第4章 雷达侦察的信号处理.ppt

第4章雷达侦察的信号处理,4.1概述4.2对雷达信号时域参数的测量4.3雷达侦察信号的预处理4.4对雷达信号的主处理4.5数字接收机与数字信号处理,4.1概述,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,从中得到有用信息的设备。实现对雷达辐射源信号环境进行侦察的典型过程如下:,(1)由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长度(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,通常称为脉冲描述字PDW(PulseDiscreptionWord)。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雷达信号特征,对输入的实时PDW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。,随着高速数字电路和数字信号处理(DSP)技术的发展,已经能够将宽带信号直接进行A/D变换、保存和处理(数字接收机),使传统的测向、测频技术等与数字信号处理技术紧密地结合到了一起,不仅改善了当前系统的性能,并且具有良好的发展前景。本章在讨论前端对脉冲信号到达时间(tTOA)、脉宽(PW)和幅度(AP)检测与测量的基础上,着重讨论雷达侦察系统中的后端对PDW信号流的信号处理过程、原理和方法,最后简要讨论与数字接收机技术有关的数字信号处理技术。,4.1.1信号处理的任务和主要技术要求雷达侦察系统中信号处理设备的主要任务是:对前端输出的实时脉冲信号描述字流PDWii=0进行信号分选、参数估计、辐射源识别,并将对各辐射源检测、测量和识别的结果提供给侦察系统中的显示、存储、记录和其它有关设备。雷达侦察系统前端输出的PDWii=0的具体内容和数据格式取决于侦察系统前端的组成和性能。在典型的侦察系统中，,(41),式中,AOA为脉冲的到达方位角,fRF为脉冲的载波频率;tTOA为脉冲前沿的到达时间;PW为脉冲宽度,AP为脉冲幅度或脉冲功率;F为脉内调制特征;i是按照时间顺序检测到的射频脉冲的序号。,对信号处理设备的主要技术要求有:1.可分选、识别的雷达辐射源类型和可信度雷达辐射源的类型一般分为信号类型和工作类型。信号类型是按照雷达发射信号的调制形式进行分类的,各种典型的雷达信号调制形式如图41所示。工作类型是指雷达的功能、用途、工作体制和工作状态等。雷达侦察系统所能够分选、识别的雷达辐射源类型主要取决于侦察系统的功能和用途。通常,电子情报侦察系统(ELINT)可分选、识别的雷达辐射源类型较多,以便广泛掌握各种雷达的作战信息;,电子支援侦察系统(ESM)可分选、识别的雷达辐射源类型主要是当前战场上对我方具有一定威胁的敌方雷达;雷达寻的和告警系统(RHAW)可分选、识别的雷达辐射源类型主要是对我形成直接威胁的火控、近炸、制导和末制导雷达。可信度是考核信号处理设备分选、识别结果的质量指标。,图41各种典型的雷达信号调制形式分类,2.可测量和估计的辐射源参数、参数范围和估计精度雷达侦察系统可测量和估计的辐射源参数包括由分选后的脉冲描述字PDW中直接统计测量和估计的辐射源参数,对PDW序列进行各种相关处理后统计测量和估计的辐射源参数。这些参数的种类、范围和精度是与雷达侦察系统的任务、用途密切相关的。典型雷达侦察系统可测量和估计的辐射源参数、参数范围和估计精度如表41所示。,表41典型雷达侦察系统可测量和估计的辐射源参数、参数范围和估计精度,3.信号处理的时间雷达侦察系统信号处理的时间分为:对指定雷达辐射源的信号处理时间Tsp和对指定雷达辐射源信号环境中各雷达辐射源信号的平均处理时间。Tsp是指从侦察系统前端输出指定雷达辐射源的脉冲描述字流PDWii=0,到产生对该辐射源分选、识别和参数估计的结果,并达到指定的正确分选、识别概率和参数估计精度所需要的时间。,是对指定雷达辐射源信号环境中N部雷达辐射源处理时间的加权平均值,其中加权系数Wi可根据各辐射源对雷达侦察系统的重要程度分别确定。,(42),对雷达侦察系统信号处理时间的要求也是与侦察系统的功能和用途密切相关的,在一般情况下。ELINT系统允许有较长的信号处理时间,甚至可以将实时数据记录下来,以后再作非实时的信号处理;ESM系统往往需要介入战场的作战指挥、决策和控制,必须完成信号的实时处理,要求的信号处理时间较短。RHAW系统必须对各种直接威胁作出立即的反应,其信号处理的时间更短。,雷达侦察系统的信号处理时间主要是对辐射源信号分选、识别和参数估计的处理时间。显然,其可分选和识别的辐射源类型越多,测量和估计的参数越多，范围越大，精度越高,可信度越高,相应的信号处理时间也就越长。但影响更大的是侦察系统中有关雷达辐射源先验信息和先验知识的数量和质量,先验信息和先验知识越多,它们的可信度越高,则处理时间就越短。侦察系统实际所能够达到的信号处理时间除了其本身的能力之外,也取决于其所在的雷达辐射源信号环境,辐射源越多,信号越复杂,相应的信号处理时间也越长。