尹洪偉,李國林,李 飛,謝 鑫

(海軍航空工程學院,山東煙臺 264001)

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近程分布源下引信欺騙干擾抑制算法

尹洪偉,李國林,李 飛,謝 鑫

(海軍航空工程學院,山東煙臺 264001)

為解決近程分布源下引信欺騙干擾抑制問題,提出了聯(lián)合盲分離和正交投影的抗干擾算法。針對偽碼引信,利用接收信號互相關后首個峰值位置構造正交投影矩陣,通過正交投影濾除干擾;針對LFM引信SMSP干擾與LFM信號的不相關性,先利用盲分離濾出干擾,再用干擾信號構造正交投影向量以得到回波。仿真結(jié)果表明,算法具有良好的干擾抑制能力,當SMSP干擾重復周期小于5 μs時,分離干擾相似度大于92%,當分離干擾相似度大于82%時,正交投影后干擾信號即被濾除。

引信;欺騙干擾抑制;分布源;盲分離;正交投影

0 引言

無線電引信工作于彈目接近的末端,當彈目距離縮短到一定程度時,目標相對于引信將由點源變?yōu)榉植荚?且距離越近,這種分布源特征越明顯[1]。早在1982年,John F Dammann就已經(jīng)指出,近程時引信回波來自于目標上少數(shù)不同位置散射點[2-3],且Harold Mott和James W McCoy采用確定的N個散射點確定目標空中模型[4]。1991年,中國學者李在庭,方再根等在文獻[5]中指出,對于體目標而言,其單個散射點仍可用一般的遠場模型來分析,這主要是因為相對于引信工作波段和爆炸距離而言,在引信工作末端仍處于Fraunhofer區(qū)。

當引信接收信號中伴有欺騙干擾時,此時不同于點目標,傳統(tǒng)的欺騙干擾抑制算法也失去作用。如文獻[6-7]利用正交投影算法抑制欺騙干擾,該類算法首先需要確定欺騙干擾信號延時和形式,當處于近程時,不同延時的回波造成了欺騙干擾信號延時難以獲取,因此無法確定正交投影向量;文獻[8-9]針對脈沖壓縮LFM信號分別利用匹配信號變化和分段盲分離較好實現(xiàn)了單個欺騙干擾的抑制;李永平在文獻[10]中提出了SMSP欺騙干擾的識別方法,并在文獻[11]中利用解線調(diào)、分段解線調(diào)等方法抑制干擾,算法在一定程度上取得了良好的效果。但這些算法把目標假定為點目標,假設每個周期只有一個回波信號,而近程分布源打破了這種假定。因此,這些算法是不適用于近程情況的。

針對上述問題,文中研究了近程情況下的接收信號特性,分別提出了LFM引信和偽碼引信的欺騙干擾抑制算法,并通過仿真實驗驗證了算法的有效性。

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1 問題描述與欺騙干擾原理

1.1 問題描述

設引信發(fā)射信號為s(t),則當彈目處于近程分布階段時,引信接收到的回波信號實際上可等價于不同延時回波信號的組合,如圖1所示的不同散射點,即:

(1)

式中:τi為不同反射點的延時;n(t)為觀測噪聲;N為反射點個數(shù)。

圖1 引信近程空中目標模型

式中:τi為時間延時;Ai為轉(zhuǎn)發(fā)信號幅度;m為轉(zhuǎn)發(fā)信號個數(shù)。

x(t)=sr(t)+j(t)+n(t)

(2)

1.2 欺騙干擾原理

1.2.2 LFM引信欺騙干擾

對于PN引信,欺騙干擾與引信回波的唯一差別僅在于延時不同。因此,欺騙干擾實際上也可以看作回波。于是,引信接收信號可以表示為:

(3)

2.1 PN引信欺騙干擾抑制算法

1.2.1 PN引信欺騙干擾

SMSP欺騙干擾是專門用來對付LFM脈壓信號的一種方式[12],其頻譜為梳狀結(jié)構,經(jīng)匹配濾波后會出現(xiàn)多個峰值,故具有較強的迷惑性。設引信發(fā)射信號為:

