基于截获信号多特征融合跟踪的三星定位系统辐射源认知方法研究

With the development of complex waveforms technique for radar emitter and the application of multi-mode, the difficulty of emitter cognition is increased because of signal variability. Moreover, in Tri-satellite passive location system, spatial resolution is Low, the statistical characteristics of measurement error is uncertain, the time for the target in the detection region is limited and revisit period is long. Therefore, it is difficult to tracking emitter information continuously. In this project, the emitter cognition algorithm is investigated based on multi-feature fused tracking of target location and signal forms, in order to identify, analysis, master the patterns and activity order of emitter, and try to make innovation in improving the continuity, integrity and consistency of emitter cognition. Importing multi-feature of signal to target motion tracking processing, the intercepted signal features from the same emitter to three satellites are fused tracking periodically in time domain and distributed in space domain. The multi-dimensional correlation algorithm is constructed with the joint vector of emitter position and signal features, and is adapted according to the emitter state. The break-continue tracking rules are established applying adaptive blind tracking in the case of observations missing. Discovery the cognitive approach of emitter multi-mode merging so as to lower the redundancy of the target sequences. The results in this project are of great significance for improving the intelligence security level of electronic surveillance system and making strategic decisions.

随着雷达辐射源复杂波形技术的发展和多工作模式的应用，信号的多变性增加了对辐射源认知的难度。而三星无源定位系统空间分辨力较低、量测误差统计特性不确定、目标处于探测区域的时间有限且重访周期较长，难以对辐射源信息连续跟踪。本项目研究基于目标位置和信号形式多特征融合跟踪的辐射源认知方法，识别、分析并掌握辐射源的工作模式和活动规律，力图在提高辐射源认知处理的连续性、完整性和一致性方面有所创新。在目标运动跟踪的基础上，引入多项信号特征，对来源于同一辐射源的三星截获信号特征进行周期式时域融合与分布式空域融合跟踪。构造辐射源位置和信号特征参数联合向量的多维关联算法，并根据辐射源所处状态自适应调整。建立辐射源跟踪续断处理准则，在缺失观测的情况下应用自适应盲跟踪处理，探索将辐射源的多种工作模式归并的认知方法，降低目标序列冗余。项目成果对于提高电子侦察系统情报保障水平、服务战略决策具有十分重要的意义。

三星无源定位系统是重要的电子监察手段，但是空间分辨力较低、量测误差统计特性不确定、目标处于探测区域的时间有限且重访周期较长，难以对辐射源信息连续跟踪，信号的多变性也增加了对辐射源认知的难度。本项目在深入分析系统特性和信号环境的基础上，研究基于目标位置和信号形式多特征融合跟踪的辐射源认知方法，识别、分析并掌握辐射源的工作模式和活动规律，在提高辐射源认知处理的连续性、完整性和一致性方面有所创新。项目成果对于提高电子信息保障水平、服务监管决策具有十分重要的意义。.引入辐射源信号特征参数来辅助目标关联，构造辐射源位置和信号特征参数联合向量的多维关联算法，并根据辐射源所处状态自适应调整。通过信号特征参数的相关性判断能够有效去除位置关联的虚假点迹，增强位置和信号特征参数估计的可靠性，提高了关联正确率。研究了航迹中断后的航迹外推方法和目标再次俘获后的数据关联方法，降低了航迹冗余。编队目标关联处理中，通过编队图形的拓扑结构特征和目标属性特征这两种特征来进行辐射源数据关联。.针对航迹中断情况，建立辐射源跟踪续断处理准则，在缺失观测的情况下应用自适应盲跟踪处理。同时根据电子侦察能够获取辐射源属性信息的特点，将其作为关联条件加入到重访后目标关联中。由于同一艘舰船上会载有多部辐射源，电子侦察系统对每部辐射源都会形成航迹，对同一条舰船形成多条航迹。对此提出了辐射源属性信息判断和Bar-Shalom-Campo算法结合的航迹融合方法，有效降低了目标序列冗余。.提出基于粗糙集和DS证据理论的辐射源认知方法。通过粗边界对脉冲子序列进行划分，确定不同特征参数的基本概率分配函数，建立证据合成规则对信号的特征判别信息进行融合，识别出辐射源的类型。再依据辐射源特征数据库，完成对辐射源型号和平台属性的识别。进一步对辐射源认知方法在不同信噪比、存在虚假脉冲或者脉冲丢失情况下的识别效果进行了仿真分析，结果表明该方法具有较好的适应性和稳健性。