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獨(dú)立分量分析聯(lián)合時(shí)域處理同頻干擾抑制方法*1

王冬華，楊吟華，陳正祿，張恒

(南京船舶雷達(dá)研究所，江蘇 南京210003)

摘要：針對(duì)多部線性調(diào)頻脈沖壓縮體制雷達(dá)間的同頻干擾問題，提出一種獨(dú)立分量分析聯(lián)合時(shí)域多脈沖相關(guān)法的同頻干擾抑制方法。對(duì)于目標(biāo)回波信號(hào)和同頻干擾信號(hào)在時(shí)域重疊而無法檢測(cè)到目標(biāo)的情形，利用獨(dú)立分量分析算法從接收到的多周期回波混合信號(hào)中提取出目標(biāo)回波信號(hào)，在脈沖壓縮處理后，結(jié)合時(shí)域多脈沖相關(guān)法進(jìn)一步抑制同頻異步干擾。仿真結(jié)果表明，采用上述方法可以有效抑制同頻干擾。

關(guān)鍵詞：線性調(diào)頻；同頻干擾；獨(dú)立分量分析；時(shí)域重疊；脈沖壓縮；時(shí)域多脈沖相關(guān)

0引言

線性調(diào)頻(linear frequency modulation，LFM)脈沖壓縮體制雷達(dá)由于采用脈沖壓縮技術(shù)，能夠很好地解決探測(cè)距離和距離分辨率之間的矛盾[1-3]，因而得到了廣泛應(yīng)用。多部相同或相近型號(hào)的雷達(dá)同時(shí)開機(jī)工作時(shí)，各雷達(dá)發(fā)射的信號(hào)通過雷達(dá)天線主瓣或副瓣進(jìn)入別的雷達(dá)接收機(jī)從而形成同頻干擾。同頻干擾會(huì)造成雷達(dá)顯示器上出現(xiàn)大片虛假目標(biāo)[4]，嚴(yán)重影響了雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)的正常探測(cè)和跟蹤能力。

獨(dú)立分量分析(independent component analysis,ICA)是一種盲源分離技術(shù)[5]。盲源分離指從接收到的混合信號(hào)中分離或恢復(fù)出原始源信號(hào)的過程。本文利用獨(dú)立分量分析技術(shù)從接收到的多周期回波數(shù)據(jù)中分離出目標(biāo)回波信號(hào)，并結(jié)合時(shí)域多脈沖相關(guān)法[6-8]抑制同頻干擾。結(jié)果表明，此方法能有效消除雷達(dá)間的同頻干擾，結(jié)果令人滿意。

1獨(dú)立分量分析和時(shí)域聯(lián)合抑制同頻干擾

1.1建立信號(hào)處理模型

盲源分離[9]的含義是在不知道源信號(hào)和混合參數(shù)的條件下，根據(jù)觀測(cè)到的混合信號(hào)來估計(jì)源信號(hào)。盲源分離可以用式(1)來描述:

x(t)=As(t),

(1)

式中：x(t)=(x1(t),x2(t),…,xm(t))T為一個(gè)m維的混合信號(hào)矩陣；s(t)=(s1(t),s2(t),…,sn(t))T為一個(gè)未知的且獨(dú)立的n維源信號(hào)矩陣；A為一個(gè)可逆的m×n維矩陣。

盲源分離的目的就是找到一個(gè)分離矩陣W，使源信號(hào)從觀測(cè)信號(hào)x(t)中分離出來。

u=Wx=WAs，

(2)

