CN109655795A - 基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制方法和系统，其中干扰抑制方法包括：1、计算雷达回波数据中的背景噪声强度r_noise；2、雷达发射脉冲信号并获取回波信号，对回波IQ数据进行采样得到离散的雷达回波数据z(n)，对z(n)进行求模运算：x(n)＝||z(n)||；3、x(n)做归一化处理得到归一化的雷达回波数据P_n；4、计算雷达回波数据的波形熵：5、根据预设的波形熵门限值T_h判断第n个距离单元是否存在干扰：其中H₀表示不存在干扰，H₁表示存在干扰；6、对于判断结果为存在干扰的距离单元，以背景噪声强度r_noise作为雷达回波数据。该方法逻辑简单，计算量小，易于工程实现。

Description

基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制方法和系统

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术领域，特别涉及一种米波雷达同频干扰抑制方法和系统。

背景技术

所谓米波雷达就是工作在30～300MHz的雷达，又称为甚高频(VHF)雷达。早在20世纪30年代就诞生了第一部米波雷达，但由于米波雷达探测精度低，一度使其发展受到了限制。近年来，随着隐身技术和反辐射技术的发展，诸如厘米波雷达等主要雷达面临这越来越多的挑战。由于隐身飞机的外形设计很多是针对厘米波段雷达考虑的，因此其在米波波段的隐身性能相对较差。另外隐身飞机的吸波材料的频段较窄且一般也多是针对厘米波段雷达具有良好的吸收作用而对米波雷达的吸收作用有限。因此相对于厘米波雷达，米波雷达对这类隐身目标表现出了良好的探测性能。另一方面，工作在米波波段的雷达在对抗反辐射方面也具有一定的优势，由于VHF频段的干扰装备庞大而笨重，因此对该频段的密集干扰任务成本高且难于运行。由于米波雷达良好的抗隐身目标和对抗反辐射的特性，其研究和发展越来越受到重视。

在米波雷达工作频段内，夹杂着大量干扰信号，如调频广播、数字电视信号等等。这些干扰信号与雷达工作于同一频段，对米波雷达造成了极大的干扰，严重影响了雷达正常工作。因此如何抑制这些同频干扰使其降低对雷达的影响，对于保证雷达正常工作至关重要。目前对抗同频干扰的措施主要有：反异步算法、相关处理法、独立分量分析法等。

反异步算法是指用相邻脉冲间同一距离单元上的接收信号相减来发现异步干扰，当其差值大于某个门限时，即判定存在异步干扰，同时将当前周期的回波信号存储，以用作下一周期的比较值。其原理是，目标回波在相邻重复周期的回波总是出现在相同距离单元，而异步干扰雷达信号在相邻重复周期则不会出现在同一距离单元。

相关处理法是在适当范围内改变雷达工作的重复周期，然后通过对回波信号在同一距离单元上做相关处理，当相关处理结果小于设定门限时，即判定存在异步干扰。其本质上是对目标回波信号在同一距离单元上做相关处理，从而识别出是雷达回波信号还是同频异步干扰信号。

独立分量分析法时一种行之有效的盲信号分离方法。独立分量分析处理过程是将一组统计独立的源信号经过线性变换，然后产生的混合信号，最后从混合信号中分离出各个独立信号。由于雷达回波信号是雷达发射信号经目标散射后产生的，而同频干扰信号则是由不同干扰源产生的，因此基于回波信号和干扰的这种差异，可以通过独立分量分析法将干扰信号和雷达回波信号分离，从而实现干扰抑制。

发明内容

发明目的：本发明旨在提供一种逻辑简单，计算量小，易于工程实现的米波雷达同频干扰抑制方法和系统。

技术方案：本发明一方面公开了一种基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制方法，包括如下步骤：

