一种可动态重构和升级的有源干扰装置和方法与流程

本发明涉及雷达有源干扰领域，尤其涉及一种可动态重构和升级的有源干扰装置和方法。

背景技术：

1、近年来，随着微电子、数字化、智能化等技术在雷达中的广泛应用，雷达技术取得了很快的发展，认知雷达、数字阵列雷达、软件化雷达、超宽带雷达、sar雷达等技术不断重现。新一代具有认知能力的雷达感知系统将充分利用其对环境感知的能力，使得发射与接收成为一个闭环系统，使其可根据周边环境(杂波、地理环境、干扰等)实时地对工作模式、发射参数、处理过程等进行调整，大大提高了系统各方面的性能。

2、在现有的针对雷达的有源干扰方法中，主要包括压制干扰和欺骗干扰两类。现有的有源干扰系统通过对侦收的辐射源信号的分析，对辐射源进行识别和定位，确定辐射源类型和工作状态，再根据预设干扰策略，选择相应的干扰模式，生成相应干扰波形并调用相应的射频资源对目标辐射源进行干扰。随着雷达体制的智能化和多功能化发展，雷达系统将采用随机相位编码脉冲、脉冲多普勒、脉内调频、固定频率与步进频率交替等波形以及上述波形的混合形式，在面对多体制复合的雷达信号时，现有的有源干扰方法难以生成一种有效的干扰信号对其进行可靠干扰。

3、具体来说，传统的电子干扰装置，其干扰频段和干扰样式是预先设置的，特别是对于压制干扰，其干扰频段和样式有限，通过人工选择或侦察引导来设定。对于欺骗式干扰或者灵巧式干扰，可通过对接收的雷达波形进行灵活调整，来实现具有相参增益的干扰，但其具体的干扰样式也是预先设置的。面对复杂、快速变化的雷达环境，传统的干扰装置将无法实现随雷达电磁环境变化的最优自适应干扰。

4、认知电子战技术通过闭环的学习行为，使得系统具有环境认知的能力，有利于对抗方掌握未来电子战的主动权，是一种具有巨大发展潜力和广阔应用前景的重要电磁频谱对抗新技术。认知电子战为应对雷达体制的快速发展和电磁环境的日益复杂化，实现快速迭代的有源干扰能力升级，提供了一种有效途径。但从目前的有源干扰装置的硬件架构来看，其仍采用面向传统有源干扰方法的超外差结构或宽开接收结构，没有针对认知电子战的技术路线进行设计，导致现有结构很难以适应认知电子战的实现需求。因此，需要发展一种能够跟随威胁目标而快速升级迭代的、动态可重构的有源干扰装置。

技术实现思路

1、针对现有的有源干扰系统难以根据干扰效果和电磁环境感知结果对干扰策略进行动态调整，同时很难以适应认知电子战的实现需求的问题，本发明实施例第一方面公开了一种可动态重构和升级的有源干扰装置，包括：射频层、波形层、参数层、评估决策层和计算层；射频层和波形层之间通过射频电缆和总线进行连接，波形层和参数层、参数层和评估决策层、评估决策层和计算层之间均通过总线进行连接。每个层中只负责处理本层级的业务。

2、射频层包括天线模块和数字阵列模块。天线模块用于接收数字阵列模块输出的射频信号，并将其发射到自由空间中；数字阵列模块包括若干个同一类别或不同类别的t/r组件。同一类别的t/r组件采用相同的外形尺寸和电气接口。数字阵列模块用于实现对天线模块输入的射频信号进行低噪声放大、滤波、下变频、模数转换等操作，并将模数转换后得到的数字信号输出至数字波束形成模块，同时也接收数字波束形成模块输出的信号，对其进行数模转换、上变频、滤波和功率放大等操作，再将功率放大后的信号输出至天线模块。数字阵列模块均采用统一的外形尺寸和电气接口。

3、波形层包括数字波束形成模块、经典干扰源和升级干扰源。数字波束形成模块接收数字阵列模块的输出信号，利用接收信号构成接收信号向量，对接收信号向量进行接收波束形成操作，得到输出信号，将该输出信号发送至辐射源参数测量模块；所述的接收波束形成操作，包括幅度和相位加权。波形层中的数字波束形成模块对射频层的数字阵列模块的接口数量，多于系统中实际安装的数字阵列模块的数量。

