CN105866749B - 一种距离和速度同步拖引的雷达干扰识别方法 - Google Patents

一种距离和速度同步拖引的雷达干扰识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105866749B
CN105866749B CN201610191272.3A CN201610191272A CN105866749B CN 105866749 B CN105866749 B CN 105866749B CN 201610191272 A CN201610191272 A CN 201610191272A CN 105866749 B CN105866749 B CN 105866749B
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
radar
echo
distance
indicate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610191272.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105866749A (zh
Inventor
李明
卢云龙
王泽玉
陈洪猛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xidian University
Original Assignee
Xidian University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xidian University filed Critical Xidian University
Priority to CN201610191272.3A priority Critical patent/CN105866749B/zh
Publication of CN105866749A publication Critical patent/CN105866749A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105866749B publication Critical patent/CN105866749B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/36—Means for anti-jamming, e.g. ECCM, i.e. electronic counter-counter measures
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰识别方法，其思路为：建立干扰机发射距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰信号模型，其中雷达发射宽带线性调频信号，目标携带干扰机，得到雷达接收到的真实目标回波信号；设定干扰机输入信号，干扰机接收宽带线性调频信号，根据所述宽带线性调频信号和设定的干扰机输入信号，计算干扰机输出的距离‑速度同步拖引干扰信号，进而计算相位量化后的距离‑速度同步拖引干扰信号；分别设定目标接收到的回波信号和雷达接收到的回波信号，获得真实目标回波基带信号或相位量化后的距离‑速度同步拖引基带干扰信号；依次设定特征干扰信号误差角和雷达接收到的回波基带信号的类别进而识别干扰信号或目标信号。

Description

一种距离和速度同步拖引的雷达干扰识别方法
技术领域
本发明属于雷达对抗干扰技术领域，特别涉及一种距离和速度同步拖引的雷达干扰识别方法，适用于宽带雷达对有源欺骗干扰信号的对抗。
背景技术
基于数字射频存储(Digital Radio Frequency Memory,DRFM)技术的距离波门拖引干扰(Range Gate Pull Off,RGPO)和速度波门拖引干扰(Velocity Gate Pull Off,VGPO)，分别与雷达发射信号具有很强的相干性，由此产生的干扰信号在雷达接收端获得相当大的增益，使得雷达难以区分目标信号和干扰信号，而具有距离-速度联合欺骗能力的距离波门-速度波门同步拖引干扰(RGPO-VGPO)法，不仅能够干扰只具有测速能力或测距能力的雷达，还能有效干扰同时具有距离-速度检测能力的雷达。
由于具有大时宽带宽积的脉冲压缩信号能够保证雷达具有良好的目标信号检测性能和较高的距离、速度分辨率，使得现代雷达广泛采用脉内频率调制信号，如线性调频(Linear Frequency Modulated，LFM)信号；而基于数字射频存储技术的干扰机在调制发射LFM欺骗干扰信号时，由于基于数字射频存储技术的干扰机对截获的雷达信号相位量化和对截获的雷达信号时延调制，以及基于数字射频存储技术的干扰机本身固有的转发延时，导致基于数字射频存储技术的干扰机调制发射有源欺骗干扰信号的频谱产生畸变，进而产生一系列谐波谱。