(4)

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戰(zhàn)爭的發(fā)展催生了飛機的發(fā)展。第一次世界大戰(zhàn)后期，以汽油為燃料的飛機大規(guī)模用于戰(zhàn)爭。當時先進的飛機航速每小時達193千米，作戰(zhàn)高度達8000多米，空軍已經(jīng)成為獨立的軍種。隨著戰(zhàn)爭的延續(xù)，航空業(yè)的發(fā)展突飛猛進。到1915年7月，開戰(zhàn)不足一年，所有空中武器均已過時。

SMSP調(diào)制原理為:首先,構造脈寬為Tp/n的n(n≥2)個子脈沖,子脈沖內(nèi)帶寬與原信號保持一致,調(diào)斜率為原信號的n倍,然后將該n個子脈沖合成一個脈寬為Tp的脈沖,該脈沖信號即為SMSP干擾,即:

于是,正交投影向量為:

j0(t)=ej(2πf0t+πk′t2), 0≤t≤Tp/n

(5)

(6)

干擾機在干擾引信時,通常會每間隔一段時間發(fā)射一個干擾,實際的干擾信號為:

(7)

當接收信號中包含欺騙干擾時,引信接收信號為:

通過對比詞庫的研究，發(fā)現(xiàn)部分漢日IT新詞，是在已有詞匯的基礎上派生出新義后形成的，是一種詞義范圍擴大的現(xiàn)象。如：オーバーフロー(overflow)，原義為“充滿”“溢出”，在“計算機由于容量過大而不能執(zhí)行某種處理”的狀況時也使用這個詞，對應的漢語新詞為“內(nèi)存溢出”；再如：メモリー(memory)，原義為“記憶”，在IT新詞中則意指“存儲器”。另如以下各例：

干擾信號正是利用這種多峰值來捕獲引信的最佳峰值位置,以促使引信早炸。

2 欺騙干擾抑制算法

式中:τj為欺騙干擾延時,干擾機每改變一次τj發(fā)射若干周期的偽碼信號,且τj的變化速率要遠大于回波的延時變化速率,以便盡快捕獲引信最佳炸點。

對于PN引信,由于干擾信號可以看作引信的一個特殊回波信號,且分布源特性會使得接收信號中出現(xiàn)多個不同延時回波,很難確定干擾延時。但通過分析可以發(fā)現(xiàn),假設干擾早于回波信號出現(xiàn),此時可以利用延時最短的峰值位置來構造正交投影向量,而當干擾滯后回波出現(xiàn)時,此時若將干擾視為回波信號,并不會影響引信的起爆,故仍可以最短延時峰位置來構造正交投影矩陣。因此,在近程欺騙干擾抑制時,干擾抑制流程如圖2所示,首先對接收信號進行互相關分析,獲取最短延時峰位置τmin,然后構造正交投影矩陣P,設最短延時信號為:

j(t)=s(t-τmin)

(8)

大華股份運用領先的AI技術，對算法做了一系列的改進和優(yōu)化，最終實現(xiàn)實時透霧。AI算法透霧能力強，還原度好，考慮到幀與幀之間的關聯(lián)性，通過對AI算法的改進控制，實現(xiàn)平滑過渡，規(guī)避了成像時畫面閃爍的情況。

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式中:Tp為脈寬;f0為載頻;k為頻率調(diào)制率。

(9)

式中:j=[j(1),j(2),…,j(N)]為構造的最短延時信號;I為單位陣;N為采樣點數(shù)。

圖2 偽碼引信欺騙干擾抑制流程

干擾抑制后的回波信號為:

(10)

2.2 SMSP欺騙干擾抑制算法

對于SMSP欺騙干擾,由于單個SMSP信號即可產(chǎn)生大量假目標,2.1小節(jié)的算法失去了作用。但因SMSP干擾的調(diào)斜率與原LFM信號調(diào)斜率相差很大,干擾與引信發(fā)射信號幾乎是不相關的,此外兩者從屬于不同的物理系統(tǒng),故兩者又具有一定的相互獨立性[9]。于是,可借助盲分離思想來進行干擾抑制。