(1)计算雷达回波数据中的背景噪声强度r_noise；

(2)雷达发射脉冲信号并获取回波信号，对回波IQ数据进行采样得到离散的雷达回波数据z(n)，n＝0,1,…,N-1；N为单个雷达脉冲重复周期内采样点个数；

对z(n)进行求模运算：x(n)＝||z(n)||，其中||·||为信号求模运算符；

(3)对求模后的雷达回波数据x(n)做归一化处理，得到归一化的雷达回波数据P_n；

(4)计算第n个距离单元对应的雷达回波数据的波形熵：

其中fix(·)为取整函数，R_s是雷达的距离量化精度，R_s＝cT_s/2，T_s是采样时间间隔；L_win为固定窗口长度，L_win满足条件：L_ts>L_win>L_tj；L_ts为雷达发射信号时宽T_ts对应的距离长度，L_tj为典型窄脉冲干扰最小时宽T_tj对应的距离长度；c为光速；

(5)根据预设的波形熵门限值T_h判断第n个距离单元是否存在干扰：

其中H₀表示不存在干扰，H₁表示存在干扰；

(6)对于判断结果为存在干扰的距离单元，以背景噪声强度r_noise作为雷达回波数据。

作为一种优选，背景噪声强度r_noise的计算方法为：

雷达正常工作时，从逆程期雷达数据的噪声区采样，r_noise为：

其中M为逆程期雷达噪声区采样点的起始距离单元，M+K为逆程期雷达噪声区采样点的结束距离单元；r(i)是背景噪声的第i个采样点的值。

作为一种优选，背景噪声强度r_noise的计算方法为：

雷达不开发射时，对回波信号进行采样，r_noise为：

其中D是采样点个数，y(i)是不开发射时回波信号采样值。

以背景噪声强度为基准，对求模后的雷达回波数据x(n)做归一化处理，

另一方面，本发明公开了一种基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制系统，包括：背景噪声强度计算模块、雷达回波数据求模模块、归一化处理模块、波形熵计算模块、过门限判决模块、干扰抑制模块；

所述背景噪声强度计算模块用于计算雷达回波数据中的背景噪声强度r_noise；

所述雷达回波数据求模模块用于在雷达发射脉冲信号时获取回波信号，对回波IQ数据进行采样得到离散的雷达回波数据z(n)，n＝0,1,…,N-1；N为单个雷达脉冲重复周期内采样点个数；

对z(n)进行求模运算：x(n)＝||z(n)||，其中||·||为信号求模运算符；

所述归一化处理模块用于对对求模后的雷达回波数据x(n)做归一化处理，得到归一化的雷达回波数据P_n；

所述波形熵计算模块用于计算雷达回波数据的波形熵：

其中fix(·)为取整函数，R_s是雷达的距离量化精度，R_s＝cT_s/2，T_s是采样时间间隔；L_win为固定窗口长度，L_win满足条件：L_ts>L_win>L_tj；L_ts为雷达发射信号时宽T_ts对应的距离长度，L_tj为典型窄脉冲干扰最小时宽T_tj对应的距离长度；c为光速；

所述过门限判决模块用于根据预设的波形熵门限值T_h判断第n个距离单元是否存在干扰：

其中H₀表示不存在干扰，H₁表示存在干扰；

所述干扰抑制模块用于对判断结果为存在干扰的距离单元，以背景噪声强度r_noise作为雷达回波数据。

有益效果：本发明公开的基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制方法和系统具有以下优点：1、特征明显：结合雷达信号和干扰信号选取的固定窗口，和对回波信号的归一化处理，以及基于归一化后的回波信号求取波形熵的处理方法，使得干扰相对于信号和噪声的差异最大化；2、适用范围广：传统米波雷达反同频干扰方法主要针对同频异步干扰，而本方法基于同频窄脉冲干扰相对于米波雷达回波信号和噪声的统计特性差异，来实现干扰抑制，对同频异步干扰和同频同步干扰都具有同等干扰抑制效果；3、存储量小：本方法在单个雷达重复周期内完成同频干扰抑制处理，避免了传统相关法、反异步方法需要存储多个触发数据的缺点，极大地节省了存储空间；4、速度快：相对独立分量分析等传统方法，本方法逻辑简单，运算量小，具备工程实现潜力。

