近程分布源下引信欺騙干擾抑制算法

尹洪偉,李國(guó)林,李 飛,謝 鑫

(海軍航空工程學(xué)院,山東煙臺(tái) 264001)

?

近程分布源下引信欺騙干擾抑制算法

尹洪偉,李國(guó)林,李 飛,謝 鑫

(海軍航空工程學(xué)院,山東煙臺(tái) 264001)

為解決近程分布源下引信欺騙干擾抑制問題,提出了聯(lián)合盲分離和正交投影的抗干擾算法。針對(duì)偽碼引信,利用接收信號(hào)互相關(guān)后首個(gè)峰值位置構(gòu)造正交投影矩陣,通過正交投影濾除干擾;針對(duì)LFM引信SMSP干擾與LFM信號(hào)的不相關(guān)性,先利用盲分離濾出干擾,再用干擾信號(hào)構(gòu)造正交投影向量以得到回波。仿真結(jié)果表明,算法具有良好的干擾抑制能力,當(dāng)SMSP干擾重復(fù)周期小于5 μs時(shí),分離干擾相似度大于92%,當(dāng)分離干擾相似度大于82%時(shí),正交投影后干擾信號(hào)即被濾除。

引信;欺騙干擾抑制;分布源;盲分離;正交投影

0 引言

無(wú)線電引信工作于彈目接近的末端,當(dāng)彈目距離縮短到一定程度時(shí),目標(biāo)相對(duì)于引信將由點(diǎn)源變?yōu)榉植荚?且距離越近,這種分布源特征越明顯[1]。早在1982年,John F Dammann就已經(jīng)指出,近程時(shí)引信回波來(lái)自于目標(biāo)上少數(shù)不同位置散射點(diǎn)[2-3],且Harold Mott和James W McCoy采用確定的N個(gè)散射點(diǎn)確定目標(biāo)空中模型[4]。1991年,中國(guó)學(xué)者李在庭,方再根等在文獻(xiàn)[5]中指出,對(duì)于體目標(biāo)而言,其單個(gè)散射點(diǎn)仍可用一般的遠(yuǎn)場(chǎng)模型來(lái)分析,這主要是因?yàn)橄鄬?duì)于引信工作波段和爆炸距離而言,在引信工作末端仍處于Fraunhofer區(qū)。

當(dāng)引信接收信號(hào)中伴有欺騙干擾時(shí),此時(shí)不同于點(diǎn)目標(biāo),傳統(tǒng)的欺騙干擾抑制算法也失去作用。如文獻(xiàn)[6-7]利用正交投影算法抑制欺騙干擾,該類算法首先需要確定欺騙干擾信號(hào)延時(shí)和形式,當(dāng)處于近程時(shí),不同延時(shí)的回波造成了欺騙干擾信號(hào)延時(shí)難以獲取,因此無(wú)法確定正交投影向量;文獻(xiàn)[8-9]針對(duì)脈沖壓縮LFM信號(hào)分別利用匹配信號(hào)變化和分段盲分離較好實(shí)現(xiàn)了單個(gè)欺騙干擾的抑制;李永平在文獻(xiàn)[10]中提出了SMSP欺騙干擾的識(shí)別方法,并在文獻(xiàn)[11]中利用解線調(diào)、分段解線調(diào)等方法抑制干擾,算法在一定程度上取得了良好的效果。但這些算法把目標(biāo)假定為點(diǎn)目標(biāo),假設(shè)每個(gè)周期只有一個(gè)回波信號(hào),而近程分布源打破了這種假定。因此,這些算法是不適用于近程情況的。

針對(duì)上述問題,文中研究了近程情況下的接收信號(hào)特性,分別提出了LFM引信和偽碼引信的欺騙干擾抑制算法,并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。

一輛黑色的轎車接走了劉佳，車屁股噗噗地冒出黑煙，把視線都熏黑了，我擦擦眼睛，甩腿追著汽車大喊，劉佳，你以后要騎白馬來(lái)找我哦。

1 問題描述與欺騙干擾原理

1.1 問題描述

設(shè)引信發(fā)射信號(hào)為s(t),則當(dāng)彈目處于近程分布階段時(shí),引信接收到的回波信號(hào)實(shí)際上可等價(jià)于不同延時(shí)回波信號(hào)的組合,如圖1所示的不同散射點(diǎn),即:

