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        基于序列時延相關(guān)性的PRI變換改進算法

        2018-03-22 06:55:28,
        雷達科學與技術(shù) 2018年1期
        關(guān)鍵詞:脈沖序列參差骨架

        ,

        (海軍航空大學電子信息工程系, 山東煙臺 264001)

        0 引言

        現(xiàn)代雷達偵察系統(tǒng)的主分選系統(tǒng)大多利用輻射源信號脈沖的到達時間(TOA)來估計脈沖重復間隔(PRI),進而完成對輻射源的最終分選[1]?;赑RI的分選算法發(fā)展較為成熟,經(jīng)典的算法有擴展關(guān)聯(lián)法、直方圖法(包括統(tǒng)計直方圖法、累積差直方圖法和序列差直方圖法)以及PRI變換法。

        以直方圖法為代表的算法都是以計算脈沖到達時間的自相關(guān)函數(shù)為基礎(chǔ),因此極易出現(xiàn)“諧波”現(xiàn)象。同時,現(xiàn)實中偵察系統(tǒng)接收到的信號PRI調(diào)制類型復雜,包括參差、抖動、正弦調(diào)制、滑變等,直方圖法對復雜調(diào)制PRI形式信號基本無能為力。PRI變換法可以完全抑制諧波的產(chǎn)生,同時對復雜PRI調(diào)制形式信號有較好的檢測分選結(jié)果,但對參差PRI形式估計并不準確[2]。

        以直方圖法為代表的算法都是以計算脈沖到達時間的自相關(guān)函數(shù)為基礎(chǔ),因此極易出現(xiàn)“諧波”現(xiàn)象。同時,現(xiàn)實中偵察系統(tǒng)接收到的信號PRI調(diào)制類型復雜,包括參差、抖動、正弦調(diào)制、滑變等,直方圖法對復雜調(diào)制PRI形式信號基本無能為力。PRI變換法可以完全抑制諧波的產(chǎn)生,同時對復雜PRI調(diào)制形式信號有較好的檢測分選結(jié)果,但對參差PRI形式估計并不準確[2]。

        針對PRI變換法存在的不足,文中引入脈沖序列時延自相關(guān),對接收到的雷達輻射源信號脈沖序列進行整體時延變換。同時定義相關(guān)系數(shù)及對應的自相關(guān)函數(shù),將自相關(guān)函數(shù)產(chǎn)生的峰值譜線引入PRI譜線圖中配合分選。該算法結(jié)構(gòu)簡單,仿真實驗驗證了算法的實用性。

        1 PRI變換

        1.1 基本原理

        文獻[3]中介紹了PRI變換法及其相應的改進算法。

        假設(shè)將脈沖前沿的時間記為脈沖的到達時間,即可以用表達式tn(n=0,1,2,…,N-1)表示待處理的脈沖序列的到達時間,N為要待處理脈沖的總數(shù)。當僅僅使用脈沖的TOA時,脈沖序列可以用單位沖擊函數(shù)的和來表示:

        (1)

        其積分變換的形式即為PRI變換:

        (2)

        式中,τ=(tn-tm)>0為時間延遲,進一步可得

        exp[2πit/(tn-tm)]

        (3)

        而自相關(guān)函數(shù)的定義為

        (4)

        通過比較可以發(fā)現(xiàn),PRI變換與自相關(guān)函數(shù)極其相似,差別在于PRI變換中引入了一個相位因子exp(2πit/τ),變換后其諧波分量采用的相位都是關(guān)于圓周對稱的,因而完全消除了自相關(guān)函數(shù)引起的子諧波現(xiàn)象。

        至于相位因子是如何抑制子諧波的產(chǎn)生,文獻[4]有詳細解釋,此處不再贅述。

        而針對傳統(tǒng)PRI變換法無法對抖動PRI進行有效的檢測和分選,同時克制由于引入相位因子而引起誤差,后來的PRI變換法主要改進了以下兩點:

        1)設(shè)置可交疊的PRI箱;

        2)設(shè)置可更新的起始時間。

        改進后的PRI變換法可以通過設(shè)置上述兩個參數(shù)達到有效分選抖動PRI的目的[4-5]。

        1.2 算法不足

        無論是傳統(tǒng)PRI變換法還是經(jīng)過改進的PRI變換法,都存在一個明顯的缺點:對常規(guī)PRI和抖動PRI有效,但并不完全適用于參差PRI[6]。原因在于PRI變換采用變換箱來估計PRI的中心值,但參差PRI序列的子周期過于相近時,會出現(xiàn)“諧波抑制”的現(xiàn)象。

        假設(shè)存在一個參差PRI序列,其骨干周期TC=T1+T2,從中可以得出

        tT1=t+T1+nTC

        (5)

        tT2=t+nTC

        (6)

        通過PRI變換可得

        exp[2πi(nTC+T1+t)/TC]}|=

        (N-1)|1+exp(2πiT1/TC)|

        (7)

        從式(7)可以看出,當T1≈T/2以及|DT|≈0時,峰值并不出現(xiàn)在真實PRI處。通過PRI變換,兩個參差PRI的子周期會被分別認為是單獨的序列,峰值會出現(xiàn)在T1和T2處,而實際的T則被當作“諧波”抑制了。

