一种基于时域对消的噪声调幅干扰抑制方法技术

技术编号:14120321 阅读:191 留言:0更新日期:2016-12-08 12:47
该发明专利技术公开了一种基于时域对消的噪声调幅干扰抑制方法,属于雷达抗干扰技术领域,特别涉及参数估计和快速傅里叶变换以及搜索遍历技术。首先对接收信号作对数变换,取实部提取干扰的幅度信息,噪声调幅干扰信号除以幅度成为一个频率为干扰载频,相位为干扰初相的单频信号,对此信号做傅里叶变换可以得到干扰载频和初相,为了增加估计的精度,通过对傅里叶变换补零来实现。仿真表明了这一处理的有效性,并且该算法不需要增加实际采样率,对干扰载频与信号载频的关系也没有特别要求,具有普遍适用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达抗干扰
,特别涉及参数估计和快速傅里叶变换以及搜索遍历技术。
技术介绍
在电子战中,压制式干扰由于其产生简单,带宽可变,压制效果明显并且可同时干扰频率分集雷达、频率捷变雷达和各种不同工作频率的雷达,而不需要提前预知雷达发射波形,因此在雷达对抗中获得了广泛应用。其中,噪声调幅干扰是压制式干扰的一种重要实现方式,它广泛应用于对雷达进行瞄准式或复合式干扰。当干扰功率超过雷达信号数十分贝时,目标回波信号完全被干扰信号遮盖,使得目标无法被检测到,这样也不可能完成对目标的跟踪步骤。因此,对干扰的抑制就成为了雷达后续处理的先决条件。目前来看,在公开发表的文献中较少涉及噪声调幅干扰抑制算法研究,而且多为国内学者的研究成果。文献[杜东平,唐斌.基于频域对消的噪声调幅干扰抑制[J].电子与信息学报,2007,29(3):557-559]中,在强干扰假设条件下,通过对雷达接收信号取对数,将干扰信号的幅度和相位分离开来,幅度信息保存在实部,相位信息保存在虚部中。而且虚部是一个周期三角波信号,它的频率和干扰信号的载频相同,初相和干扰初相相同。利用周期三角波信号与干扰信号的关系,可以得到干扰信号的载频和初相,再用他们构成单频信号来解调回波信号,解调后的干扰信号部分成为一个实数,而信号部分仍为一个复信号。对于实信号,经过傅里叶变换后,它们的正负频域共轭对称,而复信号仅存在某一单边带,这样,正负频域相减后就只剩下信号部分,实现了干扰在频域的对消。但是,上述方法存在缺陷,第一,要满足信号载频和干扰载频不能相等,而且两者的差还要使信号部分完全位于频域正半轴或负半轴,举例来说,假设信号载频大于干扰载频,线性调频信号带宽为B,则在解调之后,应满足信号载频与干扰载频的差大于信号带宽的一半,如附图1所示,也就是说是信号被完全搬移至频域负半轴。第二,因为文献中求解周期三角波频率时是对其做傅里叶变换,利用其频谱的特征来实现对频率的估计,但是要想得到较为完美的三角波频谱的前提是对其进行充分采样,而由周期三角波的频率与载频的关系可知,载频越大,也就要求采样频率越大,而对于雷达信号处理,采样率和载频是不相关的,当载频较大而采样率较小时,基于频域对消的噪声调幅抑制方法将失去效果。文献[M.Sun and B.Tang,Noise amplitude modulation jamming signal suppression based on weighted-matching pursuit,Journal of Systems Engineering and Electronics,vol.20,pp.962-967,2009]提出了一种基于加权匹配跟踪算法,将干扰和目标信号看成一个盲源分离问题。首先利用干扰和信号的差异性分别建立各自的字库函数,设置不同的权值来求得对干扰或信号的最佳近似,然后利用加权匹配跟踪算法来实现干扰的剔除。但是此算法计算复杂性高,并且在干扰较强时失去效果。
技术实现思路
本专利技术针对
技术介绍
中的不足,提出了一种通过对噪声调幅干扰幅度和相位信息进行估计,并在时域对消的干扰抑制方法。首先对接收信号作对数变换,取实部提取干扰的幅度信息,噪声调幅干扰信号除以幅度成为一个频率为干扰载频,相位为干扰初相的单频信号,对此信号做傅里叶变换可以得到干扰载频和初相,为了增加估计的精度,通过对傅里叶变换补零来实现。仿真表明了这一处理的有效性,并且该算法不需要增加实际采样率,对干扰载频与信号载频的关系也没有特别要求,具有普遍适用性。本专利技术提供了一种基于时域对消的噪声调幅干扰抑制方法,它包括以下步骤:步骤1:接收雷达信号x(t),判别雷达信号被噪声调幅干扰,且淹没于无规律的噪声中;步骤2:对接收雷达信号x(t)取自然对数,为方便讨论,信号和噪声近似看为0,将该雷达信号视为噪声调幅干扰信号,则:ln(x(t))≈U0+Un(t)+j(ωjt+φ)U0为载波电压,调制噪声Un(t)是为零均值、方差为的高斯带限白噪声;ωj为干扰信号中频,φ为干扰信号[0,2π]均匀分布的初始相位,且与Un(t)相互独立。此时噪声调幅干扰信号的幅度信息位于实部中,相位信息位于虚部中;步骤3:取步骤2中所得信号的实部real[ln(x(t))],real(·)表示取实部,以此作为自然指数的幂,得到噪声调幅干扰信号的幅度估计: A ^ J = exp { r e a l [ l n ( x ( t ) ) ]本文档来自技高网
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一种基于时域对消的噪声调幅干扰抑制方法

