白 杰，王國宏，楊 林

(海軍航空大學(xué)，山東 煙臺(tái) 264001)

0 引言

現(xiàn)代雷達(dá)所面臨的電磁環(huán)境日益惡劣，針對雷達(dá)的電磁干擾技術(shù)迅速發(fā)展，特別是有源壓制干擾的大量使用，極大制約了雷達(dá)作戰(zhàn)效能的發(fā)揮[1]。面對有源壓制干擾，在復(fù)雜電磁環(huán)境下對壓制干擾進(jìn)行快速的存在性檢測，成為抗干擾工作的必要前提。所以對有源壓制干擾檢測技術(shù)的研究對雷達(dá)的實(shí)戰(zhàn)和發(fā)展具有實(shí)際性的推動(dòng)作用。

目前，國內(nèi)外學(xué)者在雷達(dá)壓制干擾存在性檢測方面做了大量研究。文獻(xiàn)[2]根據(jù)不同壓制干擾信號(hào)在FRFT域的分形特性差異，通過門限判決的方法完成不同壓制干擾類型的檢測；文獻(xiàn)[3]通過能量檢測法、極化識(shí)別法和功率譜相關(guān)性理論對壓制干擾信號(hào)進(jìn)行檢測；文獻(xiàn)[4]從接收機(jī)結(jié)構(gòu)出發(fā)，提出了通過提取噪聲功率進(jìn)行壓制干擾檢測的方法。上述文獻(xiàn)通過提取不同參數(shù)較好地完成了壓制干擾的存在性檢測，但是，所提算法沒有較好地將壓制干擾的存在性檢測與完整的雷達(dá)抗干擾系統(tǒng)相結(jié)合，導(dǎo)致干擾檢測算法與抗干擾系統(tǒng)之間相互獨(dú)立。

針對這個(gè)問題，在充分分析LFM信號(hào)以及壓制干擾信號(hào)在FRFT域特征的基礎(chǔ)上，提出了一種基于FRFT域峰值特性的壓制干擾檢測算法。

1 模型建立與分析

1.1 雷達(dá)回波信號(hào)模型建立

線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulation,LFM)信號(hào)作為一種重要的信號(hào)體制，具有較大的時(shí)寬帶寬積，能夠同時(shí)滿足作用距離和距離分辨率的要求，從而被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代雷達(dá)系統(tǒng)，因此，選取線性調(diào)頻信號(hào)作為雷達(dá)的信號(hào)形式進(jìn)行研究。

假設(shè)在一段觀測時(shí)間內(nèi)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度不變，則有源壓制干擾環(huán)境下的回波信號(hào)表示為

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

(1)

式中：sr(t)=s(t-τ)ejωd(t-τ)表示目標(biāo)回波信號(hào)，τ表示回波時(shí)延,ωd表示多普勒角頻率;n(t)表示背景噪聲；J(t)表示射頻噪聲干擾、噪聲調(diào)幅干擾和噪聲調(diào)頻干擾3種有源壓制干擾中的一種。假設(shè)n(t)服從高斯分布，且與J(t)相互獨(dú)立,雷達(dá)發(fā)射的LFM信號(hào)表示為

s(t)=exp[-j(2πf0t+(kt2/2))]

(2)

式中：f0表示線性調(diào)頻信號(hào)的載頻；k表示調(diào)制斜率。

1.2 模型分析

由式(1)可以看出，當(dāng)回波信號(hào)x(t)中的壓制干擾信號(hào)J(t)較強(qiáng)時(shí)，回波信號(hào)的干擾特性較明顯，此時(shí)根據(jù)不同干擾信號(hào)的特征差異進(jìn)行分類識(shí)別[5-6]的正確率較高，進(jìn)而根據(jù)分類識(shí)別結(jié)果對壓制干擾進(jìn)行針對性抑制；而在干擾機(jī)功率不足、干擾方向未對準(zhǔn)以及干擾距離較遠(yuǎn)的情況下，回波信號(hào)中的目標(biāo)回波信號(hào)sr(t)較強(qiáng)，此時(shí)能夠根據(jù)LFM信號(hào)的特征直接進(jìn)行目標(biāo)檢測[7-8]，而不需要對壓制干擾信號(hào)進(jìn)行了解。但是，在實(shí)際戰(zhàn)場環(huán)境下，雷達(dá)方對回波信號(hào)的信干比是未知的，因此需要通過壓制干擾的存在性檢測算法對回波信號(hào)信干比高低進(jìn)行判斷，以決定對回波信號(hào)進(jìn)行目標(biāo)檢測還是進(jìn)行壓制干擾分類。所以本文對壓制干擾檢測參數(shù)的提取以現(xiàn)有目標(biāo)檢測算法和壓制干擾分類識(shí)別算法為參考。

2 基于FRFT域特征的壓制干擾檢測算法

參考目前基于FRFT域的目標(biāo)檢測算法[9-10]和干擾分類算法[11]，擬利用LFM信號(hào)與壓制干擾信號(hào)在FRFT域的特征差異提取峰值階次作為特征參數(shù)進(jìn)行干擾檢測。

2.1 信號(hào)FRFT域峰值特性分析

2.1.1 LFM信號(hào)FRFT域的峰值特性分析

時(shí)域函數(shù)x(t)的p階FRFT變換[12]表示為

(3)

式中，Kp(u，t)為FRFT核函數(shù)，算式為

(4)

當(dāng)變換角度α與LFM信號(hào)的調(diào)頻率k正交，即α=

|Fα[s(t)]|=|A(t)Aασ(2πf0-ucscα)|。

(5)

