CN110109075B - 基于白化滤波的捷变频雷达抗干扰方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于白化滤波的捷变频雷达抗干扰方法,其实现步骤是:接收含有待检测点目标、主瓣干扰和噪声的回波信号;利用混频后的基带回波向量排列组成基带回波矩阵;计算基带回波矩阵的协方差矩阵,并对其进行广义特征值分解;根据最大特征值设置特征值门限;选取大于特征值门限的所有特征值及其对应的特征向量组成白化矩阵;将白化矩阵与基带回波矩阵相乘对其进行白化滤波;通过快速傅里叶变换FFT获得目标的一维距离像。本发明能够通过白化滤波抑制密集假目标干扰的能量,同时保留目标的回波能量,可用于提高雷达的目标检测概率。
Description
技术领域
本发明属于雷达技术领域,更进一步涉及雷达信号处理技术领域中的一种基于白化滤波的捷变频雷达抗干扰方法。本发明可用捷变频雷达的密集假目标干扰抑制和目标检测,当雷达回波中混入干扰信号时,目标能量被干扰能量完全覆盖,通过对雷达回波数据进行白化滤波,可以达到抑制干扰的目的。
背景技术
在现代雷达电子战场中,压制式干扰、拖曳式欺骗干扰等多种手段严重影响了雷达导引头对目标的探测制导能力,许多抗干扰方法应运而生,并且广泛用于雷达信号处理***设计、电子侦察和电子对抗。特别是随着数字射频存储器DRFM的迅速发展,干扰的形式越来越多样化,给雷达的目标检测带来了巨大的困难。基于白化滤波的捷变频雷达抗干扰方法可以利用白化滤波技术抑制密集假目标干扰的能量,同时保留目标回波的能量,能够有效地提高目标的检测概率。
中国电子科技集团公司第二十八研究所在其申请的专利文献“一种雷达密集假目标干扰抑制方法”(申请号:201510481628.2申请日:2015-08-03申请公布号:CN105044686A)中公开了一种雷达密集假目标干扰的抑制方法。该方法通过特征分析的方法判别密集假目标是否存在,其实现步骤为:第一步,接收雷达扫描的方位数据,计算目标的方位噪声功率,得到噪声估值;第二步,感知干扰环境,定位干扰源;第三步,对干扰区域的雷达扫描数据进行信号统计分析,判断是否存在密集假目标;第四步,采用频域滤波技术对密集假目标干扰进行抑制处理;第五步,对抑制干扰后的数据作恒虚警CFAR处理;第六步,对目标进行跟踪。该方法存在的不足之处是,在感知干扰环境的过程中严重依赖于干扰开窗的选取,当开窗选取不恰当时,干扰不能被有效地抑制。
中国电子科技集团公司第十研究所在其申请的专利文献“脉冲多普勒雷达极化抗干扰方法”(申请号:201610431994.1申请日:2015-06-17申请公布号:CN106125053A)中公开了一种雷达极化抗干扰的方法。该方法的前提是雷达回波为交叉双极化信号,其实现步骤为:第一步,输入雷达双极化回波信号,当回波中存在压制干扰时需要进行极化对消;第二步,计算前后脉冲的目标走动时间,对脉冲序列进行距离走动校正;第三步,对双极化通道作相参处理,设置跟踪波门,在波门内作CFAR检测;第四步,进行目标极化比检测判决,通过检测的信号即为抑制干扰后的信号。该方法存在的不足之处是,在对压制干扰进行极化对消的同时,会损失部分目标回波信号能量,导致目标检测概率下降。
发明内容
本发明的目的在于针对上述已有技术的不足,提出了一种基于白化滤波的捷变频雷达抗干扰方法,用于捷变频雷达对密集假目标干扰的抑制。
实现本发明目的的具体思路是,针对密集假目标干扰,计算接收回波矩阵的协方差矩阵,并对其进行广义特征值分解,利用分解后所有特征值中大于特征值门限的所有特征值和对应的特征向量构建白化矩阵,对接收回波进行白化滤波。本发明用于捷变频雷达抑制密集假目标干扰,通过白化滤波降低干扰能量,同时保留目标能量,达到抗干扰的目的。
本发明的具体包括步骤如下:
(1)接收回波向量:
捷变频雷达发射相邻脉冲间载频随机跳变的线性调频LFM信号向量,在同一个脉冲重复周期PRI内,雷达接收含有目标、密集假目标干扰和噪声的回波向量;
(2)获得基带回波矩阵:
(2a)将每个回波信号向量与对应的发射LFM信号向量相乘进行混频,得到基带回波向量;
(2b)将基带回波向量按雷达发射信号的顺序依次进行排列,得到基带回波矩阵;
(3)构建白化矩阵:
(3a)对基带回波矩阵取复共轭,将复共轭后的矩阵与基带回波矩阵相乘,得到基带回波矩阵的协方差矩阵;
