CN108270701A - 一种适用于WiFi外辐射源雷达直达波抑制方法 - Google Patents

一种适用于WiFi外辐射源雷达直达波抑制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种适用于WiFi外辐射源雷达直达波抑制方法，通过最小二乘信道估计算法及FIR滤波器得到各子载波信道估计值提取各子载波信道估计相位；利用导频信号提取残余频偏相位结合各子载波信道估计相位得到各子载波信道剩余相位；各子载波剩余相位进行一次曲线拟合估计直达波分数倍延迟；通过三次样条插值法及直达波分数倍延迟移位得到时延修正后的参考信号；通过扩展相消批处理算法对监测信号直达波进行抑制。与现有技术相比，本发明提升了监测通道直达波抑制性能，有利于雷达系统的目标探测，实现方法简单。

Description

一种适用于WiFi外辐射源雷达直达波抑制方法
技术领域
本发明属于无源雷达技术领域和通信技术领域，尤其是涉及到雷达接收端存在直达波分数倍延迟时，基于WiFi信号的外辐射源雷达监测通道信号直达波抑制方法。
背景技术
外辐射源雷达因具有隐蔽性好、不占用频谱等优点而受到雷达界广泛研究。目前已被研究用来作为外辐射源雷达非合作照射源的OFDM波形数字信号包括：DAB(数字音频广播)，DVB-T(数字视频广播)，DTMB(数字地面电视)，CMMB(中国数字移动多媒体视频广播)，WiFi信号，移动通信信号等。
其中，基于IEEE无线局域网标准(802.11)的WiFi信号目前已在国内外主要城市普及，利用其作为外辐射源进行穿墙探测有着天然的优势：覆盖范围广，尤其是机场车站、宾馆酒店、居民小区等公共场所都被该信号所覆盖；WiFi信号无线接入点密布，有利于由众多WiFi基站构成雷达网络，易于扩展探测范围；大带宽的WiFi信号主要工作在2.4/5.8GHz，这使其在具有较高距离分辨率的同时具有较强的穿透性，无探测盲区；具有低成本、低功率、隐蔽性好、生存能力强等优势。
OFDM波形外辐射源雷达通常设有两个通道：参考通道和监测通道，分别用来接收参考信号和监测信号。通过监测信号与参考信号的匹配滤波以提取目标的距离和多普勒信息。传统的参考信号提纯通常采用空域波束形成、时域自适应滤波等多径抑制技术，但在OFDM信号的实际应用中，效果并不理想。因此，本发明采用的是基于调制解调理论的重构方法获得参考信号。在信号的重构过程中，由于时间同步或载波频偏估计不准确等因素，会导致重构后参考信号和监测信号相关性下降，对雷达探测性能产生影响。
其中，当接收端存在分数倍延迟的直达波时，重构后的参考信号和监测信号的时域采样不能完全对齐，导致参考信号与监测信号相关性下降，严重影响杂波抑制性能。现有技术中的基于分数倍延迟估计的自适应对消算法，其共同点都是首先精确估计分数倍延迟时间并利用内插的方法重新获取回波信号数据，再进行杂波抑制，但大多数延迟估计算法较为复杂，计算量大，且在多径和干扰较严重时会极大影响其性能。
为此，本发明基于WiFi信号帧结构的特点和OFDM信号的正交性，提出了一种适用于WiFi外辐射源雷达杂波抑制方法，利用参考信号重构过程中的已知信息，对直达波分数倍延迟进行估计和补偿，计算量小，在多径和干扰严重时其优点尤为突出，对于WiFi外辐射源雷达实际应用非常有意义，便于提升雷达系统探测性能。
发明内容
针对外辐射源雷达直达波分数倍延迟带来的问题，本发明提出了一种适用于WiFi外辐射源雷达直达波抑制方法。
本发明所采用的技术方案是：一种适用于WiFi外辐射源雷达直达波抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过最小二乘信道估计算法得到参考信号的各子载波信道估计值，将各子载波信道估计值进一步通过FIR滤波器消除频域噪声，根据FIR滤波后的各子载波信道估计值提取各子载波信道估计相位；