(1)

式中:τi為不同反射點(diǎn)的延時(shí);n(t)為觀測(cè)噪聲;N為反射點(diǎn)個(gè)數(shù)。

圖1 引信近程空中目標(biāo)模型

式中:τi為時(shí)間延時(shí);Ai為轉(zhuǎn)發(fā)信號(hào)幅度;m為轉(zhuǎn)發(fā)信號(hào)個(gè)數(shù)。

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

(2)

1.2 欺騙干擾原理

1.2.2 LFM引信欺騙干擾

對(duì)于PN引信,欺騙干擾與引信回波的唯一差別僅在于延時(shí)不同。因此,欺騙干擾實(shí)際上也可以看作回波。于是,引信接收信號(hào)可以表示為:

(3)

2.1 PN引信欺騙干擾抑制算法

1.2.1 PN引信欺騙干擾

SMSP欺騙干擾是專門用來(lái)對(duì)付LFM脈壓信號(hào)的一種方式[12],其頻譜為梳狀結(jié)構(gòu),經(jīng)匹配濾波后會(huì)出現(xiàn)多個(gè)峰值,故具有較強(qiáng)的迷惑性。設(shè)引信發(fā)射信號(hào)為:

(4)

這咖啡館門口想必有人望風(fēng)，看見他在汽車?yán)铮蜁?huì)去通知一切提前。剛才來(lái)的時(shí)候倒沒看見有人在附近逗留。橫街對(duì)面的平安戲院最理想了，廊柱下的陰影中有掩蔽，戲院門口等人又名正言順，不過門前的場(chǎng)地太空曠，距離太遠(yuǎn)，看不清楚汽車?yán)锏娜恕?/p>

戰(zhàn)爭(zhēng)的發(fā)展催生了飛機(jī)的發(fā)展。第一次世界大戰(zhàn)后期，以汽油為燃料的飛機(jī)大規(guī)模用于戰(zhàn)爭(zhēng)。當(dāng)時(shí)先進(jìn)的飛機(jī)航速每小時(shí)達(dá)193千米，作戰(zhàn)高度達(dá)8000多米，空軍已經(jīng)成為獨(dú)立的軍種。隨著戰(zhàn)爭(zhēng)的延續(xù)，航空業(yè)的發(fā)展突飛猛進(jìn)。到1915年7月，開戰(zhàn)不足一年，所有空中武器均已過時(shí)。

SMSP調(diào)制原理為:首先,構(gòu)造脈寬為Tp/n的n(n≥2)個(gè)子脈沖,子脈沖內(nèi)帶寬與原信號(hào)保持一致,調(diào)斜率為原信號(hào)的n倍,然后將該n個(gè)子脈沖合成一個(gè)脈寬為Tp的脈沖,該脈沖信號(hào)即為SMSP干擾,即:

于是,正交投影向量為:

j0(t)=ej(2πf0t+πk′t2), 0≤t≤Tp/n

(5)

(6)

干擾機(jī)在干擾引信時(shí),通常會(huì)每間隔一段時(shí)間發(fā)射一個(gè)干擾,實(shí)際的干擾信號(hào)為:

(7)

當(dāng)接收信號(hào)中包含欺騙干擾時(shí),引信接收信號(hào)為:

通過對(duì)比詞庫(kù)的研究，發(fā)現(xiàn)部分漢日IT新詞，是在已有詞匯的基礎(chǔ)上派生出新義后形成的，是一種詞義范圍擴(kuò)大的現(xiàn)象。如：オーバーフロー(overflow)，原義為“充滿”“溢出”，在“計(jì)算機(jī)由于容量過大而不能執(zhí)行某種處理”的狀況時(shí)也使用這個(gè)詞，對(duì)應(yīng)的漢語(yǔ)新詞為“內(nèi)存溢出”；再如：メモリー(memory)，原義為“記憶”，在IT新詞中則意指“存儲(chǔ)器”。另如以下各例：

