盧云龍,李 明,閆 琰

(西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西西安 710071)

利用調(diào)頻率匹配的DRFM欺騙干擾檢測(cè)方法

盧云龍,李 明,閆 琰

(西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西西安 710071)

針對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)式線性調(diào)頻(LFM)有源欺騙干擾的檢測(cè)問題,提出了基于干擾信號(hào)諧波分量調(diào)頻率匹配的檢測(cè)方法.數(shù)字射頻存儲(chǔ)器存在諧波效應(yīng)特性,該方法通過分析干擾信號(hào)的頻譜特征規(guī)律,建立諧波分量調(diào)頻率參數(shù)庫(kù).在雷達(dá)距離門內(nèi)同時(shí)存在目標(biāo)回波和干擾信號(hào)的情形下,利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換檢測(cè)雷達(dá)回波中LFM信號(hào)分量并估計(jì)其調(diào)頻率,通過與參數(shù)庫(kù)進(jìn)行匹配分析,實(shí)現(xiàn)干擾信號(hào)的檢測(cè).仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性.

數(shù)字射頻存儲(chǔ)器量化;有源欺騙干擾;分?jǐn)?shù)階傅里葉變換;參數(shù)估計(jì)

有源欺騙干擾會(huì)嚴(yán)重降低雷達(dá)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)性能.而基于數(shù)字射頻存儲(chǔ)器(DRFM)的距離波門拖引干擾(RGPO)和速度波門拖引干擾(VGPO)與雷達(dá)發(fā)射信號(hào)具有很強(qiáng)的相干性,干擾信號(hào)在相干雷達(dá)中可以獲得相當(dāng)大的增益,使得雷達(dá)難以區(qū)分目標(biāo)和干擾[1-2].

近年來(lái)針對(duì)DRFM欺騙干擾信號(hào)的研究主要有:文獻(xiàn)[3]通過在每個(gè)脈沖重復(fù)間隔期間發(fā)射不同初始相位的信號(hào),利用目標(biāo)回波與干擾信號(hào)在多普勒頻譜域的差異實(shí)現(xiàn)干擾檢測(cè).文獻(xiàn)[4]通過聯(lián)合干擾信號(hào)幅度波動(dòng)特征、高階累積量以及雙譜特征來(lái)識(shí)別具體干擾類型.文獻(xiàn)[5-6]研究了有源欺騙干擾在合成孔徑雷達(dá)成像中的特性.文獻(xiàn)[7-8]著重分析了寬帶DRFM干擾信號(hào)的特性及硬件實(shí)現(xiàn).文獻(xiàn)[9-10]分析了基于DRFM的距離波門拖引干擾(RGPO)信號(hào)的頻譜,詳細(xì)推導(dǎo)了DRFM時(shí)延量化特性對(duì)干擾信號(hào)帶來(lái)的頻域細(xì)微變化特征.在此基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[11-12]分析了DRFM時(shí)延函數(shù)和相位聯(lián)合量化對(duì)RGPO信號(hào)的影響,分析量化后諧波譜線的特性,并得出相對(duì)相位量化.時(shí)延函數(shù)量化對(duì)信號(hào)的影響可以忽略.文獻(xiàn)[13]分析了距離-速度同步拖引干擾的理想頻譜與實(shí)際頻譜特征,這些頻譜特征在理想環(huán)境下有較明顯的差異,能夠?yàn)槔走_(dá)檢測(cè)該類干擾提供依據(jù).但是,上述文獻(xiàn)中對(duì)干擾信號(hào)頻譜特征的分析都是基于單頻脈沖雷達(dá)信號(hào),而在實(shí)際檢測(cè)環(huán)境中,干擾信號(hào)諧波譜線易受噪聲等因素影響而不易檢測(cè).同時(shí)文獻(xiàn)中沒有考慮雷達(dá)回波中同時(shí)存在目標(biāo)回波和干擾信號(hào)的情形.

