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4.2.2 技术措施

(1)根据雷达和诱饵天线方向图不同,反辐射无人机或机载无源测向定位支援系统可以采用长时间侦收方式,测量二者的功率变化,波束宽、起伏小的一般是诱饵,波束窄、起伏大的一般是主雷达。

(2)根据雷达和诱饵波束扫描方式不同,反辐射无人机或机载无源测向定位支援系统可以采用搜索方式,测量其辐射信号稳定性及变化情况,在空间不作扫描的一般是诱饵。

(3)根据雷达和诱饵功率不同,PRS可以采用跟踪大信号方式,具体可以参见第7章内容。

(4)根据雷达和诱饵信号特征不同,可以采用脉冲顶部采样技术,跟踪其中脉宽符合的信号,以及进行细微特征鉴别,从而区别不同发射机的特征。

(5)根据雷达和诱饵到达导引头口径面处的时间可能存在差异,采用脉冲前沿/后沿跟踪技术或者时间选择技术来分辨雷达和诱饵,具体可以参见第7章相关内容。

(6)根据雷达和诱饵空间位置不同,可以采用多种措施来分辨雷达与诱饵:机载无源测向定位支援系统采用时差跟踪器测时差定位;PRS采用高精度测向、高角度分辨技术;利用多普勒反推(高精度测速、测频),当判断为有诱饵信号后,可采用脉冲前沿跟踪和时间选择技术,滤除诱饵信号。

(7)根据雷达和诱饵的RCS或红外特征不同,可以采用复合制导方式。

下面对目前比较几种常见的抗有源诱偏的方法进行重点介绍。

1.角度波门技术

角度波门技术是反辐射被动导引头最常用的一种抗干扰措施,虽然它不能提高导引头的角度分辨力(它是由天线尺寸、工作波长等决定的),但是对于导引头的正常角度跟踪是必不可少的。

在导弹发射后,由于目标位置引导误差、发射角误差和弹道误差因素,导弹的轴线方向可能偏离目标方向,因此PRS和主动制导雷达一样,有一个搜索目标的阶段,称为搜索段。一般被PRS的导引精度低于主动制导雷达的导引精度,搜索角要比主动制导大一些,为± 20°~±40°。当导引头跟踪上目标以后,被动导引系统不希望过多的干扰信号进入系统,加重系统信号选择和处理部件的负担和影响系统的跟踪精度,因此又要求一个较小的跟踪角。但是跟踪角也不是越小越好,过小的跟踪角可能容易导致目标频繁丢失。

在宽带被动导引头中,一般采用宽波束覆盖法来实现较宽的搜索范围,但如果也在此角度范围内实现角度跟踪,则无法选择、鉴别和跟踪单一目标,失去了在空域上选择目标的能力,因此必须进行角度选择,使得跟踪角Δ θ R 较小。

在采用宽波束覆盖的条件下,一种角度选择技术是利用和差波束振幅信号,经放大比较等一系列处理后,实现波束渐变与压缩,这种处理方法的示意图如图4.7所示。

图4.7 角度选择功能实现示意图

高频部件形成的和差信号(∑/ Δ )经等增益放大和检波放大(或直检放大),再将Δ路经可变增益放大( K 放大),与∑信号进行比较。当∑ > K Δ 时即为主瓣区,使波门产生器产生主瓣区波门,选通峰值检波器进行误差信号的峰值检波,然后送往直放电路,产生足够的输出送至跟踪机构;而当∑< K Δ 时,信号被截止,这样就实现了跟踪角的选择。这时的Δ θ R

也就是说只要选择相应的 K 值,就确定了所要求的跟踪角。当 K =1时,Δ θ R θ R 0 ,当 K >1时就实现了跟踪角的压缩。用上述方法可以实现角度压缩,选择角度为跟踪角,那么搜索角又如何实现呢?由式(4-1)可以看出,只要连续地改变 K 值,也就连续地改变了Δ θ R ,实现这种变化的一个方法是在差支路中加上一个门限,其门限电压用一个锯齿波电压控制,这样就比拟了 K 值的连续变化,实现了角度搜索。

2.数据积累抗有源诱偏方法

多篇文献 [2][3][9] [11] 均指出,快速AGC跟踪系统中,导引头对多个数据积累取均值后不再跟踪两源的功率重心,而是跟踪功率大的那个源。

数据积累方法属于数据处理方法,对于系统改造的要求不高,实用价值较大。资料[3]对其进行了深入研究。

1)数据积累后PRS输出角度值变化规律

在双点源作用下PRS的实际偏转角度 θ (以PRS转动前它的电轴方向为起始点)为

式中,

对多个数据积累平滑后的数学期望值由式(4-3)确定:

经过一系列推导,可以得到:

式中, θ max 是PRS无模糊测角范围的最大值。此外:

式(4-4)就是考虑PRS的测向特性的影响、PRS接收到两点源辐射的信号存在相位差情况下,对多个数据进行积累取均值后,PRS实际指向角度数学期望值的解析表达式。

2)分辨出大功率辐射源的条件

由(4-4)式可以确定:在两个干扰源偏离PRS电轴方向不大的情况下,当两点源的张角Δ θ 、发射信号振幅比 β 一定的情况下,为了使PRS进行数据积累取均值的期望值就是功率大的那个源的角度,PRS无模糊测角范围的最大值 θ max (不失一般性假定 β <1)应满足下式:

除了 θ max 必须满足上述条件外,另外一个必要条件是数据积累的点数。在Δ θ β 一定情况下,为使数据积累取得的均值 θ 在区间[ θ -Δ, θ +Δ] 内具有一定的置信度1- α ,积累点数 n 应该满足:

式中, N (0,1)的 分位数,因此可以解得: RIcpr255ZnL1gwi1rQ8i3UtuLR1XIUmXn+Iemzd+AMzNL2JNypczG6ous9Ho+QFB

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