雷武虎，戴勝波，任曉東

（脈沖功率激光技術國家重點實驗室（電子工程學院），安徽 合肥230037）

0 引言

偵察與反偵察，摧毀與反摧毀，干擾與反干擾，隱身與反隱身是當前雷達對抗與反對抗的焦點［1］。其中對雷達的偵察是實施雷達對抗的前提條件。對雷達的偵察首先是截獲接收區(qū)域內(nèi)的雷達信號，將探測到的信號進行參數(shù)估計，形成雷達脈沖描述字（PDW）。然后對PDW 進行信號分選處理和進行雷達識別等處理。對電子偵察進行的干擾，主要考慮干擾信號對電子偵察接收機的參數(shù)測量的影響［2-3］。某些數(shù)據(jù)參數(shù)測量錯誤或偏差，不一定能破壞電子偵察設備從含有錯誤的偵察數(shù)據(jù)中提取出雷達電磁參數(shù)，主要原因是電子偵察設備中的脈沖分選技術具有一定的抗噪聲性能。如果直接針對其脈沖分選處理的過程，欺騙干擾電子偵察設備的分選結果，將具有一定的優(yōu)勢。本文從破壞信號分選的角度出發(fā)，研究一種破壞雷達脈沖有效分選的方法，達到保護雷達電磁參數(shù)的目的。

1 干擾脈沖信號分選的原理

1.1 干擾基本原理

脈沖信號分選是電子偵察的主要數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)之一。電子偵察接收機將獲得的PDW 數(shù)據(jù)，根據(jù)參數(shù)的特征，將屬于同一雷達的PDW 字分類到同一簇中。脈沖分選直接處理的對象是PDW 數(shù)據(jù)，從PDW 數(shù)據(jù)中能夠挖掘出雷達的電磁特征參數(shù)。但是，用于脈沖信號分選中的PDW 數(shù)據(jù)描述雷達信號存在一定的弱點［4］，PDW 各維數(shù)據(jù)有一定的變化范圍，即雷達的容差。由于雷達的容差各不相同，各個雷達之間的PDW很容易存在交叉。圖1 為雷達信號分選的容差示意圖。

圖1 雷達信號分選容差示意圖

針對雷達信號分選容差，需要自適應的聚類方法對雷達的PDW 進行分選來克服，完全克服容差的影響存在一定的困難。針對脈沖信號分選干擾的基本原理是利用雷達的容差判斷存在困難這一特點，在雷達數(shù)據(jù)中通過干擾信號添加干擾數(shù)據(jù)來影響雷達的PDW 容差，引入干擾PDW 數(shù)據(jù)，改變整個數(shù)據(jù)空間的容差分布，可以改變原雷達PDW 數(shù)據(jù)的歸類，達到改變分選結果的目的，從而達到保護雷達電磁參數(shù)的目的，如圖2所示。

圖2 干擾數(shù)據(jù)對雷達分選結果的干擾原理圖

在沒有干擾存在的情況下，衛(wèi)星電子偵察的雷達信號環(huán)境ENV 表示為：

式中，m 為雷達的數(shù)目，n 為當前雷達工作模式的數(shù)量，Rij為第i個雷達的第j個工作模式，P1表示雷達或干擾機的技術參數(shù)，如載頻、重頻、脈寬等參數(shù)，P2表示雷達或干擾機的運動參數(shù)，如起始位置、速度參數(shù)等，T 表示雷達或干擾機工作狀態(tài)的工作時間。

當存在干擾時，原來的電子偵察雷達信號環(huán)境ENV 變?yōu)樾碌睦走_電磁環(huán)境ENV′，可以表示為：

式中，m′為雷達的數(shù)目，n′為當前雷達工作模式的數(shù)量，Jkq為第k個干擾機的第q個工作模式。

在相同的時間T 內(nèi)，兩種情況下電子偵察接收機獲 得 的 PDW 數(shù) 據(jù) 分 別 為和

式中，X 為真實雷達的PDW 數(shù)據(jù)集，N1是雷達發(fā)射的脈沖被接收機截獲的個數(shù)，N2是干擾機發(fā)射的脈沖被接收機截獲的個數(shù)。

如果要起到較好的干擾作用，即經(jīng)過脈沖分選后，真實雷達的PDW 數(shù)據(jù)歸類結果出現(xiàn)較大差異，需要使式（3）中兩種對真實雷達的PDW 數(shù)據(jù)歸類結果之間存在較大的差異，即使得兩種歸類結果A 與B 之間的相似程度δ 小于某一個門限r(nóng)：

式中，門限r(nóng)∈（0，1］，r越小越好。

1.2 針對聚類分選的干擾信號構造

雷達脈沖信號分選方法可以分為兩大類：聚類分選方法和TOA 分選方法。本文主要研究針對聚類分選進行的干擾信號構造。

聚類分選方法是利用同一部雷達的參數(shù)具有極強的相似性的原理，從含有多部雷達的PDW 數(shù)據(jù)中將屬于同一部雷達的脈沖歸到各自類中的方法。聚類分選的方法較多，但其特點歸納起來主要有兩個：能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布結構特征和依賴于數(shù)據(jù)之間的相似性關系。利用這些特點，可以進行針對聚類分選的干擾信號構造設計。

