反輻射導彈智能記憶抗誘偏技術研究

吳振興,阮懷林,羅景青,何 宇

(電子工程學院,合肥 230037)

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反輻射導彈智能記憶抗誘偏技術研究

吳振興,阮懷林,羅景青,何 宇

(電子工程學院,合肥 230037)

提出一種基于目標識別和超分辨測向的反輻射導彈智能記憶抗誘偏方法。針對多信號條件下,反輻射導彈對目標輻射源的識別和抗誘偏摧毀問題,分別采用基于譜特征的信號識別方法和小型圓陣基礎上的超分辨測向算法,設計了系統框圖,給出了方法工程實施方案。仿真證明該方法能夠有效識別多種信號,測出誘偏條件下多個信號源位置信息,能夠抗關機、抗誘偏。

反輻射導彈;識別;超分辨測向;抗誘偏

0 引言

隨著現代戰爭的發展,各國加強了對雷達對抗技術的研究,信號干擾等層面的“軟”殺傷以及反輻射導彈(ARM)的“硬”殺傷技術都獲得了長足進步[1]。自1965年問世以來,國外ARM技術在伊拉克戰爭、海灣戰爭等實戰中使用并發展,已經發展到第四代。國內80年代開始相關研究,但多基于雷達防御ARM技術,對ARM如何抗干擾的研究,公開資料尚少。

ARM技術的核心在于被動導引頭(PRS),導彈通過PRS接收信號,進行目標識別、測向、跟蹤,目前很多PRS對抗技術被提出[2],如雷達組網技術、雙(多)基地雷達技術、ARM告警技術、ARM干擾技術、無源雷達技術等,其中低截獲概率雷達技術以及對ARM的誘偏技術發展迅速。這有效保護了己方的雷達,同時也對ARM的威懾能力提出了新的挑戰。

文中針對多點源誘偏的情形,探索一種應用于PRS的智能記憶抗誘偏技術,旨在解決PRS對抗雷達關機和誘偏問題。分析了基于譜特征的信號識別方法,以及小型圓陣基礎上的超分辨測向技術,設計了一種智能記憶抗誘偏的方案,為ARM抗關機、抗誘偏提供了有效解決措施。

1 基于譜特征的目標信號脈內調制識別

常見雷達信號的識別算法,如譜相關分析法、延時相關法、數字復倒譜法、相位差分分析法等都有各自的優點和不足[3],針對PRS應用的條件,考慮到硬件計算能力的局限,在傅里葉變換基礎上研究常見雷達信號的頻域特征,提出一種信號識別的方案。

1.1 雷達信號頻域譜分析

假設接收到雷達輻射源信號為:

x(t)=s(t)+n(t)

(1)

s(t)=Aej[2πfct+φ(t)]

(2)

式中:fc為載頻;φ(t)為脈內調制函數;A為常數,表示脈沖信號的幅度包絡。根據脈內調制函數的不同,常見的雷達信號包括以下幾種,脈內調制函數如式(3)所示。

(3)

式中:φ0為信號初始相位;f(t)為頻率編碼函數;c1(t)為二相編碼信號相位編碼函數,一般采用偽隨機碼、巴克碼等編碼形式;c2(t)為四相編碼信號相位編碼函數,一般采用泰勒四相碼和法蘭克多相碼等編碼形式[4];k為線性調頻信號線性函數。

對式(3)雷達信號進行傅里葉變換和二次方、四次方后的傅里葉變換,分別研究頻譜特征、二次譜特征及四次譜特征,對于頻域譜特征的帶寬和譜峰進行分析,如表1所示。

表1 不同信號頻域譜特征

1.2 識別方法

總結上文對信號頻域特征的分析,以FFT方法為核心,首先對未知信號進行頻譜變換、二次方譜變換、四次方譜變換,然后提取一組譜峰參數和頻帶寬度信息,通過分析對比譜峰參數N1、N2、N3,以及信號的頻帶寬度,實現對信號的識別。

