機載預警雷達技術及信號處理方法綜述

張 良 祝 歡 楊予昊 吳 濤

?

機載預警雷達技術及信號處理方法綜述

張 良*祝 歡 楊予昊 吳 濤

(南京電子技術研究所 南京 210039)

機載預警雷達及其信號處理技術經(jīng)歷了巨大的發(fā)展，但也面臨著隱身目標、非均勻雜波、復雜電磁環(huán)境、目標的識別和多種作戰(zhàn)任務的嚴峻挑戰(zhàn)。該文回顧了機載預警雷達及其信號處理技術的發(fā)展歷程，分析了機載預警雷達面臨的反隱身、反干擾、反雜波和目標識別方面的挑戰(zhàn)，在此基礎上提出了機載預警雷達體制正向數(shù)字化、寬帶化、協(xié)同化、智能化和多功能一體化演變的趨勢，最后分析了3D-STAP, MIMO-STAP、寬帶檢測、認知抗干擾等關鍵技術，有望對下一代機載預警雷達的研制發(fā)揮一定的指導意義。

機載預警雷達；數(shù)字陣；認知雷達；多機協(xié)同；寬帶；空時自適應處理

1 引言

預警機是空基預警探測體系的信息樞紐和指揮中心，它集預警探測、情報融合、情報分發(fā)和指揮控制等多種功能于一體，負責對空中、海上及地面目標進行大范圍搜索、跟蹤與識別，并指揮和引導己方飛機、艦船以及岸基火控系統(tǒng)進行作戰(zhàn)。在歷次局部戰(zhàn)爭，特別是海灣戰(zhàn)爭、科索沃戰(zhàn)爭以及利比亞戰(zhàn)爭中預警機均發(fā)揮了重要作用，已成為現(xiàn)代戰(zhàn)爭不可缺少的重要裝備。預警機將探測傳感器、通信網(wǎng)絡、作戰(zhàn)平臺、武器系統(tǒng)和作戰(zhàn)人員高效實時地融合于作戰(zhàn)體系，起到了戰(zhàn)場效能倍增器的作用，極大地增強了體系作戰(zhàn)能力[1]。

機載預警雷達因架設在高空飛行的飛機上而克服地球曲率對觀測視距的限制，擴大低空和超低空探測距離，發(fā)現(xiàn)更遠的敵機和導彈，為防空系統(tǒng)提供更多的預警時間。機載預警雷達在空中目標探測與跟蹤、海面目標探測與識別、戰(zhàn)場偵察與監(jiān)視、武器精確制導與控制等方面正發(fā)揮著不可替代的作用[2]。

從體制和能力上劃分，預警機及機載預警雷達的發(fā)展經(jīng)歷了3個階段[1]：

第1階段：雷達+飛機，實現(xiàn)空中雷達站。以E-2A/B/C系列預警機為代表，其最新型號為APS-145雷達，采用動目標顯示(MTD)技術使其具有一定的陸地上空探測能力，目前為止E-2C仍是世界上裝備數(shù)量最多的預警機。

第2階段：雷達+通信+指控+飛機，實現(xiàn)空中指揮所。以E-3A AWACS(機載預警與控制系統(tǒng))為代表。雷達方位上機械掃描，采用脈沖多普勒體制(PD)，強雜波背景下的下視能力得到極大提高。

第3階段：雷達+通信+網(wǎng)絡+指控+戰(zhàn)場管理+飛機，實現(xiàn)戰(zhàn)場全要素管控，預警機成為信息化作戰(zhàn)體系中的核心樞紐。美國海軍航母編隊先進鷹眼(E-2D)艦載固定翼預警機是典型代表，其雷達采用機相掃相結合的有源相控陣體制和空時自適應處理技術(STAP)，對雜波和干擾的抑制能力更強。

一方面，針對現(xiàn)代戰(zhàn)爭日益呈現(xiàn)立體化、一體化、網(wǎng)絡化的特點，預警機需要將廣泛分布于立體空間內(nèi)的各種作戰(zhàn)力量、各作戰(zhàn)單元、各類作戰(zhàn)要素聯(lián)結成一個有機整體，實現(xiàn)偵察情報、指揮控制、火力打擊、信息對抗和綜合保障協(xié)調(diào)一致，而預警機在整個作戰(zhàn)體系中處于核心地位。另一方面，隱身飛機已成現(xiàn)實威脅、電磁對抗環(huán)境愈益復雜、巡航導彈的廣泛使用，預警機雷達正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，必須不斷擴展預警雷達的功能，大幅提升其反隱身、反干擾、反雜波、和目標識別能力，提升預警機與體系協(xié)同作戰(zhàn)的能力。在此背景下，本文對機載預警雷達及其信號處理技術進行了總結，同時深入研究機載預警雷達技術的發(fā)展趨勢及關鍵技術。

本文的組織結構如下：第2節(jié)分析了機載預警雷達面臨的挑戰(zhàn)；第3節(jié)對機載預警雷達體制的演變趨勢進行了分析；第4節(jié)分析了機載預警雷達信號處理的關鍵技術；最后的第5節(jié)，對全文進行了總結。

