定的自动检测门限VT设计成由数据处理设备或数据融合中心按需要调整,以便进一步提高检测概率。下面介绍的多雷达航迹先于检测技术,就是通过调整各雷达的自动检测门限改善对隐身目标的检测。

4 组网雷达航迹先于检测技术

相参与非相参积累都只是解决单次扫描脉冲串之间的积累,利用多次扫描信息进行帧间积累,降低对单次扫描SNR要求,可以改善低RCS目标的发现能力。在组网雷达系统可以使用航迹先于检测(Trace Before Detection,TBD)技术实现扫描间积累。从关联算法的角度来说,多雷达的TBD比单雷达TBD还容易实现,因为多雷达点迹数据率比单雷达的点迹数据率要高,所需关联范围小,点迹处理的复杂度要低一些。

单雷达TBD方法原理为:按前面介绍的视频积累方法对雷达回波信号进行积累,由于参加积累的雷达视频回波均为统计独立,由中心极限定理知:积累的和信号概率密度函数接近正态分布[5]。假设积累后的变量为y,只有噪声和信号加噪声情况下的概率密度函数分别为P(y/0)、P(y/s),如图4所示。

雷达自动检测系统按纽曼-皮尔逊准则确定门限,即在给定的虚警概率下,按检测概率最大设置自动检测门限。假设检测门限为VT,这时虚警概率Pf与检测概率Pd分别表示为

(6)

(7)

工程应用中,一般按虚警概率Pf=10-6计算一定时间内虚警的数目,调整门限VT使之符合虚警数要求,此时发现概率最大。TBD技术要求:在系统能够承受并能处理的虚警范围内,调整检测门限VT,使检测概率尽可能大,所产生的虚警通过帧间相关滤除,而目标由帧间相关准则M/N进行检测。

多雷达TBD技术为:按系统处理能力合理设计各雷达自动检测门限,按时间对点迹数据进行排序,若对N次多雷达扫描,收到同一目标的点迹为M次或M次以上,则判断目标存在并起始跟踪。

在单雷达情况下,虚警概率可增大1～2个数量级,考虑到虚警的随机性,目标在扫描之间的相关性,通过数据处理算法,可滤除虚警点迹。检测门限越低,虚警越大,检测概率越大,越有利于低RCS目标的检测,但受通信链路的容量、点迹关联处理复杂度限制。通过雷达目标模拟器与数据处理设备的试验表明:在相同的检测概率条件下,使用TBD方法,SNR的改善大于5dB。

通过分析:多雷达的TBD技术使用其总体效果应优于单雷达情况。工程实现主要难点为:时间基准与点迹数据的实时性;各雷达空间定位准确度与坐标变换误差;各雷达的基准正北和方位误差的校正;各雷达系统误差及校正;各雷达的天线抖动误差估计及校正等[6]。

5 组网雷达信号积累检测

组网雷达信号积累分为相参与非相参两种,积累的雷达方程为

(8)

式中:N为可同时照射目标的雷达数目;M为雷达水平波瓣3dB宽度内脉冲数目,这里假设N部雷达脉冲数目均相同;aij为由第i部雷达水平波束形状决定的积累加权系数;σi为第i部雷达从不同视角照射的目标RCS;Ri为第i部雷达从不同视角观测目标的距离;Ki为单雷达方程中的其他参数。

由此看来,用非相参积累来处理组网雷达信号积累检测,其效果不会随脉冲数增加而明显改善;而用相参积累来解决组网雷达信号集中检测的工程应用问题,尚有不少难题需要解决[7]。故采用多雷达TBD技术实现组网雷达的集中检测,应是工程实现与实际效果方面的最佳折中方案。

6 结语

根据有关资料[8～9],F-117A在前视方向的RCS下降约22dB,而其他方向平均下降低于9dB。组网雷达系统通过多角度的有效观测,实际上隐身目标的RCS下降仅为9dB,经采取改善单雷达积累检测性能获得2dB得益[10],组网雷达的TBD技术获得5dB得益,累计隐身目标的RCS仅下降2dB。因此,基于组网雷达系统、改善雷达检测性能和多雷达航迹先于检测等技术的综合应用,可近似抵消隐身技术的作用。

[1] David S. Alberts, Join J. Garstha, Richard E. Hayes, et al. Understanding Information Age Warfare[J]. CCRP Publications,2001,8:3-4.

[2] M. Skolnik. Opportunities in radar — 2002 Electronics & Communication engineering Journal[J]. Dec,2002:10-11.

[3] M.I.斯科尔尼克.雷达系统导论[M].林茂庸,等译.北京:国防工业出版社,1992.

[4] 丁鹭飞.雷达原理[M].第三版.西安:西安电子科技大学出版社,2002.

[5] 何国瑜,王振容.隐身飞机雷达目标特性初探[J].现代雷达,1992,6:12-16.

[6] 杨志,王国宏,张树发.雷达组网反隐身技术途径探讨[J].电子对抗,1997,4:12-19.

[7] 陆祥君.单基地雷达组网反隐身的理论计算和实验设想[J].现代雷达,1997,10:14-22.

[8] 戴筠.雷达组网反隐身技术可行性探讨[J].现代雷达,1998,6:10-13.

[9] 阙渭焰.一种用雷达组网反隐身系统的目标跟踪方法[J].现代雷达,1999,4:30-32.

[10] 梅晓春.雷达数据处理分系统设计考虑[C]//第八届全国雷达学术年会论文集,2002,11:737-742.

Detection Technology for the Stealth Target Based on the Netted Radars System

ZHENG Shoufeng

(No. 91851 Troops of PLA, Huludao 125001)

As the routinization and diffusiveness of stealth targets brings serious threatening to the early warning detection system, the detection of low RCS targets will be studied from the aspect of system countermeasure. This paper brings forward the anti-stealth way that synthetically applies the technologies such as the netted radars system, improving the radar’s detection performance and multi-radar’s trace before detection. The analyses indicate that the engineering application of these technologies can almost counteract the RCS decline of the stealth targets.

stealth target, netted radars system, video accumulate, signal accumulate detection, trace before detection

2016年8月16日,

2016年9月23日

郑守峰,男,助理工程师,研究方向:雷达工程及靶弹控制技术。

TN95

10.3969/j.issn.1672-9730.2017.02.004