摘 要  复杂战场环境中无人侦察机对干扰源的跟踪面临着信号干扰能量强、干扰源数量多、信道容量受限制、通信信道被攻击等难点。为提升无人侦察机对干扰源的跟踪能力，提出了一种从测向直接到跟踪的两段式干扰源跟踪方法。首先，对干扰源的动态、无人侦察机集群的观测模型和信道模型进行建模；其次，阐述了基于集贝叶斯滤波器的从测向直接到跟踪的两段式干扰源跟踪方法，通过规避定位过程，减少跟踪误差；再次，对通信受限信道模型进行了建模，并将其引入到所提出的方法中，实现了对通信受限时干扰源跟踪的一体化表征及求解；最后，采用仿真实验验证了所提方法的可行性与优越性。研究可为无人侦察机对干扰源的跟踪提供新思路。

 1 引 言 

随着现代化战争形式由硬武器打击的火力对抗向软硬武器结合的信息对抗的转变^［1-3］，武器装备的抗干扰能力已成为衡量电磁攻防对抗能力的重要指标，其在战场中的地位日益凸显，甚至在一定程度上已成为打赢现代化战争的关键能力之一^［4-7］。为提升武器装备的抗干扰能力，一方面需采用先进的工艺、算法、机制等，提升武器装备自身对电磁环境的感知能力、对电磁信号的智能处理能力和对电磁干扰的抵抗能力；另一方面，也需提升武器装备对敌方干扰源的检测、定位与跟踪能力，通过对干扰源的快速检测、精准跟踪，既能够及时采取针对性的抗干扰措施，还能对其进行火力打击，中断敌方的干扰，保障我方装备在频谱争夺中的主动权。对干扰源的跟踪通常采用“测向-定位-跟踪”的三段式流程［5］。在测向方面，经典的方法包括比幅测向法、相位干涉仪测向法、空间谱估计法（如多重信号分类角度估计算法）、旋转不变子空间角度估计算法等^［8-11］，其中比幅测向法要求干扰源始终位于主瓣波束内，雷达通过比较各个波束接收的干扰源的功率实现对干扰源角度的测量；相位干涉仪测向法将传统鉴相方法应用于干扰源测向，要求信号在其带宽内的频谱幅度起伏较小，接近常数；空间谱估计方法具有较强的多目标分辨能力和较优的角度估计精度，是目前主流的测向方法，但相比前两种方法，具有更大的计算量。在基于测向的定位方面，主要以交叉定位的方法为主^［12-14］。在跟踪方面，包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波、集贝叶斯滤波、概率假设密度滤波等^［15-16］。其中，卡尔曼滤波通常适用于线性高斯场景中，而扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波适用于非线性场景，集贝叶斯滤波、概率假设密度滤波通常用于多目标跟踪场景。表1详细总结了各种测向、定位和跟踪方法的优缺点。

表1   各种测向、定位和跟踪的方法对比Table 1   Comparison of various methods of direction finding, positioning and tracking

干扰源跟踪技术引起了国内外学者的广泛重视，对于“测向-定位-跟踪”三段式流程涉及的算法，国内外学者进行了大量的优化改进，如文献［12］提出了一种对干扰源的聚类定位算法，先用聚类算法对高质量的位置数据进行筛选，再进行三角定位，从而提升对干扰源的定位性能；文献［8］对测向交叉定位进行了改进，提出了一种广义三角测向交叉定位算法，先利用两部三坐标雷达的测向角度形成立体测向面，再将测向面与剩余测向角度进行融合处理，从而提升定位性能；文献［5］对雷达干扰源测向定位技术进行了回顾，并指出交叉定位性能优化、虚假定位点剔除以及复杂干扰环境下的多干扰源测向是当前面临的主要难点；文献［14］引入深度学习技术，构建了一种由自编码器和深度残差神经网络构成的神经网络架构，进行空间干扰源的角度估计；文献［15］提出了一种主动雷达网络对于干扰源的定位与虚假定位点剔除算法，并指出“测向-定位-跟踪”三段式流程存在信息损失，会造成性能下降和数据关联问题。尽管大量关于干扰源跟踪技术的研究已经存在，然而，现有的研究大多存在以下不足：（1）绝大部分现有研究对干扰源的跟踪通常采用“测向-定位-跟踪”三段式流程。尽管该流程清晰、易于实现，但是存在三点缺陷，首先是在测向交叉定位过程中存在信息损失，影响后续跟踪性能^［15-21］，其次是误差积累，即测向产生的误差和定位产生的误差会传递到跟踪阶段，从而进行误差叠加，影响跟踪性能，最后是交叉定位中易产生虚假定位点，且难以进行有效剔除。（2）由于单个无人侦察机对干扰源只能进行测向，为进行跟踪，必然需要对多个无人机侦察机的数据进行传递和融合，然而绝大部分现有研究未考虑在数据传递中出现通信受限或信道干扰的情况。事实上，这一情况在电子对抗作战环境中是极有可能出现的^［22-23］。为弥补上述不足，本文对干扰源的跟踪技术展开了研究，旨在设计一种干扰源跟踪方法，具有如下功能：（1）可直接将无人侦察机的测向角度信息作为输入数据，并直接输出干扰源的状态信息，而非传统的“测向-定位-跟踪”三段式干扰源跟踪方法；（2） 可对通信受限信道模型进行一体化表征，并具有分析通信受限信道模型对跟踪性能影响的能力。为此，本文首先引入随机有限集理论，提出了一种基于集贝叶斯滤波器的干扰源跟踪方法，通过使用集贝叶斯滤波器，形成了“测向-跟踪”的两段式流程，从而剔除了定位造成的误差，并避免了虚假定位问题。其次，本文考虑了通信受限情况下的干扰源跟踪问题，并借助随机有限集理论，对通信受限的信道进行一体化建模，将其完全引入到所提出的基于集贝叶斯滤波器的干扰源跟踪方法中。本文的贡献总结如下：（1）本文研究了“测向-跟踪”两段式的干扰源跟踪方法，提出了一种基于集贝叶斯滤波器的通信受限时的干扰源跟踪方法，从而剔除了定位造成的误差，并避免了虚假定位问题。（2）本文首次研究了通信受限情况下的干扰源跟踪问题，并对典型的通信受限情况——拒绝服务式信道干扰进行了一体化建模，并使之容纳到所提的干扰源跟踪方法中。