2 機載預警雷達面臨的挑戰(zhàn)

從作戰(zhàn)對象上看，機載預警雷達需要面對的探測目標正往“高空、高速、高機動”和“低空、低速、低散射”方面發(fā)展。從作戰(zhàn)場景上看，機載預警雷達需要面臨有意和無意的復雜電磁干擾環(huán)境以及非均勻雜波環(huán)境。

2.1 隱身目標已成現(xiàn)實威脅

隱身技術已成為各國軍隊競相用于高科技武器裝備的重要技術。美國、俄羅斯、德國、法國、英國、加拿大、日本等國都在積極發(fā)展隱身技術, 并在新一代作戰(zhàn)飛機、巡航導彈和艦艇上廣泛采用隱身技術。隱身目標在低頻段的隱身效果變差，在VHF頻段其RCS甚至與常規(guī)目標相當(1~2)?，F(xiàn)役預警雷達工作波段以L或S波段為主，頻段下移至UHF或VHF頻段更有利于隱身目標探測，有關低頻段雷達反隱身的效能已經(jīng)在國內(nèi)外多次得到印證[3]。但是低頻段頻率資源極其擁擠，因此低頻段雷達受到較多無意信號的干擾。

2.2 電磁干擾環(huán)境日益嚴峻

預警機升空工作，視距內(nèi)大量分布的地面、艦載以及機載無意輻射信號無疑對預警機雷達造成干擾。此外干擾飛機的技術水平和干擾能力日益增強，以EA-18G為例，其可以掛載低頻段的干擾吊艙，AN/ALQ-99吊艙已經(jīng)覆蓋0.064~18 GHz范圍，從而實現(xiàn)對機載預警雷達的全頻段覆蓋。先進的電子干擾設備為了有效對抗雷達，大多采用數(shù)字射頻存儲(DRFM)轉發(fā)式干擾，DRFM技術大大提升了干擾的靈活性和準確性。由于干擾的樣式越來越多，干擾的強度越來越大，勢必造成雷達威力和精度下降，甚至丟失目標的情況。

2.3 復雜地形適應性

機載預警雷達面臨的最嚴重的問題是下視時的地雜波問題愈顯突出?，F(xiàn)代戰(zhàn)爭中預警機有可能在城市、山區(qū)、平原、海洋以及海陸交界等多種地形上空執(zhí)行任務，要求雷達能適應各種地形地貌雜波。近年來，STAP技術已普遍應用在了機載預警雷達中[4]，大幅提升了反雜波和反干擾的能力。然而在實際工程應用中，STAP能力發(fā)揮也遇到了瓶頸：一是協(xié)方差矩陣求逆計算量大；二是需要大量的均勻樣本。根據(jù)RMB準則，信干噪比損失小于3 dB需要的均勻樣本數(shù)為濾波器系統(tǒng)自由度的2倍。降維STAP[5]可以解決上述問題，在滿足樣本需求量和計算能力的前提下，使得損失的SINR盡可能小。因為真實的環(huán)境復雜多樣，地形及地表覆蓋的變化引起雜波的非均勻分布，人造建筑等形成強離散雜波，密集的干擾目標污染訓練樣本，非正側陣或雙多基地以及共形陣等陣列流形的變化導致雜波譜隨距離空變等因素使得STAP性能急劇下降。經(jīng)過了非均勻檢測器挑選樣本之后，均勻樣本所剩無幾，縱然降維之后，訓練樣本數(shù)量仍嚴重不足。從而導致雜波抑制性能嚴重下降，雜波剩余過多目標無法檢出[6]。因此需要探索新的雜波抑制方法。

2.4 目標識別需求愈發(fā)迫切

現(xiàn)代戰(zhàn)爭是以高技術信息戰(zhàn)、電子戰(zhàn)為中心的戰(zhàn)爭，對戰(zhàn)場動態(tài)信息的實時監(jiān)測和處理成為了關系到戰(zhàn)爭勝敗的重要因素，因此，僅能提供目標位置信息的常規(guī)雷達已逐漸不能滿足現(xiàn)代戰(zhàn)爭的需要，人們希望進一步獲取目標的詳細信息。

目前預警機主要是窄帶PD體制，基于檢測分類一體化設計思路可以給出海面目標的大/中/小屬性。基于窄帶信號的分類方法對雷達資源要求小，方法簡單，計算量小，可以用于篩選重點威脅目標，輔助操作人員判決目標大中小屬性。但是僅靠窄帶特征識別所獲取的目標信息畢竟有限，軍民船分類(區(qū)分軍艦與貨輪、油輪等民用船只)和型號識別(區(qū)分驅逐艦、護衛(wèi)艦、航母等)仍亟需解決。寬帶能夠提供較高的距離分辨力，獲取目標的結構信息是類型識別的基礎[7]。艦船型號識別主要依靠高分辨1維距離像和逆合成孔徑(ISAR)像，但艦船的1維距離像受到目標類型、航行方向與雷達觀測視角、目標距離、海情等多方面因素的影響，其主要問題在于穩(wěn)健的特征提取技術和模板庫的建立方法。

