基于FPGA的干扰信号识别研究

赵荣琦，张陆唯

(中国船舶重工集团公司第七二三研究所，江苏 扬州 225101)

0 引 言

随着电子战技术的发展，雷达工作的电磁环境日益复杂，其抗干扰能力面临巨大的考验。目前对雷达的有源干扰主要有压制干扰和欺骗干扰[1]。前者通过大功率的干扰信号来压制雷达真实信号，后者一般通过密集转发雷达信号来起到干扰作用。正确识别干扰类型有助于雷达选择对应的抗干扰措施，对雷达抗干扰能力的提升有着重要意义[2]。为此，本文基于现场可编程门阵列(FPGA)，采用基于多相滤波的数字信道化算法，对采样数据进行处理，为后续的识别算法提供时频功率谱数据。

1 数字信道化原理

信道化方法的基本原理是将输入的全带信号进行频带分割，即将侦收到的信号分解成若干个不同频段，又称为子频段或子信道，再对各子信道分别处理。为了得到更高的频率分辨率，各子信道可再进行第2次分割、第3次分割，直到满足频率分辨率要求为止。

1.1 数字信道化接收机基本结构

数字信道化接收机是在模拟信道化接收机的基础上建立的，首先通过前端的A/D转换器，将模拟信号数字化；然后采用滤波器组和混频器将对应信道的信号接收并变换到基带上，有效地解决了模拟信道化接收机存在的信道不均衡问题[3]。滤波器组是信道化接收机最重要的环节，它覆盖了所要侦收的信号带宽，每个滤波器具有相同的带宽和滤波特性，其中心频率位于相应信道的载波频率上。通常设计的滤波器组的幅频响应如图1所示。

图1 数字滤波器组的幅频特性

宽带数字信道化接收机的直接实现形式如图2所示。其中x(n)为经过采样后的高速数据，滤波器个数(即信道个数)为K，抽取倍数为M，各信道的中心频率ωk(k=0,1,…，K-1)为：ωk=2πk/K。h0[n]为N阶低通滤波器冲激响应，N=KP(P为正整数)，第k个信道的滤波器hk[n]=h0[n]ejωkn。

图2 基于数字滤波器组的数字信道化接收机结构

图2所示的直接实现形式效率非常低，且实现困难。因为直接对采样的数据进行滤波和数字下变频，很难达到AD采样的输出速率，对FPGA的设计要求很高；而且抽取操作是在滤波之后进行的，每个信道都对应一个独立完整的滤波器，会有很多经过下变频和滤波处理的数据被丢弃，浪费大量算力，运算效率低下[4]。

1.2 基于多相滤波结构的数字信道化接收机

多相滤波结构对直接实现结构进行了改进，提高了图2中数字信道化接收机的运行效率[5]，其推导方法如下：

pK]ej2πkm/K·e-j2πMnk/K

(1)

(2)

(3)

(4)

基于多相滤波的高效数字信道化结构(如图3所示)，将抽取操作移到了滤波以前，滤波器ek[n]为原型低通滤波器的多相分量，离散傅里叶反变换(IDFT)可用快速算法实现，系统复杂度和数据速率大大降低，实时处理能力得到提高[6]。

图3所示的高效结构有如下优点：

(1) 各支路使用同一个低通滤波器，每个通道的多相滤波器是该低通有限冲激响应(FIR)滤波器的抽样值。抽样值的大小等于信道数。系统设计复杂性下降。

(2) 在求得多相滤波结果的基础上，用一次IDFT/快速傅里叶逆变化(IFFT)就可将各支路信号搬到基带上，不必各通道分别进行下变频计算，提高了运算效率。

(3) 由于采用了多相结构，抽取提在最前面，后续信号的采样率下降，利用后面的数字信号处理器(DSP)进行参数处理。

图3 基于多相滤波结构的数字信道化接收机

2 实现结果

为验证该算法，使用干扰模拟器发出多种干扰信号，测试不同干扰下的接收数据。下面给出了阻塞干扰、扫频干扰、梳状谱干扰和欺骗干扰的时频谱，并且分析时频谱在干扰识别中发挥的作用。

2.1 阻塞干扰

阻塞干扰一般是通过干扰机转发调制的噪声信号，来达到淹没回波信号的目的。强功率的噪声干扰信号进入雷达接收机，会造成雷达接收到的信噪比(SNR)下降，对目标检测造成干扰。调频的干扰信号可以用下式表达：

(5)

式中：U0、ω0和φ分别为幅度、中心频率和初始相位。

图4是宽带阻塞干扰的结果，纵坐标是信道号，步进频率为20 MHz，横坐标是时间。

图4 宽带阻塞调频噪声干扰的时频图

2.2 扫频干扰

当干扰信号的中心频率随着时间周期性变化时，就产生了扫频干扰。扫频干扰能覆盖较大的带宽，并且可以灵活改变扫频周期和带宽。在频域上，扫频和宽带阻塞信号难以区分，因为都是宽带信号，但是在时频二维空间上，扫频信号的周期性变化显而易见。

2.3 梳状谱干扰

梳状谱信号是由1组窄带干扰信号组合得到的，有多个不同中心频率的谱峰，且各谱峰之间有近似的功率与带宽，如图6所示。因此梳状谱干扰可以集中在几个频点上对雷达信号进行强干扰，对雷达捷变频干扰效果明显。

图6 梳状谱干扰信号的时频谱

2.4 欺骗干扰

欺骗干扰是指干扰机发射假目标信息，以迷惑和扰乱雷达的正常工作，使雷达不能正确检测真实目标和测量目标参数。图7是信道化输出的欺骗干扰的时频图。如果只看频率轴，无法和窄带噪声干扰区别，而从时间轴上可以看到连续重复的脉冲信号。

图7 欺骗干扰的时频图

3 干扰识别

由上节得知，通过分析信道化后得到的时频谱能够有效获取时间、频率、幅度这三维信息。通过分析频率随时间的变化规律，结合不同干扰产生的特性，可以判断不同干扰的类型；通过幅度信息，能够判断干扰的强弱。

例如识别欺骗干扰信号，通过分析频带，可以获取信号的频率为960 MHz，如图8所示。而通过分析幅度随时间的变化，可以发现有规律的脉冲信号。如图9所示，可以分析得到脉冲的峰值大约为1.4个单位，脉冲周期大约为3 μs。

图8 欺骗干扰频率统计图

图9 欺骗干扰的时频图

例如识别窄带干扰信号，通过分析频带，可以获取信号的频率为960 MHz，如图10所示，不能和图8的欺骗干扰区别。

图10 窄带干扰频率统计图

而通过分析幅度随时间的变化，可以发现为连续信号，排除脉冲信号的可能，如图11所示。

对比以上2个例子，可以发现，时频谱能够反映信号更多的细节，有助于判断干扰信号的类别。对于区分其他种类的干扰信号，时频谱也能提供有效的支持，在此不一一列举。总的来说，时频谱数据对识别干扰信号是有效的，设计相应的算法来运用时频谱，就能更好地识别干扰信号。

4 结束语

本文分析了数字信道化原理，基于多相滤波设计了数字信道化接收模块，并且采用干扰机进行测试。结果表明信道化结果正确，能够测量各类干扰信号的时频域特征，有助于识别干扰信号。