,4.可处理的输入信号流密度可处理的输入信号流密度是指在不发生PDW数据丢失的条件下,单位时间内信号处理机允许前端最大可输入的PDWii=0平均数max。雷达侦察机前端输出的信号流密度主要取决于信号环境中辐射源的数量,侦察系统前端的检测范围、检测能力以及每个辐射源的脉冲重复频率、天线波束的指向和扫描方式等。通常,星载、机载的ELINT系统,所要求的max可达数百万个脉冲/秒,机载ESM、RHAW系统的max为数十万个脉冲/秒,地面或舰载侦察设备的max为数万至数十万个脉冲/秒。,4.1.2信号处理的基本流程和工作原理雷达侦察系统信号处理的基本流程如图42所示,其中各部分的基本工作原理如下。1.信号预处理信号预处理的主要任务是根据已知雷达辐射源的主要特征和未知雷达辐射源的先验知识,完成对实时输入PDWii=0的预分选。预处理的过程是:首先将实时输入的PDWii=0与已知的m个雷达信号特征(已知雷达的数据库)Cjmj=1进行快速匹配,从中分离出符合Cjmj=1特征的已知雷达信号子流PDWi,jmj=1,分别放置于m个已知雷达的数据缓存区,由主处理单元按照对已知雷达信号的处理方法作进一步的分选、识别和参数估计;然后再根据已知的一般雷达信号特征的先验知识Dknk=1,对剩余部分再进行预分选,并由Dknk=1的预分选产生n个未知雷达信号的子流PDWi,knk=1,另外放置于n个未知雷达的数据缓存区,由主处理单元按照对未知雷达信号的处理方法进行辐射源检测、识别和参数估值。预处理的速度应与PDWini=0的流密度相匹配,以求尽量不发生PDWii=0流的数据丢失。,图42侦察信号处理的基本流程,2.信号主处理信号主处理的任务是对输入的两类预分选子流PDWi,jmj=1和PDWi,knk=1作进一步的分选、识别和参数估计。其中对已知雷达辐射源子流PDWi,jmj=1的处理是根据已知雷达信号序列PDWi,jmj=1的相关性,对PDWi,jmj=1进行数据的相关分选,并对相关分选后的结果进行已知辐射源的检测(判定该已知辐射源是否存在),再对检测出的雷达信号进行各种参数的统计估值。一般情况下,在对PDWi,jmj=1进行主处理的过程中,被主处理分选滤除出来的数据,将依照对未知辐射源Dknk=1的预分选方法补到对应的PDWi,knk=1中。,对未知雷达辐射源子流PDWi,knk=1的处理主要是根据对一般雷达信号特征的先验知识,检验PDWi,knk=1中的实际数据与这些先验知识的符合程度,作出各种雷达信号模型的假设检验和判决,计算检验、判决结果的可信度,并对达到一定可信度的检出雷达信号进行各种参数的统计估值。无论是已知还是未知的雷达信号,只要检验的结果达到一定可信度,都可以将其实际检测、估计的信号特征修改、补充到Cjmj=1、Dknk=1中,使Cjmj=1、Dknk=1能够自动地适应于实际面临的信号环境。,其中识别出原来的未知雷达信号,将其特征补充到已知雷达信号Cjmj=1中尤为重要,它不仅提高了整个信号处理的速度、质量,也可以获得更大的信息量和宝贵的作战情报。信号处理的时间紧,任务重,要求高,所以现代的侦察信号处理机往往是一个多处理机系统,采用高速信号处理软件和开发工具编程,并可通过多种人机界面交互各种运行数据和程序信息,接受人工控制和处理过程的人工干预。信号主处理的输出是表现对当前雷达信号环境中各已知和未知雷达辐射源的检测、识别结果、可信度与各项参数估计的数据文件。,4.2对雷达信号时域参数的测量,对雷达射频脉冲到达方位角(AOA)和载波频率(fRF)的检测、测量分别由雷达侦察系统的测向天线、测向接收机和测频天线、测频接收机完成。雷达射频脉冲的时域参数主要是指脉冲的到达时间(tTOA),脉冲宽度(PW)和脉冲幅度(AP)。在具有脉内调制分析处理能力的侦察系统中,还可测量脉内调制特征(F)。,4.2.1tTOA的测量雷达侦察系统中对tTOA的测量原理如图43所示,其中输入信号si(t)经包络检波、视频放大后为sv(t),将sv(t)与检测门限UT进行比较,当sv(t)UT时,从时间计数器中读取当前的时间t进入锁存器,产生本次tTOA的测量值。实际的时间计数器往往采用N位二进制计数器级联,经时间锁存的tTOA输出值为,(43),图43,式中,Dmod(T,t,t)为求模、量化函数;t为时间计数器的计数脉冲周期;T=t2N为时间计数器的最大无模糊计数范围;t为sv(t)发生过门限的时间。,(44),函数INT(x)为求取实变量x的整数值。由于时间计数器的位数有限,为了防止对长脉冲重复周期的雷达辐射源信号产生周期测量模糊,一般应保证:TTrmax(45)其中,Trmax为雷达侦察系统最大无模糊可测的雷达脉冲重复周期。t取决于tTOA测量的量化误差和时间分辨力,减小t可降低量化误差,提高时间分辨力,但对于相同的T,减小t意味着提高计数器级数N,加大tTOA测量的字长,增加信号处理时数据存储和计算的负担。,sv(t)信号脉冲前沿的陡峭程度也将影响tTOA测量的准确性,而脉冲前沿既取决于输入信号si(t)本身,也取决于侦察接收机的信道带宽Bv。