低截获概率雷达信号侦察技术

胡新宇，张铁军，王 昀

（1.中国航天科工集团8511 研究所，江苏 南京210007；2.陆军装备部驻上海地区航空军事代表室，上海200000）

0 引言

电子侦察系统用于截获敌方辐射源发出的电磁信号，并对其进行识别、分析和定位，完成对战场电磁环境态势的感知，具有抗打击能力强、作用范围广、隐蔽性高等优势，是现代军事侦察不可缺少的重要手段。随着雷达技术的不断发展，各国都在使用大量采用了低截获概率（LPI）技术体制的雷达设备，其特点是采用低功率、大带宽、大时宽、复杂调制等手段，使得传统的电子侦察系统难以对其进行感知。

针对LPI 雷达的信号特点，本文提出了一种低截获概率雷达信号侦察技术，通过采用多维联合相干处理、高分辨率检测处理、实时脉内调制分析、多维参数联合分选等技术，可有效提升对LPI 雷达信号的侦收、检测及识别水平，增强电子侦察系统对LPI 雷达信号的感知能力。

1 工作流程

LPI 雷达信号侦察技术流程图如图1 所示。

图1 LPI 雷达信号侦察技术流程图

1)多维联合相干处理：对信号分别进行频域、空域的相干处理，增加检测信号时的处理增益，提高系统对LPI 雷达信号的侦收能力。

2)高分辨率检测处理：采用多重信号分类（MUSIC）处理算法，通过对输入信号进行相干矩阵的计算，并进行特征值分解，得到分别对应于信号和噪声的特征值幅度值，然后分析特征值以提高信号的分辨率。

3)实时脉内调制分析：通过求解LPI 信号的相位差分，实时进行脉内识别处理，获取LPI 信号的脉内调制信息。

4)多维参数联合分选：依据测量获得的辐射源信号的多维参数（载频、脉宽、角度、脉内信息等参数），实现对具有少量脉冲的LPI 雷达信号进行有效分选处理。

2 多维联合相干处理

LPI 雷达通过采用功率管理等手段，限制发射功率，使其恰好能满足对一定距离/雷达截面积条件下的探测需求，降低信号被截获概率。为了满足对LPI雷达信号的侦收需求，采用基于DBF 体制的多维联合相关处理方案，可有效提升系统对微弱信号的侦收能力。其中侦察天线阵采用采用二维（方位、俯仰维）面阵布局，具体布阵示意图如图2 所示。

图2 阵列天线布阵示意图

图2 中，D 为两个相邻天线单元之间的间距（λmin/2≤D≤λmin，λmin为所需侦收电磁信号的最短波长）；M为方位维天线单元的个数；N 为俯仰维天线单元的个数。

多维联合相干处理技术算法流程如图3 所示。

多维联合相干处理技术对信号分别进行频率维、方位维、俯仰维的相干处理，增加了检测信号时的处理增益，提高了系统灵敏度。

3 高分辨率检测处理

在战场电磁环境中，不同辐射源信号的时域、空域、频域参数都有可能发生重叠，如果存在同时到达的多个信号，且参数（频率、方位）的差值小于信道化分辨率，则此时信道化算法难以区分，会造成漏批、增批现象。如果想要使用信道化算法区分同时到达信号，则需要减小相应的信道化分辨率。而频率信道化的分辨率取决于信号脉冲宽度，空域信道化的分辨率取决于天线阵单元的数目，都受到一定的物理限制。

本文采用基于多重信号分类（MUSIC）的高分辨率技术，通过对输入信号进行相干矩阵的计算，并进行特征值分解，得到分别对应于信号和噪声的特征值幅度值，然后分析特征值以提高信号的分辨率。该技术利用有限的数据长度获得较高的分辨率，可以一定程度地突破信号的脉冲宽度和天线阵单元数目的限制，具体流程图如图4 所示。

图3 多维联合相干处理技术流程图

图4 高分辨率检测处理流程图

1）选择阶数

选择的相关矩阵阶数越大，算法能够达到的分辨率越高，同时实现算法的计算复杂度也越大，所以应选择能够满足信号分辨率需要的最小阶数。最小阶数一般由所需要分辨的信号个数决定，计算公式如下所示：

