劉 瀛,徐佳婧,蘇 偉,左家駿

(空軍預(yù)警學(xué)院，武漢 430019)

基于有源/無源融合的雷達(dá)抗欺騙干擾方法研究

劉 瀛,徐佳婧,蘇 偉,左家駿

(空軍預(yù)警學(xué)院，武漢 430019)

針對自衛(wèi)式欺騙干擾對雷達(dá)的嚴(yán)重威脅，研究了一種基于有源/無源融合的雷達(dá)抗欺騙干擾新方法。首先論證了單站無源定位方法對欺騙干擾源定位的可行性，設(shè)計(jì)了一種增加無源處理通道的雷達(dá)結(jié)構(gòu)。然后在有源、無源融合的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的概率數(shù)據(jù)互聯(lián)(PDA)濾波器，通過對輻射源的無源定位抑制假目標(biāo)對波門的拖引。仿真表明該方法具有較好的抗欺騙干擾性能。

自衛(wèi)式欺騙干擾；單站無源定位；概率數(shù)據(jù)互聯(lián)濾波器

0 引 言

欺騙干擾是一種常用的電子干擾樣式，廣泛應(yīng)用于武器系統(tǒng)的自衛(wèi)電子對抗系統(tǒng)，以對抗各種火炮和導(dǎo)彈系統(tǒng)配備的跟蹤雷達(dá)[1]。與壓制式干擾相比，欺騙干擾具有發(fā)射功率小、能量利用率高等獨(dú)特優(yōu)勢。通過數(shù)字射頻存儲器(DRFM)的運(yùn)用，欺騙干擾能夠高度模擬真實(shí)目標(biāo)回波，從雷達(dá)主瓣進(jìn)入接收機(jī)之后，使雷達(dá)處理器分辨不出真假，以假當(dāng)真，從而達(dá)到破壞雷達(dá)對真目標(biāo)檢測、跟蹤的目的。

目前對抗欺騙干擾的技術(shù)研究主要集中在雷達(dá)信號處理方面，即利用欺騙信號與目標(biāo)回波的特征差異，通過信號處理技術(shù)提取干擾信號的特征參數(shù)，盡可能地在時(shí)域、頻域或者極化域上識別并剔除欺騙干擾信號[2-4]。

實(shí)際情況中不可避免地存在假目標(biāo)點(diǎn)跡進(jìn)入雷達(dá)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，此時(shí)雷達(dá)主要依賴在數(shù)據(jù)處理階段對抗欺騙干擾。國內(nèi)外學(xué)者做了很多這方面的研究：記憶波門法[5]在干擾出現(xiàn)時(shí)，采用干擾前目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度勻速移動(dòng)距離波門，保持波門不被拖引，但如果記憶的速度不準(zhǔn)確或者干擾期間目標(biāo)速度變化較大，都容易丟失目標(biāo)；邊沿跟蹤法[6]在干擾出現(xiàn)時(shí)，轉(zhuǎn)向跟蹤回波信號的邊沿，保持距離跟蹤正常；χ2檢驗(yàn)法[7]根據(jù)目標(biāo)與拖距干擾假目標(biāo)位于同一測量角以及測角誤差近似服從高斯分布的規(guī)律，構(gòu)造χ2檢驗(yàn)對抗距離后拖干擾。文獻(xiàn)[7]、[8]利用分解融合方法對抗距離欺騙干擾，即將同角量測值分解為目標(biāo)-假目標(biāo)對和雜波對分別進(jìn)行濾波，然后再將結(jié)果進(jìn)行融合從而得出最終的濾波值。文獻(xiàn)[7]、[9]提出交互式多模型數(shù)據(jù)互聯(lián)(IMMPDA)算法對抗距離拖引干擾，在PDA算法中降低遠(yuǎn)距離目標(biāo)量測的加權(quán)概率，提高近距離量測的加權(quán)概率，使雷達(dá)在受到干擾的有限時(shí)間內(nèi)不被干擾拖走，但降低了對機(jī)動(dòng)目標(biāo)的互聯(lián)成功率。文獻(xiàn)[10]、[11]提出利用多假設(shè)濾波對抗距離拖引干擾的方法。

