奚舒靚， 張仁李， 盛衛(wèi)星， 李興熔

(1.南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院， 江蘇 南京 210094；2.中國航天科工集團(tuán)十院十部， 貴州 貴陽 550009)

基于MTD的LFM雷達(dá)對抗DRFM干擾方法

奚舒靚1， 張仁李1， 盛衛(wèi)星1， 李興熔2

(1.南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院， 江蘇 南京 210094；2.中國航天科工集團(tuán)十院十部， 貴州 貴陽 550009)

針對數(shù)字射頻存儲器(Digital Radio Frequency Memory，DRFM)干擾作用下，線性調(diào)頻脈壓雷達(dá)無法穩(wěn)定檢測與跟蹤目標(biāo)的問題，提出了一種基于動目標(biāo)檢測的DRFM干擾對抗算法。該算法利用動目標(biāo)檢測處理分別將目標(biāo)和干擾回波的能量進(jìn)行相參積累這一特性，根據(jù)恒虛警檢測后峰值分選出兩種回波信號，通過逆動目標(biāo)檢測和逆脈沖壓縮處理恢復(fù)時域信號，最后使用相位統(tǒng)計次數(shù)方差鑒別目標(biāo)和干擾。仿真結(jié)果表明，在低信噪比條件下，該方法能夠有效地對抗DRFM干擾。

數(shù)字射頻存儲器； 動目標(biāo)檢測； 線性調(diào)頻； 相位量化

0 引言

相干干擾要求干擾信號是雷達(dá)波形的精確模擬，目前主要采用數(shù)字射頻存儲器(Digital Radio Frequency Memory，DRFM)來實現(xiàn)[1]。基于DRFM的干擾系統(tǒng)截獲到線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulated，LFM)脈沖雷達(dá)發(fā)射信號，經(jīng)下變頻后進(jìn)行采集、存儲，在適當(dāng)時機讀出，經(jīng)D/A轉(zhuǎn)換為模擬信號再上變頻為射頻信號。在一定條件下，DRFM重構(gòu)的干擾信號是雷達(dá)信號的精確復(fù)制，因此可產(chǎn)生有效的欺騙干擾。DRFM干擾信號與雷達(dá)信號具有強相干性，且主要由主瓣進(jìn)入雷達(dá)，因而以常規(guī)的天線或體制抗干擾措施難以對抗該種干擾形式[2-3]。

本文利用DRFM轉(zhuǎn)發(fā)干擾存在量化相位這一特點[4]，提出了一種能夠在低信噪比下有效工作的DRFM干擾的抑制算法。該方法首先利用脈沖壓縮、MTD處理分別將目標(biāo)和干擾回波的能量進(jìn)行相干積累，然后根據(jù)MTD峰值分選出兩個回波，通過逆MTD處理和逆脈沖壓縮處理，分別恢復(fù)出目標(biāo)和干擾信號的時域波形。最后，利用目標(biāo)和干擾相位統(tǒng)計量的區(qū)別鑒別目標(biāo)和干擾信號，從而識別出MTD后真實的目標(biāo)信號。通過仿真分析，該方法能夠在低信噪比情況下實現(xiàn)對目標(biāo)和干擾的分離和鑒別，性能穩(wěn)定。

1 信號建模

假設(shè)LFM脈壓雷達(dá)發(fā)射信號為

(1)

其中:

(2)

取t=0時刻，目標(biāo)與雷達(dá)徑向距離為R0，目標(biāo)為勻速運動，且目標(biāo)相對雷達(dá)的徑向速度為vT，且記tm時刻目標(biāo)回波的時延和多普勒頻率分別為τ(tm)、fd，則有

(3)

(4)

式中：c為光速；λ為信號波長。雷達(dá)接收的目標(biāo)回波信號為

(5)

式中：AT表示目標(biāo)回波的幅度。

干擾機對接收到雷達(dá)發(fā)射信號進(jìn)行適當(dāng)?shù)难訒r和調(diào)制后轉(zhuǎn)發(fā)，記干擾回波的時延和多普勒頻移分別為σ(tm)、γD，DRFM干擾機采用相位量化技術(shù)，經(jīng)過相位量化得到干擾信號[4]

(6)

其中：

(7)

式中：AJ表示干擾回波的幅度；NM=2M，M為相位量化位數(shù)。

綜上，雷達(dá)接收信號可表示為

(8)

