海上编队舰载雷达协同探测技术研究

闫明松，魏旭鸿

(1.海装上海局，上海 201206；2.中国船舶工业集团公司第七○八研究所，上海 200011)

0 引 言

长期以来，舰船编队作战已成为世界各国海军常用的作战方式[1-3]，因为受地球曲率的影响，单舰的通视距离和打击范围受限，在面临超视距攻击、多批次攻击的情况下无法有效应对而成为“活靶子”。

现代水面舰船的警戒搜索、目标跟踪、制导、气象探测等任务主要依赖雷达系统，雷达系统作为对空对海探测中最重要的传感器，率先发现便可先发制人，性能优劣已成为决定现代海战胜负的主要因素。对于舰船编队而言，雷达系统换代升级的周期长、成本高，故世界各国高度重视现有雷达系统的效能提升。协同探测作为突破口[4-6]，从20世纪后期开始逐步成为海军领域的重要研究方向。

雷达系统通过协同探测不仅解决了单部雷达受地球曲率影响而探测视距受限的问题，同时可以实现舰船超视距协调制导。事实上，当前的协同探测技术研究不仅要满足扩大探测范围或覆盖空域，而且要通过信息交互和合作协同实现资源的合理规划和调度。

在现代海洋作战环境下，困扰舰载雷达系统使用的主要因素为低空多路径盲区、电磁干扰、雷达截面(RCS)极小的隐身目标、多目标多层级袭击等[7-8]。雷达通过网络化部署进行协同探测，每部雷达作为一个网络节点，通过节点之间的信息交互实现友好合作，共同完成探测任务。因此，舰船编队协同探测的过程可简单描述为：将各个雷达系统按照一定的方式进行组合，充分利用它们不同维度的探测信息，进行信息融合处理，提高在抗电磁干扰、目标检测等方面的性能。

本文首先分析了协同探测技术的研究背景，然后详细阐述了实现协同探测的关键技术，并提出了一种协同探测的工作流程，接下来进行数据仿真验证与雷达协同探测优势分析，并总结本文研究工作。

1 研究背景

进入21世纪以后，伴随着科技发展、武器装备进步和世界格局的变化，雷达系统的作战环境愈发恶劣，生存能力受到严峻考验，往往需要将多部雷达通过合理有效的协同工作机制有机地组合起来，能够发挥出单部雷达不具备的作战效能。例如美国航母编队依托E-2C预警机雷达、AN/SPY-1警戒雷达、SPQ-9B近防雷达、AN/SPS-49对空搜索雷达和AN/SPS-67对海搜索雷达等传感器，并结合舰载武器系统构建了多层次全空域的防御圈，能够应对各种复杂环境下的导弹饱和攻击。

近年来，得益于光纤传输、无线通信和信息处理等技术的发展，国内外科研院所在雷达协同探测领域的研究成果日新月异，主要涉及资源配置、数据传输、信息融合、融合检测等相关内容。

2 协同探测的关键技术

“雷达组网”即“雷达网络化”，是实现雷达系统协同探测的重要途径和关键技术，通过网络接口实现不同平台之间的感知资源与探测信息共享，能够实时形成完整准确的战场态势，以便于舰船编队合理分配兵力资源。此外，协同探测的关键技术还包括资源配置技术和信息融合处理技术。

2.1 雷达组网技术

“雷达组网”的关键问题是网络构建与协同数据传输，协同数据的传输与网络构建方式相关，如果是同一平台，则可简单地直接通过差分信号或光纤数据完成控制参数、基带数据传输，目前的研究重点是针对不同的舰船平台，通过无线传输方式实现数据传输，相比之下难度较大，因为无线传输具有带宽窄、易受干扰以及受时序影响较大等特点。

由于战场形势瞬息万变，不同舰船平台的任务使命可能发生变化，导致雷达系统网络也需要随之调整，这就要求雷达网络须具备“即插即用”、高效、实时、传输方式灵活可调整等特点，目前分布式多雷达节点的最佳工作方式是无中心自组网方式，各雷达节点均将探测信息等发送至编队内其它节点，如图1所示。