事實(shí)上,現(xiàn)代雷達(dá)廣泛采用脈內(nèi)頻率調(diào)制信號(hào),如LFM信號(hào).對(duì)于波門拖引干擾,在波門捕獲期,雷達(dá)回波由目標(biāo)回波與干擾信號(hào)組成,如能在此階段就檢測(cè)出干擾信號(hào),可使雷達(dá)更及時(shí)地采取抗干擾措施.因此,筆者在上述研究成果基礎(chǔ)上,分析了DRFM線性調(diào)頻有源欺騙干擾信號(hào)的頻譜,推導(dǎo)出干擾信號(hào)諧波頻譜的特征規(guī)律并建立諧波分量調(diào)頻率參數(shù)庫(kù),并提出一種基于諧波分量調(diào)頻率參數(shù)匹配的干擾檢測(cè)新方法.該方法通過建立可能存在的干擾信號(hào)諧波頻譜調(diào)頻率參數(shù)庫(kù),利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換估計(jì)雷達(dá)回波中LFM信號(hào)調(diào)頻率,并與參數(shù)庫(kù)進(jìn)行匹配檢測(cè).由于LFM信號(hào)調(diào)頻率參數(shù)受噪聲等因素影響小,通過參數(shù)匹配檢測(cè),該方法能夠在復(fù)雜的電磁檢測(cè)環(huán)境下有效檢測(cè)出有源欺騙干擾信號(hào).分析發(fā)現(xiàn)目標(biāo)回波與干擾信號(hào)的疊加并不影響干擾信號(hào)的諧波特性規(guī)律,因此該方法在波門捕獲期就可以有效檢測(cè)出干擾信號(hào).

1 信號(hào)模型

設(shè)雷達(dá)發(fā)射基帶信號(hào)為

DRFM下變頻后接收信號(hào)可以表示為

式中,fc=fI+fd,fI為干擾機(jī)下變頻頻率,fd是目標(biāo)的多普勒頻率.

對(duì)于距離波門拖引干擾而言,在分析干擾信號(hào)相位量化效應(yīng)時(shí),時(shí)延函數(shù)離散量化對(duì)其的影響是可以忽略的[9].設(shè)距離拖引時(shí)延函數(shù)可表示為理想線性函數(shù)c(t)=at,a為拖引率,則經(jīng)DRFM相位量化后的線性調(diào)頻欺騙干擾可表示為

其中,N=2M,M為量化位數(shù),φ(t)為p(t)的相位,φ(t)=2πfct+πμt2,m對(duì)應(yīng)不同的諧波分量.

將c(t)=at代入式(3),并令

則有

在雷達(dá)距離門內(nèi)同時(shí)存在目標(biāo)回波和干擾信號(hào)的情形下,回波信號(hào)經(jīng)雷達(dá)接收機(jī)混頻后可表示為[2]

式(6)右邊第1項(xiàng)為目標(biāo)回波,第2項(xiàng)為干擾信號(hào),A1、A2表示幅度,通常A1＜A2.n(t)為高斯白噪聲.

2 基于譜參數(shù)匹配的干擾檢測(cè)方法

由DRFM產(chǎn)生的轉(zhuǎn)發(fā)式欺騙干擾信號(hào)可視為截獲雷達(dá)信號(hào)的復(fù)制品,因其與雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的高度相干性而難以識(shí)別.尤其在波門內(nèi)同時(shí)存在目標(biāo)回波和干擾信號(hào)階段,干擾機(jī)對(duì)截獲雷達(dá)信號(hào)的調(diào)制很小,傳統(tǒng)的檢測(cè)方法難以有效檢測(cè)出干擾信號(hào).由于DRFM干擾機(jī)存在諧波效應(yīng),筆者在分析線性調(diào)頻干擾信號(hào)相位量化模型時(shí)發(fā)現(xiàn),干擾信號(hào)的調(diào)頻率由干擾機(jī)量化位數(shù)及雷達(dá)發(fā)射信號(hào)調(diào)頻率決定,并且與目標(biāo)回波調(diào)頻率參數(shù)差異較大,因此提出一種新的干擾檢測(cè)方法.首先通過建立可能存在的干擾信號(hào)諧波頻譜調(diào)頻率參數(shù)庫(kù),然后檢測(cè)并估計(jì)雷達(dá)回波中LFM分量調(diào)頻率參數(shù),并與參數(shù)庫(kù)進(jìn)行匹配分析,完成干擾信號(hào)的檢測(cè).

