通信信号对雷达信号干扰的分析

时间:2021-11-04 08:48:22 论文范文 我要投稿

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 Method   1.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。   参考文献   [1]潘超.雷达抗干扰效能评估准则与方法研究[D].成都:电子科技大学,2006.   [2]刘敏,魏玲.MATLAB通信仿真与应用[M].北京:国防工业出版社,2001.   [3]吴少鹏.雷达抗干扰有效度及评估方法[J].雷达与对抗,2004,23(2):10-12.   [4]李潮,张巨泉.雷达抗干扰效能评估理论体系研究[J].航天电子对抗,2004,23(1):30-33.   [5]史林,彭燕,杨万海.脉冲压缩雷达干扰仿真分析[J].现代雷达,2003,16(8):37-40.   [6]徐庆,徐继麟,周先敏,黄香馥.线性调频-二相编码雷达信号分析[J].系统工程与电子技术,2000,22(12):7-9.   [7]潘继飞,姜秋喜,毕大平,等.线性调频雷达信号特征研究[J].电子对抗,2003,10(2):24-27.

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