间歇采样干扰识别的抗欺骗干扰波形设计*

吴少鹏，袁越，涂刚毅

(中国船舶重工集团公司 第七二四研究所，江苏 南京 211106)

0 引言

信息化战争背景下，电子干扰样式灵活多变，尤其是数字射频存储器(digital radio frequency memory,DRFM)技术的发展[1-4]，使雷达面临严峻挑战。波形捷变等技术具有良好的抗脉间干扰的性能，但对于间歇采样干扰等脉内干扰则不再奏效。

间歇采样干扰是作为一种新的干扰技术，采用采样转发再循机制，对雷达脉冲压缩信号具有良好的干扰效果。近年，对于间歇采样转发干扰原理的研究已经取得了一定的成果[5-10]。但是，从现有公开文献看，针对该干扰的识别和抑制有关的文献较为有限，主要集中于波形设计、时频分析和频谱特征提取等领域的研究[11-14]。

本文从波形的角度出发，设计了一种鉴别率高的发射波形，接收机可利用干扰机采样空隙中遗漏的信息，发现间歇采样干扰与回波瞬时频率的不匹配关系，从而鉴别出假目标。当鉴别出干扰时，根据时频分析结果，设计一组滤波器，对脉压结果进行滤波，从而消除干扰。当干扰不存在时，可通过脉冲压缩发现目标。

1 间歇采样干扰原理

假设雷达发射信号为线性调频信号，时域表达式为

(1)

式中：Ts为雷达发射信号脉宽;K=B/Ts为线性调频信号调频斜率(B为信号带宽);fc为载频。

在一个雷达脉冲重复周期内，间歇采样干扰机采样一小段雷达信号并转发，间隔一段时间后继续采样转发。重复直至雷达信号结束。t0为干扰信号脉宽，Tj为采样周期，Tj-t0为干扰机侦察时间。采样脉冲时域表达式为

(2)

间歇转发干扰信号为式(1)和式(2)的乘积，其时域表达式为

SJ=S(t)p(t).

(3)

2 脉内频率正负交替变化抗间歇采样识别方法

2.1 脉内频率正负交替变化LFM信号

间歇采样干扰主要包含的信息量有干扰采样周期Tj和占空比τ/Ts。其中，干扰采样周期Ts可以通过干扰信号脉压的相邻峰值间距计算得到[14]。占空比和脉压峰值幅度有关，幅度失真较大，使得占空比估计难度变大。因此，下文中，根据干扰采样周期Ts设计发射信号。

利用未被转发干扰机截取的发射信号信息进行对抗是本文主要的抗干扰思想。以采样干扰周期分割发射信号，在每个采样周期内，将发射信号进行分块[15]，分块原则为：tx时间段内线性调频信号采用负调频(调频斜率为负数)，Ts-tx时间段采用正调频(调频斜率为正数)，即发射信号为

(4)

αt为正负交替序列，与其在脉内所在位置有关，表达式为

(5)

式中：tx为设定值。

2.2 信号时频分析

干扰机采样起始位置不同，间歇采样干扰信号的组成成分也会有所差异。 根据采样起始位置，有3种采样结果:一是干扰采样脉宽只包含正调频信号;二是干扰采样脉宽只包含负调频信号;三是同时包含2种线性调频信号,如图1所示。

短时傅里叶变换(short time Fourier transform，STFT)是利用一个随时间滑动的分析窗对非平稳信号进行加窗截断处理，将非平稳信号分解成一系列近似平稳的短时信号，最后利用傅里叶变换理论分析各短时平稳信号的频谱[16]。本文采用脉内频率正负交替变化LFM(linear frequency modulation)信号，频率随时间变化频繁，故选择短时傅里叶变换能对信号频率随时间变化的情况进行分析。

对真实回波进行STFT变换，正负频率分布较均匀，其时频分布情况如图2a)所示。图1a)～1c)对应的干扰信号中，正负频率功率所占比重不同，图1a)负频率比重较大，图1b)正频率比重较大，图1c)2种频率比重接近。图2b)～2d)仿真结果与此结论一致。

2.3 干扰特征分析

目标回波和干扰主要存在2点区别:一是连续性差异;二是正负频率所占比重不同。由于STFT结果为二维数据，计算量大，故需要从时频分布中提取二次特征。

特征提取过程如下:

对回波信号进行短时傅里叶变换得到回波的时频分布

(6)

将时频函数分别在正负频域上进行积分，得到2个关于时间参数的能量函数，将时频函数在正频域积分结果作实部，在负频域积分结果作虚部，组合成新的函数

(7)

同理可得发射信号的该函数表达式为

(8)

式中：STFTs(t,f)为发射信号的短时傅里叶变换。

计算式(7)和(8)的相关函数

(9)

真实目标回波量分布与发射信号有很强的相关性，间歇采样干扰与其相似度低。故可以利用回波信号与发射信号的能量分布相关性来鉴别干扰，即干扰识别等同于二元假设检验问题:

(10)

式中：m0为门限值，主要考虑信噪比、干信比、干扰机采样起始位置等影响因素。

2.4 干扰抑制

对回波信号进行干扰识别后，存在2种情况:一种是存在间歇采样干扰;一种是只有真实目标回波。前者可通过以下方法抑制假目标，具体步骤为：

(1) 对回波信号进行STFT得到其时频分布SR(t,f)，将绝对值相同的正负频率点时频函数相加，此时与正常线性调频信号时频分布相同，表示为

(11)

(2) 对S2(t,f)进行ISTFT变换，得到srx(t)，即线性调频信号。

(3) 对S2(t,f)沿频率轴取绝对值并累加，得到S3(t)，求取其均值M。

(4) 通过干扰信号之间的距离T/BTs，估算出间歇采样干扰机采样间隔Ts，以Ts分割S3(t)，得到每个区间的最大值，以各区域中的时间点到最大值点的时间间隔为参数，设置每个时间点的权重值(距离越远，权值越小)，并与之相乘，求取S3(t)中所有数值大于M的时间点T(m)。

(5) 将srx(t)在T(m)时刻点的值置0得到srx0(t)，其脉压sout-rx0输出即自适应滤波器，干扰抑制结果为

sout=sout-rx·sout-rx0，

(12)

式中：sout-rx为srx(t)的脉压输出。

根据干扰信号的时频分布可知，干扰存在于其能量分布较强的区域，最大保留回波中真实信号的信息是时域滤波器设计的关键。

对于后者，即回波中只存在真实目标，sout-rx即为最终结果，无需时域滤波器。

3 仿真分析

为了验证本文算法的有效性，参数设置如下。雷达参数设置为：发射信号脉宽T=10 μs，带宽B=10 MHz，发射信号脉内重复周期Ts=2 μs(周期内负频率宽度为0.7Ts，正频率宽度为0.3Ts)，采样率fs=20 MHz。干扰机参数设置为：间歇采样周期Ts=2 μs，间歇采样脉宽τ=0.5 μs，干信比为0 dB。

分别对3种雷达接收信号的时频处理结果求其与发射信号时频处理结果的相关函数，信噪比为-5～25 dB，每个信噪比下作300次蒙特卡罗实验，得到m的均值如图3所示。

根据图3，真实目标回波的m值明显高于间歇采样转发干扰的m值，因此选定适当的门限值m0可以识别出回波和间歇采样干扰。此外，图中包含2种不同采样起始时刻的间歇采样干扰，由图可知，虽然采样起始时刻对干扰的m值有一定的影响，但是远低于真实目标回波的m值。

设阈值m0=0.8，得到本文算法的间歇采样干扰识别率如图4所示。

由图4可知，该波形对间歇采样干扰信号具有较高的识别率，0 dB时识别率接近80%，随着信噪比的增加，识别率趋近于100%，此外，采样起始时刻对识别率影响较小，说明本文算法具有稳定性和有效性。

设置干信比为3.6 dB，信噪比为10 dB，其他条件同上，得到本文算法干扰抑制效果如图5所示。

4 结束语

本文针对间歇采样转发干扰，设计了一组识别率高的发射波形，利用真实目标回波和干扰在时频分布上的不同，比较其与发射波形时频分布的相似度，进行干扰鉴别。干扰不存在时，可以进行正常的脉冲压缩;干扰存在时，可通过一种时域滤波器对匹配滤波结果中的干扰成分进行滤除。仿真结果表明：该波形和算法在不同信噪比下均保持较高的识别率，干扰抑制效果较理想。仿真结果说明了本文方法的有效性和稳定性。

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