2.1 頻譜特征分析

很多文獻(xiàn)已有證明,當(dāng)Bτ?1,μ＞0時(shí),u(t)的頻譜為

同理,當(dāng)信號(hào)為負(fù)調(diào)頻,即μ-=-μ時(shí),可求得

即U+(f)與U-(f)共軛相等,這并不影響u(t)頻譜的帶寬和形狀.

根據(jù)傅里葉變換定義可得y2(t)的頻譜為

令

代入式(9),可得

之后的推導(dǎo)過程與求線性調(diào)頻信號(hào)u(t)的頻譜U(f)類似,很多文獻(xiàn)有詳細(xì)推導(dǎo)過程,這里不再重復(fù),直接給出最終結(jié)果:

式中,C(x),S(x)為菲涅耳積分,當(dāng)Bτ?1時(shí),式(12)可以表示為

同理,當(dāng)m＜0時(shí),信號(hào)為負(fù)調(diào)頻,有

結(jié)合以上分析,由式(5)、(13)、(14),可以得到y(tǒng)(t)的頻譜

不考慮噪聲對(duì)信號(hào)頻譜的影響,則雷達(dá)回波經(jīng)接收機(jī)混頻后信號(hào)s(t)的頻譜可表示為

在實(shí)際應(yīng)用中,拖引率a一般為10-6數(shù)量級(jí),認(rèn)為(1-a)2≈1,則由式(16)得s(t)頻譜近似為

圖1 目標(biāo)信號(hào)與干擾信號(hào)的頻譜(時(shí)頻)圖

由式(17)可以看出回波中有多個(gè)LFM信號(hào)分量,當(dāng)m=0的信號(hào)分量為主分量,其余為諧波分量時(shí),每個(gè)信號(hào)分量的中心頻率滿足(Nm+1)fc-fI,頻率范圍變成即信號(hào)頻帶被展寬為則在相同脈寬時(shí)間內(nèi),分量信號(hào)的調(diào)頻率相應(yīng)變?yōu)樵O(shè)采樣頻率Fs=1.024/2 GHz,M=2, B=10 M Hz,fI=30 M Hz,fd=4 k Hz,信號(hào)時(shí)寬τ=1μs,拖引率a=1×10-6.圖1(a)、(b)分別為目標(biāo)信號(hào)與量化干擾的頻譜圖,圖1 (c)、(d)對(duì)應(yīng)為兩信號(hào)的時(shí)頻圖.分析干擾信號(hào)的時(shí)頻圖如圖2所示,可以看出,除主分量外,干擾信號(hào)還有兩條明顯的諧波譜,其中m=-1時(shí)對(duì)應(yīng)諧波分量1,m=1時(shí)對(duì)應(yīng)諧波分量2.根據(jù)上述參數(shù)及前述的理論推導(dǎo),可以計(jì)算出諧波分量1的理論中心頻率及調(diào)頻率分別為120.012MHz和-30×1012Hz/s ;諧波分量2的理論中心頻率及調(diào)頻率分別為120.02MHz和50×1012Hz/s.從圖2中數(shù)據(jù)可以粗略計(jì)算出諧波分量1的中心頻譜及調(diào)頻率分別為-120.7MHz和-30.1×1012Hz/s,諧波分量2的中心率及調(diào)頻率分別為120.7MHz和49.12×1012Hz/s,與理論值大致相符.

需要注意,當(dāng)M較大時(shí),根據(jù)式(17)可以發(fā)現(xiàn)最大的諧波分量有可能落在采樣帶寬之外,在干擾信號(hào)中將檢測(cè)不到諧波分量.2.2 參數(shù)匹配檢測(cè)

圖2 量化干擾信號(hào)的時(shí)頻圖

根據(jù)上節(jié)分析可知,當(dāng)雷達(dá)沒有受到DRFM有源欺騙干擾時(shí),雷達(dá)回波中僅有目標(biāo)回波一個(gè)LFM信號(hào)分量;當(dāng)雷達(dá)受到DRFM有源欺騙干擾時(shí),雷達(dá)回波中會(huì)有多個(gè)LFM信號(hào)分量.而LFM信號(hào)在不同的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換域上會(huì)呈現(xiàn)出不同的能量聚集性,同時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉作為一維的線性變換,在處理多分量信號(hào)時(shí)可以避免交叉項(xiàng)的干擾,因此筆者采用分?jǐn)?shù)階傅里葉方法來(lái)檢測(cè)雷達(dá)回波中多分量LFM信號(hào).

