脈沖雷達輻射源個體識別系統設計與實現

丁 健,盛驥松,鄭俊兮,柴 恒

(1.武警部隊研究院,北京 100012;2.中國船舶集團有限公司第八研究院,江蘇 揚州 225101)

0 引 言

雷達輻射源個體識別是戰場電磁態勢感知和電子偵察設備的主要功能之一。通過個體識別能夠實現對雷達輻射源的個體區分及其平臺的識別,因此能夠準確詳細地分析威脅目標的作戰部署和作戰能力[1-3]。雷達輻射源個體識別是電磁態勢感知的子功能,它在電磁態勢感知中的定位如圖1所示。

圖1 輻射源個體識別的定位

隨著雷達技術的不斷發展,大量新型雷達輻射源得到了廣泛應用,使得現代海戰場電磁環境展現出載頻/重頻參數交疊、突發傳輸和脈沖密度更高的趨勢,因此采用傳統參數分析的態勢感知技術已經難以適應現代密集復雜電磁環境下的輻射源分析和識別需求。

1 脈沖雷達輻射源各域特征范圍

雷達輻射源個體識別通常采用特征參數提取、建立特征數據庫和通過數據庫對比的方式完成。根據經典的參數測量理論,參數的可信測量需要參數測量系統的精度要高于被測量系統一個量級以上。雷達輻射源個體識別的特征維度由脈沖包絡特征、基準時鐘頻率、脈內頻率調制曲線等組成。脈沖包絡等特征參數典型值及基準時鐘頻率精度如表1所示。

表1 個體特征典型值

為高保真接收和測量個體特征,個體識別接收系統的指標要達到上述相關指標的10倍以上,才能夠準確接收和測量上述雷達輻射源個體特征。

2 個體識別接收與采樣系統設計

根據上述分析和系統設計折中,個體識別微波系統需采用銣鐘或更高精度的基準時鐘系統,且保證采樣系統的時鐘來自于銣鐘基準。

圖2的接收系統和采樣系統能滿足以下基本約束:

圖2 個體識別接收與采樣系統原理框圖

(1)所有的本振都鎖定于銣鐘基準;

(2)濾波器的頻率響應在全帶寬內盡可能平坦;

(3)AD采樣位數足夠高(12 bit),能保證足夠的瞬時動態范圍;

(4)本振的相噪盡可能低。

3 信號處理系統的設計

雷達輻射源個體識別信號處理系統包含信號檢測、參數粗測量、信號分選、個體特征提取、個體特征建庫、個體識別等功能。其流程如圖3所示。

圖3 個體信號處理系統原理框圖

雷達信號檢測需要在實時性高、能夠并行處理的現場可編程門陣列(FPGA)內實現,且不能采用偵察系統常用的信道化檢測方法進行。一般采用快速傅里葉變換能量檢測法或延時相關檢測方法。延時相關檢測方法和信道化檢測方法的優劣在文獻[4]中進行了詳細的仿真和實測證明。通過2種方法的比較證明延時相關檢測方法適用于個體識別的信號檢測。

除信號檢測外的所有信號處理工作都可以在通用處理器內完成。通用處理器可以采用至強處理器或專用的數字信號處理(DSP)芯片。由于通用處理器主頻、信號處理算法庫及多核多線程能力的提升,至強/飛騰處理器能夠滿足系統的高速處理需求。專用信號處理器一般無法滿足大型識別數據庫的需求,需要采用專用信號處理器+通用處理器的混合架構,由通用處理器完成識別數據庫的管理及個體識別等工作。

因此,個體識別信號處理需要配置2塊交叉連接設備(VPX)信號處理板卡,其中一塊負責中頻信號的高精度數模轉換、信號檢測和數據緩存;另一塊完成參數測量、個體特征提取及個體識別工作。

4 個體特征提取及試驗驗證

雷達輻射源個體特征提取是個體識別系統設計的關鍵。本文采用正交變換法計算脈沖包絡特征、Kay均值方法計算雷達脈內調制特征并開發了一種針對相參信號的頻率指紋[5]和重復間隔指紋的提取方法。通過上述三域指紋能夠滿足多個同型輻射源個體識別的需求,并進行了內外場驗證。導航雷達特別是中大型平臺的導航雷達承擔著部分預警、氣象等功能,因此越來越向著相參體制發展。針對相參體制的雷達可以利用其相參特性提取精細的頻率及重頻特征。

(1)相參信號的頻率指紋提取

相參信號的頻率估計算法如下:首先估計每一個脈沖的載頻,基于脈沖信號的相參特性,多脈沖聯合進行更高精度的頻率估計;最后所有被采集的脈沖信號用于獲得最高精度的頻率估計。以單音信號為例進行算法的論述,調制信號的估計需要首先進行調制參數估計工作,然后進行去調制工作,轉化為單音信號的載頻估計問題。

單音信號的模型為:

z(n+Kp)=Aej(φ0+(n+Kp)2πfΔ)+ε(n+Kp)

(1)

式中:n為采樣點序號,n=0,1,…,N-1,N為每一個脈沖的采樣點數;Kp為第p個脈沖的第k個采樣點,p為脈沖序號,p=0,1,…,P-1,P為單次觀測的總脈沖數;A為脈沖幅度;φ0為脈沖的初始相位;Δ為脈沖采樣間隔;ε(n)為高斯白噪聲。