可以看到基于數(shù)據(jù)處理的抗欺騙干擾措施起到了一定的效果，但由于缺乏對欺騙干擾的有效信息，在采用抗欺騙干擾措施后，一定程度上降低了數(shù)據(jù)處理穩(wěn)定性，容易丟失真目標(biāo)。本文從提高雷達(dá)整體抗干擾能力的角度出發(fā)，針對當(dāng)前常規(guī)體制雷達(dá)缺乏有效對抗自衛(wèi)式欺騙干擾手段的現(xiàn)狀，提出一種新的雷達(dá)抗欺騙干擾技術(shù)。即在雷達(dá)中增加一路無源處理通道，通過數(shù)字信號處理方法測量欺騙干擾信號的多普勒頻率變化實(shí)現(xiàn)對自衛(wèi)式欺騙干擾源的有效定位[12]。在雷達(dá)不能有效獲取自衛(wèi)式欺騙干擾源的參數(shù)信息時(shí)，一方面可以通過無源定位的方法，實(shí)現(xiàn)對自衛(wèi)式欺騙干擾源的定位與跟蹤；另一方面，通過無源通道獲取的目標(biāo)可信信息，能夠設(shè)置更多約束條件，在數(shù)據(jù)處理的過程中將不符合相關(guān)條件的假目標(biāo)點(diǎn)跡去除，從而達(dá)到對抗欺騙干擾的效果。

1 欺騙干擾源的單站無源定位原理

1.1 欺騙干擾信號建模

欺騙干擾按照欺騙的參數(shù)可分為距離欺騙干擾和速度欺騙干擾。然而，單獨(dú)采用拖距或拖速干擾只能欺騙僅有距離或速度檢測、跟蹤能力的雷達(dá)，無法欺騙具有二維信息同時(shí)檢測、跟蹤能力的雷達(dá)，如脈沖多普勒(PD)雷達(dá)。因?yàn)樗俣仁蔷嚯x變化率，通過濾波的方法，這類雷達(dá)可以檢查目標(biāo)的距離變化率與測得的目標(biāo)多普勒速度之間的一致性來抗干擾。因此要達(dá)到干擾PD雷達(dá)的目的，必須同時(shí)對距離和速度信息進(jìn)行干擾，即距離-速度同步拖引干擾。信號模型可以表示為[1]：

(1)

在距離-速度同步拖引干擾中，一般采用線性拖速、加速拖距的方案。為了達(dá)到距離欺騙與頻率欺騙的同步，式中時(shí)間延時(shí)與多普勒頻率增量須滿足下面的要求：

(2)

(3)

1.2 欺騙干擾源的單站無源定位原理

有源雷達(dá)通過比較接收到的回波信號和發(fā)射信號來探測目標(biāo)并測定其坐標(biāo)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)。欺騙干擾正是利用這一原理，通過時(shí)間延時(shí)欺騙距離信息、調(diào)制多普勒頻率欺騙速度信息。而無源定位方法在體制上不同，不利用時(shí)間延時(shí)計(jì)算目標(biāo)距離，通過時(shí)延轉(zhuǎn)發(fā)的距離欺騙干擾對其定位沒有影響。同時(shí)無源定位也不利用目標(biāo)的多普勒頻率測速，即通過調(diào)制多普勒頻率的速度欺騙干擾對其也無影響。

采用基于空頻域信息的單站無源定位方法對目標(biāo)輻射源進(jìn)行定位，通過運(yùn)動(dòng)學(xué)的分析可以得到目標(biāo)輻射源斜距計(jì)算式[13-14]：

(4)

由式(4)可知，只要能夠高精度地測量欺騙干擾輻射源的角度、角速度、多普勒頻率變化率信息，就能夠計(jì)算目標(biāo)斜距，再結(jié)合方位角與俯仰角可得出輻射源的位置參數(shù)，這一定位方法能夠?qū)崿F(xiàn)對欺騙干擾源的定位。

2 干擾判斷

常規(guī)雷達(dá)對欺騙干擾判決主要有以下幾點(diǎn)：

(1) 最大速度、加速度檢測

(2) 距離速度匹配檢測

當(dāng)雷達(dá)正常工作時(shí)，速度跟蹤系統(tǒng)測得的速度值應(yīng)當(dāng)與距離跟蹤系統(tǒng)測得的距離變化率相匹配。當(dāng)只存在距離欺騙或者速度欺騙時(shí)，二者會(huì)出現(xiàn)較大差異。該方法的缺點(diǎn)是無法判斷距離-速度同步欺騙。

