李杰然

（ 91404部隊(duì)，河北秦皇島 066200）

雷達(dá)作為預(yù)警探測的主要裝備，在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中有著舉足輕重的地位，它是決定戰(zhàn)爭勝利的重要因素之一。為了限制雷達(dá)探測能力發(fā)展，雷達(dá)干擾技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，特別是數(shù)字射頻存儲（DRFM）和直接數(shù)字頻率合成（DJS）等技術(shù)的應(yīng)用，使得雷達(dá)干擾技術(shù)迅速發(fā)展。靈巧噪聲干擾是1 種作用于現(xiàn)代雷達(dá)的先進(jìn)干擾技術(shù)，因其兼具壓制干擾和欺騙干擾的雙重特點(diǎn)，使得雷達(dá)抗干擾面臨更高的挑戰(zhàn)。

為了有效對抗靈巧噪聲干擾，準(zhǔn)確的識別干擾是采取針對性抗干擾措施的關(guān)鍵。目前，在干擾識別研究中，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)做了大量工作。文獻(xiàn)[3]針對欺騙式干擾提出了1種基于雙譜特征和模式識別技術(shù)的干擾識別方法；文獻(xiàn)[4]提出了1種基于信號包絡(luò)起伏參數(shù)，相位門限內(nèi)概率及盒維數(shù)等多維特征聯(lián)合處理的靈巧噪聲干擾識別方法；文獻(xiàn)[5]將熵作為干擾信號的特征，提出了1 種基于熵理論的間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾識別方法；文獻(xiàn)[6]針對轉(zhuǎn)發(fā)式欺騙干擾，提出了1 種基于擬合優(yōu)度的欺騙干擾識別方法。隨著信號處理技術(shù)的發(fā)展，干擾識別方法也在不斷創(chuàng)新，但仍欠缺針對性強(qiáng)、多樣的靈巧噪聲干擾識別的研究。

本文從靈巧噪聲干擾產(chǎn)生機(jī)理出發(fā)，重點(diǎn)分析了卷積調(diào)制、數(shù)字多時延和間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)3 種靈巧噪聲干擾的信號特性，提取信號盒維數(shù)作為特征參數(shù)，利用支持向量機(jī)對目標(biāo)與干擾信號進(jìn)行分類識別，通過蒙特卡洛方法仿真驗(yàn)證了識別結(jié)果。

1 信號模型

假設(shè)雷達(dá)發(fā)射信號()為線性調(diào)頻信號

則，采樣信號為：

2 頻譜特征分析

對式（7）做傅里葉變換可得間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾信號頻譜()為：

如果雷達(dá)信號脈沖寬度為20 μs ，調(diào)頻帶寬為5 MHz，載波頻率為2 MHz，可仿真目標(biāo)回波信號頻譜如圖1 所示。設(shè)卷積視頻信號()為均值0，方差為1的高斯白噪聲，仿真卷積調(diào)制干擾頻譜，如圖2 所示。設(shè)數(shù)字多時延干擾的延遲時間為0.6 μs，為30，則其頻譜，如圖3 所示。設(shè)間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾信號的采樣周期為2.5 μs，采樣占空比為0.4，則其頻譜，如圖4所示。對比目標(biāo)回波信號和3種干擾信號的頻譜可以發(fā)現(xiàn)，3 種干擾信號頻譜與目標(biāo)回波信號頻譜寬度和位置基本相同，但干擾信號頻譜帶寬內(nèi)起伏更加不規(guī)則和復(fù)雜。因此，可以利用帶寬內(nèi)頻譜的差異進(jìn)行干擾信號的識別。

圖1 目標(biāo)回波信號頻譜Fig.1 Spectrum of target echo signal

圖2 卷積調(diào)制干擾信號頻譜Fig.2 Spectrum of convolutional modulation jamming signal

圖3 數(shù)字多時延干擾頻譜Fig.3 Spectrum of digital multidelay jamming signal

圖4 間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾信號頻譜Fig.4 Spectrum of intermittent sampling repeater jamming signal

