本發(fā)明屬于雷達(dá)抗干擾領(lǐng)域，適用于解決線性調(diào)頻雷達(dá)在有源壓制干擾下的干擾抑制與目標(biāo)檢測問題。

背景技術(shù)：

現(xiàn)代雷達(dá)所面臨的電磁環(huán)境日益惡劣，針對雷達(dá)的電磁干擾技術(shù)迅速發(fā)展，其中有源壓制干擾是雷達(dá)干擾的主要方式之一。有源壓制干擾的大量使用，極大制約了雷達(dá)作戰(zhàn)效能的發(fā)揮。而線性調(diào)頻(linearfrequencymodulation,lfm)信號具有較大的時(shí)寬帶寬積，能夠同時(shí)滿足作用距離和距離分辨率的要求，從而被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代雷達(dá)系統(tǒng)中,所以適用于脈沖壓縮雷達(dá)的有源壓制干擾抑制技術(shù)對雷達(dá)的實(shí)戰(zhàn)和發(fā)展具有實(shí)際性的推動作用。

目前，針對脈沖壓縮雷達(dá)的有源壓制干擾抑制方法在信號層主要包括分?jǐn)?shù)階傅里葉域處理，其中，文獻(xiàn)[frft應(yīng)用于雷達(dá)抗主瓣壓制干擾技術(shù)研究[j].現(xiàn)代防御技術(shù),2015,43(6):83-89.]利用lfm信號在分?jǐn)?shù)階傅里葉域(fractionalfouriertransform,frft)的能量聚集特性，通過峰值搜索找到lfm信號的能量聚集點(diǎn)坐標(biāo)，然后通過frft域窄帶濾波去除大部分壓制干擾和噪聲的能量，最后通過frft逆變換恢復(fù)出目標(biāo)信號。

基于信號層frft域處理的有源壓制干擾抑制方法存在以下缺陷：在強(qiáng)壓制干擾環(huán)境下，lfm信號在frft域的能量聚集點(diǎn)不一定是峰值點(diǎn)，此時(shí)通過峰值搜索的方法確定能量聚集點(diǎn)坐標(biāo)，錯(cuò)誤率較高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提出一種基于信號—數(shù)據(jù)聯(lián)合處理的有源壓制干擾抑制方法，以解決強(qiáng)壓制干擾環(huán)境下基于信號層frft域峰值搜索算法錯(cuò)誤率較高的問題。

本發(fā)明提出的基于信號—數(shù)據(jù)聯(lián)合處理的有源壓制干擾抑制方法的技術(shù)方案包括以下步驟：

步驟(一)：利用frft變換首先完成lfm信號的檢測和參數(shù)估計(jì)：

(1)選取變換角度為-arctan(μ)，對lfm信號進(jìn)行frft變換，以將lfm信號變換為復(fù)正弦信號，其中μ為lfm信號的調(diào)制斜率；

(2)利用子空間正交算法，通過對復(fù)正弦信號進(jìn)行檢測以及角頻率估計(jì)，來完成對lfm信號的檢測以及載頻的估計(jì)。

步驟(二)：根據(jù)載頻估計(jì)，在frft域?qū)fm信號進(jìn)行窄帶濾波：

(1)引入尺度因子定義新的尺度化坐標(biāo)：

其中，t表示觀測時(shí)間，fs表示采樣頻率；

(2)根據(jù)lfm信號載頻的估計(jì)，完成lfm信號在frft域能量聚集點(diǎn)的坐標(biāo)估計(jì)：

(3)在階次構(gòu)建以為中心，寬度為l的窄帶濾波器，完成frft域lfm信號的窄帶濾波；

(4)將濾波器輸出反旋轉(zhuǎn)角度變換到時(shí)域，并經(jīng)過脈沖壓縮和恒虛警檢測等處理形成點(diǎn)跡。

步驟(三)：由于目標(biāo)點(diǎn)跡受目標(biāo)機(jī)動性能的影響，滿足一定的分布規(guī)律，而噪聲點(diǎn)跡則呈現(xiàn)出隨機(jī)性、無序性的特點(diǎn)，基于兩者的不同特性，運(yùn)用m/n邏輯法對目標(biāo)進(jìn)行檢測，并結(jié)合信號層對目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)的估計(jì)，對不滿足要求的噪聲航跡進(jìn)行剔除：

(1)運(yùn)用m/n邏輯法對恒虛警檢測所得到的所有點(diǎn)跡進(jìn)行處理；

(2)根據(jù)信號層對目標(biāo)多普勒頻率的估計(jì)對不滿足要求的噪聲航跡進(jìn)行剔除：

設(shè)k1、k2時(shí)刻的點(diǎn)跡坐標(biāo)分別為(x1,y1)和(x2,y2)，則數(shù)據(jù)層對k2時(shí)刻目標(biāo)的多普勒頻率估計(jì)為：

其中，sign()表示取符號函數(shù)，λ為雷達(dá)工作波長。

信號層對目標(biāo)多普勒頻率的估計(jì)為：

由于信號層對目標(biāo)徑向速度的估計(jì)精度較低，所以在此只根據(jù)多普勒頻率估計(jì)的方向進(jìn)行判決。對每個(gè)時(shí)刻的航跡點(diǎn)進(jìn)行如下判決：

對于某一條航跡而言，當(dāng)速度估計(jì)矛盾的時(shí)刻數(shù)大于p時(shí)，判定航跡為噪聲航跡，并予以剔除。

本發(fā)明的有益效果說明：

(1)相比于現(xiàn)有的壓制干擾抑制方法，本發(fā)明能夠適用于lfm信號能量聚集點(diǎn)不是峰值點(diǎn)的情況，從而解決了現(xiàn)有方法錯(cuò)誤率較高的問題；