        同理,假設(shè)參差PRI脈沖序列中含有N個子周期,但其中任意N′個子周期之和近乎等于骨架周期的一半時,同樣也會出現(xiàn)上述的情況。

        針對上述問題,不同文獻提出了相應的解決方法。

        文獻[7]以PRI變換為基礎(chǔ),對PRI譜線圖進行雙門限的設(shè)置。設(shè)置較小門限值來對參差PRI序列骨架周期進行檢測,通過后期對檢測到的PRI值進行組合比較最終確定參差PRI序列的骨架周期。

        這種算法在參差PRI序列子周期大小并非十分相近的情況時能取得較好的效果。從圖1的例子中可以看出,使用改進PRI變換法對二參差PRI脈沖序列分選,例如圖1(a)中的情況,子周期大小差別很小時,骨架周期幾乎是完全被“抑制”的(如圖1(b)),根本無法通過門限檢測出來,該算法并沒有從本質(zhì)上解決參差PRI序列的分選問題。

        而文獻[8-9]通過結(jié)合序列差值直方圖(SDIF)和PRI變換法,分別利用各自算法針對不同PRI類型的分選優(yōu)勢來達到最終完整分選的良好效果。區(qū)別在于文獻[8]中算法結(jié)合順序為先SDIF再PRI變換法,而文獻[9]中算法是先PRI變換法再SDIF。

        兩種算法有個共性問題有待商榷:由于采用順序結(jié)構(gòu),后一個方法分選的正確程度過于依賴先前一個方法的分選結(jié)果。而SDIF在脈沖數(shù)較多且復雜的情況下針對參差PRI序列的分選并不理想。以SDIF為先的算法來說,圖2是SDIF的分選效果圖(其中脈沖序列包括常規(guī)PRI、參差PRI和抖動PRI形式,基本參數(shù)為常規(guī)PRI為217 μs,參差PRI子周期分別為74,83和95 μs,抖動PRI為220 μs,抖動程度為35),從圖中可以看出SDIF的分選效果并不理想(對參差PRI序列的骨架周期幾乎沒有準確檢測),進而會影響后續(xù)PRI變換法的分選。

        圖1 改進PRI變換法檢測參差序列

        圖2 SDIF分選圖

        2 脈沖序列時延自相關(guān)

        文獻[7-9]中的方法之所以會暴露出一定的缺陷,一方面是因為它們并沒有從本質(zhì)上考慮參差PRI序列的特性,沒有很好利用骨架周期的價值,另一方面也是由于其依托的基礎(chǔ)——能夠完全抑制諧波效應的PRI變換法,與參差PRI存在的問題是背道而馳的。因此,為尋求突破,應該跳出PRI變換法的基本框架[10]去尋求創(chuàng)新點。

        本文為解決PRI變換法難以分選參差PRI序列的問題,特引入脈沖序列時延自相關(guān)的定義。

        設(shè)接收到的脈沖序列為M,當僅考慮脈沖到達的時間,M可以表示為

        M={t1,t2,…,tn}

        (8)

        接下來對全脈沖序列進行圓周時延處理:

        將全脈沖列同時沿著時間軸線整體向后延遲一段時間,假設(shè)延遲時間為τ,則延遲后的序列可以表示為

        Mτ={t1+τ,t2+τ,…,tn+τ}

        (9)

        再定義脈沖序列的時間匹配相關(guān)系數(shù)f(ti,tj):

        (10)

        根據(jù)設(shè)定的時間匹配相關(guān)系數(shù)定義脈沖序列的時延自相關(guān)函數(shù):

        k=1,2,…,n

        (11)

        式中,時延用脈沖間隔代替,即τ=tk-t1。

        結(jié)合上述幾個式子不難看出,定義的自相關(guān)函數(shù)會在時延為參差PRI序列的骨架周期時會出現(xiàn)峰值。

        參差PRI序列時延示意圖如圖3所示。

        從圖中可以看出,對于參差PRI脈沖序列,通過時延自相關(guān)可以準確提取其骨架周期,結(jié)合PRI變換法便可以對參差PRI信號進行有效的分選。

        同時,由于采用的是整體的時延變換,隨著時延的增大,交疊的脈沖數(shù)會越來越少,峰值也會降低。因此,在不考慮脈沖丟失的情況下,可以通過參差PRI骨架周期的諧波自相關(guān)函數(shù)的峰值判斷參差PRI序列子周期的個數(shù)。

        圖3 參差PRI序列圓周時延自相關(guān)示意圖

        假定有一個m參差的序列,序列共有脈沖N個,骨架周期為Tg,則自相關(guān)函數(shù)峰值為

        (12)

        相鄰峰值的差值為

        wm

        (13)

        式中,w為一個常數(shù),與子周期數(shù)有關(guān)。

        從上式可以看出,峰值的大小與參差PRI序列子周期的個數(shù)有密切的關(guān)系,因此通過比較其相鄰諧波自相關(guān)函數(shù)峰值的差值即可得到子周期的個數(shù)。

