反辐射雷达导引头目标信号分选算法研究

摘要：反辐射雷达导引头面临的信号环境是高密度随机交叠的不匹配信号，其信号处理的基础是能够从接收到的信号脉冲流中分离出目标雷达的脉冲序列。为了提高反辐射导引头信号分选性能，对不同分选算法的复杂电磁环境适应性和优缺点进行分析论证， 得到序列差值直方图法具有更佳分选性能的结论，并通过计算机仿真验证了该算法的有效性。

关键词：反辐射; 雷达导引头; 信号分选; 脉冲重复周期

中图分类号：TN957.5134文献标识码：A文章编号：1004373X(2011)23001004

Study on Signal Sorting Algorithm of Antiradiation Radar Seeker

SHEN Kang1,2

(1.China Airborne Missile Academy， Luoyang 471009， China；

2. Aviation Key Laboratory of Science and Technology on Airborne Guided Weapons， Luoyang 471009， China)

Abstract： The signal sorting algorithm of radiation sources is one of the key technologies in the design of PRS(Passive Radar Seeker), and the basis of signal processing of PRS is sorting the pulse sequence of target radar from a series of high density pulses. In order to increase the sorting performance of PRS, several algorithms are analyzed. As a conclusion, the SDIF algorithm is better than others. The validity of the algorithm is proved by computer simulation.

Keywords： antiradiation; radar seeker; signal sorting; PRI

收稿日期：201105300引言

反辐射导弹(AntiRadiation Missle,ARM)是一种以敌方雷达辐射的电磁信号为制导信息进行导引、跟踪，直至摧毁目标雷达的硬杀伤武器。现代战争表明，ARM已经成为有效压制、摧毁敌防空雷达的一种重要武器。被动雷达导引头(Passive Radar Seeker,PRS)是ARM的关键组成部分，其作用是针对目标雷达的电磁波进行分选检测，形成制导信息，引导导弹命中目标。

信号分选技术是PRS设计中的一项关键技术，其任务是识别不同雷达的脉冲，稀释PRS接收的高密度雷达信号，减轻后续处理环节的速度压力。PRS信号处理的复杂性和运算量主要集中在信号分选处理上。在现代电子对抗环境中，PRS面临的典型信号环境是由许多辐射源的脉冲序列交叠而成的密集的脉冲流，随着辐射源数量的增多造成了接收信号的高度密集和交叠。面临这种密集交叠的信号环境，信号处理系统必须具备良好的处理能力，能够对高度密集的信号流进行分选，在分选的基础上对辐射源进行分析和识别，形成制导信息。本文针对PRS中的高密度信号分选算法这一关键技术进行研究，并通过数字仿真验证该算法的性能。

1雷达信号分选基础

雷达信号分选是利用信号的相关性来实现的。表征辐射源的常规参数有时域、频域和空域等多维参数，常用参数包括：到达方向(DOA)、载频(CF)、到达时间(TOA)、脉宽(PW)和脉冲幅度(AP)。可以用一个脉冲描述字(Pulse Discreption Word，PDW)来表示脉冲的各种参数组合［1］：PDWi=(TOAi,PWi,CFi,DOAi,APi)式中i=1,2,…,n。

PRS通常利用先验信息和雷达数据库信息对接收到的PDW序列进行预分选，选出符合要求的脉冲序列，从而对密集脉冲流进行初步的稀释。从预分选输出的PDW流中进一步分选出目标雷达的PDW序列，这是PRS信号分选的关键，也是本文重点讨论的内容。

脉冲重复周期(PRI)是用单个参数进行辐射源识别的最具有特征的参数，利用PRI的相关性从交错的信号流中分离出各个雷达的脉冲序列，因此该项技术获得了较快的发展和广泛的应用。

随着雷达电子对抗技术的发展，PRI成为雷达中工作样式最多，参数范围最大，变化最快的一项参数，其工作样式包括：固定PRI、参差PRI、抖动PRI、参差抖动PRI、成组PRI和成组参差抖动PRI等。因此，根据作战任务的需要和变化，一部雷达往往具有上述的N种PRI工作样式可选用，给PRS正确的信号分选带来了一定难度。

20世纪70年代国外开始了复杂信号环境下的信号识别算法研究，传统的信号分选方法主要包括最近邻分类器、参量范围匹配法、统计评估技术和试探法等。20世纪80年代，Rogers等人开始研究高密度复杂信号环境下的实时信号去交错处理算法。在高密度复杂信号环境下，不同辐射源脉冲在时域上交错到达。基于PRI脉冲去交错处理一直是信号分选处理算法研究的热点，并提出了多种信号分选算法［2］。

