呂新正，張 敏

（中國電子科技集團(tuán)公司第38研究所，安徽合肥230088）

0 引言

脈沖分選是從隨機(jī)交疊的脈沖流中將來源于不同目標(biāo)的脈沖串進(jìn)行分離，并將脈沖串按所屬目標(biāo)輻射源進(jìn)行歸類的過程。分選結(jié)果的好壞關(guān)系到后續(xù)輻射源識別、威脅判斷、干擾決策的過程，并直接影響ELINT、ESM、RWR等電子戰(zhàn)裝備的性能指標(biāo)。因此，脈沖分選技術(shù)是電子對抗領(lǐng)域中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，已經(jīng)成為衡量電子戰(zhàn)偵察設(shè)備能力的重要標(biāo)志。隨著雷達(dá)技術(shù)發(fā)展和大量新體制雷達(dá)的部署應(yīng)用，雷達(dá)對抗偵察系統(tǒng)面臨的信號環(huán)境日趨密集、復(fù)雜，給傳統(tǒng)的脈沖分選架構(gòu)和分選方法帶來了巨大挑戰(zhàn)。

目前的脈沖分選技術(shù)主要分兩級處理，首先根據(jù)到達(dá)方向(DOA)、頻率（FREQ）、脈寬（PW）等參數(shù)對雷達(dá)信號進(jìn)行預(yù)處理，然后利用脈沖重復(fù)間隔(PRI)對信號進(jìn)行進(jìn)一步分選處理。預(yù)處理常采用聚類的方法實(shí)現(xiàn)脈沖信號的初步處理，根據(jù)方位、頻率、脈寬參數(shù)將大量的脈沖描述字（PDW）聚類成多個(gè)中心[1-2]。分選處理采用到達(dá)時(shí)間（TOA）進(jìn)行脈沖重復(fù)間隔估計(jì)和去交織，主要包括累積差直方圖法[3]、序列差直方圖法[4]、PRI變換方法[5]，

其中直方圖統(tǒng)計(jì)的方法都是以計(jì)算脈沖到達(dá)時(shí)間的自相關(guān)函數(shù)為基礎(chǔ)，容易出現(xiàn)“諧波”，而且對抖動(dòng)信號效果不理想，但因其運(yùn)算速度較快，在工程中得到大量應(yīng)用。PRI變換可以抑制諧波，而且可以檢測抖動(dòng)信號，但因其需要進(jìn)行大量的指數(shù)運(yùn)算和復(fù)數(shù)運(yùn)算，難以達(dá)到實(shí)時(shí)性要求。

本文分析了雷達(dá)信號的時(shí)域、頻域、空域特性，首先采用基于脈沖描述字中的方位、頻率、脈寬進(jìn)行聚類，對高密度脈沖進(jìn)行稀釋處理，然后采用一種新的分選方法進(jìn)行時(shí)序分析，新方法同時(shí)兼顧直方圖方法和PRI變換算法的優(yōu)點(diǎn)，并采用多DSP并行處理的方法提高了算法的運(yùn)行速度，從而保證了高密度環(huán)境下實(shí)時(shí)分選的性能和速度，在實(shí)際處理中有一定的應(yīng)用價(jià)值。

1 高密度環(huán)境下的脈沖分選技術(shù)

隨著戰(zhàn)爭環(huán)境的日益復(fù)雜，空間的電磁信號越來越多，有時(shí)達(dá)到每秒上百萬個(gè)脈沖信號，如果采用常規(guī)的處理方法，處理的數(shù)據(jù)量非常龐大，無法達(dá)到實(shí)時(shí)處理的要求。從工程角度考慮，實(shí)時(shí)性非常重要，因此為了做到實(shí)時(shí)處理，需要對龐大的數(shù)據(jù)流進(jìn)行稀釋，稀釋會(huì)帶來信息的丟失，但通過頻率稀釋的辦法可以將丟失的信息降低最低。從分選的角度講，識別一批雷達(dá)目標(biāo)只需要幾十個(gè)脈沖，最少時(shí)只需要幾個(gè)脈沖，而在偵察時(shí)間內(nèi)可收集到成千上萬個(gè)脈沖，因此合適的稀釋方法可以不丟失目標(biāo)的信息。

