頻率捷變波形聯(lián)合時頻濾波器抗間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾

杜思予, 劉智星, 吳耀君, 沙明輝, 全英匯,*

(1. 西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院, 陜西 西安 710071;2. 北京無線電測量研究所, 北京 100854)

0 引 言

數(shù)字射頻存儲器(digital radio frequency memory, DRFM)兼具接收、存儲、隨機(jī)調(diào)制和快速轉(zhuǎn)發(fā)雷達(dá)發(fā)射信號的功能,被廣泛應(yīng)用于雷達(dá)對抗領(lǐng)域,其產(chǎn)生的相干干擾能夠在雷達(dá)接收機(jī)中獲得匹配濾波增益,形成假目標(biāo)群,同時實現(xiàn)壓制和欺騙兩種干擾效果[1-3]。基于DRFM的轉(zhuǎn)發(fā)式干擾可以分為全脈沖采樣和間歇采樣兩種形式。全脈沖采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾可以通過脈間波形分集或頻率捷變技術(shù)實現(xiàn)對抗,但當(dāng)干擾機(jī)對雷達(dá)發(fā)射脈沖進(jìn)行間歇采樣時,以上抗干擾手段將失效。

目前,針對ISRJ的對抗方法大多基于其時域不連續(xù)采樣的特點。文獻(xiàn)[4-6]從波形設(shè)計角度出發(fā),通過構(gòu)造脈內(nèi)線性調(diào)頻(linear frequency modulation, LFM)-Costas頻率步進(jìn)波形、雙曲跳頻波形和自適應(yīng)恒模波形對抗ISRJ,但抑制效果有限,仍需要配合信號處理方法才能完全抑制干擾。文獻(xiàn)[7]充分利用間歇采樣收發(fā)分時、時域不連續(xù)特點,將“寬帶”匹配濾波器分段為多個“窄帶”匹配濾波器,分選出未被干擾的子段進(jìn)行脈壓積累,實現(xiàn)干擾抑制。基于此,文獻(xiàn)[8]結(jié)合脈內(nèi)頻率編碼信號模型,進(jìn)一步提升雷達(dá)低截獲性和抗干擾能力。但這兩種方法由于都剔除了被干擾的子脈沖信號,具有較大的脈壓增益損失。利用時頻分析方法,文獻(xiàn)[9]在時頻域識別干擾和目標(biāo),采用圖像增強方法二值化回波時頻譜,并構(gòu)造時頻掩膜抑制干擾。當(dāng)干擾和目標(biāo)無法區(qū)分時,該方法失效。針對調(diào)制噪聲的ISRJ,文獻(xiàn)[10]以時間維抑制結(jié)果最大值為門限,進(jìn)一步在時頻兩維進(jìn)行干擾抑制,這種方法雖然能夠大幅度抑制干擾,但存在脈壓損失,同時與目標(biāo)相近的干擾旁瓣依然被保留下來。文獻(xiàn)[11-15]均通過構(gòu)造時頻濾波器實現(xiàn)干擾抑制。其中,Wei等[14]利用時頻分析方法提取相關(guān)ISRJ參數(shù)重建干擾采樣信號,由此設(shè)計出濾波器對脈壓結(jié)果進(jìn)行濾波,但這種方式的干擾抑制效果依賴于干擾參數(shù)估計的精確性。類似地,Gong等[15]利用時頻信息提取未被干擾的信號段構(gòu)造窄帶濾波器,在脈壓結(jié)果中濾除假目標(biāo),但其構(gòu)造的濾波器僅適用于單目標(biāo)情況。此外,基于信號重構(gòu)思想,估計干擾參數(shù),重建干擾信號與接收到的回波信號對消、提取未被干擾的信號稀疏重構(gòu)原始信號,也能夠?qū)崿F(xiàn)干擾抑制的目的[16-17]。

