CN108919206A - 一种基于子载波处理的外辐射源雷达极化滤波方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种基于子载波处理的外辐射源雷达极化滤波方法。本发明根据数字电视广播的OFDM信号获取参考信号；根据基于数字电视广播信号的外辐射源雷达信号作为接收信号，将接收信号进行子载波处理，根据子载波处理后接收信号得到极化信号；根据极化信号进行估计，分别得到杂波估计极化角和杂波估计极化相差,根据杂波估计极化角和杂波估计极化相差构建干扰信号子空间，根据干扰信号子空间构建杂波极化抑制权矢量，根据杂波极化抑制权矢量与接收信号计算得到输出信号；将输出信号进行离散傅里叶逆变换与参考信号进行匹配滤波处理得到信号距离多普勒谱。本发明提高了干扰极化状态估计精度，提升了极化滤波器干扰抑制性能。

Description

一种基于子载波处理的外辐射源雷达极化滤波方法
技术领域
本发明属于雷达信号处理领域，具体涉及一种基于子载波处理的外辐射源雷达极化滤波方法。
背景技术
外辐射源雷达作为一种新体制雷达系统，因为其无辐射，低成本等特性，成为了近些年来的研究热点。外辐射源雷达探测研究大多集中于以民用广播电视信号为外部辐射源的滤波、检测和跟踪等方面。对于民用广播电视信号系统而言，大多数部署在城镇区域，因此这就决定了外辐射源雷达探测必须要面对严峻的杂波环境。极化滤波技术作为一种有别于时域滤波、空域滤波与频域滤波的新的滤波方式受到人们关注。极化滤波技术利用干扰信号极化状态与目标信号极化状态之间的差异，进行干扰信号抑制提取目标信号。只要两者极化状态存在差异，即使两者其它特性相同，干扰也能被抑制。
在极化外辐射源雷达接收信号中，目标信号与干扰信号极化状态未知。接收信号中干扰信号远远强于目标信号，目标信号被干扰淹没。传统极化滤波器建立在正交投影技术基础上，对干扰信号有较好的抑制效果，但是干扰抑制性能高低取决于干扰极化状态估计精度，精度越高干扰抑制性能越好，精度越低抑制性能越差。
城市复杂的多径传播环境给极化状态估计带来困难。由于直达波干扰信号强度大于多径干扰信号强度，采用传统极化滤波方法进行干扰极化状态估计时，多径传播环境导致的扰动会对极化状态估计带来极大影响，弱目标信号无法凸显。因此，进一步完善和发展极化滤波理论，将极化滤波方法与外辐射源处理技术相结合，找到一种简单、有效，适合于外辐射源雷达的极化滤波方法是十分必要的。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于子载波处理的外辐射源雷达极化滤波方法，
本发明的技术方案为一种基于子载波处理的外辐射源雷达极化滤波方法，该方法包含以下步骤：
步骤1：根据数字电视广播的OFDM信号获取参考信号；
步骤2：根据基于数字电视广播信号的外辐射源雷达信号作为接收信号，将接收信号进行子载波处理，根据子载波处理后接收信号得到极化信号；
步骤3：根据步骤2中所述极化信号进行估计，分别得到杂波估计极化角和杂波估计极化相差,根据杂波估计极化角和杂波估计极化相差构建干扰信号子空间，根据干扰信号子空间构建杂波极化抑制权矢量，根据杂波极化抑制权矢量与步骤2中所述接收信号计算得到输出信号；
步骤4：将步骤3所述输出信号进行离散傅里叶逆变换，离散傅里叶逆变换输出信号与步骤1所述参考信号进行匹配滤波处理，得到信号距离多普勒谱。
作为优选，步骤1中所述参考信号为：
其中,c′1为参考信号直达波复幅度，为参考信号噪声信号，
Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
其中，Cl,k表示第l(l∈[0,L-1])个OFDM信号的第k个子载波；
作为优选，步骤2中所述接收信号为Sk；
步骤2中所述将接收信号进行子载波处理为：
其中，c1代表直达波信号复幅度，cn代表第n条多径信号的复幅度，αm表示第m个目标信号复幅度，fk代表第k个载波频率，表示第n条多径信号延时，c表示多径。表示第m个目标多普勒频移，D表示多普勒。Wk代表噪声信号，Mc表示杂波数目，Mt表示目标数目，
其中
Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
其中，Cl,k表示第l(l∈[0,L-1])个OFDM信号的第k个子载波；
步骤2中所述极化信号为：
