一種TWS雷達的干擾源跟蹤實現方法

張 彪，萬亞淳，孫超軍

(上海航天電子技術研究所，上海 201109)

0 引言

隨著現代軍事的發展，對雷達干擾對抗提出了更高要求。目前電磁環境越來越復雜，對付雷達的各種干擾樣式越來越多，這要求雷達采用靈活多樣的抗干擾技術來檢測和跟蹤目標，但有時干擾強度很大，雷達簡單地通過對抗并不能完全消除干擾達到檢測目標的目的，或者影響雷達測角的精度。通常通過信號處理算法，包括MTD/MTI、旁瓣對消及旁瓣匿影[1]等，對抗各種干擾樣式，而在數據處理直接對干擾源進行跟蹤的嘗試比較少見。在干擾情況下，只要達到干擾強度和干擾的檢測門限，而不需要對干擾的樣式進行區別，直接對干擾源進行定位和跟蹤。本文主要討論干擾源數據處理計算機錄取到信號處理的干擾點跡信息，完成三坐標雷達的干擾源跟蹤。

1 TWS雷達分區處理原則

基于邊掃描邊跟蹤(Track-While-Scan，TWS)系統的一維相掃三坐標雷達在方位維上采用機械掃描，在航跡處理時，將掃描一周的點跡數據一次性傳給航跡處理計算機將嚴重影響實時性，并將增大計算復雜度。為了保證雷達航跡處理的實時性，又綜合考慮雷達計算復雜度，將雷達掃描區域平均分成N個區域，N一般取16，24或32等。每個區域稱之為扇區，分別為第0扇區，第1扇區，......，第N-1扇區[2]。TWS分區圖如圖1所示。

圖1 TWS分區圖Fig.1 TWS partition diagram

2 干擾源跟蹤處理

對空域已掃描過的扇區，用流水作業實現宏觀上的并行處理，當天線掃過一個扇區時，處理向前滑動一個扇區，重復一個流水作業[2-3]，干擾源跟蹤處理如圖2所示。

圖2 干擾源跟蹤處理Fig.2 The interference source tracking process diagram

在干擾源數據處理計算機中，存儲信號處理的干擾點跡數據，并進行數據預處理。干擾點跡通常是干擾強度達到干擾門限，并由雷達信號處理進行檢測形成的數據，包含干擾方位中心、干擾俯仰中心、主通道干擾回波功率、輔助通道回波功率和干擾寬度等信息。干擾航跡處理包括航跡預測、相關以及濾波處理[4-6]。通常雷達針對干擾環境，會設置主、輔助2個獨立的接收通道，主天線(雷達天線)接主接收通道，輔助天線接輔助通道，一般用比主天線第一副瓣稍高些的全向天線作為輔助天線[7]。外部干擾強弱有別，如果雷達接收到的干擾強度過大或飽和，則影響雷達信號處理測角精度，根據主通道和輔助通道接收到的回波功率，對主接收通道進行自動增益控制[8]，使信號處理的干擾強度適中，實現干擾源的穩定跟蹤。

2.1 參數定義

相關參數設置如下：

T：雷達掃描周期；α，β：α-β濾波器系數；As(k)，Es(k)：第k次掃描時的航跡方位、俯仰的濾波位置；Ap(k)，Ep(k)：第k次掃描時的航跡方位、俯仰的預測位置；Ao(k)，Eo(k)：第k次掃描時的航跡方位、俯仰的量測位置；Vas(k)，Ves(k)：第k次掃描時的航跡方位、俯仰的濾波速度；Vap(k)，Vep(k)：第k次掃描時的航跡方位、俯仰的預測速度；Mjnr(k)，Ajnr(k)：第k次掃描時的主通道、輔助通道接收到的回波功率；agc(k)：第k次掃描時的自動增益控制值。

2.2 干擾航跡預測

目標起始后，利用目標運動模型預測下一時刻的目標狀態變量(位置、速度)[9-10]，得到干擾航跡的預測值。

預測目標方位：

Ap(k+1)=Ap(k)+Vs(k)*T。

預測目標俯仰：

Ep(k+1)=Ap(k)+Vs(k)*T。

預測目標方位角速度：

Vap(k+1)=Vas(k)。

預測目標俯仰角速度：

Vep(k+1)=Ves(k)。

2.3 干擾航跡相關

相關波門就是以某次雷達掃描的預測值為中心的一個空間區域。在2.2節中，航跡預測的位置信息(Ap(k+1)，Ep(k+1))作為干擾航跡相關波門的中心。干擾航跡相關算法根據落入相關波門的干擾點跡數據(即量測數據)，挑選出最優的干擾點跡值[11-12]。

