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雷达对抗有源欺骗干扰若干方法研究

卢云龙  
【摘要】:雷达作为现代战场上一种全天候的信息传感设备,已成为当今战场诸如侦察监视、目标识别、武器制导以及诸兵种协同作战等方面的核心装备。正因为雷达在战场上的重要性,其从问世开始就受到各式各样的电子对抗措施(Electronic Counter Measure,ECM)。而随着数字射频存储器(Digital Radio Frequency Memory,DRFM)技术的成熟,ECM寻求发展干扰方式灵活多变的雷达有源欺骗性干扰。雷达有源欺骗干扰能够精确模拟雷达回波信号,并以较小的功率从雷达天线主瓣进入雷达系统,进而给雷达的战场生存能力造成巨大威胁。而且随着ECM技术的不断发展,更多具有特定干扰效果的雷达有源欺骗干扰样式的相继提出,也给现代雷达对战场干扰环境的感知能力和抗干扰能力提出了新的挑战。为应对雷达有源欺骗干扰对雷达系统的巨大威胁,尤其是从雷达天线主瓣进入的有源欺骗干扰,提高雷达抗有源欺骗干扰的能力,本文深入分析了基于DRFM的典型有源欺骗干扰样式的工作机理和干扰特性,并结合现代信号处理算法对从雷达天线主瓣进入的雷达有源欺骗干扰的检测、感知和抑制展开了探索性研究,主要研究成果总结如下:一、针对从主瓣进入雷达天线的有源干扰信号无需很大的发射功率,在常规能量等检测方法失效的情形,提出一种基于时频域熵特征的干扰检测方法。主要工作如下:分析了干扰机的相位取样量化特性,并在雷达距离/速度波门内同时存在目标信号和欺骗干扰信号的情形下,利用经验模态分解(Empirical Model Decomposition,EMD)算法提取出干扰信号谐波分量,设计出一个具有恒虚警(Constant False-Alarm Rate,CFAR)特性的时频熵统计量来刻画干扰谐波分量与目标回波在时频域上能量分布特征差异,进而实现对有源欺骗干扰的检测。实际上,波门拖引类干扰(距离波门拖引、速度波门拖引、距离-速度波门联合拖引)在对雷达波门的捕获期,干扰机仅将截获到的雷达信号放大并伴随目标回波进入雷达天线以稳定捕获到目标雷达的距离/速度波门。而本文所提方法则能够在该阶段有效检测出欺骗干扰信号,使得雷达系统能够及时采取抗干扰措施。二、在前面工作的基础上,针对从天线主瓣进入的线性调频有源欺骗干扰信号的检测问题,提出了基于有源欺骗干扰信号谐波分量特征参数匹配的雷达有源欺骗干扰检测方法。主要工作如下:分析了欺骗干扰信号谐波分量的频谱特征规律,并得到谐波分量的中心频率及其调频率与真实目标回波的中心频率及其调频率存在明显差异的结论。而后通过建立可能存在的干扰谐波信号分量的调频率参数库,同样考虑在干扰机对雷达波门的捕获阶段,在分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)域检测出雷达回波信号中的线性调频信号分量并估计其调频率,最后通过与预先建立的调频率参数库进行匹配分析,实现对有源欺骗干扰信号的检测。该方法能够在复杂的电磁环境中有效检测出有源欺骗干扰信号。仿真结果验证了该方法的有效性。三、从主瓣进入雷达天线的有源干扰在时域、频域、能量域、到达方向角等方面与目标信号高度相似,常规的干扰抑制方法难以奏效。根据DRFM延时调制时的数字量化特性对干扰信号进行合理建模,并提出了一种基于奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)的抗距离波门拖引干扰方法。在实际干扰机系统中,DRFM的延时调制函数的非理想、非线性数字特性导致调制生成的距离欺骗干扰信号的频谱产生细微的中心频率频移及谐波信号分量寄生。主要工作如下:利用SSA方法对欺骗干扰信号进行奇异值分解,根据奇异值能量分布构造干扰谐波分量子空间,设计出具有恒虚警特性的检验统计量表征该子空间的特性并实现对有源欺骗干扰的检测,然后依据欺骗干扰信号中心频率发生频移的特性,通过奇异值能量差异剔除欺骗干扰信号并重构目标信号,进而实现对有源欺骗干扰的抑制。该方法不需要估计噪声参数,并且在干扰检测阶段具有恒虚警特性。四、针对新型的频谱弥散(Smeared Spectrum,SMSP)密集假目标干扰的抑制问题,提出了联合时频分布和压缩感知的干扰抑制算法。SMSP干扰是一种专门对抗线性调频脉冲雷达并可以从雷达天线主瓣进入的有源欺骗干扰,其目的是在目标雷达显示终端形成大量的密集距离假目标。主要工作如下:分析得出SMSP干扰信号的时频分布与目标信号的时频分布有部分重叠支撑区,提出通过在时频域丢弃SMSP干扰信号,保留属于目标信号的时频信息,并根据保留的时频信息与雷达回波频域的线性关系,建立压缩感知最小问题求解模型并利用正交匹配追踪方法重构目标信号,进而实现对SMSP干扰的抑制。Monte Carlo仿真结果验证了该方法的有效性。五、针对SMSP和切片干扰(Chopping and Interleaving,CI)两类一次转发的密集假目标干扰的识别问题,利用干扰信号脉内调制方式的不同,提出了基于脉内时频特征的综合感知方法。该方法首先将一维干扰信号变换到二维时频域并利用同步压缩变换方法(Synchrosqueezing Transform,SST)进行时频重排以提高时频图像的可读性,同时根据频率边缘熵对时频图像进行分割以降低计算量。随后基于时频图像提取高阶矩和纹理特征并利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现对两类干扰的综合感知。仿真数据结果验证了该方法的可行性。


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