基于动目标检测的LFM脉冲雷达抗DRFM干扰方法技术

技术编号:14627105 阅读:207 留言:0更新日期:2017-02-12 16:36
本发明专利技术公开了一种基于动目标检测的LFM脉冲雷达抗DRFM干扰的方法。该方法利用MTD分别将目标和干扰回波的能量聚集这一特性,根据峰值分选出两种回波信息,分别通过逆MTD处理和逆脉冲压缩处理恢复时域信号,最后利用DRFM相位量化的特性实现对目标和干扰的鉴别。本发明专利技术在信噪比较低的情况下,性能稳定。能在信噪比大于-15dB、DRFM干扰量化位数小于等于3的情况下,正确鉴别干扰和目标的概率达到100%。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达抗干扰
,特别是一种基于动目标检测的线性调频(LinearFrequencyModulation,LFM)脉冲雷达抗数字射频存储器(DigitalRadioFrequencyMemory,DRFM)干扰方法。
技术介绍
相干干扰要求干扰信号是雷达波形的精确模拟,目前主要采用DRFM来实现。基于DRFM的干扰系统截获到LFM脉冲雷达发射信号,经下变频后进行采集、存储,在适当时机读出,经D/A转换为模拟信号再上变频为射频信号。在一定条件下,DRFM重构的干扰信号是雷达信号的精确复制,因此可产生有效的欺骗干扰。由于DRFM干扰信号是由对雷达辐射信号的截获、采样、存储和转发而来的,能够精确复制脉内细微特征,并与雷达回波信号具有高度相关性,因而能够获得雷达处理增益,有效地利用干扰发射功率。DRFM干扰信号可在时域、频域上与目标回波信号重叠。干扰机在发射干扰信号时,可以对干扰信号附加时延、频率、相位或幅度调制,同时干扰平台与雷达间相对位置和速度的改变都可能使干扰信号参数发生变化,从而使得干扰信号处于动态变化过程中。DRFM干扰信号与雷达信号具有强相干性且主要是由主瓣进入雷达,因而以常规的天线或体制抗干扰措施难以对抗该种干扰形式。目前,国内外有不少专家学者都在从事雷达转发式干扰抑制技术的研究工作。脉冲分集技术可以抗转发式干扰,然而这种方法对发射波形有很高的要求,雷达体系结构要求较高,代价较大。吴亿锋等人提出了一种基于最大似然估计的转发式干扰环境中运动目标的检测算法,但该方法仅对转发式干扰与运动目标的波达方向存在一定偏差时有效。卢云龙等人提出了基于干扰信号谐波分量调频率匹配的检测方法,该方法建立了谐波分量调频率参数库,利用分数阶傅里叶变换检测雷达回波中LFM信号分量并估计其调频率,通过与参数库进行匹配分析,实现干扰信号的检测,但该方法仅在信噪比大于5dB时,干扰正确检测概率才能达到90%。卢刚等人通过自适应滤波从时—频解耦后的信号中估计出干扰信号并对干扰信号进行对消,该方法仅能对抗单一的距离转发式干扰,对速度转发式干扰或距离-速度转发式干扰则效果不佳。由上可知,已有的方法对干扰抑制性能有限,且大多算法的实现对信噪比要求较高,受信噪比影响较大。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于动目标检测(MovingTargetDetection,MTD)的LFM脉冲雷达抗DRFM干扰的方法。实现本专利技术目的的技术解决方案具体为:一种基于动目标检测的LFM脉冲雷达抗DRFM干扰方法,包括以下步骤:步骤1、对LFM雷达回波信号进行脉冲压缩和MTD处理,之后对MTD处理的结果xMTD进行峰值搜索,找出两个峰值的位置,分别记为max1和max2;步骤2、以第一峰值max1为中心,对MTD处理的结果加二维凯撒窗,仅保留第一峰值max1,压低第二峰值max2,得到处理结果xMTD1;步骤3、对处理结果xMTD1进行逆MTD处理得到恢复的脉冲压缩结果xMF1,再进行逆脉冲压缩处理,得到恢复的时域信号具体为:步骤3-1、对处理结果xMTD1进行逆MTD处理,具体为:对xMTD1进行纵向逆FFT运算,得到恢复的一个CPI内每个PRI的脉冲压缩的结果xMF1xMF1=ifft(xMTD1)k=1,2,…,N对应第k个PRI的脉冲压缩的结果,则将其表示为:xMF1=xMF11xMF12...xMF1N]]>其中N为一个CPI内PRI的个数;步骤3-2、对上一步得到的进行逆脉冲压缩处理,即将和匹配滤波器进行逆卷积,具体为:X1(f)=XMF1(f)/Hm(f)=XMF11(f)/Hm(f)XMF12(f)/Hm(f)...XMF1N(f)/Hm(f)]]>其中,XMF1(f)表示恢复的脉冲压缩的结果xMF1的频域表示,k=1,2,…,N表示第k个PRI的脉冲压缩的结果的频域表示,Hm(f)表示匹配滤波器的频率响应;步骤3-3、对步骤3-2的结果进行逆FFT处理,得到恢复的时域信号:x~1(n)=ifft(X1(f)).]]>步骤4、以第二峰值max2为中心,对MTD的结果加二维凯撒窗,仅保留峰值max2,压低第一峰值max1,得到处理结果xMTD2,之后对处理结果xMTD2进行逆MTD处理得到恢复的脉冲压缩结果xMF2,再进行逆脉冲压缩处理,得到恢复的时域信号步骤5、对目标和干扰进行鉴别,确定目标对应的峰值和干扰对应的峰值。具体为:步骤5-1、分别计算时域信号和时域信号在每个PRI期间的回波脉宽内相位统计次数方差,具体为:将[-π,π]分割成P个子区间,每个子区间表示为Θj=[2j-P-2,2j-P]π/P,j=1,2,…,P,设N1(Θ)和N2(Θ)分别为两个信号在子区间Θ上相位的统计次数,L为每个PRI脉宽内信号的采样点数,则和相位统计次数方差分别表示为σ1=1PΣj=1P(N1(Θj)-L/P)2]]>σ2=1PΣj=1P(N2(Θj)-L/P)2]]>步骤5-2、将1个CPI内每个PRI的方差累加得到方差和,之后比较和的相位方差和,方差和小的是目标回波信号,方差和大的是DRFM干扰回波信号,所用公式为:其中σ1i,σ2i分别表示和第i个PRI的相位统计次数方差,N为PRI的个数。本专利技术与现有技术相比,其显著优点为:(1)本专利技术的方法利用MTD处理后的结果进行处理,在较低的信噪比下,也能分离出干扰和目标;(2)本专利技术的方法在DRFM干扰相位量化位数小于等于3,干信比为10dB,信噪比大于-15dB时,对干扰和目标正确鉴别的概率接近100%;(3)本专利技术的方法能有效地对抗距离—速度同步干扰。下面结合附图对本专利技术作进一步详细描述。附图说明图1是本专利技术基于MTD的LFM脉冲雷达抗DRFM干扰流程示意图。图2是LFM脉冲雷达1个PRI内回波信号,其中图(a)是只含有目标的1个PRI内回波信号,图(b)是含有目标和DRFM干扰的1个PRI内的回波信号。图3是对含有目标和DRFM干扰的LFM脉冲雷达回波信号做脉冲压缩和MTD处理后的结果。图4是以max1为中心产生的二维凯撒窗。图5是以max1为中心,对MTD的结果加二维凯撒窗的处理结果xMTD1。图6是对xMTD1进行逆MTD处理后的1个PRI内的结果。图7是通过逆MTD和逆脉冲压缩恢复的时域结果1个PRI内的波形图。图8是通过逆MTD和逆脉冲压缩恢复的时域结果1个本文档来自技高网
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基于动目标检测的LFM脉冲雷达抗DRFM干扰方法

