外辐射源雷达信号处理若干问题研究

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Memetic优化的外辐射源雷达方位-多普勒定位方法

Ｍｅｔｃ优化的外辐射源雷达方位．ｍｅｉ多普勒定位方法
同非，王俊，李红伟
（安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，西西安西陕７０７）１０１
摘要：针对外辐射源雷达系统中快速高精度定位信息不易得到的问题，出一种基于文化基因（ｍｅｉ）提Ｍｅｔｃ
ＮｏｅｓｉｅｒｄｒｌｃｔｏｌｏｉｈａｅｎＭｅｅｉｖｌｐａｓｖａａｏａｉｎａｇｒｔｍｂｓｄｏｍｔｃ
ｏｉｉａｉｎｂｓｎｈｅｒｎｇａｄＤｏｌｒｆｅｅｙｐｔｍｚｔｏｙｕｉｇｔｅｂａｉ－ｎ－ｐｐｅｒｑｕｎｃ
ＴＯＮＧｉＷＡＮＧｕ，ＬＩＨｏｇｉＦｅ，Ｊｎｎｗｅ
（ｔｎｌＫｅａ．ｏｄｒＳｇａｏｅｓｎ，ＸｉｉｎＵｎｖ，Ｘｉｎ７０７，Ｃｈｎ）ＮａｉａｙＬｂｆＲａａｉｎｌｏＰｒｃｓｉｇｄａｉ． ’ １０１ａｉａＡｂｔａｔＡｓｔｅｆｓｎｉｈａｃｒｔｃｔｏｆｒｔｎｉｄｆｉｕｔｔｂａｎｉａｓｖａａｙｔｍｓｓｒｃ：ｈａｔａｄｈｇｃｕａｅｌａｉｎｉｏｍａｉｓｉｃｌｏｏｔｉｎｐｓｉｅｒｄｒｓｓｅ，ｏｎｏｆｔｉａｅｒｐｓｓａｐｓｉｅｒｄｒｌｃｔｎａｇｒｈｂｓｄｏｅｔｐｉｚｔｏｙｕｉｇｔｅｂａｉｇｈｓｐｐｒｐｏｏｅａｓｖａａｏａｉｌｏｉｍａｅｎＭｍｅｉｏｔｏｔｃｍｉａｉｎｂｓｎｈｅｒｎ — ａｄＤｏｐｅｒｑｅｃｎ — ｐｌｒｆｅｕｎｙ，ｗｈｃｈｉｓｉｅｔｎｒｄｃｈｅｔｌｏｉｈｔｈａｓｖｏａｉｎｉｈｉｔｅｆｔｔｏｉｔｏｕｅｔｅＭｍｅｉａｇｒｔｍｏｔｅｐｓｉｅｌｃｔｓｒｍｃｏｆｌ．ＷｉｈａｎｗｌｅｉｎｄｄｃｅｓｎｉｅｔｏＮｔｅＭｅｔｏａｅｒｈｓｒｔｇ，ｔｅｔｒｅｃｔｎｉｉｄｅｔｅｙｄｓｇｅｅｒａｉｇｄｒｃｉｎａｈｍｅｉｌｃｌａｃｔａｅｙｈａｇｔｏａｉｓｅｓｌｏｔａｓｏｍｅｏａｐｏｌｍｆｆｎｔｏｐｉｚｔｎ．Ｅｘｅｉｎａｅｕｔａｉａｅｔａｈｅａｇｒｈ，ｒｎｆｒｄｔｒｂｅｏｕｃｉｎｏｔｍｉａｉｏｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｖｌｔｈｔｔｅｎｗｌｏｉｍｄｔｒａｉｉｇａｆｓｎｉｈａｃｒｔａｇｔｌｃｔｎ，ｃｎｎｔｏｌｅａｎｔｅｒｌｔｅｅｒｒｕｄｒａｌｗｅｅＯｅｌｎａｔａｄｈｇｃｕａｅｔｒｅｏａｉｚｏａｏｎｙｒｔｉｈｅａｉｒｏｎｅｏｌｖｌＳｖｔａｈｏａｉｎａｃｒｃａｐｒａｈｔｅＣｒｍｅ－ｏＢｏｎｔａｉｈｔｔｅｌｃｔｏｃｕａｙｃｎａｐｏｃｈａｒＲａｕｄｓｅｄｌｙ，ｂｔａｓｏｖｒｅｔｈｐｉｌｕｌｏｃｎｅｇｏｔｅｏｔｍａｓｌｔｎｍｏｅｒｐｄｙｔａｖｌｔｎｒｌｏｉｍｏａｉｎ．ｏｕｉｒａｉｌｈｎｅｏｕｉａｙａｇｒｔｏｏｈｌｃｔｏＫｅｏｄ：ｙＷｒｓｐｓｉｅｒｄｒａｓｖａａ；Ｍｅｔｌｏｉｍ；ｌｃｌｓａｃｍｅｉａｇｒｈｃｔｏａｅｒｈ；Ｃｒｍｅ－ｏＢｕｄ（ａｒＲａｏｎＣＲＢ）ｖｌｔｎｒ；ｅｏｕｉａｙｏａｇｒｔｍｌｏｉｈ