步骤2：利用导频信号提取步骤1中所述参考信号中的残余频偏相位，通过残余频偏相位求平均得到残余频偏相位均值，将步骤1中所述各子载波信道估计相位减去残余频偏相位均值得到各子载波信道剩余相位；
步骤3：根据步骤2中所述各子载波剩余相位进行一次曲线拟合，估计出直达波分数倍延迟；
步骤4：通过三次样条插值法对步骤1中所述参考信号进行插值，根据步骤3中所述直达波分数倍延迟对插值后的参考信号进行移位得到时延修正后的参考信号；
步骤5：根据步骤4中所述时延修正后的参考信号通过扩展相消批处理算法对监测信号进行直达波抑制得到抑制后的监测信号。
作为优选，步骤1中所述各子载波信道估计值为：
RRLTS＝(R1LTS+R2LTS)/2
其中，2NW为所述各子载波个数，R1LTS为接收到的第一个长训练符号，R2LTS为接收到的第二个长训练符号，LLTS为标准长训练符号，为各子载波信道估计值；
步骤1中所述FIR滤波后的各子载波信道估计值为：
步骤1中所述各子载波信道估计相位为：
作为优选，步骤2中所述残余频偏相位为：
其中，m表示接受到OFDM符号的序号，N表示本地已知导频信号的个数,n表示本地已知导频信号的序号，Pm,n为本地已知导频信号，Rm,n接收端导频信号为：
Rm,n＝Pm,nej2πmΔf
其中，Δf为经过载波频偏校正后残留的频率偏差为：
其中，m表示接受到的第m个OFDM符号；
步骤2中所述残余频偏相位均值为：
Nm为一帧信号中OFDM符号的个数；
步骤2中所述各子载波剩余相位为：
作为优选，步骤3中所述直达波分数倍延迟为：
其中，Nmax为WiFi定义每个OFDM信号最大子载波个数，为根据所述步骤2中各子载波剩余相位作一次曲线拟合的直线斜率，横轴坐标为各子载波序号，纵轴坐标为各子载波剩余相位,直线斜率为：
其中，2NW为步骤1中所述各子载波个数，k为各子载波序号；
作为优选，步骤4中所述插值后的参考信号为：
s′＝F(s)
步骤4中所述时延修正后的参考信号为：
其中，s为步骤1中所述参考信号，F为步骤4中所述三次样条插值法，NKS为本发明WiFi外辐射源雷达的采样点数；
作为优选，步骤5中所述扩展相消批处理算法处理步骤4中时延修正后的参考信号分块后为：
ssrefi＝[sref(iNB-M+1),sref(iNB-M+2),...,sref((i+1)NB-1)]T
根据步骤5中所述监测信号通过扩展相消批处理算法分块后为：
sssurvi＝[ssurv(iNB),ssurv(iNB+1),...,ssurv((i+1)NB-1)]T
其中，扩展相消批处理算法分块数为b且b≥1，参考信号与监测信号每块的采样点数为：
NB＝NKS/b
其中，NKS为步骤4中所述本发明WiFi外辐射源雷达的采样点数，i表示分块的序号且0≤i≤b-1,M为抑制阶数，1≤M≤NB；
步骤5中所述抑制后的监测信号为：
sECA_B(i)＝sssurvi-Xi(Xi HXi)-1Xi Hsssurvi
第i块的杂波空间矩阵为：
其中，i表示分块的序号且0≤i≤b-1。
与现有技术相比，本发明计算量小，在多径和干扰严重时其优点尤为突出，提升雷达系统探测性能，对于WiFi外辐射源雷达实际应用非常有意义。
附图说明
图1：是本发明实施例的方法流程图；
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
请见图1，本发明实施例的方法流程图，本发明实施例中信号为IEEE 802.11g的OFDM模式下的WiFi信号，调制方式为QPSK，选用的信道为2信道，载波频率为2417MHz，接收端采样频率为20MSPS。本发明提供一种适用于WiFi外辐射源雷达直达波抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过最小二乘信道估计算法得到参考信号的各子载波信道估计值，将各子载波信道估计值进一步通过FIR滤波器消除频域噪声，根据FIR滤波后的各子载波信道估计值提取各子载波信道估计相位；