附图说明

图1是本发明公开的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制方法的流程图；

图2是本发明公开的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制系统的组成图；

图3是原始雷达回波数据求模后的信号波形图；

图4是波形熵计算结果示意图；

图5是原始回波信号脉冲压缩结果示意图；

图6是干扰抑制后回波信号脉冲压缩结果示意图。

具体实施方式

本发明以米波雷达回波为研究对象，通过分析信号、干扰和噪声的波形熵的不同特征，并利用其特征差异实现同频窄脉冲干扰抑制。基于干扰和噪声的随机性和目标回波的平稳性，本发明利用波形熵来表征其平稳度，并利用这一特征来实现干扰的识别和抑制。相对传统方法，本发明公开的方法运算复杂度小，易于工程实现。

下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明。

如图1所示，一种基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制方法，包括如下步骤：

步骤1、计算雷达回波数据中的背景噪声强度r_noise；

背景噪声强度的计算有两种方法：

(1)雷达正常工作时，从逆程期雷达数据的噪声区采样，r_noise为：

其中M为逆程期雷达噪声区采样点的起始距离单元，M+K为逆程期雷达噪声区采样点的结束距离单元；r(i)是背景噪声的第i个采样点的值。

在逆程期的雷达数据噪声区采样，可以避免统计的样本受杂波和干扰的影响而导致噪声估值有偏差。

(2)雷达不开发射时，对回波信号进行采样，r_noise为：

其中D是采样点个数，y(i)是不开发射时回波信号采样值。

步骤2、雷达发射脉冲信号并获取回波信号，对回波IQ数据进行采样得到离散的雷达回波数据z(n)，n＝0,1,…,N-1；N为单个雷达脉冲重复周期内采样点个数；

对z(n)进行求模运算：x(n)＝||z(n)||，其中||·||为信号求模运算符；

步骤3、对求模后的雷达回波数据x(n)做归一化处理，得到归一化的雷达回波数据P_n；

本实施例中以背景噪声强度为基准，对求模后的雷达回波数据x(n)做归一化处理，以此避免不同雷达、不同电磁环境下雷达回波幅度的起伏，从而减小雷达自身增益和环境变化对后续处理的影响，增加算法的稳健性。

步骤4、以第n个距离单元为起始，取窗口长度为L_win内的N_win个距离单元的归一化处理结果，计算第n个距离单元对应的雷达回波数据的波形熵：

其中fix(·)为取整函数，R_s是雷达的距离量化精度，R_s＝cT_s/2，T_s是采样时间间隔；L_win为固定窗口长度，L_win满足条件：L_ts>L_win>L_tj；L_ts为雷达发射信号时宽T_ts对应的距离长度，L_tj为典型窄脉冲干扰最小时宽T_tj对应的距离长度；c为光速；

固定窗口长度L_win的选择是基于雷达回波和干扰的时宽特性综合考虑的。固定窗口长度应该满足以下条件：

L_ts>L_win>L_tj

其原因是对于米波雷达，其一般用于远程警戒，因而它的雷达信号时宽一般较大，范围几十到几百微秒；而同频窄脉冲干扰其时宽一般较小，小于十微秒。由于信号在其时宽范围内是稳定的，因此当固定窗口满足条件L_ts>L_win>L_tj时，在平稳噪声条件下干扰相对于信号和噪声的随机性更强。利用波形熵可以很好的表征这一特点，如果窗口内只包含噪声和信号则波形熵较大，如果窗口内包含了干扰则波形熵较小。在米波雷达中其发射信号时宽和信号与噪声的统计特性是已知的，因此可以依据波形熵公式确定其波形熵范围。

(5)根据预设的波形熵门限值T_h判断第n个距离单元是否存在干扰：

其中H₀表示不存在干扰，H₁表示存在干扰；

如前所述，干扰的波形熵较信号和噪声小，由此可以设定判决门限T_h，当波形熵大于该门限时，判定为无干扰，当波形熵小于该门限时判定为有干扰。

(6)对于判断结果为存在干扰的距离单元，以背景噪声强度r_noise作为雷达回波数据。在干扰点被抑制后，以背景噪声强度作为该距离单元回波，而非常规的将干扰点置零处理，避免该距离单元回波缺失，造成信号突变。