对抗有源欺骗干扰信号的前提是雷达能够正确识别出干扰信号，现有方法能够在频域、时频域、高阶谱域或极化域的雷达接收波门内识别有源欺骗干扰信号，其中有学者通过提取目标信号与干扰信号之间的幅度统计特征差异法识别雷达接收波门内的目标信号与干扰信号，但该方法在对噪声敏感，且在较高信噪比条件下才有较好的目标信号或干扰信号识别率；其次，该方法建立的模型过于理想，使得雷达接收波门内同时存在目标信号和干扰信号时该方法将失效。
发明内容
针对以上现有技术存在的不足，本发明的目的在于提出一种距离和速度同步拖引的雷达干扰识别方法，该种距离和速度同步拖引的雷达干扰识别方法通过建立基于宽带雷达线性调频信号的距离波门-速度波门同步拖引的干扰信号相位量化数学模型，并利用干扰信号与目标信号之间的频谱特征差异，提取有效稳健的干扰信号误差角(JammingSignal Error Angle，JSEA)并作为识别干扰信号与目标信号的特征，进而识别目标信号与干扰信号。
为达到上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。
一种距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰识别方法，包括以下步骤：
步骤1，建立干扰机发射距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰信号模型，所述干扰机发射距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰信号模型中包含雷达和目标，所述雷达发射线性调频信号，所述目标携带干扰机，且所述目标接收线性调频信号后进行反射，得到雷达接收到的真实目标回波信号；设定干扰机输入信号，同时干扰机接收线性调频信号，根据所述宽带线性调频信号和设定的干扰机输入信号，计算得到干扰机输出的距离-速度同步拖引干扰信号；
步骤2，对干扰机输出的距离-速度同步拖引干扰信号进行相位量化，得到相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号；
步骤3，分别设定真实目标回波信号和雷达接收到的回波信号，并当雷达未受到干扰机干扰时，雷达接收到的回波信号中只有雷达接收到的真实目标回波信号，然后对雷达接收到的回波信号依次进行下变频和数模转换，得到目标回波基带信号；
当雷达受到干扰机干扰时，雷达接收到的回波信号为相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号，然后对雷达接收到的回波信号依次进行下变频和模数转换，得到相位量化后的距离-速度同步拖引基带干扰信号；
步骤4，根据雷达接收到的回波信号，得到雷达接收到的回波基带信号，并根据雷达发射宽带线性调频信号设定特征干扰信号误差角；
步骤5，根据雷达接收到的真实目标回波信号，得到雷达接收到真实目标回波基带信号，并设定雷达接收到的回波基带信号的类别为Hi,i＝0,1，H0表示雷达接收到真实目标回波基带信号和噪声，H1表示雷达接收到相位量化后的距离-速度同步拖引基带干扰信号和噪声，然后根据设定的雷达接收到的回波基带信号的类别Hi和设定的特征干扰信号误差角θ识别干扰信号或目标信号。
本发明的有益效果：
第一，相对于传统的基于幅度统计特征的干扰识别方法，本发明核心是建立并分析宽带距离-速度同步拖引干扰信号相位量化数学模型，计算干扰信号和目标信号分别与雷达发射信号的导向矢量夹角，即干扰信号误差角，因而计算量较小，而且易于实现。
第二，本发明方法提取的干扰信号与目标信号之间的频谱特征稳健，相比于传统的基于幅度统计特征的干扰识别方法，本发明在较低的信噪比条件下或雷达接收波门内同时存在干扰信号和目标信号时也能够识别出干扰信号。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
图1是本发明方法的实现流程图；
图2(a)是目标信号的频谱图，其中，横轴为频率，纵轴为幅度；
图2(b)是RGPO-VGPO干扰信号的频谱图，其中，横轴为频率，纵轴为幅度；
图2(c)是目标信号的短时傅里叶变换示意图，其中，横轴为时间，纵轴为频率；
图2(d)是RGPO-VGPO干扰信号的短时傅里叶变换频谱图，其中，横轴为时间，纵轴为频率；
图3是RGPO-VGPO干扰信号在不同相位量化位数下雷达发射信号的干扰误差角的变化示意图，其中，横轴是归一化频率，纵轴是干扰误差角角度；
图4是分别使用本发明方法和基于幅度特征法获得的干扰信号识别性能曲线图，其中，横轴为信噪比，纵轴为干扰识别率；
图5是雷达接收波门内同时存在RGPO-VGPO干扰信号和目标信号时获得的干扰识别性能曲线图，其中，横轴为信噪比，纵轴为干扰识别率。
具体实施方式
参照图1，为本发明方法的实现流程图；本发明方法的技术原理：