通常在脉冲时域参数测量电路中,按照侦察系统的最小可检测脉宽来设置Bv:,(46),tTOA的检测和测量还将受到系统中噪声的影响,特别是在脉冲前沿较平缓、信噪比较低时,系统噪声不仅影响侦察系统的检测概率和虚警概率,还将引起门限检测时间t的随机抖动t,如图44所示,t的均方根值:,(47),图44接收机噪声对tTOA测量的影响,式中trs为检测脉冲的前沿时间,S/N为sv(t)的信噪比。由于大部分侦察系统接收的是雷达天线主瓣辐射的信号,能量比较强,所以适当地提高检测门限UT,保证大信噪比工作,不仅可以降低检测的虚警概率Pfa,也有利于提高tTOA测量的准确性。如果在输入信号si(t)中同时存在两个信号si1(t)、si2(t),则由于信号的交调,将使合成信号si(t)的包络呈现较复杂的起伏:|si(t)|=|si1|2+|si2|2+2|si2|cos(1-2)t+1-21/2(48),式中|si1|、|si2|、1,2、1、2分别为si1(t)、si2(t)的振幅、角频率和初相位,如图45所示。其中,当|si1|、|si2|均大于UT时,tTOA的测量可能出现以下两种情况。1)122Bv或si1|-|si2UT两个脉冲信号只产生一次门限检测,tTOA为先期到达信号的前沿时间,后到的脉冲由于其前沿被先到的脉冲重合而不产生门限检测,且由于两信号频差较大,交调引起的幅度起伏快于电路响应,或者交调后的最低幅度仍高于门限,因此不会造成脉内的检测中断:tTOA=minDmod(T,t,t1),Dmod(T,t,t2)(49),2)122Bv且si1|si2UT两个脉冲信号交调的结果可能造成多次门限检测和tTOA测量输出。这是由于交调后最低幅度低于门限,且两信号频差较小,交调引起幅度低于门限的时间能够被电路响应的缘故。各次tTOA测量值在交调时间内随机分布。为了克服信号时域重合对tTOA检测和测量的不良影响,在雷达侦察系统中应尽量将tTOA检测与测量电路设置在方位、频率的滤波处理之后,以便充分利用雷达侦察机在方位、频率上的硬件信号分选和同时测量能力,降低si(t)在时域参数测量时的信号重合概率。,图45si(t)中同时存在两个信号时的包络(a)合成矢量；(b)合成波形,4.2.2PW的测量在雷达侦察系统中,PW的测量是与tTOA测量同时进行的,如图46所示,门限检测启动前,脉宽计数器的初值为零,由tTOA的门限检测信号启动脉宽计数器对时钟计数,当sv(t)低于门限UT时,信号使计数器停止计数，的后沿使读出脉冲触发器产生锁存信号,将脉宽计数值存入PW参数锁存器,的后沿微分信号使脉宽计数器重新清零,以便进行下一脉冲的脉宽测量,PW值由PW参数锁存器输出。设sv(t)从高于门限UT到低于门限UT的时间为tTOE:,(410),则PW是以t为单位,对tTOA至tTOE之间时间的量化:,(411),当脉宽计数器采用N位二进制计数器级联时,其最大无模糊的脉宽测量范围PWmax为,(412),图46PW的测量原理,tTOA测量与PW测量可以采用不同的时间量化单位t,通常PW测量的时钟频率较高,以获得较高的脉宽测量精度。同tTOA的检测和测量一样,PW的测量也会受到系统中噪声的影响,其测量误差PW的均方根值:,(413),tdo为脉冲的下降时间。信号的时域重合也会造成脉宽测量的丢失和错误,在(49)式的条件下,所测信号的后沿时间tTOE是si1(t)、si2(t)两信号的最大后沿时间:,(414),如果发生多信号重合时多次检测,则将会同时造成tTOA测量和PW测量的错误。,4.2.3AP的测量在雷达侦察系统中,AP的测量也是与tTOA测量同时进行的,其测量原理如图47所示,将门限检测信号的前沿迟延后用作采样保持电路和A/D变换器的启动信号,A/D变换器经过时间tc变换结束,发出读出允许信号,其前沿微分脉冲将A/D变换的数据存入AP参数锁存器,读出允许信号一般保持到下一个启动信号的前沿结束。迟延的目的是为了使A/D变换的采样时刻更接近于被取样的输入信号脉冲的顶部(一般情况下,门限检测的时刻先于脉冲顶部的出现时间)。,图47AP的测量原理,由于sv(t)信号的幅度受到雷达发射功率、发射天线增益和天线扫描、收发信号的极化匹配、收发距离和大气传播、接收天线增益和天线扫描、接收机增益和频响等诸多因素的影响,其变化范围非常大,为了压缩接收机输出信号sv(t)的动态范围,实际雷达侦察系统中普遍采用限幅器、限幅放大器、对数中频放大器或对数视频放大器等措施,从而使输入、输出近似满足下式的对数关系:,(415),式中KA为接收机、检波器增益特性所确定的常数,|si(t)|为接收机输入端的信号幅度,如果忽略A/D变换器的误差,则脉冲幅度的测量值:,(416),式中,V0,V0+r2N为A/D变换器的输入动态范围;V0为最低量化电平;N为幅度量化位数;V为幅度量化单位。通常取V0=UT,V0+V2N为视放输出sv(t)的最大(饱和)输出脉冲幅度,从而使输入、输出动态范围达到一致,充分利用A/D变换器的有效位数。,4.3雷达侦察信号的预处理,4.3.1对已知雷达信号的预处理1.的生成是对已知雷达信号进行预处理的基本依据。