假設彈載陣列天線為均勻線陣結(jié)構,如圖3所示,陣元間距為d≤λ/2(λ為載頻波長),陣元個數(shù)為N+1,散射信號s1～sN對應的入射角分別為θ1～θN。為分析方便,假設陣元數(shù)等于源信號個數(shù),由引言分析可知,當引信處于近程時,單個散射點的信號接收仍滿足遠場模型,設陣元1接收信號為:

(11)

第四，要建立健全獎懲制度，對違反會計準則的人員進行相應的處罰，對表現(xiàn)優(yōu)異的人員進行一定的獎勵，這樣可以對財務人員起到激勵作用，從而提高財務數(shù)據(jù)的準確性。

圖3 彈載陣列天線結(jié)構

于是陣元i接收信號可表示為:

(12)

(13)

式(13)為經(jīng)典的盲分離模型,采用復值FastICA算法(具體步驟見文獻[13-14]等相關文獻)即可實現(xiàn)信號分離。由于混合信號中干擾與回波相互獨立,故兩者是可分離的,但不同延時回波之間的相關性取決于各散射點延時,各回波又具有一定相關性。因此,分離出的回波信號有可能是多個散射點回波信號的混疊信號,為不丟失回波信息,如圖4所示,在鑒別出干擾的前提下(可根據(jù)匹配濾波后信號峰值個數(shù)或者方差大小來鑒別),利用干擾信號和式(9)構造正交投影向量,利用任意一路接收信號進行正交投影,即可得到回波信號。

圖4 SMSP欺騙干擾抑制流程

3 實驗仿真與分析

為驗證提出算法的有效性,設置實驗參數(shù):偽碼信號碼元個數(shù)127,碼元寬度10 ns,干擾信號延時為200 ns;LFM引信脈寬1 μs,帶寬100 MHz,周期10 μs,SMSP干擾中n=4;目標散射點設為7個,延時分別為500 ns、510 ns、540 ns、550 ns、565 ns、590 ns、600 ns。

當然，部分學者認為多個大股東的存在并不會對公司的績效有好的影響。非控股股東有能力對控股股東進行監(jiān)督，但是會因為某些因素的影響導致非控股股東發(fā)揮制衡作用，從而導致公司市值的降低。第二大股東對公司價值產(chǎn)生負面影響，特別是當兩大股東基本同意投票時，如果第二大股東未能提供補償性監(jiān)管，公司的價值可能會受到損害。如果是家族企業(yè)，第二大股東可能和控股股東有某種特殊關系，使得第二大股東對公司業(yè)績產(chǎn)生負面影響。

對于偽碼引信,天線接收信號及其相關峰位置如圖5所示,從圖中可以看出經(jīng)過正交投影,首個相關峰(干擾)被抑制掉。而當干擾位于回波延時之后時,首個被抑制掉的相關峰應為回波,但由于回波為多個不同延時信號組合,抑制掉單個回波并不會影響引信的正常工作。

總之，“兩案兩段八環(huán)節(jié)一量表”翻轉(zhuǎn)課堂教學模式，能夠充分激發(fā)學生自主學習的積極性，提高課堂教學的互動性、學生探究的主動性，使發(fā)展學生核心素養(yǎng)不再是空洞的口號，為學科教學變革提供了一種新的途徑.

