电子侦察信号处理流程及常用算法

引言

在现代电子战与信号情报（SIGINT）领域，电子侦察系统扮演着"电磁耳目"的关键角色。其核心任务是从复杂密集的电磁环境中，实时截获、分析、识别并定位敌方雷达等辐射源，进而生成战术情报与威胁告警，为电子对抗、战场态势感知及战略决策提供支持。本文旨在系统梳理并详细介绍电子侦察信号处理的标准流程及其核心环节的常用算法研究现状，特别是雷达信号分选这一关键技术。

一、完整处理流程概述

电子侦察信号处理是一个多层级、递进式的复杂过程。从天线接收电磁波开始，到最终生成可行动的战术情报，整个流程可以概括为以下关键步骤，其数据载体与处理目标如下图所示：
分选关键算法群
序列搜索法

（直接/曲线拟合）
直方图法

（统计/CDIF/SDIF）
自相关函数法
PRI变换法
基于深度学习的

分选方法
天线接收与波束形成

（空间电磁波）
接收机前端处理

（模拟RF/IF信号）
信号检测与数字化

（数字中频/基带信号）
脉冲参数测量

（生成PDW）
预处理

（PDW流过滤/粗分选）
雷达信号分选

（核心枢纽）
参数估计

（高精度测量与分析）
雷达识别/威胁评估

（与数据库匹配）
态势生成与情报分发

（最终产品）

流程核心特点：

流程化与层级化：处理过程分阶段、层级递进，后一阶段严重依赖前一阶段的结果。
PDW是核心载体：脉冲描述字是贯穿从测量到分选的核心数据单元。
分选是枢纽：雷达信号分选是处理链中的核心环节，解决了"哪些脉冲属于同一个雷达"的根本问题。
闭环应用：最终情报用于驱动告警、干扰、规避、指挥决策等行动，形成一个完整的作战闭环。

下文将对每个环节进行详细阐述。

二、各环节详解与算法现状

1. 天线接收与波束形成

功能：天线阵列接收来自空间不同方向的电磁波（包含目标雷达信号、干扰、噪声及其他通信信号等）。
关键技术 ：
- 波束形成 ：通过调整各天线单元信号的相位和幅度，在特定方向上形成高增益接收波束（提高信噪比和角度分辨率）或覆盖特定空域的宽波束（用于搜索）。数字波束形成（DBF） 是现代系统的核心。
- 测向：利用天线阵列或专门技术（如比幅法、干涉仪法）初步估计信号的到达方向（DOA），为后续处理提供初始角度信息。

2. 接收机前端

功能：对接收到的微弱射频信号进行初步调理，为后续数字化做好准备。
关键步骤 ：
- 滤波：通过预选滤波器滤除带外干扰和噪声。
- 放大：使用低噪声放大器（LNA）对信号进行初步放大，提高信噪比。
- 下变频：将高频射频（RF）信号转换到较低的中频（IF）或基带，便于处理。
- 增益控制：采用自动增益控制（AGC）确保信号幅度在动态范围内，避免饱和。

3. 信号检测与数字化

功能：识别有效脉冲并将其转换为数字信号。
关键步骤与算法 ：
- 包络检测：提取中频信号的幅度包络。
- 门限检测 ：设置检测门限，当包络超过门限并持续一定时间，判定为有效脉冲。这是经典的能量检测方法。
- 时间标记：精确记录脉冲前沿超过门限的时刻，作为到达时间（TOA）。TOA精度至关重要（常达纳秒级）。
- 模数转换（ADC）：对信号进行高速采样与量化，转换为数字信号，供数字信号处理器（DSP）处理。

4. 脉冲参数测量（生成PDW）

功能：对每个检测到的脉冲进行关键参数测量，并打包成脉冲描述字（PDW），作为后续所有处理的基础。
测量参数与常用方法 ：
- 到达时间（TOA）：基于时间标记。
- 载波频率（RF） ：使用快速傅里叶变换（FFT）、信道化接收机、瞬时测频（IFM）等技术。
- 脉冲宽度（PW）：测量包络超过/低于门限的时间间隔。
- 到达方向（DOA） ：利用DBF或高精度算法（如 MUSIC, ESPRIT）获得精确角度。
- 脉冲幅度（PA）：测量峰值或平均功率。
- 脉内特征：初步分析脉内调制类型（如LFM、BPSK/QPSK）。
输出：脉冲描述字（PDW），即包含上述参数的数据结构。每个脉冲对应一个PDW。

5. 预处理

功能：对PDW流进行初步筛选和整理，减轻后续精细分选的负担。
关键操作 ：
- PDW过滤：根据任务需求滤除不关心的信号（如已知友方雷达）。
- 参数修正：根据系统校准数据修正DOA、PA等参数。
- 脉冲去交错（粗分选） ：利用稳定参数（RF, PW, DOA）的相似性进行聚类，将PDW初步分到不同的"参数盒"中。这是分选的雏形，可大幅减少后续处理的PDW数量。