由于受到预处理时间的严格限制,在一般情况下,是用来直接与进行快速匹配分选的,因此构成的各维参数特征及参数的具体描述都必须与侦察机前端输出的PDW参数特征及参数的具体描述保持一致;此外,Cj必须表现出已知雷达j在PDW的多维特征参数空间中详细的、具体的性质,以便于预处理能够尽快、准确地实现信号分选。因此的生成是对已知雷达信号预处理的关键。的生成原则是:,(1)Cj是PDWi信号空间中一个有限维的特定子空间。该子空间包含了雷达侦察系统至今已知的雷达信号表现在PDWi信号空间中的全部已知信号特征,即Cj是对已知雷达j经前端正常检测后形成的全体PDW的概括和描述。这种概括和描述既要考虑到信号参数本身的特点,也要考虑到前端在PDW形成过程中的检测原理以及噪声和误差的影响。,(2)Cj的特定子空间具有相对的空间聚敛性和时间平稳性,即Cj在PDWi信号空间中的分布尽可能集中,且尽可能不在短时间内发生较大的改变(慢变化可以通过主处理对预处理中的Cj补充、修改进行参数跟踪)。,根据上述生成原则,需要逐一分析PDW中的各项具体参数,从中产生适合作为Cj的各维特征参数基。通常,选择作为Cj特征参数基的有:AOA。取决于雷达与侦察机之间的相对方位角,当雷达与侦察机之间没有相对方向运动时,AOA为常数,存在相对方向运动,AOA是缓慢变化的。该参数不受雷达信号本身的影响,是侦察信号处理中最重要特征之一,并作为Cj特征参数基。,fRF。由于一般雷达侦察系统都具有较高的测频精度,故该参数主要取决于雷达的载频变频方式和变化能力。对于常用的固定频率雷达、频率分集雷达、相参捷变频雷达等,其fRF集中在若干离散的频率点上(聚敛性好),少数非相参捷变频雷达具有连续的频率分布区间,但其相对频率变化率,(417),只有少数雷达接近或略大于10%。对于侦收带宽达到若干个倍频程的侦察机来说,这种带宽仍然具有较好的聚敛性,所以fRF也是侦察信号处理中最重要的特征之一,并作为Cj特征参数基。PW。在高信噪比、信号时域非重合条件下,侦察系统具有较高的脉宽测量精度,而且现代雷达信号的脉宽本身也比较稳定,数值分布较集中,具有很好的平稳性和聚敛性。由于影响脉宽测量的主要因素是多信号的时域重合,因此在信号时域重合概率较低的场合,可以将PW作为Cj特征参数基。,F。脉内调制特征主要是指在单个脉冲时间内的频率、相位调制特征,其识别分类如图41所示。对于有F检测、识别能力的雷达侦察系统,该参数无疑也是重要的信号特征之一,并可作为Cj特征参数基。,由于雷达侦察系统预先只能获得雷达信号的脉冲重复周期(tPRI)信息,而将tPRI信息转换为tTOA时间又需要占用较长的处理时间和较复杂的处理算法,难以满足预处理实时性的要求,所以在一般雷达侦察系统中不作为Cj特征参数基,而是作为主处理的主要分选、识别参数。由于影响AP的因素太多,使AP的平稳性较差,一般也不作为Cj特征参数基使用。,2.预处理的基本算法对已经生成的,预处理的基本预分选算法是:,(418),(419),式中,为空集。如果m个已知雷达信号子空间彼此都不相交:,(420),3.预处理机的组成实现(418)式预分选算法的预处理机组成主要有:以专用数字逻辑硬件电路组成的预处理机和以高速、并行处理器阵列组成的预处理机。,图48(a)是由一种称为并行关联比较器的数字逻辑硬件电路组成的典型预处理机,实时输入的PDW首先经过参数选择电路(M(PDW)处理),选出其中的AOA、fRF、PW三参数,经过数据驱动后,同时送给m个关联比较器,每一个关联比较器都预先存储着一部已知雷达AOA、fRF、PW的参数特征,并且用三个参数区间分别表示,它们的直积形成了已知雷达j的特征子空间Cj:,(421),图48由并行关联比较器组成的预处理器(a)分散管理缓存；(b)集中管理缓存,图48由并行关联比较器组成的预处理器(a)分散管理缓存；(b)集中管理缓存,每一个关联比较器都是由三参数的上、下限锁存器、比较器和一个六与门组成的,由PDW的到达数据驱动,将每个到达PDW中的AOA、fRF、PW三参数分别与关联比较器中的对应参数限进行比较。当满足:,(422),时,六个比较器输出的条件满足信号相与,产生数据选通信号STBj,将此PDW写入第j片已知雷达的分选数据缓存器。图中的m个关联比较器是并行、同时工作的。分选数据缓存器的管理方法很多,图48(a)中是分散管理的,即每一个关联比较器单独管理自己的分选数据缓存器，只要其满足(422)式,允许一个PDW被同时写入多个不同的分选数据缓存器。,图48(b)则是一种常用的集中管理的方法,首先由STBj经过优先编码电路产生数据j,再以j为地址读出存储器A中j地址单元存放的j雷达当前分选数据缓存区的低位地址指针Aj,然后以j为高位地址、Aj为低位地址,将分选出的PDW写入集中管理的分选数据缓存器MC,写完后,再将Aj1回写到存储器A的j地址单元,以备下一次再写。该管理方法只允许将分选出的PDW写入一个雷达j的分选数据缓存区。,常用的优先编码逻辑为j=minj1,j2,(423)其中，j1,j2,为同时选中的关联比较器序号。