一种基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法技术

本发明专利技术公开了一种基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法，本发明专利技术在盲源分离技术基础上，结合接收信号的波达角度信息，即通过盲源分离恢复激励阵列天线的多源信号波形能够有效实现干扰和目标的分离，再利用干扰辨识技术有效提取目标信号。该方法能够对盲源分离后各信号通道进行干扰辨识，自适应地对欺骗式干扰进行抑制。从仿真结果来看，本发明专利技术对与密集假目标干扰和转发式切片干扰等新型欺骗式干扰有显著得抗干扰效果。扰有显著得抗干扰效果。扰有显著得抗干扰效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法


[0001]本专利技术涉及雷达抗干扰信号处理
，具体涉及一种基于盲源分离的 阵列雷达抗欺骗式干扰方法。

技术介绍

[0002]阵列信号处理是信号处理领域的一个十分主要的分支，它在雷达、声纳、 通信、导航、语音信号处理以及电子对抗等领域得到了广泛的应用。例如，雷 达通过发射电磁波，在空间中各方向辐射能量，然后接收来自目标物体的反射 信号，同时对辐射环境中的各种杂波、干扰等影响加以抑制。随着阵列雷达技 术的飞速发展，各种干扰技术应用而生，比如无源干扰、有源干扰以及新型的 假目标欺骗式干扰等。这些干扰严重降低了阵列雷达的目标检测以及追踪性能。 因此如何有效降低干扰对雷达造成的影响是当前必须解决的问题。
[0003]盲源分离(Blind Source Separation)指的是从观测到的多源混合信号中分离 并恢复出相对独立的源信号的过程。所谓“盲”是指对源信号及混合过程知之 甚少，可利用的信息只有观测到的混合信号。这些源信号中包含着有用信息， 但又不能直接观测到它们，只有通过盲信号处理手段将它们从混合信号中分离 出来，才能实现对有用信号的提取。盲源信号分离在数字信号处理领域起着越 来越重要的作用，并己广泛应用于通信、语音处理、地震勘探、生物医学、图 像处理、雷达以及经济数据分析等领域。
[0004]随着干扰机性能的提高，现代战场环境越来越复杂，由于现有的盲源分离 方法没有利用已知的阵列天线先验知识，在实际干扰环境中的算法精度、收敛 性等方面难以保证，且难以对付相干欺骗式干扰。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法。 本专利技术充分利用阵列天线结构已知的先验知识，直接将混合矩阵和解混矩阵估 计问题转换为多源信号的时空参数估计问题，通过源信号时空参数估计协助构 造解混矩阵实现目标信号与干扰的有效分解，最后通过干扰信号辨识技术对欺 骗式干扰进行有效辨识，达到抗干扰的目的。本专利技术不仅能够抑制欺骗式干扰 信号对目标信号的影响，实现抗欺骗式干扰，而且能够从混合信号中分离出干 扰信号，并对辨识出的欺骗式干扰信号做进一步的分析，给雷达抗干扰策略选 取和工作模式优化等提供了信息支持。
[0006]一种基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法，对雷达接收信号协方差 矩阵进行信源参数估计，获得源信号数量；利用源信号数量对雷达接收信号进 行预白化处理，并对预白化处理后的信号进行解混处理，获得多个分离信号； 获得每个分离信号的中心距特征参数，并取最小中心距特征参数对应的信号作 为目标信号。
[0007]较佳地，采用MUSIC算法或Capon算法进行信源参数估计。
[0008]较佳地，所述MUSIC算法获得源信号数量的具体算法为：
[0009]采用进行谱峰搜索，获得源信号数量Q，其中 搜索范围：谱峰对应角度即为信号入射方向。式中表示接收 信号协方差矩阵的Q个主特征值对应特征向量张成信号子空间的正交投影矩阵；为阵元级阵列流行向量，H是复共轭转置操作。
[0010]较佳地，所述预白化处理的具体方法为：
[0011]根据源信号数量，对所述协方差矩阵进行特征分解，获得源信号所对应的 特征值、特征向量和噪声功率，进而构建预白化矩阵；将预白化矩阵与雷达接 收信号相乘实现预白化处理。
[0012]较佳地，采用实现协方差矩阵进行特 征分解，其中R
sub
为接收信号的协方差矩阵，Q为源信号数量，λ
i
为源信号所对 应的特征值，u
i
为λ
i
对应的特征向量，H是复共轭转置操作，为噪声功率，L 为子阵个数。
[0013]较佳地，采用构建预白化矩阵， 其中为噪声功率，λ
Q
为第Q个源信号所对应的特征值，u
Q
为λ
Q
对应的特征向 量。
[0014]较佳地，所述解混处理的具体方法为：
[0015]获取预白化处理后的信号的时延协方差矩阵，并进行特征分解，获得解混 矩阵；将解混矩阵与预白化处理后的信号相乘实现解混处理。
[0016]较佳地，所述目标信号的具体确定方法为：
