阅读说明：本技术 一种间歇采样转发干扰的参数辨识方法 (Parameter identification method for intermittent sampling forwarding interference ) 是由 于雷 位寅生 孟芸芸 陈雨时 沙明辉 李迎春 于 2019-11-08 设计创作，主要内容包括：一种间歇采样转发干扰的参数辨识方法,解决了现有间歇采样转发干扰的参数辨识方法复杂的问题,属于雷达有源干扰对抗技术领域。所述方法包括：S1、利用截断矩形窗对雷达回波进行分段,对每段信号进行最优阶次分数阶傅里叶变换,再进行拼接；S2、改变截断矩形窗的长度,利用S1获得多个拼接的信号,搜索出所述多个拼接信号中复杂度最低的信号x<Sub>opt</Sub>(u),并根据信号x<Sub>opt</Sub>(u)的分布特性,辨识出干扰参数的估计结果。根据处理结果峰值脉冲的分布特性及辨识出的参数,可以实现干扰的具体转发策略的精细化辨识；采用线性调频信号的分数阶傅里叶变换滤波技术,可以滤除干扰信号保留目标信号,同时去除噪声,从而实现间歇采样转发干扰的对抗。(A parameter identification method for intermittent sampling forwarding interference solves the problem that the existing parameter identification method for intermittent sampling forwarding interference is complex, and belongs to the technical field of radar active interference countermeasure. The method comprises the following steps: s1, segmenting radar echoes by using a truncated rectangular window, performing optimal order fractional Fourier transform on each segment of signals, and splicing; s2, changing the length of the truncated rectangular window, obtaining a plurality of spliced signals by utilizing S1, and searching out the signal x with the lowest complexity in the spliced signals opt (u) and according to the signal x opt (u) identifying the estimation result of the interference parameter. According to the distribution characteristics of the processing result peak value pulse and the identified parameters, the detailed identification of the interference specific forwarding strategy can be realized; by adopting the fractional Fourier transform filtering technology of the linear frequency modulation signals, the interference signals can be filtered, the target signals are reserved, and simultaneously, the noise is removed, so that the countermeasure of the intermittent sampling forwarding interference is realized.)

一种间歇采样转发干扰的参数辨识方法

技术领域

本发明涉及一种间歇采样转发干扰的辨识方法及对抗方法，属于雷达有源干扰对抗技术领域。

背景技术

随着基于数字射频存储技术的干扰机在实战中大规模应用，干扰信号的复杂性进一步提升。基于数字射频存储器拦截和存储雷达发射信号的能力，间歇采样转发干扰得以迅速发展，其主要通过对单个雷达脉冲信号间歇性的采样和转发来实现对雷达的干扰。干扰机截获到大时宽雷达信号，高保真采样其中的一小段信号后马上进行处理转发，然后再采样、处理转发下一段，采样转发分时交替工作直到大时宽信号结束，形成间歇采样转发干扰。

间歇采样转发干扰与雷达信号高度相关，可以产生处理增益并在距离上形成多个假目标群，并且有的虚假目标分布在真实目标之前(虚假目标比真实目标离雷达更近)，可以对雷达形成多虚假目标压制干扰。此外，该干扰的收发策略灵活多变，通过改变相关的参数设置可以对应不同的干扰模式，产生与雷达回波信号在多个参数域高度逼真的干扰信号，增大干扰识别和对抗的难度。不同干扰信号的参数对应不同的干扰策略，典型的干扰模式为间歇采样直接转发干扰、间歇采样重复转发干扰和间歇采样循环转发干扰，对干扰样式的参数估计可以实现干扰类型和策略的精细化辨识，也可以用于后续的干扰抑制，其中关键是三个参数的估计，包括切片数目、转发次数和切片宽度。现有干扰抑制采用重构对消的方法对干扰进行抑制，但是这种方法对辨识出的参数估计精度和干噪比要求较高，而现有对这三个参数的辨识方法复杂，且精度很难达到要求。