圖1　盲源分離示意圖Fig.1　Diagrammatize of the blind source　　　separation

對(duì)于本文所討論的情況，假設(shè)有n部雷達(dá)，其中一部為探測(cè)雷達(dá)，其余為同頻干擾雷達(dá)。當(dāng)探測(cè)雷達(dá)對(duì)某個(gè)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)或跟蹤時(shí)，目標(biāo)反射的回波信號(hào)被探測(cè)雷達(dá)接收機(jī)接收，其余n-1部雷達(dá)發(fā)射的電磁波將直達(dá)探測(cè)雷達(dá)天線形成同頻干擾。因此，探測(cè)雷達(dá)接收的信號(hào)為目標(biāo)回波信號(hào)和同頻干擾信號(hào)相加后的混合信號(hào)。結(jié)合式(1)和式(2)，信號(hào)處理模型可以描述為：同頻干擾信號(hào)和目標(biāo)回波信號(hào)在相鄰的m個(gè)周期下同時(shí)被探測(cè)雷達(dá)接收，因?yàn)槊總€(gè)周期下，電磁環(huán)境和目標(biāo)姿態(tài)均會(huì)有所不同，所以每個(gè)周期下目標(biāo)回波信號(hào)和同頻干擾信號(hào)以不同的比例組合成混合信號(hào)。其中目標(biāo)回波信號(hào)和同頻干擾信號(hào)的混合比例關(guān)系用m×n維矩陣A衡量，探測(cè)雷達(dá)接收到的m個(gè)周期混合信號(hào)可以用x(t)表示。為了保證該算法的有效性，在實(shí)際應(yīng)用中，必須保證選取的相鄰m個(gè)周期下的混合信號(hào)x(t)由目標(biāo)回波信號(hào)和各同頻干擾信號(hào)組成，且選取的周期數(shù)m要大于等于源信號(hào)的個(gè)數(shù)n。如果能夠找到分離矩陣W，就能從觀測(cè)信號(hào)x(t)中分離出目標(biāo)回波信號(hào)，從而可以有效抑制同頻干擾。

1.2獨(dú)立分量分析算法原理

快速獨(dú)立分量分析(FastICA)算法[10]是一種基于非高斯性最大化原則的批處理算法，采用負(fù)熵來度量其非高斯特性，該算法收斂速度快，因而在盲源分離中得到廣泛的應(yīng)用。快速獨(dú)立分量分析(FastICA)算法流程如下：

Step 1： 對(duì)混合信號(hào)x進(jìn)行去均值處理，然后進(jìn)行去相關(guān)處理得到z。

Step 2： 假定需分離的獨(dú)立分量個(gè)數(shù)為m，并設(shè)定k=1。

Step 3：選取任一具有單位方差的矩陣作為初始分離矩陣wk(0)，使得‖wk(0)‖2=1。

Step 4： 更新分離矩陣w：

式中:g(u)為非線性函數(shù)，本文中g(shù)(u)=u3。

Step 5： 每分離出一個(gè)獨(dú)立分量后，從混合信號(hào)中去除這一分量：

Step 7: 如果wk不收斂，回到Step 4迭代計(jì)算。

Step 8： 如果wk收斂并且k=1，那么得到一個(gè)獨(dú)立分量：sk=wkz.

Step 9： 如果wk收斂并且k≥2，則判斷wk和wk-1是否滿足：

Step 10.令k←k+1，如果k≤m，回到Step 3，否則結(jié)束。

1.3時(shí)域多脈沖相關(guān)法

通過獨(dú)立分量分析處理，可以提取出在時(shí)域上與同頻干擾信號(hào)重疊的目標(biāo)回波信號(hào)。對(duì)于同頻異步干擾，采用時(shí)域多脈沖相關(guān)法對(duì)干擾進(jìn)一步消除。因?yàn)椴煌芷陂g的異步干擾出現(xiàn)在互不相同的距離單元，而同一目標(biāo)回波出現(xiàn)在相同的距離單元[11]，在脈沖壓縮處理之后，利用目標(biāo)回波與異步干擾在時(shí)域上的差異，采用三脈沖相關(guān)準(zhǔn)則就能有效消除同頻異步干擾。三脈沖相關(guān)準(zhǔn)則是一種多周期聯(lián)合反異步抗干擾技術(shù)。設(shè)相鄰3個(gè)雷達(dá)重復(fù)周期的某一距離單元上接收的信號(hào)分別為D1,D2,D3，將D1,D2,D3分別與某一門限進(jìn)行比較，超過門限為“1”，低于門限為“0”，得到與D1,D2,D3相對(duì)應(yīng)的狀態(tài)位S1,S2,S3。因?yàn)槟繕?biāo)回波在相鄰周期間出現(xiàn)在同一距離單元，而異步干擾出現(xiàn)在相鄰周期間的同一單元上概率很小，所以根據(jù)表1可以有效判定目標(biāo)回波和干擾。

