通信信号对雷达信号干扰的分析
信噪比改善对雷达系统性能的影响
信噪比改善对雷达系统性能的影响一、信噪比概述信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）是衡量信号在噪声中清晰度的一个重要参数，广泛应用于通信和雷达系统。
在雷达系统中，信噪比的高低直接影响到目标检测的准确性和系统的整体性能。
本文将探讨信噪比对雷达系统性能的影响，分析其在雷达技术中的重要性。
1.1 信噪比的定义与计算信噪比通常用分贝（dB）来表示，定义为信号功率与噪声功率的比值的10倍对数。
其计算公式为：\[ \text{SNR (dB)} = 10 \cdot \log_{10} \left(\frac{P_{\text{signal}}}{P_{\text{noise}}}\ri ght) \]其中，\( P_{\text{signal}} \) 是信号功率，\( P_{\text{noise}} \) 是噪声功率。
1.2 信噪比对雷达系统的影响信噪比是雷达系统设计中的关键因素之一。
高信噪比意味着信号在噪声中更加突出，从而提高了目标检测的可靠性。
相反，低信噪比则可能导致误检或漏检，影响雷达的性能。
二、雷达系统性能分析2.1 雷达系统的基本组成雷达系统主要由发射机、天线、接收机、信号处理器和显示设备等部分组成。
发射机产生雷达信号，天线将信号发射到目标区域，接收机接收反射回来的信号，信号处理器对信号进行处理，最后由显示设备将结果呈现给操作者。
2.2 信噪比对目标检测的影响在雷达系统中，目标检测是核心功能之一。
信噪比的高低直接影响到目标检测的准确性。
高信噪比可以提高目标检测的信噪比门限，从而减少误检和漏检的概率。
此外，高信噪比还可以提高目标的分辨率，使得雷达能够区分更小的目标或更近的目标。
2.3 信噪比对多目标跟踪的影响在多目标环境中，雷达系统需要同时跟踪多个目标。
信噪比的高低会影响到多目标跟踪的准确性和稳定性。
高信噪比可以提高雷达系统对目标的区分能力，减少目标之间的干扰，提高跟踪的准确性。
航空通讯导航干扰问题及排解
航空通讯导航干扰问题及排解随着社会和经济的不断发展，航空业在现代社会中扮演着至关重要的角色。
航空通讯导航系统不仅是民航飞行的重要组成部分，也是保障飞行安全的重要保障。
随着无线电和电子设备的普及和使用，飞行中出现了越来越多的干扰问题，这给航空通讯导航系统的使用带来了一定的影响。
本文将就航空通讯导航干扰问题进行分析，并提出相应的排解措施。
1. 干扰源广泛造成航空通讯导航系统干扰的源头十分广泛，包括但不限于无线电信号、雷达信号、移动通信信号、电子设备和高压电力线等。
特别在机场和其周边地区，频率无线电和微波压力十分巨大。
这些干扰源可能会对飞行中的通讯和导航信号产生影响，增加飞行员判断失误的可能性。
2. 干扰信号频率变化由于干扰源本身的特性和工作环境的不确定性，干扰信号的频率、强度和模式都具有一定的变化性。
这使得干扰的检测和排解变得更加困难。
3. 干扰造成的风险航空通讯导航系统的干扰存在一定的风险，可能导致通讯中断、导航偏差、误报警知和航班异常等问题，严重时甚至危及飞行安全。
如何及时有效地排解干扰问题，对于飞行安全至关重要。
二、排解航空通讯导航干扰的措施1. 强化干扰检测技术目前，干扰检测与识别技术已经相对成熟，但是针对航空通讯导航系统的干扰排查仍有待提高。
可以采用雷达干扰监测、频谱分析仪、干扰参数识别等技术手段，不断提升对干扰源的检测精度和灵敏度，以便能及时发现干扰源并采取相应的措施。
2. 加强干扰性能评估针对航空通讯导航系统，应该定期进行干扰性能评估，分析航空器航行路径上可能存在的干扰源，识别可能的风险区域，制定针对性的飞行计划，以增加通讯导航系统的稳定性和可靠性。