式中：n(t)為高斯白噪聲。

DRFM干擾是目標(biāo)回波的精確復(fù)制，與雷達(dá)回波信號具有高度相關(guān)性，可以獲得較高的相干處理增益，且干擾功率大于目標(biāo)功率，能夠誘導(dǎo)系統(tǒng)檢測或跟蹤虛假目標(biāo)，從而保護(hù)真實目標(biāo)。

2 基于MTD的抗干擾方法

為了檢測目標(biāo)回波，雷達(dá)接收機根據(jù)發(fā)射波形對接收信號進(jìn)行脈沖壓縮和MTD處理，得到MTD處理的結(jié)果，記為rMTD(K,N)。其中，K為一個CPI內(nèi)PRI個數(shù)；N為每個PRI采樣點數(shù)。MTD處理過程是對目標(biāo)信號進(jìn)行相參累積，MTD的兩維分別對應(yīng)距離和多普勒頻率，目標(biāo)、干擾回波能量累積，形成兩個峰值。

該算法根據(jù)MTD形成的峰值分選出兩種回波信息，分別通過逆MTD處理和逆脈沖壓縮處理，恢復(fù)時域信號，最后利用DRFM相位量化的特性實現(xiàn)對目標(biāo)和干擾的鑒別。

當(dāng)存在干擾時，利用MTD結(jié)果進(jìn)行抗干擾處理，下面將對抗干擾的步驟進(jìn)行詳細(xì)闡述。

(1) 目標(biāo)和干擾的分離

對MTD的結(jié)果rMTD(K,N)進(jìn)行恒虛警檢測，分別得到目標(biāo)和干擾的點跡，分別檢測兩個點跡的峰值位置，記為max1(k1,n1)，max2(k2,n2)，利用峰值點的位置可以計算出兩個峰值點的回波對應(yīng)的時延τ1，τ2。

以max1(k1,n1)為作為窗函數(shù)的峰值點，生成二維凱撒窗函數(shù)：

(9)

式中：T表示轉(zhuǎn)置；hK(k-k1)、hN(n-n1)分別對應(yīng)多普勒維和距離維的一維凱撒窗函數(shù)：

(10)

式中：β是一個可調(diào)參數(shù)，可以通過改變β的值來調(diào)整窗函數(shù)的形狀，從而達(dá)到阻帶衰減要求。這里β可以取80。I0(x)是零階第一類修正貝塞爾函數(shù)，可用冪級數(shù)表示為

(11)

(2) 目標(biāo)和干擾的鑒別

利用DRFM的量化特性可以實現(xiàn)目標(biāo)和干擾的鑒別[4]。目標(biāo)回波相位分散在整個[-π,π]區(qū)域，而干擾相位有限地集中在某幾個相位上，故采用相位統(tǒng)計次數(shù)方差(Variance of Phase Statistical Times， VPST)鑒別目標(biāo)或干擾。具體實現(xiàn)如下。

將[-π,π]分割成P個子區(qū)間，第k個子區(qū)間表示為

(12)

設(shè)N(Θk)是信號相位在相位區(qū)間Θk上的統(tǒng)計次數(shù)，N為信號的采樣點數(shù)，其VPST可以表示為

(13)

文獻(xiàn)[5]中利用PRI內(nèi)所有采樣點計算VPST，由于在回波脈寬外無有用信號，脈寬外的噪聲會影響計算結(jié)果；而且僅用一個PRI的VPST比較，信噪比較低時，干擾和目標(biāo)VPST數(shù)值受噪聲影響較大，誤判概率較高。

因此，本文采用1個CPI內(nèi)所有PRI脈寬內(nèi)信號的VPST求和，進(jìn)行比較，減少誤差。具體實現(xiàn)如下：

(14)

(15)

式中：L是信號脈寬內(nèi)的采樣點數(shù)。

再將1個CPI內(nèi)每個PRI的VPST累加進(jìn)行判決，K為1個CPI內(nèi)PRI的個數(shù)：

3 仿真實驗與分析

為了驗證算法的有效性，本文進(jìn)行了以下的仿真實驗。具體參數(shù)：帶寬B=30 MHz，脈寬T=0.6 μs，脈沖重復(fù)周期Tr=13 μs的LFM脈沖信號，一個CPI內(nèi)有256個PRI，采樣率fs=50 MHz，目標(biāo)距離800 m，速度300 m/s，信噪比10 dB，DRFM干擾距離830 m，速度270 m/s，干信比10 dB，干擾相位量化位數(shù)M為3。

