一种基于时域对消的噪声调幅干扰抑制方法技术

该发明专利技术公开了一种基于时域对消的噪声调幅干扰抑制方法，属于雷达抗干扰技术领域，特别涉及参数估计和快速傅里叶变换以及搜索遍历技术。首先对接收信号作对数变换，取实部提取干扰的幅度信息，噪声调幅干扰信号除以幅度成为一个频率为干扰载频，相位为干扰初相的单频信号，对此信号做傅里叶变换可以得到干扰载频和初相，为了增加估计的精度，通过对傅里叶变换补零来实现。仿真表明了这一处理的有效性，并且该算法不需要增加实际采样率，对干扰载频与信号载频的关系也没有特别要求，具有普遍适用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达抗干扰
，特别涉及参数估计和快速傅里叶变换以及搜索遍历技术。
技术介绍
在电子战中，压制式干扰由于其产生简单，带宽可变，压制效果明显并且可同时干扰频率分集雷达、频率捷变雷达和各种不同工作频率的雷达，而不需要提前预知雷达发射波形，因此在雷达对抗中获得了广泛应用。其中，噪声调幅干扰是压制式干扰的一种重要实现方式，它广泛应用于对雷达进行瞄准式或复合式干扰。当干扰功率超过雷达信号数十分贝时，目标回波信号完全被干扰信号遮盖，使得目标无法被检测到，这样也不可能完成对目标的跟踪步骤。因此，对干扰的抑制就成为了雷达后续处理的先决条件。目前来看，在公开发表的文献中较少涉及噪声调幅干扰抑制算法研究，而且多为国内学者的研究成果。文献[杜东平，唐斌.基于频域对消的噪声调幅干扰抑制[J].电子与信息学报，2007,29(3):557-559]中，在强干扰假设条件下，通过对雷达接收信号取对数，将干扰信号的幅度和相位分离开来，幅度信息保存在实部，相位信息保存在虚部中。而且虚部是一个周期三角波信号，它的频率和干扰信号的载频相同，初相和干扰初相相同。利用周期三角波信号与干扰信号的关系，可以得到干扰信号的载频和初相，再用他们构成单频信号来解调回波信号，解调后的干扰信号部分成为一个实数，而信号部分仍为一个复信号。对于实信号，经过傅里叶变换后，它们的正负频域共轭对称，而复信号仅存在某一单边带，这样，正负频域相减后就只剩下信号部分，实现了干扰在频域的对消。但是，上述方法存在缺陷，第一，要满足信号载频和干扰载频不能相等，而且两者的差还要使信号部分完全位于频域正半轴或负半轴，举例来说，假设信号载频大于干扰载频，线性调频信号带宽为B，则在解调之后，应满足信号载频与干扰载频的差大于信号带宽的一半，如附图1所示，也就是说是信号被完全搬移至频域负半轴。第二，因为文献中求解周期三角波频率时是对其做傅里叶变换，利用其频谱的特征来实现对频率的估计，但是要想得到较为完美的三角波频谱的前提是对其进行充分采样，而由周期三角波的频率与载频的关系可知，载频越大，也就要求采样频率越大，而对于雷达信号处理，采样率和载频是不相关的，当载频较大而采样率较小时，基于频域对消的噪声调幅抑制方法将失去效果。文献[M.Sun and B.Tang,Noise amplitude modulation jamming signal suppression based on weighted-matching pursuit,Journal of Systems Engineering and Electronics,vol.20,pp.962-967,2009]提出了一种基于加权匹配跟踪算法，将干扰和目标信号看成一个盲源分离问题。首先利用干扰和信号的差异性分别建立各自的字库函数，设置不同的权值来求得对干扰或信号的最佳近似，然后利用加权匹配跟踪算法来实现干扰的剔除。但是此算法计算复杂性高，并且在干扰较强时失去效果。
技术实现思路
本专利技术针对
技术介绍