3. 完善干扰预警和应急处置机制建立健全的航空通讯导航系统干扰预警和应急处置机制，提高航空通讯导航系统面对干扰的应对能力。
配备专业的干扰处理团队，对干扰事件进行及时处置，减少对飞行安全的影响。
4. 加强国际合作与规范航空通讯导航干扰问题具有一定的全球性，需要各国在技术标准和管理规范方面加强合作，共同制定规范和标准，提高航空通讯导航系统对干扰的抵御能力，并进行干扰事件的信息共享，以提高干扰排查和处理的效率。
《雷达干扰技术概述》课件
04
雷达干扰技术的发展趋 势
抗干扰能力的提升
抗干扰能力
随着雷达干扰技术的不断发展，抗干扰能力成为了一个重要的趋势。通过采用 先进的信号处理技术和算法，雷达干扰设备能够更好地抵抗各种干扰信号的影 响，确保正常工作。
信号加密技术
为了提高抗干扰能力，雷达干扰设备还采用了信号加密技术。通过加密雷达信 号，可以防止敌方截获和破解，从而更好地保护雷达系统的安全。
案例三：某型雷达干扰技术的反制措施
总结词
反干扰技术
详细描述
针对某型雷达干扰技术，采用特定的反干扰技术和手段，如采用高速跳频、扩频等抗干扰技术，降低 干扰对雷达工作的影响，确保雷达能够正常地探测和跟踪目标。
雷达干扰信号的产生
雷达干扰信号是由干扰源产生的，通常采用特定的频率、波 形和调制方式，以模拟或复制目标雷达信号，从而对目标雷 达进行干扰。
常见的干扰信号类型包括噪声干扰、假目标干扰和欺骗干扰 等，这些干扰信号可以通过不同的方式产生，如电子管、晶 体管、集成电路等。
雷达干扰信号的传播
01
雷达干扰信号通常通过无线电波 传播，这些波可以在大气中传播 较远的距离，取决于干扰信号的 频率、功率和传播条件。
雷达干扰技术概述
目录
• 雷达干扰技术简介 • 雷达干扰技术原理 • 雷达干扰技术的主要方法 • 雷达干扰技术的发展趋势 • 雷达干扰技术的挑战与对策 • 雷达干扰技术案例分析
01
雷达干扰技术简介
雷达干扰技术的定义
雷达干扰技术是指通过特定的设备或 技术手段，向雷达系统发射干扰信号 ，以扰乱雷达的正常工作，使其无法 准确探测和识别目标的技术。
05
雷达干扰技术的挑战与 对策
电磁环境的复杂性
通信中的雷达信号处理技术简介
通信中的雷达信号处理技术简介雷达信号处理技术是一种应用广泛的数字信号处理技术，它既可以用于军事领域，也可以用于民用领域。
雷达信号处理技术可以处理雷达系统接收到的复杂信号，获取目标的距离、速度和方向等信息，具有非常重要的意义。
本文将简要介绍通信中的雷达信号处理技术。
一、雷达系统的组成雷达系统通常由天线、发射器、接收器、数字信号处理器等组成。
天线用来发射和接收信号，发射器用来产生和放大雷达信号，接收器用来接收目标反射回来的信号，数字信号处理器用来处理接收到的信号，获取目标的相关信息。
二、雷达信号的处理过程雷达信号处理过程主要包括目标检测、目标跟踪和目标辨识等三个方面。
目标检测是指利用雷达系统接收到的信号，检测出存在的目标，目标跟踪是指追踪目标的运动状态，以便更加精确地估计目标的位置和速度，目标辨识是指对不同目标进行分类识别。
三、雷达信号处理技术1. 脉冲压缩技术脉冲压缩技术是一种常用的处理雷达信号的技术，它可以有效提高雷达系统的距离分辨率。
脉冲压缩技术的原理是在发射的频率宽带脉冲中引入码序列，在接收时与反射回来的信号相乘，经过积分后可以实现信号的压缩，从而提高信号的距离分辨率。
2. 最大似然法最大似然法是处理雷达信号的一种重要方法，它可以实现目标的检测和跟踪等功能。
最大似然法的基本思想是在给定的观测量下，找到最大可能性的参数估计值。