(3) 能量檢測

在自衛(wèi)式干擾中，干擾信號從雷達(dá)主瓣進(jìn)入，雷達(dá)天線對接收回波信號與干擾信號具有相同增益，并且干擾機(jī)與目標(biāo)距雷達(dá)距離相同。此時(shí)雷達(dá)接收機(jī)輸入端的干擾與目標(biāo)回波信號功率比J/S(干信比)為:

(5)

式中:Pt、Gt為雷達(dá)發(fā)射功率和天線增益；σ為目標(biāo)雷達(dá)截面積;λ為波長；Rt為目標(biāo)干擾機(jī)與雷達(dá)之間的距離；PJ、GJ為干擾機(jī)發(fā)射功率和發(fā)射天線增益；γJ為干擾信號與雷達(dá)信號的極化失配損失系數(shù)(在雷達(dá)天線采用線極化、干擾信號采用圓極化時(shí)，γJ=0.5)。

圖1 自衛(wèi)干擾中干信比隨距離變化曲線

圖1表示的是在干擾發(fā)射功率恒定時(shí)，典型自衛(wèi)干擾場景中干信比隨距離變化曲線。仿真條件為：雷達(dá)發(fā)射功率Pt=500 kW、雷達(dá)天線增益Gt=2 000，目標(biāo)干擾機(jī)雷達(dá)截面積σ=5 m2，雷達(dá)工作波長λ=0.1 m，干擾機(jī)恒定發(fā)射功率PJ=200 W，干擾發(fā)射天線增益GJ=20，極化失配損失系數(shù)γJ=0.5。從圖1可以看到，自衛(wèi)式干擾在遠(yuǎn)距離上具有更大的干擾效能，在距雷達(dá)10 km處，干信比已達(dá)到15 dB。在這種條件下，雷達(dá)通過檢測信號能量，可以判別是否存在干擾。

上述對欺騙干擾的判別方法具有一定的局限性，需進(jìn)一步研究更為有效的判別方法。

3 有源、無源傳感器數(shù)據(jù)融合

3.1 融合的雷達(dá)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

無源定位跟蹤具有隱蔽性、抗干擾等優(yōu)點(diǎn)，然而缺點(diǎn)也十分明顯。尤其是單站無源定位跟蹤的誤差大，濾波收斂速度慢，難以對遠(yuǎn)距離目標(biāo)實(shí)現(xiàn)高精度的跟蹤。而所謂數(shù)據(jù)融合就是將來自多個(gè)傳感器或多源的信息進(jìn)行綜合處理，從而得出更為準(zhǔn)確、可靠的結(jié)論[16]。若實(shí)現(xiàn)有源、無源信息的融合，可以綜合提高雷達(dá)系統(tǒng)的探測能力與抗干擾能力。

本文提出一種混合式的數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)，它同時(shí)具有集中式和分布式的結(jié)構(gòu)優(yōu)點(diǎn)，既能使系統(tǒng)信息損失最小，也能保留局部獨(dú)立跟蹤的能力。

圖2 混合式融合雷達(dá)結(jié)構(gòu)

如圖2所示，混合式融合結(jié)構(gòu)基本保持了傳統(tǒng)分布式融合結(jié)構(gòu)的框架，融合處理的流程為：首先，對有源、無源傳感器獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，完成時(shí)間同步和空間配準(zhǔn)；然后各個(gè)傳感器分別單獨(dú)對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤濾波形成局部航跡，送入融合中心；最后在中心級融合處理器完成有源、無源航跡的關(guān)聯(lián)和融合，在融合中心進(jìn)行復(fù)合跟蹤與濾波。

在這個(gè)過程中,航跡關(guān)聯(lián)是一個(gè)關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，其目的就是判斷有源、無源獲取的目標(biāo)航跡屬于同一個(gè)目標(biāo)，基于這種判斷，才能夠?qū)ν荒繕?biāo)進(jìn)行綜合處理，實(shí)現(xiàn)二者的融合。有源、無源數(shù)據(jù)融合的理論已有許多，本文對融合的具體過程不作研究，主要探討融合基礎(chǔ)上的抗欺騙干擾措施。