本文兼顧波形設(shè)計和濾波思想,利用頻率捷變波形“主動”對抗優(yōu)勢,提高目標(biāo)和干擾區(qū)分度,根據(jù)時-頻域的信息,通過大津(OTSU)算法提取未被干擾的信號段,采用卷積運算構(gòu)造窄帶帶通濾波器,實現(xiàn)對匹配濾波輸出中假目標(biāo)的抑制而保留真實目標(biāo)信息。實驗結(jié)果表明,本文所提算法既不存在脈壓增益損失,也不需要干擾參數(shù)先驗信息,同時適用于單目標(biāo)情況和多目標(biāo)情況,具有良好的干擾抑制效果。

1 頻率捷變雷達(dá)信號模型

頻率捷變雷達(dá)按照頻率捷變方式可以分為脈組捷變、脈間捷變和脈內(nèi)捷變3種形式[18],本文主要研究脈間和脈內(nèi)頻率捷變雷達(dá)信號。假設(shè)脈內(nèi)調(diào)制采用LFM,則脈間頻率捷變雷達(dá)發(fā)射信號可以表示為

(1)

將第n個脈沖沿時域截取為M段,每個子段脈寬為Tsub=Tp/M,帶寬為Bsub=B/M,并對M段子脈沖重新排序,則第m段子脈沖的時域表達(dá)式為

(2)

圖1 頻率捷變雷達(dá)信號Fig.1 Frequency agilie radar signal

2 抗干擾機(jī)理分析

得益于脈間載頻在帶寬范圍內(nèi)隨機(jī)跳變,雷達(dá)信號難以被干擾機(jī)偵察、準(zhǔn)確截獲、分辨和識別;同時,載頻捷變合成寬帶能夠有效降低干擾功率密度;其次,由于干擾機(jī)無法預(yù)測下一個發(fā)射脈沖的載頻,雷達(dá)由此可以有效避免跨重頻干擾和前拖干擾[18]。然而,基于DRFM技術(shù),間歇采樣干擾能夠在一個脈沖內(nèi)對雷達(dá)發(fā)射信號進(jìn)行快速采樣和轉(zhuǎn)發(fā),脈間頻率捷變將失去作用。

根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)不同,ISRJ可以分為兩種典型類別:間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾和間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾。在ISRJ策略中,干擾機(jī)先對雷達(dá)發(fā)射信號進(jìn)行截取、復(fù)制,然后將復(fù)制的信號快速轉(zhuǎn)發(fā)出去,多次重復(fù)上述過程,在時域覆蓋目標(biāo)回波,并利用匹配濾波特性形成逼真的假目標(biāo)群,同時達(dá)到壓制和欺騙兩種干擾效果,其原理如圖2所示。其中,τd、Tj和τj分別為干擾機(jī)采樣延遲、間歇采樣周期和采樣時長,Mj為干擾轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)。

圖2 ISRJ原理示意圖Fig.2 Schematic diagram of ISRJ

從圖2可以看出,干擾機(jī)交替?zhèn)墒?對單個脈沖只能進(jìn)行部分采樣。因此,可以將整個脈沖劃分為多個子段,令子脈沖間相互掩護(hù),通過干擾與目標(biāo)回波能量區(qū)分設(shè)置合適的干擾抑制門限,對脈壓輸出進(jìn)行分選,剔除被干擾的子脈沖實現(xiàn)干擾抑制,并利用剩余未被干擾的子脈沖進(jìn)行目標(biāo)檢測[7]。但是,由于常規(guī)LFM信號存在距離-多普勒耦合,被干擾的子脈沖與相鄰子脈沖互相關(guān)后形成干擾旁瓣,并在固定位置得到積累,給目標(biāo)檢測帶來嚴(yán)重影響[4]。針對這一問題,采用第2節(jié)中構(gòu)建的脈內(nèi)頻率捷變信號模型,使得相鄰子脈沖互相關(guān)結(jié)果均勻分布在距離維,降低干擾殘余量獲得的脈壓增益,同時進(jìn)一步增強信號隨機(jī)性和低截獲性,提高雷達(dá)抗干擾性能。圖3分別顯示了LFM信號和脈內(nèi)頻率捷變信號子脈沖自相關(guān)和相鄰子脈沖互相關(guān)結(jié)果。