通过比较似然值的大小，可以确定目标的存在，并且估计目标的位置和速度等信息。
3. 相干积累法相干积累法是一种处理雷达信号的高精度预估方法，它可以通过对接收信号进行积累处理，实现对目标距离和速度的估计。
相干积累法在目标距离和速度较小的情况下，可以保证高精度的估计结果。
四、结论雷达信号处理技术在现代通信中广泛应用，不仅可以用于军事领域，还可以用于海洋探测、气象预报等领域。
本文简要介绍了通信中的雷达信号处理技术，其中包括脉冲压缩技术、最大似然法以及相干积累法等处理技术，这些技术具有重要的应用价值。
射频信号三种抗干扰设计方法
射频信号三种抗干扰设计方法射频信号（RF）是一种无线通信中常用的信号类型，用于在无线通信中传输信息。
然而，在实际应用中，射频信号常常会受到各种干扰，从而影响通信质量和可靠性。
为了有效抵御这些干扰，可以采用以下三种抗干扰设计方法：1. 频谱分散技术（Spread Spectrum Technology）：频谱分散技术是一种通过在射频信号中引入噪声或干扰信号来抗干扰的技术。
通过在信号中加入高频噪声或扩频码，将原始信号的频谱分散在更宽的频带上，使得信号在频域上具有更大的带宽。
这样一来，即使信号受到窄带干扰的影响，也只会影响到频谱分散信号的一小部分频率，而不是整个信号频带。
接收端利用可知的码元序列或码元序列与高频噪声的相关性，可以通过解调算法将原始信号还原出来，从而实现抗干扰的效果。
频谱分散技术在蓝牙、Wi-Fi、CDMA等无线通信中广泛使用。
2. 自适应滤波技术（Adaptive Filtering Technology）：自适应滤波技术是一种通过动态调整滤波器的参数，根据实时的信号特点来抗干扰的技术。
通过不断对接收到的信号进行观测和分析，自适应滤波器可以自动调整其参数以适应不同的干扰环境。
例如，自适应滤波器可以根据信号的功率谱密度分布特征来调整滤波器的带宽，使其能够更好地滤除干扰信号。
此外，自适应滤波器还可以根据信号的自相关性和互相关性等特征来进行干扰抑制和信号增强。
自适应滤波技术在实时通信、雷达信号处理等领域有广泛应用。
3. 多天线技术（Multiple Antenna Technology）：多天线技术是一种通过在发送和接收端引入多个天线来抗干扰的技术。
多天线系统可以通过天线之间的空间分集和空间多样性效应，提高信号的传输质量和可靠性，并减小因干扰引起的误码率。
在发送端，多天线技术可以通过利用多个天线同时发送不同的信号，以及通过波束成型和功率分配等技术来提高发送信号的功率和直达路径的增益。
在接收端，多天线技术可以通过合理的接收天线选择和信号处理算法，实现多路径信号的接收、合并和解调，从而减小干扰信号的影响。
短波通信的优缺点分析
短波通信的优缺点分析短波通信是一种主要利用短波频段进行远程通信的无线通信技术。
它在许多方面都有其独特的优势和一些局限性，下面将对其进行分析。
优点：1.良好的传输距离：短波信号在传输过程中能够穿透大气层并反弹，因此具有较长的传输距离。
相比于长波和中波通信，短波通信的传输距离更远。
2.灵活的通信方式：短波通信可以使用不同的调制方式，例如AM调制、SSB调制等，以适应不同场景的通信需求。
同时，短波通信可以实现语音、数据和视频等多种通信方式。
3.较低的通信成本：相比于其他通信方式，短波通信设备和维护成本相对较低。
短波通信设备通常比较简单，维护成本也相对较低，这对于一些资源匮乏的地区和发展中国家而言具有重要意义。
4.抗干扰能力强：短波通信使用的频段相对较高，因此更容易受到雷达干扰、大气干扰和电磁辐射等信号干扰。
但短波通信在传输过程中能够通过反射、折射等方法绕过干扰源，所以能够在干扰严重的环境下实现可靠的通信。