表1　三脈沖相關(guān)準(zhǔn)則

如果判為目標(biāo)回波，則保留原值；如果判為干擾信號(hào)，則置0。

2仿真實(shí)驗(yàn)

當(dāng)目標(biāo)回波信號(hào)與同頻干擾信號(hào)在時(shí)域重疊時(shí)將無法檢測(cè)到目標(biāo)，針對(duì)這種情形，仿真驗(yàn)證獨(dú)立分量分析(ICA)技術(shù)可以有效提取目標(biāo)回波信號(hào)及其脈沖壓縮的效果。然后在干擾數(shù)量較多情況下，仿真了采用ICA技術(shù)結(jié)合三脈沖相關(guān)法聯(lián)合抑制同頻干擾的效果。

2.1ICA干擾抑制性能仿真

目標(biāo)回波信號(hào)帶寬為5 MHz，脈沖寬度為0.1 ms；干擾信號(hào)1帶寬為4.4 MHz，脈沖寬度為0.105 ms；干擾信號(hào)2帶寬為4 MHz，脈沖寬度為0.102 ms。雷達(dá)脈沖重復(fù)周期為1 ms。目標(biāo)回波信號(hào)和2個(gè)干擾信號(hào)均在0.45 ms時(shí)刻到達(dá)雷達(dá)接收機(jī)，4個(gè)周期下回波參數(shù)見表2。

表2　四周期信號(hào)參數(shù)

目標(biāo)回波信號(hào)、2個(gè)干擾信號(hào)以及噪聲在4個(gè)周期中以不同的比例線性疊加，通過常規(guī)的濾波處理不能分離出目標(biāo)回波信號(hào)，利用ICA技術(shù)可以有效地分離出目標(biāo)回波信號(hào)，因?yàn)镮CA技術(shù)是一種基于非高斯性最大化原則的算法，干擾信號(hào)形式對(duì)分離目標(biāo)回波信號(hào)沒有影響。分離出的目標(biāo)回波信號(hào)經(jīng)歸一化處理后的I分量和Q分量波形圖如圖2所示。

圖2　分離出目標(biāo)回波信號(hào)波形圖Fig.2　Oscillogram of extracted target echo signal

分離出的目標(biāo)回波信號(hào)經(jīng)過脈沖壓縮處理與第3周期未經(jīng)分離的混合信號(hào)的脈沖壓縮結(jié)果對(duì)比圖如圖3所示。

從圖3中可以明顯看出，目標(biāo)回波信號(hào)的檢測(cè)性能得到明顯提高。

2.2ICA結(jié)合時(shí)域多脈沖相關(guān)法抑制干擾性能仿真

雷達(dá)脈沖重復(fù)周期為1 ms。2個(gè)目標(biāo)回波信號(hào)分別在0.45 ms和0.9 ms時(shí)刻到達(dá)雷達(dá)接收機(jī)。每個(gè)周期下有6個(gè)干擾信號(hào)，其中干擾信號(hào)1和干擾信號(hào)2在0.45 ms時(shí)刻到達(dá)雷達(dá)接收機(jī)，其余4個(gè)干擾信號(hào)為異步干擾，信號(hào)參數(shù)見表3。

圖3　脈沖壓縮結(jié)果對(duì)比圖Fig.3　Results of pulse compression

項(xiàng)目帶寬/MHz脈沖寬度/ms目標(biāo)回波5.00.100干擾14.40.105干擾24.00.102干擾34.60.100干擾44.40.100干擾55.00.105干擾65.00.950

相鄰3個(gè)周期中，每個(gè)周期下目標(biāo)回波信號(hào)的信噪比及干擾信號(hào)的干信比見表4。表4中的干信比是以目標(biāo)回波信號(hào)1的幅度為基準(zhǔn)。