发明内容

针对现有间歇采样转发干扰的参数辨识方法复杂的问题，本发明提供一种简单及精度高的间歇采样转发干扰的参数辨识方法。

本发明的一种间歇采样转发干扰的参数辨识方法，所述方法包括：

S1、利用截断矩形窗对雷达回波进行分段，对每段信号进行最优阶次分数阶傅里叶变换，再进行拼接；

S2、改变截断矩形窗的长度，利用S1获得多个拼接的信号，搜索出所述多个拼接信号中复杂度最低的信号x_opt(u)，并根据信号x_opt(u)的分布特性，辨识出干扰参数的估计结果。

作为优选，所述干扰参数的估计结果包括切片宽度T_I、采样次数N和转发次数M；

当x_opt(u)的波峰均匀分布，每个相邻峰之间距离相等，相邻峰值间距为采样周期T_u，切片宽度T_I为T_u的一半，转发次数M＝T_u/T_I-1，单个脉冲内的切片采样次数

T_w表示脉冲宽度；

当x_opt(u)的每个相邻峰之间距离不等，波峰呈现周期分布，最小重复周期为采样周期T_u，切片宽度T_I等于矩形窗的长度，转发次数M＝T_u/T_I-1，单个脉冲内的切片采样次数T_w表示脉冲宽度；

当x_opt(u)的每个相邻峰之间距离不等，且波峰的分布没有周期特性，相邻峰之间距离最大值为采样周期T_u，单个脉冲内的切片采样次数

作为优选，所述方法还包括：

根据信号x_opt(u)的分布特性及干扰参数的估计结果，确定间歇采样转发干扰的策略，具体为：

当x_opt(u)的波峰均匀分布，每个相邻峰之间距离相等，采用间歇采样直接转发干扰策略；

当x_opt(u)的每个相邻峰之间距离不等，波峰呈现周期分布，最大相邻峰间距是最小相邻峰间距的两倍，采用间歇采样重复转发干扰策略；

当x_opt(u)的每个相邻峰之间距离不等，且波峰的分布没有周期特性，采用间歇采样循环转发干扰。

作为优选，所述方法还包括：

根据干扰参数估计结果，确定干扰的位置，构造窄带滤波器进行干扰滤波，实现干扰抑制，具体为：

S31、计算发射线性调频信号进行分数阶傅里叶变换的最优阶次a：

其中f_s为采样频率，N_s为采样点数，K_r表示调频斜率；

S32、利用计算得到的最优阶次a对雷达回波进行分数阶傅里叶变换：

其中，K_α(t,u)是核函数，α＝aπ/2，S_r(t)表示雷达回波信号；

S33、对获得的S_α(u)进行最大值搜索，确定最大值所在的位置，该位置为干扰信号在分数域的位置，该位置相对于目标信号所在的位置滞后(K_rT_wN_s/2f_s)sin(2π-α)-cos(2π-α)T_I，进而确定目标信号在分数域的位置；

S34、对目标信号在分数域的位置构造窄带滤波器，将S_α(u)输入到所述窄带滤波器进行滤波，实现干扰的滤除和目标信号位置的保留；

S35、对滤波后的信号进行分数阶傅里叶反变换，得到干扰抑制后的时域信号。

本发明的有益效果，本发明中针对雷达发射信号形式为线性调频信号的情况，将分数阶傅里叶变换算法和分段的思想运用在间歇采样转发的处理中，得到切片数目、转发次数和切片宽度间歇采样转发干扰关键参数的估计结果，此外，该方法在噪声比较大的情况下仍然能够取得比较好的处理结果，保证辨识出的参数的精度；根据处理结果峰值脉冲的分布特性及辨识出的参数，可以实现干扰的具体转发策略的精细化辨识；采用线性调频信号的分数阶傅里叶变换滤波技术，可以滤除干扰信号保留目标信号，同时去除噪声，从而实现间歇采样转发干扰的对抗。