雷达侦察的信号处理

从任一PDWi,j起，如能其后出现N个连续的周期都能与某雷达信号的tPRI特征相符合，则此PDWi,j 便被作为该雷达的一个分选脉冲；如果在T时间内
的分选脉冲数多于检测门限V，便判为该雷达存
在，否则为不存在。——动态关联法
动态关联法
优点： 1、能在很大程度上消除虚假脉冲 2、运算量不大
缺点： 1、仅适用于PRI恒定或PRI抖动很小的雷达信号 2、对线性调频、频率捷变等雷达的分选过于依
赖DOA、PW等参数
相关函数PRI鉴别法
相关函数法PRI鉴别技术的实质是计算延迟后的重合脉冲数，再根据计算结果以脉冲数最多的基波来确定其PRI。
图4―12 几种典型tPRI工作样式的脉冲波形
雷达信号时域参数的测量
tTOA的测量 τPW的测量 AP的测量
tTOA的测量
Δt为时间计数器的计数脉冲周期，T=Δt·2N为时
典型雷达信号调制形式
信号处理设备的主要技术要求
可分选、识别的雷达辐射源类型和可信度可测量和估计的辐射源参数、参数范围和估计精
度信号处理的时间可处理的输入信号流密度
信号处理的基本流程（1）
信号分选的基本流程（软件）
电磁环境数据生成 PDW形成
A
RF匹配
Yes
PW匹配
Yes
PRI匹配
Yes
雷达数据库
DOA分选
No
RF分选
PW分选
No
B
PRI分选
No
剩余脉冲分选
统计分析关联处理
C
雷达识别威胁判别
三参数的空间分辨: AOA fRF PW
（1）已知辐射源的分离与扣除
已知辐射源数据库

DTMB外辐射源雷达参考信号重构信道估计新方法

第３９卷第５期
２０１７年５月
电
子
与
信
息
学
报
Ｖｌ０１．３９Ｎｏ．ｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＤＴＭＢ．ｂａｓｅｄＰａｓｓｉｖｅＲａｄａｒ
炜ＮＸｉａｎｒｏｎｇＣＨＥＮＧＹｉｙａｏＹＩＪｉａｎｘｉｎＺＨＡＮＧＸＵＩＩ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７２，Ｃｈｉｎａ）
ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄＯｉｌｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｍａｔｃｈｉｎｇｐｕｒｓｕｉｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈｅｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｔｉｍｅｄｏｍａｉｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅＬｅａｓｔ
ｗａｖｅｆｏｒｍ，ａｎｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｃｈａｎｎｅｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｓｄｉｒｅｃｔｌｙｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｐｕｒｉｔｙ．Ｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅ

基于外辐射源雷达系统的定位方法及精度分析

引言
基于调频广播的单站无源定位系统实际相当于
收发分置的双基地雷达，频广播电台相当于发射调
不敏感，而幅度比较的结果也就与频率基本无关。从
比幅体制主要采用等信号法测角。首先，过ＤＦ通Ｂ
形成多个波束。然后，各波束中进行目标匹配，在寻
１比幅测角原理
工程中常采用比幅法测角，因为信号的相对幅
图１波束形成图
度比较容易测量，多信道之间要求幅度一致性比较
收稿日期：０７６５２０ —０ —１
比幅法测向，利用系统的幅度特性与方位角是
的比幅方法。
幅测向系统为例，明比幅法的基本原理。说假设信号的强度为Ａ，方位角为０对应于两个，
其中，ｌｋ分别表示两个通道本身的增益，ｋ和２Ｇ（表示两个通道在理想情况下零度指向的方向）
图函数。由于两个通道一般对应的指向不相同，了为方便分析，因此可以用ａ和一ａ表示这种差别。这种信号幅度与角度之间的对应关系如图３所示。
不同指向的波束通道上表现在幅度上的方向因子分
别为Ｐｌ０和Ｐ２０，（）（）因此两个通道上接收的信号幅度分别为Ａ（Ｐｌ）和Ａ（，Ｐ２）二通道的比幅测向
系统结构如图２所示。
图２二通道比幅测向系统结构

