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不算泄密:三坐標米波雷達并不神秘,我們來看看它是如何工作的

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首先要說的一件事,也是一個老生常談的事情,就是軍迷真的沒必要盲目自大。我們在軍事領域中并沒有真的“遙遙領先”,有的時候只是一些生活中不常見的名詞出現在武器裝備上,就就能觸動某些人的嗨點,不由自主的顱內高了那么一下。但如果是真的打起仗來,這種想法注定是要吃大虧的。

最近盤點一下,讓軍迷自嗨的一個詞匯叫做“三坐標氮化鎵米波相控陣雷達”。



在2016年,中國電子科技集團公司第三十八研究所研制的米波三坐標雷達獲得國家科技進步獎二等獎。



但是,咱們得說一點潑冷水的話,這只是2016年評選出的120個國家科學技術進步獎二等獎之中的一個,而且是一個“二等獎”。

如何看待這個獎項呢?就像說一個人很牛,不能憑空的說,又找不到具體的事情的時候就得看這個人身邊的朋友了。“2016年國家科學技術進步獎”的這個賽道中,特等獎頒給了TD-LTE,也就是中國移動的4G電話技術。一等獎頒發給了“北京正負電子對撞機重大改造工程”,獲獎者是中國科學院高能物理研究所,還有一個一等獎頒發給了“前置前驅8檔自動變速器(8AT)研發和產業化”項目,獲獎者是盛瑞傳動股份有限公司——其實就是一個8AT汽車變速箱……在二等獎的獲獎名單中甚至包括《全民健康十萬個為什么》系列叢書……



我們得明白,這個獎項的含金量遠沒有很多人以為的那么高。2016年,國家科學技術進步獎二等獎一共有整整120個,平均到全國各個行業和系統,幾乎是“只要有單位,排隊都能分一個”。這不是貶低科技人員的努力,而是提醒我們這個獎項的“評比門檻”并不等同于國際一流科研成果的認證。為什么會這樣?是因為我們的國家太大了,行業太多了,“國家科學技術進步獎”并不是真正意義上的頂尖科研比拼,而更像是一種“行業內進步達標”的表彰制度。只要你在原有的基礎上取得了進步,有成果,有推廣,有效益,就有可能獲得一個進步獎。這種制度有它的合理性,但不能誤讀為“誰獲獎誰就在世界上遙遙領先”。當然,也不能過于沖動的認為8檔AT汽車變速箱要比咱們的國之重器米波雷達還牛。

反而,基于38所三坐標米波雷達的技術,在2023年度中國電子學會科學技術獎的自然科學二等獎的“空間機動目標雷達認知成像與識別關鍵技術及應用”,對于雷達專業領域來說含金量就更大了!

以上是背景信息,驚不驚喜?意不意外?奇不奇怪?提一些可能大家不太關心的背景信息實際上就是為了讓大家能清楚的認識我們自己。也同樣要清晰的看待每一件武器裝備和技術。

那么,現在我們要開始討論技術了。

首先,客觀的來說,米波雷達并不是一個先進的技術。

米波——波長1米左右,頻率幾十到幾百MHz,早在冷戰初期就是各國雷達系統的“第一代波段”。它的優點很明確:波長長,衍射強,抗遮蔽能力強,不容易被隱身戰機規避。而缺點也一清二楚:分辨率低,設備龐大,抗干擾能力差,測角不精。



注意看上面的這張圖片,這是早期典型的米波雷達,很重要的特點是雷達天線使用了“八木-宇田”天線陣列。名字雖然很高大上,但這個東西在某一時期特別常見:



在早早年間,有線電視還不普及的時候,很多居民接受電視信號都會在房頂上放置這種天線。用以接受電視甚高頻(VHF)無線電信號。



這種天線主要由一個有源振子進行驅動、一個反射器和多個引向器組成,通過計算合理的尺寸設計和排列,實現對電磁波的定向發射和接收,從而提高信號強度和方向性。

在二戰末期直至冷戰中期,這種雷達由于結構簡單、輕便,同時只需要大功率電子管和簡單的分立元件就可以驅動起來。所以無論是前蘇聯的“П-12”、我們仿制的“602”、“603”,還是更早的美制SCR系列雷達,幾乎都采用了這一技術路線。

“抗遮蔽強”這一米波的優勢又給這種雷達真正實際上的優勢。簡單說一下:米波段波長在0.3米至1.5米之間,具有極強的繞射能力,在面對丘陵、建筑甚至低空飛行目標時,不容易出現電磁“陰影”區;對對地波/天波傳播能力遠優于厘米波/毫米波,可以在低天線高度下實現超視距探測。同時,二戰中期開始,隨著轟炸機群、巡航導彈的出現,“低空突防”逐漸成為空襲主流戰術,恰恰也成了這種雷達的用武之地。



但是,米波雷達精度差!以П-12雷達為例,距離精度大約為1-5公里,方向角精度最高也在3?以下。這也是為什么很多人說米波雷達精度差的基本原因。如果只說上面兩個數字,精度差到哪種程度大家還很難建立概念。看裝備!