在这种管理方法中,每部雷达分选数据缓存区的容量L都是相同的,若存储器A的数据字长为n,则L=2n(424)分选数据缓存器一般采用双口RAM,分别提供给预处理机和主处理机读、写使用。,(422)式所表示的Cj是三维空间中的一个矩形子空间,图48所示的预处理机恰好适合于对矩形特征子空间的分选和处理,它表明已知雷达信号的AOA、fRF、PW三维特征参数分布相互独立,且在每一维都是呈单点或单区间连续分布的。而当特征参数具有某种相关性或者为多点或多区间分布时,其Cj不再是单个矩形子空间。如在下式中:,(425),Cj是P个矩形子空间的并,如果仍然采用关联比较器的预处理方法,则对这样的一部雷达,在载频和脉宽上就需要同时并用4P个上、下限比较器,并将每四个比较器的输出相“与”,产生该矩形子空间的选通信号STBj,k,再将P个子空间的选通信号相“或”,产生对该雷达的分选选通信号STBj,如图49所示。,(426),在实际工程中,采用图49所示的关联比较器实现对非矩形Cj雷达信号的预处理,不仅需要采用合适的可编程逻辑器件,而且也增加了预处理机的复杂程度。另一种简单的方法是通过下面的处理将Cj单一矩形化:,(427),然后再采用图48所示的关联比较器进行信号预处理。该方法可以简化、规范关联比较器的逻辑电路,便于工程实现,但由于(427)式扩展了Cj子空间,相应地扩大和提高了各的子空间发生分选模糊区域的可能性,这是不利于信号预处理的。,图49多矩形子空间并的关联比较器结构,图410是一种采用存储器映射逻辑的预处理机电路。输入PDW数据流经选择电路(M(PDW)处理),从中取出AOA、fRF、PW三参数,经过数据驱动后,分别作为存储器M的高、中、低位地址,M中预先存有Cj的先验信息:,(428),图410存储器映射逻辑的预处理机电路,表42、表43举例说明了该预处理机的工作原理。其中R1R5五部已知雷达AOA、fRF、PW的参数分布和优先级A为表42,共用存储器M中的存储数据为表43。,(429),表42已知雷达的PDW参数分布和优先级,表43共用存储器M中的存储数据,存储器映射逻辑的预处理机适合于各种Cjmj=1,且预处理过程简捷、明了,特别适合于Cj成离散分布子空间的情形,但其存储器M需要有较大的存储容量MV支持:,(430),其中分别为参数分选时的量化位数。在有些雷达侦察机中,前端输出的分别为8、12、6位,则存储器M需要有64M字的存储容量。为了降低存储量,考虑到前端测量本身的误差,可以适当地放弃若干参数的某些低位。,随着高速、并行处理器和实时、并行处理软件技术的发展,使雷达侦察系统信号处理的速度获得了前所未有的提高。对于密度为数万至数十万个脉冲/秒输入的PDW直接进入处理器进行预分选已经成为可能。它将(418)的预处理式完全软件化,并且将对m个已知雷达的预处理分配给若干个处理器并行处理,提高处理速度。,4.3.2对未知信号的预处理对未知雷达辐射源信号的预处理主要是根据雷达信号特征的先验知识,对AOA、fRF、PW三参数的张成空间制定出一种合理的预处理子空间分划Dknk=1,然后如同对已知雷达信号的预处理一样,按照Dknk=1分选经过对已知雷达预处理之后剩的,产生分选结果PDWi,knk=1。1.Dknk=1的生成原则,Dknk=1的工作条件同Cjmj=1是一样的,因此有关Cjmj=1的生成原则也是Dknk=1的生成原则。此外,在一般情况下,Dknk=1的还须满足:(1)完备性和正交性。而,(431),以保证任意输入的PDW,都必将被唯一地分选到一个PDWi,k中。,(2)尽可能使同一部雷达、在同一种工作方式下的PDW在信号预分选后处于同一个分选子流PDWi,k中。2.常用的Dknk=1根据Dknk=1的生成原则,在雷达侦察系统中,常用的空间分划Dknk=1有:(1)矩形均匀分划。设,分别为侦察系统对AOA、fRF、PW三参数的最小测量值和最大测量值,为均匀分划时各参数的二进制量化位数,AOA,fRF,PW为各参数的量化区间宽度,则有:,(432),三参数的空间分辨:,最大可分选子流数:,(433),矩形均匀分划的重要参数是,过大,会使多个未知雷达信号混合在同一个预分选的子流中;过小,又会使同一个雷达信号分散在几个预分选的子流中,都将造成后续主处理的不便。采用均匀分划的优点是预处理十分简单,因此常被许多雷达侦察设备所采用。但是人们都很清楚,实际的雷达信号参数在频率和脉宽域内的分布并不是均匀的。均匀分划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。,(2)矩形非均匀分划。通常雷达信号的载频集中分布在P、L、S、C、X、Ku、Ka等几个主要频段,脉宽集中分布在0.23s范围内,其它频段和脉宽范围内的信号是很少的;同时,载频的绝对变化范围与其所在频段有关,低频段绝对变化范围小,高频段绝对变化范围大。因此,一种常用的非均匀分划准则就是:对参数分布集中的区间采用密集分划(小),对参数分布分散的区间采用稀疏分划(大);在频率低段采用相对密集分划(fRF小),这种非均匀的分划方法显然比均匀分划更合理。