其中，c1,h表示水平通道直达波，c1,v表示垂直通道直达波，cn,h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn,v代表第n条多径信号的垂直复幅度，αm,h表示目标信号水平复幅度，αm,v表示目标信号垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，表示第n条多径信号延时，表示第m个目标多普勒频移,Mc表示杂波数目，Mt表示目标数目，Wk,h表示水平噪声，Wk,v表示垂直通道噪声，代表合成杂波信号极化角，代表合成杂波信号极化相差，表示目标信号极化角，表示目标信号极化相差，
其中，Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
其中，Cl,k表示第l(l∈[0,L-1])个OFDM信号的第k个子载波；
作为优选，步骤3中所述杂波估计极化角为：
步骤3中所述杂波估计极化相差为：
其中，arctan(·)为求反正切运算，arg(·)为求相角运算，c1,h表示水平通道直达波，c1,v表示垂直通道直达波，cn,h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn,v代表第n条多径信号的垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，表示第n条多径信号延时，Mc表示杂波数目，Wk,h和Wk,v分别表示水平和垂直通道噪声，
其中,
Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
其中，Cl,k表示第l(l∈[0,L-1])个OFDM信号的第k个子载波；
步骤3中所述干扰信号子空间为：
其中，表示杂波估计极化角，表示杂波估计极化相差；
步骤3中所述杂波极化抑制权矢量为：
为了有效抑制干扰信号，必须满足：
因此，得到
其中，表示滤波权矢量所构建的极化角，表示杂波估计极化角，表示滤波权矢量所构建的极化相差，表示杂波估计极化相差；
步骤3中所述输出信号为：
其中，Sk为步骤2中所述接收信号；
作为优选，步骤4中所述离散傅里叶逆变换输出信号为：
步骤4中所述信号距离多普勒谱为：
其中，IDFT(·)表示离散傅里叶变换逆变换运算，Ssurv(n)表示离散傅里叶逆变换输出信号，表示步骤1所述参考信号取共轭，τ表示离散时间，v表示速度。
本发明的基于子载波处理技术的外辐射源雷达极化滤波方法，将外辐射源信号处理技术与传统极化滤波方法相结合，使用改进后的极化滤波方法解决了传统极化滤波技术在外辐射源雷达复杂干扰环境下的干扰抑制效果较差的问题。
与现有方法相比，本发明具有以下有点：具有较高的干扰极化状态估计精度，能有效提升干扰抑制效果，提高目标信噪比；有效降低了传统极化滤波方法对自由度的要求，即使接收阵元只含有单根正交极化天线，也能较好的抑制多个多径干扰信号。
附图说明
图1：本发明方法流程图；
图2：本发明方法与传统极化滤波方法对于单根正交极化接收天线的极化滤波效果对比；
图3：本发明方法与传统极化滤波方法干扰抑制效果对比。
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示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。
本发明实施例中所用辐射源为中国移动多媒体广播，其发射频率为714MHz，发射极化方式为垂直极化。
图1为本发明的方法流程图，下面结合图1至3介绍本发明的实施方法。本发明实施方式具体包括以下步骤：
步骤1：根据数字电视广播的OFDM信号获取参考信号；
步骤1中所述参考信号为：
其中,c′1为参考信号直达波复幅度，为参考信号噪声信号，
Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
其中，Cl,k表示第l(l∈[0,L-1])个OFDM信号的第k个子载波；
步骤2：根据基于数字电视广播信号的外辐射源雷达信号作为接收信号，将接收信号进行子载波处理，根据子载波处理后接收信号得到极化信号；
步骤2中所述接收信号为Sk；
步骤2中所述将接收信号进行子载波处理为：
其中，c1代表直达波信号复幅度，cn代表第n条多径信号的复幅度，αm表示第m个目标信号复幅度，fk代表第k个载波频率，表示第n条多径信号延时，c表示多径。表示第m个目标多普勒频移，D表示多普勒。Wk代表噪声信号，Mc表示杂波数目，Mt表示目标数目，
其中
Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
