一种基于认知处理的自适应旁瓣相消方法
【专利摘要】本发明属于雷达干扰抑制【技术领域】，公开了一种基于认知处理的自适应旁瓣相消方法。该基于认知处理的自适应旁瓣相消方法包括以下步骤：S1：利用雷达的主天线和辅助天线在一个脉冲重复周期接收回波信号，得到主天线接收信号和辅助天线接收信号；S2：针对主天线接收信号和辅助天线接收信号，依次进行第一次信号筛选和第二次信号筛选，得到有效学习样本；S3：针对所述有效学习样本，利用直接矩阵求逆算法进行自适应权值计算，得到对应的自适应权W；S4：利用所述自适应权W，对步骤S1中得到的主天线接收信号和辅助天线接收信号进行旁瓣相消处理，得出自适应旁瓣相消结果。
【专利说明】一种基于认知处理的自适应旁瓣相消方法
【技术领域】
[0001]本发明属于雷达干扰抑制【技术领域】，特别涉及一种基于认知处理的自适应旁瓣相消方法，可用于抑制通过天线旁瓣进入的多种类有源干扰。
【背景技术】
[0002]电子对抗在现代战争中的作用日趋重要，没有抗干扰的雷达完全失去其发现测定敌人目标和控制导引火器的功能。因此，在某种意义上说，抗干扰措施是雷达必备的甚至是首要的正常工作条件。电子干扰类型有多种，但多以雷达天线旁瓣进入接收机，当雷达处于强干扰环境下时，其旁瓣干扰可淹没主波束的目标信号，因而对雷达系统性能影响极大。消除这一严重影响的方法之一是研制超低旁瓣天线，但其代价是相当高的，而旁瓣相消系统则是通过附加的辅助天线处理设备，采用信号处理的手段将旁瓣干扰从主接收通道中消除掉的，从而保证雷达系统的正常工作。随着自适应技术、数字处理技术以及超大规模集成电路技术(VLSI)的飞速发展，自适应天线旁瓣相消系统已成为现代雷达和其他信息系统消除旁瓣干扰的最经济、最有效的措施。
[0003]参照图1，为自适应旁瓣相消的原理示意图。自适应旁瓣相消技术采用另外增加辅助天线(辅助天线的个数取决于系统期望对消的干扰个数，通常Q个辅助天线最多可以对消Q个从空间不同方向入射的干扰)，在一定的性能准则下，即自适应代价函数，通过对辅助天线输出进行加权，然后和主天线输出进行相减。目的是在干扰作用下，利用其输出调整权值，使输出干扰功率趋于最小，其结果是使空间滤波特性在干扰方向上形成空间零点，从而抑制了旁瓣干扰。
[0004]参照图2，为传统自适应旁瓣相消方法的流程示意图；传统自适应旁瓣相消方法工作时，首先需要利用主辅天线接收信号，把一个脉冲重复周期(PRI)内休止期处的采样数据作为学习样本，计算自适应权系数，然后在下一脉冲重复周期的工作期内保持权系数不变，用该自适应权来进行干扰相消。当干扰为连续波干扰或高占空比干扰时，休止期内的采样数据均包含干扰信号，可以利用的学习样本采样数较多，能够保证权值收敛至最佳权值，从而达到最佳对消效果。但是当干扰为间歇式干扰或欺骗性干扰时，休止期内的采样数据可能包含较少的干扰信号，可以利用的学习样本采样数较少，自适应旁瓣相消系统将基本失效。另外，当雷达为脉冲多普勒模式工作时，由于不存在休止期，不能使用自适应旁瓣相消方法抑制干扰。这些问题均是因为传统自适应旁瓣相消方法没有进行样本的分析和选择。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于是克服传统自适应旁瓣相消方法的不足，提出了一种基于认知处理的自适应旁瓣相消方法，以得到良好的旁瓣相消和干扰抑制性能。
