（信号与信息处理专业论文）雷达信号分选与细微特征分析.pdf

西北丁= 业大学硕士论文 摘要 电子情报侦察系统和电子支援系统要适应现在和未来电子战信号环境，必须 具备快速分析、实时或准实时处理各种雷达信号的能力。雷达信号的分选和脉内 细微特征分析一直是这些电子对抗领域的关键技术与难题。 传统的雷达信号分选方法主要有基于脉冲重复间隔( p r i ) 的基准算法、顺 序差值直方图、序列差值直方图和p r i 变换法。本文详细介绍了这些算法的原理 和实现流程，并仿真分析了它们的优缺点。通过对p r i 变换法的几处缺陷进行改 进，提出了一种修正的p r l 变换法，该修正方法对p r i 的估计精度较高，有效地 解决了对抖动p r l 分选的问题。本文还介绍了一些前沿的雷达信号分选方法： 对基于r e s n i c k 参差模型的参差雷达信号分选算法；对抖动p r i 雷达信号的分 选算法；基于脉冲重复频率的分选算法。这些新算法大都用到了先进的信号处 理方法，为雷达信号分选提供了一个新的思路。此外，本文还研究了信号分选的 综合分析问题，并提出了一种有效的脉冲抽取算法。 面对日益复杂的雷达信号环境，新一代电子对抗系统除继续利用到达方向、 载频、到达时间、脉宽和脉冲幅度这五个常规参数来进行分选外，还必须具有提 取和分析雷达信号细微特征的能力。目前研究较多的脉内细微特征分析方法有： 时域自相关法、频域倒谱法、调制域过零检测法等，本文从原理、实现流程和自 动识别技术入手，详绌分析了这些方法的特点，并提出了一种全息脉内特征提取 方案。此外，文中还提出了一种相位测频法，该方法通过提取信号的瞬时相位来 获得信号的瞬时频率特征，具有很好的调制特征识别效果。 小波变换作为一种先进的时频分析方法，它在时域和频域都可以获得较高的 分辨率。本文最后一章研究了小波变换在脉内细微特征分析中的应用问题，提出 了一种相应的调制特征识别方案。该方案首先选用m o t l e t 小波对雷达脉内信号 进行变换，然后引用一种迭代算法来提取小波脊线，最后利用小波脊线理论来估 计脉内信号的频率、相位和幅度参数。仿真表明，该方案对频率编码和相位编码 等调制信号具有较高的识别准确度。 关键字：信号分选脉冲重复间隔脉内细微特征 自动识别小波脊线 西北工业大学硕士论文 a b s t r a c t i no r d e rt of i tf o rt h ee l e c t r o n i cw a r f a r ee n v i r o m n e n to ft o d a ya n df u t u r e ， e l e c t r o n i cs u p p o r tm e a s u r ea n de l e c t r o n i ci n t e l l i g e n c es y s t e m sm u s th a v et h ea b i l i t y t oa n a l y z er a p i d l ya n dd i s p o s ea 1 1k i n d so fr a d a rs i g n a l si nr e a lt i m eo rn e a rr e a lt i m e d e i n t e r l e a v i n go fr a d a rs i g n a la n da n a l y z i n gf i n ef e a t u r e so fi n t r a p u l s es i g n a li s a p i v o t a lt e c h n i q u ea n dd i f f i c u l tp r o b l e mi nt h e s ee l e c t r o n i cc o u n t e rm e a s u r e ( e c m ) f i e l d sa l it h et i m e t h em a i nc o n v e n t i o n a lm e t h o d so fd e i n t e r l e a v i n gr a d a rs i g n a la r eb a s e do np u l s e r e p e t i t i o ni n t e r v a l ( p r oa l m o s t ，i n c l u d i n g s o c a l l e db e n c t u n a c ka l g o r i t h m ， c u m u l a t i v ed i f f e r e n c eh i s t o g r a m ，s e q u e n t i a ld i f f e r e n c eh i s t o g r a ma n dp r it r a n s f o r m t h i st h e s i si n t r o d u c e st h e o r i e sa n dr e a l i z i n gf l o w so ft h e s em e t h o d si nd e t a i l a n d a n a l y z e st h e i ra