缺点：1.带宽较窄：短波通信使用的频段较有限，带宽相对较窄。
这意味着在同一时间内传输的信息量有限，从而限制了数据传输速率和通信质量。
2.信号衰减和传播延迟：由于短波信号在传播过程中容易受到大气干扰影响，因此在传输过程中会出现信号衰减和传播延迟的现象。
这导致了较低的通信质量和不稳定的传输速率。
3.空间资源限制：短波通信需要使用相对较长的天线，以保证较远距离的通信。
这对于城市和开发区等空间资源有限的地区来说可能带来一些问题。
4.安全性问题：短波通信信号在广播过程中较容易被接收和窃听。
对于一些对通信安全性要求较高的场景来说，短波通信可能并不适合。
总结起来，短波通信具有传输距离远、通信方式灵活、成本较低和抗干扰能力强等优点。
然而，短波通信也面临着带宽窄、信号衰减和传播延迟等缺点。
对于特定的通信需求和环境，需要综合考虑以上因素来选择是否采用短波通信技术。
通信雷达一体化波形设计及信号处理
研究不足与展望
由于时间限制，本研究仅对通信雷达一体化波形设计及信号处理进行了初步探索， 尚未对其他性能指标进行深入研究。
在实际应用中，还需要考虑其他因素的影响，如环境噪声、多径效应等，需要进一 步研究和改进。
未来可以进一步优化该方法，提高其性能指标，并探索其在其他领域的应用前景。
应用前景与展望
傅里叶变换
将时域信号转换为频 域信号，用于频谱分 析和滤波。
拉普拉斯变换
将时域信号转换为复 数域信号，用于系统 分析和稳定性判断。
Z变换
将离散信号转换为复 数域信号，用于系统 分析和稳定性判断。
小波变换
将信号分解成不同尺 度的成分，用于图像 处理、信号压缩和去 噪等。
神经网络算法
模拟人脑神经元网络 结构，用于模式识别 、分类和预测等任务 。
信号预处理
对采集到的信号进行滤波、放 大等操作，以提高信噪比和信 号质量。
模式识别与分类
利用提取的特征信息对信号进 行分类和识别。
信号采集
通过传感器将待处理的物理信 号转换为电信号。
特征提取
从预处理后的信号中提取出与 目标相关的特征信息。
决策与控制
根据分类和识别的结果进行决 策和控制。
常见信号处理算法
硬件校准
对实验平台的各个硬件设备进行校 准，确保实验数据的准确性。
波形设计与生成
波形设计
根据通信和雷达的需求，设计合适的波形，如线性调频（LFM） 波形、相位编码波形等。
波形生成
利用数字信号处理技术，生成所需的波形。
波形调制
将信息加载到波形上，实现信息的传输。
信号处理与分析
信号接收
通过天线接收来自目标的信号，并进行初步的信号处 理。
通信技术中的信号干扰排除方法
通信技术中的信号干扰排除方法随着科技的不断发展，通信技术在我们日常生活中起到了举足轻重的作用。
然而，信号干扰是通信系统中常见的问题之一，它会导致信号质量下降，甚至使通信中断。
为了解决这一问题，人们提出了一系列的信号干扰排除方法。
本文将重点介绍几种常见的信号干扰排除方法。
首先是频谱分析法。
频谱分析法是通过对信号进行频率分析，找出干扰源所在频段，并采取相应措施进行干扰排除。
该方法适用于连续信号和离散信号的干扰分析。
在实际应用中，可以借助频谱分析仪等仪器设备对信号进行分析，找出干扰源的频段，并对干扰源采取屏蔽、隔离等措施，以减少信号受干扰的影响。
其次是滤波法。
滤波法主要是通过滤波器将干扰信号从原始信号中滤除，以保证通信信号的质量。
根据信号特点及干扰信号的频率范围，选择合适的滤波器对信号进行滤波处理。
滤波器的设计需要考虑信号的带宽、通频带特性以及干扰信号的频率范围等。
通过合理设计滤波器，可以有效地抑制干扰信号，提高通信信号的质量。
抗干扰编码也是一种常用的排除信号干扰的方法。