通过公式(1)-(5)计算得到步骤1中所述各子载波信道估计值为：
RRLTS＝(R1LTS+R2LTS)/2(2)
其中，NW＝26，2NW＝52为所述各子载波个数，R1LTS为接收到的第一个长训练符号，R2LTS为接收到的第二个长训练符号，LLTS为标准长训练符号，为各子载波信道估计值；
通过公式(6)得到步骤1中所述FIR滤波后的各子载波信道估计值为：
通过公式(7)得到步骤1中所述各子载波信道估计相位为：
步骤2：利用导频信号并结合公式(8)-(10)提取步骤1中所述参考信号中的残余频偏相位，通过公式(11)对残余频偏相位求平均得到残余频偏相位均值，通过公式(12)即将各子载波信道估计相位减去残余频偏相位均值得到各子载波信道剩余相位；
步骤2中所述残余频偏相位为：
其中，m表示接受到的第m个OFDM符号，N＝4表示本地已知导频信号的个数,n表示本地已知导频信号的序号，Pm,n为本地已知导频信号，Rm,n接收端导频信号为：
Rm,n＝Pm,nej2πmΔf (9)
其中，Δf为经过载波频偏校正后残留的频率偏差为：
其中，m表示接受到的第m个OFDM符号；
步骤2中所述残余频偏相位均值为：
Nm＝174为一帧信号中OFDM符号的个数；
步骤2中所述各子载波剩余相位为：
步骤3：对各子载波剩余相位进行一次曲线拟合，估计出直达波分数倍延迟；
通过公式(13)计算步骤3中所述直达波分数倍延迟为：
其中，Nmax＝64为WiFi定义每个OFDM信号最大子载波个数，为根据所述步骤2中各子载波剩余相位作一次曲线拟合的直线斜率通过公式(14)进行计算，横轴坐标为各子载波序号，纵轴坐标为各子载波剩余相位,直线斜率为：
其中，NW＝26，2NW＝52为步骤1中所述各子载波个数，k为各子载波序号；
步骤4：通过三次样条插值法对步骤1中所述参考信号进行插值，根据步骤3中所述直达波分数倍延迟对插值后的参考信号进行移位得到时延修正后的参考信号；
通过公式(15)和(16)得到步骤4中所述插值后的参考信号为：
s'＝F(s) (15)
通过公式(17)得到步骤4中所述时延修正后的参考信号为：
其中，s为步骤1中所述参考信号，F为步骤4中所述三次样条插值法，NKS＝2×107为本发明WiFi外辐射源雷达的采样点数；
步骤5：根据步骤4中所述时延修正后的参考信号通过扩展相消批处理算法对监测信号进行直达波抑制得到抑制后的监测信号。
通过公式(18)得到步骤5中所述扩展相消批处理算法处理步骤4中时延修正后的参考信号分块后为：
ssrefi＝[sref(iNB-M+1),sref(iNB-M+2),...,sref((i+1)NB-1)]T (18)
通过公式(19)得到根据步骤5中所述监测信号通过扩展相消批处理算法分块后为：
sssurvi＝[ssurv(iNB),ssurv(iNB+1),...,ssurv((i+1)NB-1)]T (19)
其中，扩展相消批处理算法分块数为b＝8，通过公式(20)计算参考信号与监测信号每块的采样点数为：
NB＝NKS/b (20)
其中，NKS＝2×107为本发明WiFi外辐射源雷达的采样点数，NB＝2.5×106,i表示分块的序号且0≤i≤7,M＝40为抑制阶数。
通过公式(21)和公式(22)计算步骤5中所述抑制后的监测信号为：
sECA_B(i)＝sssurvi-Xi(Xi HXi)-1Xi Hsssurvi (22)
通过公式(23)表示第i块的杂波空间矩阵为：
其中，i表示分块的序号且0≤i≤7。
应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (2)