其中，Cl,k表示第l(l∈[0,L-1])个OFDM信号的第k个子载波；
步骤2中所述极化信号为：
其中，c1,h表示水平通道直达波，c1,v表示垂直通道直达波，cn,h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn,v代表第n条多径信号的垂直复幅度，αm,h表示目标信号水平复幅度，αm,v表示目标信号垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，表示第n条多径信号延时，表示第m个目标多普勒频移,Mc表示杂波数目，Mt表示目标数目，Wk,h表示水平噪声，Wk,v表示垂直通道噪声，代表合成杂波信号极化角，代表合成杂波信号极化相差，表示目标信号极化角，表示目标信号极化相差，
其中，Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
其中，Cl,k表示第l(l∈[0,L-1])个OFDM信号的第k个子载波；
步骤3：根据步骤2中所述极化信号进行估计，分别得到杂波估计极化角和杂波估计极化相差,根据杂波估计极化角和杂波估计极化相差构建干扰信号子空间，根据干扰信号子空间构建杂波极化抑制权矢量，根据杂波极化抑制权矢量与步骤2中所述接收信号计算得到输出信号；
步骤3中所述杂波估计极化角为：
步骤3中所述杂波估计极化相差为：
其中，arctan(·)为求反正切运算，arg(·)为求相角运算，c1,h表示水平通道直达波，c1,v表示垂直通道直达波，cn,h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn,v代表第n条多径信号的垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，表示第n条多径信号延时，Mc表示杂波数目，Wk,h和Wk,v分别表示水平和垂直通道噪声，
其中,
Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
其中，Cl,k表示第l(l∈[0,L-1])个OFDM信号的第k个子载波；
步骤3中所述干扰信号子空间为：
其中，表示杂波估计极化角，表示杂波估计极化相差；
步骤3中所述杂波极化抑制权矢量为：
为了有效抑制干扰信号，必须满足：
因此，得到
其中，表示滤波权矢量所构建的极化角，表示杂波估计极化角，表示滤波权矢量所构建的极化相差，表示杂波估计极化相差；
步骤3中所述输出信号为：
其中，Sk为步骤2中所述接收信号；
步骤4：将步骤3所述输出信号进行离散傅里叶逆变换，离散傅里叶逆变换输出信号与步骤1所述参考信号进行匹配滤波处理，得到信号距离多普勒谱；
步骤4中所述离散傅里叶逆变换输出信号为：
步骤4中所述信号距离多普勒谱为：
其中，IDFT(·)表示离散傅里叶变换逆变换运算，Ssurv(n)表示离散傅里叶逆变换输出信号，表示步骤1所述参考信号取共轭，τ表示离散时间，v表示速度。
通过本发明实施例方法得到仿真实验结果如图2所示，实验所用数据为仿真生成的中国移动多媒体广播数据，仿真多径数目变化范围为1至10，极化角变换范围为89度至62度之间。从仿真结果可以看出本发明所用极化滤波方法对多径数目变化具有较好的稳健性，而传统极化滤波方法随着多径数目增加极化滤波效果变差。
通过本发明实施例方法得到实验测试结果如图3所示，实验以单根极化天线作为监测天线，对飞行目标进行探测研究。实验表明本发明所用极化滤波方法能获得较高的目标信噪比。
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 (5)

1.一种基于子载波处理的外辐射源雷达极化滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：根据数字电视广播的OFDM信号获取参考信号；
步骤2：根据基于数字电视广播信号的外辐射源雷达信号作为接收信号，将接收信号进行子载波处理，根据子载波处理后接收信号得到极化信号；
步骤3：根据步骤2中所述极化信号进行估计，分别得到杂波估计极化角和杂波估计极化相差,根据杂波估计极化角和杂波估计极化相差构建干扰信号子空间，根据干扰信号子空间构建杂波极化抑制权矢量，根据杂波极化抑制权矢量与步骤2中所述接收信号计算得到输出信号；
步骤4：将步骤3所述输出信号进行离散傅里叶逆变换，离散傅里叶逆变换输出信号与步骤1所述参考信号进行匹配滤波处理，得到信号距离多普勒谱。