4、经典干扰源用于产生干扰效果经过实际验证的经典干扰波形。升级干扰源用于面向新的威胁目标产生新体制干扰波形。

5、经典干扰源用于根据干扰参数生成模块输出的干扰参数信息，生成干扰波形；经典干扰源包括干扰信号发射器和调制器。经典干扰源对干扰参数生成模块输出的干扰参数信息与其干扰模式映射表中的干扰参数信息进行比对，若干扰参数生成模块输出的干扰参数信息中含有干扰模式映射表中未定义的干扰参数信息，则将该未定义的干扰参数信息发生至升级干扰源，升级干扰源根据接收的干扰参数信息生成基础干扰波形并对其进行调制后，发送至数字波形形成模块，若干扰参数生成模块输出的干扰参数信息已包含在干扰模式映射表中，则经典干扰源根据干扰模式映射表中对应的干扰参数信息，利用其干扰信号发射器和调制器，生成干扰波形。

6、干扰信号发生器包括噪声干扰源发生器、应答式干扰源发生器和转发式干扰源发生器。噪声干扰源发生器和应答式干扰源发生器采用数字频率合成(dds)方法实现，转发式干扰源发生器采用数字射频存储转发(drfm)方法实现。干扰信号发生器根据干扰模式映射表的干扰参数信息中的干扰信号参数信息，生成基础干扰波形。调制器根据干扰模式映射表的干扰参数信息中的干扰样式信息，对干扰信号发射器输出的基础干扰波形进行调制，得到最终的干扰波形并将其输出至数字波形成模块。数字波束形成模块利用接收的干扰波形形成波形向量，对波形向量进行发射波束成形操作，得到输出信号，将该输出信号发送至数字阵列模块。所述的发射波束成形操作，包括信号校正、幅度和相位加权操作。数字波束形成模块对波形向量进行发射和接收波束形成操作的参数，根据辐射源参数测量模块获得的目标角度和运动参数信息确定。

7、升级干扰源根据需要采用任意波形发射器或/和射频存储转发器实现基础干扰波形的生成，利用调制器实现对基础干扰波形的调制，从而得到干扰波形，将产生的干扰波形输出至数字波形成模块。升级干扰源利用信号波形的时域、频域、码域、空域、多普勒域、变换域等参数，产生基础干扰波形，其能够控制的用于产生基础干扰波形和对基础干扰波形进行调制的信号波形参数，多于升级干扰源的能够控制的信号波形参数。所述的变换域，是指由完备正交函数集合所构成的信号空间域，包括沃尔什函数、椭圆球面波函数、小波函数、勒让德函数等。当升级干扰源产生的基础干扰波形和其对应的干扰参数信息的干扰效果得到实际验证后，将该基础干扰波形和其对应的干扰参数信息发送至经典干扰源的干扰模式映射表中进行保存，从而完成对干扰模式映射表的更新。

8、参数层包括辐射源参数测量模块、干扰参数生成模块和更新调制维度参数模块。

9、所述的辐射源参数测量模块用于对其所接收的数字波束形成模块的输出信号进行处理，获得目标信号的时域、频域、空域、极化域的参数信息和目标运动参数信息，根据所获得目标参数信息对目标进行分选和识别，得到目标识别结果信息，将目标参数信息发送至目标状态与行为识别模块。所述的目标参数信息包括目标信号参数信息、目标运动参数信息、目标识别结果信息。所述的目标信号参数信息包括目标信号的时域、频域、空域、极化域的参数信息。

10、所述的干扰参数生成模块用于接收干扰策略生成模块生成的干扰策略信息，判断其接收的干扰策略信息是否已被包含在干扰参数生成模块的已有的干扰策略信息库中，若已被包含在干扰参数生成模块的已有的干扰策略信息库中，则根据干扰策略信息生成相应的干扰参数信息，将生成的干扰参数信息发送经典干扰源，若其接收的干扰策略信息未被包含在干扰参数生成模块的已有的干扰策略信息库中，则将接收的干扰策略信息发送至更新调制维度参数模块。干扰参数生成模块中的干扰策略信息库根据干扰规则库模块的更新情况进行实时更新，同时将干扰效果经过实际验证的更新调制维度参数模块设计的干扰波形的相关参数加入到其干扰策略信息库中，以实现干扰策略信息库的实时更新。