GSM信号外辐射源雷达同频干扰抑制方法

收稿日期:2016-12-13 网络出版时间:2017-05-24基金项目:国家部委基金资助项目(9140A 07020614D Z 01);国家自然科学基金资助项目(61401526)作者简介:陈刚(1992-),男,西安电子科技大学博士研究生,E -m a i l :c h e n g a n g̠x i d i a n @163.c o m.网络出版地址:h t t p://k n s .c n k i .n e t /k c m s /d e t a i l /61.1076.T N.20170523.2046.014.h t m l d o i :10.3969/j.i s s n .1001-2400.2017.06.007G S M 信号外辐射源雷达同频干扰抑制方法陈刚,王俊,王珏,郭帅(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071)摘要:在外辐射源雷达中,尤其是全球移动通信信号辐射源雷达中,不仅存在很强的直达波和多路径干扰,同时还存在着来自同频基站的同频干扰.在没有干扰样本的情况下,很难单独利用时域相消的方法抑制同频干扰.针对回波通道中含有同频干扰的问题,提出了一种外辐射源雷达同频干扰的抑制方法.首先利用低副瓣空域滤波消除远区的弱干扰,同时对近区的强干扰进行一定程度的抑制;然后利用时域干扰对消算法抑制来自主基站的直达波及多径干扰;最后利用稳健的自适应波束形成方法对剩余的干扰进行抑制.理论分析与计算机仿真实验表明,该方法具有良好的干扰抑制性能和较低的运算量.关键词:外辐射源雷达;同频干扰;空域滤波;时域对消中图分类号:T N 958.97 文献标识码:A 文章编号:1001-2400(2017)06-0037-06M e t h o do f c o -c h a n n e l i n t e r f e r e n c e c a n c e l l a t i o nf o r t h eG S Mb a s e dP B RC H E NG a n g ,WA N GJu n ,WA N GJ u e ,G U OS h u a i (N a t i o n a lK e y L a b .o fR a d a r S i g n a l P r o c e s s i n g,X i d i a nU n i v .,X i a n710071,C h i n a )A b s t r a c t : I n p a s s i v eb i s t a t i c r a d a r ,e s p e c i a l l y i n t h e g l o b a l s ys t e mf o rm o b i l e c o mm u n i c a t i o nb a s e d p a s s i v e b i s t a t i c r a d a r ,t h e r e a r en o t o n l y s t r o n g d i r e c t s i g n a l a n d m u l t i p a t h ,b u t a l s oc o -c h a n n e l i n t e r f e r e n c e .I t i s d i f f i c u l t t os u p p r e s sc o -c h a n n e l i n t e r f e r e n c eu s i n g t e m p o r a la d a p t i v ec a n c e l l a t i o n w i t h o u tt h es a m p l e so f i n t e r f e r e n c e .A i m i n g a tt h e p r o b l e m o fc o -c h a n n e l i n t e r f e r e n c es i g n a l se x i s t i n g i nt h ee c h oc h a n n e l ,a m e t h o do f c o -c h a n n e l i n t e r f e r e n c ec a n c e l l a t i o nf o r p a s s i v eb i s t a t i cr ad a r i s p r o p o se d .F i r s t ,l o ws i d e l o b e s p a t i a lf i l t e r i ng i su s e d t o r e m o v e th e r e m o t ew e a ki n t e r f e r e n c e ,a t t h e s a m e t i m e t h e s t r o n g i n t e r f e r e n c e i s s u p p r e s s e d t o a c e r t a i ne x t e n t .T h e n ,t h ed i r e c t s i g n a l a n d m u l t i p a t hs i g n a l c o m i n g f r o mt h em a i ns t a t i o n a r es u p p r e s s e d b y u s i n g t e m p o r a la d a p t i v ec a n c e l l a t i o n .F i n a l l y ,t h er e m a i n i n g i n t e r f e r e n c ei sf u r t h e r c a n c e l l e db y ar o b u s t a d a p t i v eb e a m f o r m e r .T h e p e r f o r m a n c ea n dc a l c u l a t i o no f t h e p r o p o s e d m e t h o da r e v e r i f i e db y t h e o r e t i c a l a n a l ys i s a n d s i m u l a t i o n .K e y W o r d s : p a s s i v eb i s t a t i c r a d a r ;c o -c h a n n e l i n t e r f e r e n c e ;s p a t i a l f i l t e r i n g ;t e m p o r a l c a n c e l l a t i o n 外辐射源雷达自身不主动发射电磁波信号,而是利用空间中存在的第三方非合作商用/民用信号,如调频广播信号[1]㊁电视信号[2-3]㊁手机信号[4-5]㊁无线局域网信号[6]等作为照射源,对目标进行探测㊁定位㊁跟踪.由于其以完全静默的方式工作,很难被敌方电子侦察系统发现,使得外辐射源雷达具有很强的抗干扰能力和生存能力.同时,外辐射源雷达一般使用的机会照射源信号发射频段低,分布范围广,使得外辐射源雷达具有良好的隐身目标及低空目标探测性能.外辐射源雷达中回波天线主要接收来自目标反射的回波信号,同时不可避免地接收直达波和多路径等干扰信号.