3.2 融合后的功能實(shí)現(xiàn)

該融合結(jié)構(gòu)具有以下幾種功能：

(1) 有源通道獨(dú)立跟蹤的能力

有源定位具有跟蹤精度高、獲取目標(biāo)信息穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)。在沒有干擾時(shí)，主要利用有源定位完成探測目標(biāo)、獲取目標(biāo)狀態(tài)信息的任務(wù)。

(2) 無源通道獨(dú)立跟蹤的能力

當(dāng)干擾出現(xiàn)，有源跟蹤丟失目標(biāo)，并且融合跟蹤也不穩(wěn)定時(shí)，可以通過單純無源跟蹤的方式獲取目標(biāo)航跡，保證不丟失目標(biāo)。由于無源定位的可觀測性弱、參數(shù)測量精度低等因素，使得無源定位與跟蹤的誤差通常較大，因此只在有源雷達(dá)跟蹤丟失目標(biāo)時(shí)采用。

(3) 抗欺騙干擾的有源跟蹤濾波

為了提高跟蹤精度，同時(shí)又具有抗欺騙干擾的能力，當(dāng)判斷有源、無源的航跡來自同一目標(biāo)后，可以根據(jù)可靠(不受欺騙)的無源信息指導(dǎo)有源跟蹤。具體方法即第4節(jié)內(nèi)容。

4 基于融合的改進(jìn)概率數(shù)據(jù)互聯(lián)(PDA)抗欺騙干擾算法

在雷達(dá)目標(biāo)跟蹤的過程中，某一時(shí)刻會(huì)得到許多量測數(shù)據(jù)，但只有一個(gè)是屬于被跟蹤目標(biāo)的量測。選擇哪一個(gè)作為目標(biāo)的量測與已有的航跡相關(guān)聯(lián)——即數(shù)據(jù)互聯(lián)的問題，是雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中的關(guān)鍵問題之一。而相關(guān)波門則是以目標(biāo)的預(yù)測位置為中心，劃定的一個(gè)目標(biāo)量測可能出現(xiàn)的區(qū)域，只在該區(qū)域內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)互聯(lián)[17]。一般而言，相關(guān)波門中的點(diǎn)跡包含目標(biāo)回波和雜波，但在干擾存在的環(huán)境中，由于欺騙干擾所形成的假目標(biāo)也會(huì)被雷達(dá)檢測到，在相關(guān)波門中是一個(gè)不同于真目標(biāo)的確定點(diǎn)，若將假目標(biāo)與航跡相關(guān)聯(lián)，就形成了虛假航跡。因此在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)時(shí)，避免這一情況的發(fā)生是數(shù)據(jù)處理抗欺騙干擾的主要任務(wù)。

本文提出一種改進(jìn)的概率數(shù)據(jù)互聯(lián)抗欺騙干擾方法。該方法在有源、無源融合的基礎(chǔ)上，通過單站無源定位獲得的目標(biāo)位置信息控制距離相關(guān)波門的中心。由于單站無源定位能夠定位干擾輻射源，以無源定位濾波位置值為中心建立的相關(guān)波門能夠保證真實(shí)目標(biāo)回波始終處于其中，當(dāng)干擾關(guān)閉后，雷達(dá)也不會(huì)丟失目標(biāo)。在數(shù)據(jù)互聯(lián)的過程中，即使錯(cuò)誤地將假目標(biāo)量測與當(dāng)前航跡相關(guān)，也能保證相關(guān)波門不受到欺騙干擾拖引，從而避免了形成假目標(biāo)航跡。該方法具有較好的互聯(lián)成功率與跟蹤穩(wěn)定性，能夠在距離欺騙干擾及距離-速度同步拖引干擾中保持距離信息的正常跟蹤。

4.1 觀測方程及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

目標(biāo)狀態(tài)方程一般建立在直角坐標(biāo)系中，而有源雷達(dá)對目標(biāo)的測量是在極坐標(biāo)中完成的，一般兩坐標(biāo)雷達(dá)的觀測量為距離和方位角，為避免非線性的處理過程，有源雷達(dá)跟蹤時(shí)一般采用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的方法將極坐標(biāo)系下的觀測值轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系下，本文采用無偏量測轉(zhuǎn)換技術(shù)，經(jīng)過極-直坐標(biāo)轉(zhuǎn)化后，目標(biāo)觀測量為Z(k)=[x(k),y(k)]T，表示目標(biāo)k時(shí)刻x、y方向的距離?？山⒛繕?biāo)觀測方程:

(6)

H(k)為觀測矩陣:

(7)

W(k)為雷達(dá)觀測噪聲向量，其協(xié)方差矩陣為:

(8)

4.2 相關(guān)波門的產(chǎn)生

相關(guān)波門或確認(rèn)區(qū)域的形成是目標(biāo)跟蹤過程中首當(dāng)其沖的問題。相關(guān)波門是指以被跟蹤目標(biāo)的預(yù)測位置為中心，用來確定該目標(biāo)的觀測值可能出現(xiàn)的一塊區(qū)域。通常對相關(guān)波門的設(shè)計(jì)只考慮它的大小和形狀，其目的是使回波落入相關(guān)波門內(nèi)的概率盡可能大，同時(shí)使波門內(nèi)無關(guān)點(diǎn)跡的數(shù)量盡可能少。

欺騙干擾環(huán)境中，假目標(biāo)的存在使得對目標(biāo)的預(yù)測位置發(fā)生偏差，使相關(guān)波門逐漸被拖離目標(biāo)真實(shí)位置。根據(jù)前面的分析，單站無源定位得到的目標(biāo)位置信息不受欺騙干擾，是輻射源的真實(shí)位置，如果將這一位置信息作為有源跟蹤中相關(guān)波門的中心，可以保證相關(guān)波門不會(huì)隨著干擾移動(dòng)，從而達(dá)到抗欺騙干擾的目的。

本節(jié)設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的矩形波門，設(shè)有源濾波過程中，位置坐標(biāo)的新息向量V(k)、轉(zhuǎn)換量測Z(k)和無源濾波得到的狀態(tài)估計(jì)量Zp(k)的第i個(gè)分量分別用vi(k)、z(k)、zp(k)表示，如下建立距離跟蹤波門，即量測Z(k)對所有分量需滿足關(guān)系：

(9)

(10)

n維矩形波門的面(體)積為:

(11)

與常規(guī)的矩形波門相比，這種波門是將量測的一步預(yù)測替換為無源定位的濾波值，將對應(yīng)的一步預(yù)測協(xié)方差替換為無源定位狀態(tài)更新協(xié)方差。由于無源定位誤差大于有源定位誤差，由式(11)可知，改變后波門的體積將會(huì)有一定程度的增大，導(dǎo)致落入波門當(dāng)中的雜波點(diǎn)數(shù)增多，增大計(jì)算量。因此使用中應(yīng)待無源定位收斂至較高精度后再使用無源定位控制波門。

4.3 概率數(shù)據(jù)互聯(lián)

在確定了相關(guān)波門之后，落入相關(guān)波門的回波稱為候選回波，數(shù)據(jù)互聯(lián)的目的就是從中選擇測量值用于對目標(biāo)狀態(tài)的更新。概率數(shù)據(jù)互聯(lián)濾波器(PDA)就是其中一種典型的數(shù)據(jù)互聯(lián)算法，它將落入相關(guān)波門內(nèi)的所有候選回波都考慮在內(nèi)，根據(jù)不同的相關(guān)情況計(jì)算出各回波來自目標(biāo)的概率，然后利用這些概率值對相關(guān)波門內(nèi)的所有回波進(jìn)行加權(quán)，得到一個(gè)等效回波，并將其作為目標(biāo)的等效狀態(tài)進(jìn)行更新。通過等效回波的處理，可以進(jìn)一步弱化假目標(biāo)回波的影響。

改進(jìn)的PDA算法流程如下：

(1) 狀態(tài)和誤差協(xié)方差矩陣的預(yù)測:

X(k,k-1)=Φ(k-1)X(k-1,k-1)+ Γ(k-1)V(k-1)

(12)

P(k,k-1)=Φ(k-1)P(k-1,k-1)ΦT(k-1)+Γ(k-1)Q(k-1)ΓT(k-1)

(13)