11、所述更新调制维度参数模块根据接收的干扰策略信息，以干扰效果最优化为目标，采用优化方法设计干扰波形，得到干扰波形的相关参数，将该干扰波形的相关参数作为干扰参数信息，将该干扰参数信息发送至经典干扰源。

12、所述更新调制维度参数模块以干扰效果最优化为目标，采用优化方法设计干扰波形，可以是采用强化学习方法设计干扰波形。

13、评估决策层包括目标状态与行为识别模块、干扰策略生成模块、动态威胁库模块、干扰规则库模块、目标威胁和干扰效果实时评估模块和新质干扰规则模块。

14、目标状态与行为识别模块用于接收辐射源参数测量模块所发送的目标参数信息，并对目标参数信息采用分类方法，获得目标状态信息和目标行为信息，将获得的目标状态信息和目标行为信息发送至目标威胁和干扰效果实时综合评估模块和动态威胁库模块。目标状态信息是指目标的工作状态信息，包括搜索状态、跟踪状态、识别状态、校准状态和数据链状态等。目标行为是指目标在工作过程中因内部工作需要或外界电磁环境影响而发生的目标状态变化信息。

15、所述的目标状态与行为识别模块采用分类方法获得目标状态信息和目标行为信息，分类方法包括模式分类方法和智能聚类方法等。

16、所述的动态威胁库模块，用于存储目标状态与行为识别模块获得的目标状态信息、目标行为信息和目标行为特征信息的历史数据，并对实时接收的目标状态信息、目标行为信息和目标行为特征信息进行判断，若该实时接收的目标状态信息、目标行为信息和目标行为特征信息未存在于历史数据中，则将该实时接收的目标状态信息、目标行为信息和和目标行为特征信息进行存储，完成对动态威胁库模块的更新。

17、所述的目标威胁和干扰效果实时综合评估模块，利用所接收到的目标状态信息和目标行为信息，对目标威胁度和干扰效果进行实时评估，分别得到目标威胁等级评估结果和干扰效果评估结果；根据目标行为信息和干扰效果评估结果，得到目标行为特征信息，并对得到的目标行为特征信息、目标威胁等级评估结果和干扰效果评估结果进行保存；目标威胁和干扰效果实时综合评估模块对其接收的目标行为特征信息、目标威胁等级评估结果和干扰效果评估结果与其数据库中保存的历史数据之间的新颖度进行评估，若其新颖度大于某一阈值，则将其接收的目标行为特征信息、目标威胁等级评估结果和干扰效果评估结果发送至新质干扰规则模块、动态威胁库模块和干扰规则库模块，并将该目标行为特征信息、目标威胁等级评估结果和干扰效果评估结果作为历史数据保存在其数据库中，以实现对其数据库的更新，否则，将该目标行为特征信息、目标威胁等级评估结果和干扰效果评估结果发送至干扰策略生成模块、动态威胁库模块和干扰规则库模块。

18、所述的目标威胁和干扰效果实时综合评估模块，对目标威胁度和干扰效果进行实时评估，分别得到目标威胁等级评估结果和干扰效果评估结果，采用人工神经网络来实现。

19、所述的目标威胁和干扰效果实时综合评估模块，根据目标行为信息和干扰效果评估结果，得到目标行为特征信息，采用分类方法或人工神经网络来实现。

20、所述干扰策略生成模块采用人工神经网络来实现，根据所收到的目标行为特征信息、目标威胁等级评估结果和干扰效果评估结果，采用机器学习方法，生成相应的干扰策略信息，并将该干扰策略信息发送至干扰参数生成模块和干扰规则库模块。

21、所述干扰策略生成模块，在对干扰规则库模块和动态威胁库模块完成更新后，利用干扰规则库模块、动态威胁库模块和目标威胁和干扰效果实时综合评估模块中的数据作为训练数据，对干扰策略生成模块的人工神经网络模块进行训练，实现对干扰策略生成模块的更新。