附图说明

图1为本发明参数辨识的流程示意图；

图2为间歇采样直接转发干扰的部分分数阶傅里叶变换处理结果；

图3为间歇采样重复转发干扰的部分分数阶傅里叶变换处理结果；

图4为间歇采样循环转发干扰的部分分数阶傅里叶变换处理结果；

图5为干扰信号与目标信号的分数阶傅里叶变换结果；

图6为干扰抑制处理后的结果。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。

本实施方式基于分数阶傅里叶变换，对雷达回波信号进行截断最优阶次分数阶变换后拼接，然后根据处理结果进行参数估计；依据参数估计的处理结果，结合不同策略的分布特性，进行干扰策略的精细化辨识；依据干扰和目标在分数阶域分布位置特性差异，确定干扰位置，构造窄带滤波器进行干扰滤波，实现干扰抑制。

实施例1：本实施例为一种间歇采样转发干扰的参数辨识方法，雷达发射信号为线性调频脉冲信号，

其中T_w为脉冲宽度，K_r为调频斜率。间歇采样转发干扰的形式可以为直接转发、重复转发和循环转发，以间歇采样重复转发干扰为例，单个脉冲宽度内采样N次，每个采样切片转发M次，干扰信号的形式为

其中T_I是切片宽度，T_u＝(M+1)T_I是相邻两次采样之间的时间间隔，τ是切片时延，包括转发时延和传播时延。雷达回波包括目标信号、干扰信号和噪声。

如图1所示，本实施例的方法包括：

步骤一一、获得雷达的回波信号，为S_r(t)＝S(t)+S_J(t)+n(t)，其中n(t)为噪声信号，确定矩形窗长度的设定范围；

步骤一二、利用矩形窗对雷达回波信号进行截断处理，每段子信号之间无重叠，可拼接成原始的回波信号；

步骤一三、对每段子信号进行分数阶傅里叶变换，并进行最优阶次搜索，得到每段子信号的最优阶次分数阶傅里叶变换的结果，最后把每段信号的结果进行拼接，拼接完成的信号长度与原始回波的信号长度相等，记为x(u)；

步骤一四、在矩形窗长度的设定范围内改变矩形窗的长度，重复步骤一二和步骤一三，获得多个拼接的信号；

步骤一五、计算每个矩形窗长度对应的x(u)的信号复杂度，搜索复杂度最低的x_opt(u)。线性调频信号最优阶次分数阶傅里叶变换在分数阶域具有峰值聚集效应，并根据信号x_opt(u)的分布特性，辨识出干扰参数的估计结果，x_opt(u)的最终结果对应所述干扰参数的估计结果包括切片宽度T_I、采样次数N和转发次数M：

当x_opt(u)的波峰均匀分布，每个相邻峰之间距离相等，相邻峰值间距为采样周期T_u，切片宽度T_I为T_u的一半，转发次数M＝T_u/T_I-1，单个脉冲内的切片采样次数

T_w表示脉冲宽度；

当x_opt(u)的每个相邻峰之间距离不等，波峰呈现周期分布，最小重复周期为采样周期T_u，切片宽度T_I等于矩形窗的长度，转发次数M＝T_u/T_I-1，单个脉冲内的切片采样次数

T_w表示脉冲宽度；

当x_opt(u)的每个相邻峰之间距离不等，且波峰的分布没有周期特性，相邻峰之间距离最大值为采样周期T_u，单个脉冲内的切片采样次数

x_opt(u)对应的截断矩形窗的长度，即为采样的切片宽度T_I；

实施例2：本实施例为一种间歇采样转发干扰的辨识方法，根据信号x_opt(u)的分布特性及干扰参数的估计结果，确定间歇采样转发干扰的策略，本实施例的方法包括：

采用实施例1的方法对雷达发射信号的间歇采样转发干扰的参数进行辨识，获得参数辨识结果；

当x_opt(u)的波峰均匀分布，每个相邻峰之间距离相等，采用间歇采样直接转发干扰策略，采用辨识出的参数进行采样和转发；

当x_opt(u)的每个相邻峰之间距离不等，波峰呈现周期分布，最大相邻峰间距是最小相邻峰间距的两倍，采用间歇采样重复转发干扰策略，采用辨识出的参数进行采样和转发；