LFM信號(hào)x(t)的p階分?jǐn)?shù)階傅里葉變換定義為[14]

式中,變換核Kp(t,u)為

檢測(cè)未知LFM信號(hào)的基本原理是:以旋轉(zhuǎn)角α為變量,對(duì)觀測(cè)信號(hào)連續(xù)進(jìn)行分?jǐn)?shù)階傅里葉變換,形成信號(hào)能量在參數(shù)(α,u)平面上的二維分布,在此平面上按閾值進(jìn)行峰值點(diǎn)的二維搜索即可實(shí)現(xiàn)信號(hào)的檢測(cè).而雷達(dá)回波中LFM信號(hào)分量的幅度受sinc函數(shù)調(diào)制,差異較大,在信噪比較低的條件下,噪聲的起伏可能會(huì)影響弱諧波分量峰值點(diǎn)的檢測(cè).同時(shí),在實(shí)際電磁檢測(cè)環(huán)境中,雷達(dá)回波中除了目標(biāo)回波和欺騙干擾外,還有可能包含來(lái)自其他輻射源的未知信號(hào),因此,僅通過檢測(cè)雷達(dá)回波中是否存在多分量LFM信號(hào),并不能有效可靠識(shí)別DRFM有源欺騙干擾.

但是從2.1小節(jié)的分析可得出干擾信號(hào)諧波分量的中心頻率及調(diào)頻率滿足一定的規(guī)律.為表述方便,令 LFM信號(hào)分量參數(shù)為其中表示在量化位數(shù)為M,N=2M條件下的諧波分量的調(diào)頻率為相同條件下的諧波分量的中心頻率,則有

由式(20)可以得出,干擾信號(hào)諧波譜的中心頻率是由干擾機(jī)量化位數(shù)M和fc決定的,其中fc=fI+ fd.干擾信號(hào)的調(diào)頻率由M和雷達(dá)發(fā)射信號(hào)調(diào)頻率μ決定.實(shí)際環(huán)境中,并不知道干擾機(jī)的量化位數(shù),也無(wú)法獲知干擾機(jī)下變頻頻率fI,但可以得到參數(shù)μ及典型DRFM干擾機(jī)的量化位數(shù)[15].對(duì)于參數(shù),由于受目標(biāo)多普勒頻率、雷達(dá)接收機(jī)下變頻頻率以及干擾機(jī)下變頻頻率fI調(diào)制,不易計(jì)算.對(duì)于諧波調(diào)頻率,在給定典型干擾機(jī)量化位數(shù)條件下,可以結(jié)合已知參量μ計(jì)算出.諧波分量的幅度受sinc函數(shù)調(diào)制,公式(17)表明m=±1時(shí)取到最大和次大諧波分量.因此,應(yīng)建立量化位數(shù)為1～4 bit條件下的諧波頻譜參數(shù)庫(kù),其中m=±1,N=21,22,23,24.

文中檢測(cè)方法的基本思路為:利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換在(α,u)平面上二維搜索LFM信號(hào)并估計(jì)參數(shù),如果在雷達(dá)回波中檢測(cè)出多分量LFM信號(hào)并且估計(jì)出的參數(shù))與參數(shù)庫(kù))中的某一組參數(shù)匹配,就可以判定該雷達(dá)受到DRFM干擾機(jī)的干擾.這一方法的步驟可表示為:

(2)多分量LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)[14],在(α,u)二維平面上進(jìn)行搜索,由最大峰值點(diǎn)的位置估計(jì)出最強(qiáng)信號(hào)分量相應(yīng)的參數(shù)設(shè)計(jì)中心頻率為的窄帶濾波器,選擇適當(dāng)帶寬,在u域內(nèi)按尖峰作遮蓋處理,濾除最強(qiáng)信號(hào)分量.