(3b)利用特征值分解公式,对基带回波矩阵的协方差矩阵进行广义特征值分解;
(3c)将分解后的特征值从大到小进行排序,从中选取最大特征值,将低于最大特征值20dB的值设置为特征值门限;
(3d)从分解后的所有特征值中选取大于特征值门限的所有特征值,组成特征值对角矩阵,将与选取到的所有特征值一一对应的所有特征向量,组成特征向量矩阵,利用白化矩阵构建公式,得到基带回波的白化矩阵;
(4)白化滤波:
将基带回波矩阵与白化矩阵相乘,得到白化滤波后的矩阵;
(5)获得目标的位置:
采用快速傅立叶变换FFT,对白化滤波后的矩阵进行脉冲压缩,得到雷达回波数据的一维距离像,比较其中各点的幅度,幅度最大对应的点的横坐标即为目标所在的位置。
与现有技术相比,本发明具有如下优点:
第一,由于本发明通过广义特征值分解得到的基带回波协方差矩阵的特征值和特征向量,利用特征值与其对应的特征向量组成白化矩阵,对基带回波矩阵进行白化滤波,克服了现有技术抑制干扰带来目标能量损失的问题,使得本发明在抑制干扰的同时保留了目标能量。
第二,由于本发明采用了捷变频雷达,其发射信号的载频是随机跳变的,克服了现有技术中的脉冲多普勒雷达容易被敌方干扰机截获的问题,使得本发明有效规避了大部分假目标干扰。使得本发明通过捷变频技术合成了大带宽,提高了距离分辨率。
附图说明
图1为本发明流程图;
图2为本发明方法中发射波形示意图;
图3为本发明仿真实验中干信比为10dB时,白化滤波前后对接收回波作脉冲压缩的结果对比图;
图4为本发明仿真实验中干信比为30dB时,白化滤波前后对接收回波作脉冲压缩的结果对比图;
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述。
参照附图1,对本发明的具体实施步骤做进一步详细描述。
步骤1,接收回波向量。
捷变频雷达发射相邻脉冲间载频随机跳变的线性调频LFM信号向量,在同一个脉冲重复周期PRI内,雷达接收含有目标、密集假目标干扰和噪声的回波向量。
捷变频雷达的发射信号为:
其中,表示发射信号,为快时间,tm为慢时间,为矩形窗函数,Tp表示脉冲重复周期,·表示相乘操作,exp为以自然对数为底的指数操作,j为虚数单位,π为圆周率,γ表示线线性调频率,fm表示第m个发射脉冲的载频,m=1,2,…,M,M表示发射脉冲的个数。
步骤2,获得基带回波矩阵。
将每个回波信号向量与对应的发射LFM信号向量相乘进行混频,得到基带回波向量。
将基带回波向量按雷达发射信号的顺序依次进行排列,得到基带回波矩阵。
步骤3,构建白化矩阵。
对基带回波矩阵取复共轭,将复共轭后的矩阵与基带回波矩阵相乘,得到基带回波矩阵的协方差矩阵。
利用特征值分解公式,对基带回波矩阵的协方差矩阵进行广义特征值分解。
所述的特征值分解公式如下:
C*V=D*V
其中,C表示基带回波矩阵的协方差矩阵,*表示相乘操作,V表示由广义特征值分解得到的所有特征向量组成的矩阵,D表示一个对角矩阵,该矩阵中对角线上的每个元素依次与矩阵V中的每个列向量一一对应。
将分解后的特征值从大到小进行排序,从中选取最大特征值,将低于最大特征值20dB的值设置为特征值门限。
从分解后的所有特征值中选取大于特征值门限的所有特征值,组成特征值对角矩阵,将与选取到的所有特征值一一对应的所有特征向量,组成特征向量矩阵,利用白化矩阵构建公式,得到基带回波的白化矩阵。
所述的白化矩阵构建公式如下:
W=(U*Z*UH)-0.5
其中,W表示基带回波的白化矩阵,U表示特征向量矩阵,*表示相乘操作,Z表示特征值对角矩阵,H表示取复共轭操作。
步骤4,白化滤波。
将基带回波矩阵与白化矩阵相乘,得到白化滤波后的矩阵。
步骤5,获得目标的位置。
采用快速傅立叶变换FFT,对白化滤波后的矩阵进行脉冲压缩,得到雷达回波数据的一维距离像,比较其中各点的幅度,幅度最大对应的点的横坐标即为目标所在的位置。
本发明的效果可以通过下面的仿真实验得到进一步的验证。
1.仿真实验条件:
本发明的仿真实验的软件平台:Windows 10操作***和Matlab R2016a。
本发明的仿真实验中使用的发射信号的初始载频为14GHz,总的跳频点数为128,跳频间隔为9MHz,从中随机选取了64个频点,设定一个点目标,一个假目标干扰,目标初始距离为4km,径向速度为2000m/s。干扰初始距离为4.3km,速度与目标相同,信噪比为-12dB,干信比为10dB或30dB。