【技术保护点】
一种基于时域对消的噪声调幅干扰抑制方法,它包括以下步骤:步骤1:接收雷达信号x(t),判别雷达信号被噪声调幅干扰,且淹没于无规律的噪声中;步骤2:对接收雷达信号x(t)取自然对数,为方便讨论,信号和噪声近似看为0,将该雷达信号视为噪声调幅干扰信号,则:ln(x(t))≈U0+Un(t)+j(ωjt+φ)U0为载波电压,调制噪声Un(t)是为零均值、方差为的高斯带限白噪声;ωj为干扰信号中频,φ为干扰信号[0,2π]均匀分布的初始相位,且与Un(t)相互独立。此时噪声调幅干扰信号的幅度信息位于实部中,相位信息位于虚部中;步骤3:取步骤2中所得信号的实部real[ln(x(t))],real(·)表示取实部,以此作为自然指数的幂,得到噪声调幅干扰信号的幅度估计:A^J=exp{real[ln(x(t))]}]]>其中,表示对噪声调幅干扰信号的幅度;步骤4:计算噪声调幅干扰信号的载频和初相:步骤4‑1:对雷达接收信号除以步骤3所得幅度此时所得近似为一个单频信号,即:x(t)A^J≈exp(j(ωjt+φ))]]>其中ωj则为干扰载频,φ则为干扰初相;步骤4‑2:对上式做傅里叶变换,其频域最大幅度值所对应的频点为而此频点对应的相位值为即:ω^j=maxω|FFTNf(x(t)A^J)|]]>φ^=angle[FFTω^j(x(t)A^J)]]]>其中,和分别表示干扰载频和初相的估计值,Nf表示FFT变换的点数,为保证足够的估计精度,Nf通常远大于信号的实际采样点数,在仿真场景中,通常Nf不应小于400万点,在400万~600万点间均有足够好的对消效果。其中,max(·)表示取最大值,angle(·)表示取角度值;步骤5:利用步骤3和步骤4得到的估计值重构噪声调幅干扰信号,即:J^(t)=A^Jexp(j(ω^jt+φ^))]]>其中,表示重构的噪声调幅干扰信号;然后将回波信号减去重构后的干扰信号,就完成了噪声调幅干扰抑制,即:s^(t)≈x(t)-J^(t)]]>其中,表示干扰抑制后的目标回波信号。...

【技术特征摘要】
1.一种基于时域对消的噪声调幅干扰抑制方法,它包括以下步骤:步骤1:接收雷达信号x(t),判别雷达信号被噪声调幅干扰,且淹没于无规律的噪声中;步骤2:对接收雷达信号x(t)取自然对数,为方便讨论,信号和噪声近似看为0,将该雷达信号视为噪声调幅干扰信号,则:ln(x(t))≈U0+Un(t)+j(ωjt+φ)U0为载波电压,调制噪声Un(t)是为零均值、方差为的高斯带限白噪声;ωj为干扰信号中频,φ为干扰信号[0,2π]均匀分布的初始相位,且与Un(t)相互独立。此时噪声调幅干扰信号的幅度信息...

【专利技术属性】
技术研发人员:崔国龙张帅胡露盛彪汪兵张天贤孔令讲易伟杨晓波
申请(专利权)人:电子科技大学
类型:发明
国别省市:四川;51

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