抗干扰编码通过添加差错检测和差错纠正码，对于受到部分干扰的信号进行检测和纠正。
在接收端，通过解码器对接收到的信号进行解码，恢复原始信号。
这种方式可以显著提高信号的可靠性，减少由于干扰引起的误码率。
在实际应用中，常用的抗干扰编码技术有海明码、纠错码等。
功率控制也是一种常见的信号干扰排除方法。
在通信系统中，设备之间的信号传输距离和功率有着密切的关系。
当设备的发射功率过大时，会产生相邻信道干扰或自干扰。
通过动态地控制发射功率，使其适应当前的通信环境，可有效降低干扰的产生，提高信号传输的可靠性和稳定性。
天线技术也是排除信号干扰的重要方法之一。
在无线通信系统中，天线是信息的必经之路。
通过设计合适的天线形式、天线布局和天线参数等，可以减少信号的衰减、反射和多径效应等干扰因素对信号的影响。
同时，天线的指向性和接收范围也会对信号干扰的排除起到重要作用。
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通信信号对雷达信号干扰的分析【摘要】雷达抗通信干扰的现有方法主要是从频域、时空域出发，本文简要介绍窄带通信信号，建立通信干扰信号模型，介绍了基于频域和时空域抗干扰的方法，最小二乘法和特征子空间投影方法。
并给出了仿真分析，仿真结果，验证算法的有效性和可行性。
【关键词】雷达信号；最小二乘法；特征子空间投影方法Abstract：Radar against communications with the main existing method of frequency domain or the airspace，this article we briefly introduce a thin strip communications signals and establish communication interference signals model.Introduced based on the frequency and the airspace anti-interference method，including the second multiplication and eigen-subspace projection method.Give simulation analysis and results and verify the effectiveness and feasibility of the algorithms.Key words：Radar Signals；The Second Multiplication；Eigen-subspace Projection Method1.引言随着现代通信的日益发展，各种通信系统的基站分布越来越密，基站使用的频率范围也在不断扩展和变化，使雷达受到越来越多的同频通信信号的强力干扰。
大多数通信系统都是选择正弦信号作为载波，属于连续波调制。
在同频情况下，这种通信信号对雷达而言是一种有源的压制性干扰，极大地妨碍了许多雷达站的正常工作。
雷达信号的带宽一般为几百kHz以上，而许多通信信号带宽较窄，所以相对雷达信号而言，这类通信信号为窄带干扰。
为了同时获得大时宽和大带宽，目前雷达普遍采用匹配接收的方式，因此雷达发射信号形式主要为线性调频信号或相位编码信号[6]。
但大量同频带强通信干扰如果混入接收到的目标回波信号（用线性调频仿真）中，将严重影响匹配滤波的效果。
2.通信信号模型数字通信信号有调幅、调频、调相三种基本的调制方式。
幅度键控ASK为线性调制，频率键控FSK和相位键控PSK为非线性调制。
但由于表征信息的频率或相位变化只有有限的离散取值，所以可以把频率键控FSK和相位键控PSK 简化，当作幅度键控ASK信号处理。