3 機載預警雷達體制演變趨勢分析

3.1 由模擬陣向數(shù)字陣演變

經(jīng)典的模擬有源相控陣雷達架構如圖1所示，架構包含有源收/發(fā)組件(T/RM)、模擬波束形成與分配器(ABF&D)、接收機與A/D采樣、波形產(chǎn)生器、信號處理器與控制器[8]。ABF&D發(fā)射時將發(fā)射激勵信號分配驅動各T/R，接收時形成全陣檢測波束。

圖1 模擬有源相控陣

隨著前端電路封裝與集成技術的發(fā)展，現(xiàn)代數(shù)字相控陣功能和性能大幅提升，逐漸發(fā)展成為子陣級數(shù)字陣如圖2所示。各T/RM發(fā)射激勵信號由相應的ABF&D提供，接收時通過ABF&D形成若干個子陣，每個子陣連接一路數(shù)字接收機，多個數(shù)字化通道為自適應波束形成(ADBF)和STAP技術奠定了硬件基礎，子陣級數(shù)字陣為大型有源相控陣雷達普遍采用。

全數(shù)字陣列如圖3所示，就是在每個陣元上實現(xiàn)發(fā)射和接收信號的數(shù)字化和控制。因為陣元級全數(shù)字波束形成和處理，對于不同的應用可以更加靈活地實現(xiàn)重構和最優(yōu)化。全數(shù)字陣列包括天線陣元以及與各陣元對應的數(shù)字化接收通道和基于直接數(shù)字頻率合成器(DDS)的發(fā)射波形產(chǎn)生器組成。它有如下優(yōu)勢：(1)同時發(fā)射接收多波束；(2)自適應波束形成的自由度擴到陣元級；(3)增強了收發(fā)支路校正和均衡能力；(4)可實現(xiàn)多輸入多輸出(MIMO)模式；(5)易于實現(xiàn)收發(fā)陣列重構和動態(tài)子陣合成。

圖2 子陣級數(shù)字化相控陣

圖3 全數(shù)字陣列

3.2 由窄帶數(shù)字陣向寬帶數(shù)字陣演變

未來預警機除了必須具備較強的目標探測能力外，還應具有較強的空海目標識別能力、地面運動目標檢測能力和偵察成像能力，以適應發(fā)現(xiàn)、定位、打擊以及打擊效果評估這一完整的打擊鏈，真正做到“一機多能”。根據(jù)雷達圖像解譯度的分級標準[9]，若雷達圖像的分辨率達到3 m，大多數(shù)地面、海上軍事目標都能大致識別，少數(shù)目標可以確切識別；若分辨力達到1 m，大多數(shù)目標可以確切識別，少數(shù)目標能進行描述；若分辨力達到0.3 m，就能實現(xiàn)對大多數(shù)目標的確切識別。高分辨目標識別和成像要求雷達大瞬時帶寬，因此頻段還要往高端擴展(如擴展到X頻段)。另外，寬帶數(shù)字陣也為綜合電子戰(zhàn)、高數(shù)據(jù)率數(shù)據(jù)通信等功能提供了硬件基礎。

總體來說，寬帶數(shù)字陣有以下優(yōu)點[10]：

(1)提高距離分辨率和雜波抑制能力。寬帶信號雜波分辨單元和距離門內(nèi)雜波功率同比縮小。

(2)提高雷達抗截獲與抗干擾能力。采用寬帶雷達信號，包括具有復雜調(diào)制的寬帶雷達信號，增加敵方雷達偵收設備偵察復雜雷達信號的困難，是實現(xiàn)低截獲概率(LPI)雷達的一個重要內(nèi)容，也是抗敵方反輻射導彈(ARM)攻擊的一個重要措施，因此，有利于提高雷達的生存能力和抗干擾能力。

(3)提高多徑信號的抑制能力。采用大瞬時帶寬的寬帶信號，對抑制地面/海面反射引起的多徑信號有利，對抑制地面/海面強散射點產(chǎn)生的二次反射，即所謂“熱雜波”也是有利的，可將目標回波與目標經(jīng)地面/海面產(chǎn)生的多徑回波信號在距離上加以分開。

(4)滿足綜合電子系統(tǒng)的需求[11]。如果相控陣雷達天線的工作頻率寬度能盡可能增大，則可實現(xiàn)雷達、電子戰(zhàn)(EW)中的電子支援措施(ESM)、電子干擾(ECM)、通信、導航以及無源雷達探測的一體化，這將節(jié)約整個綜合電子系統(tǒng)的成本與體積、重量。