(2)本發(fā)明將信號層處理和數(shù)據(jù)層處理相結(jié)合，從而能夠應(yīng)用于信干比更低時(shí)的情況。

附圖說明

附圖1是本發(fā)明的方法步驟流程圖；

附圖2是信干比為-25db條件下，lfm信號在frft域正交階次的譜分布情況

附圖3是信干比為-25db條件下，子空間正交方法得到的復(fù)正弦信號偽譜圖；

附圖4是窄帶濾波前脈沖壓縮結(jié)果；

附圖5是窄帶濾波后脈沖壓縮結(jié)果；

附圖6是窄帶濾波前恒虛警檢測形成的點(diǎn)跡情況；

附圖7是窄帶濾波后恒虛警檢測形成的點(diǎn)跡情況；

附圖8是應(yīng)用m/n邏輯法對目標(biāo)進(jìn)行檢測得到的航跡結(jié)果；

附圖9是根據(jù)徑向速度判決對噪聲航跡進(jìn)行剔除后結(jié)果；

附圖10是數(shù)據(jù)層最終得到的目標(biāo)航跡結(jié)果。

具體實(shí)施方法

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明基于信號—數(shù)據(jù)聯(lián)合處理的有源壓制干擾抑制方法進(jìn)行詳細(xì)描述。參照附圖1，具體實(shí)施步驟如下所示：

(1)按下式對lfm信號進(jìn)行frft變換以得到復(fù)正弦信號：

其中，α1＝-arctanμ；

(2)將上式進(jìn)行離散化，并用如下矩陣形式表示：

其中，根據(jù)噪聲子空間的性質(zhì)可知：

其中，g是由q的m個(gè)最小特征值對應(yīng)特征向量所構(gòu)成的噪聲子空間，通過求解離散狀態(tài)下的最小值就可以得到ωn的估計(jì)值；

(3)根據(jù)下式得到lfm信號在frft域的能量聚集點(diǎn)坐標(biāo)(p0,u0)的估計(jì)為：

(4)在階次構(gòu)建以為中心，寬度為l的窄帶濾波器，l取值為：

其中，ρ表示的估計(jì)誤差標(biāo)準(zhǔn)差；

(5)將濾波器輸出反旋轉(zhuǎn)角度變換到時(shí)域，并進(jìn)行脈沖壓縮和恒虛警檢測等處理，最終得到點(diǎn)跡的距離和方位角信息，以及對應(yīng)的誤差協(xié)方差陣；

(6)在x，y坐標(biāo)系中，以暫時(shí)航跡的第一個(gè)點(diǎn)p1[x(1),y(1)]為圓心，vmaxt、vmint分別為半徑構(gòu)成圓環(huán)形區(qū)域，如果下一個(gè)周期雷達(dá)在此區(qū)域內(nèi)觀測到新的點(diǎn)跡，則暫時(shí)航跡形成了第二個(gè)點(diǎn)p2[x(2),y(2)]，否則將刪除該暫時(shí)航跡；在獲得p1[x(1),y(1)]、p2[x(2),y(2)]點(diǎn)后，進(jìn)行直線外推，以得到點(diǎn)p3[x(1),y(1)]；以為中心確定關(guān)聯(lián)區(qū)域；若第3次掃描量測所得的最小d3min值小于門限值γ，則對該d3min值所對應(yīng)的量測點(diǎn)p3[x(3),y(3)]給予互聯(lián)；重復(fù)上述直線外推和關(guān)聯(lián)的步驟，完成目標(biāo)檢測。

(7)對每個(gè)時(shí)刻的航跡點(diǎn)進(jìn)行如下判決：

對于某一條航跡而言，當(dāng)速度估計(jì)矛盾的時(shí)刻數(shù)大于p時(shí)，判定航跡為噪聲航跡，并予以剔除。

設(shè)雷達(dá)發(fā)射的lfm信號脈寬為50μs，帶寬為5mhz，載頻為5ghz，中頻為1mhz，中頻采樣頻率為15mhz；雷達(dá)掃描周期為1s，測距和測角誤差分別為100m和0.2°。射頻噪聲干擾信號的帶寬為20mhz，能夠在頻帶上覆蓋目標(biāo)回波信號，目標(biāo)參數(shù)信息如表1：

表1目標(biāo)參數(shù)

在雷達(dá)回波信號信干比為-25db條件下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

通過附圖2可以看出，信干比為-25db時(shí)，lfm信號在frft域的能量聚集點(diǎn)被完全淹沒在噪聲干擾中，無法通過峰值搜索的方法得到能量聚集點(diǎn)坐標(biāo)；通過附圖3可以看出，復(fù)正弦信號的角頻率能夠較準(zhǔn)確的被估計(jì)出來；通過圖2和圖3的對比可以看出，本發(fā)明方法在低信干比情況下優(yōu)于峰值搜索方法；通過附圖4和附圖5可以看出，本專利方法在較好的保留了目標(biāo)回波信息前提下濾除了大部分噪聲干擾的能量；通過附圖6和附圖7可以看出，窄帶濾波之后所生成的點(diǎn)跡數(shù)量明顯減少，從而有利于數(shù)據(jù)層對目標(biāo)的檢測；通過附圖8可以看出，m/n邏輯法能夠?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行檢測，但同時(shí)，由噪聲點(diǎn)跡形成的噪聲航跡也被誤檢出來；通過附圖9可以看出，徑向速度判決能夠?qū)σ徊糠謴较蛩俣炔粷M足判決條件的噪聲航跡進(jìn)行剔除，效果較為明顯；通過附圖10可以看出，經(jīng)過較長時(shí)間的檢測，噪聲航跡最終被完全剔除。