print preview

Zurück zur Übersicht Übersicht, News, Veranstaltungen


Wie können künftige Radarsysteme aufgeklärt werden?

Elektromagnetische Emissionen eines Radarsystems können von Drittparteien zur Aufklärung und Identifikation desselbigen Radars verwendet werden. Bei neuen, lernfähigen Multifunktionsradaren mit ständig sich ändernden Sendesignalen ist eine solche Identifikation mit herkömmlichen Verfahren nicht mehr ohne weiteres möglich. Um neue Ansätze zur Aufklärung solcher adaptiven Radarsysteme zu testen, haben Radarexperten des Fraunhofer-Instituts für Hochfrequenzphysik und Radartechnik und von armasuisse Wissenschaft und Technologie erstmals Emissionen eines adaptiven Radarsystems aufgezeichnet und analysiert.

28.10.2022 | Roland Oechslin, Fachbereich Sensorik, armasuisse Wissenschaft und Technologie

Zwei Radare stehen auf einer grünen Wiese
Ausschnitt des Testaufbau mit miniCODIR Radargerät (schwarzes Stativ), Richtfunklink zu einem weiteren Radargerät (weisses Stativ), ELINT-Empfänger (Lieferwagen im Hintergrund) und zu verfolgendes Ziel (Person in oranger Kleidung).

Die meisten Radarsysteme senden elektromagnetische Signale aus, um ihre Hauptaufgabe, die Detektion und Lokalisation von Zielen, zu erfüllen. Diese elektromagnetischen Emissionen können auch von einer Drittpartei, beispielsweise einer gegnerischen Konfliktpartei, empfangen, analysiert und verwendet werden, um Informationen wie Sendesignalform und Betriebsmodus über das Radarsystem zu gewinnen und es so zu identifizieren. Eine solche Aufklärung und Informationsgewinnung aus elektronischen Signalen wird als «electronic intelligence» (ELINT; auf Deutsch «elektronische Aufklärung»), die dazu benötigte Apparatur als ELINT-Empfänger bezeichnet.

Dabei verwenden klassische Radarsysteme einen Satz von zuvor definierten Signalformen. Diese können durch gewisse Parameter, die sogenannten Pulsbeschreibungswörter wie zum Beispiel Mittenfrequenz, Modulation, Pulslänge oder Pulsrepetitionsrate, beschrieben werden. Die Aufklärung eines klassischen Radars besteht darin, diese Pulsbeschreibungswörter aus den Emissionen zu identifizieren. Mit einer solchen Signatur und einer Bibliothek an bekannten Referenzsignaturen kann das Radarsystem erkannt werden.

Lernfähige Radarsysteme

Künftige lernfähige, auch kognitiv genannt, Multifunktionsradarsysteme (MFR) weichen von diesem klassischen Muster immer mehr ab. Dank frei programmierbaren Signalgeneratoren können neue Radare ihre Sendemuster noch besser an die zeitlich variierende Umgebung und die aktuelle Aufgabe anpassen oder berechnen ihre Sendesignale sogar fortlaufend neu. Dank dieser ständigen Anpassung sind diese Systeme anhand ihrer Pulsbeschreibungswörter durch Dritten nicht mehr identifizierbar. Somit stellt sich die Frage, wie solche lernfähigen MFR in Zukunft doch identifiziert und analysiert werden können. Hierfür müssen neue Ansätze entwickelt und evaluiert werden. Als Grundlage dazu wird ein Datensatz von Emissionen eines MFR benötigt.

Erste Versuche in Thun durchgeführt

In einem Projekt in Rahmen des Forschungsprogramms «Aufklärung und Überwachung» und zusammen mit dem Fraunhofer-Institut für Hochfrequenzphysik und Radartechnik (FHR) haben Mitarbeitende des Fachbereichs Sensorik, armasuisse Wissenschaft und Technologie (W+T), diesen Sommer ein Experiment auf dem Waffenplatz Thun durchgeführt. Hierfür haben sie einen ELINT-Empfänger so modifiziert, dass auch adaptive Radarsignale aufgezeichnet und analysiert werden können. Als vereinfachtes Modell für ein lernfähiges MFR hat armasuisse W+T das adaptive Radarnetzwerk namens «miniCODIR» eingesetzt. Dieses System besteht aus vier Radargeräten und einem zentralen Steuerungsrechner, der für jedes Gerät laufend die optimale Sendeform und -leistung festlegt. Dadurch kann es seine Hauptaufgabe, die Detektion und Verfolgung eines Ziels bei möglich kleinem Sendeaufwand, optimal erfüllen. So senden beispielsweise nicht immer alle Radargeräte, sondern nur jedes, welches das zu verfolgende Ziel am besten sieht.

Während des Experiments wurden viele Daten gesammelt beziehungsweise Emissionen aufgezeichnet. Nun wird anhand dieser Signaldaten in einem ersten Schritt analysiert, welche Optimierungen «miniCODIR» an den Sendeformen durchgeführt hat. In einem zweiten Schritt soll geklärt werden, mit welchem Zweck diese Optimierungen durchgeführt wurden. Damit hoffen die Radarexperten, mithilfe von aufgezeichneten Signaldaten, die Optimierungsalgorithmen ihres Modellsystem «miniCODIR» verstehen und analysieren zu können. In Nachfolgearbeiten sollen die Erkenntnisse am Modellsystem «miniCODIR» dann auch auf künftige, lernfähige Multifunktionsradarsysteme verallgemeinert werden. 


Zurück zur Übersicht Übersicht, News, Veranstaltungen