一种高重频信号的时差定位方法

2018-01-05 08:57任丽薇刘佳媛
雷达与对抗 2017年4期
关键词:时间差辐射源脉冲

朱 玉,任丽薇,刘佳媛

(中国船舶重工集团公司第七二四研究所,南京 211153)

一种高重频信号的时差定位方法

朱 玉,任丽薇,刘佳媛

(中国船舶重工集团公司第七二四研究所,南京 211153)

对高重频信号进行脉冲配对的过程中会产生大量的模糊时差,无法对目标进行准确定位。本算法根据信号脉间参数变化特征在全脉冲级别采用多数据累积的方法,利用真实时间差的收敛一致性剔除模糊解,减少虚假配对,再利用关联、跟踪、滤波等方法对定位点迹结果进行挑选和修正,最终生成目标航迹信息。仿真结果表明,该方法可以有效抑制虚假解,提升高重频信号目标正确定位的概率。

雷达;辐射源;高重频信号;时差定位;定位模糊;数据累积

0 引 言

长基线时差定位是利用同一辐射源信号到达分布多站的时间差形成双曲线(面)进行定位的一种无源定位技术,其特点为精度高,在无源定位系统中得到较为广泛的推广和应用。但是,在实际应用中,由于电磁环境日益复杂,雷达工作体制日趋多样化,复杂雷达信号频率参数、重复周期参数、脉宽参数等在周期内、周期间都会发生变化。现有的定位机制难以适应高重频信号,存在时差模糊问题,而高重频信号普遍存在于预警机雷达和战斗机多功能雷达中,故解决高重频信号时差定位模糊问题成为长基线时差定位的一个研究热点。

1 高重频信号特征分析

长基线时差定位系统存在着固有的定位模糊问题。一方面,双曲线(面)交叉定位方程造成多解;另一方面,在实际的系统中电磁环境干扰、信道间产生交调信号等诸多因素,使得辐射源信号特征难以提取。对三站时差定位来说,有一个站的数据测量效果较差就会影响整个匹配结果。当辐射源信号为高重频信号时,有效时间窗范围内存在多组时间差,各站脉冲无法准确匹配。

图1 高重频信号时差匹配模糊

目前的长基线时差定位系统的站间距离选取一般在几十公里之间。由图1可以看出,当辐射源雷达信号的重复周期PRI小于站间距离对应的时间差时,脉冲配对就存在匹配出多组解的可能性。由于发出该类型信号的辐射源目标自身也需要根据某种特性解模糊,目前待定位辐射源雷达信号中很少存在简单的高重频信号,即脉间参数始终保持不变的目标信号。本算法主要研究对象是在一个完整的信号周期里,其频率或重复周期存在变化且具有统计特性的高重频信号,如图2所示。

图2 复杂高重频信号参数特征示意图

由于真实信号经过积累后的特征是可以提取的,虚假信号的特征则是发散的,因此本算法采用了多数据积累的方式,根据信号参数切换时的时间特性,统计时间偏移量,发现正确时间偏移量的细微特征,并利用时间偏移量特征并结合复杂信号的变化特征实现了综合高重频信号的解模糊。

2 高重频信号的时差定位算法

由于信号脉宽的测量对系统前端的依赖性过高,故只将脉冲描述字中的载频和重复周期作为主要信号特征进行处理。虽然雷达信号的脉间参数存在参差、抖动、滑变等各种变化形式,但在一定的时间范围内其变化是具有周期性的。当截获的信号质量良好时,在每一个脉间参数匹配的多组时间差中,与目标真实位置相对应的正确时间差都应当存在。本算法基于分集接收、集中处理的基本思路,利用正确时间差的收敛一致性,采用基于约束条件的序列搜索、时间差聚类等手段改善了该类高重频信号的模糊解问题。

以重复周期参差变化的高重频信号为例。在信号条件较好的情况下,当辐射源的工作模式不发生改变时,其发射的信号在一定范围内可看作是若干简单信号的线性组合,并且每一个简单信号的脉间参数在一个较长周期内是保持不变的。因此,可以对三站的所有接收信号分别进行序列搜索。

