一种雷达辐射源目标数据统计与分析方法

章 碧，王任中，周文忠

(中国船舶集团有限公司第八研究院，南京 211153)

0 引 言

电子情报是从感兴趣的信号截获中获得的信息[1]。为了获取电子情报，不仅可以通过实时地进行目标数据分析获取实时情报，还可以考虑对已侦收的大量历史目标数据进行数据统计与分析，即通过一种数据挖掘方法获取历史电子情报。随着雷达辐射源目标侦测系统的持续运行，侦测到的雷达辐射源目标信息的数量会不断累加。从这些目标的历史信息中如何筛选出需加以关注的目标，并获取这些目标的目标特性和活动规律用以辅助侦测，是一个十分值得研究的课题。本文针对雷达辐射源目标信息关键特征，如载频值、重复周期值、脉宽值、脉内调制参数，以及辐射源目标的识别结果和定位结果，设计了一种有效的统计与分析方法，得出目标特性和活动规律，进而掌握侦测范围内目标的整体活动态势并指导进行目标的精准侦测。

1 雷达辐射源目标数据关键特征

数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识[2]。对雷达辐射源目标数据进行数据挖掘的目的是由目标数据构建的数据仓库里提取知识，必须对数据本身进行研究，从雷达辐射源目标数据中如何提取数据，以及能挖掘到哪些知识。雷达辐射源目标数据是雷达辐射源目标中各种特征参数的集合。这些描述雷达辐射源目标的参数可以分为关键特征参数和非关键特征参数。雷达辐射源目标参数中，关键特征参数包括批号、截获时间、来源、方位、连续波标识、载频值、重复周期值、脉宽值、脉内调制参数、幅度、定位经纬度、雷达型号、雷达平台和截获次数。为了从大量杂乱无章的雷达辐射源目标信息中筛选出有效目标，必须针对雷达辐射源目标信息中的关键特征参数进行有效的统计和分析。

对雷达辐射源目标数据进行关键特征参数统计的目的是掌握雷达目标数据在关键特征参数上的分布特点，进而用于指导对目标进行更精细地统计与分析。由于雷达辐射源目标信号特征的差异、目标定位和识别能力的限制，不同雷达辐射源目标关键参数中存在一些共有参数和一些特有参数。共有参数如批号、截获时间、截获设备、方位、载频值、重复周期值、脉宽值、幅度和截获次数。特有参数如脉内调制参数、定位经纬度和雷达型号。特有参数是关键特征中最值得关注的部分。

2 雷达辐射源目标数据统计

在设计雷达辐射源目标数据统计方法时要考虑到雷达辐射源侦测系统工作的时间段、空间范围、平台类型、侦测能力界限(如侦测频段、灵敏度等)等各个不同的要素。在此基础上，如何对各种不同的关键特征进行统计，则需要更进一步地深化和细化。

为了对雷达辐射源目标数据进行有效地统计，首先要从雷达辐射源侦测系统的工作历史中获取必要的信息，包括系统的开关机时间、侦测频段设置、系统载体为固定平台还是移动平台、系统侦测扫描范围和侦测距离。例如，某固定站在某段时间内处于工作状态，侦测频段为L波段，扫描范围为环扫360°，系统可侦测距离为xkm。那么，在对该系统侦收到的雷达辐射源目标信息进行统计时可以针对性地选定工作时间段、侦测频段、扫描范围和定位距离。

在选定统计范围后，进一步对该范围内的雷达辐射源目标数据进行某些关键特征的统计。对于关键特征中的共有特征，这里以目标载频值为例，可以将载频值分成多个等分段，统计每个分段里目标的数量，从而得到该范围内雷达辐射源目标的载频分布特征，为进一步缩小范围进行更精细的统计提供依据，如图1所示。

与关键特征中的共有特征相对的是特有特征。对这些具有特有特征的雷达辐射源目标进行时间和空间

图1 频段统计图

上统计十分必要。并非所有雷达辐射源目标都能被识别，而一旦有些目标被识别为某型雷达，那么对所有被识别的雷达辐射源目标进行统计对于了解侦测系统周边电磁环境极具价值。统计已识别雷达的总批次和识别次数如图2所示。