图1 雷达系统节点组网框图

雷达组网的任务是不同雷达节点之间须进行实时的数据信息交互，在海面复杂电磁干扰的环境下，数据信息的容量和质量在一定程度上直接决定协同探测的性能优劣。雷达组网涉及的核心技术包括网络模块的集成设计技术、网络构建与优化部署技术和大容量低误码率无线通信技术等[9]。

2.2 资源配置技术

资源配置技术作为协同探测的关键技术，既包含静态的资源分配，也包含资源的动态调整和优化，可根据当前战场态势和目标信息，实时地通过频段、极化、时间和空域等资源合理调度，获取目标的多维散射信息，最大程度地提升雷达网络的目标探测能力以及复杂电磁环境的应对能力[10]，工作流程如图2所示。

图2 资源配置工作流程框图

资源配置需要以特定的探测任务为目标，灵活地进行资源分配和优化，以保证雷达系统网络的性能发挥到最佳状态。

资源配置的实质是各个雷达节点频段资源、极化资源、时间资源和空间资源等的合理利用，是雷达系统协同探测的核心内容，目前已成为协同探测领域的重点研究方向[11-13]。

2.3 信息融合处理技术

信息融合处理是指雷达网络系统对参与协同探测的各个雷达节点获取的目标探测信息进行整合、处理，从而获得单个雷达节点无法获取的目标信息的过程，作为协同探测的关键技术，信息融合处理可以带来跟踪稳定性提升、检测概率提高、探测距离扩大等优势，提高战场态势感知的完整性[14]。按照信息的层级可分为2种情况：信号级融合处理和数据级融合处理。

2.3.1 信号级融合处理技术

信号级融合处理是在门限检测前对各个雷达节点的目标回波信号进行融合处理的过程，与数据级融合处理相比，主要优势是能够提高目标信噪比，尤其是提高对微弱目标的检测能力。目前雷达系统大都采用全相参体制，受限于频率源的相位稳定性，不同雷达节点之间的相参性很难保证，故目前的融合处理方式主要为非相参积累检测，典型的处理过程如下：

(1) 单部雷达按照设定的检测单元进行运动补偿、脉压、相参/非相参积累等信号处理后形成目标状态数据，并发送至其他雷达节点；

(2) 本地雷达实时接收其他雷达节点的目标状态数据；

(3) 进行目标状态数据融合，包括本地雷达与其他雷达节点的目标状态数据空时配准、共同区域数据的幅度校准、共同区域数据非相参积累等内容，然后进行门限检测后形成数据视频。工作流程如图3所示。

图3 信号级融合处理的典型工作流程框图

信号级融合处理虽然性能更佳，但具有处理资源消耗多、数据量大、对通信带宽要求高等特点，经历理论研究，正在逐步转入工程应用。

2.3.2 数据级融合处理技术

数据级融合处理是对各个雷达节点独立完成目标回波信号处理后形成的点迹或航迹进行综合处理的过程。点迹融合处理作为目前最热门的研究方向，在航迹处理之前完成，能够解决单部雷达由于点迹丢失而带来的航迹起批失败问题，还可以通过盲区互补来提升目标跟踪的稳定性。典型的数据处理过程如下：

(1) 本地雷达实时接收其他雷达节点的点迹数据；

(2) 点迹融合处理，包含异常值剔除、坐标转换、时间配准、系统误差修正等内容；

(3) 进行航迹处理，包括航迹起批、航迹关联和航迹滤波等内容，并将航迹信息发送至所有雷达，可以实现不同雷达的盲区互补，提高雷达在该区域内的跟踪稳健性。流程如图4所示。

图4 数据级融合处理的典型工作流程框图

数据级融合处理在工程实践中的应用前景较为广泛，具备资源消耗少、数据量小、对通信带宽要求低等优势，但融合处理前的目标信息已进行门限检测，微弱目标信息可能已经丢失，故数据级融合处理无法提高目标的检测概率，也无法通过融合处理扩大目标的探测距离。

综上所述，信息融合处理可以提升目标检测和稳定跟踪能力，获得更加完整准确的战场态势图，克服单个传感器的视距受限、多路径盲区互补、微弱目标检测能力不足等缺陷，有效提升了舰船编队的作战能力。信息融合处理涉及的核心技术包括空间-时间配准技术、高性能融合算法研究、多层次融合技术和融合效果评估技术等。