干擾信號(hào)正是利用這種多峰值來(lái)捕獲引信的最佳峰值位置,以促使引信早炸。

2 欺騙干擾抑制算法

式中:τj為欺騙干擾延時(shí),干擾機(jī)每改變一次τj發(fā)射若干周期的偽碼信號(hào),且τj的變化速率要遠(yuǎn)大于回波的延時(shí)變化速率,以便盡快捕獲引信最佳炸點(diǎn)。

對(duì)于PN引信,由于干擾信號(hào)可以看作引信的一個(gè)特殊回波信號(hào),且分布源特性會(huì)使得接收信號(hào)中出現(xiàn)多個(gè)不同延時(shí)回波,很難確定干擾延時(shí)。但通過分析可以發(fā)現(xiàn),假設(shè)干擾早于回波信號(hào)出現(xiàn),此時(shí)可以利用延時(shí)最短的峰值位置來(lái)構(gòu)造正交投影向量,而當(dāng)干擾滯后回波出現(xiàn)時(shí),此時(shí)若將干擾視為回波信號(hào),并不會(huì)影響引信的起爆,故仍可以最短延時(shí)峰位置來(lái)構(gòu)造正交投影矩陣。因此,在近程欺騙干擾抑制時(shí),干擾抑制流程如圖2所示,首先對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行互相關(guān)分析,獲取最短延時(shí)峰位置τmin,然后構(gòu)造正交投影矩陣P,設(shè)最短延時(shí)信號(hào)為:

j(t)=s(t-τmin)

(8)

大華股份運(yùn)用領(lǐng)先的AI技術(shù)，對(duì)算法做了一系列的改進(jìn)和優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)透霧。AI算法透霧能力強(qiáng)，還原度好，考慮到幀與幀之間的關(guān)聯(lián)性，通過對(duì)AI算法的改進(jìn)控制，實(shí)現(xiàn)平滑過渡，規(guī)避了成像時(shí)畫面閃爍的情況。

學(xué)習(xí)《我想和你們一起玩》時(shí)，教師設(shè)計(jì)了這樣一個(gè)趣味游戲：“將男女生各分為兩個(gè)小組，男生之間開展足球?qū)官悾g開展跳繩比賽。”教師制定好比賽規(guī)則、獎(jiǎng)懲措施。在比賽的過程中，發(fā)生了一些“小情況”，男生之間缺乏團(tuán)結(jié)意識(shí)，出現(xiàn)問題總是相互指責(zé)，甚至紅隊(duì)有兩名學(xué)生直接吵了起來(lái)。教師發(fā)現(xiàn)問題后，及時(shí)解決，將兩名學(xué)生全都替換下來(lái)，并讓這兩名學(xué)生觀察藍(lán)隊(duì)隊(duì)員的表現(xiàn)。在觀察中，紅隊(duì)學(xué)生發(fā)現(xiàn)他們配合得很默契，而且一名學(xué)生出現(xiàn)失誤后，他的搭檔不僅沒有責(zé)備他，反而鼓勵(lì)他、安慰他。學(xué)生認(rèn)識(shí)到自身問題，握手言和，再次投入到比賽中。這一次，他們配合得很默契。

叔叔們幫爸爸把馬套上篷車，堂兄妹們按大人的要求一一走上前來(lái)與瑪麗和勞拉吻別。爸爸先把瑪麗，然后是勞拉抱上車，把她們安頓在篷車后部的床鋪上。接著，他又扶媽媽爬上篷車前部的座位。奶奶走上前來(lái)把小嘉莉遞給媽媽抱好。爸爸也跳上車坐在媽媽身邊，他們那條帶深色條紋的灰色斗牛犬杰克在篷車下跑來(lái)跑去。

式中:Tp為脈寬;f0為載頻;k為頻率調(diào)制率。

(9)

式中:j=[j(1),j(2),…,j(N)]為構(gòu)造的最短延時(shí)信號(hào);I為單位陣;N為采樣點(diǎn)數(shù)。

圖2 偽碼引信欺騙干擾抑制流程

干擾抑制后的回波信號(hào)為:

(10)

2.2 SMSP欺騙干擾抑制算法

對(duì)于SMSP欺騙干擾,由于單個(gè)SMSP信號(hào)即可產(chǎn)生大量假目標(biāo),2.1小節(jié)的算法失去了作用。但因SMSP干擾的調(diào)斜率與原LFM信號(hào)調(diào)斜率相差很大,干擾與引信發(fā)射信號(hào)幾乎是不相關(guān)的,此外兩者從屬于不同的物理系統(tǒng),故兩者又具有一定的相互獨(dú)立性[9]。于是,可借助盲分離思想來(lái)進(jìn)行干擾抑制。

假設(shè)彈載陣列天線為均勻線陣結(jié)構(gòu),如圖3所示,陣元間距為d≤λ/2(λ為載頻波長(zhǎng)),陣元個(gè)數(shù)為N+1,散射信號(hào)s1～sN對(duì)應(yīng)的入射角分別為θ1～θN。為分析方便,假設(shè)陣元數(shù)等于源信號(hào)個(gè)數(shù),由引言分析可知,當(dāng)引信處于近程時(shí),單個(gè)散射點(diǎn)的信號(hào)接收仍滿足遠(yuǎn)場(chǎng)模型,設(shè)陣元1接收信號(hào)為:

(11)

第四，要建立健全獎(jiǎng)懲制度，對(duì)違反會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的人員進(jìn)行相應(yīng)的處罰，對(duì)表現(xiàn)優(yōu)異的人員進(jìn)行一定的獎(jiǎng)勵(lì)，這樣可以對(duì)財(cái)務(wù)人員起到激勵(lì)作用，從而提高財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

圖3 彈載陣列天線結(jié)構(gòu)

于是陣元i接收信號(hào)可表示為:

(12)

(13)

式(13)為經(jīng)典的盲分離模型,采用復(fù)值FastICA算法(具體步驟見文獻(xiàn)[13-14]等相關(guān)文獻(xiàn))即可實(shí)現(xiàn)信號(hào)分離。由于混合信號(hào)中干擾與回波相互獨(dú)立,故兩者是可分離的,但不同延時(shí)回波之間的相關(guān)性取決于各散射點(diǎn)延時(shí),各回波又具有一定相關(guān)性。因此,分離出的回波信號(hào)有可能是多個(gè)散射點(diǎn)回波信號(hào)的混疊信號(hào),為不丟失回波信息,如圖4所示,在鑒別出干擾的前提下(可根據(jù)匹配濾波后信號(hào)峰值個(gè)數(shù)或者方差大小來(lái)鑒別),利用干擾信號(hào)和式(9)構(gòu)造正交投影向量,利用任意一路接收信號(hào)進(jìn)行正交投影,即可得到回波信號(hào)。

圖4 SMSP欺騙干擾抑制流程

3 實(shí)驗(yàn)仿真與分析

為驗(yàn)證提出算法的有效性,設(shè)置實(shí)驗(yàn)參數(shù):偽碼信號(hào)碼元個(gè)數(shù)127,碼元寬度10 ns,干擾信號(hào)延時(shí)為200 ns;LFM引信脈寬1 μs,帶寬100 MHz,周期10 μs,SMSP干擾中n=4;目標(biāo)散射點(diǎn)設(shè)為7個(gè),延時(shí)分別為500 ns、510 ns、540 ns、550 ns、565 ns、590 ns、600 ns。

當(dāng)然，部分學(xué)者認(rèn)為多個(gè)大股東的存在并不會(huì)對(duì)公司的績(jī)效有好的影響。非控股股東有能力對(duì)控股股東進(jìn)行監(jiān)督，但是會(huì)因?yàn)槟承┮蛩氐挠绊憣?dǎo)致非控股股東發(fā)揮制衡作用，從而導(dǎo)致公司市值的降低。第二大股東對(duì)公司價(jià)值產(chǎn)生負(fù)面影響，特別是當(dāng)兩大股東基本同意投票時(shí)，如果第二大股東未能提供補(bǔ)償性監(jiān)管，公司的價(jià)值可能會(huì)受到損害。如果是家族企業(yè)，第二大股東可能和控股股東有某種特殊關(guān)系，使得第二大股東對(duì)公司業(yè)績(jī)產(chǎn)生負(fù)面影響。