对于基于全球移动通信系统(G l o b a l S ys t e mf o rM o b i l e c o mm u n i c a t i o n ,G S M )信号的外辐射源2017年12月第44卷第6期西安电子科技大学学报(自然科学版)J O UR N A L O F X I D I A N U N I V E R S I T YD e c .2017V o l .44 N o .6h t t p ://w w w.x d x b .n e t雷达,回波天线接收到的干扰除直达波和多径干扰之外,还包括其他同频基站发射的同频干扰信号.这些干扰信号通常比目标反射的回波信号强得多,需要对干扰进行抑制才能有效检测到目标.目前,外辐射源雷达中干扰抑制方法主要包括时域对消㊁空域滤波以及空时结合的处理方法.文献[7]提出的全球移动通信系统外辐射源雷达两步空域滤波的干扰对消方法,干扰对消性能不理想,经距离-多普勒处理后,杂波剩余较严重,对于弱目标的检测性能不佳.文献[8]提出了一种全球移动通信系统外辐射源雷达干扰抑制方法,采用先时域对消后空域滤波的方法来抑制干扰,由于要进行阵元级杂波对消,使得该方法运算量大,处理时间长,不利于工程实时实现.针对上述问题,笔者提出了全球移动通信系统外辐射源雷达同频干扰抑制方法.首先进行低副瓣空域滤波,通过划分重叠子阵并对各子阵接收的信号进行低副瓣空域滤波,实现对所有干扰进行一定程度的抑制;然后对各子阵的低副瓣空域滤波结果利用直接矩阵求逆(D i r e c tM a t r i x I n v e r s i o n ,D M I)的方法进行杂波对消,实现对干扰的进一步抑制;最后将各子阵杂波对消后的结果合成新的天线阵列,利用稳健的自适应波束形成方法在剩余的干扰来波方向置零,实现对剩余干扰的抑制.这种算法对干扰抑制性能较好,同时算法的运算量较小,约为文献[8]所提算法运算量的二分之一.1 接收信号模型在全球移动通信系统外辐射源雷达中,信号回波天线中每个阵元接收到的回波信号可以表示为S e c h [m ,n ]=ðNci =1A i s [n -τi ]e x p (j θi ,m )+ðNTk =1ðN k ,Gl =1B k ,l s k [n -τk ,l ]e x p (j θk ,l ,m )+ðNJp =1C p s [n -τp]㊃e x p (j 2πf p n f s )e x p (j θp ,m )+Z m [n ] , m =1, ,M , n =1, ,N ,(1)其中,N 为总的数据长度,M 为总的天线阵元数,f s 为信号采样率;N c 为接收机接收到主基站的直达波和多径干扰的总数,A i 和τi 分别表示主基站的直达波及多径干扰信号的复幅度和延时(直达波的延时为零);N T 表示接收机周围的同频基站数量,N k ,G 为接收机收到的第k 个同频基站的直达波和多径干扰的总数,B k ,l 和τk ,l 分别表示来自第k 个同频基站的直达波和多径干扰的复幅度和延时(直达波的延时为零);N J 表示主基站的目标回波总数(其他基站的目标回波对本系统的影响类似于噪声,这里看成噪声),C p ㊁τp和f p 分别表示目标回波的复幅度㊁延时单元和多普勒频移;θi ,m ㊁θk ,l ,m 和θp ,m 分别表示对应于各全球移动通信系统基站的干扰信号和目标回波在第m 个阵元上的方向相位信息;Z m [n ]为第m 个阵元中的通道噪声.2 干扰抑制2.1 低副瓣空域滤波主瓣干扰会导致天线主瓣波束变形㊁偏移,因此应尽量避免从主瓣进入的干扰.基于这方面的考虑,采用方向图综合的方法[9-10],通过设定主瓣区域宽度,求解给定阵列可达到最大的主副瓣电平比.求解低副瓣权值因子方法的步骤如下.步骤1 首先设定主瓣区域,然后设定主瓣之外的旁瓣人工干扰的功率值,间隔1ʎ均匀地分布于旁瓣区,这里主瓣区不加入人工干扰.步骤2 计算自相关矩阵R d :R d =A ㊃d i a g ξ(θ1)ξ(θ2) ξ(θo [])㊃A H +σI ,(2)其中,A =a (θ1)a (θ2) a (θo []),a (θ)是均匀线阵天线的导向矢量,σ为一较小的常数项,I 为单位矩阵.σI 是为了避免自相关矩阵R d 病态而加入的.计算完R d 后,可得到低副瓣权值w s :w s =R -1d a (θ0),(3)其中,θ0为当前波束指向.步骤3 根据式(4)来更新加入的人工干扰信号强度:ξ(θi )={m a x ξ(θi )+K ξ(θi )[P (θi )-P r ]P r ,}0 ,(4)83 西安电子科技大学学报(自然科学版) 第44卷h t t p ://w w w.x d x b .n et图1 子阵划分方式示意图其中,K 为当前迭代系数,典型值为0.1;P (θi )=w Hs a (θi ),为步骤2迭代得到的天线综合方向图;P r 表示最低的峰值电平.步骤4 若相邻两次迭代过程中ξ(θi )基本不变,则迭代结束,得到最终的低副瓣权值为w s ;否则,回到步骤2继续运行.本方法是在天线子阵上进行低副瓣滤波的,子阵划分方式如图1所示,共有M 个天线阵元,将天线阵列划分为J 个子阵,其中每个子阵所包含的阵元数为Q (Q =M -J +1).然后利用低副瓣技术对每个子阵的数据进行加权,加权方式如下:X e c h [j ,n ]=ðQl =1S e c h [l +j -1,n ]w *s [l ] ,j =1, ,J , n =1, ,N ,(5)其中,S e c h [l +j -1,n ]表示式(1)中天线第l +j -1个阵元在第n 个时刻接收到的数据;w s =w s [1]w s [2] w s [Q []]T ,表示Q 维的低副瓣权值,由上述低副瓣取值求解方法获得.2.2 时域干扰对消在低副瓣空域滤波后,能够对远区的弱干扰进行有效的抑制,但对近区的强干扰只能进行一定程度的抑制,仍会有数量众多的干扰残余.由于受天线自由度的限制,直接利用稳健的自适应波束形成不能对所有的干扰方向有效的置零.这些干扰包括主基站的直达波和近区强多径以及各基站的强同频干扰信号,通过时域干扰对消可以有效地消除主基站直达波和强多径干扰的影响.这里采用工程上常用的直接矩阵求逆算法[11]对每个子阵低副瓣滤波之后的结果进行时域对消.对消步骤如下:步骤1 利用参考信号构建直达波延时矩阵V :V =S r e f [1]S r e f [2] S r e f [N ]0S r e f [1] S r e f [N -1]︙︙︙00 S r e f [N -K +1éëêêêêêêùûúúúúúú] ,(6)其中,S r e f [n ]表示参考信号,n =1,2, ,N ,N 为数据长度;K 为对消距离单元数(对消阶数).步骤2 计算采样的自相关矩阵^R 和第j 个子阵采用的互相关矩阵^P [j ]:^R =1N ðNn =1V *n V T n ,(7)^P [j ]=1N ðN n =1X e c h [j ,n ]VT n ,(8)其中,X e c h [j ,n ]为第j 子阵低副瓣滤波后的结果.步骤3 利用w q =^R -1^P *求得杂波抑制的权值进行杂波抑制,各子阵中剩余回波可以表示为Y e c h [j ,n ]=X e c h [j ,n ]-wTq [j ]V n ,(9)其中,w q [j]表示第j 个子阵的杂波对消权值.2.3 稳健的自适应波束形成实际中,由于信号的导向矢量未知,只能由当前的波束指向来估计信号的导向矢量.针对这个问题,采用基于最差性能最优的稳健自适应波束形成算法[12]来实现对剩余干扰的抑制.假设在天线阵列波束形成过程中,假定的目标回波信号的导向矢量和真实的目标回波信号的导向矢量之间存在一定的失配,误差矢量可由假设的常数约束,可以表示为a s (θ)-췍a s (θ)2=e 2ɤε ,(10)其中,e2表示导向矢量误差e 的2范数,a s (θ)为真实的目标信号导向矢量,췍a s (θ)为假设的目标信号导向矢量.