一种组合型的探干一体化信号设计分析

黄治军，袁万江，钟家发

（ 92697部队，海南陵水 572400）

0 引言

随着现代化信息技术的不断发展，雷达信号的样式也越来越丰富，除了单一调制的线性调频信号、相位编码信号外，还出现了一些例如线性调频和二相编码信号复合调制、多相编码方式的复杂信号样式[1-4]。这些信号识别难度大，普遍具有低截获性能好的优点。然而，由于雷达系统资源的局限性，对于信号波形的设计，愈发要求信号在相同的系统条件下具有更多功能。

探干一体化信号的出现增加了雷达信号的实用性，即在有限的雷达资源条件下，使信号同时具有探测和干扰对方的功能。

张勇等[5-7]已经提出了1种基于混沌原理调制载波的幅度、频率或者相位得到的射频信号，通过仿真实验验证了该种信号具有良好的探测与干扰效果；谭龙等[8]通过利用梳妆谱信号的正交特性，提出1种正交梳妆谱型探干一体化信号波形[9-13]。上述文章针对不同种类的一体化信号进行分析，论证了其具有较好的模糊函数特性，但实现难度较大，且对于雷达目标回波的检测处理方法并不完善，对现有基本调制方式的利用不够充足。

本文针对上述问题，提出1 种线性调频和伪随机编码序列混合调制的探干一体化信号。通过对模糊函数、功率谱和自相关系数等方面的分析，完成对该信号的多角度分析，证明其具有良好的探测干扰性能、检测性能和实用性。

1 调制原理

线性调频信号具有大的时宽和带宽，在频域、时域上能量“摊开”，具有较好的低截获性能。噪声调频调制是1 种常见的干扰信号调制样式，该调制方式在一定程度上能够拓展信号的带宽。本文分析的一体化信号中，噪声调频分量将基于伪随机码进行调制。一体化信号表达式：

式（1）中：A表示信号幅度；f0是一体化信号的载频；un(z)是噪声调频函数，服从正态分布；kfm为噪声分量的调频系数；μ为线性调频分量的调频斜率。

式（3）中：np服从正态分布的噪声序列码；w(t)是单个噪声序列脉冲信号的包络，在子脉冲范围内数值为1；τ为噪声调频分量的子码宽度；Q是噪声调频分量的码元个数。

一体化信号的时域波形，如图1 所示。由于存在伪随机码，信号的时域波形较为杂乱，在自然环境中，非合作方较难从时域上截获到信号。一体化信号在时域上具有较好的低截获性能。

图1 一体化信号时域波形Fig.1 Waveform of the integrated detecting-jamming signal

图2 给出了载频为3 GHz ，线性调频斜率μ为5×103GHz，噪声调频系数kfm为1 GHz 的图像，可以看出，相较于单一调制的LFM 信号，其时频谱线较为模糊，因为其中的噪声分量使得信号时频图具有一定的不确定性。非合作方一旦接收到，很难对其脉内调制参数进行分析计算，这进一步增加了信号的低截获性能。

图2 同参数设置下时频图Fig.2 Comparison of the time-frequency diagram based on the same parameters setting

2 一体化信号探测性能

模糊函数表达式为：

式（4）中：b(t)=(fd+μτ)t+kfm( ∫0tun(z)dz-∫0t-τun(z)dz)，积分上、下限a、b根据t和τ不同取值关系确定。

b(t)表达式中存在un(t)，即存在伪随机编码序列分量，随着其系数kfm的增大，其不确定性分量在b(t)中的比重也随之增大，即不确定性增大。调频系数kfm表征伪随机码在组合式信号中的占比大小。相较于单一调制的LFM 信号的“斜刀刃”形模糊函数图[14-17]，一体化信号在原有的LFM 分量的基础上增加了更多随机性，一定程度上减少了多普勒—距离耦合效应的影响。

图3为3 900个编码序列的噪声编码，其自相关函数的主、副瓣比较高[10]，对己方具有良好的自相关性，能够提升一体化信号的自相关特性。在模糊函数图上就体现出单一的线性调频信号在距离维上具有更尖锐的主峰，有利于匹配滤波处理。