(2) 干擾判斷及波門建立

綜合運(yùn)用第3節(jié)介紹的干擾判決方法，當(dāng)判斷存在欺騙干擾時(shí)，采用4.2節(jié)設(shè)計(jì)的波門進(jìn)行處理，否則采用正常跟蹤波門。

(3) 計(jì)算組合新息及對應(yīng)協(xié)方差矩陣：

(14)

(15)

(16)

(4) 濾波增益：

K(k)=P(k,k-1)HT(k)· [H(k)P(k,k-1)HT(k)+R(k)]-1

(17)

(5) 狀態(tài)和誤差協(xié)方差矩陣的更新：

(18)

(19)

Pc(k,k)=[I-K(k)H(k)]P(k|k-1)

(20)

(21)

基于融合的改進(jìn)PDA抗欺騙干擾方法的基本流程如圖3所示。

在雷達(dá)數(shù)據(jù)互聯(lián)的過程中，濾波器的結(jié)果在輸出之前，首先經(jīng)過干擾判斷，若判斷沒有干擾，則以濾波器對目標(biāo)的預(yù)測位置為中心建立相關(guān)波門，正常進(jìn)行數(shù)據(jù)互聯(lián)；若判斷存在欺騙干擾，則以無源定位的濾波位置為中心建立相關(guān)波門，后續(xù)處理不變。采用第3節(jié)的干擾判決，綜合應(yīng)用常規(guī)判決方法和基于融合的判決方法，以降低虛警，提高檢測概率。

圖3 改進(jìn)PDA算法流程圖

5 仿真分析

為驗(yàn)證基于融合的改進(jìn)PDA算法抗欺騙干擾的有效性，進(jìn)行以下仿真。場景設(shè)置：以雷達(dá)為坐標(biāo)原點(diǎn)，建立二維平面直角坐標(biāo)系，干擾機(jī)位于(20,40) km處，以300 m/s的速度向x軸正方向運(yùn)動(dòng)，干擾機(jī)采用距離-速度同步拖引干擾，從第40 s開始拖引。從零時(shí)刻開始有源、無源通道同時(shí)開始工作，分別單獨(dú)對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤濾波，跟蹤時(shí)間為100 s。

5.1 欺騙干擾環(huán)境中傳統(tǒng)PDA算法仿真分析

仿真參數(shù)設(shè)置：有源通道數(shù)據(jù)處理過程中采用PDA算法對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。設(shè)有源定位的距離測量誤差均方根σR=200 m，方位角測量誤差均方根σθ=4 mrad，采樣間隔T=1 s，檢測概率Pd=0.998，單位面積雜波數(shù)為1×10-5。進(jìn)行500次蒙特卡羅仿真試驗(yàn)。圖4是2種不同拖引加速度時(shí)，欺騙干擾環(huán)境中傳統(tǒng)PDA算法對目標(biāo)跟蹤曲線。

圖4 欺騙干擾環(huán)境中PDA算法目標(biāo)跟蹤曲線

圖4(a)中干擾拖引加速度aj=20m/s2，當(dāng)干擾與目標(biāo)分離后，PDA估計(jì)的航跡完全跟蹤假目標(biāo)，此時(shí)干擾達(dá)到了最優(yōu)的效果；圖4(b)中干擾拖引加速度aj=60m/s2，可以看到在干擾出現(xiàn)之后，跟蹤航跡逐漸偏離目標(biāo)真實(shí)位置，但并沒有完全跟上干擾。其原因是距離拖引干擾初期，PDA算法通過概率加權(quán)得到的等效回波處于干擾與真實(shí)目標(biāo)之間，當(dāng)干擾速度過快時(shí)，假目標(biāo)點(diǎn)跡很快脫離了相關(guān)波門，一段時(shí)間后相關(guān)波門中既無目標(biāo)回波，也無干擾假目標(biāo)，此時(shí)PDA算法處于跟蹤雜波點(diǎn)跡的狀態(tài)，因此濾波曲線近似為一條直線。實(shí)際中若相關(guān)波門內(nèi)連續(xù)若干次無任何點(diǎn)跡時(shí)，將啟動(dòng)航跡關(guān)閉程序，雷達(dá)轉(zhuǎn)入搜索模式。