基于数字射频存储技术的干扰机通过对截获的雷达信号分别进行时延和多普勒频率调制，实现雷达在距离和速度上的联合欺骗，即产生距离波门拖引和速度波门拖引(Range Gate Pull Off-Velocity Gate Pull Off,RGPO-VGPO)干扰信号；实际上，在所述基于数字射频存储技术的干扰机对截获的雷达信号进行数字相位量化采样以及时延量化调制时，由于当前工艺水平有限，使得调制合成的RGPO-VGPO干扰信号频率产生畸变，该调制合成的RGPO-VGPO干扰信号频谱中包含一系列谐波谱，而对于宽带RGPO-VGPO干扰信号，其谐波谱位置与相位量化位数有关，且其谱宽及调频率分别将发生变化，进而RGPO-VGPO干扰信号与目标信号之间存在差异，
因此，本发明以雷达发射信号作为参考信号，并引入干扰信号误差角衡量干扰信号与目标信号之间的差异特征；由于真实目标信号回波与雷达发射信号相似度比较高，使得干扰信号误差角比较小，而RGPO-VGPO干扰信号因其频率的畸变导致与雷达发射信号的相似度较低，进而产生的干扰信号误差角比较大。
根据RGPO-VGPO干扰信号与真实目标信号之间的频谱特征差异，分别将衡量该频谱特征差异的干扰信号误差角特征作为神经网络分类器的输入特征，将真实目标信号类型或RGPO-VGPO干扰信号类型作为神经网络的输出，最终实现RGPO-VGPO干扰信号或目标信号的识别。
本发明的一种距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰识别方法，包括以下步骤：
步骤1，建立干扰机发射距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰信号模型，所述干扰机发射距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰信号模型中包含雷达和目标，所述雷达发射宽带线性调频信号u(t)，所述目标携带干扰机，且所述目标接收宽带线性调频信号u(t)后进行反射，得到雷达接收到的真实目标回波信号s(t)；设定干扰机输入信号为x(t)，同时干扰机接收宽带线性调频信号u(t)，根据所述宽带线性调频信号u(t)和设定的干扰机输入信号x(t)，计算得到干扰机输出的距离-速度同步拖引干扰信号y(t)，t表示时间变量。
具体地，干扰机首先通过截获雷达发射的宽带线性调频信号，获得干扰机的输入信号x(t)，设定雷达发射的宽带线性调频信号u(t)，u(t)＝exp(jπμt2)，则干扰机的输入信号x(t)可表示为：x(t)＝u(t)exp(j2πfct)。其中，|t|＜τ/2，μ表示雷达发射的宽带线性调频信号调频率，μ＝B/τ且μ>0，B表示雷达发射的宽带线性调频信号带宽，τ表示雷达发射的宽带线性调频信号时宽，fc＝f0+fd，f0表示雷达工作频率，fd表示目标信号的多普勒频率，exp(·)表示指数函数，t表示时间变量。
对干扰机的输入信号x(t)进行距离上的时延调制和速度上的多普勒频率调制，产生距离-速度同步拖引干扰信号y(t)；令所述距离-速度同步拖引干扰信号y(t)的距离拖引时延函数为c(t)，c(t)＝αt为理想线性函数，α表示拖引率。令表示距离-速度同步拖引干扰信号y(t)的速度拖引对应的多普勒频率。为真实模拟假目标信号的运动状态，拖引率α与需满足设定逻辑关系：f0表示雷达工作频率；然后计算得到干扰机输出的距离-速度同步拖引干扰信号y(t)，其表达式为：
y(t)＝x(t-c(t))exp(-j2παf0t),|t|＜τ/2
其中，x(t)表示设定的干扰机输入信号，c(t)表示距离-速度同步拖引干扰信号的距离拖引时延函数，τ表示雷达发射的宽带线性调频信号时宽，t表示时间变量，f0表示雷达工作频率，α表示拖引率，exp(·)表示指数函数。
步骤2，对干扰机输出的距离-速度同步拖引干扰信号y(t)进行相位量化，得到相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号t表示时间变量。
具体地，考虑干扰机相位量化对干扰机输出的距离-速度同步拖引干扰信号y(t)的频谱影响，对所述干扰机输出的距离-速度同步拖引干扰信号y(t)进行干扰机相位量化，得到相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号其表达式为：
其中，设定y1(t)＝exp(jπμ(t-c(t))t2)，N＝2M，M表示干扰机相位量化位数，α表示拖引率，f0表示雷达工作频率，m表示第m个谐波谱，t表示时间变量，fc＝f0+fd，f0表示雷达工作频率，fd表示目标信号的多普勒频率，c(t)表示距离-速度同步拖引干扰信号的距离拖引时延函数，sinc(·)表示辛克函数，μ表示雷达发射的宽带线性调频信号调频率。
令相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号频谱为 由y1(t)的频谱决定；设定y1(t)的频谱为Y1(f)，其表达式为：
其中，设定k(m)＝(Nm+1)(1-α)2，并计算得到相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号的频谱其表达式为：
其中，f表示频率变量，且f满足sinc(·)表示辛克函数，N＝2M，M表示干扰机相位量化位数，m表示第m个谐波谱，k(m)＝(Nm+1)(1-α)2，α表示拖引率，μ表示雷达发射的线性调频信号调频率，fc＝f0+fd，f0表示雷达工作频率，fd表示目标信号的多普勒频率。
