一种雷达源信号分选检测方法

钱剑勋

摘要：本文针对雷达在完成自身目标探测功能的同时，兼顾监视周边频谱态势感知时如何在有限资源及时间内实时多源交织信号的分选问题，研究了一种雷达源信号分选检测方法，并开展了外场试验验证。首先，阐述了雷达源信号监测的方法。然后基于雷达信号的相关性和和噪声随机性，提出了动态聚类的分析方法实现雷达脉冲流的预分选，并用脉冲信号多个参数的加权欧几里德距离来表征雷达脉冲信号参数之间的几何距离，在工程应用上利用递推算法的小运算量实现实时计算。最后，构建试验系统并给出探测试验结果。结果表明：动态聚类的分析方法及相关算法具备可行性及实时性。

关键词：雷达信号分选;累积相关算法;动态聚类

中图分类号：TP311    文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）17-0292-04

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1 引言

在现代电磁空间信息战中谁能够掌握电磁信号的控制权和战场雷达信号态势，谁就能充分发挥武器装备的作战效能。现代雷达目标探测的功能越来越多，作为大功率孔径的传感器，雷达全方位的空域覆盖范围可以达到几百上千公里，雷达只具有单一目标探测功能是对资源的巨大浪费。因此，雷达装备在满足常规战术技术指标的要求下，还应具有气象感知、电子干扰、电子侦察及通信等功能。本文就雷达对目标探测和工作重频较高，占用资源较多的情况下，如何有效、实时、高可靠地實现周边环境频谱态势感知（信号监测及分选）。雷达辐射源信号分析和识别的基础和前提是对截获的密集交错信号进行分选[1]，只有将属于每一部雷达的脉冲分选出来，才能对雷达辐射源相关的参数进行精准的估计。

2 信号检测方法

2.1雷达信号检测技术

累积相关算法主要适用于低信噪比雷达信号的检测。该算法利用信号的自身相关性和噪声的随机性等特点来实现对低信噪比雷达信号的检测。这种算法工程实现计算量小，复杂度低，主要通过递推运算，每次运算只需要一次复乘和两次复加，就可以实现对雷达信号的实时检测。累积相关算法有如下优点：

（1） 有效性。累积相关算法能够准确有效地检测出低信噪比信号。

（2） 实时性。累积相关算法复杂度低，每计算一个新值仅需一次复乘和两次复加，运算简单，工程实现容易，可以实现对信号的实时检测。

（3） 检测低信噪比信号。累积相关算法可以通过改变累积长度改善输出信噪比，检测概率随着信噪比的增加而增大。

（4） 能够根据检测包络测量脉冲的相关参数。累积相关函数与累积长度、脉冲宽度有关，累积包络输出的起点位于脉冲的上升沿处，终点位于脉冲下降沿处，根据包络由此可以估计出脉冲的到达时间和截止时间，相应地，由累积相关输出的终点减去起点即可得出脉冲宽度，从而实现脉冲到达时间、脉冲宽度的测量。

2.2 雷达信号分选技术

雷达信号分选是在侦察到的杂乱无章的雷达脉冲中将属于各个雷达的脉冲从脉冲流中分选出来，并对属于每部雷达的信号参数进行估计的技术[2]。雷达信号分选能准确识别出空间中各种不同的雷达信号特征，并将分选结果放入数据库中。以便后期做进一步的处理，如电子干扰、定位、跟踪等，雷达信号分选是电子对抗中的一个重要环节。雷达信号分选主要利用雷达脉冲参数等特征进行分选，雷达信号分选的普遍做法是首先利用单个或多个脉冲描述字（PDW）等信息进行预分选，以实现对脉冲流的稀释，然后再利用脉冲重复周期（PRI）信息进行主分选，获得每部雷达的脉冲重复周期。最后，通过对脉冲重复周期进行脉冲检索，将属于某一部雷达的脉冲从侦察到的脉冲流中分离出来。