聚類分選技術能發(fā)現(xiàn)任意形狀的數(shù)據(jù)結構，通過增加干擾數(shù)據(jù)，改變數(shù)據(jù)的結構，將原數(shù)據(jù)的結構隱藏在新的數(shù)據(jù)集中，起到欺騙作用。因此，可以設計一種特殊的數(shù)據(jù)結構來進行誘偏干擾。另外，由于聚類的特點，如果設計的數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)之間的相似性不強，沒有改變原數(shù)據(jù)之間相似性的關系，對于原數(shù)據(jù)來說，其聚類的結果沒有改變。因此，設計的干擾數(shù)據(jù)一定有部分數(shù)據(jù)可以改變原數(shù)據(jù)之間的相似性關系。

出于以上兩點考慮，設計兩種干擾數(shù)據(jù)結構，提出兩種干擾設計的方法。

一是平面數(shù)據(jù)設計的方法。所謂平面數(shù)據(jù)設計，以二維平面為例，是指干擾數(shù)據(jù)均勻分布于原數(shù)據(jù)的區(qū)域中，數(shù)據(jù)充滿了整個平面。平面數(shù)據(jù)就是利用特殊的數(shù)據(jù)結構來進行欺騙干擾，平面干擾數(shù)據(jù)集PDWj的各個參數(shù)變化為：

式中，DOA、RF、PW、TOA 分別為PDW 中的信號到達方位、信號頻率、脈沖寬度、信號到達時間。

根據(jù)該特點，可以將區(qū)間［PDWmin，PDWmax］劃分為K 段，在每段中都有一個干擾數(shù)據(jù)，可產(chǎn)生K4個干擾數(shù)據(jù)，如式（6）所示。將此數(shù)據(jù)集記為plane。

二是臨近數(shù)據(jù)的設計方法。所謂臨近數(shù)據(jù)，以二維平面為例，是指靠近原數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。臨近數(shù)據(jù)的設計方法是基于一定的距離量度的，即原數(shù)據(jù)的中心與干擾數(shù)據(jù)的中心之間的距離在一定的范圍內(nèi)設計方法。對于高維情況，依此類推。干擾數(shù)據(jù)集PDWj的各個參數(shù)變化為：

式中，PDWj表示干擾數(shù)據(jù)，d（PDWj，PDWR）表示干擾數(shù)據(jù)與雷達PDW 數(shù)據(jù)之間的相似性度量，δ是門限，N 表示干擾數(shù)據(jù)的總個數(shù)。臨近數(shù)據(jù)噪聲干擾就是利用數(shù)據(jù)的相似性來進行欺騙干擾。

根據(jù)臨近數(shù)據(jù)的特點，選取一個基準數(shù)據(jù)點作為誘導點來產(chǎn)生臨近數(shù)據(jù)。然后更新誘導點，繼續(xù)產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。設計思路具體如下：統(tǒng)計雷達PDW 數(shù)據(jù)的標準差PDWstd，選擇起始的基準點，此處選擇的基準點PDWbegin為：

以該點為誘導點，并以該點為中心產(chǎn)生數(shù)個與之相鄰的數(shù)據(jù)，此處的相鄰性以數(shù)據(jù)與基準點之間存在較小的平移量，然后更新誘導點PDWbegin，為：

式中，k為控制數(shù)據(jù)與基準點之間臨近性大小的量。然后以新的誘導點產(chǎn)生臨近數(shù)據(jù)，更新數(shù)次誘導點后停止，記該類數(shù)據(jù)為neibor。

2 針對聚類分選的干擾效果評價

針對聚類分選的干擾，目的是使得真實雷達的歸類情況出現(xiàn)較大差異，即在干擾數(shù)據(jù)存在的情況下，明顯降低對真實雷達分選的正確率。假設對于真實雷達PDW 數(shù)據(jù)集X，在沒有干擾數(shù)據(jù)存在的情況下，經(jīng)聚類分選后，其歸類結果為A，正確率為r1；在干擾數(shù)據(jù)存在的情況下，經(jīng)聚類分選后，其歸類結果為B，正確率為r2。如果r2小于r1，則能說明起到了干擾效果。因此，判斷干擾效果可以根據(jù)脈沖信號分選的正確率來實現(xiàn)［6］。

定義雷達信號分選的結果是將PDW 數(shù)據(jù)分成了S 類，即S ＝｛si，i＝1，2，…，N｝，理想的預期結果是R 類，即R ＝｛rk，k＝1，2，…，K｝。最基本的方法是分選的結果S 與理想的已知結果R 進行匹配比較。在分選結果與已知結果中，考慮到每一對點可以被分成如圖3所示的四種類型（每個方格中左邊為分選結果，右邊為已知結果）。