序列搜索的目的是在所有的接收信号中定位某一辐射源发射的有效脉冲序列。对于该类型高重频信号,还应当有效调整步进,定位至变化子参数对应的各子序列。本算法的核心思想是利用同一信号不同脉间参数之间的差异获得增益从而解模糊,故应当确保每个子参数对应的搜索序列是不同的,否则当各条通路间进行等增益合并处理时,正确的时间差将被完全湮没,难以解模糊。因此,脉间参数的搜索阈值设置显得尤为重要。若阈值选取过小,会减少有效序列搜索成功概率,降低数据利用率;若阈值选取过大,子参数序列间变化不明显,降低分集增益。本算法根据具体的辐射源参数动态选择搜索阈值。当判定目前待定位的辐射源信号是高重频信号时,则收紧约束条件,计算子参数间的变化阶梯值,降低搜索阈值使其低于该值。

当该类型的高重频信号可分解为两个或两个以上的简单脉冲信号且每一个简单脉冲信号都能成功进行一次脉冲描述字(PDW)有效序列搜索,当至少有两站搜索成功的情况下,则可对有效时间差进行统计,将符合时间窗范围内所有的时间差都记录下来。

高重频信号的重复周期较小,在时间窗范围内会有多组满足条件的时间差,PDW级别是难以判断究竟哪一个时间差与目标真实位置是对应的。由于将高重频信号看作某几个简单脉冲信号的线性叠加且虚假时间差具有发散性,在信号接收尚能满足定位需求的情况下,每一个简单脉冲信号计算出的一组时间差内,真实的时间差值都应当出现。因此,在累积一段时间后,时间差聚类可以获取出现频率最高的时间差排除高重频信号的模糊解,具体流程如图3所示。

对于无法通过多个重复周期进行信息累积解模糊的高重频信号,则需要通过先验信息判断实际解的位置。在航迹起始时,利用先验信息对每一个定位点的发散程度进行检测,剔除奇异点,将质量最好最稳定的航迹进行起始。

图3 高重频信号解模糊流程图

3 实验结果

3.1 实验设置

通过回放外场采集的两种高重频雷达信号数据,验证该算法的可行性。搭建了如图4所示的仿真平台对算法进行验证,定位结果可在海图上显示。

图4 复杂信号目标时差定位示意图

3.2 仿真结果

(1) 对S波段高重频雷达信号定位结果

采集的雷达信号工作在3GHz频段,重复周期在30~50 μs之间脉组捷变,其时差定位结果如图5所示。从图5可以看出,目标机动时,仍然可对该高重频雷达信号进行正确定位,且定位点迹质量良好,航迹较为平滑。

图5 S波段高重频雷达信号定位效果示意图

(2) 对X波段高重频雷达信号定位结果

采集的雷达信号工作在9 GHz频段,有多种工作模式,不同工作模式下其工作频率与重复周期均会同步变化,重复周期范围为20~60 μs,其时差定位结果如图6所示。通过数据分析表明,雷达在切换工作模式时仍可以连续稳定定位,且航迹较为连续。

图6 X波段高重频雷达信号定位结果

4 结束语

仿真结果表明,本文提出的时差定位算法有针对性地提升了对高重频信号的定位能力。但是,该算法也存在不足之处,难以提取脉间参数一致的高重频信号的时间特征量。后续将针对该问题做进一步研究。

[1] 易云清,徐汉林,沈阳. 时差定位模型与定位精度分析[J].电子信息对抗技术,2010,25(3):16-20.

[2] 刘刚,赵国庆. 时差定位与两种测时差方法[J].电子对抗,2006(1):21-25.

[3] 黄河. 多站时差定位系统试验方法研究与应用[D].国防科学技术大学,2010.

[4] 杨政. 提高时差定位精度的方法[J].电子信息对抗技术,2007,22(4):9-11.

A method of TDOA location for HPRF signals

ZHU Yu, REN Li-wei, LIU Jia-yuan

(No.724 Research Institute of CSIC, Nanjing 211153)

In the process of pulse pairing of the HPRF signals, a large number of ambiguous TDOAs can be generated, and the targets cannot be accurately located. According to the characteristics of signal pulse parameter variation, the multi-data accumulation method is adopted at the full pulse level, and the ambiguous results are eliminated through the consistent convergence of the real TDOA results to reduce the false pairing, and then the locating plot results are selected and corrected through association, tracking and filtering. Finally, the target tracks are generated. The simulation results show that this method can effectively suppress the false results and enhance the probability of correct target location for the HPRF signals.

radar; radiation source; HPRF signals; TDOA location; location ambiguity; data accumulation

TN957.51

A

1009-0401(2017)04-0023-03

2017-10-08;

2017-10-20

朱玉(1990-),女,助理工程师,硕士,研究方向:数据处理;任丽薇(1983-),女,工程师,硕士,研究方向:情报研究分析;刘佳媛(1988-),女,工程师,硕士,研究方向:数据处理。

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