3.3 由單機探測向協(xié)同探測演變

反隱身、抗干擾、抗反輻射武器是現(xiàn)代化戰(zhàn)爭中機載預警雷達探測必須解決的問題。機載預警平臺由于載重、供電以及天線安裝口徑的限制，單平臺探測系統(tǒng)能力有限，因此多平臺聯(lián)合探測是更好的解決措施。通過單平臺多傳感器信息融合、多平臺多傳感器信息融合、多平臺有源/無源探測相結合等手段擴展探測空域與探測對象，提高體系反隱身能力、抗干擾能力和戰(zhàn)場生存能力，并最終實現(xiàn)平臺中心戰(zhàn)向網(wǎng)絡中心戰(zhàn)轉變，提升體系對抗能力[1]?？栈嗥脚_協(xié)同探測示意圖如圖4所示。

圖4 空基多平臺協(xié)同探測概念圖

在反隱身方面，預警機與無人機協(xié)同以及預警機之間的協(xié)同，可以提高對隱身目標的探測能力。因為利用外形技術隱身的飛行器主要是減少了迎頭方向的后向散射面積(RCS)，其它姿態(tài)角的RCS并未減少。在抗干擾抗截獲方面，預警機與無人機協(xié)同的好處在于，更小、生存力更強的無人機只收不發(fā)，靠近前沿部署，而發(fā)射功率大、容易被定位的預警機則在敵方打擊范圍之外的安全空域巡航，提高預警機的生存能力。

3.4 由開環(huán)架構向閉環(huán)認知架構演變

作為一種傳感器，雷達是通過與環(huán)境、目標相互作用來獲取信息的。在復雜的背景下，傳統(tǒng)雷達開環(huán)的架構和單向固定的處理流程很難取得滿意的性能。在整體能量、時間、頻譜等資源有限的情況下，如何根據(jù)目標、環(huán)境變化合理分配和有效利用這些資源是下一代雷達發(fā)展必須面對的挑戰(zhàn)。在此背景下，認知雷達的概念由Haykin[12]首次提出。其理論經(jīng)過不斷的改進和發(fā)展，形成了如圖5所示的認知雷達架構[13]。

圖5 Haykin的認知雷達閉環(huán)架構流程圖

基于發(fā)射的自適應和環(huán)境的感知， Guerci[14]也提出了一種認知雷達的架構，與傳統(tǒng)雷達相比，實現(xiàn)了“發(fā)射機—天線發(fā)射—空間(信道)—天線接收—接收機—KA協(xié)處理—發(fā)射機”的自適應閉環(huán)。在2014年的IEEE 國際雷達會議上，Guerci等人[15]又進一步將認知雷達的概念發(fā)展為認知全自適應雷達(COFAR)，并認為是雷達未來發(fā)展方向。該系統(tǒng)具有全自適應發(fā)射，全自適應接收、實時通道估計、認知處理和控制調(diào)度等功能，其架構如圖6所示。

4 機載預警雷達信號處理關鍵技術分析

機載預警雷達體制的演變引發(fā)了機載雷達信號處理技術的革新，單元數(shù)字陣給信號處理帶來了更大的靈活性，使得傳統(tǒng)的2D-STAP技術向3D- STAP和MIMO-STAP技術發(fā)展；寬帶帶來很多好處的同時，信號處理方法也與窄帶大不相同；協(xié)同探測的信號處理方法也有很多新的特點；認知概念的引入激發(fā)了信號處理方法革命性的變化，KA- STAP及認知抗干擾方法等眾多新的技術應運而生。隨著寬帶體制、協(xié)同探測體制和認知體制的出現(xiàn)，目標識別的特征和方法也越來越豐富。

圖6 認知全自適應雷達架構圖

4.1 3D-STAP技術

對于正側面陣來說，雜波分布與距離無關，它不依賴距離，雜波譜重合為一條直線，沿著“雜波脊”形成一條凹口即可有效地抑制雜波了。但是對于非正側面陣(前視陣或者斜側陣)雷達來說，雜波譜線是隨距離變化的一組橢圓，這嚴重影響了雜波回波距離平穩(wěn)性。特別是近程雜波，雜波譜隨距離空變劇烈，樣本非平穩(wěn)導致雜波抑制性能嚴重下降。

針對近程雜波的形成機理，文獻[16-18]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(shù)字陣列。具體的流程為：第1步先在俯仰向濾波在指定距離門形成凹口，第2步進行方位向的STAP處理，圖7為3D-STAP架構原理。圖8通過仿真分步演示了3D-STAP流程及其效果。

圖7 3D-STAP架構原理

圖8 3D-STAP仿真結果

4.2 MIMO-STAP技術

無論2D-STAP還是3D-STAP均是在接收端進行處理，而發(fā)射端在反雜波和抗干擾方面所起的作用發(fā)揮得遠遠不夠。雷達收發(fā)是互易的，從理論上分析，接收端STAP本質(zhì)上是對多通道一個CPI內(nèi)的接收脈沖幅相進行自適應加權處理，同樣的道理，如果發(fā)射端有足夠的空時自由度供調(diào)節(jié)，那么完全可以將接收端STAP理念推廣應用到發(fā)射端，在發(fā)射端設計出與雜波譜反向匹配的空時發(fā)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(fā)射相互正交的波形，提供了足夠的發(fā)射自由度，為實現(xiàn)MIMO- STAP提供了可能，架構如圖9所示[2]。