分析相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号的频谱可知，是由以fm＝(Nm+1)(1-α)2fc-αf0为中心频率、带宽为Bm＝|Nm+1|(1-α)2B的多个矩形谱叠加而成的，fm表示第m个谐波谱的中心频率，Bm表示第m个谐波谱的带宽，B表示雷达发射的宽带线性调频信号带宽，α表示拖引率。
步骤3，分别设定真实目标回波信号s和雷达接收到的回波信号并当雷达未受到干扰机干扰时，雷达接收到的回波信号中只有雷达接收到的真实目标回波信号s雷达未受到干扰的干扰时，雷达接收机接收到的回波信号中只有目标信号，然后对雷达接收到的回波信号依次进行下变频和数模转换，得到目标回波基带信号当雷达受到干扰机干扰时，雷达接收到的回波信号为干扰机发射的所述相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号对雷达接收回波信号依次进行下变频和模数转换后，得到相位量化后的距离-速度同步拖引基带干扰信号j。
具体地，分别设定真实目标回波信号s和雷达接收到的回波信号并当雷达未受到干扰机干扰时，雷达接收到的回波信号中只有雷达接收到的真实目标回波信号s，即然后对雷达接收到的回波信号依次进行下变频和数模转换，得到真实目标回波基带信号当雷达受到干扰机干扰时，雷达接收到的回波信号为相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号即然后对雷达接收到的回波信号依次进行下变频和模数转换，得到相位量化后的距离-速度同步拖引基带干扰信号j。
步骤4，根据雷达接收到的回波信号，得到雷达接收到的回波基带信号，并根据雷达发射宽带线性调频信号设定特征干扰信号误差角θ。
具体地，提取干扰信号误差角(JSEA)特征，并用于衡量RGPO-VGPO干扰信号与目标信号之间的频谱差异，并根据雷达接收到的回波信号，得到雷达接收到的回波基带信号，并根据雷达发射宽带线性调频信号设定特征干扰信号误差角θ，其表达式为：
其中u表示雷达发射的宽带线性调频信号，表示雷达接收到的回波基带信号，为真实目标回波基带信号或相位量化后的距离-速度同步拖引基带干扰信号j；cos(·)表示求余弦操作，(·)-1表示求倒数操作。
真实目标回波基带信号与雷达发射的宽带线性调频信号相似度比较高，因此特征干扰信号误差角θ比较小；RGPO-VGPO干扰信号因其频率的畸变导致与雷达发射的宽带线性调频信号u(t)相似度较低，因此特征干扰信号误差角比较大。
步骤5，根据真实目标回波基带信号，得到雷达接收到真实目标回波基带信号，并设定雷达接收到的回波基带信号的类别为Hi,i＝0,1，H0表示雷达接收到真实目标回波基带信号和噪声，H1表示雷达接收到相位量化后的距离-速度同步拖引基带干扰信号和噪声，然后根据设定的雷达接收到的回波基带信号的类别Hi和设定的特征干扰信号误差角θ识别干扰信号或目标信号。
具体地，根据真实目标回波基带信号，得到雷达接收到真实目标回波基带信号，并设定雷达接收到的回波基带信号的类别为Hi,i＝0,1，H0表示雷达接收到真实目标回波基带信号和噪声，H1表示雷达接收到相位量化后的距离-速度同步拖引基带干扰信号和噪声；其中H0:H1: 表示真实目标回波基带信号，j表示相位量化后的距离-速度同步拖引基带干扰信号，n表示服从n～N(0,σ2)正态分布的高斯白噪声，表示雷达接收到的雷达回波基带信号；将雷达回波基带信号的类别Hi,i＝0,1作为神经网络的识别类型，将所述特征干扰误差角θ作为神经网络分类器的输入，通过θ值的差异利用神经网络识别RGPO-VGPO干扰信号及目标信号。
以下通过仿真对本发明效果作进一步验证。
(一)仿真场景与条件：
考虑战机或导弹在突防时施放RGPO-VGPO自卫式有源欺骗干扰。根据目前典型欺骗干扰机的结构，设定干扰机相位量化位数M＝2,3,4，雷达采样频率Fs＝1.024/2GHz，目标信号的多普勒频率fd＝4KHz，噪声n表示服从分布的零均值复高斯白噪声。雷达发射的宽带线性调频信号带宽B＝10MHz，脉宽τ＝1us，拖引率α＝1x10-6，雷达工作频率f0＝9.655GHz；令SNR在-10dB到25dB范围内，间隔1dB。
(二)仿真内容与分析：
仿真1，分析宽带RGPO-VGPO干扰信号的频谱结构特性，仿真结果如图2(a)～图2(d)所示，图2(a)是目标信号的频谱图，其中，横轴为频率，纵轴为幅度；图2(b)是RGPO-VGPO干扰信号的频谱图，其中，横轴为频率，纵轴为幅度；图2(c)是目标信号的短时傅里叶变换谱示意图，其中，横轴为时间，纵轴为频率；图2(d)是RGPO-VGPO干扰信号的短时傅里叶变换频谱图，其中，横轴为时间，纵轴为频率。
从图2(b)和图2(d)中可以看出，RGPO-VGPO干扰信号的频谱由一系列谐波谱构成，并且谐波谱的带宽和调频率都按照一定的规律变化；图2(a)～图2(d)给出的频率差异为识别RGPO-VGPO干扰信号和目标信号提供了理论依据。