真实的目标信号导向矢量可以假设属于下面的集合:A (ε){=c |c =췍a s (θ)+e ,e 2ɤ}ε.(11) 为了保证系统具有良好的稳健性,需要对目标回波信号的导向矢量集合A (ε)添加一个使得阵列响应的93第6期陈刚等:G S M 信号外辐射源雷达同频干扰抑制方法h t t p ://w w w.x d x b .n e t绝对值不小于1的约束:w Ha c >1 , c ɪA (ε) ,(12)其中,w a 为要求解的权矢量.最差性能最优的稳健波束形成算法可以表示为如下的优化问题:m i n waw Ha R a w a,s .t .w Hac ȡ1, c ɪA (ε) {,(13)其中,R a 为采样的自相关矩阵.通过求解,得到最优的权值为w a =λλ췍a s (θ)H (R a +λε2I J )-1췍a s (θ)-1(R a +λε2I J )-1췍a s (θ) ,(14)其中,I J 为J ˑJ 的单位矩阵,λ是需要求的拉格朗日乘子.文献[13]给出了一种准确求解λ的方法.图2 稳健的自适应空域滤波示意图求得了加权的权矢量w a 后,按照图2的方式对杂波对消后的各子阵的结果进行加权.加权方式如下:S [n ]=ðJj =1Y e c h [J ,n ]wa [J ] .(15)2.4 距离多普勒二维相关处理经过前面的处理之后,大部分干扰已经被抑制.由于目标回波信号微弱,湮没在噪声之中,因此利用距离-多普勒二维相关处理可以提高目标回波的信噪比,同时对可能存在的剩余干扰进行进一步的抑制.距离-多普勒二维相关处理是利用上一步稳健的自适应波束形成的结果与参考信号作二维互相关:S m a t (τ,p )=ðNn =1S *r e f [n -τ]S [n ]e x p (-j 2πp n N ) ,(16)其中,S r e f 表示参考信号,τ和p 分别表示时延单元和多普勒频移单元.3 仿真分析假设信号回波天线由阵元间距为半波长的均匀线阵组成,天线阵元数M =16,子阵数J =7,每个子阵包含的阵元数Q =10.全球移动通信系统主基站的直达波和多径干扰的干噪比分别为30d B ㊁15d B ㊁12d B ㊁图3 方法1的距离-多普勒处理结果10d B ㊁7d B ,对应的来波方向分别为30ʎ㊁-70ʎ㊁12ʎ㊁-30ʎ㊁-20ʎ.5个全球移动通信系统同频基站的直达波信号的干噪比分别为13d B ㊁10d B ㊁5d B ㊁0d B ㊁-10d B ,对应的来波方向分别为-10ʎ㊁50ʎ㊁17ʎ㊁-20ʎ㊁-68ʎ.2个全球移动通信系统同频基站多径干扰的干噪比为0d B 和-5d B ,对应来向为-40ʎ和72ʎ.目标回波信号的信噪比为-30d B ,来波方向为0ʎ.仿真实验中,所要处理的数据长度为70000点,数据的采样率为200k H z .分别利用方法1(文献[7]中提出的两步空域滤波方法)㊁方法2(文献[8]中提出的先阵元级对消后稳健的自适应波束形成)以及方法3(笔者提出的方法)来进行干扰抑制及目标检测,结果如图3~5所示.从图3可以看出,方法1能消除弱干扰的影响并能够对强干扰进行一定程度的抑制,可以得到一个由目标回波引起的峰值,但由于某些强干扰的存在,导致距离-多普勒二维平面上仍存在由干扰引起的峰值.从图4和图5可以看出,方法2和方法3均可在距离-多普勒平面上得到一个由目标回波引起的峰值,可以有效地抑制强干扰,图中未出现由强干扰导致的距离-多普勒平面上的干扰峰值.通过对比图3~图5,可知方法304 西安电子科技大学学报(自然科学版) 第44卷h t t p ://w w w.x d x b .n e t的干扰抑制性能比方法1的好,与方法2的性能接近.图4 方法2的距离-多普勒处理结果图5 方法3的距离-多普勒处理结果接下来对3种算法的运算量进行比较分析.以一个包含16个全向阵元㊁阵元间距为半波长的均匀线阵为例来进行分析,其中划分的子阵数为7,每个子阵包含阵元数为10.(1)对于低副瓣波束形成,由于低副瓣加权值是预先计算的,所以低副瓣波束形成需要的复乘次数只是加权,需要的算法运算量可以忽略不计.(2)对于稳健的自适应波束形成,获得最优加权矢量为求解式(14).求解w a 的运算量主要包括一个J ˑJ 维的矩阵求逆运算,还包括一个1ˑJ 向量与一个J ˑ1向量的向量积,以及一个J ˑJ 矩阵与J ˑ1向量的乘积,求解拉格朗日乘子λ是一个一维搜索的问题(其运算量可以忽略不计),则稳健的自适应波束形成算法的复乘数为J 3+J 2+J .(3)对于时域杂波对消算法,工程上常采用直接矩阵求逆的方法,这里以直接矩阵求逆算法为例来对算法运算量进行分析.直接矩阵求逆算法的权系数可以表示为w =I N -V (V H V )-1V H ,其中I N 为一个N ˑN的矩阵,N 为需要处理的数据长度;V 为一个N ˑK 的矩阵,表示直达波及其延时构成的子空间矩阵;K 为杂波对消的阶数.主要运算量包括K ˑK 维的矩阵求逆运算,一个N ˑK 矩阵与一个K ˑK 矩阵的乘积,以及一个N ˑK 矩阵与一个K ˑN 矩阵的乘积,则直接矩阵求逆算法的复乘数为2N K 2+K 3+2N K .方法1杂波抑制需要的复乘数为73+72+7=399;方法2杂波抑制需要的复乘数为16ˑ(2ˑ70000ˑ2002+2003+2ˑ70000ˑ200)+163+162+16ʈ9.0176ˑ1010;方法3杂波抑制需要的复乘数为7ˑ(2ˑ70000ˑ2002+2003+2ˑ70000ˑ200)+73+72+7ʈ3.9452ˑ1010.从计算结果来看,杂波抑制的主要运算量为直接矩阵求逆,方法2的运算量约为方法3的两倍多(由于方法1不包含时域干扰对消步骤,这里不对方法1的运算量进行具体的分析).接下来对方法2和方法3的运算量作具体的对比分析.图6给出了方法2和方法3在不同的杂波对消阶数及对消数据长度下对应的杂波对消算法在MA T L A B 环境下的运行时间对比图.图6 杂波对消阶数及对消数据长度对运行时间的影响图6(a )为对消数据长度为70000点,不同杂波对消阶数情况下方法2和方法3的运行时间对比图.从图6(a )中可以看出,随着杂波对消阶数的增加,方法2杂波对消所需的运行时间比方法3的多一倍.图6(b)为杂波对消阶数为200,不同对消数据长度情况下方法2和方法3的运行时间对比图.从图6(b )中可以看出,随着对消数据长度的增加,方法2杂波所需的运行时间比方法3的多一倍.实际中,数据长度和对消阶数一般很长,方法2所需的运行时间将比方法3的进一步增多,故方法3的实时性优于方法2的.14第6期陈刚等:G S M 信号外辐射源雷达同频干扰抑制方法24西安电子科技大学学报(自然科学版)第44卷4总结针对全球移动通信系统外辐射源雷达回波通道中含有同频信号的干扰抑制问题,提出了一种基于全球移动通信系统信号的外辐射源雷达同频干扰抑制方法,利用低副瓣空域滤波㊁时域干扰相消㊁稳健的自适应波束形成级联的方法,在空域和时域上分别对来自全球移动通信系统主基站的直达波和多路径干扰及各全球移动通信系统同频基站的同频干扰进行抑制,最后利用距离-多普勒二维相关处理来进一步提高目标回波的信杂比.该方法提高了杂波抑制性能,减少了杂波对消算法的运算量.计算机仿真实验结果验证了所提方法的有效性.参考文献:[1]Z A I M B A S H IA.M u l t i b a n dF M-b a s e dP a s s i v eB i s t a t i cR a d a r:T a r g e tR 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基于外辐射源直达波的对消及仿真研究