由式(5)可以看出，此時(shí)LFM信號(hào)在u域表現(xiàn)為沖激函數(shù)，具有明顯的能量聚集特性，所以LFM信號(hào)在FRFT域的峰值點(diǎn)即為能量聚集點(diǎn)，峰值點(diǎn)所在變換階次pz表示為

(6)

由式(6)可以看出，LFM信號(hào)的調(diào)制斜率k滿足k>0，所以pz滿足pz>1。

2.1.2 壓制干擾信號(hào)FRFT域的峰值特性分析

通過仿真實(shí)驗(yàn)得到不同壓制干擾類型在FRFT域的峰值特性。圖1表示射頻噪聲干擾、噪聲調(diào)幅干擾和噪聲調(diào)頻干擾在FRFT域的譜分布以及峰值點(diǎn)所在變換階次情況。

圖1 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.1 Simulation result

由圖1a和圖1b可以看出，射頻噪聲干擾在FRFT域能量較均勻分布,其在FRFT域的峰值隨機(jī)出現(xiàn)在任意變換階次；由圖1c和圖1d可以看出，噪聲調(diào)幅干擾在FRFT域具有較強(qiáng)的能量聚集特性,其峰值穩(wěn)定出現(xiàn)在變換階次p=1的位置；由圖1e和圖1f可以看出，噪聲調(diào)頻干擾在FRFT域具有局部能量聚集的特性,其峰值出現(xiàn)在一定的變換階次范圍內(nèi)。

通過以上分析與實(shí)驗(yàn)可以看出，LFM信號(hào)與壓制干擾信號(hào)在FRFT域的峰值階次具有較大差異，所以可以根據(jù)回波信號(hào)在FRFT域的峰值階次進(jìn)行壓制干擾的存在性檢測。

2.2 壓制干擾序貫檢測算法

根據(jù)LFM信號(hào)與壓制干擾信號(hào)在FRFT域的峰值特性差異，采用序貫判決算法[13]進(jìn)行壓制干擾的存在性檢測：根據(jù)式(6)得到LFM信號(hào)在FRFT域的正交階次pz，取以pz為中心的一小段區(qū)間為δ(pz)。將一定觀測時(shí)間內(nèi)的回波信號(hào)分成N段，通過峰值搜索算法得到其在FRFT域的峰值階次分別為pj(j=1，2，…，N)，若pj中，取值落在δ(pz)區(qū)間內(nèi)的個(gè)數(shù)D小于門限值T，則判斷壓制干擾存在，否則判定壓制干擾不存在。算法流程如圖2所示。

圖2 存在性檢測算法Fig.2 The existence detection algorithm

3 仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 仿真參數(shù)設(shè)置

表1 干擾信號(hào)仿真參數(shù)表Table 1 Interference signal parameters

3.2 仿真驗(yàn)證與分析

3.2.1 射頻噪聲干擾的檢測

圖3表示射頻噪聲干擾的檢測結(jié)果。

圖3 射頻噪聲干擾檢測結(jié)果Fig.3 Detection results of radio frequency noise jamming

由圖3可以看出，當(dāng)干信比小于12.3 dB時(shí)，未檢測到壓制干擾的存在，此時(shí)LFM信號(hào)在FRFT域的能量聚集點(diǎn)即為回波信號(hào)的峰值點(diǎn)，可以直接進(jìn)行目標(biāo)檢測；當(dāng)干信比大于12.3 dB后，隨著干信比的增高，干擾檢測概率隨之增大，并在干信比大于16.4 dB后達(dá)到100%，此時(shí)回波信號(hào)的壓制干擾特征明顯，能夠保證干擾分類識(shí)別具有較高的正確率。

3.2.2 噪聲調(diào)幅干擾的檢測

圖4表示噪聲調(diào)幅干擾的檢測結(jié)果,可以看出，當(dāng)干信比小于9.7 dB時(shí)，未檢測到壓制干擾的存在，此時(shí)LFM信號(hào)在FRFT域的能量聚集點(diǎn)即為回波信號(hào)的峰值點(diǎn)，可以直接進(jìn)行目標(biāo)檢測；當(dāng)干信比大于9.7 dB后，隨著干信比的增高，干擾檢測概率隨之增大，并在干信比大于10.7 dB后達(dá)到100%，此時(shí)回波信號(hào)的壓制干擾特征明顯，能夠保證干擾分類識(shí)別具有較高的正確率。

圖4 噪聲調(diào)幅干擾檢測結(jié)果Fig.4 Detection results of noise AM jamming

3.2.3 噪聲調(diào)頻干擾的檢測

圖5表示噪聲調(diào)頻干擾的檢測結(jié)果，可以看出，當(dāng)干信比小于9.2 dB時(shí)，未檢測到壓制干擾的存在，此時(shí)LFM信號(hào)在FRFT域的能量聚集點(diǎn)即為回波信號(hào)的峰值點(diǎn)，可以直接進(jìn)行目標(biāo)檢測；當(dāng)干信比大于9.2 dB后，隨著干信比的增高，干擾檢測概率隨之增大，并在干信比大于14.8 dB后達(dá)到100%，此時(shí)回波信號(hào)的壓制干擾特征明顯，能夠保證干擾分類識(shí)別具有較高的正確率。

圖5 噪聲調(diào)頻干擾檢測結(jié)果Fig.5 Detection results of noise FM jamming

4 結(jié)束語

從完整的雷達(dá)抗干擾系統(tǒng)角度考慮，通過提取回波信號(hào)在FRFT域的峰值階次完成了有源壓制干擾的檢測，同時(shí)將壓制干擾的存在性檢測算法與現(xiàn)有的目標(biāo)檢測算法和干擾分類算法相結(jié)合，從而較好地解決了干擾檢測算法與抗干擾系統(tǒng)之間相互獨(dú)立的問題。

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