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摘要
电磁战是现代战争中覆盖面最广、隐蔽性最强的战场。为提高协同干扰平台对雷达网威胁的干扰效能，提出了一种基于组合优化的威胁评估与干扰分配系统（COTEJA）。COTEJA系统充分考虑了干扰机-雷达对抗过程中的对抗分析，包括雷达、干扰机、干扰机-雷达对之间的相互作用，强调了协同干扰策略的实现。协同干扰策略包括干扰技术的组合和目标函数的优化算法。COTEJA系统的性能是通过一个作战使命来评估的，该任务考虑了一个具有四个干扰机的平台攻击五个威胁。此外，还首次采用基于扩展置换的差分进化算法对干扰编码矩阵进行优化，有效降低了组网雷达在多约束条件下的危险值。仿真结果表明，COTEJA系统能够在1 s内做出最优干扰决策，提高了平台在复杂电磁环境中的生存能力。
引言
在现代战争中，空军平台和海军平台上的多干扰机的发展已经大大增加，这是由于它们基于协同控制原理的广泛应用，以对抗日益先进的雷达系统。威胁评估与干扰分配（TEJA）作为一种智能协同作战使命，其自动化是当前研究的热点。目前对TEJA系统的研究主要集中在分配模型和算法上。分配模型主要基于电磁攻击效能的性能指标建立，不同的模型会导致干扰分配决策结果和分配算法的选择不同。
许多威胁评估和武器分配系统最近被设计为分配可用的发射单元到具有一定威胁等级的敌方威胁[1-4]。这些系统对于解决威胁评估和资源分配问题是有用的，但是缺乏对当前电磁频谱环境中与对抗分析相关联的特定特性的考虑是此类系统的显著限制。虽然一些相关的科学著作已经考虑了对抗分析的内容[5-7]，但具体研究数据的敏感性和从现场试验中获取数据的困难仍然是造成这种限制的主要因素。
幸运的是，一些TEJA系统已被提出通过创建动态学习数据库[8]和/或查找表[9-14]来克服这一限制。这些系统只分配干扰资源的威胁，忽略了最佳干扰技术的具体选择，即使在不同的雷达阶段。相比之下，Osner和Plessis开发的系统是一个例外，因为TEJA系统在以下领域进行对抗分析：不同干扰技术对每个威胁和雷达阶段的影响，不同干扰技术之间的建设性和破坏性相互作用，以及当前干扰行动的未来影响。遗憾的是，文献[14]中提出的模型虽然功能齐全，操作简便，但在TEJA的决策过程中仍呈现出以下缺陷：（1）没有给出雷达参数时遭遇概率的一般计算方法（例如雷达范围）不够透明;（二）这些分析似乎没有考虑到这样一个事实，即为一个威胁分配多个干扰机会使平台在非常规情况下的干扰效果叠加，线性方式;（3）采用穷举法（EM）对TEJA模型进行测试，以寻找最优增益，随着干扰资源分配（JRA）问题维数的增加，该方法的计算量将大大降低平台的生存概率;（4）对雷达间的相互作用分析仍然缺乏。
从多干扰机平台的角度来看，缺陷（2）到（4）是削弱协同作战水平的关键因素。为了克服这些缺陷，我们的工作提出了一个基于组合优化的TEJA（COTEJA）系统。该系统继承了上一代TEJA系统[14]的结构，它包含一个目标函数和基于对抗分析的用户可定义参数列表。同时，COTEJA系统还从多个方面提高了TEJA系统的性能，包括相遇概率计算公式、干扰效果叠加算子的修改、反映协同干扰策略的干扰编码方案以及基于组合优化的分配算法，即扩展的基于置换的差分进化（ePDE）算法。此外，查找表的设计能够清楚地解释雷达之间的相互作用。
本文的其余部分组织如下。第2节介绍了问题的描述，沿着所有约束和假设。第三节设计了基于威胁评估的目标函数。第4节使用ePDE算法解决JRA问题，第5节涵盖用于证明系统性能的测试使命。最后，在第6节中，我们得出了一些关于算法和模型的结论。
问题陈述
如图1所示，所考虑的问题是在平台上使用计算机化的决策代理系统来自动地规划干扰策略以应对各种威胁。为了解决这一问题，有必要在电磁频谱领域进行干扰机-雷达过程中的对抗分析，然后结合战术情况成功地对TEJA系统进行建模。