d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e sb ys i m u l a t i n ge x p e r i m e n t s t h r o u g h m o d i f y i n gs e v e r a lf l a w so fp r it r a n s f o r m ，t h et h e s i sb r i n g sf o r w a r dam o d i f i e dp r i t r a n s f o r ma l g o r i t h m t h em o d i f i e da l g o r i t h mh a sh i 【g he s t i m a t i n gp r e c i s i o nf o rp r i ， a n ds o l v e st h ep r o b l e mo fd e i n t e r l e a v i n gd i t h e rp r ir a d a rp u l s e se f f e c t i v e l y t h e t h e s i si n t r o d u c e ss e v e r a la d v a n c e dd e i n t e r l e a v i n ga l g o r i t h m s ，t o o t h ef i r s to n ei st h e d e i n t e r l e a v i n gm e t h o df o ri r r e g u l a rr a d a rs i g n a l sw i t hr e s n i c km o d e l ；t h es e c o n do n e i st h ed e i n t e r l e a v i n gm e t h o df o rr a d a rs i g n a l sw i t hd i t h e r i n gp r i ；a n dt h et h i r do n ei s t h ed e i n t e r l e a v i n gm e t h o db a s e do np u l s er e p e t i t i o nf r e q u e n c y a l lo ft h e s ea l g o r i t h m s d e p e n do na d v a n c e ds i g n a lp r o c e s s i n gm e t h o d s ，a n dt h e yp r o v i d 9n e ww a y sf o r d e i n t e r l e a v i n go fr a d a rs i g n a l s f u r t h e r m o r e ，t h et h e s i sr e s e a r c h e st h ep r o b l e m so f s y n t h e t i ca n a l y s i si nd e i n t e r l e a v i n gf i e l d ，t o o ，a n db r i n g sf o r w a r da ne f f e c t i v em e t h o d t op i c ku pp u l s e s ， i nt h ef a c eo fm o r ea n dm o r ec o m p l e xr a d a rs i g n a le n v i r m m a e n t ，e c ms y s t e m s o fn e wg e n e r a t i o nn o to n l yu s et h ef i v ec o n v e n t i o n a lp a r a m e t e r s i e d i r e c t i o no f a n i v a l ，r a d i of r e q u e n c y , t i m eo fa r r i v a l ，w i d t ho fp u l s ea n da m p l i t u d eo fp u l s e ，t o d e i n t e r l e a v ep u l s e s ，b u ta l s oh a v et h ea b i l i t yt oa n a l y s ea n dp i c ku pr a d a rs i g n a l s i n t r a p u l s ef i n ef e a t u r e s 。