6. 雷达信号分选

目标：将密集交错、来自不同雷达的PDW流，分离成属于同一部雷达的、按TOA顺序排列的脉冲列。
依据：主要利用PDW中的稳定参数（RF, PW, DOA）以及TOA序列蕴含的PRI（脉冲重复间隔）规律。
关键算法与技术（研究热点） ：
1. 主分选 ：基于稳定参数（RF, PW, DOA）及其容差进行聚类，深化预处理的结果。
2. PRI分选 ：从脉冲组中利用TOA序列找出PRI规律。这是最复杂的一步，常用方法包括：
  - 序列搜索法 ：在估计出候选PRI后，从TOA序列中直接提取符合该PRI的脉冲。
    - 直接序列搜索法：查找DTOA等于目标PRI的脉冲，实现简单但对脉冲丢失和抖动敏感。
    - 曲线拟合搜索法：通过迭代最小二乘（LMS）拟合预测TOA，动态加入容差范围内的脉冲，精度更高但计算量更大。
  - 直方图法 ：通过统计TOA差值（DTOA）的直方图来估计PRI。
    - 统计直方图法：计算所有脉冲对的DTOA并统计频次，简单但运算量大，易受谐波和脉冲丢失干扰。
    - 累积差值直方图法（CDIF）：逐级计算并累积差值直方图，结合门限检测与序列搜索，有效降低了运算复杂度，但对重频抖动信号适应性较差。
    - 序列差值直方图法（SDIF）：CDIF的改进，无需累积，逐阶处理差值，分选效率更高。
  - 自相关函数法：计算脉冲序列的自相关函数，在时延等于PRI整数倍处会出现峰值。是许多后续算法（如直方图法、PRI变换法）的基础。
  - PRI变换法 ：将TOA序列变换到PRI域，能有效抑制子谐波，对复杂PRI（抖动、参差、滑变）有较好的处理能力。后续衍生出修正PRI变换法以进一步提升性能。
  - 基于深度学习的分选方法：近年来兴起的研究方向。例如，利用LSTM等时序网络学习TOA序列的深层特征，直接映射脉冲到辐射源标签。这种方法能挖掘复杂调制模式的特征，分选准确率高，但需要大量标注数据训练，实时性目前通常较差。
输出：多个分离的脉冲列（Pulse Train），每个对应一部雷达（或一种工作模式），并附带初步参数集（平均RF、PW、DOA、估计的PRI类型等）。

7. 参数估计

目标：对分选后得到的纯净脉冲列进行深度分析，精确测量雷达信号的关键技术参数。
输入：分选输出的单一雷达脉冲列（PDW序列）。
方法与估计参数 ：
- 统计分析：对RF、PW、PA等绘制直方图，计算统计特性，识别捷变模式。
- TOA序列深度分析 ：精确计算PRI及其变化规律（固定、抖动、参差、滑变），识别PRI调制类型。常用最小二乘拟合、自相关分析、傅里叶分析等方法。
- 脉内分析 ：对脉冲的I/Q数据进行详细分析。
  - 调制识别：识别CW、LFM、NLFM、BPSK、QPSK、FSK等类型。
  - 参数测量：精确测量带宽、调频斜率、码元宽度等。
  - 常用算法 ：时频分析（STFT, WVD, SPWVD） 、瞬时频率/相位分析 、循环平稳分析 、匹配滤波等。
- 扫描分析：利用PA序列分析雷达天线扫描方式（圆周、扇形）、周期和波束宽度。

8. 雷达识别/指纹识别

目标：确定雷达的型号、平台、功能及威胁等级。
依据：将精确估计得到的参数集与雷达参数数据库（RPL） 进行匹配比对。
过程：
1. 参数匹配：比较测量的RF、PW、PRI类型与值、调制参数、扫描特性等与库中记录。
2. 指纹分析：分析参数的细微特征（如PRI抖动的特定模式、脉内调制的微小非线性），这些"指纹"可能唯一标识特定的雷达个体。
3. 行为分析：结合雷达的工作模式（搜索、跟踪、制导）及其变化进行综合判断。
输出：雷达型号、搭载平台、功能、威胁等级及置信度。

9. 态势生成与情报分发

功能：将侦察信息转化为战场认知和可行动的情报。
关键过程 ：
- 数据融合 ：融合多个侦察平台的信息，通过三角定位等获得更准确的目标位置和轨迹。
- 态势感知：在电子战态势图上综合显示所有已识别雷达的位置、类型、威胁等级和活动状态。
- 威胁评估：综合雷达类型、平台、行为、距离、指向等因素，评估实时威胁程度。
- 情报生成：形成详细的电子情报（ELINT）报告。
分发与应用 ：
- 将雷达告警信息实时分发给作战单元（如飞行员）。
- 将精确参数（频率、PRI、DOA）提供给电子攻击系统（干扰机），用于引导干扰。
- 将情报报告上传至指挥中心，用于战略战术决策和数据库更新。

三、总结与展望

电子侦察信号处理是一条从物理信号到战术情报的完整价值链。其中，精确的脉冲参数测量是基石 ，雷达信号分选是承上启下的核心枢纽 ，而参数估计与识别则是产生最终价值的关键 。当前，以PRI分选为代表的传统算法（如CDIF、SDIF、PRI变换）仍广泛应用于工程实践，其核心挑战在于应对复杂PRI调制（抖动、滑变、参差）及高密度脉冲流。

未来的研究趋势呈现两个主要方向：一是对传统算法的持续优化，提升其在复杂电磁环境下的鲁棒性和实时性；二是积极探索人工智能与机器学习（如深度学习、聚类算法）在信号分选、调制识别和指纹识别中的应用，以期实现更智能、更自适应的电子侦察处理能力。这两个方向的结合，将是推动电子侦察技术持续发展的关键动力。