一种频域稀疏多功能抗干扰波形设计及处理方法技术

本发明专利技术公开了一种频域稀疏多功能抗干扰波形设计及处理方法，其核心为稀疏频点分布。该方法首先发射频域稀疏波形，对干扰占据频带进行观察，充分考虑雷达方在干扰方决策中所起的作用，并根据干扰频带观测序列构建雷达

【技术实现步骤摘要】
一种频域稀疏多功能抗干扰波形设计及处理方法


[0001]本专利技术属于雷达抗干扰
，具体涉及一种频域稀疏多功能抗干扰波形设计及处理方法。

技术介绍

[0002]随着探测环境的日益复杂，强电磁干扰已经成为制约雷达工作效能的重要瓶颈问题。相比于传统干扰机，认知干扰机能够实现对外界环境的自主学习，进而对干扰策略进行自适应地调整(吕锐，吴达，赵岩.认知干扰决策关键技术研究综述[J].电光与控制，2021，28(11)：60
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64+88.)。现有的窄带雷达难以应付认知干扰场景下的目标探测。在强对抗条件下，相比于窄带雷达，宽带雷达具有更优越的抗干扰性能，表现在截获概率、单位带宽压制干扰功率降低等方面。因此，宽带雷达是强对抗条件下目标探测识别的重要手段。但是，如何充分利用波形带宽优势，挖掘宽带雷达对抗潜力，提升系统综合探测识别能力，是宽带雷达波形设计的核心难题。
[0003]现有认知干扰/抗干扰策略大多从干扰机角度出发进行波形设计。有文献(王冶.认知干扰的建模与感知关键技术研究[D].电子科技大学，2018.)提出利用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)对雷达方和干扰方的观测过程进行建模，并验证了该方法的有效性，但是雷达方对认知干扰策略的预测和对干扰行为的规避尚有待进一步研究。
[0004]有鉴于此，本专利技术给出了一种频域稀疏多功能抗干扰波形设计方法，并给出了其典型处理方式，为复杂强对抗条件下的目标探测识别提供支撑。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种频域稀疏多功能抗干扰波形设计及处理方法，其核心为稀疏频点分布。该方法首先发射频域稀疏波形，对干扰占据频带进行观察，充分考虑雷达方在干扰方决策中所起的作用，并根据干扰频带观测序列构建雷达
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干扰联合状态模型，然后根据构建的联合状态模型推算修正的前向概率，最后根据推算的前向概率计算下一个PRT时干扰方实施干扰可能性最低的子频带，进而达到雷达方规避干扰的效果。然后对未受干扰或部分受干扰频点波形做下变频，最后进行成像。
[0006]为达到上述目的，本专利技术的技术方案包括如下步骤：
[0007]步骤S1，进行雷达
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干扰联合状态模型的构建与模型参数的估计；
[0008]步骤S2，根据步骤S1中的模型对下一PRT各个子频带被干扰的概率进行预测，根据预测结果发送M个子频带的波形，并选择其中1个子频带的信号进行接收；
[0009]步骤S3，对步骤S2中选取的接收子频带信号进行下变频处理；
[0010]步骤S4，对接收子频带信号进行干扰存在与否的检测，若依照模型预测结果选取的接收子频带中检测到干扰，则回到步骤S1重新进行模型的估计，反之进入步骤S5；
[0011]步骤S5，对步骤S3得到的基带接收信号进行脉冲压缩处理，形成一维距离像。
[0012]所述步骤S1包括如下步骤：
[0013]步骤S11，雷达方将可用频带划分为N个子频带，依据规定准则在每个PRT发送M个子频带信号，选取其中1个子频带的信号进行接收，并对干扰子频带进行感知。进行K次感知，并记录干扰子频带观测序列O；
[0014]步骤S12，初始化雷达
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干扰联合状态参数模型；
[0015]步骤S13，根据观测序列与雷达
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干扰联合状态参数模型构建修正的前向概率与修正的后向概率；
[0016]步骤S14，雷达方根据步骤S13中修正的前向、后向概率和K个干扰子频带的观测序列，通过Baum
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Welch方法(BW方法)对雷达
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干扰联合状态模型的参数进行优化估计；
[0017]步骤S15，修正观测矩阵。
[0018]所述步骤S2包括如下步骤：
[0019]步骤S21，根据步骤S1得到的雷达
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干扰联合状态模型对下一PRT各个子频带被干扰的概率进行预测，并据此选取发射的M个子频带；
[0020]步骤S22，根据步骤S21的预测结果选取接收子频带并进行接收。
[0021]所述步骤S4包括如下步骤：
