間歇采樣干擾識別的抗欺騙干擾波形設(shè)計*

吳少鵬，袁越，涂剛毅

(中國船舶重工集團(tuán)公司 第七二四研究所，江蘇 南京 211106)

0 引言

信息化戰(zhàn)爭背景下，電子干擾樣式靈活多變，尤其是數(shù)字射頻存儲器(digital radio frequency memory,DRFM)技術(shù)的發(fā)展[1-4]，使雷達(dá)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。波形捷變等技術(shù)具有良好的抗脈間干擾的性能，但對于間歇采樣干擾等脈內(nèi)干擾則不再奏效。

間歇采樣干擾是作為一種新的干擾技術(shù)，采用采樣轉(zhuǎn)發(fā)再循機(jī)制，對雷達(dá)脈沖壓縮信號具有良好的干擾效果。近年，對于間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾原理的研究已經(jīng)取得了一定的成果[5-10]。但是，從現(xiàn)有公開文獻(xiàn)看，針對該干擾的識別和抑制有關(guān)的文獻(xiàn)較為有限，主要集中于波形設(shè)計、時頻分析和頻譜特征提取等領(lǐng)域的研究[11-14]。

本文從波形的角度出發(fā)，設(shè)計了一種鑒別率高的發(fā)射波形，接收機(jī)可利用干擾機(jī)采樣空隙中遺漏的信息，發(fā)現(xiàn)間歇采樣干擾與回波瞬時頻率的不匹配關(guān)系，從而鑒別出假目標(biāo)。當(dāng)鑒別出干擾時，根據(jù)時頻分析結(jié)果，設(shè)計一組濾波器，對脈壓結(jié)果進(jìn)行濾波，從而消除干擾。當(dāng)干擾不存在時，可通過脈沖壓縮發(fā)現(xiàn)目標(biāo)。

1 間歇采樣干擾原理

假設(shè)雷達(dá)發(fā)射信號為線性調(diào)頻信號，時域表達(dá)式為

(1)

式中：Ts為雷達(dá)發(fā)射信號脈寬;K=B/Ts為線性調(diào)頻信號調(diào)頻斜率(B為信號帶寬);fc為載頻。

在一個雷達(dá)脈沖重復(fù)周期內(nèi)，間歇采樣干擾機(jī)采樣一小段雷達(dá)信號并轉(zhuǎn)發(fā)，間隔一段時間后繼續(xù)采樣轉(zhuǎn)發(fā)。重復(fù)直至雷達(dá)信號結(jié)束。t0為干擾信號脈寬，Tj為采樣周期，Tj-t0為干擾機(jī)偵察時間。采樣脈沖時域表達(dá)式為

(2)

間歇轉(zhuǎn)發(fā)干擾信號為式(1)和式(2)的乘積，其時域表達(dá)式為

SJ=S(t)p(t).

(3)

2 脈內(nèi)頻率正負(fù)交替變化抗間歇采樣識別方法

2.1 脈內(nèi)頻率正負(fù)交替變化LFM信號

間歇采樣干擾主要包含的信息量有干擾采樣周期Tj和占空比τ/Ts。其中，干擾采樣周期Ts可以通過干擾信號脈壓的相鄰峰值間距計算得到[14]。占空比和脈壓峰值幅度有關(guān)，幅度失真較大，使得占空比估計難度變大。因此，下文中，根據(jù)干擾采樣周期Ts設(shè)計發(fā)射信號。

利用未被轉(zhuǎn)發(fā)干擾機(jī)截取的發(fā)射信號信息進(jìn)行對抗是本文主要的抗干擾思想。以采樣干擾周期分割發(fā)射信號，在每個采樣周期內(nèi)，將發(fā)射信號進(jìn)行分塊[15]，分塊原則為：tx時間段內(nèi)線性調(diào)頻信號采用負(fù)調(diào)頻(調(diào)頻斜率為負(fù)數(shù))，Ts-tx時間段采用正調(diào)頻(調(diào)頻斜率為正數(shù))，即發(fā)射信號為

(4)

αt為正負(fù)交替序列，與其在脈內(nèi)所在位置有關(guān)，表達(dá)式為

(5)