3 信号检测实现

3.1 实现原理

假设接收到的含噪雷达信号为

式中，[s（k）]为信号，[n（k）]为噪声。

根据累积相关算法的定义，相关函数为

式中，[N]为累积的长度。

比较[r（k）]与[r（k-1）]可以发现

从上式可以看出，采用递推运算，每计算一个新的[r（k）]仅需一次复乘和两次复加，运算简单，易于实时处理。

若[w（i）]为均值为[0]，方差为[σ2N]的复高斯白噪声，[s（i）]为单频信号，则[x（i）]为式中，

3.2 雷达信号分选过程

RF和PW的联合分选有两种实现方式：一种是将RF、PW分别按照一定的精度要求进行分选[3];另一种是采用动态聚类[4]的方法。这里，采用动态聚类方法实现雷达信号脉冲流的预分选。

一个雷达脉冲信号是否属于某一个雷达辐射源，可以采用脉冲信号参数的加权欧几里德距离来表征雷达脉冲信号参数之间的几何距离[5]：

根据上面的分析，动态聚类算法的实现步骤如下：

（7）将类中元素个数小于5的类归并到邻近类中，完成整个聚类过程。

4 实际数据采集分析结果

下面对实际采集到的某雷达信号进行累积相关算法处理。采集到的雷达信号脉宽大约为13μs，带宽B为6MHz，脉冲重复频率PRF为300Hz，采样频率f为30MHz。信号的时域波形以及累积相关输出如图1所示，其中累积长度N为400。从时域波形可以看出，该雷达信号信噪比较强，可以直接从时域观察到雷达脉冲信号的存在。

从时域波形图与累积相关输出结果图可以发现，经过累积相关之后，输出信噪比得到了极大的改善。可见，在每个脉冲出现时，累积相关函数将会出现峰值，累积相关峰的终点始终位于脉冲下降沿处，即脉冲的截止时间，当累积长度等于脉冲宽度时，相关峰位于脉冲起始时间处。由此证明了算法能够准确有效地检测出雷达信号。

对于实际采集到的第二组某雷达信号，同样采用累积长度N为400进行累积相关处理。信号的时域波形图以及累积相关输出结果图如图2所示。由时域波形图可以看出，该雷达信号较弱，完全淹没在了噪声中，从时域上没法观察脉冲信号的存在。

从上图可以发现，经过累积相关之后，累积相关函数出现了相关峰，因此该算法可以实现低信噪比雷达信号的检测。根据检测包络能测量出雷达脉冲到达时间、脉冲宽度等参数。

下图为在两/三个脉冲相互交错的情况下，不同最大抖动量下的分选成功率的仿真图，从图中我们可以看出最大抖动量≤0.15时，分选成功率≥0.8，证明该算法确实具有较好的可用性。

5 结束语

本文从电子对抗侦察中雷达信号的检测、分选的原理，技术实现的途径，工程实现的算法三方面构建了雷达辐射源的信号处理流程及实现过程。后续的实际试验系统的数据采集分析验证此方法的正确性。本文对雷达辅助功能的频谱态势感知的工程应用具有重要的参考价值。

参考文献：

[1] X. L. Zhang. The research of sorting method for AEGIS system signal based on fuzzy      clustering[P].China，patent for              invention，CN102749616A， October 24， 2012，5-18

[2] Ata'A A W， Abdullah S N. Deinterleaving of radar signals and PRF identification algorithms[J].Iet Radar Sonar Navigation， 2007， 1（5）：340-347.

[3] 李合生， 韓宇， 蔡英武，等. 雷达信号分选关键技术研究综述[J]. 系统工程与电子技术， 2005， 27（12）：2035-2040.

[4] Z. W. Zhu. Clustering Sorting Method of Radar Signals[J]. Electronic Warfare， 2005， 105（6）： 6-10.

[5] 董旭， 魏振军. 一种加权欧几里德距离聚类方法. 信息工程大学学报， 2005， 6（1）：23-25.

【通联编辑：闻翔军】