本发明还公开了实现上述方法的系统，如图2所示，包括背景噪声强度计算模块、雷达回波数据求模模块、归一化处理模块、波形熵计算模块、过门限判决模块、干扰抑制模块；

所述背景噪声强度计算模块用于计算雷达回波数据中的背景噪声强度r_noise；

所述雷达回波数据求模模块用于在雷达发射脉冲信号时获取回波信号，对回波IQ数据进行采样得到离散的雷达回波数据z(n)，n＝0,1,…,N-1；N为单个雷达脉冲重复周期内采样点个数；

对z(n)进行求模运算：x(n)＝||z(n)||，其中||·||为信号求模运算符；

所述归一化处理模块用于对对求模后的雷达回波数据x(n)做归一化处理，得到归一化的雷达回波数据P_n；

所述波形熵计算模块用于计算雷达回波数据的波形熵：

其中fix(·)为取整函数，R_s是雷达的距离量化精度，R_s＝cT_s/2，T_s是采样时间间隔；L_win为固定窗口长度，L_win满足条件：L_ts>L_win>L_tj；L_ts为雷达发射信号时宽T_ts对应的距离长度，L_tj为典型窄脉冲干扰最小时宽T_tj对应的距离长度；c为光速；

所述过门限判决模块用于根据预设的波形熵门限值T_h判断第n个距离单元是否存在干扰：

其中H₀表示不存在干扰，H₁表示存在干扰；

所述干扰抑制模块用于对判断结果为存在干扰的距离单元，以背景噪声强度r_noise作为雷达回波数据。

为了验证本方法对同频干扰的抑制效果和对目标的影响，本实施例选择了同频干扰处于目标回波中的一组数据。如图3所示为某米波雷达原始雷达回波数据求模后的信号波形图，纵坐标Y为信号幅度，以dB表示；横坐标X为距离单元，同频窄脉冲干扰出现在第68个距离单元附近，目标回波也在该距离单元处。

图4为该组数据的波形熵计算结果示意图，纵坐标Y为波形熵，横坐标X为距离单元。可以看出同频窄脉冲干扰所在位置的波形熵(最小值-185.9)明显小于无干扰信号区域。这表明本发明公开的方法所选特征能够很好区分同频干扰和信号与噪声。

图5为原始回波信号脉冲压缩处理结果示意图，可以看出由于同频窄脉冲干扰的存在，使得脉压后其所在位置附近出现了明显强于背景噪声的干扰信号剩余。

图6为对原始回波利用本发明公开的方法做干扰抑制后的脉冲压缩处理结果示意图，可以看出同频干扰被抑制，且在该位置原被干扰淹没的信号显现，其强度为68dB。这证明本发明公开的方法在有效抑制同频窄脉冲干扰的同时不影响目标回波信号，因此具有良好的工程应用价值。

可以看到，本方法以米波雷达回波为研究对象，基于干扰和噪声的随机性和目标回波的平稳性，利用信息论基本原理分析了干扰和目标回波及噪声的波形熵特性差异，并提出了一种雷达回波信号的波形熵计算方法来表征它们的特征，然后基于该特征提出了一种基于波形熵的同频窄脉冲干扰抑制方法，最后利用实测数据验证了该方法的有效性。本方法选取特征明显、性能稳健、逻辑简单具有良好的应用前景。

本发明提供了一种基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制方法和系统，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (8)

1.基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)计算雷达回波数据中的背景噪声强度r_noise；