該識別算法的信號識別門限隨信噪比變化,其相應的數值可通過測試環境噪聲累積獲得。對環境噪聲的頻譜、二次方譜、四次方譜多次重復采集實驗,取每次實驗最大值進行平均,記為k0,k1,k2。設噪聲振幅為Vn,信號振幅為Vs。

(4)

信號與噪聲的能量之比近似為幅度的平方之比,因此門限可以設為:

k=0.9kn[1+(Vs/Vn)2],n=0,1,2

(5)

結合式(4)、式(5)可得:

k=0.9kn(1+2×10SNR/10),n=0,1,2

(6)

2 小型圓陣基礎的超分辨測向技術

PRS技術的關鍵在于對輻射源的測向[5]。誘偏信號存在條件下,需要同時測出多信號方向信息,結合PRS的結構特點,分析小型圓陣條件下的多信號超分辨測向技術。

2.1 小型圓陣模型

采用均勻圓陣的布陣方式,結構如圖1所示。半徑為r,入射信號波長為λ,以圓心為參考原點,φi為方向角,βi為俯仰角。陣列輸出信號可以表示為:

y(t)=As(t)+n(t)

(7)

通常稱a(φi,βi)為方向矢量,稱A為陣列流型。陣列流型為:

A=[a1,a2,…,aD]=[a(φ1,β1),a(φ2,β2),…,a(φD,βD)]。其中,方向矢量為:

a(φi,βi)=[exp(j2π(r/λ)cos(φi)cos(βi),…,

exp(j2π(r/λ)cos(φi-2π(m-1)/M)cos(βi),…,

exp(j2π(r/λ)cos(φi-2π(M-1)/M)cos(βi))]T

(8)

圖1 圓陣結構圖

若測量噪聲與信號互不相關,且測量噪聲對各個陣元來說都是獨立的,則陣列自相關陣:

R=ARSAH+σ2I

其中RS=E{s(t)sH(t)}

(9)

由于實際中觀測數據有限,無法得到R的準確值,只能用其估計值代替。設采樣的快拍數據長度為N,R的估計值為:

(10)

對式(10)進行特征分解,當入射信源彼此相關性不強時,前K個較大特征值對應的特征向量張成信號子空間,而K+1開始的小特征值對應的特征向量張成噪聲子空間,則有:

(11)

式中:ek為特征值λk對應的特征向量,其中Es=[e1,e2,…,ek]為大特征值對應的特征向量組成的酉矩陣,響應En為小特征值的特征向量組成的酉矩陣。

2.2 測向算法

結合相關的研究基礎,文中采用合成空間譜算法進行超分辨測向。

常規MUSIC算法[6]:

(12)

主特征值倒數加權的信號子空間投影法(RWSP):

(13)

將RWSP與常規MUSIC空間譜相乘,得到合成空間譜方法[7]:

(14)

3 基于目標譜信息和位置信息的輻射源誘偏識別

上文對于反輻射導彈PRS識別輻射源雷達類型,誘偏條件下獲得信源個數和位置的測向算法進行了討論。在此基礎上,可以得到一種智能記憶抗誘偏的方法,如圖2是該方法的流程框圖。

圖2 流程框圖

如圖2,PRS通過天線陣列采集輻射源信號,取一路信號進行信號檢測和譜特征識別確定輻射源的種類,同時將多路信號輸入測向組件,獲得信號的俯仰角和方位角信息,最后將信號對應的譜特征和該信號對應的方向信息進行數據融合,根據方位信息實現目標位置跟蹤,并記憶當前所處的位置。

在誘偏條件下,PRS很難直接識別出疊加信號對應的輻射源類型,此時進行超分辨處理提取各方向的信號就能夠實現輻射源的識別,而當測得的方位信息和譜特征信息的對應關系發生突變時,則需要判斷輻射源的工作方式改變或者原先跟蹤的目標關機,出現新的目標。當穩定的多目標同時出現時,跟蹤最近的目標。原先目標關機時可根據導彈飛行的情況繼續跟蹤其他目標或者選擇最近的記憶目標進行跟蹤。

