一种基于广义似然比的拖曳式诱饵存在性检测方法技术

本发明专利技术提出一种基于广义似然比的拖曳式诱饵存在性检测方法，仅需根据和通道与差通道的数据，记录每个采样点的信噪比和单脉冲比，获得广义似然比的检测统计量TN与参数p的估计值通过观测是否超过检测门限λ来确定是否存在拖曳式干扰。本发明专利技术方法不需要知道目标的信噪比、干扰的干噪比及目标和干扰的角度，能够有效实时地检测出拖曳式诱饵的存在，运算量小，检测结果可靠。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达信号处理
，具体涉及雷达信号处理过程中，检测拖曳式诱饵存在性的方法。
技术介绍
在日趋复杂的电磁环境背景中，以先进的电子技术为基础的空中作战方式也在不断更新。随着防空导弹制导技术的发展，拖曳式雷达诱饵(TowedRadarActiveDecoy，TRAD)为保护载机应运而生。拖曳式诱饵作为一种新型的自卫式干扰方式，能够非常有效地对来袭导弹进行欺骗性或者压制性干扰，在现代电子对抗战中占据着非常重要的战略地位。因此，对拖曳式诱饵的研究具有重大意义，而检测拖曳式诱饵是否存在是研究拖曳式干扰中不可或缺的一部分，在《现代防御技术》的《基于复单脉冲比的拖曳式诱饵存在性检测》一文中，从单脉冲比的虚部考虑，在有干扰和无干扰时单脉冲比的虚部不同，通过设置门限来检测有无干扰，但实际系统中影响单脉冲比虚部的因素很多，因此效果不显著。在《电子与信息学报》的《基于回波幅度特征的拖曳式诱饵存在性检测》一文中，基于雷达回波的构成以及幅度特征来检测是否存在干扰，但是这种方法的假设前提是目标回波服从瑞利分布，干扰信号的幅度是一个固定值，所以对于不是固定幅度的诱饵，检测方法就失效。在《航天电子对抗》的《基于数据融合抗拖曳式有源诱饵方法研究》中采用多模复合导引头实行抗干扰，如微波/红外双模复合导引头、毫米波/红外导引头，实现难度比较大。本专利技术基于最大似然比检验的方法，对拖曳式诱饵的存在性进行检测。推导了单脉冲比基于广义似然比检测量的概率密度表达式，并给出了检测干扰的统计量及其门限，最后通过仿真验证了该方法的可行性。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于广义似然比的拖曳式诱饵存在性检测方法，仅需根据和通道与差通道的数据就可以实现对拖曳式诱饵干扰的识别。为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于广义似然比的拖曳式诱饵存在性检测方法，包括以下步骤：步骤1，取雷达接收机输出的和通道和差通道数据的N个采样点，根据单脉冲测角的方法分别计算出和通道与差通道数据N个采样点的单脉冲比的实部yIi和虚部yQi，i＝1,…,N，然后计算获得单脉冲比实部的最大似然估计且其中，Roi为第i采样点的观测信噪比；步骤2，利用N个采样点的单脉冲比的实部yIi、虚部yQi以及单脉冲比实部的最大似然估计根据造构矩阵XN，且记录N个采样点的观测信噪比Roi构造矩阵RN，且RN＝diag[2Ro1,…,2RoN,2Ro1,…,2RoN]最后计算获得广义似然比(GLRT)的检测统计量TN，且步骤3，根据N个采样点单脉冲比的实部yIi和观测信噪比Roi计算获得参数p的估计值且步骤4，根据采样点个数N和虚警概率pFDMT，通过下式计算获得检测门限λ，步骤5，比较和λ的大小，根据式即确定是否存在拖曳式诱饵，其中，若则认为存在拖曳式诱饵，若则认为不存在拖曳式诱饵。本专利技术与现有技术相比，其显著优点在于，本专利技术方法不需要知道目标的信噪比、干扰的干噪比及目标和干扰的角度，能够有效实时地检测出拖曳式诱饵的存在，运算量小，检测结果可靠。附图说明图1是本专利技术仿真实验中不同的采样点数下的检测门限和虚警概率的关系示意图。图2是本专利技术仿真实验一的检测统计量的结果曲线示意图。图3是本专利技术仿真实验二的检测统计量的结果曲线示意图。具体实施方式容易理解，依据本专利技术的技术方案，在不变更本专利技术的实质精神的情况下，本领域的一般技术人员可以想象出本专利技术基于广义似然比的拖曳式诱饵存在性检测方法的多种实施方式。因此，以下具体实施方式和附图仅是对本专利技术的技术方案的示例性说明，而不应当视为本专利技术的全部或者视为对本专利技术技术方案的限制或限定。一、目标和干扰信号建模1、和通道输出信号模型与差通道输出信号模型拖曳式诱饵对雷达所形成的干扰实质上是一种两点源的干扰，因此对于单脉冲雷达，可以做如下假设：当目标和拖曳式干扰都位于导弹的雷达主波束内时，接收机的和通道输出信号记为s，差通道输出信号记为d，则s可用式(1)表示：s＝sI+i·sQ(1)式(1)中，sI为和通道输出的同相信号，sQ为和通道输出的正交信号；d可用式(2)表示：d＝dI+i·dQ(2)式(2)中，dI为差通道输出的同相信号，dQ为差通道输出的正交信号，sI,sQ，dI,dQ分别如式(3)和式(4)所示：sI＝α1cosφ1+α2cosφ2+nsI,sQ＝α1sinφ1+α2sinφ2+nsQ(3)dI＝α1η1cosφ1+α2η2cosφ2+ndI,dQ＝α1η1sinφ1+α2η2sinφ2+ndQ(4)式(3)和式(4)中，η1,η2分别表示目标和诱饵的归一化的电轴角，nsI,nsQ,ndI,ndQ分别为雷达系统中和通道与差通道的噪声，噪声均服从高斯分布：N(μ,σ2)表示一个期望为μ方差为σ2的高斯分布；φ1和φ2为载机回波信号和拖曳式诱饵干扰信号经和通道与差通道输出的相位，φ1和φ2服从(-π,π]区间内的均匀分布；α1和α2为载机回波信号和拖曳式诱饵干扰信号经和通道与差通道输出的幅度。