a tp r e s e n t ，t h eg e n e r a lm e t h o d s t or e s e a r c hi n t r a - p u l s ef i n e f e a t u r e si n c l u d ea u t o c o r r e l a t i o nm e t h o di nt i m ef i e l d ，i n v e r s es p e c t r u mt e c h n i q u ei n f r e q u e n c yf i e l d ，d e t e c t i n ga tz e r op o i n t i nm o d u l a t i o nf i e l d ，a n ds oo n f r o mt h ep o i n t s o ft h e o r y ，r e a l i z i n gf l o w , a n da u t o m a t i cr e c o g n i t i o nt e c h n i q u e ，t h et h e s i sa n a l y s e s t h e s em e t h o d s t r a i t si nd e t a i l t h e nb r i n g sf o r w a r daf u l l s c h e m et o p i c ku p i n t r a p u l s e sf i n ef e a t u r e s f u r t h e r m o r e an e v vm e t h o di sb r o u g h tf o r w a r di nt h et h e s i s t h em e t h o dm e a s u r e s s i g n a l s i n s t a n t a n e o u s f r e q u e n c yt h r o u g hd i f f e r e n t i a t i n g i n s t a n t a n e o u sp h a s e ，a n di th a saf i n ee f f e c ti nm o d u l a t i o nt y p er e c o g n i z i n gf i e l d a sa na d v a n c e dm e t h o do ft i m e f r e q u e n c ya n a l y s i s ，w a v e l e tt r a n s f o r mc a ng e t h i g hr e s o l u t i o ni nb o t ht i m ef i e l da n df r e q u e n c yf i e l d 1 1 1 el a s tc h a p t e ro ft h i st h e s i s a b s t t a c t d i s c u s s e st h ea p p l i c a t i o np r o b l e m so fw a v e l e tt r a n s f o r mi na n a l y z i n gi n t r a - p u l s ef i n e f e a t u r e sf i e l d ，a n db r i n g sf o r w a r dac o r r e s p o n d e ds c h e m et or e c o g n i z em o d u l a t i o n f e a t u r e s t h es c h e m es e l e c t sm o r l e tw a v e l e tt ot r a n s f o r mt h er a d a ri n t r a p u l s es i g n a l f i r s t ，t h e n ，q u o t e sa ni t e r a t i v ea l g o r i t h mt op i c ku pw a v e l e tr i d g e ，a tl a s t ，t h es c h e m e e s t i m a t e si n t r a p u l s es i g n a l sp a r a m e t e r s ，i n c l u d i n gf r e q u e n c y , p h a s ea n da m p l i t u d e ， b a s e do nw a v e l e tr i d g el i n et h e o r y a c c o r d i n gt ot h es i m u l a t i n gr e s u l t s ，t h es c h e m e h a sh i g hr e c o g n i z i n ge f f e c t sf o ra l lk i n d so fm o d u l a t i o nf e a t u r e s ，s u c ha sp s k ，f s k ， a n ds oo n k e yw o r d s ：d e i n t e r l e a v i n g p r if i n ef e a t u r eo f i n t r a p u l s e a u t o m a t i cr e c o g n i t i o n r i d g eo f w a v e l e t l l i 世i 北工业大学硕士| 文 1 i 引言 第一章绪论 在现代战争中，每一个作战装备和作战人员都会因其在战争中的地位和作用 而受到多利雷达和武器系统的威胁和杀伤。