圖3 子脈沖相關(guān)結(jié)果Fig.3 Sub-pulse correlation results

進(jìn)一步地,考慮到直接將被干擾的子脈沖剔除會帶來脈壓增益損失的問題,本文在保留所有子脈沖的基礎(chǔ)上,提出一種基于時頻濾波器的干擾抑制算法,對脈壓結(jié)果中的干擾假目標(biāo)和真實目標(biāo)進(jìn)行分離,達(dá)到保留目標(biāo)信號、濾除干擾信號的目的。

3 干擾抑制方法

3.1 基于時頻濾波器的干擾抑制算法

時頻變換[19-22]能夠同時得到信號時域、頻域特征及其聯(lián)合分布信息,因此受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。短時傅里葉變換(short time Fourier transform, STFT)作為一種常用的時頻分析方法,具有線性疊加性質(zhì)、計算量相對較小、不受交叉項干擾的優(yōu)點,其定義式[21]可以表示為

(3)

式中:ω(t)表示頻率平滑窗函數(shù)。

STFTr(t,f)+STFTj(t,f)+STFTn(t,f)

(4)

LFM調(diào)制信號在時頻域呈現(xiàn)出一條傾斜的帶狀分布,含有間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾、間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾的雷達(dá)回波如圖4所示。由圖4可以看到,盡管脈內(nèi)頻率捷變體制增強了干擾與目標(biāo)信號在時頻域的可分性,干擾信號在頻率維呈sinc分布,依然存在較高的旁瓣,如果直接在時頻域?qū)⒏蓴_信號剔除會保留大量高于或等于目標(biāo)幅度的干擾旁瓣,影響后續(xù)目標(biāo)檢測處理。

圖4 帶干擾雷達(dá)回波時頻分布Fig.4 Time-frequency distribution of radar echo with jamming

基于此,本文從濾波角度出發(fā),通過時頻矩陣在時域維的投影信息提取未被干擾的信號,由此設(shè)計出一種帶通濾波器,在脈沖壓縮結(jié)果中將目標(biāo)信號從假目標(biāo)群中分離出來,實現(xiàn)干擾抑制。假設(shè)場景中存在單個點目標(biāo),具體干擾抑制步驟如下。

步驟 2在得到雷達(dá)基帶回波信號的STFT時頻矩陣之后,計算出STFT時頻矩陣各元素的模值|STFTs(t,f)|。

步驟 3沿頻率維求和,得到時頻矩陣在時間維的投影向量TPs(t),具體表達(dá)式為

STFTj(t,f)+STFTn(t,f)|df

(5)

步驟 4將時間維投影向量TPs(t)以子脈沖寬度Tsub為基準(zhǔn)等間隔劃分為L段,由于干擾幅度通常遠(yuǎn)大于目標(biāo)和噪聲幅度,可以根據(jù)幅度特征,利用OTSU算法計算出最佳閾值作為門限,對投影向量TPs(t)進(jìn)行二值化處理,完成對未被干擾的信號子段的分選;基于OTSU算法計算最佳閾值的過程將在后文給出。

步驟 5將步驟4中提取出的未被干擾的信號段經(jīng)STFT變換到時域,記為

(6)

(7)

(8)

步驟 8利用步驟6中所設(shè)計的帶通濾波器對步驟7中所得回波信號脈沖壓縮結(jié)果進(jìn)行濾波處理,完成干擾抑制和目標(biāo)提取,即

(9)

3.2 基于OTSU算法的最佳閾值計算

OTSU算法[23-25]由日本學(xué)者大津于1979年提出,是一種基于最大類間方差的圖像分割算法。它能夠根據(jù)圖像灰度特征自適應(yīng)確定二值化閾值,實現(xiàn)目標(biāo)與背景的劃分。本文利用OTSU算法計算最佳閾值,將其作為干擾判定門限,在時間維投影矩陣中提取不連續(xù)的目標(biāo)信號段。具體過程如下:

步驟 1將N個脈沖的時間維投影排列成大小為N×K的二維平面,K表示時間維采樣點數(shù);將第n個回波脈沖的時間維投影向量TPs(t)的第tk個采樣時刻的幅值記為V(n,tk),在幅值最大值Vmax(n,tk)和最小值Vmin(n,tk)之間劃分為G個子區(qū)間,設(shè)落入第g個區(qū)間的幅值個數(shù)為ag,量化值為區(qū)間中值Vg,則各個子區(qū)間量化值Vg發(fā)生的概率可表示為

