雷达告警接收机信号参数估计
现代飞机经常随身携带一个雷达告警接收机（RWR）。的RWR检测雷达的发射和当所述雷达信号在飞机上照射警告飞行员。一个RWR不仅可以检测雷达发射，而且还分析了截获信号和目录什么样的雷达是从传来的信号。此示例示出了如何一个RWR可以估计截获信号的参数。这个例子模拟了一个雷达方案对配备RWR地面监视雷达（发射器）和飞行的飞机（目标）。的RWR截获雷达信号，从所拦截的信号中提取波形参数，并估计发射器的位置。所提取的参数可以由飞机采取对抗措施一起使用。
此示例需要图像处理工具箱™
介绍
一个RWR是一种无源电子战支持系统[1]，其提供及时的信息，有关其RF信号环境万博1manbetx中的导频。的RWR截取的碰撞信号，并且使用信号处理技术来对所拦截的波形特征提取的信息，以及作为发射极的位置。此信息可被用来调用的反制措施，诸如干扰，以避免由雷达检测到。雷达和飞机之间的相互作用在下面的图表中示出。
在这个例子中，我们模拟一个场景，一个地面监视雷达，并与RWR目前的飞机。的RWR检测雷达信号，并提取从截获的信号以下波形参数：
脉冲重复间隔
中心频率
带宽
脉冲持续时间
到达方向
发射器的位置
的RWR链由相控阵天线，一个信道化接收机，包络检测器，和一个信号处理器。截获的信号的频带是由信道化接收机和包络检测器，此后，检测的子带状信号被馈送到信号处理器估计。光束转向朝向该子带状信号的到达方向施加，并且所述波形参数是使用伪Wigner-Ville的结合与变换Hough变换来估计。使用到达和单基线方法的角度，发射极的位置也进行估计。
场景设置
假设基于地面的监视雷达的L频带中操作，并且发送的3线性调频脉冲信号 脉冲重复间隔为15的持续时间 。所发送的线性调频脉冲的带宽为30MHz，并且载波频率为1.8千兆赫。的监视雷达位于原点并且是静止的，并且飞行器在200米/秒（0.6〜马赫）的恒定速度飞行。
定义发射波形参数fs = 4 e9;系统采样频率% (Hz)fc = 1.8 e9;监视雷达工作频率(Hz)T = 3E-6;%啁啾持续时间(s)PRF = 1 /（15E-6）;脉冲重复频率(Hz)BW = 30e6;%啁啾带宽(Hz)C = physconst（“光速”);在空气中的光的％速度（米/秒）％假设监视雷达在原点和静止radarPos = [0; 0; 0];雷达位置(m)radarVel = (0, 0, 0);%雷达速度(m/s)％假定飞机以恒定速度移动rwrPos = [-3000; 1000; 1000]。%飞机位置(m)rwrVel = [200;0;0];％飞机速度（m / s）的％配置对象到模型地面雷达和飞机的相对运动rwrPose = phased.Platform（rwrPos，rwrVel）;radarPose = phased.Platform（radarPos，radarVel）;
雷达的发射天线是8×8均匀的矩形相控阵列，其具有一间隔 其元件之间/ 2。从雷达到飞机的信号传播和被拦截并通过RWR进行分析。为了简单起见，该波形被选定为用100 W的峰值功率的线性调频波形
%使用上述定义的波形参数配置LFM波形wavGen = phased.LinearFMWaveform (“SampleRate”，FS，“脉冲宽度”，T，“SweepBandwidth”BW,脉冲重复频率的脉冲重复频率);配置均匀矩形阵列antennaTx = phased.URA (“ElementSpacing”，repmat（（C / FC）/ 2，1，2），“大小”，[8,8]）;％配置对象用于发射和传播的雷达信号tx = phased.Transmitter (“获得”5,'峰值功率'，100）;散热器= phased.Radiator（'传感器'antennaTx,“OperatingFrequency”，FC）;envIn = phased.FreeSpace（“TwoWayPropagation”假的,“SampleRate”，FS，“OperatingFrequency”，FC）;
