一种锯齿波线性调频测距系统的噪声调频干扰抑制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种锯齿波线性调频测距系统的噪声调频干扰抑制方法，差频信号首先通过低通滤波器，然后通过正交变换将低通滤波后的差频信号变为正交的两路信号；通过FRFT算法，滤除噪声调频干扰信号，保留含有距离信息的差频；通过FRFT的逆运算，将信号转换到时域频域，求得距离信息。本发明专利技术利用FRFT算法的特点，将宽带调频干扰滤除，而保留包含距离信息的差频信号，解决了调频干扰对锯齿波测距系统的影响，计算量相比于自适应滤波器较小，且耗时较少。

【技术实现步骤摘要】
一种锯齿波线性调频测距系统的噪声调频干扰抑制方法
本专利技术涉及线性调频近程探测技术，具体涉及一种线性调频锯齿波的噪声调频干扰抑制方法。
技术介绍
线性调频测距体制作为一种常见的测距系统，在性能、功能实现等方面更加完善。其主要过程是利用锯齿波模拟信号驱动射频VCO发射锯齿波线性调频信号，一路经过射频天线发射出去，另一路为本振信号，发射出去的信号遇到目标反射回来的信号与本振信号混频；混频信号经过滤波器得到差频信号；通过求解差频信号的频率得到距离信息。但是若在探测过程中受到干扰，将会影响测距的准确性，因此，提高系统的抗干扰性能非常重要。董洪亮等人在《基于时域对消的抗噪声调频干扰算法仿真分析》将基于时域对消的噪声调频算法应用到雷达系统中，对噪声调频干扰进行抑制。但是这种方法主要针对雷达系统远距离探测，计算方法较为复杂。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种锯齿波线性调频测距系统的噪声调频干扰抑制方法。实现本专利技术目的的技术方案为：一种锯齿波线性调频测距系统的噪声调频干扰抑制方法，包括以下步骤：FIR滤波、正交变换：将包含距离信息和干扰信号的差频信号，先通过低通滤波器，再通过正交变换将低通滤波后的差频信号变为正交的两路信号；FRFT算法：通过FRFT算法，保留含有距离信息的差频信号；逆FRFT：通过FRFT的逆运算，将差频信号转换到时域频域，求得距离信息。与现有技术相比，本专利技术的显著优点为：本专利技术从建立线性调频系统回波信号模型出发，经过相关信号预处理运算，运用FRFT算法，最终提取差频信号频率进行测距；该方法在提取距离信息的同时，还能提高测距精度；并在FPGA上进行该方法的信号处理，成功确定提取出目标的距离。附图说明图1为本专利技术的数据处理流程图。图2为FRFT算法原理图解。图3(a)和图3(b)为受到噪声调频干扰的差频信号和干扰抑制后的差频信号图。图4(a)和图4(b)为受到噪声调频干扰的差频信号和干扰抑制后的差频信号的频谱图。具体实施方式一种锯齿波线性调频测距系统的噪声调频干扰抑制方法，包括以下步骤：FIR滤波、正交变换：将包含距离信息和干扰信号的差频信号，先通过低通滤波器，再通过正交变换将低通滤波后的差频信号变为正交的两路信号；FRFT算法：FRFT是FFT的分数域形式，通过FRFT算法，滤除噪声调频干扰信号，保留含有距离信息的差频信号；逆FRFT：通过FRFT的逆运算，将差频信号转换到时域频域，求得距离信息。利用锯齿波的回波信号与本振信号混频之后再滤波，得到差频信号，根据差频和距离的关系式，得出：其中，R为系统与目标的距离，TM为线性调频周期，c为光速，ΔFM为系统频率偏移，fi为差频频率。将低通滤波后的差频信号与正交的中频信号相乘，得到两路正交的信号。FRFT算法的具体方法为：将信号在时频域转旋转一定角度到一个新域，在新域内，原来的宽带干扰信号变为窄带信号，原来的窄带差频变为宽带信号，经过滤波滤除窄带信号，其中，角度α＝-arccotk，k为系统的调制斜率。逆FRFT变换是与FRFT相反的变换，通过旋转角度-α，将信号从新域变换到时频域，还原包含距离信息的差频信号。线性调频测距系统受到干扰时，测距准确度和精确度会受到很大影响，因此系统的抗干扰性能越来越重要。锯齿波调频测距系统收到噪声调频干扰时，回波信号既包含具有距离信息的差频信号，又含有干扰信号。差频信号近似为频率单一的信号，干扰信号为宽带信号。根据干扰信号和回波差频信号的不同特点，必须滤除干扰信号而不影响差频频率。对于宽带信号和窄带信号的分离，常用的处理方法是自适应滤波器算法，通过自适应调节滤波器的权值，实现单频信号和宽带干扰的分离。但是此方法首先要对信号频率进行估计，在估计信号频率时耗时较多，不利于测距探测系统的实时性要求。利用FRFT算法的特点，可以将宽带调频干扰滤除，而保留包含距离信息的差频信号，解决了调频干扰对锯齿波测距系统的影响，计算量相比于自适应滤波器较小，耗时较少能成功的完成测距功能。下面结合实施例和附图对本专利技术进行详细说明。