圖9 MIMO STAP通用架構

MIMO-STAP應按照以下3個步驟實施：

第1步 將每個陣元的接收空時數(shù)據(jù)通過匹配濾波器組進行濾波，在接收端重構發(fā)射陣列。

第2步 對重構的發(fā)射陣進行TX-STAP，方法類似于常規(guī)的接收端STAP。以mDT-SAP方法為例，先通過FFT將匹配濾波后的數(shù)據(jù)變換到頻域，再對發(fā)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(fā)射方向圖，這一過程需要針對接收通道依次進行。

第3步 將發(fā)射空時自適應數(shù)據(jù)按常規(guī)的接收端STAP方法繼續(xù)進行濾波，最后形成收發(fā)雙程空時自適應檢測通道。

4.3 KA-STAP技術

為了補償非均勻環(huán)境帶來的自適應信號處理算法性能損失，STAP處理器必須改變算法設計或最大化地利用先驗知識。隨著地理信息、數(shù)字處理、海量隨機訪問存儲器等技術的迅速發(fā)展以及雷達系統(tǒng)自身實時性能的不斷提高，雷達獲得并將較多的外界環(huán)境的先驗知識融入到處理過程中成為可能?？捎玫南闰炛R不僅包括數(shù)字高程圖(DEM)、地表覆蓋和使用情況(LCLU)、SAR圖像、地圖等外部信息，而且包括平臺和雷達的系統(tǒng)參數(shù)信息、以信號處理各個階段獲取的信息、以及載機航線和雷達歷史數(shù)據(jù)信息。利用這些先驗信息提高STAP性能的技術稱為知識輔助空時自適應處理(KA-STAP)。

由于知識輔助自適應處理技術可能帶來巨大的性能提升和廣闊的應用前景，國內(nèi)外眾多機構、學者都開展了知識輔助的信號處理研究(具體可參閱文獻[4,19]及其參考文獻)。根據(jù)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(shù)據(jù)的KA-STAP算法，另一類是利用基于DEM的雜波反演數(shù)據(jù)的KA-STAP算法，目的均是為了獲得更準確的協(xié)方差估計，提高雜波抑制效果。KA-STAP的原理如圖10所示。

圖10 KA-STAP原理圖

4.4 認知抗干擾技術

雷達面臨的電磁環(huán)境日漸嚴峻，干擾的形式也更加復雜。傳統(tǒng)抗干擾思路是讓干擾信號進入系統(tǒng)，再通過信號處理硬“扛”硬“壓”，而認知雷達能夠感知外界環(huán)境，自適應優(yōu)選頻點和帶寬、調(diào)整發(fā)射波形和發(fā)射方向圖，具備比常規(guī)雷達更強的抗干擾能力的能力，為未來雷達的反干擾提供了新的方向[20]。

4.4.1 認知波形優(yōu)化技術 通過環(huán)境感知，可以獲得干擾在頻譜上的分布，然后根據(jù)干擾分布，在頻域上優(yōu)化發(fā)射波形使得在某些頻點置零，從而降低雷達信號被偵收概率，達到提高抗干擾能力的目的，此外，該類波形可緩解頻率資源擁擠問題。仿真了一個頻譜置零的線性調(diào)頻波形，信號帶寬=8 MHz，時間。

從圖11可見，在偏離中心頻率2 MHz位置處頻譜置零，圖12為通過加海明窗匹配濾波的結果，雖然頻譜置零波形脈沖壓縮副瓣比原線性調(diào)頻波形高10 dB，但仍保持了較好的性能。

4.4.2 認知頻譜管理技術 微波頻段受到民用無線電的影響，變得十分擁擠。特別是無意通信干擾，調(diào)制類型復雜多樣，且功率較強，壓縮了雷達可用頻帶資源。大部分通信信號帶寬較窄，可以通過感知通道感知干擾的頻譜分布，在頻譜上干擾較小的區(qū)域優(yōu)選頻點和帶寬，如圖13所示。

圖11 頻域置零波形設計示意圖　　 圖12 頻域置零線性調(diào)頻波形脈沖壓縮性能　　圖13 選擇干凈區(qū)(干擾少)示意圖

4.4.3 認知發(fā)射方向圖置零技術 在復雜的電磁環(huán)境中，面臨的干擾源較多時，由于接收段自由度有限，常規(guī)處理性能會急劇下降。如果能將發(fā)射端的自由度加以利用，形成發(fā)射方向圖零點，降低被偵察概率，等效減少了干擾源個數(shù)，雷達系統(tǒng)反干擾性能會大幅提升。通過感知通道感知到干擾的強度和角度信息，然后采用發(fā)射方向圖置零的方法將干擾抑制。具體的流程如圖14所示。