中图分类号：Ｎ５．７Ｔ９８９
文献标识码：Ａ
Ｒｅｅｒｈ０ｒｃｉｎａｎｅｌｔ０ｎｔｉｕａｉｎｓａｃｎＤｉｅｔＳｇｌＣａｃｌｉｎａｄＩｓＳｍｌｔ０ａ
ＢａｅｎＮ０ｃ０ｒｔｖｌｍｉａｏｓｄ０ｎ０ｐｅａｉｅＩｌｕｎｔｒ
在目标检测上，达波信号的干扰不但对通道的动态范围提出了极高的要求，时对微弱标回波的检测构成直同
了限制。文中利用二元阵的方法对直达波的干扰进行抑制，并对其对消性能进行了仿真分析和研究。
关键词外辐射源；目标探测；直达波对消；元阵二
ＡｂｔａｔＰｓｉｅｒｄｒｄｔｃｉｎｔｃｎｌｇａｅｎｎｎｏｐｒｔｅｉｕｎｔｒｎｌｄｎＭａｉｒａｃｓ．ＴｖｓｒｃａｓｖａａｅｅｔｅｈｏｏｙｂｓｄｏｏｃｏｅａｉｌｍｉａｏｓｉｃｕｉｇＦｒｄｏｂｏｄａｔｏｖｌ
ｄｒｃｗａｅｃｎｅｉｇｐｒｒｎｅｉｓｍｕａｅｎｎｙｅ．ｉｅｔｖａｃｌｅｏｍａｃｓｉｌｔｄａｄａａｚｄｎｆｌＫｅｗｏｄＰｓｉｅＲａａａｅｎＮｏｃｏｅａｉｅＩｕｎｔｒ；Ｔｒｅｔｃｉｎ；ＤｉｃａｅＣａｃｌｔｎ；ＴｏＥ－ｙｒｓａｓｖｄＢｓｄｏｎｏｐｒｔｌｍｉａｏｒｖｌｓａｇｔＤｅｅｔｏｒｔｅＷｖｎｅｌｉａｏｗ－１

