間歇采樣干擾識別的抗欺騙干擾波形設(shè)計*

吳少鵬，袁越，涂剛毅

(中國船舶重工集團公司 第七二四研究所，江蘇 南京 211106)

0 引言

信息化戰(zhàn)爭背景下，電子干擾樣式靈活多變，尤其是數(shù)字射頻存儲器(digital radio frequency memory,DRFM)技術(shù)的發(fā)展[1-4]，使雷達面臨嚴峻挑戰(zhàn)。波形捷變等技術(shù)具有良好的抗脈間干擾的性能，但對于間歇采樣干擾等脈內(nèi)干擾則不再奏效。

間歇采樣干擾是作為一種新的干擾技術(shù)，采用采樣轉(zhuǎn)發(fā)再循機制，對雷達脈沖壓縮信號具有良好的干擾效果。近年，對于間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾原理的研究已經(jīng)取得了一定的成果[5-10]。但是，從現(xiàn)有公開文獻看，針對該干擾的識別和抑制有關(guān)的文獻較為有限，主要集中于波形設(shè)計、時頻分析和頻譜特征提取等領(lǐng)域的研究[11-14]。

本文從波形的角度出發(fā)，設(shè)計了一種鑒別率高的發(fā)射波形，接收機可利用干擾機采樣空隙中遺漏的信息，發(fā)現(xiàn)間歇采樣干擾與回波瞬時頻率的不匹配關(guān)系，從而鑒別出假目標。當鑒別出干擾時，根據(jù)時頻分析結(jié)果，設(shè)計一組濾波器，對脈壓結(jié)果進行濾波，從而消除干擾。當干擾不存在時，可通過脈沖壓縮發(fā)現(xiàn)目標。

1 間歇采樣干擾原理

假設(shè)雷達發(fā)射信號為線性調(diào)頻信號，時域表達式為

(1)

式中：Ts為雷達發(fā)射信號脈寬;K=B/Ts為線性調(diào)頻信號調(diào)頻斜率(B為信號帶寬);fc為載頻。

在一個雷達脈沖重復(fù)周期內(nèi)，間歇采樣干擾機采樣一小段雷達信號并轉(zhuǎn)發(fā)，間隔一段時間后繼續(xù)采樣轉(zhuǎn)發(fā)。重復(fù)直至雷達信號結(jié)束。t0為干擾信號脈寬，Tj為采樣周期，Tj-t0為干擾機偵察時間。采樣脈沖時域表達式為

(2)

間歇轉(zhuǎn)發(fā)干擾信號為式(1)和式(2)的乘積，其時域表達式為

SJ=S(t)p(t).

(3)

2 脈內(nèi)頻率正負交替變化抗間歇采樣識別方法

2.1 脈內(nèi)頻率正負交替變化LFM信號

間歇采樣干擾主要包含的信息量有干擾采樣周期Tj和占空比τ/Ts。其中，干擾采樣周期Ts可以通過干擾信號脈壓的相鄰峰值間距計算得到[14]。占空比和脈壓峰值幅度有關(guān)，幅度失真較大，使得占空比估計難度變大。因此，下文中，根據(jù)干擾采樣周期Ts設(shè)計發(fā)射信號。

利用未被轉(zhuǎn)發(fā)干擾機截取的發(fā)射信號信息進行對抗是本文主要的抗干擾思想。以采樣干擾周期分割發(fā)射信號，在每個采樣周期內(nèi)，將發(fā)射信號進行分塊[15]，分塊原則為：tx時間段內(nèi)線性調(diào)頻信號采用負調(diào)頻(調(diào)頻斜率為負數(shù))，Ts-tx時間段采用正調(diào)頻(調(diào)頻斜率為正數(shù))，即發(fā)射信號為

(4)

αt為正負交替序列，與其在脈內(nèi)所在位置有關(guān)，表達式為

(5)

式中：tx為設(shè)定值。

2.2 信號時頻分析

干擾機采樣起始位置不同，間歇采樣干擾信號的組成成分也會有所差異。 根據(jù)采樣起始位置，有3種采樣結(jié)果:一是干擾采樣脈寬只包含正調(diào)頻信號;二是干擾采樣脈寬只包含負調(diào)頻信號;三是同時包含2種線性調(diào)頻信號,如圖1所示。

短時傅里葉變換(short time Fourier transform，STFT)是利用一個隨時間滑動的分析窗對非平穩(wěn)信號進行加窗截斷處理，將非平穩(wěn)信號分解成一系列近似平穩(wěn)的短時信號，最后利用傅里葉變換理論分析各短時平穩(wěn)信號的頻譜[16]。本文采用脈內(nèi)頻率正負交替變化LFM(linear frequency modulation)信號，頻率隨時間變化頻繁，故選擇短時傅里葉變換能對信號頻率隨時間變化的情況進行分析。

對真實回波進行STFT變換，正負頻率分布較均勻，其時頻分布情況如圖2a)所示。圖1a)～1c)對應(yīng)的干擾信號中，正負頻率功率所占比重不同，圖1a)負頻率比重較大，圖1b)正頻率比重較大，圖1c)2種頻率比重接近。圖2b)～2d)仿真結(jié)果與此結(jié)論一致。