1.一种适用于WiFi外辐射源雷达直达波抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：
本发明所采用的技术方案是：一种适用于WiFi外辐射源雷达直达波抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过最小二乘信道估计算法得到参考信号的各子载波信道估计值，将各子载波信道估计值进一步通过FIR滤波器消除频域噪声，根据FIR滤波后的各子载波信道估计值提取各子载波信道估计相位；
步骤2：利用导频信号提取步骤1中所述参考信号中的残余频偏相位，通过残余频偏相位求平均得到残余频偏相位均值，将步骤1中所述各子载波信道估计相位减去残余频偏相位均值得到各子载波信道剩余相位；
步骤3：根据步骤2中所述各子载波剩余相位进行一次曲线拟合，估计出直达波分数倍延迟；
步骤4：通过三次样条插值法对步骤1中所述参考信号进行插值，根据步骤3中所述直达波分数倍延迟对插值后的参考信号进行移位得到时延修正后的参考信号；
步骤5：根据步骤4中所述时延修正后的参考信号通过扩展相消批处理算法对监测信号进行直达波抑制得到抑制后的监测信号。
2.根据权利要求1所述的适用于WiFi外辐射源雷达直达波抑制方法，其特征在于，步骤1中所述各子载波信道估计值为：
RRLTS＝(R1LTS+R2LTS)/2
其中，2NW为所述各子载波个数，R1LTS为接收到的第一个长训练符号，R2LTS为接收到的第二个长训练符号，LLTS为标准长训练符号，为各子载波信道估计值；
步骤1中所述FIR滤波后的各子载波信道估计值为：
步骤1中所述各子载波信道估计相位为：
步骤2中所述残余频偏相位为：
其中，m表示接受到OFDM符号的序号，N表示本地已知导频信号的个数,n表示本地已知导频信号的序号，Pm,n为本地已知导频信号，Rm,n接收端导频信号为：
Rm,n＝Pm,nej2πmΔf
其中，Δf为经过载波频偏校正后残留的频率偏差为：
其中，m表示接受到的第m个OFDM符号；
步骤2中所述残余频偏相位均值为：
Nm为一帧信号中OFDM符号的个数；
步骤2中所述各子载波剩余相位为：
步骤3中所述直达波分数倍延迟为：
其中，Nmax为WiFi定义每个OFDM信号最大子载波个数，为根据所述步骤2中各子载波剩余相位作一次曲线拟合的直线斜率，横轴坐标为各子载波序号，纵轴坐标为各子载波剩余相位,直线斜率为：
其中，2NW为步骤1中所述各子载波个数，k为各子载波序号；
步骤4中所述插值后的参考信号为：
s′＝F(s)
步骤4中所述时延修正后的参考信号为：
其中，s为步骤1中所述参考信号，F为步骤4中所述三次样条插值法，NKS为本发明WiFi外辐射源雷达的采样点数；
步骤5中所述扩展相消批处理算法处理步骤4中时延修正后的参考信号分块后为：
ssrefi＝[sref(iNB-M+1),sref(iNB-M+2),...,sref((i+1)NB-1)]T
根据步骤5中所述监测信号通过扩展相消批处理算法分块后为：
sssurvi＝[ssurv(iNB),ssurv(iNB+1),...,ssurv((i+1)NB-1)]T
其中，扩展相消批处理算法分块数为b且b≥1，参考信号与监测信号每块的采样点数为：
NB＝NKS/b
其中，NKS为步骤4中所述本发明WiFi外辐射源雷达的采样点数，i表示分块的序号且0≤i≤b-1,M为抑制阶数，1≤M≤NB；
步骤5中所述抑制后的监测信号为：
sECA_B(i)＝sssurvi-Xi(Xi HXi)-1Xi Hsssurvi
第i块的杂波空间矩阵为：
其中，i表示分块的序号且0≤i≤b-1。
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