[0022]步骤S41，获取子频带逆程噪声门限；
[0023]步骤S42，计算回波平均功率，并与逆程噪声门限进行比较。若大于逆程噪声门限，则认为该子频带回波信号存在干扰，否则认为不存在干扰。
[0024]有益效果：
[0025]本专利技术提出的一种频域稀疏多功能抗干扰波形设计及处理方法，通过宽发窄收方式，对干扰机起到一定的迷惑作用，并通过构造雷达
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干扰联合状态模型实现雷达方对干扰方下一阶段采取干扰的子频带的预测，为雷达方下一阶段选择子频带提供了依据，并通过周期性的模型更新使雷达方的接收策略依据更符合认知干扰机具有学习性的特点。与传统抗干扰方法相比，基于宽带稀疏波形联合模型的方法可提高雷达方对干扰的抑制能力。
附图说明
[0026]图1雷达
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干扰联合状态的状态转移及观测过程示意图；
[0027]图2多子脉冲交叉发送波形示意图；
[0028]图3回波信号处理流程示意图；
[0029]图4基于联合状态模型预测结果的接收子频带序号与实际干扰子频带序号变化结果；
[0030]图5 3子脉冲交叉发射基带信号时域波形；
[0031]图6含有干扰的回波脉压结果(多PRT)；
[0032]图7不含干扰的回波脉压结果(多PRT)。
具体实施方式
[0033]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，具体步骤如下：
[0034]步骤S1，进行雷达
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干扰联合状态模型参数的估计，包括如下步骤：
[0035]步骤S11，雷达方将可用频带划分为N个子频带，依据规定准则在每个PRT发送M个
子频带信号，选取其中1个子频带的信号进行接收，并对干扰子频带进行感知。进行K次感知，并记录干扰子频带观测序列。
[0036]雷达方发射波形采用宽发窄收模式。雷达方将自身可用的宽频带分为N个子频带，每个PRT中发射时选取其中的M个子频带进行发射，而在接收时只选取其中的1个子频带进行接收，其他子频带信号用以在干扰方选取干扰子频带的过程中起迷惑作用。
[0037]雷达方下一个PRT选择接收子频带的依据与当前状态雷达方检测到的干扰方采取干扰的子频带有关。若当前PRT雷达方检测干扰子频带与自身接收的子频带相同，则在下一个PRT会在除干扰子频带之外的N
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1个子频带中选择一个子频带进行接收，且各个子频带的选择概率均等；若雷达方检测干扰子频带与自身接收的子频带不同，则下一个PRT时在除了干扰子频带以外的其他N
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1个子频带中选择一个接收，其中下一PRT依然选择当前子频带进行接收的概率记为P<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种频域稀疏多功能抗干扰波形设计及处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1，进行雷达
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干扰联合状态模型的构建与模型参数的估计；步骤S2，根据步骤S1中的模型对下一PRT各个子频带被干扰的概率进行预测，根据预测结果发送M个子频带的波形，并选择其中1个子频带的信号进行接收；步骤S3，对步骤S2中选取的接收子频带信号进行下变频处理；步骤S4，对接收子频带信号进行干扰存在与否的检测，若依照模型预测结果选取的接收子频带中检测到干扰，则回到步骤S1重新进行模型的估计，反之进入步骤S5；步骤S5，对步骤S3得到的基带接收信号进行脉冲压缩处理，形成一维距离像。2.如权利要求1所述的一种频域稀疏多功能抗干扰波形设计及处理法，其特征在于，所述步骤S1中，雷达方发射波形采用宽发窄收模式；每次雷达方进行接收时，也对干扰方采取干扰的子频带进行感知。3.如权利要求1所述的一种频域稀疏多功能抗干扰波形设计及处理方法，其特征在于，所述步骤S1中，若雷达方检测干扰子频带与自身接收的子频带不同，则下一个PRT时在除了干扰子频带以外的其他N
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1个子频带中选择一个接收，其中下一PRT依然选择当前子频带进行接收的概率记为P
sx
，选择其他子频带的概率均等，均为4.如权利要求1所述的一种频域稀疏多功能抗干扰波形设计及处理法，其特征在于，所述步骤S1中，所述观测矩阵表示为：初始状态分布其中π(s)＝p(z1＝Q
s
)，z1表示初始时刻的真实联合状态。5.如权利要求1所述的一种频域稀疏多功能抗...

【专利技术属性】
技术研发人员：常少强，关雯馨，陈新亮，朱睿，刘泉华，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：