(4)重復(fù)步驟(2)、(3),直到剩余信號(hào)中所有的信號(hào)分量的幅度均低于某一預(yù)定的閾值.將所有估計(jì)得到的LFM信號(hào)分量的調(diào)頻率參數(shù)與干擾信號(hào)諧波參數(shù)庫(kù)進(jìn)行二維匹配,其具體過程為:先將估計(jì)參數(shù)與進(jìn)行匹配,若誤差小于設(shè)定門限,再將該參數(shù)與進(jìn)行匹配,若誤差也小于門限,則可判定雷達(dá)回波中存在干擾信號(hào),并且可估計(jì)出干擾機(jī)量化位數(shù)M=1,匹配檢測(cè)過程結(jié)束.如有沒有參數(shù)滿足,則繼續(xù)與進(jìn)行匹配,直到遍歷完所有參數(shù)庫(kù)中的諧波參數(shù),并做出檢測(cè)判決.

3 仿真實(shí)驗(yàn)

仿真實(shí)驗(yàn)條件如下:根據(jù)目前典型欺騙干擾機(jī)結(jié)構(gòu),可設(shè)DRFM量化位數(shù)M=2,DRFM中頻FI=30 M Hz,采樣頻率Fs=1.024/2 GHz,目標(biāo)多普勒頻率fd=4 k Hz.假設(shè)檢測(cè)環(huán)境中有兩個(gè)未知LFM信號(hào)分量(可能來(lái)自其他輻射源的無(wú)意干擾),幅度為雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的1/10～1/5倍之間,調(diào)頻率在±10μ間隨機(jī)分布.噪聲n(t)是服從n～N(0)分布的零均值復(fù)高斯白噪聲.雷達(dá)發(fā)射信號(hào)為線性調(diào)頻信號(hào),帶寬B=10 M Hz,脈寬τ=1μs.定義信噪比SNR=干噪比JNR=為干擾信號(hào),強(qiáng)度一般是信號(hào)強(qiáng)度的1.3～1.5倍,因而可設(shè)定JNR=SNR+1.5dB.

圖3 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換域上的信號(hào)分離

圖3給出了雷達(dá)回波在分?jǐn)?shù)階傅里葉變換域上的能量分布.其中,圖3(a)表示雷達(dá)回波為目標(biāo)回波與兩個(gè)未知LFM信號(hào)疊加情形下的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換結(jié)果,信噪比為10 d B;圖3(b)為相同信噪比下回波中同時(shí)存在目標(biāo)回波與干擾信號(hào)以及未知LFM信號(hào)的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換結(jié)果.在上述兩種仿真條件下,雷達(dá)回波中除主分量外,應(yīng)該還有其余信號(hào)分量,由于幅度差異較大,圖3(a)和圖3(b)中顯示其他分量完全被主分量信號(hào)“淹沒”.而圖3(c)和圖3(d)分別為圖3(a)和圖3(b)情形下抑制了主分量信號(hào)后(α,u)平面上的信號(hào)能量分布.從圖3(c)中可以看出濾除主分量后,回波中還有兩個(gè)明顯的LFM信號(hào)分量,而圖3(d)中出現(xiàn)至少4個(gè)LFM信號(hào)分量.分析可知圖3(c)中的信號(hào)分量為仿真條件中假設(shè)的可能來(lái)自其他輻射源的兩個(gè)信號(hào),圖3(d)中除了這兩個(gè)信號(hào)分量,其余為有源欺騙干擾信號(hào)產(chǎn)生的諧波信號(hào)分量.

上述仿真表明,在實(shí)際檢測(cè)環(huán)境中,通過檢測(cè)雷達(dá)回波中的多分量LFM信號(hào),并不能有效地檢測(cè)有源欺騙干擾,需要進(jìn)一步估計(jì)各分量的參數(shù),并與參數(shù)庫(kù)進(jìn)行匹配分析,才能有效可靠檢測(cè)出有源欺騙干擾.計(jì)算作為參數(shù)庫(kù),如表1所示.

表1 干擾信號(hào)諧波調(diào)頻率參數(shù)庫(kù)(×1012Hz/s)

表2是在有無(wú)欺騙干擾條件下雷達(dá)回波檢測(cè)到的LFM信號(hào)分量調(diào)頻率估計(jì)值,分別對(duì)應(yīng)圖3(c)和圖3 (d)兩圖.參數(shù)估計(jì)精度與搜索角度步長(zhǎng)有關(guān),根據(jù)參數(shù)估計(jì)精度,設(shè)定合適匹配門限,分析發(fā)現(xiàn)表2中的無(wú)欺騙干擾時(shí)所估計(jì)的信號(hào)分量1、信號(hào)分量2的調(diào)頻率與表1中任何M值下的調(diào)頻率都不匹配.而在有欺騙干擾時(shí)估計(jì)的信號(hào)分量2與信號(hào)分量3能夠與參數(shù)庫(kù)中M=2時(shí)的調(diào)頻相匹配,因此可以在復(fù)雜檢測(cè)環(huán)境中檢測(cè)出有欺騙干擾信號(hào),同時(shí)還可以估計(jì)出干擾機(jī)的量化位數(shù)M.