式中：tx為設(shè)定值。

2.2 信號時頻分析

干擾機(jī)采樣起始位置不同，間歇采樣干擾信號的組成成分也會有所差異。 根據(jù)采樣起始位置，有3種采樣結(jié)果:一是干擾采樣脈寬只包含正調(diào)頻信號;二是干擾采樣脈寬只包含負(fù)調(diào)頻信號;三是同時包含2種線性調(diào)頻信號,如圖1所示。

短時傅里葉變換(short time Fourier transform，STFT)是利用一個隨時間滑動的分析窗對非平穩(wěn)信號進(jìn)行加窗截斷處理，將非平穩(wěn)信號分解成一系列近似平穩(wěn)的短時信號，最后利用傅里葉變換理論分析各短時平穩(wěn)信號的頻譜[16]。本文采用脈內(nèi)頻率正負(fù)交替變化LFM(linear frequency modulation)信號，頻率隨時間變化頻繁，故選擇短時傅里葉變換能對信號頻率隨時間變化的情況進(jìn)行分析。

對真實(shí)回波進(jìn)行STFT變換，正負(fù)頻率分布較均勻，其時頻分布情況如圖2a)所示。圖1a)～1c)對應(yīng)的干擾信號中，正負(fù)頻率功率所占比重不同，圖1a)負(fù)頻率比重較大，圖1b)正頻率比重較大，圖1c)2種頻率比重接近。圖2b)～2d)仿真結(jié)果與此結(jié)論一致。

2.3 干擾特征分析

目標(biāo)回波和干擾主要存在2點(diǎn)區(qū)別:一是連續(xù)性差異;二是正負(fù)頻率所占比重不同。由于STFT結(jié)果為二維數(shù)據(jù)，計算量大，故需要從時頻分布中提取二次特征。

特征提取過程如下:

對回波信號進(jìn)行短時傅里葉變換得到回波的時頻分布

(6)

將時頻函數(shù)分別在正負(fù)頻域上進(jìn)行積分，得到2個關(guān)于時間參數(shù)的能量函數(shù)，將時頻函數(shù)在正頻域積分結(jié)果作實(shí)部，在負(fù)頻域積分結(jié)果作虛部，組合成新的函數(shù)

(7)

同理可得發(fā)射信號的該函數(shù)表達(dá)式為

(8)

式中：STFTs(t,f)為發(fā)射信號的短時傅里葉變換。

計算式(7)和(8)的相關(guān)函數(shù)

(9)

真實(shí)目標(biāo)回波量分布與發(fā)射信號有很強(qiáng)的相關(guān)性，間歇采樣干擾與其相似度低。故可以利用回波信號與發(fā)射信號的能量分布相關(guān)性來鑒別干擾，即干擾識別等同于二元假設(shè)檢驗(yàn)問題:

(10)

式中：m0為門限值，主要考慮信噪比、干信比、干擾機(jī)采樣起始位置等影響因素。

2.4 干擾抑制

對回波信號進(jìn)行干擾識別后，存在2種情況:一種是存在間歇采樣干擾;一種是只有真實(shí)目標(biāo)回波。前者可通過以下方法抑制假目標(biāo)，具體步驟為：

(1) 對回波信號進(jìn)行STFT得到其時頻分布SR(t,f)，將絕對值相同的正負(fù)頻率點(diǎn)時頻函數(shù)相加，此時與正常線性調(diào)頻信號時頻分布相同，表示為

(11)

(2) 對S2(t,f)進(jìn)行ISTFT變換，得到srx(t)，即線性調(diào)頻信號。

(3) 對S2(t,f)沿頻率軸取絕對值并累加，得到S3(t)，求取其均值M。

(4) 通過干擾信號之間的距離T/BTs，估算出間歇采樣干擾機(jī)采樣間隔Ts，以Ts分割S3(t)，得到每個區(qū)間的最大值，以各區(qū)域中的時間點(diǎn)到最大值點(diǎn)的時間間隔為參數(shù)，設(shè)置每個時間點(diǎn)的權(quán)重值(距離越遠(yuǎn)，權(quán)值越小)，并與之相乘，求取S3(t)中所有數(shù)值大于M的時間點(diǎn)T(m)。

(5) 將srx(t)在T(m)時刻點(diǎn)的值置0得到srx0(t)，其脈壓sout-rx0輸出即自適應(yīng)濾波器，干擾抑制結(jié)果為

sout=sout-rx·sout-rx0，

(12)