解模糊過程為將模糊相位轉換為非模糊相位的過程,解模糊后第p個脈沖相位表示為:

(2)

式中:f為載頻。

估計每一個脈沖的載頻和估計誤差,式(2)可以重新寫成向量表達形式:

φp=Bpθp+up

(3)

θp可以采用最小二乘方法進行估計,估計表達式為:

(4)

P個脈沖頻率估計平均后得到最終的頻率估計,表達式為:

(5)

根據載頻估計的精度,所有的采樣脈沖數據被分為Q段,每一段包含P′段,如圖4所示。

圖4 脈沖分組示意圖

φq,i(n+Ki)=φq,i(n)+2kq,iπ

(6)

類似于第一階段頻率估計方法,對θq的估計表達式為:

(7)

(8)

更高精度的頻率估計可以通過平均Q組的頻率估計值獲得。最終可以獲得載頻及其方差的估計。針對3個同型羅德施瓦茨公司的信號源的頻率估計與真值誤差值如圖5所示。

圖5 3個同型輻射源載頻誤差測試

(2)試驗驗證

內場驗證時采用2臺8267D矢量信號源、1臺E4438C信號源。針對信號源的測試結果為包絡特征和脈內調制特征難以區分上述3部信號源。通過高精度頻率指紋和重復間隔指紋可以穩定區分3部信號源。3部信號源的特征分布如圖6所示。

圖6 信號源的頻率和重頻指紋

針對真實雷達的測試采用外場測試方法進行,提取了2部雷達的前沿特征、脈內調制特征和高精度重復間隔特征。

2部雷達的前沿特征如圖7所示。2部雷達脈內調制曲線特征[6]如圖8所示。2部雷達前沿特征與重復間隔特征的分布如圖9所示。

圖7 2部雷達的前沿特征

圖8 2部雷達脈內調制特征

圖9 2部雷達前沿特征與重復間隔特征分布圖

通過上述試驗驗證,個體特征提取模塊提取的雷達輻射源個體特征有效,能夠有效區分脈沖體制的雷達輻射源。

5 導航雷達個體識別

未來輻射源個體識別的重要目標是安裝在商船和許多游艇上的商用導航雷達。對于許多應用程序來說,將發射器與給定的平臺關聯起來并隨后重新識別發射器及其載體平臺的能力是一個重要屬性。導航雷達帶來了許多重要而困難的挑戰。

首先,已經建造了大量這樣的雷達,而且每天都有更多的雷達出現,單是數據處理問題就可能是巨大的。第二,經典的雷達參數(頻率、脈寬、脈沖重復間隔、掃描速率等)是非常相似的(無論哪個制造商)。因此,經典的雷達參數甚至不能幫助獲得初始型號識別。第三,每個雷達至少有2種,偶爾有3種工作模式。至少,在港口短距離操作時采用短脈沖寬度(80～160 ns)模式,在海上操作時采用較長脈沖寬度(550～1 000 ns)模式。這些模式使收集和再識別問題復雜化,因為它們提供了非常不同的脈內特性。

眾多的目標對象、經典參數集中在一定范圍內且不穩定、雷達在港口和遠海工作于多個模式和脈內調制特征類似是導航雷達面臨的4個重要問題。因此,傳統的個體識別解決方案是不夠的,需要更加復雜的個體識別方案。

首先,在數據采集和處理時,必須非常謹慎,保證建庫數據的真實性,否則這種錯誤將是災難性且不可恢復的。必要時需要實時的船舶自動識別系統(AIS)及其他識別信息進行支撐,排除非關注目標,并對關注目標進行跟蹤,學習并建庫確認。

其次,所有可用的射頻信息必須仔細測量和存儲。保證導航雷達的算法具備擴展性,在不能夠進行區分時,通過在線的特征選擇和事后的算法升級保證個體識別的性能。

最后,必須構建魯棒識別決策樹,以便根據識別證據做出關于匹配的最終決定。

圖10給出了一個導航雷達個體識別的原理框圖。通過綜合識別系統發現環境中關注的未識別目標,并對其進行數據采集,通過對中頻數據的參數測量分析,給出雷達的重頻特征、脈寬、波束形狀和掃描速度等,并識別出導航雷達的工作模式。接著提取雷達的無意調制特征,并結合識別可靠性因子和該模式下的雷達導航雷達個體特征庫,識別出雷達輻射源個體,上報作戰系統。

圖10 導航雷達個體識別框圖

6 導航雷達實測驗證

對2部導航雷達進行保真數字采樣,分別采用包絡特征和瞬時頻率特征進行個體識別。2部導航雷達的上述兩維特征如圖11所示。

圖11 2部雷達的包絡和時頻特征對比圖

通過將兩維特征輸入到1 000×200×2的BP神經網絡進行訓練和識別,最終的識別準確率為82.3%。

7 結束語

本文針對脈沖體制雷達輻射源的個體識別分析了接收系統和處理系統的需求,提出了射頻接收系統和信號處理系統的設計方案;并針對提出的包絡、脈內調制特征、高精度載頻和重復間隔特征方法進行了內外場驗證,驗證了個體識別系統設計的可行性;針對導航雷達的個體識別問題,分析了導航雷達個體識別面臨的問題,并針對性地提出了個體識別的方案。