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雷达抗干扰技术现状及发展趋势研究∗

2018-11-26张凯旋李淑华

舰船电子工程 2018年11期
关键词:极化雷达频率

张凯旋 李淑华

(海军航空大学青岛校区 青岛 266041)

1 引言

在现代战争中,雷达具有极其重要的战略地位。第二次世界大战后,雷达技术有了突飞猛进的发展,雷达的任务也不再仅仅是测量目标的距离、方位和仰角以及目标的速度等信息,而是要从目标回波中获取更多有关目标的信息。但是日益复杂的电磁环境[1]与干扰严重威胁着雷达系统的生存及其效能的正常发挥,因此雷达抗干扰的能力的提升显得愈发重要。现代新体制雷达的研究,也越来越集中地体现在雷达抗干扰的性能上。

2 传统雷达抗干扰技术

雷达抗干扰措施可分为两大类:1)技术抗干扰措施;2)战术抗干扰措施。战术抗干扰措施主要是指,在某种特定战场环境下,各种技术抗干扰方法的结合运用,是一种综合抗干扰方法;技术抗干扰措施又可分为两类:一类是使干扰不进入或少进入雷达接收机中;另一类是当干扰进入接收机后,利用目标回波和干扰的各自特性,从干扰背景中提取目标信息。

雷达自卫距离是指在干扰背景下,雷达能够检测目标的距离。它是衡量雷达抗干扰性能的一个重要指标。

干扰信号从主瓣进入时的雷达自卫距离方程:

干扰信号从副瓣进入时的雷达自卫距离方程:

式中,Pj为目标自带干扰器的发射功率,Gj为干扰发射天线的增益,σ为目标雷达截面积,Pt为雷达发射功率,G为雷达发射增益,λ为工作波长,R为目标与雷达之间的距离,Lr为雷达接收支路损耗,vj为干扰极化损失系数,Bj为干扰带宽,Bn为接收机等效带宽,Kj为雷达被有效干扰的功率界线,Rj为干扰机到雷达的距离,Gs雷达指向干扰机方向的增益。

雷达抗干扰的主要目的在于提高雷达接收机输出信噪比,以增大雷达的自卫距离,从式(1)和式(2)可以得出一系列的抗干扰措施。

2.1 功率对抗技术

所谓功率对抗技术,就是提高雷达发射信号的功率,主要是提高其平均功率,以此提高雷达接收机的输出信干比,增大雷达的自卫距离,从而改善雷达的抗干扰性能。提高雷达发射信号的功率常用的方法是,选用大功率的发射机、提高发射脉冲信号的重复频率或增大发射脉冲宽度。脉冲压缩是目前应用比较成熟的技术,它发射宽脉冲信号,可以提高发射信号的平均功率,通过脉冲压缩匹配滤波器获得窄脉冲回波信号,仍然可以保证雷达的距离分辨率。

2.2 空间对抗技术

空间对抗技术,是指尽可能减少雷达在空间上遭受敌方侦察干扰的机会,以便能更好地发挥雷达的性能。因为干扰信号只能从雷达天线波束的主瓣或副瓣进入,即使在空间存在若干个干扰源,也只有雷达天线波束(包括主、副瓣)照射到的有限空域中的干扰源才能起干扰作用,这就是空间对抗技术的依据[2]。

雷达空间对抗能力与天线波束参数密切相关:雷达天线主瓣增益越高,主波束宽度越窄,则干扰从主波束进入时的雷达自卫距离越远;雷达天线旁瓣电平越低,雷达空间对抗能力越强。极低的天线旁瓣可防止干扰通过旁瓣进入雷达接收机,但要实现低副瓣电平,则主波束必然加宽,这是矛盾的和受限制的。所以,在实际中通常是在保证较窄波束的前提下,采用副瓣对消和副瓣消隐技术来减小天线副瓣的影响。

2.3 频率对抗技术

频率对抗是雷达抗有源干扰最有效最重要的一个领域,频率对抗是为雷达夺取电磁频谱优势所采取的一切技术手段。频率分集、频率捷变(脉间或脉内)、干扰频率自适应频率捷变是行之有效的频率对抗措施。

频率分集技术能有效地对抗瞄准式有源干扰,对于宽带阻塞干扰,加大雷达频率分集频宽将迫使干扰机加大干扰频宽,从而降低干扰的功率谱频率密度,改善雷达的抗干扰性能;捷变技术是使发射脉冲的载频以随机方式或按一定规律在较宽的频带内做较大范围捷变,雷达接收机中会设计有一种干扰分析和发射频率选择模块(JATS),可近实时观测和分析干扰信号,从中找出干扰频谱“凹点”,并用该频率作为雷达信号工作频率;自适应捷变频率雷达,就是对目标环境和干扰环境特性进行实时监测,并根据监测结果自动给出雷达最佳的技术参数(频率等)的雷达。

