摘 要:在現(xiàn)有的干擾方法中,雷達主瓣壓制干擾是當前主要的干擾方式之一,現(xiàn)有的抗干擾方法無法對其實現(xiàn)有效抑制。文章提出了一種利用JADE盲源分離算法進行抗主瓣壓制干擾的方法,并通過仿真試驗進行了驗證。仿真結果表明,在一定信噪比和信干比的條件下,該方法可有效實現(xiàn)干擾與目標信號的分離,提高雷達的抗干擾性能。
關鍵詞:主瓣壓制干擾;JADE算法;信噪比;信干比;抗干擾
1 概述
隨著信息技術的迅猛發(fā)展,實際環(huán)境中無線電信號日益密集,自然干擾和人為干擾越來越多,雷達陣列接收到的信號已經(jīng)受到嚴重的影響,雖然可以利用信號的不同特征來處理信號,但這往往需要一些先驗信息,而且存在一定的局限性。通常的抗干擾方法大多是根據(jù)特定應用設計的,具有很強的針對性,無法同時應對多種類型的干擾。現(xiàn)有的抗干擾技術針對旁瓣干擾的措施較多,對抗主瓣干擾的措施較少。因此,在現(xiàn)有的抗干擾技術基礎上,研究新的對抗主瓣干擾的措施,對雷達抗干擾能力的提升具有重要的意義。
盲源分離是根據(jù)觀測到的混合數(shù)據(jù)向量來恢復出源信號的過程,它的主要任務就是對于未知的系統(tǒng),在輸入信號完全未知或僅有很少的先驗知識的情況下,僅僅由輸出信號來重構輸入信號或進行系統(tǒng)辨識。文章利用基于高階累積量的JADE盲源分離算法來完成對混合信號的分離,以說明盲源分離算法對雷達接收的混合信號具有良好的分離能力。
2 雷達信號盲源分離的理論基礎
2.1 雷達信號盲源分離的數(shù)學模型
一般設雷達陣列接收單元有m個,即接收m個混合信號xi(t)(i=1,2,...,m),是由n個(通常m?叟n)相互統(tǒng)計獨立、零均值的未知源信號si(t)(j=1,2,…,n)在接收機上的瞬時混疊:
x(t)=As(t)+n(t) (1)
式中:x(t)=[x1(t),x2(t),...xm(t)]T表示陣列天線接收到的混合信號向量;s(t)=[s1(t),s2(t),...sn(t)]T表示源信號向量,即目標回波信號向量;n(t)表示高斯白噪聲;A為列滿秩的m×n階混合矩陣,其元素aij可以表示第j個源信號與第i個天線間未知的混迭濾波系數(shù)。源信號s(t)和混合矩陣A是未知的,在數(shù)學上這是一個嚴重的欠定問題。
盲源分離的目的是尋找一個逆變換矩陣W,使雷達接收的混合信號通過這個逆變換以后得到的信號y(t)各個分量之間盡可能的相互獨立。即
y(t)=Wx(t) (2)
式中:y(t)=[y1(t),y2(t),...yn(t)]T是恢復后的信號,作為源信號s(t)的估計;W是一個n×m維的分離矩陣。
2.2 雷達信號盲源分離的基本假設
盲源分離,就是在不知道源信號和混合矩陣特性的情況下,僅僅利用接收到的混合數(shù)據(jù),來分離信號的過程。但是如果沒有任何前提假設,這樣的解肯定是多解,為了使分離的解是確定的,需要給盲源分離必要的假設和約束:
(1)源信號之間是相互統(tǒng)計獨立的。(2)源信號數(shù)目n不多于傳感器的數(shù)目m。(3)源信號中服從高斯分布的信號個數(shù)不能多于一個。
對于雷達接收機而言,不同的目標獨立產(chǎn)生目標回波,目標回波與壓制干擾也相互獨立,也就是說雷達接收機接收的源信號是獨立的;對于陣列接收機來說,很容易滿足m?叟n,即混合矩陣A是滿秩的;此外,雷達接收機接收的信號為超高斯信號,都滿足盲源分離的假設條件,可以利用盲源分離來處理雷達接收的信號。
3 雷達信號盲分離JADE算法
在基于高階累積量的盲源分離算法,JADE算法現(xiàn)是由Cardoso通過對信號四階累積量的相關性質(zhì)進行深入研究,提出的基于矩陣聯(lián)合對角化特征矢量算法。該算法首先要求一個白化矩陣W對接收的觀測信號x進行白化預處理(包含去噪)得到白化信號z,之后尋找一個酉變換矩陣V,用來實現(xiàn)四階累積量矩陣對角化,信號的分離也就可以基于這兩個矩陣來完成。JADE算法的詳細流程可以用圖1表示:
圖1 JADE算法的流程圖