表2 雷達(dá)回波中信號(hào)分量調(diào)頻率估計(jì)值(×1012Hz/s)

圖4為信噪比從-15 d B到15dB,每個(gè)信噪比下仿真1 000次的干擾信號(hào)檢測(cè)性能曲線.由圖中可以看出,在雷達(dá)回波中同時(shí)存在目標(biāo)回波和欺騙干擾信號(hào)條件下,該方法在0dB左右仍能達(dá)到約0.8的正確檢測(cè)率.因此對(duì)于波門拖引干擾,該方法能夠在波門捕獲期就有效檢測(cè)干擾信號(hào),使雷達(dá)更及時(shí)地采取抗干擾措施,保證對(duì)目標(biāo)的正確跟蹤.值得說明的是,目前關(guān)于干擾檢測(cè)方法大多是基于模型的,因此算法之間不具有可移植性.干擾機(jī)量化特性是固定存在的,與利用干擾信號(hào)的幅度波動(dòng)差異檢測(cè)方法相比較,文中提出的方法能穩(wěn)定可靠地提取到干擾與目標(biāo)信號(hào)的差異.

圖4 干擾檢測(cè)性能曲線

4 結(jié)束語(yǔ)

有源欺騙干擾因其與雷達(dá)發(fā)射信號(hào)有很強(qiáng)的相干性而難以檢測(cè),筆者根據(jù)DRFM轉(zhuǎn)發(fā)式欺騙干擾存在諧波效應(yīng)的事實(shí),推導(dǎo)出線性調(diào)頻干擾信號(hào)的頻譜特征規(guī)律,并建立干擾信號(hào)諧波譜調(diào)頻率參數(shù)庫(kù).在此基礎(chǔ)上提出了一種基于調(diào)頻率匹配的有源欺騙干擾檢測(cè)方法.該方法先檢測(cè)并估計(jì)雷達(dá)回波中LFM信號(hào)分量的調(diào)頻率參數(shù),通過將估計(jì)得到的調(diào)頻率與參數(shù)庫(kù)進(jìn)行匹配分析來(lái)實(shí)現(xiàn)干擾信號(hào)的檢測(cè).由于LFM信號(hào)調(diào)頻率受環(huán)境影響小,因此該方法能在較低信噪比下有效檢測(cè)出干擾信號(hào).仿真結(jié)果表明,該方法能在波門內(nèi)同時(shí)存在目標(biāo)回波和DRFM轉(zhuǎn)發(fā)干擾時(shí)有效檢測(cè)出干擾信號(hào),可使雷達(dá)更及時(shí)地采取抗干擾措施,在實(shí)際應(yīng)用中有很好的參考價(jià)值.同時(shí),隨著抗干擾能力較強(qiáng)的捷變頻、編碼、混合脈沖等雷達(dá)發(fā)射波形的采用,對(duì)復(fù)雜波形干擾信號(hào)的量化特性將在筆者后繼的工作中進(jìn)行深入研究.

[1]Bandiera F,Farina A,Orlando D,et al.Detection Algorithms to Discriminate Between Radar Targets and ECM Signals [J].IEEE Transactions on Signal Processing,2010,58(12):5984-5993.

[2]Greco M,Gini F,Farina A.Radar Detection and Classification of Jamming Signals Belonging to a Cone Class[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2008,56(5):1984-1993.

[3]Zhang Jindong,Zhu Daiyin,Zhang Gong.New Antivelocity Deception Jamming Technique using Pulses with Adaptive Initial Phases[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2013,49(2):1290-1300.

[4]Li Jianxun,Shen Qi,Yan Hai.Signal Feature Analysis and Experimental Verification of Radar Deception Jamming [C]//IEEE CIE International Conference on Radar.Piscataway:IEEE,2011:230-233.