在未經(jīng)過任何干擾抑制處理情況下，每個(gè)周期數(shù)據(jù)進(jìn)行脈沖壓縮處理，脈沖壓縮結(jié)果如圖4所示。

從圖4中可以看出，目標(biāo)回波信號(hào)2因?yàn)闆]有受到任何干擾信號(hào)影響， 所以有很好的檢測(cè)性能；目標(biāo)回波信號(hào)1在每個(gè)周期下均受到干擾信號(hào)1和干擾信號(hào)2的強(qiáng)干擾，所以幾乎淹沒在干擾中，無法進(jìn)行檢測(cè)；其余4個(gè)干擾信號(hào)為異步干擾，每個(gè)周期下出現(xiàn)在不同的距離單元。采用三脈沖相關(guān)法來抑制干擾，抑制效果如圖5a)所示。

表4　信號(hào)幅度值參數(shù)

圖4　未經(jīng)同頻干擾抑制處理脈沖壓縮結(jié)果Fig.4　Results of pulse compression before co-channel interference suppressed

圖5　干擾抑制處理后脈沖壓縮結(jié)果Fig.5　Results of pulse compression after co-channel　　　interference suppressed

三脈沖相關(guān)準(zhǔn)則可以去除異步干擾，但是對(duì)于干擾信號(hào)1和干擾信號(hào)2幾乎沒有任何抑制作用。對(duì)于干擾信號(hào)和目標(biāo)回波信號(hào)同時(shí)到達(dá)雷達(dá)接收機(jī)的情形，選取相鄰周期的數(shù)據(jù)，通過ICA的方法，提取出目標(biāo)回波信號(hào)后替換原距離單元上的混合信號(hào)后再進(jìn)行脈沖壓縮處理，仿真結(jié)果如圖5b)所示，從圖5b)可以明顯看出目標(biāo)回波信號(hào)1也能夠保持很好的檢測(cè)性能。

3結(jié)束語(yǔ)

對(duì)于多部相同或相近型號(hào)雷達(dá)同時(shí)工作時(shí)，出現(xiàn)的同頻干擾問題，本文采用快速獨(dú)立分量分析(FastICA)算法從接收到的相鄰多周期的混合回波信號(hào)中提取出目標(biāo)回波信號(hào)，并結(jié)合時(shí)域多脈沖相關(guān)法抑制同頻干擾[12]。通過仿真實(shí)驗(yàn)表明，快速獨(dú)立分量分析(FastICA)算法結(jié)合三脈沖相關(guān)法能夠有效抑制同頻干擾，對(duì)提高艦載LFM脈沖體制雷達(dá)的抗同頻干擾能力有一定參考意義。從工程角度來說FastICA算法復(fù)雜度較高，要保證該算法的實(shí)時(shí)性和精度[13-15]，必須對(duì)算法結(jié)構(gòu)進(jìn)行變換，充分挖掘算法內(nèi)部的并行性，同時(shí)FPGA(field programmable gate array)必須基于浮點(diǎn)數(shù)設(shè)計(jì)。

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Co-Channel Interference Suppression Based on Joint Independent Component Analysis and Time Domain

WANG Dong-hua,YANG Yin-hua,CHEN Zheng-lu,ZHANG Heng

(Nanjing Marine Radar Institute,Jiangsu Nanjing 210003,China)

Abstract:A method which combines independent component analysis with multi-pulse in time domain to suppress co-channel interference is proposed. When target echo signal and co-channel interference signals are received simultaneously, the target cannot be detected. In this situation, an independent component analysis algorithm is used to extract the target echo signal from the received multi-cycle mixed echo signals. After the pulse compression processing, co-channel asynchronous interferences can be further suppressed by multi-pulse in time domain. The simulation results show that co-channel interference can be effectively suppressed with this method.

Key words:linear frequency modulation(LFM) signal;co-channel interference;independent component analysis;time domain overlap;pulse compression;multi-pulse in time domain

中圖分類號(hào)：TN955.3；TP391.9

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1009-086X(2015)-05-0159-06

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2015.05.026

通信地址：210003江蘇省南京市江寧區(qū)長(zhǎng)青街30號(hào)E-mail：wdhua_1988@163.com

作者簡(jiǎn)介：王冬華(1988-)，男，江蘇揚(yáng)州人。碩士生，主要研究方向?yàn)樾盘?hào)與信息處理。

*收稿日期：2014-06-15；修回日期：2015-02-11