地面监视雷达不知道目标的方向，因此，它需要扫描整个空间来寻找飞机。一般来说，雷达在向下一个方向移动之前，会在每个方向发射一系列脉冲。因此，在不失一般性的情况下，这个例子假设雷达是向零度方位角和仰角发射。下图显示了到达飞机的4脉冲序列的时间频率表示。注意，虽然脉冲序列到达一个特定的延迟，但是第一个脉冲到达的时间延迟与RWR无关，因为它没有知识传输时间，必须不断地监视它的环境
％发送的脉冲串numPulses = 4;txPulseTrain = helperRWR（“simulateTransmission”,wavGen numPulses rwrPos,...radarPos, rwrVel, radarVel, rwrPose, radarPose, tx，散热器，envIn,fs,fc,PRF);观察到达读写器的信号pspectrum (txPulseTrain fs,的谱图,“FrequencyLimits”[1.7e9 1.9e9]“漏”，0.65）标题（“发射的脉冲串谱图”);CAXIS（[ - 110 -90]）;
的RWR配备有10×10均匀的矩形阵列的间距 其元件之间/ 2。它工作在整个L波段，具有2GHz的中心频率。的RWR收听环境，并连续地将所收集的数据到处理链。
配置接收天线浸= phased.IsotropicAntennaElement（“BackBaffled”,真正的);antennaRx = phased.URA (“ElementSpacing”repmat ((c / 2 e9) / 2, 1, 2),“大小”，[10,10]，“元素”,下降);建模雷达接收链收集器= phased.Collector ('传感器'antennaRx,“OperatingFrequency”，FC）;RX = phased.ReceiverPreamp（“获得”0,“NoiseMethod”,“噪声功率”,“NoisePower”，2.5E-6，“SeedSource”,“属性”,“种子”，2018）;在接收端收集波[~， tgtAng] =距离角(radarPos,rwrPos);年=收集器(txPulseTrain tgtAng);年= rx(年);
RWR包络检波器
在RWR包络检测器是负责检测任何信号的存在。由于RWR连续接收数据时，接收器链的缓冲液和截断所接收的数据为50个 段。
截断接收到的数据truncTime = 50 e-6;truncInd =圆(truncTime * fs);/年= (1:truncInd,:);
由于RWR不知道发射波形中使用的准确中心频率，所以它首先使用一组滤波器，每个滤波器都调到稍微不同的射频中心频率，将接收到的数据分成子频带。然后在每个波段上应用包络检波器来检查信号是否存在。在本例中，信号被划分为100 MHz带宽的子频带。这种操作的另一个好处是不必对RWR覆盖的整个带宽进行采样，而是可以将每个子带中的信号降采样到100 MHz的采样频率。
定义每个频带的带宽stepFreq = 100 e6;子带和配置dsp.Channelizer的计算％数量numChan = fs / stepFreq;信道器= dsp.Channelizer (“NumFrequencyBands”，numChan，“StopbandAttenuation”，80）;
下面的图显示了过滤器组创建的前四个频带。
的筛选器库中创建的前四个筛选器%信道器freqz（信道化，1：4）标题（“的第一四个滤波器缩放信道化响应”0.2)xlim ([0])
％通过信道选择器将接收到的数据子数据信道器=（YR）;
接收到的数据,subData具有3个维度。第一维表示快速时间，所述第二维度表示子带和所述第三尺寸对应于接收阵列的接收元件。对于在本实施例中使用的RWR的10×10天线配置中，我们有100个接收元件。因为发射功率低，并且接收器噪声较高时，雷达信号从噪声区分。因此，接收到的功率跨越这些元素求和以提高信号对鼻比（SNR），并得到每个子带中的功率的更好的估计。具有最大功率的频带是由雷达中使用的一个。