式中：sout-rx為srx(t)的脈壓輸出。

根據(jù)干擾信號的時頻分布可知，干擾存在于其能量分布較強(qiáng)的區(qū)域，最大保留回波中真實(shí)信號的信息是時域?yàn)V波器設(shè)計的關(guān)鍵。

對于后者，即回波中只存在真實(shí)目標(biāo)，sout-rx即為最終結(jié)果，無需時域?yàn)V波器。

3 仿真分析

為了驗(yàn)證本文算法的有效性，參數(shù)設(shè)置如下。雷達(dá)參數(shù)設(shè)置為：發(fā)射信號脈寬T=10 μs，帶寬B=10 MHz，發(fā)射信號脈內(nèi)重復(fù)周期Ts=2 μs(周期內(nèi)負(fù)頻率寬度為0.7Ts，正頻率寬度為0.3Ts)，采樣率fs=20 MHz。干擾機(jī)參數(shù)設(shè)置為：間歇采樣周期Ts=2 μs，間歇采樣脈寬τ=0.5 μs，干信比為0 dB。

分別對3種雷達(dá)接收信號的時頻處理結(jié)果求其與發(fā)射信號時頻處理結(jié)果的相關(guān)函數(shù)，信噪比為-5～25 dB，每個信噪比下作300次蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)，得到m的均值如圖3所示。

根據(jù)圖3，真實(shí)目標(biāo)回波的m值明顯高于間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾的m值，因此選定適當(dāng)?shù)拈T限值m0可以識別出回波和間歇采樣干擾。此外，圖中包含2種不同采樣起始時刻的間歇采樣干擾，由圖可知，雖然采樣起始時刻對干擾的m值有一定的影響，但是遠(yuǎn)低于真實(shí)目標(biāo)回波的m值。

設(shè)閾值m0=0.8，得到本文算法的間歇采樣干擾識別率如圖4所示。

由圖4可知，該波形對間歇采樣干擾信號具有較高的識別率，0 dB時識別率接近80%，隨著信噪比的增加，識別率趨近于100%，此外，采樣起始時刻對識別率影響較小，說明本文算法具有穩(wěn)定性和有效性。

設(shè)置干信比為3.6 dB，信噪比為10 dB，其他條件同上，得到本文算法干擾抑制效果如圖5所示。

4 結(jié)束語

本文針對間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾，設(shè)計了一組識別率高的發(fā)射波形，利用真實(shí)目標(biāo)回波和干擾在時頻分布上的不同，比較其與發(fā)射波形時頻分布的相似度，進(jìn)行干擾鑒別。干擾不存在時，可以進(jìn)行正常的脈沖壓縮;干擾存在時，可通過一種時域?yàn)V波器對匹配濾波結(jié)果中的干擾成分進(jìn)行濾除。仿真結(jié)果表明：該波形和算法在不同信噪比下均保持較高的識別率，干擾抑制效果較理想。仿真結(jié)果說明了本文方法的有效性和穩(wěn)定性。

參考文獻(xiàn)：

[1] WANG Y.Radar Integrated Deceptive Jamming Based on DRFM Technique[J].Electronic Warfare,2005.

[2] 劉忠.基于DRFM的線性調(diào)頻脈沖壓縮雷達(dá)干擾新技術(shù)[D].長沙:國防科技大學(xué),2006.

LIU Zhong.New Jamming Technology of LFM Pulse Compression Radar Based on DRFM[D].Changsha:National University of Defense Technology,2006.

[3] 孫智勇,唐宏,余定旺,等.基于DRFM的機(jī)載PD雷達(dá)干擾研究[J].現(xiàn)代防御技術(shù),2012,40(4):138-142.

SUN Zhi-yong,TANG Hong,YU Ding-wang,et al.Study on Jamming of Airborne PD Radar Based on DRFM[J].Modern Defence Technology,2012,40(4):138-142.

[4] 周濤.DRFM干擾機(jī)對PD雷達(dá)干擾效果的研究[D].成都：電子科技大學(xué),2012.

ZHOU Tao.Study on Jamming Effect of DRFM Jammer on PD Radar[D].Chengdu:University of Electronic Science and Technology of China,2012.

[5] 楊少奇,田波,周瑞釗.利用時頻分析的間歇采樣干擾對抗方法[J].信號處理,2016,32(10):1244-1251.

