網絡雷達對抗系統反隱身有源檢測模型

沙文浩，姜秋喜，潘繼飛，劉 鑫

(解放軍電子工程學院，安徽 合肥 230037)

網絡雷達對抗系統反隱身有源檢測模型

沙文浩，姜秋喜，潘繼飛，劉 鑫

(解放軍電子工程學院，安徽合肥230037)

針對傳統雷達檢測模型反隱身存在的角度信息丟失和探測精度不高的問題，提出了網絡雷達對抗系統有源工作模式下的信號檢測模型。該模型結合了單基地-雙基地等效原理及RCS簡化模型，從單脈沖檢測和非相參積累檢測兩個方面分別計算得到了單通道和綜合檢測概率。仿真試驗結果表明，與傳統雷達檢測模型相比，網絡雷達對抗系統有源檢測模型反隱身效果更好，性能更優。

網絡雷達對抗系統；反隱身；檢測模型；有源工作模式；非相參脈沖積累

0 引言

隨著第四代戰機陸續列裝使用，隱身性能已成為衡量戰機作戰能力的重要指標，隱身技術的不斷發展革新也給現代雷達探測帶來了極大的威脅和嚴峻的挑戰[1]。盡管近年來雷達系統取得了較大發展，但是對于隱身目標的探測仍局限于單基地雷達以及對其進行簡單的組網方式[2]。通過上述檢測模型，每部雷達只能提供唯一的視角，造成目標多個角度上的信息丟失，進而導致雷達對隱身目標的探測能力較差，很難實現對目標的航跡跟蹤[3]。

網絡雷達對抗系統[4](NRCS)將異地分散配置的多部發射機、接收機和網絡中心站通過一定的網絡協議組成一個協同工作的系統，采用分布式布站方式，接收到目標多角度的回波信息，是一個功能完備的一體化電子信息系統。與此同時，網絡中心站將各收發單元獲取的海量數據進行集中處理，通過大量冗余數據挖掘出目標的作戰參數、武器平臺等相關信息，為指揮員決策提供了可靠依據。文獻[5]介紹了雷達隱身與反隱身技術的發展現狀，對米波雷達、毫米波雷達、雙基地雷達、組網雷達、無源雷達等常規雷達系統的反隱身性能及優缺點進行了對比。文獻[6]研究了雙基地雷達對隱身目標的跟蹤探測技術，在一定的探測角度下實現了較好的效果，但反隱身能力有限，對隱身目標的跟蹤精度不高。文獻[7]分析了低頻超寬帶雷達對隱身目標的探測性能，具有一定的反隱身能力，但發射脈沖極窄，且占空比小，平均功率低，難以在強背景雜波和噪聲中對小目標進行檢測。本文針對傳統雷達檢測模型反隱身存在的問題，提出并建立了網絡雷達對抗系統有源工作模式下的信號檢測模型，有效提高了系統對隱身目標的檢測能力。

1 檢測模型

1.1 信號模型

NRCS有源工作模式將多部發射機和接收機進行異地分散部署，接收站通過對回波信號進行匹配濾波后提取每組收發通道信號，在網絡中心站的統一控制和綜合處理下將所有的檢測結果進行融合，得到系統綜合檢測模型。有源檢測時系統主要有三種工作模式，分別為一發多收(SIMO)、多發一收(MISO)以及多發多收(MIMO)模式。上述工作模式需滿足系統各發射站和接收站在頻域、時域和相位上完全同步，即NRCS有源工作模式是一個全相參系統。一般情況下，我們作如下假設：NRCS系統配置發射站和接收站數量分別為M和N，各站密切協同、相互配合，且每個接收站可以接收到系統所有發射站的回波信號。為方便研究，本文僅考慮多發多收模式，NRCS有源工作模式示意圖如圖1所示。

如圖1所示，T1，T2表示發射站；R1，R2表示接收站；C表示網絡中心站；S1，S2表示發射信號。

由于隱身目標RCS較小，不易被雷達發現，與普通目標相比，其RCS為普通目標的幾十至幾百分之一，故可將其視為點目標。為更好地發揮NRCS的探測性能，系統各節點在部署時往往需滿足分集條件，各站可以接收到目標不同方位的回波，所得到的獨立角度采樣提供了對目標RCS的空間分集增益[8]。考慮到隱身目標RCS動態起伏特性較為復雜，而在某一時刻特定方位上的RCS可近似認為是常量，故本文在此條件下對目標檢測模型進行簡化，對簡化后的目標RCS及系統反隱身性能進行了進一步分析。

收發檢測單元雷達方程[9]：

(1)

下面的討論作出如下假設：各發射站發射功率、頻率相同，接收機噪聲為零均值高斯白噪聲，GT(m),GR(n),L均為常量，各收發站與目標之間的距離不變(即考慮某一時刻信號模型)，隱身目標RCS在一定的觀測角度范圍是固定值。