重新排列子数据，只合并天线阵列通道incohsubData = pulsint(排列(subData [1、3、2),“非相干”);incohsubData =挤压（incohsubData）;小区功率分配subbandPow = pow2db（有效值（incohsubData，1）^ 2。）30;情节（subbandPow）;包含(“带指数”);ylabel (“权力(dBm)”);
找到功率最大的子带[〜，detInd] = MAX（subbandPow）;
RWR信号处理器
虽然在所选择的频带中的功率被较高相比，相邻频带中，频带内的SNR仍然很低，如图中下图。
子数据=（子数据（：，detInd，:)）;子数据=挤压（子数据）;将数据调整为二维矩阵％可视化检测到的子带数据情节(mag2db (abs (sum (subData, 2))) + 30) ylabel (“权力(dBm)”）标题（“从100个组合不连贯的信道中检测到子带”)
%表示检测到的子带的起始频率%的信号detfBand = FS *（detInd-1）/（FS / stepFreq）;将采样频率更新为小数频率fs = stepFreq;
的subData现在是一个二维矩阵。第一个维度表示快速时间样本，第二个维度是100个接收天线通道的数据。计算检测子带的起始频率，得到检测信号的载波频率。
RWR的下一步是找到无线电波到达的方向。该到达角信息将用于引导接收天线波束朝向发射器的方向，并使用单一基线方法在地面上定位发射器。RWR使用二维音乐估计器来估计到达的方向。利用相移波束形成器进行波束转向，实现信号的最大信噪比，从而帮助提取波形参数。
假设地平面是平的，平行于坐标系的xy平面。这样，RWR可以使用来自飞机高度计读数的高度信息以及到达的方向来三角定位发射器的位置。
配置音乐估计器，以查找到达的方向%的信号doa = phased.MUSICEstimator2D (“OperatingFrequency”，FC，'PropagationSpeed'，C，...“SensorArray”，antennaRx，'DOAOutputPort',真的,“AzimuthScanAngles”-50:.5:50,...'ElevationScanAngles'-50:.5:50,“NumSignalsSource”,“属性”,'NumSignals'，1）;[mSpec，DOA] = doaEst（子数据）;plotSpectrum（doaEst，'标题',“2-d MUSIC空间谱顶视图”);视图（0,90）;轴（[ - 30 0 -30 0]）;
图中清楚地显示了发射器的位置。
配置波束形成器对象，以在组合波束之前引导波束%的渠道波束形成器= phased.PhaseShiftBeamformer（“SensorArray”，antennaRx，...“OperatingFrequency”，FC，“DirectionSource”,“输入端口”);％应用波束成形，和可视化的光束转向辐射%的模式mBeamf =波束形成器（子数据，DOA）;％查找发射器的位置altimeterElev = rwrPos (3);d = abs (altimeterElev /信德(doa (2)));
应用波束转向后，天线在信号到达的方位角和仰角上获得最大增益。这进一步提高了截获信号的信噪比。接下来，使用一种称为伪威格纳-维尔变换的时频分析技术，结合[2]中描述的霍夫变换，在信号处理器中提取信号参数。
首先，推导使用维格纳变换截获的信号的时间频率表示。
％计算伪维格纳变换[tpwv，T，F] = helperRWR（'pWignerVille'mBeamf, fs);％绘制伪维格纳变换于imagesc（F * 1E6，T * 1E6，pow2db（ABS（tpwv./max（tpwv（:)））））;包含('频率（MHz）');ylabel (“时间(\亩)”);-50年caxis ([0]);clb = colorbar;clb.Label。字符串=“归一化功率(dB)”;标题(“伪能量变换”)
使用人眼，即使产生的时频表示是有噪声的，也不难将信号从背景中分离出来。每个脉冲在时频平面上表现为一条直线。因此，利用时频线的起始点和结束点，我们可以得到脉冲的宽度和带宽。同样，不同脉冲之间的时间间隔给出了脉冲重复间隔。