3 特征選取

由上一節(jié)分析可知，3 種干擾信號頻譜存在一定相似性，與目標(biāo)回波信號相比，頻譜更加復(fù)雜。根據(jù)這一特征，本文嘗試將分形理論應(yīng)用到干擾識別中。分形維數(shù)可以定量描述分形集的復(fù)雜性，而盒維數(shù)可以定量描述分形集的幾何維數(shù)，因此，利用分形盒維數(shù)作為信號特征可以區(qū)分干擾信號。參考文獻(xiàn)[16-18]給出的盒維數(shù)簡化形式，設(shè)信號序列為{(),=1,2,…,}，其盒維數(shù)的計算方法為：將信號序列{()}放置于單位正方形內(nèi)，橫坐標(biāo)的最小間隔為=1，設(shè)

4 仿真驗(yàn)證

為了檢驗(yàn)分形盒維數(shù)作為干擾信號特征參數(shù)的有效性，設(shè)置仿真條件如下：設(shè)雷達(dá)發(fā)射信號為線性調(diào)頻信號，載頻為2 GHz ，帶寬為5 GHz ，脈寬為20 μs，卷積視頻信號()為均值為0、方差為1的高斯白噪聲，數(shù)字多時延干擾信號的延遲時間為0.6 μs，間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾信號的采樣周期為2.5 μs，采樣占空比為0.4。信噪比從-5 dB 到25 dB。在干信比為0 dB、5 dB 和10 dB 條件下，對每種干擾信號做300次蒙特卡羅仿真，計算各信號的頻譜盒維數(shù)均值，結(jié)果如圖5～7所示。

圖5 盒維數(shù)均值（干信比為0 dB）Fig.5 Mean of box dimension（JSR=0 dB）

圖6 盒維數(shù)均值（干信比為5 dB）Fig.6 Mean of box dimension（JSR=5 dB）

圖7 盒維數(shù)均值（干信比為10 dB）Fig.7 Mean of box dimension（JSR=10 dB）

對比圖中可以看出：一是隨著干信比和信噪比的變化，干擾信號的盒維數(shù)均值變化較小，具有穩(wěn)定的特征；二是目標(biāo)回波信號的盒維數(shù)均值隨信噪比增加逐漸變小；三是干擾信號的盒維數(shù)均值與目標(biāo)回波信號的盒維數(shù)均值存在明顯差距，且隨著信噪比的增加差異逐漸增大，具有較好的分辨性。因此，采取信號盒維數(shù)作為識別特征是可行的。

在驗(yàn)證了盒維數(shù)特征的有效性后，本文利用支持向量機(jī)算法對3 種信號進(jìn)行分類識別，分類器采取徑向基核函數(shù)設(shè)計。在干信比為0 dB 條件下，信噪比為-5 dB 到25 dB 時選取150次仿真數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，剩余的150次仿真數(shù)據(jù)作為測試樣本，其識別準(zhǔn)確率，如圖8所示。

從圖8 可以發(fā)現(xiàn)，3種干擾信號的識別效果相當(dāng)，且識別準(zhǔn)確率隨信噪比的增加而提高。當(dāng)信噪比大于6 dB 時，干擾信號的識別準(zhǔn)確率大于90%；當(dāng)信噪比大于11 dB 時，干擾信號的識別準(zhǔn)確率接近100%。因此，在實(shí)際使用中，按照識別準(zhǔn)確率為90%以上的要求，信噪比只需滿足大于6 dB 即可。

圖8 各干擾信號識別準(zhǔn)確率（干信比為0 dB）Fig.8 Recognition accuracy of jamming signals（JSR=0 dB）

5 結(jié)束語

本文針對卷積調(diào)制、數(shù)字多時延和間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)3 種靈巧噪聲干擾信號識別問題，基于分形理論提出了將信號頻譜盒維數(shù)作為特征的識別方法。通過仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了目標(biāo)回波信號與干擾信號頻譜盒維數(shù)的差異性。采用徑向基核函數(shù)設(shè)計的支持向量機(jī)分類器對干擾信號進(jìn)行了識別檢驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該方法具有較高的識別準(zhǔn)確率，能夠區(qū)分本文研究的3種靈巧噪聲干擾與目標(biāo)回波信號。