如果不及时有效地采取相应的对抗措 簏，则其不仅不能完成预定的作战任务，甚至不能保证自己的生存。 雷达对抗的目的就是通过对雷达的侦察和干扰，获取敌方武器装备、兵力部 署、作战指挥等方面的重要情报i 在重要的战斗和战役进程中，使敌方的武器系 统失效、指挥控制失灵，为消灭敌人、保存自己、取得战争胜利创造条件。 复杂雷达信号的分选识别一直是雷达对抗的关键技术和难题。在现代电磁环 境中，信号密度高、信号形式趋于多样和隐蔽、低截获概率以及频谱展宽，都给 电子侦察带来了更大的难度。就雷达信号复杂性而言，主要表现”在j 个方_ 血： 、信号密度日益增大。据统计，1 9 8 0 年前后，雷达信号密度的某型典型值约为 1 0 6 脉冲秒，然而到了1 9 9 0 年前后，己增到约5 1 0 “脉冲秒。二、信号波形复杂。 现代雷达均采剧了适应其需要的最佳波形设计，反侦察、抗干扰能力大大提高， 众多的雷达体制增加了信号分选与跟踪的难度。到九十年代，常规脉冲雷达( 固 定载频、幽定重频、脉内无调制) 信号在雷达信号环境中所占比例己减小，f 【：f 参 差、捷变频、脉冲多普勒、相位编码、频率编码、线形调频等雷达信号逐渐增多。 三、雷达占用的频谱大人扩展。雷达的工作频段从过去主要是微波端向上扩展到 包括毫米波以及到光电波段，3 5 g h z 工作频率的火控雷达已经使用到装备中，3 r a m 甚至更高频率的雷达已经在研制过程中，以后的工作频段可能会更高。面对如此 曰益严峻的信号环境，我们必须研究雷达信号分选和脉内细微特征分析方法，从 根本上提高侦察系统的信号处理能力。 现代l i _ l 子情报侦察系统( e 1 i n t ) 和电子支援系统( e s m ) 要适应现在和未来 的电子战信号环境，必须具备快速分析、实时或准实时处理各种特殊雷达信号的 能力。在现代日益密集、复杂的电磁环境下，要可靠的分选和识别雷达信号，高 可信度的判别雷达属性，我们不仅需要采用传统的五参数描述字，即脉冲幅度 ( p a ) 、到达刚间( t o a ) 、到达方位( d o a ) 、脉宽( p w ) 和载频( 1 f ) ，来进 行雷达脉冲的分选去交错，还必须对雷达信引球内细微特征进行分析以识别雷达 信号。随着数字射频存储( d r f m ) 技术和中频直接采样技术的不断发展和应用， 第一章绪论 数字信号处理技术和高速数字电路的发展，特别是作为某种特定算法的大规模专 用处理芯片的飞速发展，为人们实时地分选和识别复杂电磁环境中的雷达信号提 供了可能。 1 2 研究现状及发展趋势 雷达信号分选和脉内细微特征分析在雷达侦察信号处理中具有十分重要的作 用。从8 0 年代中期雷达对抗领域的起步开始，雷达信号分选和识别直是科研、 工程人员的重要研究课题。经过不懈的努力，已经探索出一些行之有效的方法， 形成了许多较为成熟的估计算法和相关技术。雷达信号的分选方法主要有基于脉 冲重复间隔( p r i ) 的基准算法、统计直方图法，包括积累差直方图法和顺序差直 方图法、p r i 变换法等。脉内细微特征分析方法主要有时域自相关算法、频域倒谱 算法、调制域过零检测法、时频分析法，包括短时傅立叶变换、w v i ) 算法、小波分 析等。目前，这些信号分选和特征提取算法大多有了一定的t 程应f _ | j 。但它们都 存在一一些缺陷，普遍存在的问题是各个信号分选针对某种重频类型具有较好( i j 效 果，但列其它重频类型分析能力有限；特征提取方法也是如此，它们对某种调制 信号分析能力强，而对其它调制类型信号的分析能力弱。此外，各个算法的估讨 精度和计算量叭、能兼顾，有些算法原理简单，易于实现，但分析能力有限；有些 算法则是估计精度很高，但算法复杂，难于工程化实现。 在现代雷达对抗环境中，信号环境变得密集而复杂，新雷达体制不断涌现， 其抗r 扰能力不断完善，所有这些都对雷达对抗的信号分选与识别，尤其是信号 的实时分选与识别提出了新的课题。如何使设备量既不庞大、复杂，又能够实现 实时分选与识别，这是有待深入研究的课题。要想达到这些要求，必须从雷达信 号的处理力法上给予最基本的改进。 1 3 本文所做的工作 由于雷达的j 泛应用，许多作战飞机、舰艇、战车和作战单位都配有一定数 量的雷达，分布范同很大，特别是在重要的军事集结地，雷达的分布十分密集， 雷达的数量往往数百甚至上千。在单位时间内，雷达侦察系统截获的脉冲信号平 均值少则数万，多则数百万，以至于在同一时间会有多个信号同时出现。雷达侦 察信号处理的目的就是从这些截获的脉冲信号中分选和识别出各部雷达。本文主 要工作就是研究各种雷达信号分选算法和各种脉内细微特征分析算法，具体的内 容如下： 西北工业大学硕士论文 ( 1 ) 介绍雷达侦察系统的组成、工作原理和雷达侦察信号处理的基本流程，包括 预处理和主处理的信号处理流程。 ( 2 ) 介绍几种传统的基于脉冲重复间隔的分选算法，主要是基准算法和直方图统 计算法，包括c d i f 和s d i f 。文中详细介绍了这些算法的实现流程，并做了大量的 仿真试验分析各个算法的优缺点。 ( 3 ) 针对p r i 变换法在雷达信号分选中的缺陷，提出了相应的解次方法，从n j 引 出了一种修正的p r i 变换法。仿真表明该方法具有极高的估计精度，算法计算量 较大，适台于准实时信号分选系统。 ( 4 ) 介绍几种改进的p r l 分选算法：针对r e s n i c k 参差模型的参差雷达信号分 选算法； 对抖动p r i 雷达信号的分选算法； 基于脉冲重复频率( p r f ) 的分选 算法。尽管这些算法比较复杂，难以工程化实现，但给研究雷达信号分选提供了 一个新的思路。 ( 5 ) 讨论了信号分选的综合分析问题，包括p r i 的线性拟合、参差鉴别和脉冲列 的快速抽取。 ( 6 ) 介缁脉内细微特征的基本概念以及一些传统的脉内细微特征分析方法，包括 时域自相关法、频域倒谱法、调制域过零检测法等，提出了一种全息脉内特征提 取方案。 ( 7 ) 从原理、实现方法和凋制方式自动识别技术入手，重点分析r 相位测频法在 脉内特征分析中的应用。 ( 8 ) 讨论小波变换在脉内细微特征分析中的应用问题，提出了一种相关的、有效 的调制特征分析方案。 第二章雷达侦察的信号处理 第二章雷达侦察的信号处理 雷达侦察系统是进行侦测、截获和测量敌方各种雷达电磁辐射信号的特征参 数和技术参数，通过记录、分析、识别和辐射源测向定位，掌握敌方雷达的类型、 功能、特征、用途、部署地点以及相关武器或平台的属性与威胁程度的一种电子 侦察设备和器材。 雷达侦察系统是雷达干扰、雷达抗干扰的基础，是夺取电磁优势的前提。通 过对雷达信号的探测、分选、分析以及辐射源识别，来实现对信号的截获、雷达 载体的定位及识别，判断雷达的能力、技术水平及用途；实现电子情报收集、电 予战支援、威胁告警等。 2 1 雷达侦察设备的基本组成 典型雷达侦察发备的基本组成“3 如图2 - 1 一】所示。 a o a 至其它设蠢 削2 一卜l ：典型雷达侦察设备的基本组成 测向天线阵覆盖雷达侦察设备的测角范围q 。，并与测向接收机组成对雷 达信号脉冲到达角p 。的检测和测量系统，实时输出检测范围内每个脉冲的到达 角数据( 臼。) ；测频天线的角度覆盖范围也是q 。，。，它与测频接收机组成对 其它脉冲参数的榆测利测量系统，实时输出检测范围内每个脉冲的载频( ，) 、 到达时间( t j 。) 、脉冲宽度( r 。) 、脉冲功率或幅度( 4 ) 数据，有些雷达 侦察设备还可以实时检测脉内调制，输出脉内调制数据( f ) ，这些参数组合存 一起，称为脉冲描述字( p d w ) ，实时交付信号预处理器。 4 姒w 一 一 t p f j 1 一 灯肿lj 线 一发一 一 无 l 势一 颇 一昌 f 一最一 一 线 一收一 一 延o，。一自f1l 旬 一 溺慧 西北工业人学硕士论文 信号预处理的过程是：将实时输入的脉冲参数与各种已知雷达的先验参数和 先验知识进行快速的匹配比较，按照匹配比较的结果分门别类地装入各缓存器， 对于认定为无用信号的立b , i j 易1 除。预处理中所用到的各种已知雷达的先验参数和 先验知识可以是预先装载的，也可以在信号处理的过程中补充修改。 信号主处理的过程是：选取预处理分类缓存器中的数据，按照已知的先验参 数和知识，进一步剔除与雷达特性不匹配的数据，然后对满足要求的数据进行雷 达辐射源检测、参数估计、状态识别和威胁判别等，并将结果提交显示、记录、 干扰控制设备及其它设备。 显示器、控制器用于侦察机的人机界面处理，记录器用于各种处理结果的长 期保存。 2 2 侦察信号处理的基本流程 雷达侦察系统是一种利用无源接收和信号处理技术，对雷达辐射源信号环境 进行检测和识别、对雷达信号和工作参数进行测量和分析，从中得到有用信，7 , v j 设备。 实现对雷达辐射源信号环境进行侦察的典型过程如下： ( 1 ) 山雷达侦察系统的侦察天线接收其所在空间的射频信号，并将信号馈至射 频信号实时检测和参数测量电路。由于大部分雷达信号都是脉冲信号，所以典型 的射频信号检测和测量电路的输出是对每一个射频脉冲以指定k 厦( 定长) 、指 定格式( 定格) 、指定位含义( 定位) 的数字形式的信号参数描述字。从雷达侦 察系统的侦察天线至射频信号实时检测和参数测量电路的输出端，通常称为雷达 侦察系统的前端。 ( 2 ) 将雷达侦察系统前端的输出送给侦察系统的信号处理设备，由信号处理设 备根据不同的雷达和侦察信号特征，对输入的实时p d w 信号流进行辐射源分选、 参数估计、辐射源识别、威胁程度判别和作战态势判别等。信号处理设备的输出 结果一般是约定格式的数据文件，同时供给雷达侦察系统中的显示、存储、记录 设备和有关的其它设备。从雷达侦察系统的信号处理设备至显示、存储、记录设 备等，通常称为雷达侦察系统的后端。 雷达对抗侦察系统的信号处理过程实质就是对接收机截获的实时脉冲流进 行辐射源分选和识别的过程。其信号处理的顺序，一般先是信号分选，然后是信 号参数分析，最后进行识别。但在实际上，有的需要交叉进行，有的则不能截然 分开。例如在进行信号检测时，同时完成了对信号频率、方位测量的任务。在现 代雷达对抗侦察信号处理设备中，有时需要分选、分析、识别往复进行，识别后 存进一步分析，在进一步谚, b n 。 第二章雷达侦察的信号处理 对于具体的雷达对抗侦察机，并不是包含各种信号处理的全部内容。