對(duì)于偽碼引信,天線接收信號(hào)及其相關(guān)峰位置如圖5所示,從圖中可以看出經(jīng)過正交投影,首個(gè)相關(guān)峰(干擾)被抑制掉。而當(dāng)干擾位于回波延時(shí)之后時(shí),首個(gè)被抑制掉的相關(guān)峰應(yīng)為回波,但由于回波為多個(gè)不同延時(shí)信號(hào)組合,抑制掉單個(gè)回波并不會(huì)影響引信的正常工作。

總之，“兩案兩段八環(huán)節(jié)一量表”翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式，能夠充分激發(fā)學(xué)生自主學(xué)習(xí)的積極性，提高課堂教學(xué)的互動(dòng)性、學(xué)生探究的主動(dòng)性，使發(fā)展學(xué)生核心素養(yǎng)不再是空洞的口號(hào)，為學(xué)科教學(xué)變革提供了一種新的途徑.

圖5 正交投影前后信號(hào)

對(duì)于LFM引信,利用分離的SMSP干擾信號(hào)進(jìn)行投影,需要分離干擾信號(hào)具有較高的相似度。為此,圖6中給出了SMSP干擾信號(hào)重復(fù)周期從1～5 μs變化時(shí),混合信號(hào)經(jīng)盲分離后,分離干擾信號(hào)與原SMSP信號(hào)的相似度曲線(對(duì)于每個(gè)延時(shí)分別計(jì)算分離10次的相似度平均值),可見隨著干擾重復(fù)周期的增加,分離信號(hào)相似度呈減小趨勢(shì),但仍大于90%,具有較好的波形保持性,而一般對(duì)引信的干擾為密集式干擾,每隔幾米甚至十幾米即會(huì)生成一個(gè)假目標(biāo),此時(shí)干擾重復(fù)周期不會(huì)很大,故分離干擾信號(hào)相似度完全能夠滿足要求。

圖6 分離干擾信號(hào)相似度

為對(duì)比干擾抑制前后LFM引信接收信號(hào)脈壓效果,圖7給出了干擾抑制前后匹配濾波信號(hào)對(duì)比,可見當(dāng)存在SMSP干擾時(shí),在時(shí)域會(huì)分布多個(gè)假目標(biāo)干擾,很容易造成引信誤動(dòng),而經(jīng)投影后只剩下回波匹配峰值,從而起到了干擾抑制目的。

圖7 抗干擾前后匹配濾波信號(hào)

圖7是理想情況下的信號(hào)抑制效果,為說(shuō)明文中算法對(duì)干擾的抑制能力,圖8和圖9分別給出了當(dāng)分離干擾相似度較低和較高時(shí)正交投影信號(hào)的匹配峰值。可以看出,當(dāng)分離干擾相似度為82%時(shí),某些回波信號(hào)匹配峰值會(huì)有所下降且會(huì)受到SMSP干擾的影響(見采樣點(diǎn)2 000～2 600之間的尖峰),當(dāng)相似度達(dá)到98%時(shí),投影信號(hào)匹配峰值與原回波匹配峰值幾乎是完全重疊的。而由圖6可知,干擾周期小于5 μs時(shí),分離干擾相似度在90%以上,圖8中的效果會(huì)大大改善。此外,雖然在分離干擾相似度較低時(shí),某些回波匹配峰值會(huì)受到抑制,但并不影響引信起爆,因?yàn)榇藭r(shí)的匹配峰值仍是回波引起的,干擾已經(jīng)被抑制掉,唯一不同的是以目標(biāo)的哪一個(gè)反射點(diǎn)為基準(zhǔn)爆炸而已。

圖8 相似度82%時(shí)匹配峰值

圖9 相似度等于98%時(shí)匹配峰值

4 結(jié)論

近程階段是導(dǎo)彈工作末端的一個(gè)特殊階段,通過分析該階段引信回波信號(hào)的特點(diǎn),結(jié)合盲分離和正交投影算法提出了PN引信和LFM引信近程時(shí)欺騙干擾抑制算法,算法可以有效消除欺騙信號(hào)對(duì)引信的誤導(dǎo)作用,具有一定的工程意義。但文中并未研究SNR對(duì)算法的影響,下一步將重點(diǎn)研究噪聲下干擾抑制能力。

[1] 方再根, 孫一蘭, 林孔鍵, 等. 近炸引信空中目標(biāo)建模 [J]. 兵工學(xué)報(bào), 1991(2): 28-31.

[2] Dammann J F. Air target models for fuzing simulation, ADA 121473 [R]. 1982.

[3] 李玉清, 何武城. 模擬引信啟動(dòng)的空中目標(biāo)模型 [J]. 制導(dǎo)與引信, 1984(3): 36-61.

[4] Mott Harold. A Near-field bistatic scattering model [C]∥Conference Proceedings IEEE Southeastcon’81, 1981: 634-637.

[5] 李在庭, 方再根, 何遵文, 等. 無(wú)線電近炸引信空中目標(biāo)的建模和分析 [J]. 兵工學(xué)報(bào), 1995(1): 28-32.

[6] 張淑寧, 趙惠昌. 偽碼引信抗欺騙式干擾的互相關(guān)正交投影聯(lián)合法 [J]. 南京理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 31(4): 509-513.

[7] 張淑寧, 趙惠昌, 熊剛. 基于延時(shí)變化量估計(jì)的偽碼引信抗欺騙式干擾方法 [J]. 宇航學(xué)報(bào), 2008, 29(1): 326-331.

[8] LU Gang, TANG Bin, LUO Shuang-cai. Anti-jamming filtering for DRFM repeat jammer based on stretch processing [C]∥ 2010, 2nd International Conference on Signal Processing Systems(ICSPS), 2010, Vol. 1: 78-82.

[9] LUO Shuangcai, XIONG Ying, TANG Bin. An algorithm of radar deception jamming suppression based on blind signal separation [C]∥ 2011 International Conference on Computational Problem-Solving, 2011: 167-170.

[10] LI Yongping, XIONG Ying. SMSP jamming ldentification based on matched signal transform [C]∥ ICCP2011, 2011: 182-185.

[11] 李永平. SMSP和C&I距離假目標(biāo)欺騙干擾識(shí)別和抑制方法研究 [D]. 成都: 電子科技大學(xué), 2012.

[12] Sparrow M J, Cakilo J. ECM techniques to counter pulse compression radar: US 7081846 B1 [P]. 2006-07-25.

[13] Novey M, Adalt T. Complex ICA by negentropy maximization [J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2008, 19(4): 596-609.

[14] MA Shexiang, GUAN Yongqiang. Space-based AIS multi-user separation based on the improved complex value FastICA [C]∥2013 International Conference on Measurement, Information and Control, 2013: 537-541.

Algorithm of Fuze Deception Jamming Suppression Under Near-field Sources

YIN Hongwei,LI Guolin,LI Fei,XIE Xin

(Naval Aeronautical and Astronautical University, Shandong Yantai 264001, China)

The algorithms based on BSS and orthogonal projection were proposed to solve the problem of deception jamming suppression under near-field sources. First, the orthogonal projection matrix was constructed using the first peak position after the received signals’ matched filtering for the PN fuze, so the deception jamming can be filtered out using orthogonal projection algorithm; and for the LFM fuze, the jamming was separated using BSS to construct orthogonal projection matrix according to their independence, so the echo was received using the same principle. Simulation results show that the proposed algorithms have good performance, the similarity of separated jamming is greater than 92% when the repeated cycle is smaller than 5 μs, and the jamming can be eliminated when the similarity is greater than 82%.

fuze; deception jamming suppression; distribute source; BSS; orthogonal projection

2014-12-10

尹洪偉(1987-),男,江蘇徐州人,博士研究生,研究方向:目標(biāo)中近程探測(cè)、識(shí)別與信息對(duì)抗。

TN974

A