1）同屬于分選結果類si中，也同屬于已知結果類rk中，記為TP；

2）同屬于分選結果類si中，卻屬于已知結果中的不同的類中，記為FP；

3）屬于分選結果中不同的類中，卻同屬于已知結果類rk中，記為FN；

4）屬于分選結果中不同的類中，同時也屬于已知結果中的不同的類中，記為TN。

圖3 四種情況示意圖

在以上四種情況中，只有TP 和TN 表示正確的聚類情況。據(jù)此，定義以下幾個指標：Sensitivity，Accuracy 和Precision。

式中，TPmax＝TP ＋FN ，TNmax＝TN ＋FP 。

Sensitivity 表示分選結果中屬于同一個類中點的對數(shù)占原本同在一個類中點的對數(shù)的比例。Accuracy 是一種組合情況，表示整體的分選正確率。Precision 表示分選結果中能分選出屬于同一個類中點的比例。以上幾個指標都是屬于0到1之間的數(shù)值，其值越大，表明分選的結果越好，當分選結果與已知結果完全一致時，以上幾個指標的值均為1。

需要指出的是，Accuracy 是一個整體的分選正確率評價指標，可以用來判斷整體的干擾效果，其它指標可以區(qū)分干擾的具體情況。Sensitivity 可以反映將不屬于該類的數(shù)據(jù)歸為一類的情況，Precision 可以反映將屬于該類的數(shù)據(jù)歸為不同類的情況。

在干擾情況下，如果Sensitivity，Accuracy，Precision系數(shù)越小，說明干擾效果對原雷達PDW 數(shù)據(jù)有效分選的破壞性越好，反之，則說明干擾效果對原雷達PDW 數(shù)據(jù)的破壞性越差，或者沒有起到破壞作用。

3 干擾效果仿真

聚類方法較多，此處以小盒子聚類分選方法為例驗證干擾的可行性。小盒子聚類分選方法的流程如圖4所示。以對三部雷達分選干擾效果為例展開仿真實驗，三部雷達的PDW 數(shù)據(jù)仿真參數(shù)設置如表1 所示。該PDW 數(shù)據(jù)的空間分布圖如圖5 所示。將PW 值的范圍分成了5 段，TOA 與PRI相對應。

設計的干擾數(shù)據(jù)分別為平面數(shù)據(jù)集plane和近鄰數(shù)據(jù)集neibor，干擾數(shù)據(jù)的空間分布圖如圖6所示。

表1 雷達仿真參數(shù)設置表

圖4 小盒子聚類分選流程圖

圖5 原PDW 數(shù)據(jù)空間分布圖

圖6 干擾數(shù)據(jù)空間分布圖

表2 干擾數(shù)據(jù)對小盒子方法在（DOA，RF，PW）聚類下干擾評價指標結果

從表2可以看出，在構造的干擾數(shù)據(jù)干擾的情況下，Accuracy 系數(shù)都明顯減小，表明所構造的干擾數(shù)據(jù)的干擾效果較好。從Precision，Sensitivity 兩個指標的變化可以看出：注入干擾數(shù)據(jù)時，Precision 系數(shù)增大，表明干擾的影響是將不同的類歸為了同一類，Sensitivity 系數(shù)減小，同樣表明干擾的影響是將不同的類歸為了同一類。這樣，被保護雷達的電磁參數(shù)分選結果與實際情況相差比較大，甚至將無法從聚類分選中挖掘出來，干擾可以達到預期的目的。

4 結束語

從破壞脈沖信號有效分選的可能性出發(fā)，針對聚類分選的特點，設計了兩種類型的干擾數(shù)據(jù)。以小盒子聚類分選為例，分析了兩種干擾數(shù)據(jù)的干擾效果。仿真實驗表明，設計的干擾數(shù)據(jù)能夠降低分選的正確性，起到擾亂對被保護雷達的有效分選的效果，達到對雷達信號特征參數(shù)反偵察的目的。■

［1］古軍峰，藍紅生，王國恩.雷達反偵察技術及戰(zhàn)術［J］.艦船電子工程，2012，32（8）：71-73.

［2］楊軍佳，畢大平，張國利.有源噪聲對雷達對抗偵察系統(tǒng)的干擾 分 析［J］.電 子 信 息 對 抗 技 術，2012，27（5）：41-45.

［3］張國利，畢大平，楊軍佳.ESM 系統(tǒng)參數(shù)測量干擾方法研究［J］.航天電子對抗，2012，28（4）：39-41.

［4］Guo Q，Zhang XZ，Li Z.A novel mrthod for resolving problem of tolerance in radar signal sorting［C］.The 2006 4th Aisa-Pacific Conference on Environmental Electromagnetics.2006：775-781.

［5］Granger Eric，Savaria Yvon，Lavoie Pierre，et al.A comparision of Self-Organizing Neural Networks for Fast Clustering of radar pulses［J］.Signal Processing，1998，64（3）：249-269.

［6］Opland EJ.Clustering evaluation for deinterleaving［R］.Norwegian Defence Research Establishment（FFI），2013.