將回波信號做脈沖壓縮處理和MTD處理后的結(jié)果如圖1所示，從圖中可以看出脈壓和MTD處理后存在兩個峰值。

通過計算可知，幅值高的峰值對應(yīng)干擾，幅值低的對應(yīng)目標(biāo)，在這種情況下，雷達(dá)系統(tǒng)檢測到干擾的概率大于目標(biāo)。

對脈壓和MTD處理后加窗的結(jié)果如圖2所示，圖2(a)中僅剩一個峰值，即干擾，圖2(b)中存在兩個峰值，由于原來干擾幅值大于目標(biāo)，加窗后，仍有部分干擾能量殘余，所以會存在一個較低的干擾峰值。

將兩個加窗后的結(jié)果，分別經(jīng)過逆MTD處理和逆脈沖壓縮處理，得到兩個時域波形。圖3是恢復(fù)的兩個時域結(jié)果的相位統(tǒng)計直方圖，從圖3中可以看出，干擾信號的相位分布有限的集中在幾個相位，而目標(biāo)信號的相位分布在整個相位區(qū)間。

通過800次Monte Carlo仿真，得到算法正確判斷目標(biāo)的概率曲線如圖4所示?？梢?，在該仿真條件下，當(dāng)信噪比較低時，算法正確鑒別目標(biāo)

和干擾的概率大于95%。當(dāng)信噪比大于-15 dB，且DRFM相位量化位數(shù)M低于4位時，算法能夠完全正確鑒別目標(biāo)和干擾。

4 結(jié)論

本文針對存在DRFM干擾作用下LFM脈壓雷達(dá)無法穩(wěn)定檢測與跟蹤目標(biāo)的問題，提出了基于MTD的LFM脈壓雷達(dá)抗DRFM干擾方法。該方法利用MTD的結(jié)果分選出兩種回波信息，恢復(fù)時域信號，利用相位量化信息實現(xiàn)干擾和目標(biāo)回波的分離與鑒別。本算法利用MTD后的信息，能夠在低信噪比下完成目標(biāo)和干擾的分離，與現(xiàn)有的分離方法相比，大大降低了對信噪比的要求。實驗證明，在低信噪比下，干擾相位量化位數(shù)M小于4位時，該算法具有較好的抗干擾的性能。

[1] 王雪松.現(xiàn)代雷達(dá)電子戰(zhàn)系統(tǒng)建模與仿真[M]. 北京：電子工業(yè)出版社, 2010:130-172.

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DRFM Jamming Suppression Method Based on MTD for LFM Radar

XIShu-liang1,ZHANGRen-li1,SHENGWei-xing1,LIXing-rong2

(1.School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing Jiangsu 210094, China; 2.The Tenth System Design Department of the Tenth Reasearch Academy of CASIC, Guiyang Guizhou 550009, China)

Linear Frequency Modulation (LFM) pulse radar suffers from detection and tracking performance degradation in the situation of Digital Radio Frequency Memory (DRFM) jamming. To solve this problem, based on Moving Target Detection (MTD), an algorithm to suppress the DRFM jamming is proposed. The algorithm is divided into three steps. Firstly, MTD is utilized to coherently integrate the energy of target and DRFM jamming separately in two peaks which are detected by Constant False Alarm Rate (CFAR) processor. Secondly, the time-domain echoes at the two peaks are recovered separately by inverse MTD processing and inverse pulse compression processing. Finally, the target and DRFM jamming are discriminated by using a statistic named Variance of Phase Statistical Times (VPST). Simulation results are given to demonstrate the efficiency of the proposed method. It shows that under the condition of low signal-to-noise ratio, the proposed method can suppress the DRFM jamming.

Digital Radio Frequency Memory (DRFM); moving target detection; linear frequency modulation; phase quantization

1671-0576(2017)01-0037-05

2016-07-15

奚舒靚(1992-) 女，碩士研究生，主要從事雷達(dá)抗干擾技術(shù)研究；張仁李(1986-) 男，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事雷達(dá)信號處理、雷達(dá)抗干擾、恒虛警檢測技術(shù)研究。

TN974

A