圖4表明，無論欺騙效果是否最優(yōu)，干擾對傳統(tǒng)PDA算法的影響都非常大，在欺騙干擾環(huán)境中，傳統(tǒng)PDA算法難以有效跟蹤目標(biāo)。

5.2 改進(jìn)的PDA算法抗欺騙干擾效果分析

圖5是欺騙干擾環(huán)境中在不同時(shí)刻采用改進(jìn)PDA算法的目標(biāo)跟蹤曲線。

圖5 欺騙干擾環(huán)境中改進(jìn)的PDA算法目標(biāo)跟蹤曲線

圖5(a)的場景是在干擾開始拖引時(shí)即判斷出干擾，并立刻采用波門控制時(shí)的情況。可以看到當(dāng)干擾假目標(biāo)與真實(shí)目標(biāo)分離后，跟蹤受到假目標(biāo)的影響，濾波軌跡開始偏離真實(shí)目標(biāo)位置。但通過波門的控制，其誤差并沒有進(jìn)一步增大，一段時(shí)間后目標(biāo)跟蹤恢復(fù)正常，整個(gè)過程中雷達(dá)始終保持跟蹤真實(shí)目標(biāo)。

圖5(b)的場景是在干擾開始拖引時(shí)沒有立刻判斷出干擾，經(jīng)過10 s后判斷有干擾并采用波門控制時(shí)的情況。從圖中可以看出，當(dāng)干擾假目標(biāo)與真實(shí)目標(biāo)分離后，由于沒有及時(shí)判斷干擾的出現(xiàn)，有源跟蹤軌跡出現(xiàn)較大的偏差。10 s后通過波門的控制，有源跟蹤軌跡逐漸回到真目標(biāo)位置繼續(xù)跟蹤，并且跟蹤誤差快速收斂。

該仿真表明，改進(jìn)的PDA算法具有良好的抗欺騙干擾性能，在沒有及時(shí)獲知干擾出現(xiàn)的情況下，采用改進(jìn)算法后也能保證后續(xù)跟蹤的正常。另一方面，相對于單站無源定位，該方法的收斂速度以及跟蹤精度都有較大提升。基于融合的改進(jìn)PDA算法是一種兼具高精度和良好抗干擾能力的數(shù)據(jù)處理抗欺騙干擾方法。

6 結(jié)束語

本文針對單站無源定位精度差、跟蹤收斂速度慢導(dǎo)致抗欺騙干擾效果有限的問題，在雷達(dá)加入無源通道的基礎(chǔ)上，提出一種基于融合的數(shù)據(jù)處理抗欺騙干擾方法。文章首先介紹了一種雷達(dá)中的數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)，探討了融合后雷達(dá)能夠?qū)崿F(xiàn)的不同跟蹤模式；然后對欺騙干擾判決進(jìn)行了論述，作為雷達(dá)切換跟蹤模式的基礎(chǔ)；最后重點(diǎn)提出以一種基于融合的改進(jìn)PDA抗欺騙干擾算法，將同一目標(biāo)的無源狀態(tài)估計(jì)值控制有源數(shù)據(jù)處理中的相關(guān)波門，保持波門不被干擾拖引，在航跡關(guān)聯(lián)過程中避免出現(xiàn)假目標(biāo)航跡。仿真結(jié)果表明，在存在距離拖引干擾的環(huán)境中，該方法能夠保持距離的正常跟蹤，具有較好的抗欺騙干擾效能。

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Research into Radar Anti-deception Jamming Method Based on Active and Passive Fusion

LIU Ying,XU Jia-jing，SU Wei,ZUO Jia-jun

(Air Force Early Warning Academy,Wuhan 430019,China)

Aiming at the serious threat of self-defense deception jamming to radar,this paper studies a new method of radar anti-deception jamming based on the active and passive fusion,firstly demonstrates the feasibility of single-station passive location method to deception jamming sources location,designs a radar structure increasing passive processing channels,then presents an improved probabilistic data association (PDA) filter on the basis of active and passive fusion,which suppresses the drawing-out of false target to gate through the passive location of radiation source.The simulation results indicate that the new method has good anti-deception jamming performance.

self-defense deception jamming;single-station passive location;probabilistic data association filter

2016-03-30

TN974

A

CN32-1413(2016)06-0019-08

10.16426/j.cnki.jcdzdk.2016.06.004