通信信号[2，6]J（t）为i个ASK信号之和：（1）式中：为载波的频率；为载波的振幅；是码元脉冲的振幅，其可能取值为+1或-1；是单个码元基带脉冲的波形，在这里，为码元间隔；对式（1）求自相关函数：设i=2，则：（2）（3）化简后：（4）3.最小二乘法最小二乘法的思想是：根据频率检测仪提供的落在信号带宽内干扰的频率范围，在满足频率采样定理的条件下，均匀选择若干个离散的频点，作为各个通信干扰估计的频率值，各个单频信号的幅值用最小二乘法加以计算。
假设干扰的频率范围，每个离散点的频率为：（5）为频率间隔，，雷达接受的回波信号可以用信号与若干个点频干扰之和表示：（6）为各个点频干扰的幅度估计值，为接受数据和点频干扰之差。
记：，其中：为采样间隔，，则（6）式可记作：（7）其中分别为回波信号矩阵，点频干扰的幅度矩阵以及估计误差矩阵。
均方误差：，由均方误差最小准则，解得系数：，经过对消后的输出为：，中已不包括大功率的干扰分量，只有信号和白噪声，据此可抑制掉通信干扰。
3.1 离散频点数选取显然，实际接收数据中干扰并非由离散的点频信号组成，总是占有一定的带宽，因此用点频信号来代替实际带限干扰时，存在一定的误差，下面分析该误差对抑制性能的影响。
带限干扰[1，3，4，5]可按傅立叶级数展开成如下形式：（8）式中，为干扰带宽，为连续频谱的离散采样值，为频率采样间隔。
由频率取样定理，，为信号时宽。
显然，频率采样间隔越小，即取得越大时，上式的近似精确度越高。
也就是说，连续频谱用离散点频内插时，误差与频率采样率有关，离散频点越多，误差越小；实际中，考虑计算的复杂度折中选择离散频点数。
另外，在相同的频率采样点数时，输入带限干扰的功率越大，用点频信号内插带限干扰时被忽略的项越大，抑制效果会变差。
故对于通信信号密集地区，会对雷达产生大功率干扰，这里采取的最小二乘法就不能很好的产生抑制效果的，故对于大功率干扰，我们将在下一节提出特征子空间投影方法。
3.2 仿真结果分析雷达发射信号为LFM连续波，假设中心频率，带宽，时宽T=10ms。
输入干扰取位于[0.8～0.9]倍信号带宽处的带限干扰，带宽占信号总带宽的10%。
信号功率取0dB，通信信号功率取。
由于内噪声相对于干扰而言影响很小，可忽略不计，这里为了避免产生奇异矩阵，取为-10dB。
图1 输入20dB干扰时LS法抑制后的频谱及其脉压输出图2 输入40dB干扰时LS法抑制后的频谱及其脉压输出根据频率取样定理，同时考虑到计算复杂度和内插误差的影响，离散点频数N取最小取样频率的两倍，作各个点频的最小二乘估计。
图1为输入干扰功率为20dB时经过LS法后信号和干扰剩余的谱图及其脉压输出，最大副瓣电平-18dB，比直接零陷法降低了5dB。
图2为输入干扰功率为40dB时经过LS法后信号和干扰剩余的谱图及其脉压输出，最大副瓣电平抬高到-10dB，抑制效果已不明显。
可见，当干扰功率较小时，最小二乘法估计效果较好，干扰增大时，估计性能下降，从而进一步验证输入带限干扰的功率越大，用点频信号内插带限干扰时被忽略的项越大，抑制效果会变差。
4.特征子空间投影方法分析4.1 特征子空间理论特征子空间[7]由于其降维效果和稳健性的处理能力已广泛应用于波束形成、DOA估计、超分辨处理中。
在脉压雷达强干扰接收环境中，接收矢量中包含雷达回波信号、各种通信干扰信号，高斯白噪声，特别是基站密集区，当这些干扰功率远大于信号分量和白噪声时，采用最小二乘法以不能很好抑制干扰。
假设存在通信干扰的条件下，雷达接收信号经混频、正交相检后可表示为：（9）其中X（t）为接受矢量，接受S（t）为接受信号，采用线性调频脉冲信号，加性噪声w（t）是零均值，方差为的高斯白噪声，j（t）是窄带干扰。