不同用 途不同性能的侦察机的信号处理设备，在组成、功能上都有很大的差别，现代侦 察机的信号处理设备与以前的侦察机相比差别也很大。 现代雷达对抗侦察系统设备从概念上可以分为预处理机和主处理机。 2 2 1 预处理机的组成及信号的预处理 预处理机的典型组成如图2 - 2 一l 所示。 ( 1 ) 将米自接收机的信号进行模数变换， 到达角和载频。 其主要功能包括： 测量脉宽、脉幅、到达时间，计算 ( 2 ) 完成初步分析，分离到来的脉冲，计算熏频，分析重频的变化。 ( 3 ) 对脉冲进行分选，预测后续脉冲的到达时问，跟踪己知的辐射源，匿掉友 邻雷达信号。 ( 4 ) 对数据进行格式化，中断主处理机，以直接存储器( d m a ) 方式将数据送 入主存储器。 预处理机的工作过程可以概括为三步： 第一步，完成数据准备。首先对来自接收机的信号流进行参数测量、数字化 和数据汇总，即对每个脉冲进行到达时间( t o a ) 、脉宽( p w ) 、脉冲幅度( p a ) 的测量并将数据数字化，然后在每个脉冲的基础上进行到达角( a o a ) 、信号载频 ( 幻的相关处理，并以各个脉冲的脉冲描述字( p d w ) 的信号形式送到信号分选 部分。 第二步，进行信号分选。首先根据事先输入到预处理机的有关辐射源参数文 件对信号进行比较和分选，从信号流中除去那些不感兴趣的辐射源( 例如友邻雷 达) 的信号和超出参数容限的信号，将已知辐射源文件中已知的信号及需分析识 别的信号分别开来。然后在此基础上，立即对有兴趣的信号进行去交错处理，分 离卅各辐射源的脉冲列并测定每个辐射源的p r i 。 第三步，完成数据整理和输出控制。经过前而的信号的分选和处理，预处理 机输出信号便成为包含每个辐射源的频率、方向、重复周期、脉宽以及带有特殊 辐射源和捷变频辐射源附加信息的数字化数据。这些数据都保留着预处理机期间 的数据格式，即每个数据参数都由自己的数据字，而且依据各自参数的不同而具 有1 ；同的字长。所以要经过参数格式化和组合电路，将这些各自的数据参数整理 成适于主处理机存储和处理的格式。然后将成组的数据存到输出缓存器，等待向 主计算机输送。 6 两北工业文学硕士论文 图2 - 2 - i ：预处理机组成原理图 2 2 2 主处理机的组成及功能 主处理机对预处理机送来的数据进行最后的、全面的信号处理：g , g j 辐劓源 及其载体的性质，识别和标示特殊辐射源、对威胁进行计算并确定威胁等级、对 辐射源进行定位，更新辐射源文件等。 典型的主处理机的原理组成。1 如图2 - 2 - 2 所示，其主要功能包括以下各部分： ( 1 ) 完成信号分析。这些分析包括分析天线的扫描方式和方向图，分析调制特 性、确定辐射源位置。 ( 2 ) 分析特殊信号。对不稳定信号、猝发脉冲信号、脉冲压缔信g - 即伪随机信 号等进行分析。 ( 3 ) 辐刺源识别。将顸处理机得到的信号参数与辐射源参数表( e p l ) 文件以 及电子展态势( e o b ) 文件进行比较，以确定威胁等级和应采取的行动。 以识别后的信息更新已知辐射源文件。 ( 4 ) 目标( 载体) 识别。通过与电子展态势文件的比较及对有关联的辐别源的 识别，以及辐射源位置的相关处理来进行目标识别。 ( 5 ) 与操纵员接口。处理操纵员明亮、产生现实和威胁告警音响信号、显示来 识别的辐射源、更新e p l 和e o b 文件和环境图表。 ( 6 ) 系统控制。同步d m a 的读写操作，控制接收机扫描，确定减少信号密度 的策略，安排分析司法、威胁等级处理，接通干扰系统。 ( 7 ) 故障诊断。运行机内自检程序，排除有故障的系统。 第二章雷达侦察的信号处理 ；( 干! ! j 处 ：韭b 打i ) 定位韵 |r 猖射j目标j q * r 踪直 |“灏识f一( 平台) f 障漆i| ；：1 ；瓤。jl u 【 。警o 。气产。1 “ 一。 圈 ! 凰 l 接收机控，刨| ； i 一1 嬲娅一? 。蚍垃女4 一j i 祭i 蠹i 。“ 控灞旷 圈2 2 2 ：主处理机原理组成图 8 至品，f ： 【终端 自 垫塑j 圈 ， 豪旦蛩羽二鞫 西北工业大学硕士沦文 第三章雷达信号的p r l 分选 雷达信号分选的实质就是从侦察系统截获的大量随机交叠的脉冲信号流中 分离出各个雷达脉冲列，并选出有用信号的过程。脉冲重复间隔( p r i ) 是雷达 辐射源的一个关键的特征参数，它的变化范围及变化规律与雷达工作性能、工作 体制有着密切的关系。p r i 在雷达信号分选中有着十分重要的作用，它是各种分 选方法均要用到的参数，其它参数的分选都可以看作预分选，而p r l 分选是最终 的精分选。本章主要研究一些基于p r i 的信号分选算法，其中包括基准算法、统 训直方图算法、p r i 变换算法、平面变换算法等等。待分选的信号是雷达侦察系 统前端预分选模块的输出信号，它包含的辐射源数目一般不会超过4 个，而分选 参数仅限于辐射源的脉冲到达时间( t o a ) 。 3 1 信号分选概述 3 1 _ 1 信号分选参数 信号分选是利剧信号参数的相关性来实现的，表征辐射源( 雷达) 的特征参 数有以下四种。 ( 1 ) 频域参数。有载频频率、频谱、频率变化规律及变化范围等。 ( 2 ) 空域参数。信号的到达方向，包括方位角、俯仰角。 ( 3 ) 时域参数。有脉冲到达时问、脉冲宽度、脉冲重复问隔( 或脉冲重复 频率) 及其变化规律、变化范围等。 ( 4 ) 脉冲的幅度参数。幅度参数中包括雷达天线调制参数、天线扫描周期 及扫描规律等。 通常用于信号分选的参数o “”主要有五个：到达角( d o a ) 、载频( r f ) 、到返 时间( t o a ) 、脉宽( p w ) 和脉冲幅度( p a ) ，这五个参数组合在一起，通常被称 为脉冲描述字( p d w ) 。 1 ) 到达角 到达角包括方位角和俯仰角。目前，到达角仍然是用于信号分选的个重要 参数。因为辐射源有可能逐个地改变其它参数，但要逐个脉冲地改变到达角，必 须使其搭载平台以很高的速度移动才能办到，而这一点现在是无法实现的。电就 第三章雷达信号的p r l 分选 是浣，不论辐射源的参数如何变化，在短时间内( 例如ls ) ，其到达角是基本不 变的。然而m 于辐射源的分布密集和雷达侦察系统的测量精度的影响，采用到达 角单一参数去交错并不能把所有交迭脉冲分离成各个雷达的脉冲列。 2 ) 射频 射频频率也是用于信号分选的一个重要参数，侦察系统的霄达射频覆盖范围 达到0 5 g h z 2 0 g t t z ，包含了绝人多数防空雷达的工作频率。报据雷达在频率 上的分布特点，目前固定载频的雷达仍占大多数，因此利用射频来分选还是非常 有效的。提高测频精度是可靠分选的保证。当今瞬时频率测量技术( i f m ) 已经 达到了相当商的水平，一般i f m 接收机的测频精度到达了2 5 m h z ，有的接收机 的测频精度可到达1 m t l z ，甚至0 1 m h z 。但是随着声表面波技术的发展，越来 越多的频率捷变雷达投入使用，使得传统的信号分选方法出现了很多的困难，这 有待于信号处理水平的进一步提高。 3 ) 到达时间 到达时间足一个很重要的分选参数，在2 0 世纪6 0 年代，由于电磁环境中的 信号不太密集，并鼠常规雷达信号占大多数，因此早期的信号分选方法大都采j _ 1 ：j 到达时间这个单一参数进行处理，但是在今天，随着环境中的信号流量的不断增 加，特殊雷达信号的出现，例如p r t 抖动、p r i 滑变、参差等，光靠t 姒来进行 处理已经不能适用作战要求了。 t o a 的测量一般是雷达侦察系统以某一脉冲为时间基准，测量后续脉冲相埘 于此脉冲的时问问隔值。从到达“寸问可以推导出雷达的脉冲重复间隔。一般雷达 信号的p r i 的大致范网为1 0 0 a t s l o m s 。 4 ) 脉冲宽度 由于多经效应可能使脉冲包络严重失真，而且很多雷达的脉宽相同或相近， 致使脉宽这一参数被认为是一个不可靠的分选参数。近年来，在脉宽的测量方面， 采取了一些新的技术如在检波后直接比较出脉冲宽度，就可以避免视放的失真。 采用浮动电平测量脉宽，避免了幅度的影响，使脉宽测量的精度得到提高，刚此 在分选某些特殊信号时，采用脉宽作为辅助分选参数也有定的价值。通常雷达 信号的脉宽取值范围为o 1 p s 2 0 0 k t s ，测量精度为5 0 n s 。 5 ) 脉冲幅度 这里所说的脉冲幅度是指到达信号的电压电平，根据脉冲幅度可以估汁辐射 源的远近。脉冲幅度在某些侦察接收机中可用作扫描分析，凶为有些雷达其脉冲 重复间隔、载频和脉宽等参数都相同，但它们的扫描方式不一样，耍分选这些雷 达信号必须做扫描分析。通常雷达的脉冲幅度取值范围是o 5 矿45 v 。 以上是信号分选常用的五个参数。在现代信号分选技术中通常是综合利用这 而个参数来达到实时、准确地分选信号的目的。 0 西北上业大学硕士论文 3 1 2 多参数分选 由前述司。知能用作信号分选的参数有五个，因此，可根据对雷达侦察系统的 不同要求选择由这几个特征参数的不同组合来进行信号分选，具体的分选方案有 以下五种”“。： ( 1 ) p r i 时域单参数分选； ( 2 ) p r i 加p w 时域多参数分选； ( 3 ) p r i 、p w 加r f 多参数综合分选i ( 4 ) p r i 、p w 加d o a 多参数综合分选； ( 5 ) p r i 、p w 加d o a 、r f 多参数综合分选。 在各种信号分选模式中，p r l 分选是各种分选方法中都需要的分选程序，因 此，其他参数的分选都可以看作预分选，p r l 分选是最终的精分选。 随着信号环境的不断密集，简单的单参数分选已经不能适应需要，为此应选 择尽可能多的参数对信号进行分选。作为例子，下面介绍一种典型的霄达信号综 合分选的实现方案，选择的分选参数有p r i ，p w ，d o a 和r f 。 酋先由预处理机对接收到的雷达信号进行r f ，d o a 和p w 的预分选，即将p w 、 r f 和d o a 相近的各个脉冲存储到一个信号单元，使信号流稀释到主处理机刈以 处理的地步( 大约信号流为1 0 0 0 个脉冲s 左右) 。在进行预分选的过程中必然 会面临这样一个问题：如何对山p w 、r f 和d o a 这三个参数张成的空间制定出一 种合理的预处理子空间划分。当然采用均匀划分是最简单的，而均匀划分没有充 分利用雷达信号参数非均匀分布的一般知识，显然不是最合理的。