1.5 弹道导弹目标识别

目标识别技术是弹道导弹防御系统的关键技术之一，其任务是从大量的诱饵、弹体碎片等构成的威胁管道中识别出真弹头。雷达目标识别主要根据目标的回波来鉴别目标，相关技术涉及雷达目标特性、目标特征提取方法和分类识别技术。识别的基本过程就是从目标的幅度、频率、相位、极化等回波参数中，分析回波的幅度特性、频谱特性、时间特性、极化特性等，以获取目标的运动参数、形状、尺寸等信息，从而达到辨别真伪、识别目标的目的。弹道导弹防御系统的目标特性测量雷达均具有窄带和宽带信号形式，窄带信号用于目标搜索、截获和跟踪，宽带信号用于目标特性测量和高分辨率成像。

美国一直在开展弹道导弹雷达目标识别方面的研究工作。20世纪60年代，美国弹道导弹预警系统中的AN/FPS-49弹道导弹预警和跟踪雷达采用轨迹比较法进行目标识别。

20世纪80年代的“星球大战计划”（SDI）将收集弹道导弹各部分和再入飞行体的特征数据列为重要项目，设想利用AN/SPQ—11相控阵雷达和新研制雷达来获取目标的微波特性数据，以实时成像识别为重点，建立目标特性的模型和数据库。20世纪90年代以来，随着NMD和TMD的提出，雷达目标识别再度成为热点。

美国的多目标特性测量雷达主要朝着相控阵技术与逆合成孔径成像技术相结合，并形成模型和数据库的方向发展，用以解决多目标跟踪和多目标识别两大问题。为了研究有效的识别算法和识别特征，美国专门研制了很多先进的高性能雷达，来录取弹道导弹数据以供研究，包括观测前苏联等国家弹道导弹试验，以及在夸贾林靶场组织反导试验。为了测试反导系统雷达的目标识别性能，到2006年9月为止，美国共进行了11次国家导弹防御（NMD）系统拦截试验，其中6次成功，5次失败。

总而言之，美国反导系统的雷达目标识别技术处于国际领先水平，并由早期的基于单一传感器的目标识别向多传感器融合识别发展。其中，利用高分辨率雷达的目标识别，已开始进入实用阶段；基于ISAR的雷达目标识别已得到验证；基于GBR的真假弹头目标识别已突破许多关键技术[4]。

综合起来，对于弹道导弹目标的识别大致有三个途径：一是特征识别，通过辨认信号特征来推演目标的特征信息，例如：利用回波信号的幅度、相位、极化等特征及其变化来估计目标的飞行姿态、结构特征、材料特征等；二是成像识别，通过高分辨率雷达成像，确定目标的尺寸、形状等；三是再入识别，通过获取目标的弹道参数（质阻比），确定质量特性。

1.5.1 弹道导弹运动特征提取及识别

弹道导弹通过助推段、中段和再入段的飞行到达地面目标区。助推段又称为主动段，这时导弹在发动机的推动作用下加速升空，其尾部有一个较长的火焰区，可以通过相应的光学探测器对主动段飞行的弹道导弹进行观测，利用目标的光学特征进行识别。天基预警雷达和超视距雷达可以观测到导弹的发射，并提供预警。地基远程预警雷达可以观测到弹体和助推火箭飞行过程中回波强度的变化，并利用其统计特征进行识别。

中段称为自由飞行段，此时弹头与弹体分离，弹头常常携带诱饵，诱饵可分为重诱饵和轻诱饵两种，由于诱饵在外形、红外辐射特性和电磁散射特性、运动特性等方面不可能与真实导弹完全相同，因此在该段可以应用多种传感器对飞行的弹头、诱饵和碎片进行探测，从而区分真假目标，并估计出真目标的运动参数等特征。

再入段是指弹头返回大气层至弹头到达目标区的阶段，在该阶段，轻诱饵由于大气过滤作用而分离，弹头和重诱饵在大气层中高速飞行，它们与周围气体间产生非常复杂的物理、化学和电离反应。产生的烧蚀产物以及高温条件下被电离的空气会形成很长的等离子尾迹，尾迹长度可达再入体底部直径的数百倍。此时，雷达观测到再入体及其尾迹总的回波，从中可以分析再入体及其尾迹的散射特性。同时，目标或重诱饵的运动特性发生变化，可以提取目标质阻比、目标的振动、再入体的加速度和再入轨迹等特征参量。这些特征是区分重诱饵和弹头的重要依据。

