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        基于LSTM的LFMCW雷達相互干擾抑制方法

        2023-04-07 10:01:32于貴龍
        火控雷達技術 2023年1期
        關鍵詞:干擾信號調(diào)頻頻域

        楊 晨 于貴龍

        (西安電子工程研究所 西安 710100)

        0 引言

        近年來隨著經(jīng)濟與科技的快速發(fā)展,汽車雷達得到了廣泛應用,汽車雷達可以幫助駕駛員應對復雜的路況,提高汽車的安全性。但隨著雷達數(shù)量的增多,雷達之間的相互干擾成為了一個不可忽視的問題,相互干擾會導致雷達無法正常工作,進而影響行車安全。

        針對汽車雷達相互干擾的問題,國內(nèi)外學者從不同方向提出了許多解決方案。文獻[1]提出了一種基于PELT-KCN算法和自回歸模型(Autoregressive model, AR)的干擾抑制方法,首先利用PELT-KCN算法檢測干擾的時間位置,經(jīng)過干擾識別后利用AR模型恢復受損信號。文獻[2]提出了一種在可調(diào)Q因子小波變換(TQWT)域中的干擾抑制技術。利用形態(tài)學分量分析和l1范數(shù)懲罰最小二乘法,推導了一種基于稀疏度的非線性信號分離模型,以減少干擾。文獻[3]提出了一種基于維納濾波的干擾抑制方法。首先統(tǒng)計回波信號的噪聲水平,然后利用短長度的滑動窗口對干擾信號進行維納濾波,自適應動態(tài)地更新濾波器系數(shù),從而抑制干擾。

        本文提出了一種基于長短期記憶網(wǎng)絡(Long Short-Term Memory, LSTM)的干擾抑制方法,首先利用迭代閾值法檢測干擾信號的位置,將干擾部分置零,然后通過LSTM來恢復被干擾的信號,從而抑制干擾信號的影響,使雷達能準確獲取目標信息。

        1 LFMCW雷達原理及干擾分析

        線性調(diào)頻連續(xù)波(Linear Frequency-modulated Continuous Wave, LFMCW)雷達分為三角波LFMCW雷達和鋸齒波LFMCW雷達,汽車雷達多采用鋸齒波LFMCW雷達。雷達發(fā)射機產(chǎn)生LFMCW信號然后向外發(fā)射,發(fā)射信號在遇到目標后被反射然后被雷達接收,對接收信號與發(fā)射信號進行混頻處理后得到差拍信號,差拍信號經(jīng)過低通濾波器后進行二維FFT處理可以獲取目標的距離和速度信息。

        假設雷達發(fā)射信號的表達式為

        (1)

        其中,A0為發(fā)射信號的幅值,fc為發(fā)射信號的載波頻率,μ=B/T為調(diào)頻斜率,B為調(diào)頻帶寬,T為調(diào)頻周期。

        發(fā)射信號經(jīng)過目標反射后被雷達接收,假設目標與雷達的初始距離為R0,目標徑向速度為v,目標遠離雷達速度為正,則接收信號與發(fā)射信號之間的時延τ=2(R0+vt)/c,其中c為光速,接收信號可以表示為

        (2)

        其中,A1為接收信號的幅值,fd=2v/λ為多普勒頻率,接收信號與發(fā)射信號經(jīng)過混頻,再通過低通濾波器濾除高頻分量后得到的差拍信號表示為

        (3)

        LFMCW雷達之間的干擾可分為交叉干擾和平行干擾,當干擾雷達使用與觀測雷達相同的調(diào)頻斜率和調(diào)頻方向時,會發(fā)生平行干擾,平行干擾導致雷達檢測到虛假目標。當干擾雷達與觀測雷達具有不同的調(diào)頻斜率時,會發(fā)生交叉干擾,從而在時域中產(chǎn)生脈沖狀干擾信號,導致頻域中的噪聲基底增加[4]。雷達之間的干擾多為交叉干擾,因此本文只考慮發(fā)生交叉干擾的情況。假設此時有一個干擾信號進入雷達接收機,干擾信號表示為

        (4)

        其中,AI為干擾信號的幅值;fcI和μI分別為干擾信號的載頻和調(diào)頻斜率;TI為干擾信號的調(diào)頻周期。干擾信號與目標回波信號進行相同的處理后得到的差拍信號為

        (5)

        其中,AI1為接收到的干擾信號的幅值;fdI為多普勒頻率,τI為干擾信號的時延,最終的差拍信號為

        y(t)=m(t)+mI(t)

        (6)