2.4 极化对抗技术

极化和振幅、相位一样,是雷达信号的特征之一。根据天线理论,当外界信号与雷达天馈系统极化状态匹配时,接收信号能量最大;当两者完全失配时,接收能量为零。所以极化对抗技术,就是利用干扰与目标回波信号在极化特征上存在的差异,以及人为制造或扩大的差异,采取措施抑制干扰、保留信号、实现抗干扰的过程。

由于雷达目标散射回波与外界干扰完全独立,极化状态必然存在差异,因此,我们可以釆取一定方法使天馈系统与雷达目标回波尽可能接近极化匹配,而使其与干扰信号的的极化总是接近完全失配,从而把有源干扰抑制到最低程度,获得良好的抗干扰效果。实际上,干扰信号往往有可变的多种极化方式,极化抗干扰技术的关键是天馈系统必须有多种极化快速变化的能力。雷达自适应变极化抗干扰的是一种比较热门的抗干扰方式,雷达系统除发射机、接收机、收发开关外,还有变极化天线、极化识别器和变极化器。通过极化识别器判定干扰的极化方式,然后控制变极化器,产生与干扰信号极化方式正交的雷达发射信号。

1)电压暂降发生后恢复过程迅速,基波电压有效值变化过程大致呈矩形;在整个故障期间,可能出现多次暂降;电压暂降幅值在突变点之间基本保持不变,而只在开始与结束瞬间发生了突变[13-22]。

2.5 综合对抗技术

综合对抗是指采用多种技术和战术方法进行的抗干扰措施[3]。单一的抗干扰方法只对某一干扰措施有效,可采用多种抗干扰技术相结合方法,综合采用多种抗干扰措施,有效提高雷达的抗干扰能力。

还可以采用雷达组网和传感器数据融合技术[4],多部雷达组网可根据敌情主动控制网内各雷达系统的工作状态,实现雷达群合作反干扰工作方式,多制式雷达组网能形成一个十分复杂的雷达信号空间,占据较宽频带,且通过数据传递和情报综合联成一个有机的整体,其抗干扰能力不仅是各部雷达抗干扰能力的代数和,而且有质的变化[3]。

此外,还有诸如抗干扰雷达信号的设计、杂波抑制技术以及被动探测与定位技术等一系列雷达抗干扰技术也有很广泛的应用,并取得了显著的效果。

3 基于环境感知的雷达智能抗干扰体系

尽管传统的雷达抗干扰方法在雷达反干扰中取得了很大的成绩,但是在日益复杂的雷达干扰环境和日益精深的现代雷达目标检测要求下,它们的不足之处也越来越明显,主要表现为以下几点:

1)雷达面临的干扰问题很难依赖于某一类对抗技术圆满解决,而是需要雷达系统充分利用多种技术综合协作来应对;

2)目前雷达的反干扰手段以人工操作为主,应对干扰场景变化速度慢,不能满足战场迅速变化的复杂电磁环境,通常的处理方式是反复尝试各种抗干扰手段,从而贻误了最佳战机;

3)缺乏有效评估干扰环境的技术手段,无法感知干扰的参数和类型,雷达受到干扰及受到干扰的种类缺少自动化辨别的设备。

所以,雷达向认知化和智能化发展是一个必然的趋势[12]。捷变频雷达可以看作智能雷达的雏形,这种雷达能够工作在敌方干扰功率最弱的频率上或者迫使干扰机实施宽带干扰而降低干扰功率密度,从而实现抗干扰。

我们所说的雷达智能抗干扰系统,它应当具备认识、决断、处理、再认识、再决断、再处理这样不断循环的过程。这要求雷达应该具备如下几个特性:

1)干扰环境综合感知特性。雷达抗干扰系统能够在没有外界直接干涉和指导情况下,以特定的方式响应干扰环境的变化,并根据其内部状态和感知到的干扰环境信息,不断进行雷达干扰模型库、特征参数库和知识库的更新;

2)根据综合特征进行的智能干扰识别与分类;

3)智能化的抗干扰措施调度。通过策略优化推演,找到可以应用于多种复杂场景的抗干扰策略,并将各种因素参数化,使用计算机定量分析,求解出复杂的应对策略[10]。

文献[5]中,贲德等将机载雷达认知反干扰分为干扰特征提取、干扰识别、反干扰调度和反干扰措施四个部分,并提出反干扰工作原理框图,如图1所示。

通过对雷达通道中的干扰特征进行分析并提取,从而完成干扰的分类,并针对不同类型的干扰,分别调用对应的干扰对抗措施。

王峰等在雷达智能抗干扰体系研究[6]中,提出智能化抗干扰技术在一定程度上具备认知雷达的概念与技术。智能化雷达反干扰技术的核心即为自动识别干扰类型并自动采取反干扰措施,完成干扰的对抗,其主要体系构成如图2所示。并指出智能化反干扰将具备更为复杂的准则和认知通道,可以应对更多种类的干扰。