根据上述准则严格制定矩形非均匀分划时,需要未知雷达信号参数分布概率密度函数1(AOA)、2(fRF)、3(PW)的先验知识。设分别是对三参数的分划数,则在理想情况下,三维矩形非均匀分划Dknk=1可通过求解下列积分方程组确定:,(434),(435),(436),(437),矩形非均匀分划对空间的分划数n同(433)式。1(AOA)、2(fRF)、3(PW)的知识可能是先验的,也可以在信号处理的过程中,通过对实际数据分布的统计而后验获得。由于1(AOA)、2(fRF)、3(PW)本身也不精确,所以工程中实际使用的非均匀分划主要是按照原则和经验制定的。,3.预处理的基本算法对已经制定的分划Dknk=1,未知雷达信号预处理的基本分选算法是:,(438),式中M(PDWi)是PDWi在Dknk=1的投影。由于Dknk=1满足完备性和正交性,保证了剩余子流中的任意PDWi都将被唯一分选到某一分选数据缓存区中。,4.预处理机的组成实现(438)式预处理算法的预处理机与用于对已知信号预处理的处理机没有大的区别,只是由于Dknk=1是矩形、正交的,更加适合于图(48)和图(410)所示的两种逻辑硬件处理机电路(每个关联比较器只需6个上、下限比较器或者只需一个共用存储器)。特别是当Dknk=1为均匀分划且AOA、fRF、PW均为2的整次幂时,甚至可以如图411那样,直接使用AOA、fRF、PW参数的高位作为分选数据缓存区的地址,从而大大简化信号预处理机的组成。,图411矩形均匀分划、整次幂时的预处理机,4.4对雷达信号的主处理,雷达侦察设备中信号主处理的任务是:从预处理输出的PDWi,jmj=1和PDWi,knk=1中进一步分选出每一部雷达的PDW序列,估计和测量其详细的信号参数特征,识别和判断其雷达类型、功能、当前的工作方式和威胁程度等。尽管安装于不同作战平台的雷达侦察设备对主处理的技术指标和技术性能要求不尽相同,但其主处理机几乎都是以各种高速数字处理机为核心的。,由于主处理的数据量大、处理算法复杂、要求的反应时间短,往往是单个处理器难以胜任的,因此在主处理机中常常采用多处理器同时工作。为了提高处理速度、精度和识别判断的可信度,主处理机也必须充分利用各种先验信息和知识。因此,主处理也分为对已知雷达信号的主处理和对未知雷达信号的主处理。,4.4.1对已知雷达信号的主处理对已知雷达信号主处理的输入来自预处理输出的PDWi,jmj=1(对已知雷达信号的预分选数据),其处理的基本流程是:(1)利用已知雷达的脉冲重复周期(tPRI)信息,从PDWi,jmj=1中分选、检测j雷达的子流PDWi,ji=1,判断已知的j雷达是否存在;(2)在j雷达存在的条件下,由PDWi,ji=1进一步估计和测量j雷达当前的各项信号参数特征,如AOA及其变化、fRF及其转移概率、PW及其转移概率、tPRI及其转移概率、天线扫描周期和扫描方式、工作的起止时间等;,(3)根据j雷达当前的信号参数特征与已知雷达工作特性的知识,识别和判断j雷达当前的类型、功能、工作方式和威胁程度等,并形成各种必要的处理结果文件。1.对已知雷达信号的tPRI分选与检测tPRI是指同一雷达相邻脉冲之间的时间间隔序列:,(439),式中,为同一雷达的脉冲到达时间序列。,1)雷达信号的tPRI特性及其描述在雷达信号诸多参数中,tPRI是其中工作样式最多、参数范围最大、变化最快的一项参数,一部雷达可能具有几种,甚至几十种tPRI的工作样式和工作参数。图412中分别示出了其中固定tPRI、参差tPRI、抖动tPRI、参差抖动tPRI、成组参差tPRI、成组参差抖动tPRI时到达脉冲序列的波形。这几种典型tPRI工作样式和调制参数的描述如下：,图412几种典型tPRI工作样式的脉冲波形,(1)固定tPRI。,(440),式中的tPRI为一非时变的确定性常数值。(2)参差tPRI。,(441),式中,k为周期参差数;为k个确定性的tPRI常数,每经过k个脉冲,各tPRI值循环变化一次。(3)抖动tPRI。,(442),式中,为tPRI的中心值或平均值;Ti一般为在区间T,T对称分布的随机序列。形成tPRI的抖动的调制方式很多,如正弦调制、伪随机序列调制、噪声取样调制等。抖动范围T与中心值的比值:,称为最大抖动量(简称为抖动量),以表现抖动的相对大小,其典型值为:1%10%。(4)参差抖动tPRI。,(443),(444),它在(441)式参差tPRI的基础上增加了随机抖动Ti。,(5)成组参差tPRI。,(445),(6)成组参差抖动tPRI。,(446),它是在(445)式的基础上增加了抖动调制。不难看出,(446)式的描述式可以概括前面五种tPRI工作样式,所以在雷达对抗的仿真和信号处理系统中,常以该式作为对一般雷达tPRI特征描述的通式。此外,根据作战任务的需要和变化,一部雷达往往具有上述的N种tPRI工作样式可选用,这也会增加信号处理的难度。由此可得到对一般雷达信号tPRI特征的通用描述方式和参数:,n为其tPRI工作样式的类别。,(447),2)已知雷达tPRI特征的分选和检测对已知雷达tPRI特征的分选和检测就是利用已知雷达的,从中进一步分选出满足该tPRI特征的子流,然后就与已知tPRI特征的符合程度,作出该雷达信号是否存在的判断,并给出该判断相应的可信度。