中的不足，提出了一种通过对噪声调幅干扰幅度和相位信息进行估计，并在时域对消的干扰抑制方法。首先对接收信号作对数变换，取实部提取干扰的幅度信息，噪声调幅干扰信号除以幅度成为一个频率为干扰载频，相位为干扰初相的单频信号，对此信号做傅里叶变换可以得到干扰载频和初相，为了增加估计的精度，通过对傅里叶变换补零来实现。仿真表明了这一处理的有效性，并且该算法不需要增加实际采样率，对干扰载频与信号载频的关系也没有特别要求，具有普遍适用性。本专利技术提供了一种基于时域对消的噪声调幅干扰抑制方法，它包括以下步骤：步骤1：接收雷达信号x(t),判别雷达信号被噪声调幅干扰,且淹没于无规律的噪声中；步骤2：对接收雷达信号x(t)取自然对数，为方便讨论，信号和噪声近似看为0，将该雷达信号视为噪声调幅干扰信号，则：ln(x(t))≈U0+Un(t)+j(ωjt+φ)U0为载波电压，调制噪声Un(t)是为零均值、方差为的高斯带限白噪声；ωj为干扰信号中频，φ为干扰信号[0,2π]均匀分布的初始相位，且与Un(t)相互独立。此时噪声调幅干扰信号的幅度信息位于实部中，相位信息位于虚部中；步骤3：取步骤2中所得信号的实部real[ln(x(t))]，real(·)表示取实部，以此作为自然指数的幂，得到噪声调幅干扰信号的幅度估计： A ^ J = exp { r e a l [ l n ( x ( t ) ) ]本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于时域对消的噪声调幅干扰抑制方法，它包括以下步骤：步骤1：接收雷达信号x(t),判别雷达信号被噪声调幅干扰,且淹没于无规律的噪声中；步骤2：对接收雷达信号x(t)取自然对数，为方便讨论，信号和噪声近似看为0，将该雷达信号视为噪声调幅干扰信号，则：ln(x(t))≈U0+Un(t)+j(ωjt+φ)U0为载波电压，调制噪声Un(t)是为零均值、方差为的高斯带限白噪声；ωj为干扰信号中频，φ为干扰信号[0,2π]均匀分布的初始相位，且与Un(t)相互独立。此时噪声调幅干扰信号的幅度信息位于实部中，相位信息位于虚部中；步骤3：取步骤2中所得信号的实部real[ln(x(t))]，real(·)表示取实部，以此作为自然指数的幂，得到噪声调幅干扰信号的幅度估计：A^J=exp{real[ln(x(t))]}]]>其中，表示对噪声调幅干扰信号的幅度；步骤4：计算噪声调幅干扰信号的载频和初相：步骤4‑1：对雷达接收信号除以步骤3所得幅度此时所得近似为一个单频信号，即：x(t)A^J≈exp(j(ωjt+φ))]]>其中ωj则为干扰载频，φ则为干扰初相；步骤4‑2：对上式做傅里叶变换，其频域最大幅度值所对应的频点为而此频点对应的相位值为即：ω^j=maxω|FFTNf(x(t)A^J)|]]>φ^=angle[FFTω^j(x(t)A^J)]]]>其中，和分别表示干扰载频和初相的估计值，Nf表示FFT变换的点数，为保证足够的估计精度，Nf通常远大于信号的实际采样点数，在仿真场景中，通常Nf不应小于400万点，在400万～600万点间均有足够好的对消效果。其中，max(·)表示取最大值，angle(·)表示取角度值；步骤5：利用步骤3和步骤4得到的估计值重构噪声调幅干扰信号，即：J^(t)=A^Jexp(j(ω^jt+φ^))]]>其中，表示重构的噪声调幅干扰信号；然后将回波信号减去重构后的干扰信号，就完成了噪声调幅干扰抑制，即：s^(t)≈x(t)-J^(t)]]>其中，表示干扰抑制后的目标回波信号。...

【技术特征摘要】
1.一种基于时域对消的噪声调幅干扰抑制方法，它包括以下步骤：步骤1：接收雷达信号x(t),判别雷达信号被噪声调幅干扰,且淹没于无规律的噪声中；步骤2：对接收雷达信号x(t)取自然对数，为方便讨论，信号和噪声近似看为0，将该雷达信号视为噪声调幅干扰信号，则：ln(x(t))≈U0+Un(t)+j(ωjt+φ)U0为载波电压，调制噪声Un(t)是为零均值、方差为的高斯带限白噪声；ωj为干扰信号中频，φ为干扰信号[0,2π]均匀分布的初始相位，且与Un(t)相互独立。此时噪声调幅干扰信号的幅度信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔国龙，张帅，胡露，盛彪，汪兵，张天贤，孔令讲，易伟，杨晓波，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51