圖14 基于感知信息的發(fā)射方向圖置零算法流程

圖15為發(fā)射置零仿真方向圖，假設發(fā)射陣列為16陣元均勻線陣，陣元間距為半波長；在，和分別形成發(fā)射方向圖零點。

圖15 發(fā)射方向圖空域置零

可以預見，基于電磁環(huán)境實時感知結果，綜合空域、頻域聯(lián)合置零以及認知頻譜管理技術后，預警機雷達反干擾能力將得到極大提升。

4.5 寬帶信號處理技術

隨著雷達信號帶寬的不斷增加，窄帶假設逐漸不滿足，雷達系統(tǒng)的輻射特性、電波傳播特性、目標反射特性、系統(tǒng)接收特性都會發(fā)生改變，導致信號處理方法也完全不同。

4.5.1 寬帶陣列信號處理 傳統(tǒng)相控陣雷達可以通過移相器來控制波束指向，隨著信號帶寬的增大，陣列波束指向會出現(xiàn)偏移和掃描不準的現(xiàn)象，無法實現(xiàn)雷達寬帶、寬角掃描。所以寬帶數(shù)字陣列的波束控制必須用時延單元來取代移相器[21]。其原理如圖16所示。

圖16 寬帶數(shù)字波束形成算法流程圖

4.5.2 寬帶檢測技術 對于窄帶雷達，目標尺寸遠小于距離分辨單元，從而可被看成是一個點目標。而對于寬帶高分辨雷達，目標會分散成多個散射中心。運用將發(fā)射信號作為副本的常規(guī)的匹配濾波方法無法將寬帶目標積累起來，目標信噪比(SNR)大大減小[22]。在高斯條件下，目標的檢測概率與SNR成正比， SNR的降低將會引起目標檢測性能的惡化，因此寬帶目標回波的積累是獲得寬帶檢測技術優(yōu)勢的關鍵。文獻[23]提出了一種分段積累相關檢測的方法，使得信噪比大大提升，解決了目標能量分散的問題。具體的流程如圖17所示。

圖17 寬帶檢測算法流程圖

4.6 協(xié)同探測技術

多平臺協(xié)同探測系統(tǒng)指多架有人預警機之間和或一架有人預警機與多架無人預警機之間對同一空域進行聯(lián)合探測，空基多平臺協(xié)同探測系統(tǒng)是未來機群協(xié)同作戰(zhàn)、體系作戰(zhàn)的主要模式。各發(fā)射站可以以不同的工作頻率、帶寬和波形發(fā)射，接收站則采用多通道接收，同時接收其它平臺發(fā)射信號的回波，并按照MIMO模式進行匹配處理，最終檢測出目標，各平臺的檢測報告送往聯(lián)合信息處理中心進行融合，形成綜合空情。多平臺協(xié)同探測系統(tǒng)需要解決的技術問題主要有[23]：(1)多平臺時間、空間與相位同步技術；(2)機載多/雙基地雜波抑制方法研究；(3)多平臺空中布站技術研究；(4)多平臺大容量實時數(shù)據(jù)及信息傳輸技術；(5)多平臺數(shù)據(jù)融合處理技術。

4.7 綜合識別技術

4.7.1 寬窄帶特征融合識別 首先利用窄帶信息對目標進行粗分類(分層)，然后針對重點目標進行寬帶、窄帶綜合識別，做出目標的型號級的判斷。寬窄帶特征融合識別算法流程如圖18所示。

圖18 寬窄帶特征融合識別算法流程

4.7.2 多傳感器融合識別 機載預警雷達綜合識別是以雷達寬窄帶信號為主，同時融合多傳感器的信息，結合主被動目標識別技術，通過多源特征融合實現(xiàn)目標屬性的判決。機載預警雷達對海面艦船進行識別時，綜合利用寬窄帶雷達信號、無源電子偵察(ESM)、船舶自動識別系統(tǒng)(AIS)等數(shù)據(jù)，通過合理的識別策略實現(xiàn)對目標不同層次屬性的判別。

4.7.3 知識輔助目標識別 目標本身提供的識別信息非常有限，且易受環(huán)境因素影響，當目標與周圍環(huán)境具有較強的依賴關系時，需要引入有關目標的背景知識，將其轉化為對直接測量信息的約束。這種借助領域知識或經(jīng)驗的識別方式，這里稱之為知識輔助識別。實際上，目標識別要比判斷目標是否出現(xiàn)更為困難，識別程度和對象的范圍較廣，單一的信息來源往往不具有充分的排他性，因此更大范圍的目標識別問題都需要借鑒知識輔助識別的思路來解決。例如，對海上艦船目標的識別，其尾跡特征與目標的關聯(lián)性是重要的判別依據(jù)。目標本身結構特點以及與環(huán)境相互作用產(chǎn)生的新的暴露征候可以通過判斷規(guī)則、發(fā)生概率、關系圖等知識表示和轉化方式，實現(xiàn)對目標識別的貢獻。這些知識與雷達觀測得到的特征信息具有完全不同的特性，二者的有機結合是智能化識別的必由之路。

5 結束語

預警機是綜合探測系統(tǒng)的重要組成部分。預警雷達作為預警機的核心，正面臨著來自于隱身飛機、復雜電磁環(huán)境和復雜地形雜波環(huán)境的挑戰(zhàn)。

本文在對預警機雷達發(fā)展歷程、面臨問題和挑戰(zhàn)進行分析基礎上，提出了機載預警雷達及信號處理關鍵技術的演變趨勢。機載預警雷達正向數(shù)字化、寬帶化、認知化、協(xié)同化、多功能一體化[11]方向發(fā)展，相應地要求信號處理技術持續(xù)不斷演進，3D- STAP, MIMO-STAP, KA-STAP，認知抗干擾，寬帶信號處理，協(xié)同探測和綜合識別技術均有可能在未來預警機雷達上得到應用，必將使信號處理架構發(fā)生重大變革，進而提升未來預警機應對復雜環(huán)境、復雜目標和多任務的能力。

我們相信，本文對機載預警雷達及信號處理關鍵技術演變趨勢的綜述會對下一代機載預警雷達的研制起到一定的指導作用。

參考文獻

[1] 張良, 徐艷國. 機載預警雷達技術發(fā)展展望[J]. 現(xiàn)代雷達, 2015, 37(1): 1-7.doi: 10.3969/j.issn.1004-7859.2015.01.001.

ZHANG Liang and XU Yanguo. Prospect for technology of airborne early warning radar[J]., 2015, 37(1): 1-7. doi: 10.3969/j.issn.1004-7859.2015.01.001.

[2] 張良, 祝歡, 吳濤. 機載預警雷達系統(tǒng)架構發(fā)展路徑研究[J]. 現(xiàn)代雷達, 2015, 37(12): 1-8. doi:10.16592/j.cnki.1004-7859. 2015.12.003.

ZHANG Liang, ZHU Huan, and WU Tao. A study on the evolution way of the system architecture of AEW radar[J]., 2015, 37(12): 1-8. doi:10.16592/j.cnki.1004- 7859.2015.12.003.

[3] WESTRA A G J. Radar versus stealth: Passive radar and the future of U. S. millitary power[J]., 2009, 55(9): 136-143.

[4] 保錚, 張玉洪, 廖桂生, 等. 機載雷達空時二維信號處理[J]. 現(xiàn)代雷達, 1994, 16(1): 38-48.

BAO Zheng, ZHANG Yuhong, LIAO Guisheng,. Space-time signal processing for airborne radars[J]., 1994, 16(1): 38-48.

[5] 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, and LIAO Guisheng. A study of reduced-rank STAP[J].&, 2001, 23(3): 261-267.

[6] 祝歡, 江濤, 邢遠見. 基于知識輔助的空時自適應處理技術[C]. 中國宇航協(xié)會探測與導引第五次學術交流會, 重慶, 2015: 489-496.

ZHU Huan, JIANG Tao, and XING Yuanjian. Knowledge- aided space time adaptive processing[C]. China Aerospace Association Detection and Guidance Branch Workshop, Chongqing, 2015: 471-476.

[7] 劉宏偉, 杜蘭, 袁莉, 等. 雷達高分辨距離像目標識別研究進展[J]. 電子與信息學報, 2005, 27(8): 1328-1334.

LIU Hongwei, DU Lan, YUAN Li,. Progress in radar automatic target recognition based on high range resolution profile[J].&, 2005, 27(8): 1328-1334.

[8] FULTON C, YEARY M, and THOMPSON D. Digital phased arrays: Challenges and opportunities[J]., 2016, 104(3): 1-17.doi: 10.1109/JPROC.- 2015. 2501804.

[9] 張紅, 王超, 張波, 等. 高分辨率SAR圖像識別[M]. 北京: 科學出版社, 2009: 5-7.

ZHANG Hong, WANG Chao, ZHANG Bo,. Target Recognition of High Resolution SAR Image[M]. Beijing: Science Press, 2009: 5-7.

[10] 張光義. 相控陣雷達原理[M]. 北京: 國防工業(yè)出版社, 2009: 383-388.

ZHANG Guangyi. Principles of Phased Array Radar[M]. Beijing: National Defense Industry Press, 2009: 383-388.

[11] 張良. 探測、干擾、偵收、通信一體化架構研究[C]. 全國電子戰(zhàn)學術交流大會, 北京, 2016: 454-465.

ZHANG Liang. Integrated architecture of detection, jamming, reconnaissance and communication[C]. National Conference on Electronic Warfare, Beijing, 2016: 454-465.

[12] HAYKIN S. Cognitive radar: A way of the future [J]., 2006, 23(1): 30-40. doi: 10.1109/ MSP.2006.1593335.

[13] HAYKIN S. Cognitive Dynamic Systems: Perception-action Cycle, Radar and Radio[M]. London: Cambridge University Press, 2012, 167-229.

[14] GUERCI J R. Cognitive Radar: The Knowledge-Aided Fully Adaptive Approach[M]. Boston/London: Artech House, 2010, 13-33.

[15] GUERCI J R, GUERCI R M, RANAGASWAMY M,CoFAR: Cognitive fully adaptive radar[C]. IEEE Radar Conference, Cincinnati, OH, USA, 2014: 19-23.

[16] 高飛, 謝文沖, 王永良. 非均勻雜波環(huán)境3D-STAP方法研究[J]. 電子學報, 2009, 37(4): 868-872. doi: 10.3321/j.issn:0372- 2112.2009.04.036.

GAO Fei, XIE Wenchong, and WANG Yongliang. Research on 3D-STAP methods in non-stationary clutter[J].2009, 37(4): 868-872. doi: 10.3321/j.issn: 0372-2112.2009.04.036.

[17] 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.doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01348.

MENG Xiangdong, WANG Tong, WU Jianxin,. Elevation adaptive algorithm for short-range clutter suppression in airborne phased array radar[J].&, 2010, 32(4): 948-952. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01348.

[18] 向聰, 馮大政, 和潔. 機載雷達三維空時兩級降維自適應處理[J]. 電子與信息學報, 2010, 32(8): 1869-1873.doi: 10.3724/ SP.J.1146.2009.01248.

XIANG Cong, FENG Dazheng, and HE Jie. Three- dimensional spatial-temporal two-step dimension-reduced adaptive processing for airborne radar[J].&, 2010, 32(8): 1869-1873. doi: 10.3724/ SP.J.1146.2009.01248.

[19] 高永嬋, 廖桂生, 朱圣棋, 等. 一種有效色加載因子的知識輔助STAP方法[J]. 電子學報, 2012, 40(10): 2101-2106.doi: 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.10.033.

GAO Yongchan, LIAO Guisheng, ZHU Shengqi,A knowledge-aided STAP approach with effective color loading Factors[J]., 2012, 40(10): 2101-2106. doi: 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.10.033.

[20] 祝歡, 孫俊, 楊予昊, 等. 基于環(huán)境感知的認知雷達抗干擾技術[C]. 全國電子戰(zhàn)學術交流大會, 北京, 2016: 836-839.

ZHU Huan, SUN Jun, YANG Yuhao,Interference suppression in cognitive radar based on environment perception[C]. National Conference on Electronic Warfare, Beijing, 2016: 836-839.

[21] 王德純. 寬帶相控陣雷達[M]. 北京: 國防工業(yè)出版社, 2011: 106-126.

WANG Dechun. Wideband Phased Array Radar[M]. Beijing: National Defense Industry Press, 2011: 106-126.

[22] 劉勁, 戴奉周, 劉宏偉. 寬帶雷達探測性能分析[J]. 雷達科學與技術, 2008, 6(2): 92-95.doi: 10.3969/j.issn.1672-2337.2008. 02.003.

LIU Jin, DAI Fengzhou, and LIU Hongwei. Detection performance of wideband radar in white-Gaussian noise[J]., 2008, 6(2): 92-95.

[23] 祝歡, 陳翼. 寬帶信號檢測方法與性能分析[J]. 現(xiàn)代雷達, 2015, 37(9): 33-36.doi: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2015.09. 008.

ZHU Huan and CHEN Yi. New method on wideband signal detection and performance analysis[J]., 2015, 37(9): 33-36. doi: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2015.09.008.

張 良： 男，1966年生，研究員，研究方向為機載預警雷達系統(tǒng)設計、雷達信號與信息處理.

祝 歡： 男，1983年生，高級工程師，研究方向為機載預警雷達信號處理技術.

楊予昊： 男，1983年生，高級工程師，研究方向為雷達總體技術、雷達目標識別技術.

吳 濤： 男，1975年生，研究員，研究方向為機載預警雷達系統(tǒng)設計.

Overview on Airborne Early Warning Radar Technology and Signal Processing Methods

ZHANG Liang ZHU Huan YANG Yuhao WU Tao

(,210039,)

Airborne early warning radar and its signal processing technology have experienced great development, but it is also facing great challenges on stealth target, heterogeneous clutter, complex electromagnetic environment, target classification and a variety of combat missions. In this paper, the development of airborne early warning radar and its signal processing technology is reviewed and the challenges airborne early warning radar facing such as anti-stealth, anti-jamming, anti-clutter and target recognition are analyzed. The development trends of the airborne early warning radar system towards digital, broadband, collaborative and intelligent direction are put forward on this basis. Finally, the key technologies of the signal processing such as 3D-STAP, MIMO-STAP, wideband detection, cognitive anti-jamming are analyzed, which have certain directive significance for the development of the next generation airborne early warning radar.

Airborne early warning radar; Digital array; Cognitive radar; Multi-aircraft cooperation; Wideband; Space Time Adaptive Processing (STAP)

TN959. 73

A

1009-5896(2016)12-3298-09

10.11999/JEIT161007

2016-09-30；改回日期：2016-11-11；

2016-12-14

張良 horsezl@126.com