1.5.1.1 早期的轨道特征识别

在主动段和中段早期，识别任务是从飞机、卫星等空中、空间目标中识别出弹道导弹，迅速实现正确预警。弹道导弹在大气层内飞行时，可利用弹道导弹与飞机目标之间的运动特性，如速度、高度、纵向加速度及弹道倾角等差异来识别。在大气层外飞行时“主要实现导弹与卫星的区分”，它们基本上都是沿椭圆轨迹飞行，椭圆近地点与地心的距离称为最小矢径。导弹由于要返回地面，其最小矢径小于地球半径，而卫星的最小矢径大于地球半径。因此，可利用雷达、预警卫星跟踪经目标定轨后估计最小矢径来实现区分。

1.5.1.2 RCS特征提取及识别

目标的雷达截面积（Radar Cross Section，RCS）反映了目标对雷达信号散射能力。空间目标沿轨道运动时其姿态相对于雷达视线不断发生变化，从而可获得其RCS随视角变化的数据，其中的变化规律反映了目标形体结构的物理特性。

为了突防，弹头在飞行过程中均采用姿态修正技术，该技术的采用可以使得弹头与敌方雷达保持一定的姿态范围，使得弹头在此姿态角度范围中RCS尽可能小。而助推火箭和诱饵一般不具备姿态控制功能，这就为目标识别提供了可能。因为在这种情况下，弹头的RCS较小且变化幅度稳定，而其他的具有翻滚等不规则运动的目标，RCS的变化很大。通过对各个目标的RCS序列进行分析，提取合理特征，就可以对目标进行区分。

基于目标的RCS数据提取目标的相关信息可用于目标识别，可提取的目标RCS信息主要有RCS的大小、起伏程度及随时间的变化规律等[5]，具体特征主要有下面几个。

1. RCS位置特征参数，包括均值、极大极小值、中值及分位数等。

2. RCS散布特征参数，包括极差、标准差、标准均差及变异系数等。

3. RCS相关特征参数，包括线性相关系数、线性时关系数等。

4. RCS分布特征参数，包括标准偏度系数、标准峰度系数等。

5. RCS时间序列的统计分布，包括累积概率分布、直方图、概率密度函数等。

6. RCS变换特征参数，包括傅里叶变换系数等。

1.5.1.3 中段的微动特征提取及识别

目标微动特征反映了目标的电磁散射特性、几何结构特性和运动特性。进动是自旋目标的自旋轴线环绕自身的中心轴缓慢转动。中心轴线与自旋时产生的自旋轴线的夹角称为进动角。目标的这种运动特性可以为真假目标识别提供重要的依据。

来袭弹道导弹为确保其弹头与助推器分离后弹头能稳定、安全、有效地命中目标，必须在释放完突防设备后，在弹头上施以自旋转技术及其姿态控制技术，使其进入自身旋转稳定状态。否则，弹头在近似真空的中段会出现发散式翻滚，这不仅会导致自身的RCS大大增加，而且对弹头突防极为不利。但对于轻、重诱饵或外投式电子干扰机的载体等假目标不存在这种自我调整能力，故一旦发生由进动趋向摆动或翻滚现象时，就只能听之任之，无法挽救。

从以上分析可知，弹头由于具有姿态控制系统，其飞行相对稳定。虽然有进动角及进动现象伴随，但其进动角一般不大，因而其目标回波受进动的调制度小。但是假目标或其他诱饵由于存在翻滚、进动角大或摆动，其目标回波受进动的调制度必然很大，这种由调制引起的回波起伏，是识别真假目标很好的信息和依据。

美国在1990年进行了两次Firely火箭探测试验。第一次，Firepond激光雷达在NASA的C波段和X波段雷达Haystack的引导下，在700km以外成功地观测到了可膨胀锥体气球的展开和膨胀过程。在第二次Firebird的飞行试验中，成功采集到了目标展开过程和几类再入诱饵特征的数据，验证了利用微动特性进行弹道导弹中段真假弹头识别的可行性。

基于弹头微动特性识别弹头的关键是对微多普勒的精确估计和提取，一种思路是利用激光雷达得到的目标ISAR像序列，进行进动参数的估计，在某些特殊情况下也可以利用RCS序列估计进动参数；另一种思路是建立目标回波信号与章动角、进动周期的关系，通过周期信号检测得到调制周期，并估计章动角。另外，目标的进动特性与其运动惯量相联系，弹头和锥体气球的进动特性不同，导致运动惯量存在差异，因此，通过目标运动惯量的比较也可以进行弹头目标的识别。

1.5.2 成像特征提取及识别

雷达成像的基本原理是提高雷达分辨率，使得距离分辨单元的尺寸远小于目标，分离出目标的散射中心，描述目标的结构特性（散射中心的概念将在第2章详细介绍）。一般情况下，成像雷达通过发射宽带信号获取高的径向分辨率，利用大型实孔径或合成孔径技术获得方位（以及俯仰）高分辨，实现雷达目标高分辨成像。

1.5.2.1 一维距离像

目标的一维距离像（或一维散射中心）是光学区雷达目标识别的重要特征，与目标实际外形之间有着紧密的对应关系，可以作为识别真假弹头的依据，在弹道导弹目标识别中具有十分重要的意义。

利用一维距离像对目标进行识别的过程中，必须首先解决以下三个问题：平移敏感性、姿态敏感性和幅度敏感性。直接利用目标一维距离像作为特征具有较大的随机性，但只要对目标一维距离像进行适当处理，例如在时域、频域或时频域提取目标强散射中心位置和幅度特征，可得到反映目标内在特性的特征。

弹道导弹飞行速度较快，会使宽带一维距离像产生展宽、畸变，对目标一维散射中心的位置、形状和分辨率均有一定影响。目标的自旋运动也会造成各散射中心位置在雷达视线上的投影发生变化，引起目标一维距离像的畸变。弹头与弹体分离后，它们各自的运动特点又有所不同，需精确估计出目标运动速度，进行速度补偿，校正距离像畸变。

1.5.2.2 ISAR成像

雷达目标ISAR成像是电磁散射的一个逆问题，其实质是利用目标回波信息估计目标反射系数在二维平面上的分布。ISAR成像识别方法不但有很高的测量精度，而且能观察目标结构上的微小细节，从而分辨出假目标，是比较可靠的目标识别方法。

反导雷达中的ISAR成像有别于一般的目标成像，导弹、诱饵及碎片等组成的目标群具有运动速度高、自身运动形式复杂（常伴有自旋、进动等自身运动，以及机动等）、多目标等特点，给二维成像处理造成困难，在成像过程中需综合考虑这些运动特点，才能得到较为满意的图像，从而进行分类识别处理。

因导弹运动速度快且有机动现象，导弹目标ISAR成像需要较大的转角和较小的相干积累时间，并校正目标边缘越距离单元走动现象。同时，针对导弹平稳飞行和机动飞行情形，分别采用横向FFT和瞬时成像方法对运动补偿后的回波数据进行处理，从而获取目标横向距离信息，最终得到目标的二维图像。目标机动、自旋运动增加了精确补偿的难度，会造成目标ISAR像模糊、散焦，甚至无法成像，需要精确跟踪目标运动特性变化，进行高精度补偿和瞬时成像。

对于二维ISAR像，其分辨率越高，从图像中获取的关于目标的信息就越丰富，后续的目标检测和识别性能就越好。由于ISAR像距离向和方位向理论分辨率分别受限于系统的带宽和成像积累角，而且在探测和处理过程中存在一些非理想因素也会造成ISAR像的模糊、散焦等，从而降低图像的分辨率。

改善图像分辨率的手段主要有两种：一是提高系统带宽和成像积累角，但是该方法周期长、成本高，且受技术水平的限制；二是采用数据处理方法，主要采用运动补偿、自聚焦等技术，使得ISAR像分辨率接近或者达到理论分辨率。