3 协同探测的工作流程

舰船编队协同探测建立在不同雷达节点实现信息共享与信息交互的基础上，对雷达节点的频段、极化、时间和空域等资源进行配置，制定各个雷达节点的工作模式与参数，然后对各个雷达节点的目标探测信息进行融合处理。本节提出一种协同探测的工作流程，如图5所示。

图5 一种协同探测工作流程框图

协同探测的工作主要涉及制定作战任务、网络构建、资源配置、信息融合、战场态势评估等内容，简单阐述如下：

(1) 首先将当前某部雷达率先获取的目标探测信息作为先验知识，进行本次作战的战场态势初步评估，并制定相应的作战任务指令发布至舰船平台；

(2) 然后根据当前的作战需求，进行舰船编队雷达系统的频段、极化、时间和空间资源配置，选择最优方案构建雷达网络，并设定参与协同的各个雷达节点的工作模式和工作参数；

(3) 接下来对参与协同的各个雷达节点的目标探测信息进行融合处理，形成新的战场态势图，并根据各雷达节点的探测性能来判断该节点的质量优劣；

(4) 根据当前的战场态势，重新制定作战任务指令，重复上述过程，根据作战任务和节点质量，进行协同工作机制下的资源动态配置。

4 数据仿真验证

本节在理想条件下，不考虑空间、时间的配准误差，通过数据仿真首先验证了2部雷达进行回波信号非相参积累融合后能够提升信杂比，然后验证了2部不同频段和极化方向的雷达通过数据融合能够实现低空多路径盲区互补，证明了资源配置与信息融合技术的可行性与重要性，如下所述：

(1) 仿真参数设置为：雷达1和雷达2的工作频率均为9 GHz，重频均为2 kHz，信噪比为50 dB，天线转速60 r/min，设一静止点目标在 7.5 km 处(相对雷达1)，由图6、图7可知，目标被强海杂波淹没(海杂波模拟采用韦布尔分布模型)，积累前的单部雷达信杂比为12 dB，雷达1的20个重频周期回波数据如图6所示，雷达2的20个重频周期回波数据(假定已进行时空配准)如图7所示。

图6 雷达1的20个重频周期回波数据

图7 雷达2的20个重频周期回波数据

2部雷达进行非相参积累融合后的20个重频周期回波数据如图8所示，信杂比可提升约1.5 dB，有利于检测出淹没在海杂波中的慢动小目标。

图8 2部雷达进行非相参积累融合后的20个重频周期回波数据

(2) 仿真参数设置为：雷达1的工作频率为6 GHz，极化方向为水平极化，雷达2的工作频率为9 GHz，极化方向为垂直极化，设备架高均为20 m，海情为二级海况。假定目标高度在100 m以下，雷达1的低空多路径探测盲区如图9所示，雷达2的低空多路径探测盲区(假定已进行时空配准)如图10所示。

图9 雷达1的低空多路径探测盲区图

图10 雷达2的低空多路径探测盲区图

2部雷达进行数据融合后的低空多路径盲区如图11所示，可以看出盲区大大减少，在很大程度上改善了低空目标的探测性能。

图11 2部雷达数据融合后的低空多路径探测盲区图

综上所示，本节通过数据仿真验证了舰载雷达采用协同探测技术后，提高了信杂比率，减小了低空多路径盲区，相比雷达非协同探测具有明显优势。另外，雷达协同探测后还在资源调度能力、空域覆盖能力和复杂电磁环境适应能力等方面提升了设备性能，该部分研究内容将在后续研究中体现。

5 结束语

舰船编队协同探测克服了单艘舰船雷达系统因地球曲率影响而使探测视距受限的问题，通过采用不同舰船平台雷达系统的协同工作机制，舰船编队在复杂自然环境下的适应能力、复杂电磁环境试验能力以及微弱目标检测能力等方面得到很大提升。作为舰船编队空海探测的主要发展方向，本文详细阐述了协同探测所涉及的关键技术，提出了一种适用于舰船编队的雷达系统协同探测工作流程，理想条件下的数据仿真结果证明，协同探测能够实现低空目标多路径盲区互补以及海面目标检测概率的提升，在如何充分发挥舰船编队现有雷达装备的探测性能方面具有一定的指导意义。