分选方法主要分为两类:采用数字逻辑电路的tPRI分选滤波器和采用数字信号处理器的tPRI分选滤波算法。,(1)由数字逻辑电路组成的tPRI分选滤波器。图413是一种基本的双脉冲重合法tPRI分选、检测器,输入视频脉冲流同时送给视频信号迟延线L和重合门Y,重合门的另一输入来自L的输出,且L的迟延时间等于已知雷达的,计数器C对Y的输出计数,当其在T时间内的计数值N(T)满足N(T)V时,判为该雷达信号存在。该电路中信号的单次正确重合概率Pd1为,(448),式中,PW为雷达的脉宽,为该雷达tPRI位于区间,内的概率。设,则在T时间内发生V以上次重合的概率Pd为,(449),图413一种基本的双脉冲重合法tPRI分选、检测器,如果在输入信号流中同时还有M部其它tPRI特征的雷达脉冲,其中第j部雷达信号的平均脉冲重复周期为,平均脉宽为,且满足:,(450),则电路中信号的单次错误重合概率Pe1近似为,(451),发生检测错误的概率Pe为,(452),为了降低Pe1,可以将图413的双脉冲重合改进成图414(a)、(b)所示的多脉冲重合电路,图(a)电路的Pd1、Pe1分别为,图414多脉冲重合的tPRI分选滤波器,图(b)电路的Pd1、Pe1分别为,(455),(456),为了改善tPRI滤波的容差,可以将双脉冲重合法中迟延输出的信号脉宽展宽为PW0,则Pd1和Pe1分别为,如果将输入信号脉冲展宽为后再进行双脉冲重合法分选,则Pd1和Pe1分别为,(457),(458),(459),(460),以上的滤波器只是针对单个tPRI值的,如果已知雷达具有k个不同的tPRI中心值,则需采用图415所示的滤波器组。其中共用迟延线具有k个抽头,每个抽头的迟延时间分别对准各容差等于2T。k路并行分选检测可提高对k个已知tPRI信号的检测概率Pd1,但同时也会增大错误概率Pe1,(461),(462),图415对k个tPRI值的滤波器组,在数字逻辑电路组成的tPRI分选滤波器中,通过对迟延线(一般采用FIFO)抽头和容差2T的编程控制,可以实现对已知雷达tPRI分选滤波和检测的要求,且响应速度快。它的主要缺点是电路较庞大,使用不够灵活。因此，在许多侦察系统中采用软件处理方法。,(2)tPRI分选滤波的软件算法。通常由软件实现的tPRI分选滤波与检测准则是:从任一PDWi,j起,如能在其后出现N个连续的周期都能与某雷达信号的tPRI特征相符合,则此PDWi,j便被作为该雷达的一个分选脉冲;如果在T时间内的分选脉冲多于检测门限V,便判为该雷达存在,否则为不存在。在该准则下,tPRI分选滤波主要采用改进的自相关算法。,设的到达时间序列,为j雷达的tPRI及容差。改进的自相关算法就是在此tPRI及容差范围内对作N重自相关统计运算。典型的算法流程如图416所示。该算法是将N重自相关统计运算分解为N次2重自相关统计的迭代运算,在每一次2重自相关统计运算的输出结果中,都只保留满足下式条件的PDW:,(463),每一次的输出结果PDWi,j又作为下一次2重自相关统计运算时的输入。在经过N次迭代的最后输出PDWi,ji=0中,保留了连续N次满足(463)式的全部PDW。该算法的检测概率Pd和错误概率Pe分别为:,(464),(465),和,2.对已知雷达信号的参数估计与测量设PDWi,ji=0为经过预处理分选和主处理分选、检测后已知雷达j的信号序列,对其进行参数估计与测量的目的是进一步分析和提取信号特征,修改、补充和完善该已知雷达的信号特征库,跟踪其工作参数、工作方式和所在方向等的实时变化。,图416改进的自相关算法流程,1)信号载频参数的估计与测量雷达信号的载频特征集中表现为:载频集和转移概率矩阵。是PDWi,ji=0中载频的全体,对于离散分布的fRF,直接对应于各离散频率点;对于在区间连续分布的fRF,fRFki=1是对该区间的离散化:,(466),f是量化宽度。转移概率矩阵一般采用对转移频率的统计进行估计,其中元素:,(467),2)信号脉宽参数的估计与测量与信号载频参数的估计与测量相似,雷达信号的脉宽特征集中表现为:脉宽集和转移概率矩阵。fPW是PDWi,ji=0中脉宽的全体。转移概率矩阵也是采用对脉宽转移频率的统计进行估计,其中元素:,(468),图417载频参数估计和测量的处理流程,图418,3)信号tPRI参数的估计与测量,(469),式中,t为tPRI的量化时间。转移概率矩阵也是采用对tPRI转移频率的统计进行估计,其中元素:,(470),处理流程和各种典型tPRI特性的转移概率矩阵分别如图419和图420所示。,图419tPRI参数估计测量的流程,4)信号AOA参数的估计与测量在PDWii=0中已经具有j雷达一系列的AOA测量值,而进一步对其进行估计与测量的主要目的是:统计处理PDWii=0中AOA的连续测量值,提高对AOA参数估计的精度(受侦察系统测向能力的影响,原始的AOA测量精度较低);在有相对运动时,还需要连续跟踪和预测各已知雷达AOA参数的变化,以便及时修订预处理时对该雷达的AOA分选范围、引导干扰发射的方向或其它作战行动等。,图420典型tPRI特性的转移概率矩阵,设为经预处理、主处理后分选出j雷达的AOA序列,为j雷达真实的AOA序列,则,(471),式中的ni主要是AOA测量电路中由于噪声、系统不稳定和量化等引起的测量误差。由于每次的测量时间间隔较长(连续脉冲时为一个tPRI周期,间断脉冲时为若干个tPRI周期),nji=0为独立、零均值序列。对于AOA参数的统计估值通常采用修正的窗函数加权平均算法。设N为窗函数的宽度,p为窗内当前连续的输入数据数量,为当前窗内的N个AOA输入数据,为当前时刻对j雷达AOA的估计,则,(472),当有新的测量值到达后,首先需要根据其到达时间,进行序列连续性的检验:,序列间断，p=1,序列连续，p=p+1,(473),式中,是判断序列间断的门限,对于连续序列(pN),可参照(472)式继续估计:,(474),常用的窗函数有矩形窗、Hamming窗、Hanning窗、指数窗等,其中矩形窗、指数窗的迭代计算比较方便,其AOA估计分别如(475)、(476)式所示。,其它,(475),其它,(476),5)天线扫描参数的估计与测量在雷达侦察系统中,需要分析和测量的雷达天线扫描参数主要有:照射时间宽度TS、天线扫描周期TA和天线扫描的功率谱GA()等,测量数据来源主要取自已经分选出PDWii=0序列中tTOA与AP两项参数的子序列,(1)TS的估计与测量。TS是指侦察机接收到雷达各次照射信号持续时间的平均值,如图421所示。,图421雷达信号的照射时间TS与天线扫描周期TA,式中,Tj0,Tj1分别为第j次天线扫描照射的起止时间。对TS的估计与测量首先需要检测和估计输入序列中的各次起止时间,其统计处理流程如图422。,(477),(2)TA的估计与测量。TA是指侦察机接收到雷达各次间断照射信号之间平均的间隔时间,即,(478),TA的估计测量可以与TS的估计测量同时进行,如图422所示。,(3)天线扫描功率谱GA()的估计。GA()也就是输入序列tTOAi,APii=0的功率谱。由于实际的输入序列可能不连续,在进行谱分析之前,还需要参照图423的处理流程,对所有发生间断的时间区域补零,从而形成在时间上连续的新的取样序列APii=0。,图422TS、TA的估计与测量流程,图423间断采样序列连续化处理的流程,对于序列APii=0的功率谱分析主要采用分段平均FFT变换算法,即先以N=2L为长度,将均匀分段,对其中每一分段k进行N点实输入的FFT运算,求得该分段频谱的实部Rek(i)N-1i=0和虚部Imk(i)N-1i=0,合成该分段的功率谱:,(479),再对各分段的结果逐点平均,求得功率谱的估计:,(480),3.对已知雷达工作特性的识别对已知雷达工作特性识别的主要依据是已知的雷达工作特性与信号参数的关系,其中经常采用的一种算法是称为IFTHEN结构的产生式规则推理算法。设条件集TkLk=1为已知雷达j各项检测和参数估计测量结果的集合,L为集合中各项结果的数量,则产生式规则推理算法的基本形式是将已知的雷达工作特性与信号参数的关系归纳为一组规则集Eii=1,其中在精确推理中的每一条规则Ei都具有下面的描述形式:,IF(条件集=条件1,条件2,条件n,各条件Tkk=1)THEN(结论集=结论1,结论2,结论m)(481)即由对已知雷达信号与信号参数检测、估计测量的结果作为规则中的条件,产生对各种已知雷达和雷达工作特性等的识别结论。实际上由于许多结论相互间也有着千丝万缕的联系,每条规则推理时所产生的结论又可作为新的条件补充到TkLk=1中,被其它规则所引用,如此循环迭代,直到EiNi=1作用于TkLk=1不再产生新的结论为止。,非精确推理中的每一项条件和结论都具有附加的可信度,并通过对规则本身的可信度和各项条件的可信度的计算,产生每一结论的可信度。随着人工智能技术的发展,已经涌现出大量的精确和非精确推理算法,使雷达工作特性识别成为当前十分活跃的领域。,4.4.2对未知雷达信号的主处理对未知雷达信号的主处理的基本流程是:(1)采用脉冲重复周期tPRI分析技术,分析和检测未知雷达预分选数据PDWi,ki=0中是否存在某种tPRI工作样式的未知雷达。如果判定该雷达存在,则从PDWi,ki=0中分离出可能属于该雷达的PDW序列PDWi,ki=0,并对剩余的序列继续进行tPRI分析,直到所剩序列不再能够检测出新的未知雷达信号序列为止。,(2)对于分选出的PDWi,ki=0进行各项信号特征参数的估计和测量,其估计和测量的方法同对已知雷达的特征参数估计和测量,并将结果迅速补充到已知雷达的预处理、主处理数据库中。(3)根据该未知雷达的检测和测量参数及其与一般雷达工作特性的知识,识别和判断该雷达的功能、工作方式和威胁程度等。,1.对未知雷达信号的tPRI分选与检测在雷达侦察系统中,对未知雷达信号进行tPRI分选与检测主要采用计算机软件算法实现,其中直方图统计检验法是一种较常用的算法。设PDWi,ki=0为预分选后第k个数据缓存区中的PDW子流,为假设雷达的tPRI区间,t为tPRI统计的量化时间,