1.1 脈沖稀釋技術(shù)

對于電子對抗系統(tǒng)來說，往往需要偵察的信號帶寬較寬，往往到達(dá)幾千兆到幾萬兆，而對于雷達(dá)信號，即使是捷變頻信號，其帶寬也只有幾百兆，因此同時(shí)接收到的信號會(huì)在不同的頻率點(diǎn)有分布，這為頻域上稀釋提供了條件；對于空間信號來說，其作用的空間范圍往往在方位均有幾十度，而目前測角精度可以達(dá)到1°以下，這說明可以從空間上進(jìn)行稀釋；對于脈寬信號，其變化范圍也有幾百微秒，對于脈寬測量誤差0.1 μs的系統(tǒng)來說，也可以從脈寬上進(jìn)行稀釋。圖1為基于方位、頻率、脈寬的三維聚類仿真圖，從圖中可以看出，通過不同參數(shù)的凝聚可以起到脈沖稀釋的作用。

圖1 基于方位；頻率、脈寬的三維聚類仿真圖

假設(shè)脈沖密度為每秒200萬個(gè)脈沖，共有50批目標(biāo)，則每批目標(biāo)4萬個(gè)脈沖，對于一批目標(biāo)，即使很復(fù)雜的目標(biāo)類型，有效脈沖個(gè)數(shù)也只需要上百個(gè)就能正確分選出目標(biāo)，考慮到聚類后同時(shí)存在多批目標(biāo)的情況，能正確分選的脈沖個(gè)數(shù)也不到1000個(gè)。因此，設(shè)定圖1為基于方位、頻率、脈寬的三維聚類仿真圖，聚類后脈沖個(gè)數(shù)最大為1024個(gè)，50批目標(biāo)共5萬多個(gè)，因此，對于脈沖密度為200萬個(gè)脈沖的實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)，只需要每秒處理5萬個(gè)脈沖分選就能滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)處理要求。從上面的分析也可以看出，稀釋程度取決于聚類后脈沖的目標(biāo)批數(shù)，如果只有一批目標(biāo)，那只需要處理1024個(gè)脈沖就能分選出目標(biāo)的特征參數(shù)。圖2為高密度環(huán)境下脈沖稀釋處理流程圖。

圖2為高密度環(huán)境下脈沖稀釋處理流程圖

1.2 PRI分析技術(shù)

基于TOA的時(shí)序處理目前主要采用兩種方式，一種是基于直方圖的方法，另一種是基于PRI變換的方法。

脈沖到達(dá)時(shí)間可以用脈沖前沿時(shí)間表示，脈沖串模型可以化為單位沖擊函數(shù)和，TOA序列可以表示為：

式中，δ(·)為狄拉克函數(shù)，tn表示觀測時(shí)間T內(nèi)第n個(gè)脈沖的TOA，N表示觀測時(shí)間T內(nèi)到達(dá)脈沖的總數(shù)，則f(t)的自相關(guān)函數(shù)可以寫成：

式中，τ=tm-tn，對 C(τ)在區(qū)間[τ1,τ2]上進(jìn)行積分可得：

由式（3）可知，h(τ1,τ2)可看作脈沖串落入[τ1,τ2]的次數(shù)。

假設(shè)脈沖串的PRI固定為ψ，考慮到在觀察時(shí)間T內(nèi)輻射源脈沖數(shù)為N個(gè)脈沖，所以有(N-1)ψ≤T。在計(jì)算直方圖圖時(shí)，往往將觀察時(shí)間T等分為L個(gè)長度，則定義直方圖的箱長為bτ=T/L，第k個(gè)PRI箱的中心為：

