雷达对抗技术04-2015.ppt

第4章 雷达侦察信号分析与处理,典型处理过程： 1、侦察天线——实时检测和参数测量电路——脉冲描述字PDW 脉冲描述字PDW（Pulse Discreption Word）: 对射频脉冲以指定长度（定长）、指定格式（定格）、指定位含义（定位）的数字形式的信号参数描述字。 雷达侦察系统的前端：从侦察天线到射频信号实时检测和参数测量电路的输出端。 2、前端输出——信号处理设备——辐射源分选、参数估计、辐射源识别、威胁程度判别、作战态势判别 雷达侦察系统的后端：从信号处理设备至显示、存储、记录设备。,4．1 概述 1．信号处理的任务 侦察系统的前端担任预处理任务，输出实时脉冲描述字流{PDW}。信号处理的任务是对{PDW}进行信号分选、参数估计、存储、记录和其它任务。 实时脉冲描述字流的组成和数据格式与侦察系统的组成和性能有关。典型情况下为：,2．信号处理的主要技术要求,1）可分选识别的雷达辐射源类型和可信度 辐射源类型分为： 信号类型 工作类型 信号类型： 按照雷达发射信号的调制类型分类，具体如下：,,3/39,具体如下：,,4/39,工作类型： 雷达的功能、用途、工作体制和工作状态等 可分选和识别的辐射源类型与侦察系统功能和用途有关： 电子情报侦察(ELINK)： 可分选和识别的辐射源类型多； 电子支援侦察(ESM)： 主要是当前战场上对我方有一定威胁的敌方雷达； 雷达寻的和告警系统(RHAW)： 主要是对我方形成威胁的火控、近炸、制导和末制导雷达 。 可信度： 考核信号处理识别分选识别结果的质量指标。,5/39,2)  可测量和估计的雷达辐射源参数、参数范围和估计精度,6/39,3)      信号处理时间,两类信号处理时间： 对指定雷达信号的处理时间TSP 是从前端输出指定的脉冲描述字流开始，到产生对该辐射源分选和识别结果，并达到指定的分选和识别概率、参数估计精度所需要的时间。,7/39,对指定信号环境中各雷达信号的平均处理时间 对指定的雷达辐射源信号环境中的N部雷达辐射源处理时间的加权平均： 信号处理时间要求： ELINK： 较长或者非实时 ESM： 实时处理，较短 RHAW： 实时处理，最短 信号处理时间与信号分选、识别、参数估计精度、信号环境等因素有关。,,8/39,4）可处理的信号流密度,可处理的信号流密度是指不发生数据丢失的条件下，单位时间内信号处理机允许前端输入的最大脉冲描述字流的平均数max。 主要取决于信号环境中辐射源数量、侦察系统前端的检测范围、检测能力以及每个辐射源的脉冲重复频率、天线波束指向和扫描方式等。 如： 星载、机载的ELINK： max＝几百万个脉冲/秒 机载的ESM、RHAW： max＝几十万个脉冲/秒 地面、舰载侦察设备： max＝几万～几十万个脉冲/秒,9/39,3．信号处理的主要流程,信号处理包括预处理和主处理两部分，如图示:,,10/39,信号预处理,,,,,,,11/39,,,,,,12/39,2）信号主处理,,,,,,,,13/39,,,,,,,14/39,,,,,,15/39,4．2 对雷达信号时域参数的测量,脉冲到达时间（tTOA）、脉冲宽度（PW）、 脉冲幅度（AP） 1、脉冲到达时间（tTOA）的测量,,为避免周期测量模糊，应保证,17/39,2、脉冲宽度（PW）的测量,18/39,3、脉冲幅度（AP）的测量,4.3 雷达侦察信号的预处理,4.3.1 对已知雷达信号的预处理 1、 的生成 要求： 1）构成 的各维参数特征及参数的具体描述都必须与侦察接收机前端输出的PDW参数特征及参数的具体描述保持一致。 2） 必须表现出已知雷达j在PDW的多维特征参数空间中详细的、具体的性质，以便于预处理能够尽快、准确地实现信号分选。,生成原则：,,,,,,21/39,选择作为 特征参数基的有： (1) ，取决于雷达与侦察机之间的相对方位角 (2) ，取决于雷达的载频变频方式和变化能力 (3) ，在信号时域重合概率较低的场合适用 (4) ，脉内调制特征主要指在单个脉冲时间内 的频率、相位调制特征。 不适合： ：难于满足实时性要求 ：平稳性较差,2、预处理的基本算法 对已经生成的 ，预处理的基本预分选算法： 式中 即,4.3.2 对未知信号的预处理 三参数： 、 、 1、 的生成原则 除与 的生成原则相同外，还应满足： 完备性和正交性 以保证任意输入的PDW，都必将被唯一地分选到一个 中。 (2) 尽可能使同一部雷达、在同一种工作方式下的PDW在信号预分选后处于同一个分选子流 中。,24/39,2、常用的 (1) 矩形均匀分划 优点：预处理十分简单。 缺点：没有充分利用雷达信号参数非均匀分布的一般知识，显然不是最合理的。 (2) 矩形非均匀分划 工程中实际使用的非均匀分划主要是按照原则和经验制定的。,3、预处理的基本算法,式中 是 在 的投影。由于 满足完备性和正交性，保证了剩余子流中的任意 都将被唯一分选到某一分选数据缓存区中。,4．4 对雷达信号的主处理,4.4.1 对已知雷达信号的主处理,,,,27/39,,,,,,,,,28/39,4.4.2 对未知雷达信号的主处理,,,,29/39,,,,,,,,30/39,4．5 雷达侦察信号的谱分析,信号谱分析在无线电侦察信号分析与处理中具有重要作用。它的主要任务是对所截获的信号频谱或功率谱进行分析，以获得无线电信号的谱结构信息。这些关于信号谱结构的信息，对无线电侦察中判定信号的调制种类、恢复谱对称结构带通信号的载波，以及提取数字带通调制信号的符号码元调制速率(等于符号宽度的倒数)等，都起着直接的支持作用。归纳起来，谱分析在无线电侦察中的直接用途主要是：(1)信号检测；(2)信号调制种类识别；(3)信号带宽估计；(4)已调信号的载波估计；(5)数字通信信号的符号调制速率估计。,31/55,4.5.1 功率谱估计概述,,32/55,,,33/55,英国的科学家牛顿最早给出了“谱”的概念 1822年，法国工程师傅里叶提出了著名的傅里叶谐波分析理论。 由于傅里叶系数的计算是一困难的工作，所以促使人们研制相应的机器，如英国物理学家Thomson发明了第一个谐波分析仪用来计算傅里叶系数 Ak，Bk。 利用该机器画出某一港湾一年的潮汐曲线约需4小时,,,34/55,19世纪末，Schuster提出用傅里叶系数的幅平方，即 作为函数中功率的测量，并命名为“周期图”（periodogram），这是经典谱估计最早的提法，至今仍被沿用。 只不过我们现在是通过FFT计算离散傅里叶变换，使等于该傅里叶变换的幅平方。 Schuster鉴于周期图的起伏剧烈，提出了“平均周期图”的概念，并指出了在对有限长数据计算傅里叶系数时所存在的“边瓣”问题，这就是后来我们所熟知的窗函数的影响。,,,35/55,Schuster用周期图计算太阳黑子活动的周期，以1749～1894年每月太阳的黑子数为基本数据，得出黑子的活动周期是11.125年，而天文文献记载是11年。 周期图较差的方差性能促使人们研究另外的分析方法。 Yule于1927年提出了用线性回归方程来模拟一个时间序列，从而发现隐含在该时间序列中的周期性。,,,36/55,他猜想如果太阳黑子的运动只有一个周期分量，那么黑子数可用如下方程来产生， 是存在于k时刻的很小的冲激序列。Yule的这一工作实际上成了现代谱估计中最重要的方法——参数模型法的基础。 Yule利用1749～1924年的年平均黑子数为数据，利用最小平方的方法估计出 ，估计出的黑子活动周期为10.08年，然后对数据作移动平均滤波，得到周期是11.43年。,,,37/55,Walker利用Yule的分析方法研究了衰减的正弦时间序列，并得出了在对最小二乘分析中常用的Yule－Walker方程。 因此Yule，Walker是开拓自回归模型的先锋。 Yule的工作使人们重新想起了早在1795年Prony提出的指数拟合法，使Prony方法形成了现代谱分析的又一重要内容。,,,38/55,1930年，著名的控制理论专家Wiener出版了他的经典著作“Generalized Harmonic Analysis”。 在该书中首次精确的定义了一个随机过程的自相关函数及功率谱密度，并把谱分析建立在随机过程统计特征的基础上，即功率谱密度是随机过程二阶统计量自相关函数的傅里叶变换。这就是Wiener－Khintchine定理。 该定理把功率谱密度定义为频率的连续函数，而不再是以前离散的谐波频率的函数。,,,39/55,1949年，Tukey根据Wiener－Khintchine定理提出了对有限长数据作谱估计的自相关法，即利用有限长的数据估计自相关函数，再用该自相关函数作傅里叶变换，从而得到谱的估计。 Blackman和Tukey在1958年出版的有关经典谱估计的专著中讨论了自相关谱估计法，后人又把经典谱估计的自相关法称为BT（Blackman－Tukey）法。 周期图法和自相关法是经典谱估计的两个基本方法。 人们把Wiener视为现代理论谱分析的先驱，把Tukey视为现代实验谱分析的先驱,,,40/55,Yule 提出的自回归方程和线性预测有密切的关系，Khintchine，Slutcky，Wold等人于1938年给出了线性预测理论的框架，并首次建立了自回归模型参数与自相关函数关系的Yule－Walker方程。 Bartlett于1948年首次提出了用自回归模型系数来计算功率谱。 