[5]孫光才,周峰,邢孟道,等.虛假場(chǎng)景SAR欺騙式干擾技術(shù)及實(shí)時(shí)性分析[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2009,36(5): 813-816.

Sun Guangcai,Zhou Feng,Xing Mengdao,et al.Deception-jamming Technology Against the SAR Based on the Deceptive Scene and Real-time Analyses[J].Journal of Xidian University,2009,36(5):813-816.

[6]楊偉宏,陳永光,王濤.對(duì)波形捷變SAR的間歇采樣快/慢時(shí)間調(diào)制干擾[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2012,34(12): 2456-2462.

Yang Weihong,Chen Yongguang,Wang Tao.Intermittent Sampling Jamming Against Waveform Agile SAR Modulated in Fast Or Slow Time[J].Systems Engineering and Electronics,2012,34(12):2456-2462.

[7]Olivier K,Cilliers J E,du Plessis M.Design and Performance of wideband DRFM for radar test and evaluation[J]. Electronics Letters,2011,47(14):824-825.

[8]Olivier K,Cilliers J E.Design Aspects and Characterized Performance of a Wideband DRFM for Radar Test and Evaluation[C]//IET International Conference on Radar Systems.Stevenage:IET,2012:1-4.

[9]Greco M,Gini F,Farina A.Combined Effect of Phase and RGPO Delay Quantization on Jamming Signal Spectrum [C]//IEEE International Radar Conference.Piscataway:IEEE,2005:37-42.

[10]Greco M,Gini F,Farina A,et al.Effect of Phase and Range Gate Pull-off Delay Quantization on Jammer Signal[J]. IEE Proceedings-Radar,Sonar and Navigation,2006,153(5):454-459.

[11]Berger S D.Digital Radio Frequency Memory Linear Range Gate Stealer Spectrum[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2003,39(2):725-735.

[12]Berger S D.The Spectrum of a Digital Radio Frequency Memory Linear Range Gate Stealer Electronic Attack Signal [C]//Proceedings of the IEEE National Radar Conference.Piscataway:IEEE,2001:27-30.

[13]孫閩紅,唐斌.距離-速度同步拖引欺騙干擾的頻譜特征分析[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2009,31(1):83-85.

Sun Minhong,Tang Bin.Analysis of the Frequency Spectrum of a Simultaneous Range-gate-pull-off and Velocity-gatepull-off Jamming Signal[J].Systems Engineering and Electronics,2009,31(1):83-85.

[14]陶然,鄧兵,王越.分?jǐn)?shù)階傅里葉變換及其應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009.

[15]Streetly M.Jane’s Radar and Electronic Warfare Systems 2008-2009[M].London:Jane’s Information Group,2008.

(編輯:王 瑞)

Method for detecting DRFM deception jamming based on LFM rate matching

LU Yunlong,LI Ming,YAN Yan
(National Key Lab.of Radar Signal Processing,Xidian Univ.,Xi’an 710071,China)

For detecting linear frequency modulated(LFM)active deception jamming,a novel approach is outlined based on LFM rate matching of the jamming harmonic components.Utilizing the harmonic effect generated from a digital radio frequency memory(DRFM),the feature of the harmonic spectrum is analyzed and an LFM rate base of the jamming is established first.Then the Fractional Fourier Transform(Fr FT)is employed to detect LFM components in the radar echo when both the target echo and the jamming signal are co-existent in a range gate.After that the LFM rates of the detected LFM signal are estimated and compared with the LFM rate bank to achieve jamming detection.Validity of the method is verified by simulation results.

DRFM quantization;active deceptive jamming;Fr FT;parameter estimate

TN974

A

1001-2400(2014)05-0067-07

2013-05-21< class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間:

時(shí)間:2014-01-12

國(guó)家部委預(yù)研基金資助項(xiàng)目(9140A07020913DZ01001);博士學(xué)科點(diǎn)科研專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(20110203110001);航空科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20110181006)

盧云龍(1986-),男,西安電子科技大學(xué)博士研究生,E-mail:yllu@stu.xidian.edu.cn.

http://www.cnki.net/kcms/doi/10.3969/j.issn.1001-2400.2014.05.012.html

10.3969/j.issn.1001-2400.2014.05.012