按照盲源分離的一般做法,假設所有的源信號是具有零均值和單位方差的。此時白化處理中的白化矩陣W必須滿足
WH=U(U為酉矩陣) (3)
而接收的觀測數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣
Rxx=E(xxH) (4)
式4中的白化矩陣W可以通過對Rxx的子空間進行分解得到,實際通過對接收信號進行估計可得到
(5)
式中:{?滋1,?滋2,...,?滋m}是接收信號觀測數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣Rxx的m個最大的特征值,{g1,g2,...,gm}是對應的特征向量,?滓2是對噪聲方差估計值,它是通過計算Rxx剩余的n-m個特征值的均值得到的。
此時,白化信號z(k)就是利用白化矩陣W對接收信號進行白化處理得到的:
(6)
因此,我們要想分離出源信號,需要通過白化信號的四階累積量矩陣QZ(T)的特征值分解來求出酉矩陣U。
白化信號的四階累積量矩陣QZ(T)為
(7)
它的第(i,j)元定義為
(8)
式中:T是任意一個非零的m×n矩陣,(T)lh是其第(l,h)元,1?燮i,j?燮m,cum(·,·,·,·,)是求四階累積量運算。而u1是酉矩陣U的第l列, ,?酌i是源信號si(k)的四階累積量,計算公式為 。
為了得到酉矩陣U,對QZ(T)進行特征分解,就可以得到矩陣U的估計V:
(9)
式中:?撞是對角陣,而且矩陣V的列向量與矩陣U的列向量之間存在著排列的不定性和相位的模糊性。這將使源信號和分離信號之間存在著排列不定性和幅度模糊性。由以上我們可以得到源信號的估計:
(10)
4 雷達信號盲源分離仿真
4.1 仿真條件
仿真中假設雷達發(fā)射信號為線性調(diào)頻信號,帶寬B=2MHz,脈寬τ=100μs,載頻fc=1GHz,調(diào)頻系數(shù)KFM=B/τ=2×1010Hz/s;干擾信號為噪聲調(diào)頻干擾,噪聲為隨機高斯噪聲,調(diào)頻系數(shù)KFM=8×106Hz/s,信干比SIR=-30dB;采樣頻率為fs=6MHz,暫時不考慮雷達接收機的內(nèi)部噪聲。雷達的發(fā)射和接收均采用多天線系統(tǒng),發(fā)射/接收子天線個數(shù)為64個。假設雷達發(fā)射波束中心指向30°到31°間的某一隨機位置,波束寬度為1.85°,同時假設目標位于30°,干擾位于31°,屬于主瓣干擾。接收模型采用五波束接收系統(tǒng),即可以得到五路觀測信號,在JADE算法中,屬于觀測信號的個數(shù)大于源信號的個數(shù),可通過降維處理來使得觀測信號個數(shù)等于源信號個數(shù),同時可以降低噪聲的影響。
4.2 仿真結果
為驗證方法的有效性,仿真中首先對無噪聲條件下JADE算法的性能進行考察。圖2中五路觀測數(shù)據(jù)降維后采用JADE算法再經(jīng)脈壓處理后,其中的一路信號有明顯的尖峰出現(xiàn),可以較好地檢測出目標。
圖3給出了在無噪的情況下,在不同強度干擾存在的情況下,采用此算法后的脈壓處理結果,從圖中可以看出,不管壓制干擾的強度多大,均可檢測出目標,對干擾有較好的抑制性能。
在實際環(huán)境中,噪聲是時時刻刻存在的,圖4給出了在信噪比SNR=-20dB的情況下JADE算法處理后的脈壓結果,從圖中可以看出,JADE算法在不同的信干比的條件下均可將目標回波有效分離。此外,隨著信干比的變化,算法的分離性能并沒有明顯的改變,說明信干比對JADE算法的影響有限。
圖4 在不同信干比下信號分離后的脈壓波形(SNR=-20dB)
5 結束語
文章主要是將JADE算法應用于雷達抗主瓣壓制干擾技術中,利用此算法進行抗主瓣干擾前,首先進行降噪處理將會提高算法性能。從仿真結果可以看出,該算法對噪聲壓制干擾具有較好的抑制性能,可以提高雷達的抗主瓣壓制干擾性能。
參考文獻
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作者簡介:錢國棟(1982,5-),籍貫:江蘇省無錫市,現(xiàn)職稱:工程師,學歷:碩士,研究方向:雷達總體。