图3是RGPO-VGPO干扰信号在不同相位量化位数下雷达发射信号的干扰误差角的变化示意图，其中，横轴是归一化频率，纵轴是干扰误差角角度；从图3中可以看出，当F0较大时，干扰信号的谐波谱将会大于采样频率，高频部分位于采样带宽之外，导致干扰频谱与信号频谱的差异不大，干扰误差角趋于一个较小值；同时相位量化位数也影响干扰误差角的角度。
仿真2，仿真基于干扰信号误差角特征的神经网络分类器对RGPO-VGPO干扰信号的识别效果，结果分别如图4和图5所示，图4是分别使用本发明方法和基于幅度特征法获得的干扰信号识别性能曲线图，其中，横轴为信噪比，纵轴为干扰识别率；图5是雷达接收波门内同时存在RGPO-VGPO干扰信号和目标信号时获得的干扰识别性能曲线图，其中，横轴为信噪比，纵轴为干扰识别率。
从图4中可以看出，干扰机相位量化位数对本发明方法影响较大，当量化位数较小时，干扰信号与目标信号的频谱差异明显，因此有较好的识别效果；当量化位数M＝4时，本发明的干扰识别效果仍要优于基于幅度特征的干扰识别效果。
从图5中可以看出，在雷达接收波门内同时存在干扰与目标时，本发明的方法仍能有效识别出干扰信号，但相比于图4，干扰识别性能有一定程度的降低，而基于幅度特征的干扰识别方法在此情形下将失效。
综上所述，仿真实验验证了本发明的正确性，有效性和可靠性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围；这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，建立干扰机发射距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰信号模型，所述干扰机发射距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰信号模型中包含雷达和目标，所述雷达发射宽带线性调频信号，所述目标携带干扰机，且所述目标接收宽带线性调频信号后进行反射，得到雷达接收到的真实目标回波信号；设定干扰机输入信号，同时干扰机接收宽带线性调频信号，根据所述宽带线性调频信号和设定的干扰机输入信号，计算得到干扰机输出的距离-速度同步拖引干扰信号；
步骤2，对干扰机输出的距离-速度同步拖引干扰信号进行相位量化，得到相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号；
步骤3，分别设定真实目标回波信号和雷达接收到的回波信号，并当雷达未受到干扰机干扰时，雷达接收到的回波信号中只有雷达接收到的真实目标回波信号，然后对雷达接收到的回波信号依次进行下变频和数模转换，得到真实目标回波基带信号；
当雷达受到干扰机干扰时，雷达接收到的回波信号为相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号，然后对雷达接收到的回波信号依次进行下变频和模数转换，得到相位量化后的距离-速度同步拖引基带干扰信号；
步骤4，根据雷达接收到的回波信号，得到雷达接收到的回波基带信号，并根据雷达发射宽带线性调频信号设定特征干扰信号误差角；
步骤5，根据真实目标回波基带信号设定雷达接收到的回波基带信号的类别为Hi,i＝0,1，H0表示雷达接收到真实目标回波基带信号和噪声，H1表示雷达接收到相位量化后的距离-速度同步拖引基带干扰信号和噪声，然后根据设定的雷达接收到的回波基带信号的类别Hi和设定的特征干扰信号误差角θ识别干扰信号或目标信号。
2.如权利要求1所述的一种距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰识别方法，其特征在于，在步骤1中，所述雷达发射宽带线性调频信号，其中所述宽带线性调频信号的表达式为：u(t)＝exp(jπμt2)，μ表示雷达发射的宽带线性调频信号调频率，exp(·)表示指数函数，t表示时间变量；
所述干扰机输出的距离-速度同步拖引干扰信号为y(t)，其表达式为：
y(t)＝x(t-c(t))exp(-j2παf0t),|t|＜τ/2
其中，x(t)表示设定的干扰机输入信号，c(t)表示距离-速度同步拖引干扰信号的距离拖引时延函数，τ表示雷达发射的宽带线性调频信号时宽，t表示时间变量，f0表示雷达工作频率，α表示拖引率，exp(·)表示指数函数。
3.如权利要求1所述的一种距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰识别方法，其特征在于，在步骤2中，所述相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号为其表达式为：
其中，设定y1(t)＝exp(jπμ(t-c(t))t2)，N＝2M，M表示干扰机相位量化位数，α表示拖引率，f0表示雷达工作频率，m表示第m个谐波谱，t表示时间变量，fc＝f0+fd，f0表示雷达工作频率，fd表示目标信号的多普勒频率，c(t)表示距离-速度同步拖引干扰信号的距离拖引时延函数，sinc(·)表示辛克函数，μ表示雷达发射的宽带线性调频信号调频率。
