機載預警雷達系統架構發展路徑研究

張　良，祝　歡，吳　濤

(南京電子技術研究所，　南京 210039)

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機載預警雷達系統架構發展路徑研究

張良，祝歡，吳濤

(南京電子技術研究所，南京 210039)

摘要：機載預警雷達體系架構與信號處理技術相互推動、代次發展，信號處理變革的驅動力來自于系統需求，系統架構的搭建以核心處理能力發揮到最優為準則。文中首先分析了機載預警雷達雜波譜空間-頻域以及空間-距離-頻域的特點；然后，概括總結了脈沖多普勒和空時自適應處理兩代體系架構演變的歷史；最后，從機載預警雷達面臨的雜波和干擾抑制需求出發，提出了未來機載預警雷達體系架構三種可能的演變路徑。

關鍵詞：機載預警雷達；雷達系統架構；空時自適應處理；多輸入多輸出；認知全自適應雷達

0引言

由于受地球曲率的影響,地面雷達發現低空目標的能力極為有限,需要依靠機載預警雷達來彌補這方面的不足,因此機載預警雷達是防止低空入侵的重要手段。機載預警雷達工作平臺高、探測威力遠、活動范圍大并且機動靈活，可以指揮引導我方戰斗機編隊對敵方空中目標實施攔截作戰，也可以為作戰飛機提供海面艦船目標指示，引導實施對艦作戰。預警機是現代戰場的情報中心和指揮控制中心，可以大大提高作戰體系的效能，是現代戰爭中不可缺少的核心武器裝備[1]。

現代戰爭中，人為的和自然的、敵方和我方的、對抗和非對抗的各種電磁信號充斥于整個作戰空間，綜合形成了一個信號密集、種類繁多、對抗激烈、動態多變的戰場電磁環境。機載預警雷達平臺的升高和運動雖然帶來監視區域的擴大以及機動性增強的優勢，但雜波區域及多普勒譜也隨之擴展，使得雷達面臨更復

雜的雜波環境，同時更易受到地面、海上以及空中各種有意和無意干擾的影響。

為了應對各種雜波和干擾的影響，國內外研究人員一直在持續探索新的信號處理技術以及由此演變形成的雷達體系架構。早期采用動目標顯示/動目標檢測(MTI/MTD)技術，在最強的主瓣雜波位置形成多普勒凹口以提高反雜波能力，MTI/MTD主要適用于雜波譜沒有擴展的地基雷達。而脈沖多普勒(PD)是現役機載預警雷達比較通用的技術，通過對相參脈沖串進行頻譜分析(FFT)，既相參積累提高了信噪比，又大大縮窄了雜波分辨單元面積從而降低了雜波強度，不過PD處理需要超低副瓣天線配合才能較好地解決雜波和干擾的影響問題。隨著相控陣和高速信號處理技術的發展，空時自適應處理(STAP)技術開始應用于新一代機載預警雷達，STAP利用相控陣天線提供的多個空域通道信息和相干脈沖串提供的時域信息，在空域和時域兩維聯合自適應濾波，實現對雜波和干擾的有效抑制。

雖然STAP技術相對于PD是很大的跨越，性能也有較大提升，但實際情況異常復雜，地形的快速起伏、大量離散強雜波點的存在、瞬息萬變的電磁環境均使

得傳統意義上的STAP技術有時難以應對復雜的新環境。近年來，雷達先進信號處理技術的研究空前活躍，多輸入多輸出(MIMO)技術、正交波形設計技術、數字陣列技術、認知探測技術和高速實時信號處理技術的研究逐步深入并逐步進入工程試驗與應用階段，使雷達架構的再發展與再突破成為可能。

機載預警雷達系統架構過去如何演變，未來又將怎樣演變是本文探討的主要問題。本文首先分析了機載預警雷達雜波譜的空間-頻域以及空間-距離-頻域特點，揭示了近程雜波產生的機理以及對目標檢測的影響；接著總結了PD和STAP兩代架構演變的歷史，并概要介紹了STAP通用架構的原理以及工程化降維處理方法；文中第四部分基于未來機載預警雷達面臨的任務，提出體系架構三種可能的演變路徑。

1機載預警雷達雜波譜特點

1.1空-時雜波譜與空時濾波

為了研究機載預警雷達雜波譜的特點，建立機載雷達坐標系如圖1所示。載機水平飛行，速度為V，以載機的速度方向為X軸方向，以與速度垂直的方向為Y軸方向，按照右手系法則，垂直于X-Y平面向上的為Z軸方向。天線軸A與速度矢量V之間的夾角為α，天線軸A在地面上的投影為B，若陣列沿載機的速度方向布置，則稱之為正側視陣列(α=0°)；若陣列與載機的速度垂直，則稱之為前視陣列(α=-90°)或后視陣列(α=90°)；若有一定的夾角，則稱之為斜視陣列。

圖1　機載雷達坐標系

如圖1所示，在XYZ坐標系中，地雜波散射體P在天線坐標系中的方位角和高低角分別為θa和φ，相對于天線軸的夾角為Ψ(天線錐角)，它們之間的關系為：θ=θa+α，cosΨ=cosθacosφ。該散射體回波的多普勒頻率[2]為

(1)

以歸一化多普勒頻率2fd/fr和天線錐角余弦cosΨ為坐標，式(1)可改寫成

cosφ2sinα2

(2)

式中：fdM=2VP/λ；fr為脈沖重復頻率。

通過改變天線軸與載機飛行方向V的夾角α，可以得到不同陣列流形下空時二維雜波譜。圖2是不同α時的二維雜波譜。α=0°時，雷達天線陣面正側面安裝，二維雜波譜是一條斜率為fr/2fdM的直線，雜波譜結構與高低角(即距離)無關；α≠0°時，在2fd/fr-cosΨ坐標里二維雜波譜為斜橢圓，雜波譜結構隨距離變化(距離不平穩性)。對α=-90°的機頭陣，雜波譜為正橢圓。一般地，當斜距Rc>3H時，雜波橢圓與φ=0°度時基本一致，Rc<2H時隨距離變化較快，H為載機高度。

此外，圖2中實線為從陣面前向進入的雜波，虛線表示從天線背瓣進入的雜波，絕大多數天線背瓣電平能夠做得很低，相應的背瓣雜波很弱，這樣實際的雜波譜就只存在于橢圓的一半。另外，由于地雜波內部存在起伏，雜波譜有一定的寬度，實際呈現帶狀分布。

圖2　不同α的二維雜波譜

1.2距離-方位-多普勒雜波譜

從圖2可知，對正側面陣而言，雜波譜在距離上變化緩慢，基本上是均勻的，因此利用相鄰若干距離門數據樣本可以估計雜波協方差矩陣。但是，對斜側面陣或機頭陣，近程雜波多普勒頻率隨距離變化較快，機載預警雷達一般采用較高的脈沖重復頻率工作，從天線主波束俯仰旁瓣來的近程雜波與遠程雜波模糊混疊在一起，導致雜波在距離上呈現出非均勻性[4]，嚴重影響STAP性能。

圖3說明了非正側面陣近程雜波形成機理，波束指向方位角為θ，φ1和φ2分別對應近程雜波和遠程雜波的俯仰角。對多普勒頻率式(1)的參量進行變換，將雜波俯仰角φ用雜波斜距Rc代替即可研究近程雜波規律

(3)

式中：Re為等效地球半徑；H為載機高度。對于波束方位指向θ，斜距Rc處的地雜波，其多普勒頻率表達式[5]為

(4)

主雜波多普勒軌跡隨陣面安裝角α和波束指向角θ變化，根據式(4)計算出的主瓣雜波軌跡與距離單元的關系如圖4所示。Rc<2H內的雜波隨距離變化很快，我們將其定義為近程雜波。當重復頻率不太高時，近程雜波落在一次模糊距離內，但當重復頻率較高時，近程雜波會跨越好幾個模糊距離，在距離維影響更大。總之，近程雜波強度大、距離上不均勻，并且在距離-多普勒平面上所占比例大，近程雜波對檢測的影響必須高度重視。

圖3　近程雜波形成機理

圖4　不同α與不同波束指向時雜波多普勒隨與距離關系及雜波區域邊緣圖

2機載預警雷達架構的兩代演變——PD和STAP

2.1演變歷史

雷達體系架構與信號處理技術相互推動、相互牽引，信號處理變革的驅動力來自于系統需求，系統架構的搭建以核心處理能力發揮到最優為準則。盡管信號處理理論和技術在持續發展，但機載預警雷達架構的演變呈現明顯的階段性，代次發展。預警機的誕生已有70年，雷達反雜波體制也經歷了MTI/MTD、PD和STAP三個階段，因為MTI/MTD和PD均是單接收通道相參體制，從雷達架構角度將二者可歸于一類。因此，機載預警雷達架構可劃分為PD和STAP兩代。

早期的E-2C預警機雷達采用MTI/MTD體制，反雜波能力差，制約了E-2C在陸地上空使用，目前最新型E-2D預警機則一步跨進STAP階段。國內外E-3A、PHALCON和Erieye等現役預警機雷達普遍采用PD體制，實踐證明，以E-3A為代表的超低副瓣天線+PD的雷達體制能很好地適應強雜波和強干擾背景。圖5為PD雷達體系架構，以現在的標準來看，PD架構比較簡單，首先通過模擬網絡合成和差波束，A/D轉換后級聯MTI、數字脈壓(DPC)、相參積累(FFT)和恒虛警檢測(CFAR)處理，PD架構靈活性和自適應能力均顯得不足。

從20世紀90年代開始，有源相控陣雷達開始大量應用于預警機[6]，它具有探測距離遠、發射效率高、可靠性及維修性好、波束掃描靈活快捷等優點，能更好地適應高速高機動、密集多目標、復雜電磁環境下的預警探測任務，成為當今機載預警雷達的主流技術體制[7]。有源相控陣雷達需要配置多個陣面才能實現360°方位覆蓋，在大角度掃描下(對三面陣，掃描±60°；對四面陣，掃描±45°)天線副瓣電平必然明顯抬高，強雜波背景下PD處理剩余大，探測能力反而退化，換句話說，有源相控陣雷達其實是用天線副瓣電平的抬高換取掃描靈活性。STAP技術則減輕了對天線全方位超低副瓣的要求，可以說STAP與有源相控陣完美結合是新一代機載預警雷達的必然選擇。

圖5　機載預警雷達PD系統架構

2.2STAP通用架構

假設雷達天線有N個陣元，一個相參處理間隔內發射K個相參脈沖。理論上，NK全維空時自適應處理性能最佳；事實上，由于獨立同分布樣本數量的限制以及全維實時處理運算量巨大超出實現可能，必須做降維預處理[8]，圖6為基于固定結構降維STAP的通用架構。

固定結構降維有統一的結構表達[9]。假定輸入數據是一個NK×1維的空時快拍X。通過一個NK×D(D=NK)的預處理矩陣T，可以將輸入數據變換為一個新的D×1維向量Xr，即

Xr=THX

(5)

然后，對Xr進行STAP濾波，此架構中核心是降維矩陣T的設計，T的形式即降維方法也雷達架構的重要要素。

文獻[9]提出了在陣元域/波束域和脈沖域/多普勒域四大域中進行降維STAP處理的統一框架。波束空間算法目前廣泛用于空域零陷和角度估計，空域濾波雖可實現空域的局域化，不過由于很多雷達空域通道數有限，空域分辨率不高，雜波局域化效果并不明顯；時域濾波等效于在方位上對雜波進行局域化，脈沖串長度一般比空域通道數大得多，而且時域濾波器可以獲得非常低的旁瓣。因此，時域濾波后可以明顯地降低雜波維度，從而減少STAP處理所需的自由度。事實證明，以mDT-SAP算法[8]為代表的Post-Doppler降維方法在大多數場合更為有效實用。總之，這四類固定結構降維方法各具優勢，不同的應用場合應該分別優化選擇。

圖6　STAP通用架構

除固定結構的降維方法外，有關數據域降維(或稱作降秩)國內外也開展了很多研究。顧名思義，數據域降維從全維的雜波協方差矩陣出發，尋求次優的降維處理方法。如互譜法(CSM)[10]、主分量法(PC)[11]等，均首先利用全維空時數據對協方差矩陣進行估計，然后對協方差矩陣進行奇異值分解，根據一定準則構建STAP降維處理的特征空間。數據域降維在理論研究價值大于其實際應用價值。

有關降維或降秩STAP技術研究很多，在此不再贅述。

2.3兩個應用案例

STAP架構已成功應用于E-2D APY-9雷達[12]以及多通道機載雷達測量(MCARM)[13]試驗系統上。E-2D APY-9雷達天線為18通道的有源相控陣，采用ADBF和STAP技術提升雜波和干擾抑制能力，在濱海地區和陸地上空的探測能力得到極大提高。由于工作在UHF波段，天線空域通道數不多，所以在空域上無需降維。MCARM試驗系統工作在L波段，雷達天線有16列8行共128個單元，該試驗雷達預先準備了好幾套子陣/波束形成網絡(T矩陣)，最終形成24個空域通道，其中2路分別為和波束與方位差波束，另22路子陣用于STAP處理，MCARM系統STAP架構對陣面規模較大的雷達更有實際參考意義。

3機載預警雷達系統架構演變路徑分析

針對機載預警雷達目前存在的問題以及未來可能面臨的挑戰，并結合信號處理技術發展的現實水平，我們認為機載預警雷達系統架構未來演變路徑可能有三個：一是基于現有框架在接收端繼續挖潛，增加距離向維度，將自適應處理從空間-時間兩維(2D-STAP)擴展到空間-時間-距離三維(3D-STAP )，主要目的是抑制與距離相關的近程雜波；二是在發射端開展研究，同時發射多通道正交波形，按MIMO模式工作，將STAP理念應用于發射空時方向圖的綜合過程，通過聯合接收和發射STAP獲得更好的雜波與干擾抑制性能[13]，我們將此架構定義為MIMO STAP；三是隨著環境感知技術和知識輔助技術的研究深入，全自適應認知雷達(COFAR)概念應運而生[14]，COFAR雷達包含環境實時感知、MIMO陣列、自適應發射和接收STAP等功能，智能化處理水平空前提高，是未來機載預警雷達的發展方向。

3.1路徑一：由2D-STAP向3D-STAP演變

對于正側面陣來說，雜波分布與距離無關，它不依賴距離，基本上沿著一條直線分布，即雜波譜為一條直線，相對來說這種雜波比較容易抑制，沿著“雜波脊”形成一條凹口即可有效地抑制雜波了。但是對非正側面陣(前視陣或者斜側陣)雷達來說，雜波譜線近似為一條橢圓(圓)曲線而不是一條直線，表現在距離多普勒圖上為一條彎曲的雜波線，這嚴重影響了雜波回波距離平穩性，十分不利于樣本訓練，影響雜波抑制效果。對于非正側面陣機載雷達來說，一般的先降維再空時自適應處理的處理方式雖然能夠在遠程雜波處有效形成凹口，但是對于近程雜波是無能為力的，它不能夠有效地抑制近程雜波，從而嚴重影響目標的可檢測性。近程雜波抑制是一個比較難的問題，它對目標檢測性能的影響不可忽略。

針對近程雜波的形成機理，文獻[4-5]有針對性提出了多種抑制方法，基本思路是利用天線俯仰上的自由度抑制與俯仰角相關的近程雜波，這就要求雷達采用全數字陣列。具體的流程：(1)先在俯仰向濾波在指定距離門形成凹口；(2)進行方位向的STAP處理，圖7為3D-STAP架構原理。由于第2步與2D-STAP無異，在此僅對第1步作簡要介紹。