因此，直方圖門限可以設(shè)置為：

式中，α為門限系數(shù)，與脈沖丟失情況和參數(shù)測量誤差有關(guān)，通常α＜1。

PRI變換法可以理解為f(t)的自相關(guān)譜函數(shù)，變換結(jié)果為PRI的譜圖，在真實(shí)PRI位置會(huì)出現(xiàn)峰值，用函數(shù)可以表示為：

相位因子exp(2πtn/(tn-tm))的引入完全是為了式（2）在計(jì)算自相關(guān)時(shí)產(chǎn)生的諧波。

對于固定重頻的PRI，只要保證每個(gè)PRI箱的寬度相同即可，對于抖動(dòng)的PRI，則脈沖會(huì)分散到以真實(shí)PRI為中心的多個(gè)PRI箱內(nèi)，使得PRI譜變得平坦，因此需要根據(jù)PRI值動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)箱的寬度，即保證箱的寬度必須大于PRI最大抖動(dòng)范圍，根據(jù)這一原則，隨著PRI中心值增大，箱的寬度也相應(yīng)增大，得：

式中，ε是決定PRI箱寬度的容差參數(shù)，可以根據(jù)最大PRI抖動(dòng)比進(jìn)行調(diào)整。PRI變換門限在文獻(xiàn)[6]中進(jìn)行了詳細(xì)的分析。

1.3 改進(jìn)的脈沖分選算法流程

從上述分析可以看出，直方圖方法估計(jì)適應(yīng)于固定重頻的檢測，重頻參差可以看作骨架周期為固定重頻的信號，適應(yīng)用直方圖方法，對于抖動(dòng)信號，則需要采用PRI變換的方法進(jìn)行估計(jì)，因此，從算法的通用性上看，PRI變換方法比直方圖方法在重頻估計(jì)上更有優(yōu)勢。但從算法的運(yùn)算量上看，由于PRI變換采用可變箱的方法，而且存在指數(shù)運(yùn)算，因此運(yùn)算量上比直方圖方法大很多，在工程應(yīng)用上受到限制。為了保證算法性能的同時(shí)降低運(yùn)算量，本文提出了一種改進(jìn)的算法，具體流程如圖3所示。首先，對輸入的高密度PDW進(jìn)行預(yù)處理，大大減少每批目標(biāo)需要處理的PDW個(gè)數(shù)；其次，將固定重頻（包含參差）信號進(jìn)行直方圖估計(jì)，并進(jìn)行諧波判斷，抽取固定目標(biāo)的PDW；最后，對剩余的PDW進(jìn)行PRI變換處理，進(jìn)行抖動(dòng)分析。由于對目標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理和抽取了大量的固定重頻信號，需要PRI變換的PDW數(shù)量大大降低，因此在運(yùn)算量上得到了保證。

圖3 改進(jìn)的脈沖分選算法流程圖

2 多DSP并行處理技術(shù)

為了提高脈沖分選的處理速度，本文采用多片DSP并行處理的方法提高脈沖分選的速度。目前ADI公司TigerSHARC系列中的TS201是性能最高的浮點(diǎn)數(shù)字信號處理器，具有單片運(yùn)行速度高和專門優(yōu)化的多的DSP處理器互聯(lián)設(shè)計(jì)等突出優(yōu)點(diǎn)，是信號處理平臺(tái)的核心處理器。本文采用的是自行研制的通用信號處理平臺(tái)，采用4片TS201組成，各TS201之間通過LINK口互聯(lián)。在工程設(shè)計(jì)是，采用1片TS201完成脈沖描述字的接收，接收完成后進(jìn)行三維聚類預(yù)處理，預(yù)處理后的脈沖描述字通過片間LINK口送到其余3片TS201進(jìn)行脈沖分選處理，處理結(jié)束后將形成的雷達(dá)描述字通過LINK口送回到第一片進(jìn)行綜合處理，然后將綜合的結(jié)果送出。本文不采用數(shù)據(jù)分段并行處理的架構(gòu)，避免了數(shù)據(jù)分割后帶來的增批，同時(shí)也保證了同一批目標(biāo)的數(shù)據(jù)的完整性。DSP并行處理的脈沖分選裝置框圖和信號流圖分別如圖4、圖5所示。