4.如权利要求1所述的一种距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰识别方法，其特征在于，在步骤2中，所述相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号，还包括：根据相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号，计算得到相位量化后的距离-速度同步拖引干扰信号的频谱其表达式为：
其中，f表示频率变量，sinc(·)表示辛克函数，N＝2M，M表示干扰机相位量化位数，m表示第m个谐波谱，k(m)＝(Nm+1)(1-α)2，α表示拖引率，μ表示雷达发射的宽带线性调频信号调频率，fc＝f0+fd，fd表示目标信号的多普勒频率，f0表示雷达工作频率。
5.如权利要求1所述的一种距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰识别方法，其特征在于，在步骤4中，所述特征干扰信号误差角，记为θ，其表达式为：
其中u表示雷达发射的宽带线性调频信号，表示雷达接收到的回波基带信号，cos(·)表示求余弦操作，(·)-1表示求倒数操作。
6.如权利要求1所述的一种距离和速度同步拖引的宽带雷达干扰识别方法，其特征在于，在步骤5中，所述H0表示雷达接收到真实目标回波基带信号和噪声，其表达式分别为：
其中，表示雷达接收到真实目标回波基带信号，j表示相位量化后的距离-速度同步拖引基带干扰信号，n表示服从n～N(0,σ2)正态分布的高斯白噪声，表示雷达接收到的回波基带信号。
CN201610191272.3A 2016-03-30 2016-03-30 一种距离和速度同步拖引的雷达干扰识别方法 Active CN105866749B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610191272.3A CN105866749B (zh) 2016-03-30 2016-03-30 一种距离和速度同步拖引的雷达干扰识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610191272.3A CN105866749B (zh) 2016-03-30 2016-03-30 一种距离和速度同步拖引的雷达干扰识别方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105866749A CN105866749A (zh) 2016-08-17
CN105866749B true CN105866749B (zh) 2018-07-20

Family

ID=56626423

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610191272.3A Active CN105866749B (zh) 2016-03-30 2016-03-30 一种距离和速度同步拖引的雷达干扰识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105866749B (zh)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106371082B (zh) * 2016-08-26 2019-01-08 上海无线电设备研究所 线性速度拖引干扰识别方法
DE102017216825A1 (de) * 2017-09-22 2019-03-28 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Verarbeiten eines von einem akustischen Sensor empfangenen Echosignals
CN109141415B (zh) * 2018-09-11 2020-08-11 腾讯科技（深圳）有限公司 位姿参数确定方法、装置、设备及系统
CN109283507B (zh) * 2018-12-03 2023-03-21 北京遥感设备研究所 一种基于时频域特征的雷达目标识别方法及系统
CN109633624B (zh) * 2019-01-07 2022-12-02 西安电子科技大学 基于滤波数据处理的rgpo干扰鉴别方法
CN109633628B (zh) * 2019-01-07 2023-04-21 西安电子科技大学 基于分布式组网雷达数据融合的抗rgpo干扰的方法
CN111092632B (zh) * 2019-12-03 2022-04-05 成都众志天成科技有限公司 一种干扰压制方法和干扰压制器
CN111521976B (zh) * 2020-04-23 2023-03-24 桂林长海发展有限责任公司 一种空时自适应干扰处理方法、装置及存储介质
CN113671452B (zh) * 2021-08-09 2023-08-29 成都众享天地网络科技有限公司 一种距离和速度同步拖引的有源干扰仿真设计方法