這東西只能作為警戒雷達使用,而無法指示目標,因此在指引火力的用途上往往是和探照燈相互配合的,用雷達大致的確定某一個空域上有可疑目標,再打開探照燈去搜索并確認這個目標真實的存在。

那么為什么米波雷達的精度低?這是和當時的技術相關的。雷達的角分辨率 ≈ 波長 / 天線孔徑,米波波長長(0.3–1.5米),你就得配個幾十米的大天線才有可能和厘米波抗衡;距離分辨率 ≈ c / (2 × 脈沖帶寬),而帶寬又 ≈ 發射頻率范圍,米波雷達頻率低、帶寬窄,所以脈沖寬度很難做得很短,也就測不出細微的目標距離差異,這就是為什么米波雷達精度低的根本原因。



當然了,這一切都是集中在模擬信號雷達的時代。雷達以一個固定的時間間隔發送一個無線電脈沖,接收到目標回波后計算。當時的技術也是自洽的,和雷達旋轉角度相同的頻率被輸入到模擬顯示屏的偏轉線圈上:



經過濾波器的回波信號的高電平也就可以直接在屏幕上投影:



也就可以方便的看到來襲目標的預警信息了。

但隨著數字技術的不斷發展,米波雷達的這種工作形式就不方便了,逐漸被分辨率更高精度更高的厘米波(3–30 GHz)毫米(30–300 GHz)波雷達所取代。先天的劣勢讓米波雷達在方向角精度、距離分辨率、抗干擾能力上全面落后。特別是在精確制導、攔截控制領域,米波雷達基本無法勝任——這個時間就來到了上世紀80-90年代,米波雷達就成了落后的裝備。而以S波段(2–4 GHz)、X波段(8–12 GHz)為主的高頻雷達系統成為主力,特別是海軍艦載與空中預警系統的核心。

然而,這個時間點上又“變天”了!——隱身飛機出現了!



針對于S波段和X波段的雷達波,隱身飛機可以通過特有的扁平機身表面設計折射雷達波到另一個方向上。



這就導致了雷達可以接收到的有效回波強度大幅度減少。當年大部分軍用雷達就很難探測到隱身飛機了。

那么米波是不是對隱身飛機先天就有探測能力呢?答案是肯定的。

隱身飛機之所以能“隱身”,本質上是對高頻雷達波段(尤其是X波段、Ku波段)進行反射方向控制和吸收處理。這些處理手段主要包括:表面反射控制,通過斜面、倒角、復合曲率等外形設計,使雷達波入射后以非直線反射路徑散射出去,避免回波返回雷達接收器;雷達吸波材料,對于波長在幾厘米以內的高頻波,材料吸收效率較高,能顯著減少返回的電磁能量;邊緣衍射干預,特定位置的倒角和形狀設計能削弱邊緣散射效應,進一步壓低RCS。但是,上述措施全都建立在一個前提下:雷達波長遠小于飛機尺寸(典型戰機長度10–20米,X波段波長2.5–3.75厘米)。在這樣的比例下,飛機可以“操控”雷達波的反射路徑。

而米波,恰恰打破了這一比例關系。

米波的波長在0.7米到1.5米之間,接近甚至超過飛機的部分結構尺寸,比如垂尾、高度、主翼后掠段等。于是出現以下幾個“隱身失效”的現象:電磁共振散射,米波波長與機體結構相當,會激發雷達反射的結構共振,RCS反而上升;繞射增強效應,波長越長,電磁波的繞射能力越強,越容易在飛機背后、側后、側前形成強反射角,即使飛機“躲避”雷達波,也會被繞回來;吸波材料失效,RAM材料在米波段的吸收性能極差,甚至可以被視為“透明體”;雷達反射模型失效,原本用于建模的“幾何光學模型”在米波下適用性下降,隱身飛機的散射行為變得難以預測,也難以規避。

別高興太早!縱使米波雷達在探測隱身飛機的可能性上更大,但是并沒有因為它能“看到”隱身飛機而讓人不去忽略掉它的固有缺點。雖然在世界上有米波雷達指引導彈擊落隱身飛機的戰例,但那次實戰成績其實是“撞大運”。如果不能解決米波自身的缺陷,那么米波雷達依舊是不可用的。

再來看我們新的米波雷達:



密密麻麻的發射單元已經和之前的幾根“八木-宇田”天線不一樣了。

很多人就會脫口而出——相控陣雷達。然后想到波束賦形技術:



依靠給編每個不同發射單元的信號相位通過無線電波的干涉衍射改變最終的波束方向。但這僅僅是相控陣雷達的一個最基本的入門技術,解決的僅僅是雷達天線不用旋轉來掃描更大區域的問題——并不能解決米波雷達的精度問題。

首先簡單的說波束成型,這是一個算法問題。無論是有源還是無源相控陣雷達,上面都密密麻麻布滿了發射接收單元



我們可以構造一個M X N 個陣元的天線陣列(M行、N列):

這時候,我們就可以構建出一個方向向量:

然后對所有方向進行“加權疊加”,輸出功率最大的位置就是目標方向。

通過數學方法簡化計算:

在電路上就可以依靠DSP的加法器和乘法器進行快速的計算。



從而高效的控制相控陣雷達的陣列雷達波發射和接收指向。

又因為m? X n? 是大陣列(MXN)的子集,我們就可以通過給 m? X n? 獨特的相位參數讓m? X n?這個子陣列和主要的陣列指向不同——這就是為什么一個高端的相控陣雷達可以在搜索的同時再同時跟蹤十幾個目標的原因了。

米波雷達利用相控陣技術進行信號發送和接收也就是解決了“指向”問題,但是對探測精度是沒有任何改善的

那么如何改善精度問題呢?這里就得引入一個相控陣雷達系統的先天優勢了。



這是一個傳統的雷達波波形,我們可以看到在探測到信號的時候雷達會接收到一個很明顯的尖峰信號(這是一個15公里外的回波)。

但是,如果我們在發射這個雷達波的時候通過相控陣發射單元疊加添料呢?例如讓不同的發射單元之間有一些特定算法生成的頻率抖動,并適當延長脈沖發射時間。那么我們就可以得到這樣的雷達回波:



通過這個回波之間兩個尖峰的位置的相位差,我們就可以修正米波雷達的精度。這樣就可以把米波雷達的10公里級別的精度顯著的降低為幾十米。針對于一架隱身飛機來說,這個精度差不多就是一個機位,顯然已經足夠了。

再通過編碼技術我們還可以得到這樣的信號:



可以很明顯的看到信號中的黃線,沒錯,這就是多普勒效應帶來的信號偏轉,可以依據多普勒效應在編碼中的修正計算得出目標的速度信息。

再經過多路信號的疊加,我們就可以把信號從二維轉化為三維:



這樣就得到了目標的方位角、俯仰角和距離,也就是“三坐標”。

當然了,這是在說天空中只有一個目標的情況下,那么如果有多個目標呢?MUSIC算法登場,這不是“音樂的意思”,而是“多重信號分類算法”(MultipleSignalClassification),這個算法即便是目標距離很近,也可以不受到影響進行獨立區分:



算法層面的東西其實都挺簡單的,例如Music的源碼如果寫個演示程序就是這么幾行:

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom numpy.linalg import eig# 參數設置M = 8 # 陣元數d = 0.5 # 陣元間距(單位:波長)theta_true = [20, 60] # 信號入射角度(度)N = 200 # 快拍數snr_db = 20 # 信噪比(dB)# 波達方向轉換為弧度theta_rad = np.radians(theta_true)# 構造導向向量函數def steering_vector(theta, M, d):return np.exp(-1j * 2 * np.pi * d * np.arange(M)[:, None] * np.sin(theta))# 構造接收信號A = steering_vector(theta_rad, M, d)S = np.random.randn(len(theta_true), N) + 1j * np.random.randn(len(theta_true), N) # 隨機信號X = A @ S# 添加噪聲noise = np.random.randn(M, N) + 1j * np.random.randn(M, N)signal_power = np.mean(np.abs(X)**2)noise_power = signal_power / (10**(snr_db / 10))X_noisy = X + np.sqrt(noise_power/2) * noise# 計算協方差矩陣R = X_noisy @ X_noisy.conj().T / N# 特征分解eigenvals, eigenvecs = eig(R)idx = eigenvals.argsort()[::-1]eigenvals = eigenvals[idx]eigenvecs = eigenvecs[:, idx]# 噪聲子空間En = eigenvecs[:, len(theta_true):]# 計算 MUSIC 譜theta_scan = np.radians(np.linspace(-90, 90, 1000))P_music = []for theta in theta_scan:a = steering_vector(np.array([theta]), M, d)P = 1 / np.abs(a.conj().T @ En @ En.conj().T @ a)P_music.append(P[0, 0])P_music = 10 * np.log10(np.abs(P_music) / np.max(np.abs(P_music))) # 歸一化為 dB# 繪圖plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(np.degrees(theta_scan), P_music)plt.title('MUSIC Spectrum')plt.xlabel('Angle (degrees)')plt.ylabel('Spatial Spectrum (dB)')plt.grid(True)plt.tight_layout()plt.show()

其實到這里,你就已經完全了解到了最新的“三坐標氮化鎵米波相控陣雷達”的技術核心,至于“氮化鎵”,那只是元件的材料,和性能有關與原理無關。

最后要聊聊咱們今天為什么要說這件事呢?還是一開始的話——別自大!

這種雷達并不是咱們自己獨有的。

這是俄羅斯的59N6-TE Opponent-GE



這是美國的AN/TPS-80



AN/FPS-117



以色列的EL/M-2090



日本的J/FPS-7



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