为了在不依赖人眼的情况下自动做到这一点，我们使用霍夫变换来从图像中识别这些线条。霍夫变换在有噪声的情况下仍能很好地工作，是对时频信号分析方法的一种改进。
为了进行霍夫变换，需要将时频图像转换为二值图像。接下来的代码片段对图像执行一些数据平滑，然后使用imbinarize进行转换。根据接收机的信噪比特性和工作环境，可以对转换阈值进行修改。
将伪Wigner-Ville图像正常化twvNorm = abs (tpwv)。/ max (abs (tpwv (:)));实现一个中值滤波器来清除噪声filImag = medfilt2(twvNorm，[7 7]);使用阈值将滤波后的图像转换为二值图像BW = imbinarize（filImag./max（filImag（:)），0.15）;于imagesc（F * 1E6，T * 1E6，BW）;颜色表（“灰色”);包含('频率（MHz）');ylabel (“时间(\亩)”);标题(“伪维格纳变换 - BW”)
使用霍夫变换，二进制伪Wigner-Ville的图像首先被转化为峰。通过这种方式，而不是检测图像中的线条，我们只需要在图像中检测到一个峰值。
％计算Hough变换的形象和情节[H，T，R] =霍夫（BW）;imshow（H，[]，“XData”，T，'YDATA'，R，“InitialMagnification”,“健康”);包含('\ THETA'），ylabel（‘\ρ);轴在,轴正常的，保持在;标题("图像的霍夫变换")
峰值位置提取使用houghpeaks。
%在转换中计算峰值，最多5个峰值P = houghpeaks (H, 5);x = T (P (:, 2));y = R (P (: 1));情节(x, y,“年代”,“颜色”,‘g’);xlim(-50年[-90]);-5000 ylim ([0])
使用这些职位,houghlines可以重构原始二值图像中的行。然后，如前所述，开始和这些线路的结束帮我们估计波形参数。
线= houghlines（BW，T，R，P，'FillGap'3 e-6 * fs,的最小长度,1 e-6 * fs);coord = [(:) .point1行;行(:).point2];将检测到的行绘制在二值图像上CLF;于imagesc（F * 1E6，T * 1E6，BW）;颜色表（灰色）;保持在包含('频率（MHz）')ylabel (“时间(\亩)”）标题（'霍夫变换-检测线')对于2 = 1:2:2 *大小(线,2)情节(f (coord(:,(二))* 1 e-6, t (coord (:, ii + 1) * 1 e6,“线宽”，2，'颜色','绿色');结束
％计算使用行坐标的参数t(coord(2,2)) - t(coord(1,2));%脉冲持续时间bWidth = f(coord(2,1)) - f(coord(1,1));%脉冲带宽pulRI = ABS（吨（坐标（1,4）） - T（坐标（1,2）））;％脉冲重复间隔detFc = detfBand + F（坐标（2,1））;%中心频率
提取的波形特征如下所示。他们非常符合事实。这些估计可用于对雷达进行分类，并在必要时准备应对措施。
helperRWR (“displayParameters”，pulRI，pulDur，bWidth，detFc，DOA，d）;
脉冲重复间隔= 14.97微秒的脉冲持续时间= 2.84微秒脉冲带宽= 27MHz的中心频率= 1.8286 GHz的方位角发射= -18.5的角度发射极= -17.5的仰角度的发射极=3325.5095米距离
摘要
该演示示出了如何一个RWR可以利用信号处理和图像处理技术估计截获雷达信号的参数。
参考
[1]电子战和雷达系统工程手册2013年，加利福尼亚，Point Mugu，海军空战中心武器分部。
Daniel L. Stevens, Stephanie A. Schuckers，利用霍夫变换对低截获概率雷达信号进行检测和参数提取。研究在工程第15卷第6期1月2016年全球杂志