2信号分选算法分析

2.1相关函数法

相关函数法是最基本的重频分选算法，现有的重频分选算法大多是基于该算法的原理，并在此算法上加以改进。该算法假定N个脉冲重复周期固定的矩形脉冲序列，其自相关函数为:R(τ)=∑Ni=1S(iTr)S(iTr+τ)式中:τ为延迟时间;Tr为脉冲重复周期。

由于周期函数的相关函数具有周期性，因而存在着多个PRI的谐波分量，而且实际脉冲列并非理想脉冲列，存在着脉冲丢失和PRI抖动等情况，如何克服谐波分量的影响是自相关PRI鉴别要解决的重要问题。相关函数法分选的性能受到两个因素的限制：第一个因素是观察时间内的各个脉冲列构成的脉冲总数；第二个因素是在观察时间内，当某一个脉冲列的脉冲数低于检测值时，该脉冲列很难被分选出来。

相关函数法的实质是计算延迟后的重合脉冲数，再根据计算结果以脉冲数最多的基波来确定其PRI，因为PRI是一个周期函数，相关运算之后会有很多的PRI谐波分量，而且在实际应用中存在PRI抖动等现象，因此实际应用中通常都会对该算法进行一定的改进，如SDIF算法。

2.2序列搜索法

序列搜索法是一种经典的信号分选提取方法。其工作原理是：先在脉冲流内选择一个脉冲作为基准脉冲(通常为第一个脉冲)，再选择另一个脉冲作为参考脉冲(通常为下一个脉冲)。当这两个脉冲的到达时间差(DTOA)介于雷达可能的最大PRI与最小PRI之间时，则以此DTOA作为准PRI；当DTOA小于雷达可能的最小PRI时，则另选参考脉冲；当DTOA大于雷达可能的最大PRI时，则另选基准脉冲和参考脉冲。根据脉冲的抖动、TOA测量误差等因素来确定PRI容差。以准PRI在时间上向前或向后进行序列搜索，如果此PRI能连续套到脉冲数超过成功分选所需要的脉冲数，则继续分选出该脉冲列的全部脉冲并提取出来作为一个准雷达脉冲列，以备后续处理。如果以准PRI动态扩展得不到脉冲列，则另选一个参考脉冲，重新计算准PRI。

序列搜索法在实际中存在的问题包括PRI容差的选择和参差鉴别。PRI容差的选择对整个分选过程至关重要。容差选得较小时，可以准确地测得PRI值，但容易造成漏脉冲；容差选得较大时，虽然减少了漏脉冲，但在密集的信号环境中容易造成错选，同时对PRI的参数测量也会产生一定的影响。另外，对于重频参差雷达信号，用序列搜索法时，容易将一个参差雷达信号分选为PRI等于帧周期的多个脉冲列，因此需要进行参差鉴别。

序列搜索法具有以下特点：

(1) 原理简单，易于实现；

(2) 运算量较大，需要多次选择准PRI进行扩展关联试探，每一次搜索只能分选一部雷达脉冲列；

(3) 分选性能对于容差的选择较为敏感；

(4) 对于重频参差雷达信号，容易分选为PRI等于帧周期的多个脉冲列。

2.3累积差值直方图法

累计差值直方图法(CDIF)是基于信号脉冲重复时间相关性原理的一种去交错算法。首先通过累积各级差值直方图来估计原始脉冲序列中可能存在的PRI，然后以此PRI进行序列搜索。

其工作原理为：首先计算第一级TOA差值，即计算所有相邻两个脉冲的DTOA，并作DTOA直方图，根据与门限比较的结果提取出准PRI，之后按照准PRI进行序列搜索。若搜索成功，则将该PRI序列从全部脉冲中分选出来，并且对剩余脉冲列重新生成差值直方图，这个过程一直重复到没有足够的脉冲形成脉冲序列；如果搜索不成功，则继续计算第二级TOA差值，即计算1和3，2和4，3和5，… ，n-2和n脉冲之间间隔的直方图，并与上一级直方图累积，找出可能的PRI并进行序列搜索。

CDIF算法中门限的选取是算法有效性的关键，对于T时间内检测的一段脉冲序列，考虑到脉冲丢失，观测到的脉冲数为：αT/PRI,α∈(0,1］因此，CDIF算法的门限取反比例函数为：DCDIF=αT/τ式中τ为直方图的横轴变量，即可能的PRI。