2.根据权利要求1所述的基于子载波处理的外辐射源雷达极化滤波方法，其特征在于：步骤1中所述参考信号为：
其中,c′1为参考信号直达波复幅度，为参考信号噪声信号，
Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
其中，Cl,k表示第l(l∈[0,L-1])个OFDM信号的第k个子载波。
3.根据权利要求1所述的基于子载波处理的外辐射源雷达极化滤波方法，其特征在于：作为优选，步骤2中所述接收信号为Sk；
步骤2中所述将接收信号进行子载波处理为：
其中，c1代表直达波信号复幅度，cn代表第n条多径信号的复幅度，αm表示第m个目标信号复幅度，fk代表第k个载波频率，表示第n条多径信号延时，c表示多径，表示第m个目标多普勒频移，D表示多普勒，Wk代表噪声信号，Mc表示杂波数目，Mt表示目标数目，
其中
Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
其中，Cl,k表示第l(l∈[0,L-1])个OFDM信号的第k个子载波；
步骤2中所述极化信号为：
其中，c1,h表示水平通道直达波，c1,v表示垂直通道直达波，cn,h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn,v代表第n条多径信号的垂直复幅度，αm,h表示目标信号水平复幅度，αm,v表示目标信号垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，表示第n条多径信号延时，表示第m个目标多普勒频移,Mc表示杂波数目，Mt表示目标数目，Wk,h表示水平噪声，Wk,v表示垂直通道噪声，代表合成杂波信号极化角，代表合成杂波信号极化相差，表示目标信号极化角，表示目标信号极化相差，
其中，Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
其中，Cl,k表示第l(l∈[0,L-1])个OFDM信号的第k个子载波。
4.根据权利要求1所述的基于子载波处理的外辐射源雷达极化滤波方法，其特征在于：步骤3中所述杂波估计极化角为：
步骤3中所述杂波估计极化相差为：
其中，arctan(·)为求反正切运算，arg(·)为求相角运算，c1,h表示水平通道直达波，c1,v表示垂直通道直达波，cn,h代表第n条多径信号的水平复幅度，cn,v代表第n条多径信号的垂直复幅度，fk代表第k个载波频率，表示第n条多径信号延时，Mc表示杂波数目，Wk,h和Wk,v分别表示水平和垂直通道噪声，
其中,
Qk＝[C0,k,C1,k,…,CL-1,k]T
其中，Cl,k表示第l(l∈[0,L-1])个OFDM信号的第k个子载波；
步骤3中所述干扰信号子空间为：
其中，表示杂波估计极化角，表示杂波估计极化相差；
步骤3中所述杂波极化抑制权矢量为：
为了有效抑制干扰信号，必须满足：
因此，得到
其中，表示滤波权矢量所构建的极化角，表示杂波估计极化角，表示滤波权矢量所构建的极化相差，表示杂波估计极化相差；
步骤3中所述输出信号为：
其中，Sk为步骤2中所述接收信号。
5.根据权利要求1所述的基于子载波处理的外辐射源雷达极化滤波方法，其特征在于：步骤4中所述离散傅里叶逆变换输出信号为：
步骤4中所述信号距离多普勒谱为：
其中，IDFT(·)表示离散傅里叶变换逆变换运算，Ssurv(n)表示离散傅里叶逆变换输出信号，表示步骤1所述参考信号取共轭，τ表示离散时间，v表示速度。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114584186A (zh) * 2022-03-02 2022-06-03 电子科技大学 一种极化干扰盲估计与抑制方法
CN114578296A (zh) * 2022-03-02 2022-06-03 哈尔滨工业大学 基于相位编码信号的间歇采样干扰抑制方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB9209039D0 (en) * 1991-04-26 1993-07-14 Thorn Emi Electronics Ltd Method of enhancing the target:clutter ratio a radar return