雷达信号分选关键技术研究综述

雷达信号分选关键技术研究综述发表时间：2019-01-02T16:18:54.110Z 来源：《知识-力量》2019年3月中作者：姜如意[导读] 雷达信号分选技术在雷达侦探干扰技术中占据重要位置，在较为复杂的电磁环境下进行信号分选技术是通过雷达将所需要研究的问题进行截取。

（32140部队，河北石家庄 050000）摘要：雷达信号分选技术在雷达侦探干扰技术中占据重要位置，在较为复杂的电磁环境下进行信号分选技术是通过雷达将所需要研究的问题进行截取。

本文结合近年来国内与国外的雷达分选技术的实际发展情况展开深入的研究，并针对其中存在的问题制定切实可行的解决方案。

关键词：雷达；信号；分选技术雷达在军事方面发挥着重要的作用，在现代化技术的时代背景下，不论是在导弹、路基，还是舰载中都会存在雷达设备，这在很大程度上说明了雷达技术的重要。

雷达分选技术是在截获脉冲流中将各种形式的辐射源进行筛选，在侦查工作中发挥着主要优势，只有将信号进行分选才能确保后期识别、分析、测量的工作有序完成。

1.雷达分选技术的发展现状迄今为止，雷达技术在电子对抗中已经具有数十年的历史，信号分选由简单到复杂的过程逐渐深入，并在实际战场中得到充分的应用。

通过雷达在电磁环境中开展对抗主要是将侦查的雷达信号进行汇总。

自雷达产生后，模拟电磁环境问题一直存在，这是由于电磁环境在侦查工作中处于关键的位置，并不能通过战场中真实的电磁环境进行检测与侦收，因此，需要借助模拟来进行。

主要分为三种，即射频模拟、视频模拟、参数模拟。

射频模拟，是借助射频发射器在雷达信号平台中展开模拟，这种方式较适用于在真实的环境中，以此全面侦查雷达信号情报处理器或侦察机的性能，但是这一模式由于数量较多，需要微波屏蔽。

视频模拟，利用微机进行操控，结合视频雷达脉冲或者平台所具备特征展开真实的模拟，这种方式的主要功能是能及时监测情报系统中的信号与信号处理器，这一模拟形式在国防科大中较为重视，并得到深入的研究。

雷达作业环境电磁辐射场强分布特点与防护对策研究_王修德

表 1 雷达作业区和生活区电磁辐射场强检测结果
作业区生活区
检测位置操作位调制器功控开关发射机房（方仓）门外办公区道路宿舍楼
测量点数 8 5 5 5
10 29
9
场强范围（ μW·cm － 2 ） 0． 10 ～ 19． 17 0． 20 ～ 35． 01 0． 38 ～ 133． 6 0． 20 ～ 26． 01 0． 10 ～ 38． 00 0． 35 ～ 41． 00 0． 01 ～ 3． 82
中国辐射卫生 2015 年 6 月第 24 卷第 3 期 Chin J Ｒadiol Health，June 2015，Vol． 24 No． 3
·193· ·论著·
雷达作业环境电磁辐射场强分布特点与防护对策研究
王修德，李奇慧，唐木涛，王骞，顾恰敏
济南军区联勤部疾病预防控制中心，山东济南 250014
中图分类号： TL75 + 1 文献标识码： A 文章编号： 1004 － 714X（ 2015） 03 － 03 － 0193 DOI:10.13491/ki.issn.1004-714x.2015.03.001
ห้องสมุดไป่ตู้
雷达在军事、气象、导航等许多领域应用广泛，是重要的军事装备，也是军事作业环境中重要的电磁辐射源。它主要涉及波长为 1 m ～ 1 mm （频率 300 MHz ～ 300 GHz）的微波段电磁辐射，是雷达作业环境主要的职业危害因素。调查发现长期接触微波辐射的雷达作业人员，可出现眼晶体、外周血象、心电图、生殖系统及神经行为功能改变［1 － 2］。了解雷达作业环境电磁辐射分布特点和防护状况，制定有效的防护方案，是保护雷达作业人员健康的根本途径。为此我们对部分类型雷达作业区和周围环境辐射进行了检测与评价，并针对调查与检测发现的问题提出了防护对策和措施。