该算法具有以下特点：

(1) 只需统计很少的几级间隔的直方图就能提取PRI，不需要统计全部各级的间隔，大大减少了运算量；

(2) 对脉冲干扰和脉冲丢失不敏感；

(3) 对PRI的提取是按照间隔从小到大依次进行的，首先提取基波成分，因此能够防止提取谐波；

(4) 由于该算法采用了反比例函数的门限形式，对于PRI较小时门限会较大，造成某些情况下基波未超过门限而谐波却超过门限的现象，这是该算法的一个缺点。

2.4序列差值直方图法

序列差值直方图法(SDIF)是一种基于CDIF的改进算法，其主要区别是SDIF算法对不同级差值直方图的统计结果不进行累积，并且改进了检测门限。

其工作原理为：首先计算相邻两脉冲的TOA差构成第一级差值直方图，如果只有一个DTOA值超过门限，则把该值作为准PRI进行序列检索；如果有几个超过门限的DTOA值，则首先进行子谐波检验，再从超过门限的最小PRI进行序列检索。如果能成功地分离出相应的序列，那么从脉冲列中进行扣除，并对剩余脉冲列从第一级形成新的差值直方图；若序列检索不能成功地分离出相应的序列，则计算下一级的差值直方图，并重复上述过程。

SDIF算法门限不同于CDIF算法的反比例函数形式，而采用指数形式。对于密集信号环境，脉冲流服从Poisson分布，Poisson流在时间间隔内的概率服从指数分布，而SDIF直方图实际上是概率分布函数的近似值，因此也呈指数分布形式。设脉冲总数为E，构成第C级差值直方图的脉冲组数量为E-C，即观察时间内一共有E-C个事件发生，此时最佳检测门限函数为:DCDIF=A(E－C)eλτ式中:λ为脉冲流密度;常数A通过实验确定。

由于检测门限的设置不同于CDIF算法，并且SDIF算法还做了子谐波检验，因此这种算法在继承CDIF算法优点的基础上，较好地解决了CDIF算法中谐波误提取问题。

2.5信号分选算法小结

相关函数法是最基本的重频分选算法，相关运算之后会有很多的PRI谐波分量，同时难以应对PRI抖动等问题，通常在实际应用中会对该算法进行一定的改进，通常应用于已知可能的PRI或工作在数据库方式。

序列搜索法是一种经典的信号分选提取方法，其原理简单，易于实现，但是运算量大，效率不高，对脉冲干扰和脉冲丢失较为敏感，并且难以适应重频参差雷达信号。

CDIF算法准确性高，可有效克服脉冲重频、分频、倍频的问题，但是该算法的运算量很大，其检测门限不是最佳检测门限，大量脉冲丢失时，会检测出谐波。

SDIF算法比CDIF算法速度快，具有最佳检测门限，在大量脉冲丢失时，采用子谐波校验防止虚假检测，适用于常规和重频参差雷达信号分选，但不适用于PRI随机变化的信号分选。

3分选算法仿真

在差值直方图方法上发展起来的SDID算法性能有了很大的提高，不仅分选速度快，而且丢失概率已有一定减小，在此选用SDIF算法进行仿真，仿真软件采用The MathWorks开发的Matlab软件。

3.1分选仿真流程

分选仿真流程图如图1所示，模拟了不同PRI和PW的三部雷达信号数据流，用于验证该分选算法的效果。

图1SDIF算法仿真流程3.2仿真结果

三部雷达的脉宽分别为50 μs，113 μs，8 μs，PRI分别为1 000 μs，625 μs，5263 μs,生成模拟信号，分选结果如图2所示。

三部雷达的脉宽分别为10.03 μs,1.33 μs,7.5 μs,PRI分别为100 μs,4 μs,100 μs,生成模拟信号，分选结果如图3所示。

通过图2,图3的仿真结果可以看出，SDIF算法能够较好地适应多部雷达形成的复杂电磁环境，对辐射源进行有效、正确地分选。

图2分选结果(一)［50,1 000］ μs,［1.13,6.25］ μs,［8,52.63］ μs图3分选结果(二)4结论

随着雷达电子对抗技术的发展，PRS面临的电磁环境越来越复杂，目标信号分选技术也面临着越来越大的挑战。SDIF算法解决了CDIF算法存在的谐波误提取问题，具备较好的应用价值。对于具体应用来说，还要针对其面临的具体辐射源特性进行深入分析，结合实际选用合适的分选算法及相关参数。

参考文献

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作者简介： 沈康男，1973年出生，江苏武进人，硕士，高级工程师。主要研究方向为雷达导引系统设计等。

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