2、和通道输出信号与差通道输出信号的分布在实际情况下，载机回波信号和拖曳式诱饵干扰信号经和通道与差通道输出的幅度α1和α2服从瑞利分布，令α1和α2瑞利分布的参数分别为α10、α20，根据瑞利分布的性质可得α1的期望E(α1)和方差D(α1)，以及α2的期望E(α2)和方差D(α2)，如式(5)所示：根据以上分析可得和通道输出的同相信号sI和正交信号sQ是独立的高斯随机变量，和通道输出的同相信号sI的数学期望E(sI)如式(6)所示、方差D(sI)如式(7)所示E(sI)＝E(α1cosφ1+α2cosφ2+nsI)＝0(6)D(sI)＝α102+α202+σs2(7)和通道输出的正交信号sQ的期望E(sQ)和方差D(sQ)如式(8)所示：将和通道输出的同相信号sI和正交信号sQ换一种表达方式如式(9)所示：sI＝Λcosψ，sQ＝Λsinψ(9)式(9)中，Λ、ψ分别表示实际测得的信号的幅度和相位，因为sI、sQ为均值为0、方差为α102+α202+σs2的独立高斯随机变量，所以幅度Λ服从参数为的瑞利分布，实际测得信号幅度Λ的分布函数f(Λ|α10,α20,σs)如式(10)所示：3、观测信噪比的最大似然估计定义观测信噪比Ro为实际测得的信号和噪声的功率之比，记为定义目标信号信噪比R1为目标反射回波信号和噪声的功率之比，记为定义干噪比R2为诱饵干扰和噪声的功率之比，记为将Ro,R1,R2代入式(10)得到观测信噪比Ro的条件概率密度函数f(Ro|R1,R2,σs)如式(11)所示：其中令参数R＝R1+R2，因此对于N个独立采样点的参数R的最大似然估计如式(12)所示：式(12)中Roi代表第i个采样点的观测信噪比。二、单脉冲比的分布1、单脉冲比的计算比幅单脉冲比的测量方法是差波束信号d除以和波束信号s，即d/s，因此单脉冲比的实部yI和虚部yQ如式(13)所示：2、单脉冲比的概率密度函数由于和通道输出信号和差通道输出信号都是数学期望为零的高斯变量，因此单脉冲比的概率密度函数可由协方差矩阵P＝E[XXT]求得，其中矩阵X＝[sIdIsQdQ]T，将协方差矩阵P进行分解得到式(14)如下：又因为接收机的和通道同相信号sI、本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于广义似然比的拖曳式诱饵存在性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，分别取雷达接收机输出的和通道和差通道数据的N个采样点，根据单脉冲测角的方法分别计算出和通道与差通道数据N个采样点的单脉冲比的实部yIi和虚部yQi，然后计算获得单脉冲比实部的最大似然估计的计算方法如下式所示，y^I=Σi=1NRoiyIiΣi=1NRoi]]>其中，i＝1,…,N，Roi为第i采样点的观测信噪比；步骤2，使用单脉冲比的实部yIi、虚部yQi以及单脉冲比实部的最大似然估计根据造构矩阵XN，矩阵XN如下所示，XN=[yI1-y^I,...,yIN-y^I,yQ1,...,yQN]T]]>同时，记录N个采样点的观测信噪比Roi并构造矩阵RN，矩阵RN如下所示，RN＝diag[2Ro1,…,2RoN,2Ro1,…,2RoN]最后计算获得广义似然比的检测统计量TN，且步骤3，根据N个采样点单脉冲比的实部yIi和观测信噪比Roi计算获得参数p的估计值计算方法如下式所示，p^=1+[1+11NΣi=1NRoi-1][Σi=1NRoiyIiΣi=1NRoi]2;]]>步骤4，根据采样点个数N和预先设定的虚警概率pFDMT，通过下式解算获得检测门限λ，pFDMT=12N-1/2Γ(N-12)∫λ+∞tN-3/2e-t/2dt]]>步骤5，比较与λ的大小，若则认为存在拖曳式诱饵；若则认为不存在拖曳式诱饵。...

【技术特征摘要】
1.一种基于广义似然比的拖曳式诱饵存在性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，分别取雷达接收机输出的和通道和差通道数据的N个采样点，根据单脉冲测角的方法分别计算出和通道与差通道数据N个采样点的单脉冲比的实部yIi和虚部yQi，然后计算获得单脉冲比实部的最大似然估计的计算方法如下式所示，y^I=Σi=1NRoiyIiΣi=1NRoi]]>其中，i＝1,…,N，Roi为第i采样点的观测信噪比；步骤2，使用单脉冲比的实部yIi、虚部yQi以及单脉冲比实部的最大似然估计根据造构矩阵XN，矩阵XN如下所示，XN=[yI1-y^I,...,yIN-y^I,yQ1,...,yQN]T]]>同时，记录N个采样点的观测信噪比Roi并构造矩阵RN，矩阵R...

【专利技术属性】
技术研发人员：李静，张仁李，盛卫星，马晓峰，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32