[0006]本发明的技术方案是:首先雷达的主天线和辅助天线在一个脉冲重复间隔内接收信号；然后对主天线和辅助天线接收的信号进行感知分析，根据主天线和辅助天线接收的信号的幅度和相位信息，在整个脉冲重复间隔的接收信号中筛选有效学习样本；进行自适应权值计算；最后利用自适应权值对消主天线和辅助天线接收的信号。具体实现方法如下:
[0007]一种基于认知处理的自适应旁瓣相消方法包括以下步骤:
[0008]S1:利用雷达的主天线和辅助天线在一个脉冲重复周期接收回波信号，得到主天线接收信号和辅助天线接收信号；
[0009]S2:分别计算主天线接收信号和辅助天线接收信号的幅度，进行第一次信号筛选，将第一设定辅助天线接收信号、与第一设定辅助天线接收信号处于同一时刻的主天线接收信号、第二设定辅助天线接收信号、以及与第二设定辅助天线接收信号处于同一时刻的主天线接收信号排除，得到剩余信号；所述第一设定辅助天线接收信号为:幅度小于设定幅度的辅助天线接收信号；所述第二设定辅助天线接收信号为:幅度小于对应时刻主天线接收信号的辅助天线接收信号；
[0010]在所述剩余信号中，分别计算主天线接收信号的幅度比和相位差，分别计算辅助天线接收信号的幅度比和相位差；设定幅度比有效范围和相位差有效范围；将同时处于幅度比有效范围和相位差有效范围之内的主天线接收信号、以及同时处于幅度比有效范围和相位差有效范围之内的辅助天线接收信号作为有效学习样本，完成第二次信号筛选，得到有效学习样本；
[0011]S3:针对所述有效学习样本，利用直接矩阵求逆算法进行自适应权值计算，得到对应的自适应权W ;
[0012]S4:利用所述自适应权W，对步骤SI中得到的主天线接收信号和辅助天线接收信号进行旁瓣相消处理，得出自适应旁瓣相消结果。
[0013]本发明的有益效果为:传统自适应旁瓣相消方法只能完成对连续波干扰和高占空比干扰的相消，而本发明在传统的自适应旁瓣相消方法的基础上对间歇式干扰和欺骗性干扰同样具有很好的相消性能。另外，本发明还可以将自适应旁瓣相消方法拓展到雷达的脉冲多普勒工作模式上。
【专利附图】
【附图说明】
[0014]图1为自适应旁瓣相消的原理示意图；
[0015]图2为传统自适应旁瓣相消方法的流程示意图；
[0016]图3为本发明的一种基于认知处理的自适应旁瓣相消方法的流程示意图；
[0017]图4为本发明中仿真实验的结构框图；
[0018]图5a为仿真实验中主辅天线接收信号S1的数据仿真图；
[0019]图5b为仿真实验中剩余信号S2的数据仿真图；
[0020]图5c为仿真实验中有效学习样本S3的数据仿真图；
[0021]图6a为本发明中自适应旁瓣相消前后的天线方向的对比示意图；
[0022]图6b为图6a的局部放大示意图；
[0023]图7a为传统自适应旁瓣相消前后的天线方向的对比示意图；
[0024]图7b为图7a的局部放大示意图。【具体实施方式】
[0025]下面结合附图对本发明作进一步说明:
[0026]首先结合图1对自适应旁瓣相消技术作出说明，在图1中，主天线接收信号的第η次采样信号为d(n)，辅助接收信号的第η次采样信号为X(n)，W为对应时刻的自适应权系数，y(n)为对应时刻自适应旁瓣相消系统的输出，
[0027]y (n) =d (n) -ya (η), ya (n) =W1X (η),
[0028]其中，在主天线响应、辅助天线响应和综合系统响应中，为期望信号的波达方向，Q1为干扰信号的波达方向。
[0029]传统自适应旁瓣相消方法只能完成对连续波干扰和高占空比干扰的相消，而本发明在传统的自适应旁瓣相消方法的基础上对间歇式干扰和欺骗性干扰同样具有很好的相消性能。