4 仿真分析

4.1 綜合譜信號識別效果分析

根據文中的信號識別方法,進行Matlab仿真程序設計,對常規信號、四頻編碼信號、二相編碼信號、四相編碼信號、線性調頻信號進行識別實驗,實驗采用加性白噪聲。圖2是識別效果圖。

圖3 不同信噪比常見雷達信號的識別效果

從圖3中可以看出,該識別方法對于幾種常見的雷達效果均具有較好的識別效果,尤其對于編碼信號在低信噪比條件下具有較好的識別效果。

4.2 小型圓陣超分辨測向效果分析

實驗一:

采用L=7個陣元組成的均勻圓陣,圓陣半徑r=0.16 m,信號中心頻率f1=2.01 GHz,f2=2.02 GHz,采樣個數N=1 000,信噪比SNR=10 dB,方位角φ1=15°,φ2=18°,俯仰角β1=β2=30°。圖4是單個誘偏信號情形下的測向效果圖。

實驗二:

兩個信源輸入,信噪比從-5 dB到5 dB,信號頻率為6 GHz,方位角度差從0.5°到5°變化,其它條件同實驗一,進行100次獨立Monte Carlo實驗,得到估計成功概率隨方位角度差的變化曲線,如圖5所示。

圖4 雙信號測向效果圖(信號頻率在2 GHz的估計效果圖)

圖5 測向成功概率與方位角度差的關系

由圖4和圖5可以看出,采用合成空間譜進行超分辨測向可以有效分辨誘偏條件下不同信號源的方位信息,分辨成功率與方位角度差成正比,方位角的差值越大,測向越準確,在方位角相差0.5°以上均具有很高的準確率。

5 結論

文中研究了一種適用于反輻射導彈被動導引頭的輻射源智能記憶抗誘偏方法,分別探討了綜合譜信號識別和小型圓陣超分辨測向算法,進行了仿真實驗,仿真結果表明該方法能夠有效識別常見輻射源信號,并且分辨出不同信號,測得其方位。能夠有效對抗輻射源誘偏信號存在的情況,達到抗關機、抗誘偏的效果,且該方法計算量相對較少,有利于工程應用。

[1] 吳宇平, 楊寶奎, 李正順. 國外反輻射導彈武器系統的發展研究 [J]. 飛航導彈, 1995(4): 9-19.

[2] 李學森, 尚成軍, 沙祥. 雷達對抗反輻射導彈技術綜述 [J]. 電子信息對抗技術, 2008, 23(1): 26-31.

[3] 曾德國, 熊輝, 龍柯宇, 等. 基于相位差分的脈內調制信號類型識別 [J]. 電子測量與儀器學報, 2009, 23(10): 85-90.

[4] 吳大正. 信號與線性系統分析 [M]. 4版. 北京: 高等教育出版社, 2005: 168-174.

[5] 李益民, 王豐華, 黃知濤, 等. 反輻射導引頭抗非相干三點源性能分析 [J]. 系統工程與電子技術, 2011, 33(3): 500-504.

[6]SCHMIDTRO.Multipleemitterlocationandsignalparameterestimation[J].IEEETransactiononAntennasandPropagation, 1986,AP-34(3): 276-280.

[7] 游鴻, 黃建國. 子空間投影DOA估計算法分析及合成空間譜 [J]. 航空學報, 2008, 29(5): 1334-1339.

Research on Anti-radiation Missile’s Intelligent Memory Technology for Counteracting Decoys

WU Zhenxing,RUAN Huailin,LUO Jingqing,HE Yu

(Electronic Engineering Institute, Hefei 230037, China)

To solve the problem of ARM’s target destroying in multi-signal environment, a signal recognition method based on spectrum feature analysis and super-resolution direction estimation based on small circular array were taken. The system diagram and engineering project were provided. Simulation results show that the scheme can recognize general pulse signal, estimate multi-targets on decoy environment and counteract shutdown or decoy.

ARM; recognition; super-resolution direction estimation; counteract decoys

2015-01-28

吳振興(1991-),男,安徽六安人,助理工程師,碩士,研究方向:雷達信號處理。

TN97

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