圖5 正交投影前后信號

對于LFM引信,利用分離的SMSP干擾信號進行投影,需要分離干擾信號具有較高的相似度。為此,圖6中給出了SMSP干擾信號重復周期從1～5 μs變化時,混合信號經(jīng)盲分離后,分離干擾信號與原SMSP信號的相似度曲線(對于每個延時分別計算分離10次的相似度平均值),可見隨著干擾重復周期的增加,分離信號相似度呈減小趨勢,但仍大于90%,具有較好的波形保持性,而一般對引信的干擾為密集式干擾,每隔幾米甚至十幾米即會生成一個假目標,此時干擾重復周期不會很大,故分離干擾信號相似度完全能夠滿足要求。

圖6 分離干擾信號相似度

為對比干擾抑制前后LFM引信接收信號脈壓效果,圖7給出了干擾抑制前后匹配濾波信號對比,可見當存在SMSP干擾時,在時域會分布多個假目標干擾,很容易造成引信誤動,而經(jīng)投影后只剩下回波匹配峰值,從而起到了干擾抑制目的。

圖7 抗干擾前后匹配濾波信號

圖7是理想情況下的信號抑制效果,為說明文中算法對干擾的抑制能力,圖8和圖9分別給出了當分離干擾相似度較低和較高時正交投影信號的匹配峰值。可以看出,當分離干擾相似度為82%時,某些回波信號匹配峰值會有所下降且會受到SMSP干擾的影響(見采樣點2 000～2 600之間的尖峰),當相似度達到98%時,投影信號匹配峰值與原回波匹配峰值幾乎是完全重疊的。而由圖6可知,干擾周期小于5 μs時,分離干擾相似度在90%以上,圖8中的效果會大大改善。此外,雖然在分離干擾相似度較低時,某些回波匹配峰值會受到抑制,但并不影響引信起爆,因為此時的匹配峰值仍是回波引起的,干擾已經(jīng)被抑制掉,唯一不同的是以目標的哪一個反射點為基準爆炸而已。

圖8 相似度82%時匹配峰值

圖9 相似度等于98%時匹配峰值

4 結(jié)論

近程階段是導彈工作末端的一個特殊階段,通過分析該階段引信回波信號的特點,結(jié)合盲分離和正交投影算法提出了PN引信和LFM引信近程時欺騙干擾抑制算法,算法可以有效消除欺騙信號對引信的誤導作用,具有一定的工程意義。但文中并未研究SNR對算法的影響,下一步將重點研究噪聲下干擾抑制能力。

[1] 方再根, 孫一蘭, 林孔鍵, 等. 近炸引信空中目標建模 [J]. 兵工學報, 1991(2): 28-31.

[2] Dammann J F. Air target models for fuzing simulation, ADA 121473 [R]. 1982.

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[6] 張淑寧, 趙惠昌. 偽碼引信抗欺騙式干擾的互相關正交投影聯(lián)合法 [J]. 南京理工大學學報, 2007, 31(4): 509-513.

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[8] LU Gang, TANG Bin, LUO Shuang-cai. Anti-jamming filtering for DRFM repeat jammer based on stretch processing [C]∥ 2010, 2nd International Conference on Signal Processing Systems(ICSPS), 2010, Vol. 1: 78-82.

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[10] LI Yongping, XIONG Ying. SMSP jamming ldentification based on matched signal transform [C]∥ ICCP2011, 2011: 182-185.

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[13] Novey M, Adalt T. Complex ICA by negentropy maximization [J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2008, 19(4): 596-609.

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Algorithm of Fuze Deception Jamming Suppression Under Near-field Sources

YIN Hongwei,LI Guolin,LI Fei,XIE Xin

(Naval Aeronautical and Astronautical University, Shandong Yantai 264001, China)

The algorithms based on BSS and orthogonal projection were proposed to solve the problem of deception jamming suppression under near-field sources. First, the orthogonal projection matrix was constructed using the first peak position after the received signals’ matched filtering for the PN fuze, so the deception jamming can be filtered out using orthogonal projection algorithm; and for the LFM fuze, the jamming was separated using BSS to construct orthogonal projection matrix according to their independence, so the echo was received using the same principle. Simulation results show that the proposed algorithms have good performance, the similarity of separated jamming is greater than 92% when the repeated cycle is smaller than 5 μs, and the jamming can be eliminated when the similarity is greater than 82%.

fuze; deception jamming suppression; distribute source; BSS; orthogonal projection

2014-12-10

尹洪偉(1987-),男,江蘇徐州人,博士研究生,研究方向:目標中近程探測、識別與信息對抗。

TN974

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