[0030]参照图3，为本发明的一种基于认知处理的自适应旁瓣相消方法的流程图。该基于认知处理的自适应旁瓣相消方法包括以下步骤:
[0031]S1:在一个脉冲重复周期内采集主辅天线接收信号Sp
[0032]利用雷达的主天线和辅助天线在一个脉冲重复周期接收信号，得到主辅天线接收信号；主辅天线接收信号指:主天线接收信号和辅助天线接收信号。为了方便说明问题，我们假定S1为被脉冲雷达接收并经过脉冲压缩处理和相参处理之后的信号。通常情况下，S1包含四个部分，其中，第一部分表不为仅含噪声的接收信号，第二部分表不为目标信号和噪声共存的接收信号，第三部分表示为干扰信号和噪声共存的接收信号，第四部分表示为干扰信号、目标信号和噪声共存的接收信号。
[0033]S2:对主辅天线接收信号进行感知分析，筛选有效学习样本。
[0034]在步骤S2中，筛选有效学习样本的目的就是把全部或部分“干扰信号和噪声共存的接收信号”从主辅天线接收信号S1中挑选出来。下面对步骤S2进行具体说明:
[0035]分别计算主天线接收信号和辅助天线接收信号的幅度，进行第一次信号筛选，将第一设定辅助天线接收信号、与第一设定辅助天线接收信号处于同一时刻的主天线接收信号、第二设定辅助天线接收信号、以及与第二设定辅助天线接收信号处于同一时刻的主天线接收信号排除，得到剩余信号S2 ;上述第一设定辅助天线接收信号为:幅度小于设定幅度的辅助天线接收信号；上述第二设定辅助天线接收信号为:幅度小于对应时刻主天线接收信号的辅助天线接收信号。在进行第一次信号筛选时，排除的信号包括所有“仅含噪声的接收信号”以及所有“目标信号和噪声共存的接收信号”。在进行第一次信号筛选时，可能会丢失部分“干扰信号和噪声共存的接收信号”。
[0036]在进行第一次信号筛选时，辅助天线接收信号中噪声的平均功率为σ 2，则上述设定幅度为k σ，2 < k < 5。
[0037]然后进行第二次信号筛选，第二次信号筛选的具体过程如下:
[0038]在上述剩余信号S2中，分别计算主天线接收信号的幅度比和相位差，分别计算辅助天线接收信号的幅度比和相位差。
[0039]设定幅度比有效范围和相位差有效范围。需要说明的是:幅度比有效范围和相位差有效范围的大小是根据具体情况来确定的。当有效范围划分过大时，学习样本中可能含有目标信号，目标信号会被当作干扰信号受到抑制；当有效范围划分过小时，学习样本的快拍数较少，无法满足旁瓣相消系统的收敛要求，导致相消性能会变差甚至消失。
[0040]本发明实施例中，在设定幅度比有效范围时，将主天线接收信号的幅度比和辅助天线接收信号的幅度比的均值作为幅度比有效范围的中心；具体地说，上述幅度比有效范
围为[叉-Δ”:？ +、]，其中，頁为上述剩余信号中主天线接收信号和辅助天线接收信号的
幅度比的均值，0.01 < A1 <0.05。
[0041]在设定相位差有效范围时，将主天线接收信号和辅助天线接收信号的相位差的均值作为相位差有效范围的中心；具体地说，上述相位差有效范围为[P-Δ2,P +Δ，]，
其中，戶为剩余信号中主天线接收信号和辅助天线接收信号的相位差的均值，5° < A2< 10°。
[0042]然后将同时处于幅度比有效范围和相位差有效范围之内的主天线接收信号、以及同时处于幅度比有效范围和相位差有效范围之内的辅助天线接收信号作为有效学习样本S3，完成第二次信号筛选。在第二次筛选信号的过程中，有效学习样本S3为:同时处于幅度比有效范围和相位差有效范围之内的“干扰信号和噪声共存的接收信号”。
[0043]S3:自适应权的求解:由有效学习样本&，利用直接矩阵求逆(DMI)算法进行自适应权值计算，得到自适应权W。具体说明如下:
[0044]结合图1，对于所述有效学习样本，主天线接收信号中第η次采样信号表示为d (η)，辅助天线接收信号中第η次采样信号表示为X (η)，
[0045]X (n) = [X1 (η)，...，χΜ (η) ]τ
[0046]其中，η取I至N，N为所述有效学习样本对应的采样次数；Μ为辅助天线个数，Xi (η)表示第i个辅助天线接收信号中的第η次采样信号，i取I至M。T表示矩阵的转置。自适应权W表示为W=[Wl，w2，...，wM]T，通常采用输出均方误差最小的准则来确定最优权系数W_,表示如下:
[0047]
【权利要求】
1.一种基于认知处理的自适应旁瓣相消方法，其特征在于，包括以下步骤: S1:利用雷达的主天线和辅助天线在一个脉冲重复周期接收回波信号，得到主天线接收信号和辅助天线接收信号； S2:分别计算主天线接收信号和辅助天线接收信号的幅度，进行第一次信号筛选，将第一设定辅助天线接收信号、与第一设定辅助天线接收信号处于同一时刻的主天线接收信号、第二设定辅助天线接收信号、以及与第二设定辅助天线接收信号处于同一时刻的主天线接收信号排除，得到剩余信号；所述第一设定辅助天线接收信号为:幅度小于设定幅度的辅助天线接收信号；所述第二设定辅助天线接收信号为:幅度小于对应时刻主天线接收信号的辅助天线接收信号； 在所述剩余信号中，分别计算主天线接收信号的幅度比和相位差，分别计算辅助天线接收信号的幅度比和相位差；设定幅度比有效范围和相位差有效范围；将同时处于幅度比有效范围和相位差有效范围之内的主天线接收信号、以及同时处于幅度比有效范围和相位差有效范围之内的辅助天线接收信号作为有效学习样本，完成第二次信号筛选，得到有效学习样本； S3:针对所述有效学习样本，利用直接矩阵求逆算法进行自适应权值计算，得到对应的自适应权W ; S4:利用所述自适应权W，对步骤SI中得到的主天线接收信号和辅助天线接收信号进行旁瓣相消处理，得出自适应旁瓣相消结果。
2.如权利要求1所述的一种基于认知处理的自适应旁瓣相消方法，其特征在于，在步骤S2中，所述辅助天线接收信号中噪声的平均功率为σ 2，所述设定幅度为k σ，2 < k < 5。
3.如权利要求1所述的一种基于认知处理的自适应旁瓣相消方法，其特征在于，在步骤S2中，所述幅度比有效范围为[J - A1, /i + A1 ]，所述相位差有效范围为[p-Δ2，_,p+ Δ2];其中，又为剩余信号中主天线接收信号和辅助天线接收信号的幅度比的均值，P为剩余信号中主天线接收信号和辅助天线接收信号的相位差的均值，0.01 < D1< 0.05，5o < D2 < 10°。
4.如权利要求1所述的一种基于认知处理的自适应旁瓣相消方法，其特征在于，在步骤S3中，对于所述有效学习样本，主天线接收信号中第η次采样信号表示为d (η)，辅助天线接收信号中第η次采样信号表示为X (η)，
X (n) = Lx1 (η),..., χΜ (η) ]τ 其中，η取I至N，N为所述有效学习样本的数目；Μ为辅助天线个数，Xi (η)表示第i个辅助天线接收信号中的第η次采样信号，i取I至M ;Τ表示矩阵的转置；则根据下式计算自适应权W:
【文档编号】G01S7/36GK103885041SQ201410064393
【公开日】2014年6月25日 申请日期:2014年2月25日 优先权日:2014年2月25日
【发明者】赵永波, 朱玉堂, 刘宏伟, 水鹏朗, 程增飞, 李慧 申请人:西安电子科技大学