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外辐射源雷达信号处理若干问题研究
外辐射源雷达信号处理若干问题研究
摘要：
本文基于雷达信号处理领域的最新研究进展，对外加辐射源雷达信号处理的若干关键问题进行了综述和探讨。

首先，分析了外辐射源对雷达信号的影响机理和特征。

然后，介绍了几种常用的外辐射源雷达信号处理方法，包括滤波、去噪、目标检测等。

接着，重点讨论了外辐射源雷达信号处理中的若干关键问题，包括目标信号与干扰信号的区分、多目标检测与跟踪、目标表征与识别等。

最后，对外辐射源雷达信号处理的未来发展进行了展望，包括深度学习、人工智能等技术的应用。

关键词：外辐射源、雷达信号处理、滤波、去噪、目标检测、多目标跟踪、目标表征、识别、深度学习、人工智能
1 引言
外辐射源是指在雷达接收器范围之外的物体或电磁波源对雷达信号产生干扰的情况。

外辐射源的存在，使得雷达信号处理面临许多挑战和问题。

本文对外辐射源雷达信号处理的若干关键问题进行了综述和探讨，以期为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。

2 外辐射源对雷达信号的影响
外辐射源对雷达信号产生的影响是多方面的。

首先，外辐射源会引起雷达信号的强度变化。

其次，外辐射源会导致雷达信号的频谱特性发生变化，包括频率畸变和频率扩散。

再次，外辐射源还会引起雷达信号的相位失真和相位互调。

最后，外辐射源还会产生背景噪声，降低雷达检测性能。

3 外辐射源雷达信号处理方法
3.1 滤波
滤波是外辐射源雷达信号处理中常用的方法之一。

通过设计合适的滤波器，可以剔除外辐射源引起的干扰信号，提取出目标信号。

常用的滤波方法包括带通滤波、带阻滤波和自适应滤波等。

3.2 去噪
外辐射源会引起雷达信号中的噪声，影响信号的清晰度和可靠性。

因此，去噪是外辐射源雷达信号处理中的重要一环。

去噪方法包括小波去噪、时频域滤波和自适应降噪等。

3.3 目标检测
外辐射源会对雷达信号的目标检测造成干扰，使得目标信号难以有效地检测和提取。

因此，目标检测方法在外辐射源雷达信号处理中具有重要意义。

常用的目标检测方法包括CFAR 算法、极化目标检测和小目标检测等。

4 外辐射源雷达信号处理的关键问题
4.1 目标信号与干扰信号的区分
外辐射源引起的干扰信号与目标信号之间往往存在相似的特征，使得它们难以区分。

因此，如何准确地区分目标信号和干扰信号是外辐射源雷达信号处理中的一个关键问题。

4.2 多目标检测与跟踪
在外辐射源雷达信号处理中，往往存在多个目标信号和干扰信号同时出现的情况。

如何实现对多个目标的准确检测和跟踪是一个挑战。

4.3 目标表征与识别
外辐射源雷达信号处理中的目标表征与识别是一个复杂的问题。

目标表征包括目标的特征提取和描述，目标识别则是根据目标的表征信息进行分类和识别。

5 外辐射源雷达信号处理的未来发展
随着深度学习和人工智能技术的不断发展和应用，外辐射源雷达信号处理将迎来更多的机遇和挑战。

深度学习可以用于外辐射源雷达信号的目标检测、分类和识别等任务，人工智能则能提高外辐射源雷达信号处理的智能化水平。

结论：
外辐射源雷达信号处理是一个复杂而关键的问题，在雷达信号处理领域具有重要意义。

本文对外辐射源雷达信号处理的若干关键问题进行了综述和探讨，介绍了滤波、去噪、目标检测等常用的处理方法，并对目标信号与干扰信号的区分、多目标检测与跟踪、目标表征与识别等问题进行了重点讨论。

未来，深度学习和人工智能技术的应用将为外辐射源雷达信号处理带来更多的机遇和挑战
综上所述，外辐射源雷达信号处理是一个复杂而关键的问题，涉及到滤波、去噪、目标检测等多个处理方法。

在处理过程中，区分目标信号和干扰信号、实现多目标的准确检测和跟踪，以及进行目标表征与识别都是重要的关键问题。

随着深度学习和人工智能技术的发展，外辐射源雷达信号处理将迎来更多的机遇和挑战。

这些技术可以应用于目标的检测、分类和识别等任务，提高外辐射源雷达信号处理的智能化水平。

因此，外辐射源雷达信号处理在雷达信号处理领域具有重要意义，并将在未来取得更大的发展。