此時，可得到NRCS第n個接收機接受到第m個發射站的信號為(不考慮雜波)：

rmn(t)=H0/1αm,n(σ)sm(t-τm,n)+nm(t)

(2)

其中，H0/1為目標是否存在的判決準則，sm表示第m個發射站的發射信號，n(t)表示噪聲信號；τm,n表示第m個發射站發射信號經目標反射至第n個接收站接收的延時。αm,n(σ)是目標散射復增益，表征各節點雷達方程，RCS分布以及相移參數，可如下表示：

(3)

其中，Rm,n表示信號從發射到接收傳播的距離，即Rm,n=Rtm+Rrn。

綜上可得到NRCS有源檢測信號模型為：

(4)

每個接收站能夠接收到多個發射站的回波信號，可通過匹配濾波將每個信號單獨的提取出來。如圖2所示。

接收機的匹配輸出可以表示成接收信號與發射波形互相關的結果[9]，表示如下：

(5)

其中，Rh(t)為sm的自相關函數，Rm,h(t)為sm與sh的互相關函數，nh,n(t)表示第n個接收機的第h個匹配濾波器總的輸入噪聲信號。從上式可以看出，要對各發射站的信號進行分離，需采用低互相關碼發射信號。然而，針對該問題的研究目前仍存在許多困難，為方便研究，本文認為發射的各波形相互正交。

綜上所述，NRCS信號矩陣可用矩陣X來表示[10]：

X=[x11…x1Mx21…x2M…xN1…xNM]T

(6)

其中，T為矩陣轉置。

1.2 等效模型

雷達散射截面積(RCS)不僅是表征目標雷達特性的一個重要指標，也是衡量目標散射信號能力的一個定量特性。

根據定義可得，隱身目標的RCS可用電場強度來表示[11]：

(7)

式中，Ein是目標上的入射平面波的電場強度；Er是在遠距離接收點上接收天線優選極化的電場強度，R是離接收站的目標距離。當R比目標尺寸大得多時，式子右邊方程的符號“近似等于”(≈)可用“=”代替。該定義對單基地和雙基地雷達RCS都成立。

NRCS工作在有源探測模式時，發射站和接收站空間分開，可對隱身目標進行分布式多方位照射，此時目標的RCS也會隨著入射角度的變化發生變化。

文獻[12]分別給出了點目標相對于單基地和雙基地雷達的RCS，可表示成以下形式：

(8)

(9)

式中，σm為點目標對單基地雷達的RCS，目標表面上的任意一點由矢量ρ確定半徑，在這里視其為單位向量，r和rb分別為目標到單基地和雙基地雷達接收站的方向向量，βb為雙基地角。

圖4中，坐標系的原點為隱身目標的中心，T、R分別代表發射站和接收站，Sinc和Stg為發射信號和經目標散射后的回波信號流，βb為雙基地角，δβ為雙基地角平分線與目標正前方的夾角。

θm,n/(°)01836547590106150170σ/m20.020.0250.0180.110.920.320.130.08隱身效果/dB1917239647813

通過圖6的測試結果可以看出，從隱身目標不同角度進行照射時，目標RCS存在較大的起伏和差異，但處于一定角度范圍內的RCS變化不大，且在一固定的范圍內上下波動。因此，使用表1中各劃分區域內RCS的平均值進行等效的方法是可行的，并在下文仿真分析中得到具體運用。

2 目標檢測

2.1 單通道檢測

2.1.1單脈沖檢測

假設發射站發射脈沖信號，則每個通道單元的信號可表示[16-17]為：

s(t)=Acos(ωct+θ)

(10)

(11)

由上述公式確實的門限為：

(12)

則可得到檢測概率[18]為：

(13)

(14)

2.1.2非相參脈沖積累檢測

當脈沖積累數np>1時，對于非起伏隱身目標，檢測概率可使用Gram-Charlier級數[18]來計算：

(15)

其中，系數C3、C4、C6以及變量V分別為：

通過上述計算便可以得到非相參脈沖積累條件下，NRCS單通道檢測概率與SNR的關系。

2.2 綜合檢測

NRCS反隱身的一個重要特點就是可以利用分散配置的多組收發單元實現空域的多重覆蓋，多部發射站可從不同角度對空域內同一目標進行觀測，具有一定的區域覆蓋重疊系數，得到更為詳細的目標信息，進而有效提升了系統的反隱身能力。

區域覆蓋重疊系數可定義為NRCS責任區域內雷達探測區域范圍與整個責任區域面積的比值，即

(16)

其中，Aij表示第i部發射機與第j部接收機組成的收發單元的探測區域面積(m2)，A0表示NRCS責任覆蓋區域面積(m2)。明顯可以看出，要實現對目標的可靠探測，需滿足Co>1。而且隨著Co的增大，則會有兩個以上單元的覆蓋區重疊。此時，NRCS的探測密度越大，目標發現概率越高。

(17)

(18)