当x_opt(u)的每个相邻峰之间距离不等，且波峰的分布没有周期特性，采用间歇采样循环转发干扰(无需转发次数)，采用辨识出的参数进行采样；

实施例3：本实施例为一种间歇采样转发干扰的对抗方法，根据干扰参数估计结果，确定干扰的位置，构造窄带滤波器进行干扰滤波，实现干扰抑制，本实施例的方法包括：

S31、计算发射线性调频信号进行分数阶傅里叶变换的最优阶次a：

其中f_s为采样频率，N_s为采样点数，K_r表示调频斜率；N_s＝T_w×f_s；

S32、利用计算得到的最优阶次a对雷达回波进行分数阶傅里叶变换：

其中，K_α(t,u)是核函数，α＝aπ/2，S_r(t)表示雷达回波信号；

干扰信号的产生是对雷达信号进行存储、截断和延迟转发，根据分数阶傅里叶变换的时延特性，干扰信号与目标信号在分数阶傅里叶变换域的分布位置不同；

S33、对获得的S_α(u)进行最大值搜索，确定最大值所在的位置，该位置为干扰信号在分数域的位置，该位置相对于目标信号所在的位置滞后(K_rT_wN_s/2f_s)sin(2π-α)-cos(2π-α)T_I，进而确定目标信号在分数域的位置；

S34、对目标信号在分数域的位置构造窄带滤波器，进行峰值遮挡，将S_α(u)输入到所述窄带滤波器进行滤波，实现干扰的滤除和目标信号位置的保留；同时由于噪声在分数阶傅里叶变换域没有能量聚集效应，可同时去除雷达回波中噪声成分；

S35、对滤波后的信号进行分数阶傅里叶反变换，得到干扰抑制后的时域信号。

采用以下仿真实验验证本发明的有益效果：

为了说明该发明对间歇采样转发干扰辨识和抑制的有效性，进行了Matlab仿真实验。仿真实验中的关键参数如下：发射的信号形式为线性调频脉冲信号，脉冲宽度T_w＝36μs，带宽B＝10MHz，采样率f_s＝20MHz，干噪比JNR＝20dB，信噪比SNR＝-10dB，切片宽度T_I＝2μs，采样周期T_u＝4μs。在该参数设置情况下，仿真间歇采样直接转发、重复转发、循环转发三种情况。

图2-图4是基于分数阶傅里叶变换的不同干扰策略下间歇采样转发干扰的处理结果，分别对应间歇采样直接转发、重复转发、循环转发三种情况，搜索过程中得到的截断矩形窗的长度为40，结合信号的采样频率，可以确定采样的切片宽度为2μs。针对间歇采样直接转发干扰，相邻峰之间距离相等，均匀分布，峰值的个数与单个脉冲宽度内的切片次数相等，为9次；针对间歇采样重复转发干扰，相邻峰之间距离不等，但是呈现周期分布，最大峰值间距是最小峰值间距的两倍，最小重复周期内包含的峰值个数为转发次数，具体数值为2次；针对间歇采样循环转发干扰，每个相邻峰之间距离不等，而且分布没有周期特性；依据这些特性，可以确定干扰的具体转发策略。以间歇采样直接转发干扰为例，仿真实验给出干扰抑制的结果。图5为目标信号和干扰信号的分数阶傅里叶变换域特性，目标的位置位于200采样点处；图6为干扰抑制后的结果，可以看出，目标位置的信号得以保留，干扰和噪声信号被滤除，对其进行分数阶傅里叶反变换，就可以获得滤除干扰的时域目标回波信号。由以上仿真实验的结果和分析可以看出，本发明可以有效的对间歇采样干扰信号进行参数估计、策略辨识和对抗。

虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。