JP2006349477A (ja) * 2005-06-15 2006-12-28 Mitsubishi Electric Corp レーダ装置
CN101388656A (zh) * 2008-09-19 2009-03-18 哈尔滨工业大学深圳研究生院 基于斜投影且无需干扰极化参数的极化滤波方法
CN102033227A (zh) * 2010-11-30 2011-04-27 哈尔滨工程大学 以gps导航卫星为外辐射源的无源雷达微弱目标检测方法
CN105403875A (zh) * 2015-12-31 2016-03-16 中国人民解放军国防科学技术大学 双极化接收雷达的目标检测方法
US9485019B1 (en) * 2015-07-02 2016-11-01 Fujitsu Limited Methods and systems for optical channel monitoring with periodic optical filtering of dual polarization signals
CN106168661A (zh) * 2016-08-23 2016-11-30 中国人民解放军国防科学技术大学 随机捷变极化有源假目标的鉴别方法
CN107153178A (zh) * 2017-05-18 2017-09-12 西安电子科技大学 外辐射源雷达参考信号含有多径干扰时的目标检测方法
CN107367719A (zh) * 2017-08-14 2017-11-21 南昌大学 一种基于drm信号外辐射源雷达的杂波抑制方法
CN107852239A (zh) * 2016-01-08 2018-03-27 华为技术有限公司 一种信号处理方法及发送端设备

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB9209039D0 (en) * 1991-04-26 1993-07-14 Thorn Emi Electronics Ltd Method of enhancing the target:clutter ratio a radar return
JP2006349477A (ja) * 2005-06-15 2006-12-28 Mitsubishi Electric Corp レーダ装置
CN101388656A (zh) * 2008-09-19 2009-03-18 哈尔滨工业大学深圳研究生院 基于斜投影且无需干扰极化参数的极化滤波方法
CN102033227A (zh) * 2010-11-30 2011-04-27 哈尔滨工程大学 以gps导航卫星为外辐射源的无源雷达微弱目标检测方法
US9485019B1 (en) * 2015-07-02 2016-11-01 Fujitsu Limited Methods and systems for optical channel monitoring with periodic optical filtering of dual polarization signals
CN105403875A (zh) * 2015-12-31 2016-03-16 中国人民解放军国防科学技术大学 双极化接收雷达的目标检测方法
CN107852239A (zh) * 2016-01-08 2018-03-27 华为技术有限公司 一种信号处理方法及发送端设备
CN106168661A (zh) * 2016-08-23 2016-11-30 中国人民解放军国防科学技术大学 随机捷变极化有源假目标的鉴别方法
CN107153178A (zh) * 2017-05-18 2017-09-12 西安电子科技大学 外辐射源雷达参考信号含有多径干扰时的目标检测方法
CN107367719A (zh) * 2017-08-14 2017-11-21 南昌大学 一种基于drm信号外辐射源雷达的杂波抑制方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114584186A (zh) * 2022-03-02 2022-06-03 电子科技大学 一种极化干扰盲估计与抑制方法
CN114578296A (zh) * 2022-03-02 2022-06-03 哈尔滨工业大学 基于相位编码信号的间歇采样干扰抑制方法

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