22、所述的干扰规则库模块，用于存储已经得到有效应用的干扰策略，并对其实时接收的干扰策略进行判别，若该干扰策略不存在于干扰规则库模块，则在后续有源干扰的持续时间中，根据其从目标威胁和干扰效果实时综合评估模块接收的干扰效果评估结果，对该干扰策略的干扰效果评估结果进行判别，若其干扰效果评估结果优于某一阈值，则将该干扰策略和对应的目标行为特征信息、目标威胁等级评估结果和干扰效果评估结果存储在干扰规则库模块。

23、新质干扰规则模块根据所收到的目标行为特征信息、目标威胁等级评估结果和干扰效果评估结果，确定相应的干扰策略生成规则，并利用该干扰策略生成规则生成相应的干扰策略信息，将干扰策略信息发送至干扰参数生成模块和干扰规则库模块。

24、新质干扰规则模块根据所获取的目标行为特征信息、目标威胁等级评估结果和干扰效果评估结果，从干扰规则库模块中获取干扰策略数据，将所获取的上述数据作为训练数据集，重新构建并训练人工神经网络模型，将训练完成的人工神经网络模型作为干扰策略生成规则，将所收到的目标行为特征信息、目标威胁等级评估结果和干扰效果评估结果输入到干扰策略生成规则中，生成相应的干扰策略信息。

25、新质干扰规则模块的实现方式，包括概率图模型、知识图谱模型、强化学习模型。新质干扰规则模块具备对干扰策略生成规则的动态更新能力。

26、计算层包括资源监控和分配模块、计算资源模块。资源监控和分配模块用于接收评估决策层中的各个模块的计算请求，并根据计算请求为计算资源模块分配和下发相应的计算任务，在计算资源模块完成计算任务得到计算结果后，接收并整合相应的计算结果，发送给提出计算请求的接收评估决策层中的各个模块；资源监控和分配模块还对所有计算资源进行状态监控。

27、本发明实施例第二方面公开了一种可动态重构和升级的有源干扰方法，利用静态模块和动态迭代升级模块来实现，静态模块是保持不变的模块，动态迭代升级模块是随目标变化而进行实时更新的模块；

28、利用静态模块对目标信号进行分析，得到目标信息，若静态模块的数据库未保存有该目标信息，则将该目标信息存入静态模块的数据库中，并将该目标信息交由动态迭代升级模块进行处理；利用动态迭代升级模块对其收到的目标信息进行相应处理后，生成与该目标信息对应的干扰方案，利用该干扰方案实施有源干扰；利用静态模块对动态迭代升级模块生成的干扰方案进行干扰效果评估，得到该干扰方案的干扰效果评估结果，如果该干扰效果评估结果优于设定阈值，则将该干扰方案信息保存入静态模块的数据库中；

29、如果静态模块对目标信号进行分析所得到的目标信息在静态模块的数据库中已经存在，则由静态模块对该目标信息进行处理，生成与该目标信息对应的干扰方案，利用该干扰方案实施有源干扰。

30、动态迭代升级模块包括升级干扰源、更新调制维度参数模块、新质干扰规则模块，静态模块包括了本装置中的其他模块。新质干扰规则模块和干扰策略生成模块用于生成干扰方案。静态模块包括干扰策略生成模块、经典干扰源、干扰参数生成模块、目标状态与行为识别模块、目标威胁和干扰效果实时综合评估模块。目标威胁和干扰效果实时综合评估模块用于对动态迭代升级模块生成的干扰方案进行干扰效果评估。静态模块中的目标状态与行为识别模块用于对目标信号进行分析，得到目标信息。静态模块中的数据库，包括经典干扰源的干扰模式映射表、干扰参数生成模块的干扰策略信息库、目标威胁和干扰效果实时综合评估模块的数据库。

31、作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述的有源干扰方法通过本发明实施例第一方面公开的可动态重构和升级的有源干扰装置实现。

32、本发明的有益效果为：

33、1、本发明可在不改变系统硬件结构的情况下，通过对软件进行升级，实现有源干扰能力的升级，具有能动态升级的能力，降低了系统实现成本；

34、2、在面对新的威胁目标的情况下，本系统能够实时动态生成相应的干扰信号，并根据威胁目标变化和干扰效果对干扰方案和干扰生成规则进行实时调整，具有动态迭代的能力，保证了干扰效果的实时性和有效性。