        2 干擾抑制方法

        本文所提的方法首先利用閾值迭代法檢測干擾的位置,將干擾部分置零,然后利用LSTM恢復被干擾的部分,最后對恢復后的信號進行相應的處理。

        2.1 迭代閾值法檢測干擾信號

        由于干擾雷達發(fā)出的信號不需要經(jīng)過目標的反射就被雷達接收,因此干擾信號能量衰減較小,其幅度遠大于目標回波信號的幅度,根據(jù)這一特點,可以在時域上利用閾值來檢測干擾信號的位置。固定閾值法只能檢測到幅度較大的干擾,所以采用迭代閾值法[5]。

        首先確定初始閾值Rth,其表達式為

        (7)

        (8)

        其中M是在上一步中置零的樣本點數(shù)量,隨著迭代次數(shù)的增加,閾值不斷減小,利用長度為2L+1的矩形窗口函數(shù)來抑制干擾,當閾值的變化量小于設定值ΔRth時停止迭代過程,完整的檢測過程如圖1所示。

        圖1 迭代閾值法檢測流程

        經(jīng)過迭代閾值法處理之后,干擾部分基本被完全檢測到,圖2為迭代閾值法和固定閾值法的檢測效果對比,可以看出迭代閾值法的效果明顯好于固定閾值法。

        圖2 迭代閾值法和固定閾值法對比圖

        2.2 LSTM恢復被干擾信號

        在上一小節(jié)中,干擾信號部分被置零,在抑制干擾信號的同時也丟失了一部分有用信號,因此我們采用LSTM來恢復被干擾的部分,從而減少有用信號的損失。

        循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Network, RNN)是一種用于處理時間序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡,LSTM是一種特殊的RNN,主要是為了解決RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸問題。梯度消失是指歷史時間步的信息距離當前時間步越長,反饋的梯度信號就會越弱;梯度爆炸是指網(wǎng)絡層之間的梯度重復相乘導致的指數(shù)級增長使模型無法有效學習。相比普通的RNN,LSTM適用于長序列的處理[6]。

        LSTM的基本結構如圖3所示。

        圖3 LSTM結構示意圖

        LSTM的結構可以分為三個門單元,門是一種選擇性通過信息的結構,由一個激活函數(shù)是sigmoid的神經(jīng)網(wǎng)絡層和一個乘法運算組成[7]。Sigmoid激活函數(shù)使得神經(jīng)網(wǎng)絡層的輸出是0到1之間的數(shù)字,值為0表示不通過任何信息,值為1表示通過所有信息。圖3中從左至右依次為遺忘門,輸入門和輸出門。

        遺忘門的功能是確定數(shù)據(jù)中需要遺忘的信息,根據(jù)上一單元的輸出ht-1和本單元的輸入xt來確定ft為

        ft=σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)

        (9)

        it=σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)

        (10)

        (11)

        然后根據(jù)遺忘門和輸入門產(chǎn)生的結果來更新ct。

        (12)

        最后輸出門確定輸出的結果ot和ht為

        ot=σ(Wo·[ht-1,xt]+bo)

        (13)

        ht=ot·tanh(Ct)

        (14)

        式(9)至式(14)中,Wf、Wi、Wc、Wo是相應的權值矩陣,b是截距項。LSTM的原理可以概括為通過門控狀態(tài)來控制傳輸狀態(tài),記住需要長時間記憶的信息,忘記不重要的信息,對于需要長期記憶的任務效果較好,但同時它的運算復雜度也更高。

        3 仿真驗證

        本節(jié)利用Matlab對所提方法進行仿真驗證。設置兩個目標車輛,與本車雷達的距離分別為50m和100m,其中一輛車安裝有干擾雷達,仿真場景如圖4所示。

        本車雷達和干擾雷達均發(fā)射LFMCW信號,雷達參數(shù)如表1所示。

        圖4 仿真場景示意圖

        表1 雷達參數(shù)

        圖5為沒有干擾時的差拍信號時域圖和頻域圖,從頻域波形中可以獲取目標的距離。

        圖5 無干擾的波形

        圖6為存在干擾時的差拍信號時域圖和頻域圖,在時域圖中干擾信號幅度遠大于目標回波信號幅度,在頻域圖中目標峰值被干擾信號淹沒,不能讀取目標的距離。

        圖6 有干擾的波形

        圖7為應用本文所提方法抑制干擾后的差拍信號時域圖和頻域圖,在時域上干擾信號基本被消除,在頻域上目標的峰值比較清楚。

        將本文所提方法與迭代閾值法進行比較,結果如圖8所示,從圖8中可以看出,兩種方法都能檢測出目標的距離,但應用本文的方法后,目標信噪比更高,檢測效果更好。

        圖7 干擾抑制后的波形

        圖8 干擾抑制效果對比

        4 結束語

        針對汽車LFMCW雷達之間的相互干擾問題,本文提出了一種解決方法,首先對接收信號利用迭代閾值法檢測出干擾信號的位置,將干擾部分置零,然后通過LSTM恢復出干擾位置處的目標回波信號。經(jīng)過仿真驗證,所提方法可以有效地緩解LFMCW雷達的相互干擾。

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