圖7　3D-STAP架構原理

以某一列為例，假設俯仰列子陣有M個陣元，需要抑制的近程雜波對應的俯仰角為φ1(參考圖3)，俯仰主波束指向φ0，近程雜波的導向矢量可以寫為

(6)

俯仰主波束的導向矢量為

(7)

列內自適應權矢量wel是下述最優化問題的解

(8)

式中：Rel為列子陣數據協方差矩陣。第一個條件約束近程雜波處增益為零，第二個條件約束目標方向無增益損失，根據需要也可以在其他方向(如第二個模糊距離處)增加零點約束。

利用wel對M×1的列數據向量進行濾波，就在近程雜波對應的距離上形成凹口。圖8通過仿真分步演示了3D-STAP流程及其效果。

圖8　3D-STAP仿真結果

3.2路徑二：由RX-STAP向MIMO-STAP演變

無論2D-STAP還是3D-STAP均是在接收端進行處理，而發射端在反雜波和抗干擾方面所起的作用發揮得遠遠不夠。雷達收發是互易的，從理論上分析，接收端STAP本質上是對多通道一個CPI內的接收脈沖幅相進行自適應加權處理。同理，如果發射端有足夠的空時自由度供調節，那么完全可以將接收端STAP理念推廣應用到發射端，在發射端設計出與雜波譜反向匹配的空時發射方向圖預先消除部分雜波，從而與接收端STAP共同分擔雜波抑制任務。MIMO陣列每個陣元發射相互正交的波形，提供了足夠的發射自由度，為實現MIMO-STAP提供了可能，架構如圖9所示。

圖9　MIMO-STAP通用架構

圖中，每個陣元與一個數字化收/發(DT/R)通道相連，DT/R發射支路負責正交波形產生、調制與放大；接收支路負責射頻信號的放大、濾波與A/D變換。從N個發射陣元同時發射K個相參脈沖串, 其中N個發射陣元發射的是相互正交的波形u1,u2,…,uN，定義發射正交波形矢量為u=[u1,u2,…,uN]T，在遠場發射端無法形成方向圖。

設第m個接收陣元接收到的目標回波矢量為

(9)

MIMO-STAP分以下三個步驟實施：

第一步將每個陣元的接收空時數據通過匹配濾波器組(u1,u2,…,uN)進行濾波，在接收端重構N元發射陣列。設第m個接收通道重構出來的第n個發射陣列為Xmn，則

(10)

式中：conv(·,·)表示卷積。對于正交波形組，自卷積即為匹配濾波，互卷積響應很低，可以忽略不計，因此式(10)只保留了自相關項。

第二步對重構的發射陣進行TX-STAP，方法類似于常規的接收端STAP。以mDT-SAP方法為例，先通過FFT將匹配濾波后的數據變換到頻域，再對N元發射陣按多普勒通道依次進行自適應濾波，綜合出等效的空時發射方向圖，這一過程需要針對N個接收通道依次進行，共形成NK個空時發射自適應方向圖。

第三步將NK個發射空時自適應數據按常規的接收端STAP方法繼續進行濾波，最后形成NK個收發雙程空時自適應檢測通道，在此不再贅述。

文獻[14]提出了一種基于多普勒分集復用(DDMA)的MIMO-STAP結構，系統架構如圖10所示，每個通道發射的波形錯開一個多普勒頻率，各多普勒譜線相互正交(如圖10a)所示)。處理流程相對簡單，利用FFT進行多普勒點頻濾波即可重構發射陣，后續處理流程與圖9類似。

圖10　DDMA MIMO-STAP

從理論上分析，MIMO-STAP架構增加了TX-STAP環節，收發共同承擔雜波與干擾抑制任務，預計將獲得比RX-STAP更好的性能，具有突出的研究價值與應用前景。