【技术保护点】
一种基于动目标检测的LFM脉冲雷达抗DRFM干扰方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、对LFM雷达回波信号进行脉冲压缩和MTD处理,之后对MTD处理的结果xMTD进行峰值搜索,找出两个峰值的位置,分别记为max1和max2;步骤2、以第一峰值max1为中心,对MTD处理的结果加二维凯撒窗,仅保留第一峰值max1,压低第二峰值max2,得到处理结果xMTD1;步骤3、对处理结果xMTD1进行逆MTD处理得到恢复的脉冲压缩结果xMF1,再进行逆脉冲压缩处理,得到恢复的时域信号步骤4、以第二峰值max2为中心,对MTD的结果加二维凯撒窗,仅保留峰值max2,压低第一峰值max1,得到处理结果xMTD2,之后对处理结果xMTD2进行逆MTD处理得到恢复的脉冲压缩结果xMF2,再进行逆脉冲压缩处理,得到恢复的时域信号步骤5、对目标和干扰进行鉴别,确定目标对应的峰值和干扰对应的峰值。

【技术特征摘要】
1.一种基于动目标检测的LFM脉冲雷达抗DRFM干扰方法,其特征在于,
包括以下步骤:
步骤1、对LFM雷达回波信号进行脉冲压缩和MTD处理,之后对MTD处
理的结果xMTD进行峰值搜索,找出两个峰值的位置,分别记为max1和max2;
步骤2、以第一峰值max1为中心,对MTD处理的结果加二维凯撒窗,仅保
留第一峰值max1,压低第二峰值max2,得到处理结果xMTD1;
步骤3、对处理结果xMTD1进行逆MTD处理得到恢复的脉冲压缩结果xMF1,
再进行逆脉冲压缩处理,得到恢复的时域信号步骤4、以第二峰值max2为中心,对MTD的结果加二维凯撒窗,仅保留峰
值max2,压低第一峰值max1,得到处理结果xMTD2,之后对处理结果xMTD2进
行逆MTD处理得到恢复的脉冲压缩结果xMF2,再进行逆脉冲压缩处理,得到恢
复的时域信号步骤5、对目标和干扰进行鉴别,确定目标对应的峰值和干扰对应的峰值。
2.根据权利要求1所述的基于动目标检测的LFM脉冲雷达抗DRFM干扰
方法,其特征在于,步骤3中对处理结果xMTD1进行逆MTD处理得到恢复的脉
冲压缩结果xMF1,再进行逆脉冲压缩处理,得到恢复的时域信号具体为:
步骤3-1、对处理结果xMTD1进行逆MTD处理,具体为:
对xMTD1进行纵向逆FFT运算,得到恢复的一个CPI内每个PRI的脉冲压缩
的结果xMF1xMF1=ifft(xMTD1)
N对应第k个PRI的脉冲压缩的结果,则将其表示为:
xMF1=xMF11xMF12···xMF1N]]>其中N为一个CPI内PRI的个数;
步骤3-2、对上一步得到的进行逆脉冲压缩...

【专利技术属性】
技术研发人员:张仁李奚舒靓盛卫星马晓峰韩玉兵
申请(专利权)人:南京理工大学
类型:发明
国别省市:江苏;32

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