带宽外推技术是以当前测量数据作为初始值，对距离和方位向空间谱带宽进行外推，得到较大带宽的空间谱估计值。数据外推后可以直接采用FFT进行二维成像以满足成像实时性的要求。美国的林肯实验室从20世纪70年代就开始了增强宽带图像分辨率的研究，提出了带宽外推处理技术，通过多个不同波段的稀疏子带外推合成超宽带雷达图像。

1.5.3 极化特征提取及识别

极化特性是雷达目标电磁散射的基本属性之一，为雷达系统削弱恶劣电磁环境影响、对抗有源干扰、目标分类与识别等方面提供了颇具潜力的技术途径。如何准确获取目标的极化特性信息，并加以有效利用，长期以来一直是雷达探测技术领域备受关注的问题。

导弹目标的极化识别主要基于极化检测技术、目标极化散射矩阵、极化不变量、全极化技术等方面。利用不同目标与有源干扰的极化散射矩阵之间的差异，提取各自对应的极化不变量和极化散射中心分布，从而对导弹和诱饵等目标实现分类识别。

1.5.4 弹道导弹再入特征提取及识别

由于大气过滤作用，只有导弹弹头和重诱饵进入再入段，重诱饵和弹头表现出不同的质阻比。质阻比主要取决于其质量与迎风面积的比值，一定程度上可认为是质量的面分布量纲。因此，再入段导弹防御系统目标识别的关键问题是在较高的高度上快速准确地估计出再入目标的质阻比。

再入目标质阻比估计主要有两种方法：一是利用公式法，直接利用雷达测量信息和多项式拟合等方法，根据再入运动方程计算质阻比；另一种方法为滤波法，是基于再入运动方程将质阻比作为状态矢量的一个元素，利用非线性滤波方法实时估计质阻比。

1.5.5 综合目标识别技术

根据导弹防御系统的传感器配置和工作流程可知：信息融合是导弹防御系统目标识别流程中的重要组成部分。以NMD系统为例，天基、地基和拦截弹上各传感器获得目标的光、热、电等信息，都传送到作战管理中心进行融合处理，得到对目标群一致完整的描述，进而确定下一步作战指令。导弹防御系统中融合目标识别的另外一个重要方面是智能化的目标威胁评估与排序。威胁评估作为一个多指标决策问题，其中既有定性指标又有定量指标。结合现代防空作战特点和指挥自动化系统工作流程，可对影响目标威胁评估的各种因素进行分析，利用模糊综合评判方法，构造威胁评估的因素集和评价集，建立相应的数学模型，研究威胁评估与排序的方法、步骤和一般准则。并以弹道导弹防御系统指挥决策为背景，对威胁判断及排序、拦截可行性、目标分配、发射决策和杀伤效果评定等进行物理分析及数学建模。

根据作战流程，反导系统对目标综合识别的要求有以下四个方面。

1. 实时性。对于中程弹道导弹，整个导弹飞行时间不到20分钟，在20分钟内要完成目标检测、跟踪、识别、拦截、打击评估、再次打击一系列动作，对雷达和目标识别的实时处理能力要求非常高。

2. 准确性和可靠性。由于弹道导弹的破坏力非常大，在导弹防御中的任何失误都会造成无法估量的损失。因此，要求目标识别能够可靠、准确地识别目标，并对目标威胁程度进行排序。

3. 融合识别。由于弹道导弹的突防手段越来越多，单靠一种识别方法很难进行有效识别，需要进行融合识别，包括一部雷达的多特征融合、多部雷达的融合、雷达与其他传感器的融合、陆海空天的多平台融合等，利用多种手段，进行识别验证。

4. 多层识别。成熟的反导系统应该是多层结构的。至少两层才能提高命中目标概率，并在目标逃脱了第一层的攻击时进行二次打击。一般来说，上层系统覆盖相对广阔区域，低层系统（即终端防御）防卫较小点目标，如机场等被上层防御系统漏失的目标。识别时需要根据传感器的信息进行分层识别，不断更新识别结果，为拦截器提供可信的识别结果。