4 雷达智能抗干扰体系实现的关键技术

4.1 宽带与窄带侦察相结合的干扰认知技术

雷达对干扰环境的感知是智能抗干扰的基础。对干扰源的特征进行提取、分析和分类,可以采取不同的应对措施[2]。对于雷达智能抗干扰体系而言,环境感知主要获取雷达所需的地理和电磁环境的信息,同时可以实现与多源传感器和多平台的信息交互,完成环境信息的分析和识别,对干扰样式等进行有效甄别,为信号处理和资源配置提供相关的信息。

目前,雷达的抗干扰和工作通道结合在一起,在正常的工作通道可以获得的干扰源参数包括:干扰空间位置、干扰时域、频域等特征。但是,当雷达工作在干扰对抗模式时,需要更为全面、快速地了解干扰在整个雷达可以工作带宽的分布、干扰源的时频变化特点和使用策略等,如此大的数据量难以用雷达的工作通道来传输。认知雷达将宽带侦察通道用于干扰分析、识别,为干扰分类与抗干扰效果评估奠定基础。

4.2 神经网络用于目标和干扰特征的分析、提取和分类

目标和干扰特征的分析、提取和分类是雷达智能抗干扰的关键。人工神经网络是模仿生物脑结构和功能的一种信息处理系统,它具有的“黑箱”功能表现出自学习、自组织、非线性、大规模和并行分布处理等特性,已经在多个领域包括雷达信号处理领域得到了广泛的应用,并取得了一定的研究成果[7]。

总结近年来神经网络技术在各个领域的应用,尤其是在雷达抗干扰方面的应用方法,可以发现有3种应用最成熟也最广泛的神经网络模型:BP网络、RBF网络和Kohonen网络。文献[8]在介绍了这3种网络的结构和算法的基础上,提出了神经网络在雷达抗干扰中应用的3种思路:干扰和杂波的建模、目标和干扰征的提取以及目标和干扰的分类。

4.3 智能反干扰调度策略

反干扰措施的调度与实施是雷达智能抗干扰的保证。反干扰措施调度处理的核心是智能化的反干扰策略选择方案。雷达策略设计最为重要的就是通过策略优化推演,找到可以应用于多种复杂场景的抗干扰策略[9]。

基于博弈论的反干扰策略研究,将是雷达干扰对抗的重要手段[10]。博弈论已经大量的应用到社会科学与经济学之中,将各种因素量化加权,演变为可以使用计算机计算的量化因素,从而可以采用计算机分析求解复杂的应对策略,必将是雷达智能反干扰的重要研究方向[11]。

5 雷达智能抗干扰体系发展展望

目前,关于雷达智能抗干扰的技术研究取得了一定的进展,但大多仍停留在概念、模型等方面,至今没有真正的智能雷达系统问世。雷达的智能抗干扰体系打破了传统雷达抗干扰模式,所以它的设计必须从总体上进行考虑。

1)环境感知模式。多制式雷达组网的方式在雷达抗干扰方面起到了很好的作用,而且组网内多部雷达相互合作可实现远超过单部雷达的感知能力;利用一定区域内分布的信息收集站点,构建信息传输网络,结合多种平台的数据,进行数据融合,形成网络化感知体系,可迅速实现对复杂电磁环境的感知;

2)动态的环境认知建模。现代战争要求能够实时感知目标及周边战场环境信息,然而在当前高密度电磁环境中,辐射源数目多且差异大,因此为了能够快速、准确地对环境信息进行认知,就必须对周边电磁环境进行动态的环境认知建模,通过统一的模型架构来描述不同类型的信息;

3)知识辅助的决策模块。具有认知能力的雷达系统在资源管理调度方面将发挥更大的优势,其对于环境的感知能力、对事件的判决推理能力将为资源的有效分配提供保障。形成一个独立的知识模块是一种发展趋势,它具备实时更新的动态知识库,以及知识辅助决策系统,它可以基于规则进行知识的应用。

6 结语

总的来说,面对当前越来越复杂的电磁环境和干扰,需要雷达的抗干扰技术不断向前发展。本文对现有雷达抗干扰技术进行了综述,分析了雷达在传统的功率对抗、空间对抗、极化对抗、频率对抗和综合对抗方面的技术方法和基本原理,并重点总结分析了目前雷达智能抗干扰技术体系的相关理论方法,就雷达智能抗干扰体系的干扰认知、分类与决策过程及思想进行了详细阐述。虽然雷达智能抗干扰技术仍然处于起步阶段,但雷达抗干扰形势的迫切性,客观上要求雷达向智能化的方向发展。雷达智能抗干扰技术作为智能雷达与认知雷达的具体技术实现,必将得到长足的发展。

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