式中，M 为相关矩阵最小阶数；N 为需要分辨出的信号个数。

2）构建相关矩阵

选择信号延时，信号延时如果选择的不合适，也会对信号分辨率造成影响。然后根据所选择信号延时和阶数构建相关矩阵，计算公式如下所示：

式中，i 为相关矩阵的行坐标；j 为相关矩阵的列坐标；Xp为延时为p 的信号；Xq为延时为q 的信号。

3)特征值分解

计算出相关矩阵的特征值，其中特征值的幅值大小代表信号的相关性。由于噪声的相关性小，所以代表噪声的特征值较小，而信号的相关性较大，所以代表信号的特征值也较大。

4)确定信号个数

分析特征值以确定信号的个数，其中主要的分析方法有以下3种：特征值门限法，信号个数由超过门限的特征值个数确定；Akaikew 信息准则法(AIC)，信号个数由使AIC 准则最小的值确定；最小描述长度准则法(MDL)，信号个数由使MDL 准则最小的值确定。

4 实时脉内调制分析

LPI 雷达通过采用脉冲压缩技术，获得大带宽、大时宽信号，可有效减少发射信号功率，降低信号被截获概率。为了实现脉冲压缩，LPI 辐射源使用了大量复杂调制技术。本文通过求解LPI 信号的相位差分，实时进行脉内识别处理，获取LPI 信号的脉内调制信息，具体流程图如图5 所示。

图5 实时脉内识别处理流程图

LPI 辐射源一般采用调频、调相实现脉冲压缩，所以LPI 辐射源信号的数字表达式为：

式中,ω(n)为频率调制，θ(n)为相位调制，同时由于频率与相位有着一定的关系，可将式(3)改写为：

式中，A 为幅度，ωc为角频率，φ(n)为相位。所以有：

获得同相和正交2 个分量后，通过求解出相位差分mn，可对各种调制样式进行解调：

5 多维参数联合分选

LPI 辐射源一般每发射一个信号，就会改变其频率、功率等信号参数，因此往往没有2 个发射脉冲是相同的，传统的信号分选技术很难适应。本文采用多维参数联合分选技术，根据测量获得的角度、脉宽、载频、脉内调制等多维信号参数，采用已知辐射源分选、未知辐射源分选等处理手段，联合实现对辐射源信号的分选识别，提升对LPI 辐射源信号的识别能力，具体流程图如图6 所示。

图6 多维参数联合分选流程图

1）首先，利用先验知识快速地将已知雷达信号从原始全脉冲信息中挑选出来，并利用分选完成的样本稀释原始全脉冲信号，减轻未知复杂体制雷达信号与少量脉冲信息分选的压力：

①将角度、脉宽、载频、脉内调制等多维参数，按照一定的精度要求，划为不同的区间，从而形成一个多维参数空间。

②采用多维参数关联比较，实现对所有已知辐射源信号参数的比较，完成信号提取。

③完成信号稀释，并输出已知分选处理结果和剩余脉冲信号。

2)其次，对剩余脉冲进行未知信号分选处理，提取辐射源信号，具体步骤如下：

①对剩余脉冲信号，按照角度、脉宽、载频、脉内调制等多维参数，采用基于网格密度的聚类处理算法，使具有相同特征的脉冲形成不同分类。

②对不同分类信号，进行信号变化规律统计分析，根据分析规律进行信号搜索，提取该型号信号脉冲。

③对提取出的信号脉冲进行统计处理，生成雷达辐射源描述字。

3）最后，通过和批处理，减少辐射源漏批、增批现象，提升信号分选结果的置信度，并将生产的辐射源描述字补充加载到雷达数据库，为后续的分选处理提供依据。

6 结束语

传统的电子侦察系统对LPI 雷达的感知能力有限，难以应对具有日益复杂的战场电磁环境。针对低截获概率雷达的信号特征，本文研究了低截获概率雷达信号侦察技术，能够有效提升对低截获概率雷达信号的侦收、检测及识别水平，提高系统对低截获概率雷达信号的感知能力。