(10)

步驟 2選取第gi個子區(qū)間的量化值Vgi作為閾值,將所有G個區(qū)間劃分為兩個集合,記為P={g|Vg≤Vgi}和Q={g|Vg>Vgi};分別計算出集合P、Q發(fā)生的概率

(11)

(12)

式中:p(P)+p(Q)=1。

步驟 3利用式(10)～式(12)分別求出集合P、Q的平均幅值avg(P)、avg(Q),以及兩個集合的總平均幅值avg(PQ):

(13)

(14)

(15)

步驟 4集合P、Q的類間方差計算式為

σ2(Vgi)=p(P)[avg(PQ)-avg(P)]2+p(Q)[avg(PQ)-avg(Q)]2

(16)

(17)

(18)

然后,將0～1矩陣V′(n,tk)與原時間維投影矩陣相乘,提取未被干擾的不連續(xù)信號段。

4 仿真實驗

本節(jié)通過仿真實驗驗證所提出的基于頻率捷變波形時頻濾波器的抗干擾算法的有效性,具體實驗設(shè)計如下。

(1) 干擾機(jī)采用間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)式干擾策略,在同步采樣情況下,分析本文算法的抗干擾效果;

(2) 干擾機(jī)采用間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)式干擾策略,在同步采樣情況下,分析本文算法的抗干擾效果;

(3) 固定其他參數(shù),分析干信比(jamming to signal ratio, JSR)、信噪比(signal to noise ratio, SNR)和非同步采樣延遲對本文算法干擾抑制性能的影響。

表1為仿真實驗設(shè)置的雷達(dá)及目標(biāo)參數(shù)。

表1 雷達(dá)及目標(biāo)參數(shù)

4.1 仿真實驗1

設(shè)置干擾機(jī)前置目標(biāo)300 m,采用間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)式干擾策略,對雷達(dá)發(fā)射脈沖信號進(jìn)行同步采樣,即采樣延遲τd=0,采樣時長τj=1 μs,采樣周期Tj=2 μs,JSR=25 dB。仿真結(jié)果如圖5所示。

脈沖回波經(jīng)過STFT后的時頻分布如圖5(a)所示。可以看出,脈沖信號被干擾機(jī)間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)4次,且干擾幅度遠(yuǎn)高于目標(biāo)幅度。同時,脈內(nèi)頻率捷變使得目標(biāo)與干擾在時頻域可分性增強,但頻率維存在較高的干擾旁瓣,直接在時頻域濾除干擾會保留干擾旁瓣,當(dāng)目標(biāo)與干擾重疊時會損失目標(biāo)信號。圖5(b)為脈沖壓縮結(jié)果,目標(biāo)附近存在多個假目標(biāo)。根據(jù)第4節(jié)所述步驟構(gòu)造濾波器,濾波后的結(jié)果如圖5(c)所示。可以看到,干擾被抑制掉,而淹沒在干擾信號中的目標(biāo)信號被保留下來。

圖5 同步采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾回波信號處理結(jié)果Fig.5 Processing results of echo signal with synchronous sampling direct-forwarding jamming

圖6為分別采用本文所提干擾抑制方法、文獻(xiàn)[7]所提干擾抑制算法和無干擾情況下脈沖壓縮輸出結(jié)果。文獻(xiàn)[7]算法和文獻(xiàn)[8]算法的思想類似,由于剔除了被干擾的部分脈沖信號,脈壓輸出存在較大的幅度損失。而文獻(xiàn)[14]利用干擾采樣信號構(gòu)造濾波器,對脈壓結(jié)果進(jìn)行濾波,其濾波結(jié)果依賴于干擾機(jī)參數(shù)估計的準(zhǔn)確度。當(dāng)干擾參數(shù)估計偏差較大時,干擾抑制效果較差。本文所提算法在脈壓結(jié)果中利用窄帶濾波器分離目標(biāo)和干擾,保留了所有脈沖回波,因此脈壓增益損失可以忽略不計。此外,通過對回波信號時頻分析構(gòu)造出濾波器,避免了干擾參數(shù)估計誤差對干擾抑制效果產(chǎn)生影響。