圖4 多DSP并行處理的脈沖分選裝置框圖

圖5 多DSP并行處理的脈沖分選信號流圖

3 仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證算法的有效性，模擬了8批目標(biāo)，每秒脈沖200萬以上，同時(shí)為了驗(yàn)證算法的復(fù)雜性，同一聚類結(jié)果存在多批目標(biāo)的情況，表1為8批目標(biāo)參數(shù)，根據(jù)方位、頻率、脈寬聚類出6類，其中第6類包含三批目標(biāo)，從表1中可以看出，聚類后只需要處理6144個(gè)PDW的時(shí)序分析就能給出8批目標(biāo)參數(shù)。

表1 模擬8批目標(biāo)脈沖分選仿真試驗(yàn)

前5類目標(biāo)為固定重頻信號，采用直方圖方法可以估計(jì)出結(jié)果，第6類存在三批目標(biāo)，時(shí)域上相互交錯(cuò)，圖6為第6類聚類后到達(dá)時(shí)間8階累積差分后的直方圖統(tǒng)計(jì)和過門限檢測結(jié)果，從仿真結(jié)果上看，直方圖方法可以正確估計(jì)重頻固定和重頻參差的PRI值，但存在多階諧波過門限的情況，因此需要進(jìn)行過門限諧波判斷，同時(shí)從圖中可以看出，直方圖方法不適用于重頻抖動(dòng)PRI的估計(jì)。圖7為PRI變換方法重頻估計(jì)和過門限檢測情況，從仿真結(jié)果可以看出，PRI變換方法具有通用性，可以解決直方圖方法不能估計(jì)抖動(dòng)重頻的情況，而且沒有出現(xiàn)諧波情況。

從脈沖分選效率上看，PRI變換法比直方圖方法優(yōu)勢明顯，但運(yùn)行量則大很多。假設(shè)脈沖數(shù)量為N個(gè)，計(jì)算M階差分大約需要的MN次除法運(yùn)算，而計(jì)算PRI變換則需要N的階乘次指數(shù)運(yùn)算，因此，隨著脈沖數(shù)N增加，PRI變換運(yùn)算量成指數(shù)增加，無法滿足實(shí)時(shí)運(yùn)算需求。因此本文在算法上采用直方圖統(tǒng)計(jì)和PRI變換相結(jié)合的方法，盡量減少PRI變換的脈沖個(gè)數(shù)，同時(shí)采用多DSP并行處理的方法提高運(yùn)算速度。

圖6 直方圖統(tǒng)計(jì)法重頻估計(jì)

圖7 PRI變換法重頻估計(jì)

4 結(jié)束語

本文根據(jù)高密度環(huán)境下脈沖分選的任務(wù)要求，從實(shí)時(shí)信號處理角度出來，努力尋找一種實(shí)用的雷達(dá)脈沖分選算法。文中首先通過聚類的方法對高密度脈沖描述字進(jìn)行稀釋，然后通過對直方圖統(tǒng)計(jì)和PRI變換兩種重頻估計(jì)方法進(jìn)行分析比較，提出一種改進(jìn)的脈沖分選算法。文章還根據(jù)新算法特點(diǎn)，提出了一種用于該算法并行處理的任務(wù)分配原則，提供了一種基于4片DSP硬件平臺(tái)的實(shí)時(shí)處理方案，從理論分析和仿真的結(jié)果看出，本文的方案可以滿足高密度環(huán)境下實(shí)時(shí)分選的要求。■