干扰机-雷达过程的简要流程图如图2所示，从系统级可大致分为三级。考虑到TEJA系统作为高层模型的性质，假设所有的雷达特征参数都是通过低层系统在理想环境中捕获的。
考虑到自卫干扰的一般情况，总的问题是，一个合作的无人驾驶航空器（UAV）编队配备多个干扰机（作为一个单一的空军进攻/防御平台）进入敌方领土。敌方领土由多部雷达组成，全部配备地对空武器。该方案是初始化的干扰机和威胁雷达的位置，使用三维笛卡尔坐标系。还考虑了威胁的其他方面，包括雷达的先进水平、雷达距离、干扰距离、遭遇概率、当前雷达阶段和雷达阶段进展。
在军事环境中，决策智能体通常需要在高度紧张的条件下快速分配可用的干扰资源以对抗敌方雷达。这一使命必须在一定的时间间隔内完成，因为系统将真实的时间更新来自电磁环境的数据，以增强其适应性。为了保证TEJA系统的效率和准确性，算法的选择和时间间隔的设置应该达到一个平衡。图2中的红框显示了每个时间间隔的TEJA系统流程图。
本文假设TEJA系统中的每个干扰机都配备一个卷积调制信号发生器，它比基于数字射频存储技术的智能噪声干扰机具有更有效的干扰效果，并且具有结构简单、控制灵活、易于扩展等特点。卷积调制灵巧噪声通过在噪声干扰背景下加入多个随机假目标，在时域和频域上对目标回波进行叠加和覆盖，大大提高了对先进雷达系统的干扰效果，增强了干扰波形的适应性。在干扰机中，截获的雷达信号被采样以产生同相和正交的数字信号，然后将其发送到预信号处理器进行复卷积处理。
卷积运算首先对输入波形进行基于距离单元的多次加权延迟和叠加，从而得到满足所需概率分布和功率谱分布的噪声和虚假目标数据。然后，子信号处理器完成抽头延迟、幅度加权和延迟长度控制功能，以在时域上覆盖雷达信号的全部（或部分）重复周期。通过软件设置改变加权系数，可以实现噪声干扰（NJ）、覆盖脉冲干扰（CP）、多假目标干扰（MFT）、距离选通拉离干扰（RGPO）和速度选通拉离干扰（VGPO）等5种主要干扰技术。可以看出，干扰模式的控制和干扰参数的调整是非常灵活的。
同时，假设每部雷达的工作模式可按以下顺序分为四个阶段：搜索、捕获、跟踪和制导。每个雷达阶段都有一定的执行时间。如果在此期间雷达的性能降低到用户定义的阈值以下，则雷达级中断并重置为搜索级[14]。
干扰机-雷达过程对抗分析是评估所实施的干扰策略与雷达阶段或模式之间的博弈过程，并考虑各种干扰技术之间的相互影响。表1和表2中的查找表是根据上述两个因素配置的。表1列出了干扰技术对雷达级的有效性，其中负数表示平台的照明。实际上，对真实的场景中站台照明的作用进行定性描述是不可靠的。这是因为从干扰效果的角度来看，对于任何类型的跟踪器，只要输入噪声达到一定强度，就会影响目标回波的估计门限（特别是在使用贝叶斯滤波器时）。但是，如果考虑干扰策略，特别是在攻击组网雷达时，由于目标的轨迹可能反映干扰机编队的作战策略，因此应该容忍低精度跟踪。因此，我们决定分别讨论这两种情况，即考虑和忽略平台照明的作用。
2.1阶段有效性
这个因素解释了受到干扰技术实施威胁的雷达模式/阶段的有效性。
NJ可以在搜索阶段极大地影响雷达的贝叶斯估计器和包络检测器的性能，并且假设干扰性能将在捕获阶段进一步优化。对于跟踪型载物台，用于平台照明的引导策略可以由大的信号强度引起。如果不考虑干扰机的平台照明，噪声仍然会对跟踪或制导阶段产生干扰作用。但由于跟踪器估计量的渐进性，干扰效果不是特别好。
CP作为NJ的一种，可以有效地欺骗搜索雷达的恒虚警率检测器，使雷达无法准确地获得目标的距离信息。类似地，对于跟踪型载物台，配置了用于考虑或忽略平台照明的影响的两个场景。
虽然MFT对跟踪型雷达基本无影响，但对搜索型雷达却是破坏性的。
最后，雷达和雷达的设计是为了欺骗跟踪型雷达，但这些技术产生的假目标很容易在搜索型阶段照亮平台。请注意，VENTS可以将导弹拖到静止杂波的位置，因此它在对制导类型的级的干扰效果方面具有轻微的优势，但RENTS不会。如果不考虑平台照射，则雷达跟踪锁定被成功打破后，搜索级雷达仍能迅速捕获到真实的目标，因此雷达跟踪锁定被成功打破后，雷达跟踪锁定对搜索级雷达的干扰效果并不显著。
