基于网络化雷达抗干扰技术研究

朱良辰

陕西飞机工业有限责任公司 陕西汉中 723000

摘要：伴随着新的复合干扰的出现，传统雷达设备对干扰的抗御能力构成了巨大挑战。网络化雷达提供了诸多优势如空间、角度、能量和信号等多维，通过总体优势提高了各雷达节点的抗御能力。从网络化雷达角度分析不同站的交互特征。

关键词：网络化；雷达；抗干扰

自雷达出现以来，电子干扰与抗干扰的竞争加剧，雷达干扰促进了雷达干扰的理论和技术发展，进一步推动了雷达干扰的发展。随着现代战争越来越多地使用军事信息和通信技术及设备并发挥越来越重要的作用，电子干扰和反干扰的斗争越来越多，越来越复杂。

一、网络化雷达抗干扰内涵

1.特征。网络化雷达是用于不同系统、频带和空间维以及动态、自适应数据收集的信息集成过程。通过人为干扰和复杂的电磁环境，人们对目标信息的访问置信度。网络化雷达通过干扰战术、特征甚至信号强度来提高检查可靠性。从雷达系统的角度来看，网络化雷达可以由主动和被动雷达设备组成；关于空间范围，分布式站点布局允许被动定位多个站点，从而提高了测量精度。

2.分析抗干扰。(1)网络化雷达信息的交互式分析。网络化雷达的一个主要优势是通过跨网络集中信息、组成目标或信号级别或处理整个网络中的信息而优化的信息交互。信息交互可提高目标搜索的精度，并提供特征数据、几何特征、状态信息等的更全面表示。被动雷达系统提高了多个节点的准准度三站被动在二维平面上决定辐射源的定位，还有四站被动在三维定位的基础上获取辐射源。对于舷外的干扰，通常处理主动雷达的响应；当主动雷达处于非活动状态，舰载使用辐射源时，被动多站可以产生辐射源的分布。当主动雷达开始工作时，在被动雷达仍处于活动状态时，会主动受到外界干扰。在这种情况下，被动和主动的信息相结合，就会有效地控辐射源的活跃干扰因素，在这些干扰因素上，利用路径相关方法有效地控制舷外。（2）空间维度属性冲突分析。在探测雷达中，目标的几何形状是雷达分辨率的重要特征，散射点一维分布和二维图像的分布、三维成像特征、轨迹特征等。海洋目标的探测通常是二维的，探测雷达光束的主要取决于电磁散射特性目标，目标平面上散射点直接关系到的分布。无源远距离驱动，对辐射源的响应，脉冲形式的有源雷达对于单脉冲，重点主要是目标的一维特征。

二、网络化雷达关键技术和应用展望

1.网络化雷达的技术问题。主要特点是多个节点可以相互作用。多波段、全方位、三维和多级信息系统使战场信息能够有效地采集和自适应地调整网络状态。关于雷达应用的发展，诸如“蜂群”、合作和无人集群等各种行动概念不断发展，也促进了雷达联网的技术发展。当前网络化雷达的技术难点是:（1）多节点高精度时空定向。网络化雷达信息的相互作用是他的心脏。对于点对点数据连接，现有技术不难实现。但是，为了实现高容量多节点多载波通信，必须进一步发展他们能对多站的雷达数据积极或活跃的实时互动做出反应的能力。更重要的是，信号集中要确保许多节点在时间、频率和位置上同步准确，每个节点的相对位置也必须准确。对于中小型飞行平台而言，数据绑定或同步器可用的性能、空间、重量和其他资源有限，因此难以采用铯时钟和铕时钟等同步系统。此外，还需要寻求与GPS无关的高精度同步。因此，多节点高精度空时对准是网络化雷达设备信号级融合的关键，也是需要解决的技术难点之一。(2)网络拓扑设计和自适应优化。根据节点的各种雷达系统，网络化雷达必须发展适当的拓扑结构，以满足雷达数据合并的要求。例如，三站无源TDOA雷达在站位于二维三角形时具有最佳位置效果。对于有源雷达，在检查分布式信号的一致综合时，需要考虑站与目标之间的距离、基线、时空同步等。在这些限制下，开发合理的拓扑非常重要。拓扑优化过程中容易陷入全局优化或局部优化的陷阱。(3)汇集关于各种来源的信息并获取特征。在网络化雷达主动和被动系统中，MIMO、单脉冲和SAR都是典型的。合并不同系统之间的数据很难通过完全调节来表征合并后的目标特征。

2.网络化雷达应用前景展望。包含许多理论，当前的研究主要集中在仿真的算法和理论分析上，还有许多问题需要解决。网络化雷达满足复杂战场环境和现代军事传感器系统化的要求，能够形成一个三维、综合、多层次的综合信息感知系统，反映单个雷达的特点，认识到该系统的优点。关于应用开发，网络路由器具有以下应用前景:(1)系统化。从本质上讲，网络化雷达可以在不同类型的负载下交换拓扑信息。因此，拓扑和信息交互是重要的特征。网络系统建立后，信息交互意味着单个节点可以共享所有网络信息。拓扑可以是中心网络或临时网络、垂直网络或组网络，但需要网络内的数据流。单个节点或较低区域发生故障时，不能影响整个网络系统的性能。网络雷达系统化后，独特的系统仍然是独一无二的。聚合雷达特性形成系统优势。（2）智能化。各系统雷达设备连接后，有必要全局或局部网格优化。整合不同系统、频带和位置的负载信息以及合并多个源数据必然要求优化整个网络的整体性能。通过根据评估功能对不同节点上的资源进行评级来创建拓扑。在机器学习的基础上，对其所有数据进行了识别，并在适当的时候返回单个节点进行传感器信号调制和空中交通控制。网络系统优化的过程是自适应学习和智能进化的过程。此外，网络化雷达情报也与认知无线电的发展相兼容。

网络化雷达通过多站协调和信息整合具有全球性优势，将广泛应用于探测、检测、抗干扰性、成像等领域。这意味着雷达从高性能基地向网络化、系统化、智能化过渡，而且雷达今后可以在无人集群和蜂民等平台上应用。

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