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一种基于盲源分离的雷达抗主瓣干扰方法技术

技术编号:14943807 阅读:108 留言:0更新日期:2017-04-01 10:13
本发明专利技术公开了一种基于盲源分离的雷达抗主瓣干扰方法,包括如下步骤:1)将多个通道混合数据按通道顺序排列接收向量;2)接收向量进行预白化;3)对白化后的接收向量进行盲源分离处理;4)根据雷达目标回波信号的先验知识,解决分离后的目标回波和干扰信号的模糊性。本发明专利技术将盲源分离应用于雷达抗主瓣干扰中,利用目标回波信号与干扰信号的不同,将回波信号和干扰信号分离,再利用目标回波信号的先验信息,解决分离后信号的不确定性。不仅能够抑制干扰信号对目标回波的影响,而且能够从混合信号中提取出干扰信号,通过对干扰信号的分析,采取更有效的抗干扰措施。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于盲源分离的雷达抗主瓣干扰方法,属于雷达抗干扰信号处理

技术介绍
雷达系统在实战工作的接收信号包括回波信号、干扰信号、杂波信号、内部噪声等,雷达工作环境的恶化和日益复杂的电子战信号环境使现代雷达系统面临严峻挑战,多数雷达都要求具有从强干扰环境中检测目标和提取目标参数的能力,因此要求雷达具有灵活的反应能力和抗干扰能力,从而得到最好的检测和跟踪效果。对于较简单的干扰模式,现有的雷达信号处理模块通过经典的滤波理论和传统的信号处理方法加以处理,就可以获取较佳的效果。随着干扰信号模式愈来愈复杂多变,这些传统抗干扰技术在交错、瞬变、密集复杂的信号环境中的处理却存在极大的局限性,自适应能力和灵活性不强。为了提高复杂电磁环境下的作战能力,雷达采用了低副瓣、频率捷变、副瓣匿影、副瓣对消等各种抗干扰措施,这些措施在对抗远距离支援式干扰等副瓣干扰中起了重要作用,但对自卫式干扰和伴随式干扰等主瓣干扰或近主瓣干扰通常无能为力。利用和差波束的主瓣对消(MLC)可以抑制近主瓣干扰,但需要将天线主波束对准目标,这在干扰环境下很难实现。多站无源定位是另一种通过体系对抗主瓣干扰的方法,但该方法只能跟踪干扰源,对干扰机保护的目标无法有效探测。现有雷达的设计中,主要考虑来自副瓣的噪声干扰,采用副瓣对消等方法将来自副瓣的噪声干扰抑制掉几十分贝。对从雷达主瓣进入的干扰,无法通过传统的副瓣对消等传统方法将干扰抑制掉。但对来自天线主瓣的干扰和密集的与雷达信号相参干扰,没有有效的办法。相参干扰,因与雷达信号非常近似,在进入雷达信号通道后,雷达面临着数字射频存储转发(DRFM)干扰。DRFM能捕获和存储雷达信号和特殊调制的信号波形,能精确复制原始信号。因此DRFM多假目标欺骗干扰是在干扰机在复制雷达信号的基础上,进行精细调制并重复发射,形成多个假目标,因干扰机密集转发接收到的雷达信号,与雷达信号具有强相关性。这类干扰不仅消耗大量的雷达信号处理系统资源,而且形成密集假目标,影响雷达的探测与定位。如对存储的信号加上适当的延时和调制处理(频移或其它变换),就能灵活实现各种欺骗干扰技术。当雷达主瓣扫过时,噪声干扰彻底将目标遮盖住,显示画面上呈现全屏幕的“雪花”。在目标的前后存在大量假目标,严重影响雷达的测距和跟踪。
技术实现思路
为解决现有技术的不足,本专利技术的目的在于提供一种基于盲源分离的雷达抗主瓣干扰方法,通过将盲源分离应用于雷达抗主瓣干扰中,抑制干扰信号对目标回波的影响,并从混合信号中提取出干扰信号。为了实现上述目标,本专利技术采用如下的技术方案:一种基于盲源分离的雷达抗主瓣干扰方法,其特征是,包括以下步骤:1)将N个通道混合数据按通道顺序排列接收向量r=[r1…rN]T;2)计算接收向量的协方差矩阵并进行特征值分解,最后进行预白化;3)对白化后的四阶累积量矩阵进行矩阵特征分解后进行盲源分离处理;4)根据雷达目标回波信号的先验知识,解决分离后的目标回波和干扰信号的模糊性。前述的一种基于盲源分离的雷达抗主瓣干扰方法,其特征是,所述步骤2)具体包括如下步骤:2.1)计算接收信号的协方差矩阵Rrr,其中Rrr=E(rrH),可以通过接收信号估计得到:为步骤1)中的接收向量r的第n个元素,K为信号数据的点数;2.2)对接收信号的协方差矩阵Rrr进行特征值分解,Rrr=GΛGH,Λ=diag({λ1,λ2,...,λM,...λN本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种基于盲源分离的雷达抗主瓣干扰方法,其特征是,包括以下步骤:1)将N个通道混合数据按通道顺序排列接收向量r=[r1 … rN]T;2)计算接收向量的协方差矩阵并进行特征值分解,最后进行预白化;3)对白化后的四阶累积量矩阵进行矩阵特征分解后进行盲源分离处理;4)根据雷达目标回波信号的先验知识,解决分离后的目标回波和干扰信号的模糊性。

【技术特征摘要】
1.一种基于盲源分离的雷达抗主瓣干扰方法,其特征是,包括以下步骤:
1)将N个通道混合数据按通道顺序排列接收向量r=[r1…rN]T;
2)计算接收向量的协方差矩阵并进行特征值分解,最后进行预白化;
3)对白化后的四阶累积量矩阵进行矩阵特征分解后进行盲源分离处理;
4)根据雷达目标回波信号的先验知识,解决分离后的目标回波和干扰信号的模糊性。
2.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员:麻清华蒋德富
申请(专利权)人:河海大学
类型:发明
国别省市:江苏;32

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