3 仿真試驗

試驗1：假定虛警概率為10-10，各收發站在時間、空間、極化上同步，信號發射功率為1.5 kW，發射站和接收站增益為45 dB，收發通道數分別為2,3,4，系統工作在單脈沖檢測和非相參脈沖積累檢測時的SNR與檢測概率的關系如圖7所示，其中M、N分別表示發射站和接收站的部署數量，np代表脈沖積累數，研究網絡雷達對抗系統脈沖積累數和收發通道數對檢測性能的影響，根據仿真分析可得到如下結論。

試驗結果：由圖7分析可知，對于M通道的網絡雷達對抗系統，當np個脈沖非相參積累時，將給定虛警概率Pfa獲得系統規定的檢測概率PD所要求的SNR，用(SNR)NCI表示，則(SNR)NCI=(SNR)1×I(np)，其中I(np)>1為積累改善因子，且隨著脈沖數的增加而增大。從上式可以看出，非相參脈沖積累檢測時，單個脈沖的SNR小于系統檢測需要的SNR，且脈沖積累數越多，單個脈沖所需SNR越小，檢測性能越好。

另外，隨著收發通道數的增多，單個收發單元對于系統檢測性能的影響減小，脈沖積累對于系統檢測性能的影響也隨之下降，故可通過多站部署來提升系統的檢測效率和檢測性能。值得說明的是，由于隱身目標RCS較小，且隨著飛機姿態角的變化而實時變化，故在檢測時要獲得數值大的脈沖數較為困難。上述特點表明，通過適當增加收發通道數目可實現在積累數較低時滿足隱身目標探測的需要。

試驗2：假定虛警概率為10-10，發射站和接收站參數與試驗1中相同，收發通道數分別為2,3,4，研究網絡雷達對抗系統在單脈沖條件下收發單通道檢測與系統綜合檢測性能的比較，如圖8、圖9所示；研究系統收發節點數對檢測性能的影響，如圖10所示。根據仿真分析可得到如下結論。

試驗結果：由圖8、圖9分析可得，脈沖積累數一定時，由于系統綜合檢測融合了各收發通道的角度信息，通過數據融合和多站工作的冗余度提高了對目標的探測性能，故系統綜合檢測性能優于任一收發通道的檢測性能。

由圖10可知，隨著收發節點數的增加，系統工作的冗余度增加，檢測性能得到相應提升，故通過增加收發通道部署數量可以極大地提升系統檢測性能。

試驗3：假定虛警概率為10-10，發射站和接收站參數同上，M=N=4，研究網絡雷達對抗系統在單脈沖檢測條件下，當檢測節點數相同時，系統綜合檢測與單基地雷達、雙基地雷達以及組網雷達反隱身檢測的性能比較，如圖11所示。根據仿真分析可得到如下結論。

試驗結果：由圖11可知，在單脈沖檢測條件下，與其他雷達檢測模型相比，網絡雷達對抗系統可從多角度、多方位對隱身目標進行探測，獲取目標角度信息更為全面。通過不同體制雷達SNR與檢測概率的關系仿真可以得出，若檢測概率達到90%時為可靠檢測，則網絡雷達對抗系統可靠檢測所需的信噪比最小，系統反隱身探測性能最好。同理可得，組網雷達檢測性能次之，雙基地雷達和單基地雷達的反隱身探測效果較差。

4 結論

本文提出了網絡雷達對抗系統有源工作模式下的信號檢測模型。該模型結合了單基地-雙基地等效原理及RCS簡化模型，從單脈沖檢測和非相參積累檢測兩個方面分別計算得到了單通道和綜合檢測概率。仿真試驗結果表明，與傳統雷達檢測模型相比，網絡雷達對抗系統有源檢測模型反隱身效果更好，性能更優。且脈沖積累數越大，收發通道數越多反隱身效果越明顯。下一步的研究方向是有源無源一體化檢測模型以及不同布站形式對檢測性能的影響，這將為系統設計提供更全面的理論依據。

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ActiveDetectionModelforNetworkRadarCountermeasureSystem

SHA Wenhao, JIANG Qiuxi, PAN Jifei, LIU Xin

(Institute of Electronic Engineering of PLA, Hefei 230037, China)

Aiming at the problem of angle information losing and low detection precision in anti-stealth detection of traditional radar detection models, an active signal detection model of network radar countermeasure system was proposed. On the basis of this model, the single channel and the integrated detection probability were calculated from the single pulse detection and the non-coherent accumulation detection, respectively, based on the single base-bistatic equivalent principle and RCS simplified model. Simulation results showed that, by comparing with the traditional radar detection model, the performance of anti-stealth active radar detection system was better.

NRCS; anti-stealth; detection model; active working mode; non-coherent pulse accumulation

2017-03-21

國防預研基金項目資助(41101020207)

沙文浩(1993—)，男，回族，山東淄博人，碩士研究生，研究方向：網絡雷達對抗系統。E-mail:451168331@qq.com。

TN974

A

1008-1194(2017)05-0102-07