[0017]针对每个分离信号，利用短时傅里叶变换对分离信号进行时频分析，形成 二维灰度图像；获取所述二维灰度图像的尺度重心；利用所述尺度重心获取设 定阶数下的中心矩特征参数；将所有分离信号所对应的中心矩特征参数按从大 到小进行排列，最小的中心距特征参数所对应的信号即为目标回波信号。
[0018]较佳地，所述设定阶数取值为4。
[0019]较佳地，采用获取图像的4阶中心矩特征参 数，其中，x
c
和y
c
为尺度重心，A(i,j)为第i行，j列经时频分布预处理后的二 维灰度图像，I和J分别为经时频分布预处理后的二维灰度图像的行和列的维数。
[0020]有益效果：
[0021](1)本专利技术提出的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法，对比已有 技术，能够充分利用阵列结构等先验知识，获得目标和干扰的波达角参数，进 而有效分离目标信号和干扰，并对盲源分离后各信号通道进行干扰辨识，自适 应地对欺骗式干扰进行抑制。从仿真结果来看，本专利技术对与密集假目标干扰和 转发式切片干扰等新型欺骗式干扰有显著得抗干扰效果。
[0022](2)本专利技术采用预白化方法来对雷达接收信号进行预处理，可以有效降低 接收通道之间的相关性并减少系统噪声的影响。
[0023](3)本专利技术基于预白化后的信号构建解混矩阵，能够实现目标和干扰的精 确分离，达到显著的抗干扰效果。
附图说明
[0024]图1为本专利技术研究的阵面结构模型；
[0025]图2为雷达接收信号单通道时域波形；
[0026]图3为多源信号DOA参数估计结果；
[0027]图4为雷达接收信号单通道脉压结果；
[0028]图5为盲源分离各分离通道的时域波形；
[0029]图6为干扰辨识所依据的各分离通道时频分析结果；
[0030]图7为正确识别的目标回波信号通道的脉压结果；
[0031]图8为本专利技术方法流程图。
具体实施方式
[0032]下面结合附图并举实施例，对本专利技术进行详细描述。
[0033]本专利技术提供了一种基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法，由于新型 欺骗式干扰模式复杂，对雷达的跟踪和检测造成严重性能影响，而传统抗干扰 方法无法有效抑制此类干扰。本专利技术在盲源分离技术基础上，结合接收信号的 波达角度信息(即通过盲源分离恢复激励阵列天线的多源信号波形)能够有效 实现干扰和目标的分离，这样一来就能够基本将干扰信号和目标信号进行区分； 然后再利用干扰辨识技术(即利用时频分析)有效提取目标信号，实现干扰与 目标的分离。
[0034]本专利技术首先对雷达接收信号进行时空参数估计，利用估计信息协助盲源分 离算法构建解本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法，其特征在于，对雷达接收信号协方差矩阵进行信源参数估计，获得源信号数量；利用源信号数量对雷达接收信号进行预白化处理，并对预白化处理后的信号进行解混处理，获得多个分离信号；获得每个分离信号的中心距特征参数，并取最小中心距特征参数对应的信号作为目标信号。2.如权利要求1所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法，其特征在于，采用MUSIC算法或Capon算法进行信源参数估计。3.如权利要求2所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法，其特征在于，所述MUSIC算法获得源信号数量的具体算法为：采用进行谱峰搜索，获得源信号数量Q，其中搜索范围：谱峰对应角度即为信号入射方向。式中表示接收信号协方差矩阵的Q个主特征值对应特征向量张成信号子空间的正交投影矩阵；为阵元级阵列流行向量，H是复共轭转置操作。4.如权利要求1或2或3所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法，其特征在于，所述预白化处理的具体方法为：根据源信号数量，对所述协方差矩阵进行特征分解，获得源信号所对应的特征值、特征向量和噪声功率，进而构建预白化矩阵；将预白化矩阵与雷达接收信号相乘实现预白化处理。5.如权利要求4所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法，其特征在于，采用实现协方差矩阵进行特征分解，其中R
sub
为接收信号的协方差矩阵，Q为源信号数量，λ
i
为源信号所对应的特征值，u
i
为λ
i...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨小鹏，高升，于智超，王祯，曾涛，龙腾，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：