所咀应采用非 均匀划分，通常需达信号的载频集中分布在p 、l 、s 、c 、x 、k u 、e a 等几个主要 频段，脉宽集中分布在o ，2 m 3 , u s 范围内，其它频段和脉宽内的信号是较少的； 同时，载频的绝对变换范围与其所存频段有关，低频段绝对变换范同小，高捌! 段 绝对变化范围大。因此，采用的非均匀划分准则是：对参数分布集中的区间采h ；| 密集划分，对参数分布分散的区间采用稀疏划分。这种非均匀划分方法显然更合 理。但由于p w 参数易受到多径效应的影响而不太可靠，在预分选中一般将p w 的分选间隔选的稍宽。 信号经过预处理后被稀释，然后主处理机对各信号单元内的脉冲列，采用脉 冲重复间隔这个参数进行精分选。然后对所有分选完成后的信号再进行特殊信 号，如频率捷变、参差等的分选。 图3 一卜l 给出了这种雷达信号综合分选方案的流程图。 整个雷达信号分选器可分为三级，其中第一级是利用特征参数r f 、a 、p w 的预分选器。从综合效应的角度看，通过它可将输入信号粗分为n 类。所谓综合 效应，指的是这种预分选的结果，并非每一类中的信号r f 、d o a 、p w 完全相同， 第三章雷达信号的p r 分选 但是经过某种准则的判定，他们都符合分在一类的条件。第二级是利用时域参数 。i o a 进行分选。 睡曩i 一誊j 繇襞选器置薹囊j 薯j o v、1c “n 一 譬慕藓鬻糕i 只罐羹争箕嚣 一 ，- - h 刚分选器1 1 一。唧_ j r l 1 p ， i。 n 叠叠l j 黪蠹i 壤零。i | 类类 1 2 类类 mr r “ 图3 - 1 1 ：典型的雷达信号分选流稃图 由于脉冲到达时间是一个较为准确的参数，所以通过它，每个p r l 分选器町 将输入信号分为p 类，其中每一类具有相同的脉冲重复间隔，但除了这些已聚类 的信号，一定还会有一些剩余数据足，这些数据的脉冲到达时间是不规则的， 它可能来源于霄达信号分选器输入端有p r i 抖动或者捷变频信号的情况。一般来 说，经过p r l 分选以后，常规雷达信号和p r i 参差信号可得到较好的分组，但由 于p r i 参差信号经p r l 分选后，分成几组p r i 相同的信号，为了区别这些信号是 常规雷达还是p r i 参差信号，雷达信号分选器的第三级进行数据的综合，它把前 面p r l 分选器进行分类后的数据重新进行数据的综合。经过这级以后，常规雷 达信号和p r i 参差信弓可真正得到很好的聚类，除了这些已聚类的信号以外，还 有。些经过稀释的剩余信号r ，这些信号般包括频率捷变信号、p r i 抖动信号 和干扰信号等，为此将剩余信号重又加到图示的第三级分选器卜。 3 1 3 雷达信号p r i 特性及其描述 雷达信号的p r i 参数是指同一部雷达相邻脉冲之问的时问问隔序列。雷达为 了分辨距离模糊和速度模糊或者为了对抗侦察干扰的目的，就采用了各种不同形 式的p r i 。在霄达信号处理中，p r i 是其中工作样式最多、参数范围最大、变化 最快的一项参数，部雷达可能有几种，甚至几h i | 1p r i 的工作力式和工作参数。 堕j ! 三些查兰里主丝苎一 即使是同一型号的雷达，由于发射机硬件电路的原因，其p r i 也存在微小的差别。 图3 - 卜2 分别示出了固定p r 、参差p r i 、抖动p r i 、参差抖动p r i 、成组参差 p r i 和成组参差抖动p r i 脉冲到达时间序列的图形。这几种典型p r i 的工作样式 和数学描述。1 如下： 阎定 p r 参童i - l 动 罄麓 扛l 勒 成组 参； 成自i 参 手# 斗z 山 e 土到二：割二：一 空二：e 当剖二：一 邕型兰纠二：笆纠：二。 芒当兰纠二：笆笙二 卜_ + 卜：m 叫r r 呲l r 1r 1r l 一i 一 。1 图3 - 1 2 ：几种典型p r i7 e 作样式的脉冲 ( 1 ) 固定p r i t i tp v i 2 i ( 3 1 1 ) 其中f 。，为一非时变的确定性常数。通常当f ，。的最大变化量1 i 大于其平均值的 1 时，就认为该雷达具有恒定的p r i 值。 ( 2 ) 参差p r i t i = l k + 1 o 。： ； i三= o l ， ( 3 l 。2 i 。 f - 上 + 其中为周期参差数：r 。，f 。，。为个确定性的r 。常数，每经过个脉冲，各 t y r o 值循环一一次。参差p r i 脉冲列的重复周期称之为桢周期( 或骨架周期) ，桢 周期之内的各个小问隔称为子周期。 ( 3 ) 滑变p r i 第三章雷达信号的p r l 分选 滑变f 。，是雷达抗异步干扰的一种技术。滑变时，重复间隔按照正弦、三角 波或锯齿波方式有规律的变化。p r i 滑变信号的调制频率通常很低( 数百h z ) ， 其脉冲间隔的最小值与最大值的差值也不大，仅为2 0 3 0 。 ( 4 ) 抖动p r i ts w = f + 回 i = 1 , 2 ， ( 3 i 3 ) 其中f 。为f 。，的中心值或平均值；羁一般为在 - t ，+ 了1 对称分布的随机序列， 形成f 。的抖动调制方式很多，如正弦调制、伪随机序列调制、