        不難發(fā)現(xiàn),峰值也可能在另外兩種情況下出現(xiàn):

        1)時延為常規(guī)PRI序列的一個或其諧波周期時;

        2)時延為滑變PRI和正弦調(diào)制PRI的變化周期時。

        通過這種自相關(guān)的運算希望得到的是參差PRI信號的相關(guān)信息,因此需要解決以下兩個問題:

        1)常規(guī)PRI周期及其諧波的影響

        常規(guī)PRI信號也可以看作是單參差PRI序列,類似式(13)的分析,在經(jīng)過序列時延自相關(guān)峰值譜圖分析后,通過判斷參差子周期的個數(shù)可以對常規(guī)PRI進行排除。

        而為了突出本文算法對參差PRI序列的分選效果,鑒于大部分算法對常規(guī)PRI信號分選效果較好,本文此處采用未改進PRI算法對常規(guī)PRI信號進行檢測抽取。

        2)滑變PRI和正弦調(diào)制PRI變換周期的影響

        以滑變PRI單調(diào)遞增的情況為例,其模型為

        (14)

        ΔPRI

        (15)

        式中,N為脈沖總數(shù),ΔPRI為遞增變量。

        其PRI大小規(guī)律變換的周期Tfre顯然要遠遠大于常規(guī)PRI序列的周期和參差PRI序列骨架周期,因此通過限定PRI周期的范圍可以杜絕其產(chǎn)生峰值的影響。

        滑變PRI和PRI正弦調(diào)制可以看成規(guī)律性的抖動PRI,因此可通過按照分選抖動PRI的方法進行分選,而分選后利用脈沖時延自相關(guān)可以提取的抖動脈沖序列進行PRI調(diào)制樣式識別,進一步達到分離的目的。

        3 算法具體流程

        Step 1:首先利用序列差值直方圖(SDIF)對雷達接收機接收到的脈沖序列進行初步估計,目的在于大略確定PRI的范圍,以排除滑變PRI和正弦調(diào)制PRI變換周期的影響;

        Step 2:利用未改進的PRI變換算法對常規(guī)PRI序列進行分選,排除影響;

        Step 3:對全脈沖序列進行時延自相關(guān)運算,排除干擾信息的影響后,將峰值譜線以不同的顏色對應結(jié)合到PRI譜線圖中;

        Step 4:利用PRI變換算法對脈沖序列進行分選,生成PRI譜線圖;

        Step 5:對得到的完整譜線圖進行比較分析后,確定PRI類型,對全脈沖序列進行序列搜索。

        算法流程圖如圖4所示。

        圖4 算法流程圖

        4 仿真分析

        為了充分驗證本文對PRI變換法改進后的有效性,選取3種不同調(diào)制類型PRI的雷達輻射源信號脈沖進行仿真實驗,輻射源信號參數(shù)如表1所示。待分選的脈沖序列由以下5部不同的雷達產(chǎn)生。

        表1 雷達輻射源信號參數(shù)表

        圖5 PRI變換法分選結(jié)果

        首先采用改進PRI變換法對5部雷達進行分選,得到分選效果圖如圖5所示。從圖5可以看出,常規(guī)和抖動形式PRI都可以較好地被檢測出來,而參差PRI檢測效果差,骨架周期完全被抑制,分選困難。

        接下來采用本文算法對5部雷達進行分選。

        1)未改進PRI變換法檢測抽取常規(guī)PRI信號,如圖6所示。

        圖6 未改進PRI變換法檢測常規(guī)PRI序列

        未改進的PRI變換法有效抑制了諧波產(chǎn)生,準確檢測出常規(guī)PRI信號210 μs,通過序列搜索對常規(guī)信號進行抽離。

        2)作剩余脈沖時延自相關(guān)函數(shù)峰值圖,如圖7所示。

        圖7 時延自相關(guān)譜線圖

        從圖中及其對應數(shù)據(jù)分析可得到4組參差PRI序列信息:

        ①骨架周期為107 μs,子周期個數(shù)為2;

        ②骨架周期為252 μs,子周期個數(shù)為3;

        ③骨架周期為107 μs,子周期個數(shù)為1;

        ④骨架周期為95 μs,子周期個數(shù)為1。

        最終排除③和④,確定序列中存在兩組參差PRI序列:

        二參差序列,骨架周期為107 μs以及三參差序列,骨架周期為252 μs。

        3)最終PRI譜線圖

        PRI變換法譜線圖是結(jié)合由時延自相關(guān)分析得出的譜線,如圖8所示。

        圖8 本文PRI變換法分選結(jié)果

        從圖8可以很清楚地檢測剩余的4組雷達信號。

        綜上所述,可以完成對常規(guī)PRI、參差PRI以及抖動PRI的分選。

        5 結(jié)束語

        本文介紹了PRI變換法的基本原理,著重分析了其存在的不足,基于序列時延相關(guān)性提出了一種新的PRI變換改進算法,算法的最大改進即可以在不影響其他PRI類型分選的條件下完成對參差PRI信號的分選,仿真實驗結(jié)果表明分選的效果良好。

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