圖6 脈壓輸出結(jié)果對比(直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾)Fig.6 Comparison of pulse compression results (direct-forwarding jamming)

4.2 仿真實驗2

設(shè)置干擾機(jī)對雷達(dá)信號同步采樣,采樣時長τj=1 μs,采樣周期Tj=4 μs,重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)3次,其他仿真條件與仿真實驗1相同。

圖7(a)為經(jīng)過STFT后,帶間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾的脈沖回波時頻圖。可以看到,干擾機(jī)對當(dāng)前脈沖進(jìn)行2次采樣,每次采樣后重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)3次,目標(biāo)“暗帶”被干擾和干擾旁瓣淹沒;圖7(b)為當(dāng)前脈沖回波的匹配濾波輸出結(jié)果;圖7(c)為濾波之后得到的干擾抑制結(jié)果,只剩下目標(biāo)信息,證明本文所提方法能夠有效抑制間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾。

圖7 同步采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾回波信號處理結(jié)果Fig.7 Processing results of echo signal with synchronous sampling repeater-forwarding jamming

分別采用文獻(xiàn)[7]算法和本文算法進(jìn)行干擾抑制后的脈壓輸出結(jié)果如圖8所示。文獻(xiàn)[7]算法將受到干擾的子脈沖剔除,利用剩余未被干擾的子脈沖進(jìn)行分段匹配濾波。可以看到,這種方法雖然能夠抑制ISRJ,但是存在較大的脈壓增益損失。同時,由于信號采用脈內(nèi)頻率捷變模型,子脈沖之間頻率不連續(xù),在分段脈壓之后交叉項無法抵消,從而在主瓣附近產(chǎn)生柵瓣。當(dāng)脈內(nèi)頻率跳變范圍增大、被剔除的子脈沖數(shù)較多時,脈壓輸出結(jié)果中的柵瓣會嚴(yán)重影響目標(biāo)檢測。而本文所提算法不僅能夠有效抑制間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾,同時脈壓輸出幅度與無干擾情況下一致,不存在增益損失,并且也可通過窄帶濾波器將柵瓣一并濾除。

圖8 脈壓輸出結(jié)果對比(重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾)Fig.8 Comparison of pulse compression output results (repeater-forwarding jamming)

4.3 性能分析

文獻(xiàn)[15]通過傅里葉變換(Fourier transform, FT)構(gòu)造時頻濾波器來實現(xiàn)干擾抑制,但該方法僅適用于單目標(biāo)情況。如圖9所示,在多目標(biāo)情況下,雖然文獻(xiàn)[15]所提算法能夠大幅度抑制干擾,但僅能保留一個真實目標(biāo)(距離4 000 m處),另一個真實目標(biāo)(距離4 100 m處)將和干擾一起被抑制掉。此外,文獻(xiàn)[15]構(gòu)造的濾波器主瓣附近的第一副瓣較大,導(dǎo)致干擾無法完全抑制,在脈壓結(jié)果中形成較高旁瓣。本文所采用的頻率捷變波形和基于OTSU分割和卷積運算所構(gòu)造的時頻濾波器有效避免了上述問題。

圖9 多目標(biāo)情況下干擾抑制結(jié)果對比Fig.9 Comparison of jamming and suppression results under multiple targets

在雷達(dá)目標(biāo)檢測中,干擾的存在會造成虛警率上升,檢測概率下降。為了對本文算法抗ISRJ性能進(jìn)行進(jìn)一步分析,采用脈沖壓縮后峰值信干噪比(peak signal to jamming noise ratio, PSJNR) 作為評估指標(biāo),驗證所提算法在不同JSR和SNR條件下的干擾抑制性能。

定義脈沖壓縮后峰值信干噪比δ為

(19)