CN113835069B (zh) * 2021-09-22 2023-09-22 电子科技大学 一种距离门拖引干扰的智能生成方法
CN116520262B (zh) * 2023-06-25 2023-10-17 成都华兴汇明科技有限公司 基于矢量信号源的雷达干扰信号生成方法及系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008024534A2 (en) * 2006-05-16 2008-02-28 Southwest Research Institute Detection of deception signal used to deceive geolocation receiver of a satellite navigation system
CN105022041B (zh) * 2015-06-08 2017-10-13 西安电子科技大学 基于经验模态分解特征库的拖引干扰子类型识别方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105866749A (zh) 2016-08-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105866749B (zh) 一种距离和速度同步拖引的雷达干扰识别方法
CN103532656B (zh) 基于分数阶傅里叶域信道化的宽带线性调频信号多假目标干扰方法
CN101825707B (zh) 基于Keystone变换和相参积累的单脉冲测角方法
CN106249212B (zh) 主瓣压制干扰背景下有源假目标的极化鉴别方法
Su et al. Research on jamming recognition technology based on characteristic parameters
CN105572643B (zh) 一种对抗射频存储转发干扰的雷达信号发射方法
CN109839623B (zh) 一种地外天体着陆测量雷达面目标回波信号测距处理方法
CN105527614B (zh) 基于动目标检测的lfm脉冲雷达抗drfm干扰方法
CN109521411A (zh) 一种距离扩展目标的检测方法
Chen et al. Suppression method for main-lobe interrupted sampling repeater jamming in distributed radar
Wang et al. Prior-guided deep interference mitigation for FMCW radars
CN110632573B (zh) 一种机载宽带雷达空时二维keystone变换方法
CN204989459U (zh) 一种针对单脉冲跟踪制导雷达的角度欺骗干扰装置
Xu et al. Research on active jamming recognition in complex electromagnetic environment
CN109061626B (zh) 一种步进频相参处理检测低信杂比动目标的方法
Li et al. Random frequency coded waveform optimization and signal coherent accumulation against compound deception jamming
CN114545342A (zh) 利用多通道侦察接收机的雷达脉冲信号参数测量方法
CN109541556B (zh) 一种对线性调频信号移频干扰的识别方法
Ashry et al. Comparative analysis between SAR pulse compression techniques
Willetts et al. Optimal time-frequency distribution selection for LPI radar pulse classification
Tian et al. Multiresolution jamming recognition with few-shot learning
Ashry et al. Improved SAR range Doppler algorithm based on the stretch processing architecture
Sarkar et al. An ultra-low sidelobe pulse compression technique for high performance radar systems
CN112363136B (zh) 一种基于目标稀疏性和频域去斜的雷达距离超分辨方法
Georgiev et al. Bio‐inspired processing of radar target echoes

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant