間歇采樣干擾識別的抗欺騙干擾波形設計*

吳少鵬，袁越，涂剛毅

(中國船舶重工集團公司 第七二四研究所，江蘇 南京 211106)

0 引言

信息化戰爭背景下，電子干擾樣式靈活多變，尤其是數字射頻存儲器(digital radio frequency memory,DRFM)技術的發展[1-4]，使雷達面臨嚴峻挑戰。波形捷變等技術具有良好的抗脈間干擾的性能，但對于間歇采樣干擾等脈內干擾則不再奏效。

間歇采樣干擾是作為一種新的干擾技術，采用采樣轉發再循機制，對雷達脈沖壓縮信號具有良好的干擾效果。近年，對于間歇采樣轉發干擾原理的研究已經取得了一定的成果[5-10]。但是，從現有公開文獻看，針對該干擾的識別和抑制有關的文獻較為有限，主要集中于波形設計、時頻分析和頻譜特征提取等領域的研究[11-14]。

本文從波形的角度出發，設計了一種鑒別率高的發射波形，接收機可利用干擾機采樣空隙中遺漏的信息，發現間歇采樣干擾與回波瞬時頻率的不匹配關系，從而鑒別出假目標。當鑒別出干擾時，根據時頻分析結果，設計一組濾波器，對脈壓結果進行濾波，從而消除干擾。當干擾不存在時，可通過脈沖壓縮發現目標。

1 間歇采樣干擾原理

假設雷達發射信號為線性調頻信號，時域表達式為

(1)

式中：Ts為雷達發射信號脈寬;K=B/Ts為線性調頻信號調頻斜率(B為信號帶寬);fc為載頻。

在一個雷達脈沖重復周期內，間歇采樣干擾機采樣一小段雷達信號并轉發，間隔一段時間后繼續采樣轉發。重復直至雷達信號結束。t0為干擾信號脈寬，Tj為采樣周期，Tj-t0為干擾機偵察時間。采樣脈沖時域表達式為

(2)

間歇轉發干擾信號為式(1)和式(2)的乘積，其時域表達式為

SJ=S(t)p(t).

(3)

2 脈內頻率正負交替變化抗間歇采樣識別方法

2.1 脈內頻率正負交替變化LFM信號

間歇采樣干擾主要包含的信息量有干擾采樣周期Tj和占空比τ/Ts。其中，干擾采樣周期Ts可以通過干擾信號脈壓的相鄰峰值間距計算得到[14]。占空比和脈壓峰值幅度有關，幅度失真較大，使得占空比估計難度變大。因此，下文中，根據干擾采樣周期Ts設計發射信號。

利用未被轉發干擾機截取的發射信號信息進行對抗是本文主要的抗干擾思想。以采樣干擾周期分割發射信號，在每個采樣周期內，將發射信號進行分塊[15]，分塊原則為：tx時間段內線性調頻信號采用負調頻(調頻斜率為負數)，Ts-tx時間段采用正調頻(調頻斜率為正數)，即發射信號為

(4)

αt為正負交替序列，與其在脈內所在位置有關，表達式為

(5)

式中：tx為設定值。

2.2 信號時頻分析

干擾機采樣起始位置不同，間歇采樣干擾信號的組成成分也會有所差異。 根據采樣起始位置，有3種采樣結果:一是干擾采樣脈寬只包含正調頻信號;二是干擾采樣脈寬只包含負調頻信號;三是同時包含2種線性調頻信號,如圖1所示。

短時傅里葉變換(short time Fourier transform，STFT)是利用一個隨時間滑動的分析窗對非平穩信號進行加窗截斷處理，將非平穩信號分解成一系列近似平穩的短時信號，最后利用傅里葉變換理論分析各短時平穩信號的頻譜[16]。本文采用脈內頻率正負交替變化LFM(linear frequency modulation)信號，頻率隨時間變化頻繁，故選擇短時傅里葉變換能對信號頻率隨時間變化的情況進行分析。

對真實回波進行STFT變換，正負頻率分布較均勻，其時頻分布情況如圖2a)所示。圖1a)～1c)對應的干擾信號中，正負頻率功率所占比重不同，圖1a)負頻率比重較大，圖1b)正頻率比重較大，圖1c)2種頻率比重接近。圖2b)～2d)仿真結果與此結論一致。

2.3 干擾特征分析

目標回波和干擾主要存在2點區別:一是連續性差異;二是正負頻率所占比重不同。由于STFT結果為二維數據，計算量大，故需要從時頻分布中提取二次特征。

特征提取過程如下:

對回波信號進行短時傅里葉變換得到回波的時頻分布

(6)

將時頻函數分別在正負頻域上進行積分，得到2個關于時間參數的能量函數，將時頻函數在正頻域積分結果作實部，在負頻域積分結果作虛部，組合成新的函數

(7)

同理可得發射信號的該函數表達式為

(8)

式中：STFTs(t,f)為發射信號的短時傅里葉變換。

計算式(7)和(8)的相關函數

(9)

真實目標回波量分布與發射信號有很強的相關性，間歇采樣干擾與其相似度低。故可以利用回波信號與發射信號的能量分布相關性來鑒別干擾，即干擾識別等同于二元假設檢驗問題:

(10)

式中：m0為門限值，主要考慮信噪比、干信比、干擾機采樣起始位置等影響因素。

2.4 干擾抑制

對回波信號進行干擾識別后，存在2種情況:一種是存在間歇采樣干擾;一種是只有真實目標回波。前者可通過以下方法抑制假目標，具體步驟為：

(1) 對回波信號進行STFT得到其時頻分布SR(t,f)，將絕對值相同的正負頻率點時頻函數相加，此時與正常線性調頻信號時頻分布相同，表示為

(11)

(2) 對S2(t,f)進行ISTFT變換，得到srx(t)，即線性調頻信號。

(3) 對S2(t,f)沿頻率軸取絕對值并累加，得到S3(t)，求取其均值M。

(4) 通過干擾信號之間的距離T/BTs，估算出間歇采樣干擾機采樣間隔Ts，以Ts分割S3(t)，得到每個區間的最大值，以各區域中的時間點到最大值點的時間間隔為參數，設置每個時間點的權重值(距離越遠，權值越小)，并與之相乘，求取S3(t)中所有數值大于M的時間點T(m)。

(5) 將srx(t)在T(m)時刻點的值置0得到srx0(t)，其脈壓sout-rx0輸出即自適應濾波器，干擾抑制結果為

sout=sout-rx·sout-rx0，

(12)

式中：sout-rx為srx(t)的脈壓輸出。

根據干擾信號的時頻分布可知，干擾存在于其能量分布較強的區域，最大保留回波中真實信號的信息是時域濾波器設計的關鍵。

對于后者，即回波中只存在真實目標，sout-rx即為最終結果，無需時域濾波器。

3 仿真分析

為了驗證本文算法的有效性，參數設置如下。雷達參數設置為：發射信號脈寬T=10 μs，帶寬B=10 MHz，發射信號脈內重復周期Ts=2 μs(周期內負頻率寬度為0.7Ts，正頻率寬度為0.3Ts)，采樣率fs=20 MHz。干擾機參數設置為：間歇采樣周期Ts=2 μs，間歇采樣脈寬τ=0.5 μs，干信比為0 dB。

分別對3種雷達接收信號的時頻處理結果求其與發射信號時頻處理結果的相關函數，信噪比為-5～25 dB，每個信噪比下作300次蒙特卡羅實驗，得到m的均值如圖3所示。

根據圖3，真實目標回波的m值明顯高于間歇采樣轉發干擾的m值，因此選定適當的門限值m0可以識別出回波和間歇采樣干擾。此外，圖中包含2種不同采樣起始時刻的間歇采樣干擾，由圖可知，雖然采樣起始時刻對干擾的m值有一定的影響，但是遠低于真實目標回波的m值。

設閾值m0=0.8，得到本文算法的間歇采樣干擾識別率如圖4所示。

由圖4可知，該波形對間歇采樣干擾信號具有較高的識別率，0 dB時識別率接近80%，隨著信噪比的增加，識別率趨近于100%，此外，采樣起始時刻對識別率影響較小，說明本文算法具有穩定性和有效性。

設置干信比為3.6 dB，信噪比為10 dB，其他條件同上，得到本文算法干擾抑制效果如圖5所示。

4 結束語

本文針對間歇采樣轉發干擾，設計了一組識別率高的發射波形，利用真實目標回波和干擾在時頻分布上的不同，比較其與發射波形時頻分布的相似度，進行干擾鑒別。干擾不存在時，可以進行正常的脈沖壓縮;干擾存在時，可通過一種時域濾波器對匹配濾波結果中的干擾成分進行濾除。仿真結果表明：該波形和算法在不同信噪比下均保持較高的識別率，干擾抑制效果較理想。仿真結果說明了本文方法的有效性和穩定性。

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