(2)雷达发射脉冲信号并获取回波信号，对回波IQ数据进行采样得到离散的雷达回波数据z(n)，n＝0,1,…,N-1；N为单个雷达脉冲重复周期内采样点个数；

对z(n)进行求模运算：x(n)＝||z(n)||，其中||·||为信号求模运算符；

(3)对求模后的雷达回波数据x(n)做归一化处理，得到归一化的雷达回波数据P_n；

(4)计算第n个距离单元对应的雷达回波数据的波形熵：

其中fix(·)为取整函数，R_s是雷达的距离量化精度，R_s＝cT_s/2，T_s是采样时间间隔；L_win为固定窗口长度，L_win满足条件：L_ts>L_win>L_tj；L_ts为雷达发射信号时宽T_ts对应的距离长度，L_tj为典型窄脉冲干扰最小时宽T_tj对应的距离长度；c为光速；

(5)根据预设的波形熵门限值T_h判断第n个距离单元是否存在干扰：

其中H₀表示不存在干扰，H₁表示存在干扰；

(6)对于判断结果为存在干扰的距离单元，剔除干扰数据，并以背景噪声强度r_noise作为雷达回波数据。

2.根据权利要求1所述的基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制方法，其特征在于，背景噪声强度r_noise的计算方法为：

雷达正常工作时，从逆程期雷达数据的噪声区采样，r_noise为：

其中M为逆程期雷达噪声区采样点的起始距离单元，M+K为逆程期雷达噪声区采样点的结束距离单元；r(i)是背景噪声的第i个采样点的值。

3.根据权利要求1所述的基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制方法，其特征在于，背景噪声强度r_noise的计算方法为：

雷达不开发射时，对回波信号进行采样，r_noise为：

其中D是采样点个数，y(i)是不开发射时回波信号采样值。

4.根据权利要求1所述的基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制方法，其特征在于，以背景噪声强度为基准，对求模后的雷达回波数据x(n)做归一化处理，

5.基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制系统，其特征在于，包括：背景噪声强度计算模块、雷达回波数据求模模块、归一化处理模块、波形熵计算模块、过门限判决模块、干扰抑制模块；

所述背景噪声强度计算模块用于计算雷达回波数据中的背景噪声强度r_noise；

所述雷达回波数据求模模块用于在雷达发射脉冲信号时获取回波信号，对回波IQ数据进行采样得到离散的雷达回波数据z(n)，n＝0,1,…,N-1；N为单个雷达脉冲重复周期内采样点个数；

对z(n)进行求模运算：x(n)＝||z(n)||，其中||·||为信号求模运算符；

所述归一化处理模块用于对对求模后的雷达回波数据x(n)做归一化处理，得到归一化的雷达回波数据P_n；

所述波形熵计算模块用于计算雷达回波数据的波形熵：

其中fix(·)为取整函数，R_s是雷达的距离量化精度，R_s＝cT_s/2，T_s是采样时间间隔；L_win为固定窗口长度，L_win满足条件：L_ts>L_win>L_tj；L_ts为雷达发射信号时宽T_ts对应的距离长度，L_tj为典型窄脉冲干扰最小时宽T_tj对应的距离长度；c为光速；

所述过门限判决模块用于根据预设的波形熵门限值T_h判断第n个距离单元是否存在干扰：

其中H₀表示不存在干扰，H₁表示存在干扰；

所述干扰抑制模块用于对判断结果为存在干扰的距离单元，以背景噪声强度r_noise作为雷达回波数据。

6.根据权利要求5所述的基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制系统，其特征在于，所述背景噪声强度计算模块计算背景噪声强度r_noise的方法为：

雷达正常工作时，从逆程期雷达数据的噪声区采样，r_noise为：

其中M为逆程期雷达噪声区采样点的起始距离单元，M+K为逆程期雷达噪声区采样点的结束距离单元；r(i)是背景噪声的第i个采样点的值。

7.根据权利要求5所述的基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制系统，其特征在于，所述背景噪声强度计算模块计算背景噪声强度r_noise的方法为：雷达不开发射时，对回波信号进行采样，r_noise为：

其中D是采样点个数，y(i)是不开发射时回波信号采样值。

8.根据权利要求5所述的基于波形熵的米波雷达同频窄脉冲干扰抑制系统，其特征在于，所述归一化处理模块以背景噪声强度为基准，对求模后的雷达回波数据x(n)做归一化处理，