图2 识别目标统计图

当然，除了雷达辐射源目标数据所描述的关键特征外，其他一些无关于目标特征的参数，例如目标在一定时间范围内的总截获次数，也可以作为统计的依据，如图3所示。

图3 总截获次数统计图

3 雷达辐射源目标数据分析

雷达辐射源目标数据分析方法的设计应结合雷达辐射侦测系统自身平台特征、工作历史、侦测能力、电磁环境和当时的情报信息。根据分析的目的，如筛选出特定参数特征的目标或者情报内重点关注的目标，在对雷达辐射源进行统计之后，将对不同的统计结果进行分析，从而得出这些目标的特性或者活动规律。例如，对于某一固定的雷达辐射源侦测系统，参考其工作地区的电磁环境，结合当时的情报信息，根据其工作历史(在某一时间段内侦测某一扫描方位段中某一频段的雷达辐射源信息)，统计这些侦收到的雷达辐射源信息中目标截获时间和目标方位的关系，进而总结其活动特征。

为了系统性地对雷达辐射源目标数据进行分析，可以分为以下4个部分：

(1) 确定雷达辐射源侦测系统属于固定站还是移动站，侦测范围内的地理环境特点、侦测系统自身侦测能力和已知的电磁环境特征。

(2) 查询待分析时间段内雷达辐射源侦测系统工作历史和相关情报信息，根据数据分析的目的来确定统计的内容。例如，为了筛选情报信息中的特定目标，对某些辐射源的关键特征参数进行统计，根据不同的统计结果最后得出相应的结论。

(3) 对一段时间内侦收的雷达辐射源目标数据进行相关统计。根据统计结果设置目标数据的查询条件，进一步查询出每一批雷达辐射源目标数据，再通过数据列表、参数坐标图和电子地图相结合的方式判断该批目标在该段时间内的活动规律，如图4、5、6所示。

(4) 综合各种目标的活动规律，进一步总结出该段时间内目标综合态势。

图4 数据列表图

图5 参数坐标图

图6 电子地图测向方位示意图

4 雷达辐射源目标数据统计与分析方法的拓展

对雷达辐射源目标数据统计与分析方法的拓展可以分为以下4个方面：

(1) 对于特殊的雷达辐射源目标，对其特殊的特征参数进行统计，并根据统计结果分析其活动规律。

(2) 统计与分析方法在时间、空间甚至其他更多维度上进行拓展，例如对某一长时间段(如3个月)内每天某个时间段在某片区域内一些目标进行统计与分析。

(3) 由对单一雷达辐射源侦测系统到对多个雷达辐射源侦测系统侦收到的目标数据进行统计和分析，进行系统间的多源信息融合。[3]

(4) 统计与分析方法的智能化。

一些特殊的雷达辐射源目标存在十分独特的特征参数，可以单独地进行统计与分析方法的设计。将这些统计与分析方法分别生成一个个的工具包，不断地加以丰富以至于形成工具集，结合系统工作方式、电磁环境特征和其他电子情报，选取相关的工具包进行雷达辐射源目标数据统计与分析。

雷达辐射源目标活动规律的获取往往不是能在短时间和狭小区域内统计分析得出的，而是从长时间大区域内累积的大量数据中获得，甚至需要结合其他维度来进行统计与分析，例如目标截获次数和识别批次等。

将多个雷达辐射源侦测系统侦收到的目标数据进行整合，构建一套大数据系统，不仅能进行多个单一系统目标数据的统计和分析，而且能够进行系统间目标交叉定位、数据融合等更多方面的数据处理。随着数据量的增大，以及数据处理算法能力的延伸，目标统计和分析结果更加丰富并且可靠。

将辐射源目标数据统计与分析方法进行智能化升级，自动进行雷达辐射源目标数据的统计与分析，使得系统能自动进行情报分析，生成系统工作日志、信号情报日志和侦察综合报告，以辅助对雷达辐射源目标进行精准侦测。

5 结束语

本文介绍的辐射源目标统计与分析方法，即通过查询辐射源侦测系统中相关的历史目标数据，并利用特征参数统计、参数坐标图和电子地图相结合的方式进行数据分析，能够对目标历史数据进行有的地统计与分析，在实际应用中达到了一定的效果，为后续的统计分析方法的拓展提供了基础。