多站协同雷达信号分选算法研究
摘要
雷达信号分选作为电子侦察的重要组成部分，在电子侦察中起着至关重要的作用，
高质量的完成信号分选是实现信号分析与信号识别的基础和前提。随着雷达技术的不断
进步，电磁环境的复杂性逐渐增加，能够正确且高效地对信号进行分选成为电子对抗中
亟待解决的问题。在当前密集、复杂且多变的电子战信号环境中，不同辐射源发射的脉
冲信号经过侦察接收设备前端处理后往往是密集、交迭的脉冲流。随着新体制辐射源的
日渐涌现，复杂多变的信号波形和严重交叠的特征参数使得当前单站信号分选已经无法
完全满足复杂战场环境的分选需求。本文在多站协同侦察的背景下，对传统基于时差的
多站协同分选算法进行改进，并针对编队辐射源目标分选的时差模糊问题提出站址优化
算法。本文研究的主要内容可以分为以下两点：
（1）针对传统基于时差直方图的多站协同分选算法中利用固定组距进行时差统计
时存在的分选虚警、正确率低的问题，本文提出一种时差中心k近邻估计的递归分选算
法。首先将各个辐射源脉冲到达不同侦察站点的时差矢量构成时差矢量集合，根据同一
辐射源脉冲的时差总是分布在其真实时差周围的特点，通过计算时差矢量k近邻的距离
平均值，将k近邻距离均值最小的时差矢量作为初始时差中心，从而实现时差中心的初
步估计。然后基于当前的时差中心按照k近邻距离均值从小到大的顺序对处于距离阈值
内的时差进行合并，同时计算时差矢量的平均值实时更新时差中心。最后对基于当前时
差中心合并的时差簇进行分选，并在时差矢量集合中剔除对应的时差，选取新的时差中
心重复上述步骤进行递归，从而分选出各部辐射源脉冲。针对多站时差分选中由于脉冲
丢失所导致的脉冲漏选问题，本文利用时差矢量降维合并模块加以改善。首先基于本文
所提算法对匹配成功的脉冲产生的完整维度时差矢量进行初步分选。然后将由于脉冲丢
失导致的维度缺失的时差矢量与初步分选出的辐射源对应维度的时差中心进行比较，对
距离阈值内的时差进行合并，以减少漏选脉冲数。
（2）针对协同分选中存在的时差特征模糊问题，本文提出了基于模糊区域最小化
的三站分选站址优化方法。首先对辐射源时差模糊区域满足的数学条件进行推导，同时
对于已知辐射源在双侦察站的时差模糊区域进行建模仿真。然后在双侦察站的基础上利
用三站产生的两个模糊区域的交集进一步缩小时差模糊区域，并基于Chan算法对两个
模糊区域边界的交点进行求解，进而计算出三站时差模糊区域的面积。最后为了降低模
糊区域的面积，提升三站分选时差解模糊性能，分别探究了站点基线长度、时差测量误
哈尔滨工程大学专业学位硕士学位论文
差以及辐射源位置对时差模糊区域面积的影响。利用搜索优化函数实现了目标辐射源的
站址优化即模糊区域面积最小化时的布站位置，在此基础上，根据目标辐射源处于不同
位置时优化站址的分布特点，对重点侦察区域进行站址优化。仿真结果表明，站点基线
长度越长以及时差测量误差越小，三站时差模糊区域面积越小，与传统三角布站和线性
布站方式相比，在站点基线长度以及时差测量误差一定时，基于本文提出的优化站址进
行分选可以有效提升对密集辐射源编队分选的能力。
关键词：多站协同侦察；时差分选；k近邻估计；布站方式优化；
多站协同雷达信号分选算法研究
Abstract
Radarsignalsorting,asanimportantcomponentofelectronicreconnaissance,playsa
crucialrole.Highqualitysignalsortingisthefoundationandprerequisiteforachievingsignal
analysisandrecognition.Withthecontinuousprogressofradartechnology,thecomplexityof
theelectromagneticenvironmentisgradually