2.3 干擾特征分析

目標回波和干擾主要存在2點區(qū)別:一是連續(xù)性差異;二是正負頻率所占比重不同。由于STFT結(jié)果為二維數(shù)據(jù)，計算量大，故需要從時頻分布中提取二次特征。

特征提取過程如下:

對回波信號進行短時傅里葉變換得到回波的時頻分布

(6)

將時頻函數(shù)分別在正負頻域上進行積分，得到2個關(guān)于時間參數(shù)的能量函數(shù)，將時頻函數(shù)在正頻域積分結(jié)果作實部，在負頻域積分結(jié)果作虛部，組合成新的函數(shù)

(7)

同理可得發(fā)射信號的該函數(shù)表達式為

(8)

式中：STFTs(t,f)為發(fā)射信號的短時傅里葉變換。

計算式(7)和(8)的相關(guān)函數(shù)

(9)

真實目標回波量分布與發(fā)射信號有很強的相關(guān)性，間歇采樣干擾與其相似度低。故可以利用回波信號與發(fā)射信號的能量分布相關(guān)性來鑒別干擾，即干擾識別等同于二元假設(shè)檢驗問題:

(10)

式中：m0為門限值，主要考慮信噪比、干信比、干擾機采樣起始位置等影響因素。

2.4 干擾抑制

對回波信號進行干擾識別后，存在2種情況:一種是存在間歇采樣干擾;一種是只有真實目標回波。前者可通過以下方法抑制假目標，具體步驟為：

(1) 對回波信號進行STFT得到其時頻分布SR(t,f)，將絕對值相同的正負頻率點時頻函數(shù)相加，此時與正常線性調(diào)頻信號時頻分布相同，表示為

(11)

(2) 對S2(t,f)進行ISTFT變換，得到srx(t)，即線性調(diào)頻信號。

(3) 對S2(t,f)沿頻率軸取絕對值并累加，得到S3(t)，求取其均值M。

(4) 通過干擾信號之間的距離T/BTs，估算出間歇采樣干擾機采樣間隔Ts，以Ts分割S3(t)，得到每個區(qū)間的最大值，以各區(qū)域中的時間點到最大值點的時間間隔為參數(shù)，設(shè)置每個時間點的權(quán)重值(距離越遠，權(quán)值越小)，并與之相乘，求取S3(t)中所有數(shù)值大于M的時間點T(m)。

(5) 將srx(t)在T(m)時刻點的值置0得到srx0(t)，其脈壓sout-rx0輸出即自適應(yīng)濾波器，干擾抑制結(jié)果為

sout=sout-rx·sout-rx0，

(12)

式中：sout-rx為srx(t)的脈壓輸出。

根據(jù)干擾信號的時頻分布可知，干擾存在于其能量分布較強的區(qū)域，最大保留回波中真實信號的信息是時域濾波器設(shè)計的關(guān)鍵。

對于后者，即回波中只存在真實目標，sout-rx即為最終結(jié)果，無需時域濾波器。

3 仿真分析

為了驗證本文算法的有效性，參數(shù)設(shè)置如下。雷達參數(shù)設(shè)置為：發(fā)射信號脈寬T=10 μs，帶寬B=10 MHz，發(fā)射信號脈內(nèi)重復(fù)周期Ts=2 μs(周期內(nèi)負頻率寬度為0.7Ts，正頻率寬度為0.3Ts)，采樣率fs=20 MHz。干擾機參數(shù)設(shè)置為：間歇采樣周期Ts=2 μs，間歇采樣脈寬τ=0.5 μs，干信比為0 dB。

分別對3種雷達接收信號的時頻處理結(jié)果求其與發(fā)射信號時頻處理結(jié)果的相關(guān)函數(shù)，信噪比為-5～25 dB，每個信噪比下作300次蒙特卡羅實驗，得到m的均值如圖3所示。

根據(jù)圖3，真實目標回波的m值明顯高于間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾的m值，因此選定適當?shù)拈T限值m0可以識別出回波和間歇采樣干擾。此外，圖中包含2種不同采樣起始時刻的間歇采樣干擾，由圖可知，雖然采樣起始時刻對干擾的m值有一定的影響，但是遠低于真實目標回波的m值。

設(shè)閾值m0=0.8，得到本文算法的間歇采樣干擾識別率如圖4所示。

由圖4可知，該波形對間歇采樣干擾信號具有較高的識別率，0 dB時識別率接近80%，隨著信噪比的增加，識別率趨近于100%，此外，采樣起始時刻對識別率影響較小，說明本文算法具有穩(wěn)定性和有效性。

設(shè)置干信比為3.6 dB，信噪比為10 dB，其他條件同上，得到本文算法干擾抑制效果如圖5所示。

4 結(jié)束語

本文針對間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾，設(shè)計了一組識別率高的發(fā)射波形，利用真實目標回波和干擾在時頻分布上的不同，比較其與發(fā)射波形時頻分布的相似度，進行干擾鑒別。干擾不存在時，可以進行正常的脈沖壓縮;干擾存在時，可通過一種時域濾波器對匹配濾波結(jié)果中的干擾成分進行濾除。仿真結(jié)果表明：該波形和算法在不同信噪比下均保持較高的識別率，干擾抑制效果較理想。仿真結(jié)果說明了本文方法的有效性和穩(wěn)定性。

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