3.3路徑三：由MIMO STAP向CoFAR演變

STAP 或MIMO-STAP技術需要基于接收數據實時估計協方差矩陣，然后根據估計結果自適應調整空時濾波權值，從而達到最好的干擾/雜波抑制效果。實時估計協方差矩陣實際上就是對環境的實時感知，而空時濾波權值的自適應調整可以看作一種智能化的處理過程，所以STAP或MIMO-STAP從本質上已體現了實時感知及智能化的概念。

作為傳感器，雷達是通過與環境、目標相互作用來獲取信息的。在復雜的背景下，固定的工作模式和不變的發射波形很難取得滿意的性能，這是傳統雷達的不足，認知全自適應雷達(CoFAR)可以根據目標和外部環境特性智能地選擇發射波形、工作方式以及資源調度方式，并且盡可能利用電磁環境和雜波環境的先驗信息來提高檢測能力，被譽為未來雷達的發展方向之一，圖11為CoFAR系統架構[15]。CoFAR具有全自適應發射，全自適應接收、先驗信息感知和控制調度功能，當然MIMO陣列不可或缺，它為認知雷達感知環境和自適應發射提供了更多的自由度。

圖11　認知全自適應雷達系統架構

先驗信息的主要作用如下。

(1)先驗電磁環境信息。基于先驗干擾地圖(包括干擾頻段、干擾方向、干擾類型、干擾強度等信息)，綜合運用干擾頻段規避、干擾空域濾波、發射反干擾波形等方法，提升干擾抑制效果。

(2)先驗雜波信息。國內外機構學者已經對KA-STAP算法進行了大量的研究(具體可參閱文獻[14]及其參考文獻)，根據先驗知識利用方式的不同，KA-STAP算法可以分為兩大類：一類是利用歷史數據的KA-STAP算法，另一類是利用基于DEM的雜波反演數據的KA-STAP算法，目的均是為了獲得更準確的協方差估計，提高雜波抑制效果。KA-STAP的原理如下式

(11)

圖12　KA-STAP原理圖

需要說明的是，CoFAR是雷達未來的發展方向，目前尚處于概念和理論研究階段，需要探索和解決的問題很多，離全系統實現尚有相當長的路要走。不過并不妨礙我們將階段性成果先行應用，例如KA與MIMO-STAP有望先行成功，為最終真正實現CoFAR架構打下基礎。

4結束語

機載預警雷達的信號處理技術正朝著精細化、多維化和智能化方向發展，雷達系統架構將更加多維、更加智能。縱觀70年發展史，機載預警雷達系統架構已經經歷了PD和2D-STAP兩個階段，后續有可能向3D-STAP、MIMO STAP和CoFAR路徑演變；從雷達硬件的基本特征看，將會沿著單通道模擬陣系統、多通道模擬相控陣系統、全數字陣列系統和MIMO陣列系統路徑演變。

我們期待，本文梳理出的系統架構和信號處理技術演變規律將對機載預警雷達的發展起到一定的指導作用。展望未來，機載預警雷達必將進入一個新的技術爆炸時代！

參 考 文 獻

[1]賁德，韋傳安，林幼權. 機載雷達技術[M]. 北京：電子工業出版社，2010.

BEN De, WEI Chuanan, LIN Youquan. Airborne radar technology[M]. Beijing: Publishing House of Electronic Industry Press, 2010.

[2]王永良, 彭應寧. 空時自適應信號處理[M] . 北京: 清華大學出版社, 2000: 137- 138.

WANG Yongliang, PENG Yingning. Space-time adaptive processing[M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2000: 137-138.

[3]STIMSON G W. Introduction to airborne radar[M]. Mendham: SciTech Publishing, 1998.

[4]高飛，謝文沖，王永良. 非均勻雜波環境3D-STAP方法研究[J]. 電子學報，2009，37(4)：868-872.

GAO Fei, XIE Wenchong, WANG Yongliang. Research on 3D-STAP methods in non-stationary clutter[J]. Acta Electronica Sinica，2009，37(4)：868-872.

[5]孟祥東，王彤，吳建新，等. 機載相控陣雷達近程雜波抑制的俯仰向空域自適應算法[J]. 電子與信息學報，2010，32(4)：948-952.

