基于多DSP并行處理的脈沖分選技術

呂新正，閔 威，張 敏

(中國電子科技集團公司第三十八研究所，合肥 230088)

0 引 言

脈沖分選是從隨機交疊的脈沖流中將來源于不同目標的脈沖串進行分離，并將脈沖串按所屬目標輻射源進行歸類的過程。分選結果的好壞關系到后續輻射源識別、威脅判斷、干擾決策的過程，并直接影響ELINT、ESM、RWR等電子戰裝備的性能指標。因此，脈沖分選技術是電子對抗領域中的一項關鍵技術，已經成為衡量電子戰偵察設備能力的重要標志。隨著雷達技術發展和大量新體制雷達的部署應用，雷達對抗偵察系統面臨的信號環境日趨密集、復雜，給傳統的脈沖分選架構和分選方法帶來了巨大挑戰。

目前的脈沖分選技術主要分兩級處理，首先根據到達方向(DOA)、頻率(FREQ)、脈寬(PW)等參數對雷達信號進行預處理，然后利用脈沖重復間隔(PRI)對信號進行進一步分選處理。預處理常采用聚類的方法實現脈沖信號的初步處理，根據方位、頻率、脈寬參數將大量的脈沖描述字(PDW)聚類成多個中心[1-2]。分選處理采用到達時間(TOA)進行脈沖重復間隔估計和去交織，主要包括累積差直方圖法[3]、序列差直方圖法[4]、PRI變換方法[5]，其中直方圖統計的方法都是以計算脈沖到達時間的自相關函數為基礎，容易出現“諧波”，而且對抖動信號效果不理想，但因其運算速度較快，在工程中得到大量應用。PRI變換可以抑制諧波，而且可以檢測抖動信號，但因其需要進行大量的指數運算和復數運算，難以達到實時性要求。

本文通過對脈沖分選算法的深入研究，結合工程實際，提出了一種新的分選算法。新算法同時兼顧直方圖方法和PRI變換算法的優點，并采用多DSP并行處理的方法提高了算法的運行速度，在實際處理中有一定的應用價值。

1 改進的脈沖分選算法

隨著電磁環境的日益復雜，單純依靠某一種參數或者方法適應各種信號的分選難度越來越大，因此需要采用多參數聯合分選的方法來實現復雜電子環境的信號分選。復雜電磁環境對信號分選的影響主要表現在信號的密度和信號的復雜度。信號的密度是指單位時間內收到的脈沖數，目前的電子偵察設備需要考慮每秒上百萬脈沖的實時處理。信號的復雜度是指雷達信號的特征參數復雜多變，單一固定的特征參數雷達越來越少，取而代之的是復雜體制的雷達信號，因此需要不斷完善脈沖分選方法。

1.1 基于DOA、FREQ、PW的預處理

現在的電子偵察設備需要面臨高密度的電磁環境，直接采用時序處理的脈沖分選方法需要的運算量非常大，難以滿足實時性的需求。因此，在進行時序處理之前需要對信號進行稀釋處理。在常規的雷達處理中，由于目標的參數固定，可以直接利用頻率或者脈寬進行脈沖描述字的預處理，當脈沖參數捷變時采用常規的預分選會導致參數的脈沖丟失，給后端的脈沖分選帶來困難。在這里，采用空間聚類的方法實現脈沖信號的預處理。

通常預處理中用到的參數主要有到達角(DOA)、射頻(RF)、脈寬(PW)。采用空間聚類的方法對上述3個參數進行聚類，從而劃分不同的輻射源。具體做法如下：

(1) 尋找聚類的中心，然后尋找該中心一定半徑范圍的數據并將其劃分到該類中；

(2) 在尋找數據的過程中，對每個聚類的中心值不停地進行更新，以保證分類的準確性。

由于在分選過程中每個類的中心值都會根據該類的數據不停地進行調整，這樣可以避免將同一類的數據分到不同的類中。具體流程如圖1所示。

1.2 基于到達時間(TOA)的時序處理

基于TOA的時序處理目前主要采用兩種方式，一種是基于直方圖的方法，另一種是基于PRI變換的方法。脈沖到達時間可以用脈沖前沿時間表示，脈沖串模型可以化為單位沖擊函數和，TOA序列可以表示為

(1)

其中，δ(·)為狄拉克函數，tn表示觀測時間T內第n個脈沖的TOA，N表示觀測時間T內到達脈沖的總數，則

圖1 基于DOA、FREQ、PW的預處理流程圖

f(t)的自相關函數可以寫成：

(2)

其中，τ=tm-tn，對C(τ)在區間[τ1,τ2]上進行積分可得

(3)

由式(3)可知，h(τ1,τ2)可看作脈沖串落入[τ1,τ2]的次數。假設脈沖串的PRI固定為ψ，考慮到在觀察時間T內輻射源脈沖數為N個脈沖，所以有(N-1)ψ≤T。在計算直方圖時，往往將觀察時間T等分為L個長度，則定義直方圖的箱長為bτ=T/L，第k個PRI箱的中心為

τk=(k-0.5)bτ

(4)

因此，直方圖門限可以設置為

(5)

其中，α為門限系數，與脈沖丟失情況和參數測量誤差有關，通常α<1。

PRI變換法可以理解為f(t)的自相關譜函數，變換結果為PRI的譜圖，在真實PRI位置會出現峰值，用函數可以表示為

(6)

離散化后表示為

(7)

相位因子exp[2πtn/(tn-tm)]的引入完全是為了式(2)在計算自相關時產生的諧波。

對于固定重頻的PRI，只要保證每個PRI 箱的寬度相同即可。對于抖動的PRI，則脈沖會分散到以真實PRI為中心的多個PRI箱內，使得PRI譜變得平坦。因此，需要根據PRI值動態調節箱的寬度，即保證箱的寬度必須大于PRI最大抖動范圍。根據這一原則，隨著PRI中心值增大，箱的寬度也相應增大，得

bk=(1+ε)τk

(8)

其中，ε是決定PRI箱寬度的容差參數，可以根據最大PRI抖動比進行調整。PRI變換門限在文獻[6]中進行了詳細的分析。

1.3 改進的脈沖分選算法流程

從上述分析可以看出，直方圖方法估計適應于固定重頻的檢測，重頻參差可以看作骨架周期為固定重頻的信號，適應用直方圖方法，對于抖動信號則需要采用PRI變換的方法進行估計。因此，從算法的通用性上看，PRI變換方法比直方圖方法在重頻估計上更有優勢。但是，從算法的運算量上看，由于PRI變換采用可變箱的方法，而且存在指數運算，因此運算量上比直方圖方法大很多，在工程應用上受到限制。為了保證算法性能的同時降低運算量，本文提出了一種改進的算法，具體流程如圖2所示。

圖2 改進的脈沖分選算法流程圖

首先，對輸入的高密度PDW進行預處理，大大減少每批目標需要處理的PDW個數；其次，將固定重頻(包含參差)信號進行直方圖估計，并進行諧波判斷，抽取固定目標的PDW；最后，對剩余的PDW進行PRI變換處理，進行抖動分析。由于對目標進行預處理和抽取了大量的固定重頻信號，需要PRI變換的PDW數量大大降低，因此在運算量上得到了保證。

直方圖估計PRI方法最大的問題就是子諧波問題，當脈沖存在丟失或者進行高階差分估計重頻時均會出現正常PRI值的若干次諧波。因此，在進行序列搜索之前需要對所有估計出來的PRI進行諧波判斷(如果PRI1是PRI2的倍數，則該PRI1為子諧波)，剔除子諧波PRI值，保留正常的PRI值。當估計出多個PRI相同的脈沖串序列，則判斷多個PRI脈沖序列之間是否交錯出現，如果是則可判斷為參差目標，參差目標子PRI為脈沖序列間的時間差。當估計出多個不同PRI時則判斷多個PRI脈沖序列之間是否成組交替出現，如果是則可判斷為脈沖組變目標，組變目標子PRI為估計出的多個PRI值。

2 多DSP并行處理技術

為了提高脈沖分選的處理速度，本文采用多片DSP并行處理的方法提高脈沖分選的速度。目前，ADI公司TigerSHARC系列中的TS201是性能最高的浮點數字信號處理器，具有單片運行速度高和專門優化的多DSP處理器互聯設計等突出優點，是信號處理平臺的核心處理器。本文采用的是自行研制的通用信號處理平臺，采用4片TS201 組成，各TS201之間通過LINK口互聯。在工程設計時采用一片TS201完成脈沖描述字的接收，接收完成后進行三維聚類預處理，預處理后的脈沖描述字通過片間LINK口送到其余3片TS201進行脈沖分選處理，處理結束后將形成的雷達描述字通過LINK口送回到第1片進行綜合處理，然后將綜合的結果送出。本文不采用數據分段并行處理的架構，避免了數據分割后帶來的增批，同時也保證了同一批目標數據的完整性。圖3為多DSP并行處理的脈沖分選裝置框圖。圖4為多DSP并行處理的脈沖分選數據流程圖。

3 仿真實驗

假設同時輸入3批目標，目標1：重頻固定800 μs；目標2：重頻參差380、440、500 μs；目標3：重頻抖動700 μs(抖動10%)。時域上3批目標相互交錯。圖5為8階累積差分后的直方圖統計和過門限檢測結果。從仿真結果上看，直方圖方法可以正確估計重頻固定和重頻參差的PRI值，但存在多階諧波過門限的情況，因此需要進行過門限諧波判斷。同時，從圖中可以看出，直方圖方法不適用于重頻抖動PRI的估計。圖6為PRI變換方法重頻估計和過門限檢測情況。從仿真結果可以看出，PRI變換方法具有通用性，可以解決直方圖方法不能估計抖動重頻的情況，而且沒有出現諧波情況。

圖3 多DSP并行處理的脈沖分選裝置框圖

圖4 多DSP并行處理的脈沖分選數據流程圖

圖5 直方圖統計法重頻估計

從脈沖分選效率上看，PRI變換法比直方圖方法優勢明顯，但運行量則大很多。假設脈沖數量為N個，計算M階差分大約需要的MN次除法運算，而計算PRI變換則需要N的階乘次指數運算。因此，隨著脈沖數N增加，PRI變換運算量成指數增加，無法滿足實時運算需求。因此，本文在算法上采用直方圖統計和PRI變換相結合的方法，盡量減少PRI變換的脈沖個數，同時采用多DSP并行處理的方法提高運算速度。

圖6 PRI變換法重頻估計

4 結束語

本文根據實際的任務要求，從實時信號處理角度出發，努力尋找一種實用的雷達脈沖分選算法。文中通過對直方圖統計和PRI變換兩種重頻估計方法進行分析比較，提出一種改進的脈沖分選算法。根據新算法特點，本文提出了一種用于該算法并行處理的任務分配原則，提供了一種基于4片DSP硬件平臺的實時處理方案。本文的方案可以滿足實時系統的要求。