在航跡相關算法中，定義量測值與預測值的誤差：

方位誤差：

ΔA=Ao(k+1)-Ap(k+1)。

俯仰誤差：

ΔE=Eo(k+1)-Ep(k+1)。

角度誤差：

delta=|ΔA|+|ΔE|。

航點相關算法分2步進行：

第1步，根據航跡預測值及干擾量測值，得到最小角度差Mindelta，并得到角度差最小的干擾量測值；

第2步，考慮量測值誤差及預測值誤差帶來的影響，如果其他干擾量測值計算得到的角度差與Mindelta相差半個波束寬度內，則在這些點跡值里找干噪比最大的一個量測數據作為最優量測數據。具體流程如圖3所示。

圖3 航點相關算法流程Fig.3 Track correlation algorithm diagram

2.4 干擾航跡濾波

根據2.2、2.3節步驟，得到干擾航跡的預測值、量測值，再結合濾波器系數α，β，可以計算目標狀態的濾波值[13-15]。

方位濾波值：

As(k+1)=Ap(k+1)+α*(Ao(k+1)-Ap(k+1))。

俯仰濾波值：

Es(k+1)=Ep(k+1)+α*(Eo(k+1)-Ep(k+1))。

方位角速度濾波值：

Vas(k+1)=Vap(k+1)+(β/T)*

(Ao(k+1)-Ap(k+1))。

俯仰角速度濾波值：

Ves(k+1)=Vep(k+1)+(β/T)*

(Eo(k+1)-Ep(k+1))。

為了使目標位置及速度的濾波誤差最小，應該選擇合適的濾波器系數α，β。由于目標運動軌跡偏差較大或雷達探測的隨機誤差較大，導致預測值與量測值相差較大時，需要將濾波器系數α，β增大，更多相信實際量測數據，如果預測值與量測值相差較小時，則將濾波器系數α，β減小，更多相信跟蹤過程形成的預測。雷達根據每次濾波結果，適時調整濾波器系數，便于下一圈形成更好的濾波結果。

2.5 自動增益控制

在2.4節中，得到了干擾航跡的量測值并完成了濾波，但由于回波功率大小影響雷達測角的精度。由于量測值數據中還包括主通道接收到的回波功率Mjnr(k+1)以及輔助通道接收到的回波功率Ajnr(k+1)，可以利用2個通道的回波功率數據進行自動增益控制，使主通道的接收回波功率在一個合適的范圍[8]。

根據雷達主、輔天線的方向圖，對主、輔通道回波功率分別設置若干門限，分為飽和門限、控制上限、控制下限以及低門限，其中，飽和門限表示該通道已經飽和，控制上限和控制下限是希望得到的主通道回波功率范圍，低門限表示該通道接收回波功率較小。主通道的飽和門限設為Vmb，控制上限設為Vmh，控制下限設為Vml，低門限設為Vmq，輔助通道的飽和門限設為Vab，控制上限設為Vah，控制下限設為Val，低門限Vaq。

自動增益控制的原則：如果主通道飽和，則使用輔助通道回波功率進行增益控制；如果主通道未飽和，則用主通道回波功率進行增益控制。最終主通道回波功率處于控制下限與控制上限的范圍內，具體流程如圖4所示。

圖4 自動增益控制流程Fig.4 Automatic gain control diagram

3 干擾源跟蹤試驗結果處理

通過目標攜帶干擾機設備相對雷達從60 km水平平飛進入，速度220 m/s，飛行高度3 km，對雷達釋放寬帶噪聲干擾進行干擾壓制，雷達實測干擾，并對干擾源進行穩定跟蹤。對雷達每次掃描周期內的數據進行解析，結合干擾的真實數據可以得到干擾方位、俯仰的跟蹤效果。其中，根據雷達接收回波統計干噪比信息如圖5所示，可見通過自動增益控制，最終雷達接收回波功率趨于一個較穩定的范圍。

圖5 雷達接收干噪比Fig.5 Radar received jammer to noise ratio

雷達的方位、俯仰濾波值與真值的對比效果如圖6和圖7所示。分析數據可得，干擾源方位、俯仰跟蹤精度能小于0.5°。

圖6 干擾航跡方位值與真值比較Fig.6 The compensation of the jammer trace azimuth filter value and the true value

圖7 干擾航跡俯仰值與真值比較Fig.7 The compensation of the jammer trace elevation filter value and the true value

4 結束語

通常在雷達信號處理采用各種復雜的抗干擾算法消除或減小干擾的影響，但很多情況下，抗干擾的效果并不明顯。本文對干擾樣式不加區別，只關注干擾強度的影響，通過信號處理檢測出的干擾點跡數據，對干擾源進行穩定跟蹤，能為外部指揮系統有效地提供盡可能多的干擾數據信息。由于本文討論的TWS體制下雷達的干擾源跟蹤只對干擾源的方位、俯仰進行處理，后續工作可以在距離維上做相應的工作，對某些干擾可以盡量給出距離信息，同時，在自動增益控制方面，可以設計更加精細的增益控制，更有利于干擾源的穩定跟蹤。