YANG Shao-qi,TIAN Bo,ZHOU Rui-zhao.Intermittent Sampling Interference Countermeasure Method Using Time-Frequency Analysis[J].Signal Processing,2016,32(10):1244-1251.

[6] 鄔誠,陳新年.間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾參數(shù)分析[J].電子信息對抗技術(shù),2014(5):49-54.

WU Cheng,CHEN Xin-nian.Parameter Analysis of Intermittent Sampling and Forward Jamming[J].Electronic Information Warfare Technology,2014(5):49-54.

[7] 張養(yǎng)瑞,李云杰,李曼玲,等.間歇采樣非均勻重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)實(shí)現(xiàn)多假目標(biāo)壓制干擾[J].電子學(xué)報,2016,44(1):46-53.

ZHANG Yang-rui,LI Yun-jie,LI Man-ling,et al.Intermittent Sampling Nonuniform Repeat Forwarding to Suppress Jamming of Multiple Decoy[J].Acta Electronica Sinica,2016,44(1):46-53.

[8] 韓文彬,李曉燕,郭金良,等.間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾壓制效果分析[J].電子信息對抗技術(shù),2014,29(2):47-50.

HAN Wen-bin,LI Xiao-yan,GUO Jin-liang,et al.Intermittent Sampling Forward Jamming Suppression Effectiveness Analysis[J].Electronic Information Warfare Technology,2014,29(2):47-50.

[9] FENG D,LETAO X U,WANG X.Phase Signature of Active Decoy and Its Application in Angular Deception Jamming Using Interrupted-Sampling Repeater[J].Journal of National University of Defense Technology,2014,36(3):135-140.

[10] 朱宇,羅景青.基于卷積調(diào)制的間歇采樣干擾技術(shù)研究[J].電子信息對抗技術(shù),2013,28(3):41-45.

ZHU Yu,LUO Jing-qing.Study of Intermittent Sampling Jamming Technology Based on Convolution Modulation[J].Electronic Information Warfare Technology,2013,28(3):41-45.

[11] 蔣瑩,何明浩,劉海波,等.基于頻譜相像系數(shù)的間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾識別[J].現(xiàn)代雷達(dá),2016,38(5):72-77.

JIANG Ying,HE Ming-hao,LIU Hai-bo,et al.Forwarding Interference Identification for Batch Sampling Based on Spectral Similarity Coefficient[J].Modern Radar,2016,38(5):72-77.

[12] 蔣瑩,何明浩,郁春來,等.一種對間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾的識別新方法[J].火力與指揮控制,2016,41(7)：152-156.

JANG Ying,HE Ming-Hao,YU Chun-lai,et al.A New Identification Method for Intermittent Sampling and forwarding Interference[J].Fire and Command and Control,2016,41(7):152-156.

[13] 蔣瑩,何明浩,郁春來,等.基于熵理論的間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾識別方法[J].現(xiàn)代防御技術(shù),2016,44(2):157-164.

JANG Ying,HE Ming-hao.YU Chun-lai,et al.Identification Method of Intermittent Sampling and Forward Jamming Based on Entropy Theory[J].Modern Defence Technology,2016,44(2):157-164.

[14] 周暢,湯子躍,余方利,等.基于脈內(nèi)正交的抗間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2017,39(2):269-276.

ZHOU Chang,TANG Zi-yue,YU Fang-li,et al.Anti Intermittent Sampling and Forward Interference Method Based on Intra Pulse Orthogonality[J].Systems Engineering and Electronics,2017,39(2):269-276.

[15] 謝春健,郭陳江,許家棟.調(diào)頻率正負(fù)交替變化的SAR成像及抗欺騙干擾方法[J].計算機(jī)應(yīng)用,2010,30(5):1383-1385.

XIE Chun-jian,GUO Chen-jiang,XU Jia-dong.SAR Imaging with Frequency Modulation Positive and Negative Alternation and Anti Deception Jamming Method[J].Computer Applications,2010,30(5):1383-1385.

[16] 馮愛玲.基于短時傅里葉變換的胎心率檢測算法與實(shí)現(xiàn)[D].廣州：廣東工業(yè)大學(xué),2014.

FENG Ai-ling.Algorithm and Implementation of Fetal Heart Rate Detection Based on Short Time Fourier Transform[D].Guangzhou:Guangdong University of Technology,2014.