2.仿真内容与结果分析:
本发明的仿真实验有两个。
本发明的仿真实验1是将接收回波的干信比设定为10dB,采用现有的脉冲压缩技术对接收回波矩阵进行白化滤波前作脉冲压缩,其结果如图3(a)所示。采用本发明中的基于白化滤波的捷变频雷达抗干扰方法,对接收回波矩阵进行白化滤波后作脉冲压缩,其结果如图3(b)所示。
在本发明仿真实验中,现有技术指的是,徐玉芬等人在“现代雷达信号处理的数字脉冲压缩方法,pp.61-64,2007(7)”中提到的线性调频信号的脉冲压缩方法。
图3(a)和图3(b)的横坐标均表示距离分辨单元,纵坐标均表示回波幅度。从图3(a)可以看出,白化滤波前目标和干扰均能在脉冲压缩后形成一维距离像,目标位于第288个距离分辨单元,干扰位于第398个距离分辨单元,干扰回波幅度远远大于目标回波幅度。图3(b)为白化滤波后的脉冲压缩结果,与图3(a)对比,位于第398个距离分辨单元的干扰幅度明显降低,位于第288个距离分辨单元的目标幅度增强,实现了密集假目标干扰的抑制。
本发明的仿真实验2是将接收回波的干信比设定为30dB,采用现有的脉冲压缩技术对接收回波矩阵进行白化滤波前作脉冲压缩,其结果如图4(a)所示。采用本发明中的基于白化滤波的捷变频雷达抗干扰方法,对接收回波矩阵进行白化滤波后作脉冲压缩,其结果如图4(b)所示。
图4(a)和图4(b)的横坐标均表示距离分辨单元,纵坐标均表示回波幅度。从图4(a)可以看出,白化滤波前干扰能在脉冲压缩后形成一维距离像,位于第398个距离分辨单元,而目标被干扰完全淹没,不能得到目标的位置。图4(b)为白化滤波后的脉冲压缩结果,与图4(a)对比,位于第398个距离分辨单元的干扰幅度大幅降低,第288个距离分辨单元的幅度增强,目标可以被雷达检测。
对比图3(a)、3(b)与图4(a)、4(b)中目标和干扰所在距离分辨单元的幅度,可以看出不同干信比条件下,本发明方法均可以有效抑制干扰回波能量,同时保留目标能量,并且,干信比越大,白化滤波对干扰的抑制能力就越强。
Claims (1)
1.一种基于白化滤波的捷变频雷达抗干扰方法,其特征在于,将雷达接收回波数据的协方差矩阵进行广义特征值分解,根据其特征值和对应的特征向量构建白化矩阵,对回波数据进行白化滤波处理;该方法的具体步骤包括如下:
(1)接收回波向量:
捷变频雷达发射相邻脉冲间载频随机跳变的线性调频LFM信号向量,在同一个脉冲重复周期PRI内,雷达接收含有目标、密集假目标干扰和噪声的回波向量;
(2)获得基带回波矩阵:
(2a)将每个回波信号向量与对应的发射LFM信号向量相乘进行混频,得到基带回波向量;
(2b)将基带回波向量按雷达发射信号的顺序依次进行排列,得到基带回波矩阵;
(3)构建白化矩阵:
(3a)对基带回波矩阵取复共轭,将复共轭后的矩阵与基带回波矩阵相乘,得到基带回波矩阵的协方差矩阵;
(3b)利用下述特征值分解公式,对基带回波矩阵的协方差矩阵进行广义特征值分解:
C*V=D*V
其中,C表示基带回波矩阵的协方差矩阵,*表示相乘操作,V表示由广义特征值分解得到的所有特征向量组成的矩阵,D表示一个对角矩阵,该矩阵中对角线上的每个元素依次与矩阵V中的每个列向量一一对应;
(3c)将分解后的特征值从大到小进行排序,从中选取最大特征值,将低于最大特征值20dB的值设置为特征值门限;
(3d)从分解后的所有特征值中选取大于特征值门限的所有特征值,组成特征值对角矩阵,将与选取到的所有特征值一一对应的所有特征向量,组成特征向量矩阵;利用白化矩阵构建公式,得到基带回波的白化矩阵;
所述的白化矩阵构建公式如下:
W=(U*Z*UH)-0.5
其中,W表示基带回波的白化矩阵,U表示特征向量矩阵,*表示相乘操作,Z表示特征值对角矩阵,H表示取复共轭操作;
(4)白化滤波:
将基带回波矩阵与白化矩阵相乘,得到白化滤波后的矩阵;
(5)获得目标的位置:
采用快速傅立叶变换FFT,对白化滤波后的矩阵进行脉冲压缩,得到雷达回波数据的一维距离像,比较其中各点的幅度,幅度最大对应的点的横坐标即为目标所在的位置。
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