式中:Pt為目標(biāo)信號功率,為干擾和噪聲信號的峰值功率;Hrrpt表示目標(biāo)信號脈沖壓縮輸出的一維距離像;Hrrps表示雷達(dá)接收到的回波信號脈沖壓縮輸出的一維距離像,包含目標(biāo)、干擾和噪聲,下標(biāo)r的取值范圍為真實目標(biāo)位置r0處Δ鄰域之外的范圍。

假設(shè)接收到的回波脈沖JSR由0 ～ 50 dB變化,干擾機(jī)前置目標(biāo)300 m,對雷達(dá)發(fā)射脈沖同步采樣,分別在間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)和間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)兩種典型的干擾情況下進(jìn)行500次蒙特卡羅實驗,得到干擾抑制后脈壓輸出的PSJNR隨JSR的變化曲線如圖10所示。可以看到,對于兩種典型ISRJ類型,本文所提方法均能達(dá)到良好的抑制效果,PSJNR隨著JSR增大而逐漸減小,抗干擾性能有所減弱;針對間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾,本文所提算法的抗干擾性能更穩(wěn)健,在JSR較高時也能保持良好的對抗能力。

圖10 PSJNR隨JSR變化曲線Fig.10 PSJNR varing with JSR

其他仿真條件不變,設(shè)置回波JSR=25 dB,SNR在[-10,10]dB區(qū)間內(nèi)步進(jìn),分別在間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾和間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾條件下進(jìn)行500次蒙特卡羅實驗,得到PSJNR與SNR的關(guān)系曲線如圖11所示。可以看到,本文算法性能受SNR影響較大,這是由于在SNR較低時,所構(gòu)造的濾波器主瓣兩邊會出現(xiàn)隨機(jī)旁瓣,影響濾波效果;隨著SNR增大,PSJNR逐漸增大,即干擾抑制效果提升。在SNR≥0 dB之后,干擾抑制前、后SNR改善能達(dá)到30 dB;所提算法在兩種典型間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾情況下均具有良好的干擾抑制效果。

圖11 PSJNR隨SNR變化曲線Fig.11 PSJNR varing with SNR

上述實驗均假設(shè)干擾機(jī)對雷達(dá)發(fā)射信號同步采樣,當(dāng)干擾機(jī)對雷達(dá)發(fā)射信號進(jìn)行非同步采樣并轉(zhuǎn)發(fā)干擾信號時,脈沖壓縮輸出中的假目標(biāo)位置會發(fā)生變化,當(dāng)假目標(biāo)落進(jìn)濾波器主瓣寬度或第一副瓣寬度內(nèi)時,會在一定程度上影響濾波結(jié)果,下面對非同步采樣情況進(jìn)行分析。設(shè)置干擾機(jī)采樣延遲為(0,0.5],SNR=0 dB,JSR=25 dB,其他仿真條件不變,進(jìn)行500次蒙特卡羅實驗,圖12為PSJNR與采樣延遲τd的關(guān)系曲線。

圖12 PSJNR與τd的關(guān)系曲線Fig.12 Relationship curves of PSJNR and τd

可以看到,受到采樣延遲影響,PSJNR在一定范圍內(nèi)波動。但是,由于所構(gòu)造的濾波器本身與采樣延遲無關(guān),落入濾波器主瓣/第一副瓣的干擾能量十分有限。因此,在非同步采樣情況下,算法總體的干擾抑制性能相對穩(wěn)健。

5 結(jié) 論

本文結(jié)合頻率捷變信號特點,構(gòu)建脈內(nèi)頻率捷變信號模型,增強信號隨機(jī)性,降低干擾機(jī)截獲概率,在此基礎(chǔ)上,利用時-頻二維矩陣時域投影信息,基于OTSU算法計算出最佳分割閾值,提取未被干擾的信號段,構(gòu)造出窄帶濾波器,對脈沖壓縮結(jié)果進(jìn)行濾波處理,有效抑制ISRJ信號形成的大量假目標(biāo),同時抑制了由分段脈壓引入的柵瓣,極大程度地提高了雷達(dá)抗干擾性能。仿真結(jié)果表明,所提算法非同步采樣影響較小,且在干擾功率較大、信噪比低的情況下,仍具有良好的干擾抑制效果。