类似于空间采样构成协方差阵的方法，对于同时从接受机进入的干扰信号和噪声，考虑将时间采样的数据构成列矢量X，多个重复周期的接收信号构成数据协方差阵R。
（10）式中，P为信号相关矩阵，P=E[SSH]。
I为M阶单位矩阵，Rj是通信信号相关矩阵。
X=[x1，x2，…，xM] （11）其中R可以由M个R（k）组成Toeplitz协方差矩阵，其表现形式为：（12）其中：，jj（ti）为第j个干扰的第i个采样i=1，2，…，M可以证明数据协方差阵R是满秩，即rank（R）=M，现将R作特征分解，得：（13）得到M个特征值，现将特征值按大小顺序排序，即，对应特征向量为，，L，。
将前面r个明显的大特征值对应的特征向量张成干扰子空间，后M-r个小特征值对应的特征向量张成信号和噪声子空间，干扰子空间正交于信号和噪声子空间，即；主特征向量所张成的空间为信号和噪声子空间而称为干扰子空间。
将受干扰的数据矢量X投影到干扰子空间上得到投影分量为：（14）由于信号和噪声在干扰子空间的投影分量为零，Xr中将只是干扰投影分量，存在通信干扰的整个采样序列X通过MTI滤波后输出为：X1=X-Xr （15）协方差矩阵R维数大小直接影响到是否能将数据矢量X投影到干扰子空间上，而将信号保留在数据矢量上。
这样要求R维数尽可能大。
4.2 特征值个数选取实际中输入为带限干扰，因此无法准确地先验知道有几个大特征值，故合理的选择大特征值的个数是一个值得考虑的问题，特征值个数选少时，干扰对消不充分，选多时会将信号对消掉。
实际处理时，可以按照相邻特征值的变化情况来决定大特征值的个数，即满足式（16）的i为大特征值的个数。
（16）相对于信号功率，输入干扰功率越大，对应的特征值越大，前面的大特征值与后面小特征值之间的差距越大，故容易确定干扰子空间的维数，抑制效果越好。
4.3 仿真结果分析假设LFM信号中心频率，带宽，时宽。
噪声是高斯白噪声，不同输入干扰功率时，特征子空间投影方法干扰抑制的效果分别不同。
由图可见，20dB的输入带限干扰在图3中并未得到较好地抑制，干扰剩余仍然很大；而图4（a）中40dB的输入干扰在（b）中干扰剩余已经很少。
比较可见，输入干扰40dB时的抑制效果明显好于20dB。
图5中干扰抑制后的脉压输出也体现了这一点，干扰功率20dB、40dB时特征子空间法的最大副瓣电平分-10dB和-17dB。
图3 输入20dB干扰时抑制前后的频谱图图4 输入40dB干扰时抑制前后的频谱图图5 干扰抑制后脉压示意图由前分析，协方差矩阵特征值分解后，代表干扰的特征值与代表信号和噪声的特征值相差较大时，很容易精确地选择出前面r个大特征值，反之，将很难决定哪些是大特征值，哪些是小特征值，尤其是对于带限干扰而言。
也就是说，受到通信干扰功率越大，该法对消效果越好，干扰功率小时，抑制效果并不理想，仿真结果恰好验证了这一点。
5.结束语本章针对目前雷达受到越来越多同频通信信号干扰的问题进行研究，根据雷达受到干扰强度，基于现代信号处理，阵列信号处理基础提出最小二乘法和特征子空间投影法两种新方法，通过仿真分析，最小二乘法能有效抑制小功率干扰，设备简单，计算量小，不足的是，对大功率干扰，该方法估计误差很大，而特征子空间投影的方法需要合理地选择大特征值的个数，对于大功率的输入干扰，抑制效果很好，且输入干信比越大，对消得越好。
基于以上特点，实际中，根据频率检测仪提供的实时干扰情况，结合这两种方法来抑制通信干扰，可取得不错的效果，从而提高雷达在恶劣环境的生存能力。
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