自回归模型和线性预测都用到了1911年提出的Toeplitz矩阵结构，Levinson根据该矩阵的特点于1947年提出计算了Yule－Walker方程的快速计算方法，所有这些工作都为现代谱估计的发展打下了基础。,,,41/55,1965年，Cooley和Tukey的快速傅里叶变换问世，这一算法的提出，也促进了现代谱估计的迅速发展。 现代谱估计的提出主要是针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好的问题。 1967年Burg提出的最大熵谱估计，既是朝着高分辨率谱估计所作的最有意义的努力。 虽然Bartlett在1948年，Parzem在1957年都曾建议利用自回归模型作谱估计，但在Burg的论文发表前，都没引起注意。,,,42/55,现代谱估计的内容极其丰富，涉及的学科及应用领域也相当广泛，目前尚难对现代谱分析的方法作出准确的分类。 从现代谱分析的方法上，大致分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计。 前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等； 后者有最小方差法，多分量的MUSIC方法等。,,,43/55,从信号的来源分，分为一维谱估计、二维谱估计及多通道谱估计；从所用的统计量分，目前大部分建立在二阶矩（相关函数，方差，谱密度）基础上，但由于功率谱密度是频率的实函数，缺少相位信息，因此建立在高阶矩基础上的谱估计方法正引起人们的注意。 从信号的特征来分，在此之前所说的方法都是对平稳随机信号而言，其谱分量不随时间变化，对非平稳随机信号，其谱是时变的，近十多年，以Wigner分布代表的时－频分析引起了人们的广泛兴趣，形成了现代谱估计的一个新的研究领域。,,,44/39,4.5.2 雷达侦察信号的经典谱分析 1、直接法 直接法又称周期图法，它是把随机信号 的N个观察点数据 视为一能量有限信号，直接取 的傅里叶变换 ，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为对 真实的功率谱的估计。,,,,,45/55,2、间接法 又称为自相关法或BT法 。 此方法的理论基础是维纳－辛钦定理。1958年Blackman和Tukey给出了这一方法的具体实现，即先由 估计出自相关函数 ，然后对 求傅里叶变换，得到 的功率谱，即,,,,46/55,3、直接法与间接法的关系,,47/55,4、直接法的改进方法 Bartlett法、Nuttall法、Welch法,,48/55,总结： 1．经典谱估计（直接法，间接法），都可用FFT快速计算，且物理概念明确，仍是目前较常用的谱估计方法； 2．谱的分辨率较低，正比于 ，N为所用数据长度； 3．由于不可避免的窗函数的影响，使其真正谱在窗口主瓣内的功率向边瓣部分“泄漏”，降低了分辨率。较大的边瓣可能掩盖中较弱的成分，或是产生假的峰值。当分析的数据较短时，这些影响更为突出； 4．方差性能不好，不是真实功率谱的一致估计，且N增大时谱曲线起伏加剧； 5．周期图的平滑和平均是和窗函数的使用紧紧相关联的。平滑和平均主要是用来改善周期图的方差性能，但往往又减小了分辨率和增大了的偏差。没有一个窗函数能使估计的谱在方差、偏差和分辨率各方面都得到改善。因此，使用窗函数只是改进估计质量的一个技巧问题，不是根本的解决办法。,,49/55,4.5.3 雷达侦察信号的参数谱估计 参数谱估计与经典谱分析相比，最根本的 区别就在于，它利用了“信号序列为自回归过程”的先验信息，并由此产生很高的谱分辨力。而经典谱分析则未利用任何先验信息。在无线电侦察中，常常需要在挤在一起的一堆谱峰中，找出感兴趣的某个谱峰来。因此，参数谱估计的这个特点，对无线电侦察就有着现实的应用价值。,50/55,自回归(AR)模型,为一时间序列。 AR(n)模型：,,,,,51/55,做Z变换： 白噪声看作输入，数据看作输出，系统函数为 将 代入,,,,,52/55,例：假定输入信号包含三个正弦波，其中两个信号的频率靠得很近，不含噪声，数据由下式产生： 4096点FFT 20阶AR模型谱估计,,,53/55,现代谱估计：,主要优点：提供比FFT方法更高的频率分辨率，特别是对于同时存在的多个信号。 若两信号频率很近，用FFT处理可能产生一个包含两个信号的峰，而用高分辨率谱估计产生两个尖峰的方法可以分开两信号。 缺点：运算复杂。 常用的方法：①线性预测（自回归AR）法；②Burg法（最大熵法）；③Prony法；④多信号分类（MUSIC）法；⑤基于旋转不变技术的信号参数估计（ESPRIT）法；⑥最小范数法。,54/55,,MUSIC法,55/55,