·由于大多数干扰技术是耦合在一起的，很难定量分析任何一个分量的效果，因此我们只能直观地评估几种主要干扰技术在[0，1]取值范围内的独立干扰效果。在我们的仿真场景中，一台默认的干扰机只配备一个干扰通道，因为我们认为，如果一台干扰机同时启动多种干扰技术，就相当于多台干扰机在同一地点实施不同干扰技术的情况。
·在分析干扰分配过程时，只考虑了典型干扰技术，没有考虑信号波形的对抗性，模型存在一定的局限性。当进一步考虑使用NJ的信号调制方式与雷达抗干扰波形之间的细节时，我们需要在干扰机与雷达交互时添加另一层约束，但这将大大增加模型的复杂性。为了简化工程中的约束，我们可以将表1中的元素乘以包括信号波形对抗技术的因子。例如，当使用卷积NJ攻击线性调频脉冲压缩雷达，干扰效果乘以一个大于1的数。
2.2技术互动
不同技术之间的组合可以起到相互促进或相互削弱的作用，并且在查找表-表2中示出了干扰技术之间的相互作用。
在表2中，元素>0表示增强，元素<0表示有害的相互作用，并且对于等于0的元素，效果是中性的。由于NJ和CP的原理相似，可以认为它们彼此没有影响。NJ和MFT是干扰机中最容易实现的两种耦合技术，它们都能大大增强对方的干扰效果，特别是对搜索雷达。雷达扫描区会产生很脏距离的杂波带，目标会被完全淹没。CP和MFT的功能有些相似，目的是欺骗雷达侦察系统，CP可以降低系统发现真实的目标的概率。
由于假目标的波形越清晰，跟踪器越容易受到干扰，所以NJ对RSNR和VSNR的欺骗效果有副作用。有趣的是，我们认为CP对R和V的影响是积极的。首先，CP会使跟踪器模糊假目标的位置信息但无法覆盖;其次，在成功打破RND和VND的锁定后，在存在CP干扰的情况下，快速发现目标对搜索雷达来说是一个巨大的挑战。MFT削弱了VPGO和RPGO的干扰效果，因为用于制定阻力策略的目标将被随机假目标消除。最后，VPGO和RPGO之间的合作往往会加强每一个，因为这两种技术的合成的诱导成功率将大于其中任何一个。
·在这项工作中，由于数据的敏感性，与现场测试相关联的评估参数没有公开，但是为了计算方便，推断的相互作用因子的值被设置在0和1之间。在实际应用中，查找表可以通过具体的外场试验或电子战仿真进行精心设计。
·虽然当前的表2是对称的，但可以对其进行修改以区分受影响的技术和干扰的技术。在我们的例子中，列是干扰技术，行表示正在检查的技术。
2.3覆盖带宽（BW）对NJ的影响
系统的NJ技术也被分类为三个子类别：窄（N）、中（M）和宽（W）带宽（BW）。把干扰器分配给多个威胁这就降低了干扰器的有效性例如，宽带噪声干扰机分配给每个威胁的功率比仅针对单个威胁的窄带噪声干扰机少。在此基础上，我们建立了一个查找表，如表3所示，该表显示了不同NJ技术的效果与分配数量之间的关系。
如表3所示，如果两部雷达配置M-BW NJ，则干扰效能将降低20%，即该干扰机的干扰性能只能保持在80%，且配置干扰机的雷达数量越多，衰减越大。此外，BW越宽，干扰机可以使用NJ技术攻击的雷达就越多。如表3所示，使用三种NJ技术干扰的目标的最大数量分别为1、3和5。此外，在表格的同一列中，存在于不同行中的衰减的差异，即，这些衰减随着BW增加而增加。
文章仿真插图
结论
鉴于以前提出的TEJA系统的缺点，我们提出了一个新的组合优化的TEJA（COTEJA）系统克服了TEJA系统的局限性。COTEJA系统通过补充威胁雷达之间的相互作用，修改系统的目标函数，选择合适的组合优化算法（包括相应的干扰编码方法），规划有效的干扰策略。由于系统充分考虑了干扰机-雷达对抗过程的分析，在一次复杂设计使命的试验中，系统表现出了良好的协同干扰能力，验证了灵巧噪声联合欺骗干扰和NJ的有效性。同时，ePDE算法的使用使得复杂的优化问题能够在一定的时间间隔内得到很好的解决。最差的优化仍然保证97.35%的RUR。重要的是，装有COTEJA系统的平台在使命完成后幸存了下来。
在今后的工作中，迫切需要研发一种能够适应多种作战环境的武器装备配置模型。缺乏足够的先验知识，以及相应的分配算法。