图3 噪声编码序列自相关函数Fig.3 Auto-correlation of noise coding sequence

3 探干信号干扰性能分析

干扰性能分析主要从频谱、功率谱入手。

信号的傅里叶变换：

与b(t)类似，其也含有un(t)伪随机噪声分量，这便增大了信号趋于高斯白噪声特性的趋势。信号的频谱将相对于单一调制的线性调频信号的“长方形”，趋向于在整个频谱上的形状展开，这样便使其淹没在随机噪声中，使信号的低截获性能更好。

4 性能仿真对比分析

4.1 探测性能仿真对比

通过MATLAB 仿真分析一体化信号与线性调频信号的模糊函数特性，参数设置如下：伪随机序列码元个数500 个，码元宽度为10 μs，线性调频分量的调频斜率μ为103GHz/s ，噪声分量调频斜率kfm为10 MHz/s，脉宽为10 μs，仿真对比如下。

图4 模糊函数对比Fig.4 Comparison of the ambiguity function

可以看出，一体化信号的模糊函数图主峰更加尖锐，起伏程度更剧烈。单一调制的LFM信号的模糊函数是“斜刀刃”形，而一体化信号在“斜刀刃”形基础上出现了明显的凸起，说明信号的距离、速度分辨率有所提高，匹配滤波效果更优于单一调制的LFM方式。

雷达系统中，匹配滤波器是信号处理过程中关键一环，良好的脉冲压缩比是信号具有良好检测性能的体现，下面给出2种信号的匹配滤波图，如图5所示。

图5给出了相同参数下信号匹配滤波图。不难看出，一体化信号的脉冲压缩比更高，对于附近低小目标的遮挡程度更小。而相较于单一调制的线性调频信号，一体化信号中具有伪随机编码分量，且码元个数较多，具有良好的自相关特性，这便增加了一体化信号的脉冲压缩性能，使信号使用起来更容易检测出目标回波信号。

图5 信号匹配滤波的比较Fig.5 Comparison of the matched-filtering

4.2 干扰性能仿真对比

对于信号的干扰性能分析，给出探干一体化信号的功率谱图，如图6所示。

图6 一体化信号的功率谱图Fig.6 Power spectrum of the integrated signal

图6 参数设置：噪声分量调频斜率kfm为1.5 MHz外，线性调频分量载频为3 000 MHz ，带宽为1 000 MHz。可以看出，信号自身淹没在噪声分量之中，很难被检测出来。

对于其中决定噪声分量占比的噪声调频斜率kfm，进行如下对比仿真：分别设置噪声分量的调频斜率kfm为0.1 MHz、1 MHz、2 MHz、5 MHz。信号的归一化功率谱，如图7所示。

图7 不同噪声调频参数的功率谱对比Fig.7 Comparison of the power spectrum based on different frequency modulation parameters

可以看出，随着噪声分量的调频斜率kfm逐渐增大，线性调频分量在整体信号中的比重也越来越大，即信号的能量展开程度越来越大。这将大大提高了一体化信号的低截获概率。

然而，对于己方来说，由于伪随机码良好的自相关性，对于信号利用方而言，一体化信号的检测性能较好。

5 结论

本文提出了1种基于线性调频信号的探干一体化信号波形，集中了线性调频信号的大时宽、大带宽特征和噪声调频信号的伪随机特性，能够在具有良好反侦察能力的同时具备良好的探测性能。该信号所包含的2 种分量——线性调频分量和噪声调频分量，都是工程技术较为完善，广泛用于各种现实场景的信号调制方式，两者的组合信号在工程上具有较好的应用效果。仿真实验分析验证了其具有良好的模糊函数特性，较宽的功率谱和良好的匹配滤波特性，并具有较高的脉冲压缩比，便于目标回波检测，是1种性能优良，便于实现的多功能一体化信号，为雷达信号波形的创新设计提供了较好的思路。