实施例对于锯齿波线性调频系统，发射信号为：式中f0表示中心频率，Um表示信号幅值，相位可以用如下形式来表示噪声调频干扰信号的表达式为N(t)＝Uncos(2πfNt+φ(t))，其中fN为噪声调频干扰信号的中心频率，Un为信号的幅度，相位φ(t)满足kFM为调制斜率，u(t)为均值为0，方差为σn2，带宽为ΔFn的噪声信号。噪声调频干扰信号与锯齿波调频信号混频，经过低通滤波，得到的下混频信号为其中Δf为信号载频和干扰中心频率的差值，信号幅度为频率随着时间变化，其复数表示形式为根据s(t)求得信号的频谱为其中fM为锯齿波调频信号的调制频率，F(f)为噪声信号的频谱。该式说明S(f)的频谱是由噪声信号的频谱搬移累加而成的。噪声调频干扰的频谱是有一定带宽的，定义mfe＝kFMσnΔFn，mfe越大频谱越宽。根据噪声调频干扰信号和差频信号混频后的不同特点，干扰信号为宽带信号，差频信号近似为单频信号，采用分数域滤波的FRFT算法。信号x(t)的p阶FrFT是一个线性积分运算其中Kp(t,u)为其核函数，式中u域代表了分数阶傅里叶变换域。傅立叶变换将观看角度从时域转变到频域，分数阶傅立叶变换是通过观看时频面的角度去旋转时频面的坐标轴，然后再从频域的角度去分析信号。傅里叶变换是FRFT中α＝90°的一种特殊情况。在时频域，通过旋转一定的角度转换到分数域，使得宽带信号聚集成一个单频信号，而之前的差频信号展开成宽带信号，在此域内，将单频信号滤掉，可以得到包含距离信息的差频信号，再将差频信号恢复到时频域，即可恢复出差频信号，可有效地抑制噪声调频干扰。本专利技术从锯齿波线性调频测距系统起点出发，采用FIR滤波，正交变换等预处理方法，运用FRFT算法进行抑制干扰，具有较好的抗干扰效果，计算精度高，运算也较为简单。具体实施采用以下系统参数：锯齿波调频部分，系统频率f0＝35G，系统频偏ΔFM＝1GHz，锯齿波调制频率f＝210KHz，采样频率为100MHz。设定仿真距离为5m。假定f0＝fN，此时干扰效果最明显。如图1所示，本专利技术包括以下步骤：(1)FIR滤波、正交变换：包含距离信息和干扰信号的差频信号，通过低通滤波器，去除高频分量的影响，通过正交变换将信号变为正交的两路信号，有利于测距精度的提高；(2)FRFT算法：FRFT是FFT的分数域形式，通过FRFT算法，可以滤除噪声调频干扰信号，保留含有距离信息的差频。(3)逆FRFT：通过FRFT的逆运算，将信号转换到时域频域，对滤除干扰后的信号求频谱，求得距离信息。图2为FRFT算法原理图解。图中右侧的时频域，有一单频信号和一定带宽的信号，经过一定角度的旋转，宽带信号变为单频信号，而原来的差频信号则展宽为宽带信号，此时再通过滤波可以滤除干扰信号。图3(a)和图3(b)为受到噪声调频干扰的差频信号和干扰抑制后的差频信号。图中的不规则部分为干扰区，干扰抑制后的不规则区明显的比收到噪声调频干扰的不规则区减少了。从时域可以看出较好的抑制了干扰信号，使信号能完整的反应信息。图4(a)和图4(b)为受到噪声调频干扰的差频信号和干扰抑制后的差频信号的频谱图。由图可知，干扰抑制前信号频谱杂波较多，干扰抑本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种锯齿波线性调频测距系统的噪声调频干扰抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：FIR滤波、正交变换：将包含距离信息和干扰信号的差频信号，先通过低通滤波器，再通过正交变换将低通滤波后的差频信号变为正交的两路信号；FRFT算法：通过FRFT算法，保留含有距离信息的差频信号；逆FRFT：通过FRFT的逆运算，将差频信号转换到时域频域，求得距离信息。

【技术特征摘要】
1.一种锯齿波线性调频测距系统的噪声调频干扰抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：FIR滤波、正交变换：将包含距离信息和干扰信号的差频信号，先通过低通滤波器，再通过正交变换将低通滤波后的差频信号变为正交的两路信号；FRFT算法：通过FRFT算法，保留含有距离信息的差频信号；逆FRFT：通过FRFT的逆运算，将差频信号转换到时域频域，求得距离信息。2.根据权利要求1所述的锯齿波线性调频测距系统的噪声调频干扰抑制方法，其特征在于，利用锯齿波的回波信号与本振信号混频之后再滤波，得到差频信号，根据差频和距离的关系式，得出：其中，R为系统与目标的距离，TM为线性调频周期，c为光速，△FM为系统频率偏移，fi为差频频率。3...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘景萍，王振，刘遨云，刘志伟，王伶俐，张帆，常梦璐，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32