MENG Xiangdong, WANG Tong, WU Jianxin, et al. Elevation adaptive algorithm for short-range clutter suppression in airborne phased array radar[J]. Journal of Electronics and InformationTechnology, 2010, 32(4)：948-952.

[6]張光義，趙玉潔. 相控陣雷達技術[M]. 北京：電子工業出版社，2006.

ZHANG Guangyi, ZHAO Yujie. Phased array technology[M]. Beijing: Publishing House of Electronic Industry, 2006.

[7]張良，徐艷國. 機載預警雷達技術發展展望[J]. 現代雷達, 2015, 37(1): 1-7.

ZHANG Liang，XU Yanguo. Prospect for technology of airborne early warning radar[J]. Modern radar, 2015, 37(1): 1-7.

[8]張良, 保錚，廖桂生. 降維空時自適應處理研究[J]. 電子與信息學報，2001, 23(3): 261-267.

ZHANG Liang, BAO Zheng, LIAO Guisheng. A study of reduced-rank stap[J]. Journal of Electronics and InformationTechnology, 2001, 23(3): 261-267.

[9]WARD J. Space-time adaptive processing for airborne radar[R]. Lexington, MA: Lincoln Laboratory, 1994.

[10]GOLDSTEIN J S, REED I S. Subspace selection for partially adaptive sensor array processing[J]. IEEE Transaction on AES, 199,33(2): 988-996.

[11]GUERCI J R. Space-time adaptive processing for radar[M]. Norwood, MA: Artech House, 2003.

[12]斯科尼克. 雷達手冊[M]. 3 版. 南京電子技術研究所,譯. 北京: 電子工業出版社，2010.

SKOLNIK M L. Radar handbook [M]. 3rd ed. Nanjing Research Institute of Electronics Technology, translate. Beijing: Publishing House of Electronic Industry, 2010.

[13]FENNER D K, HOOVER W F. Test results of a space-time adaptive processing system for airborne early warning radar[C]// IEEE National Radar Conference. Ann Arbor, MI: IEEE Press, 1996: 88-93.

[14]GUERCI J R. Cognitive radar：the knowledge-aided fully adaptive approach[M]．Boston/London：Artech House，2010．

[15]GUERCI J R, GUERCI R M, RANAGASWAMY M, et al. CoFAR: cognitive fully adaptive radar[C]// IEEE Radar Conference. Cincinati, OH: IEEE Press, 2014: 984-989.

張良男，1966年生，研究員級高級工程師。現任中國電子科技集團公司首席專家，南京電子技術研究所首席專家。空警-2000預警機雷達總設計師，我國預警機雷達領域主要開拓者。研究方向為機載預警雷達系統設計、雷達信號與信息處理技術。

曹晨男，1974年生，研究員，博士生導師。研究方向為預警機系統總體設計。

A Study on the Evolution Way of the System Architecture

of AEW Radar

ZHANG Liang，ZHU Huan，WU Tao

(Nanjing Research Institute of Electronics Technology,Nanjing 210039, China)

Abstract：The system architecture and signal processing technology of airborne early-warning (AEW) radar promote each other and evolve generation by generation. The driving force of the signal processing evolution comes from the requirement of the system and the guideline in the building of system architecture is to achieve the core processing ability optimally. In this paper, the characteristics of AEW radar's clutter spectrum in the space-frequency domain and space-range-frequency domain are analyzed firstly. Then, the evolution history of two generation architecture-PD and STAP is summarized. At last, based on the clutter and interference rejection problem AEW radar facing, three possible evolution ways of AEW radar's system architecture in the future are proposed.

Key words：airborne early warning; radar system architecture; space time adaptive processing; multiple input multiple output; cognitive fully adaptive radar

收稿日期：2015-08-04

修訂日期：2015-10-08

通信作者：張良Email：housezl@126.com

中圖分類號：TN959

文獻標志碼：A

文章編號：1004-7859(2015)12-0011-08