CN111948598A

CN111948598A - 空域干扰信号检测方法与装置

Info

Publication number: CN111948598A
Application number: CN202010747227.8A
Authority: CN
Inventors: 余湋; 王晓洪; 谢伟; 马松; 张涛
Original assignee: Southwest Electronic Technology Institute No 10 Institute of Cetc
Current assignee: Southwest Electronic Technology Institute No 10 Institute of Cetc
Priority date: 2020-07-30
Filing date: 2020-07-30
Publication date: 2020-11-17
Anticipated expiration: 2040-07-30
Also published as: CN111948598B

Abstract

本发明公开的一种空域干扰信号检测方法与装置涉及阵列信号处理领域，本发明通过下述技术方案实现：采用FPGA芯片并行硬件处理架构，利用阵列采样信号数据形成数据协方差矩阵，基于MVDR算法获得空间谱值形成二维空间谱图。然后利用AGC值辅助空间谱搜索，实现干扰的来向检测。同时还通过数字AGC反检法实现对快速变化的干扰功率进行检测，得到干扰功率值，从而丰富了干扰信息的检测结果。本发明通过预处理方式获得导向矢量以及将谱峰计算转化为谱谷计算，进一步减少实现的复杂度，最后还利用空间谱噪底门限和局部最值联合判断来代替采样数据协方差矩阵的特征值求解来进行干扰个数的判定，获得干扰个数的检测，使得工程应用高效可行。

Description

空域干扰信号检测方法与装置

技术领域

本发明涉及阵列信号处理领域，更具体的，涉及阵列信号处理领域中空域干扰信号检测方法及其装置。

背景技术

通信设备在复杂电磁环境下，很容易受到包括单音、窄带、宽带等多种形式的有意或无意信号的干扰。如何有效的抑制干扰、改善信号接收质量，一直是雷达、通信、导航以及声纳等应用领域中特别引入关注的问题。当雷达处于强的有源干扰环境时，干扰信号从天线旁瓣进入接收机的概率非常高，有时可淹没目标信号，造成雷达不能正常工作。为降低或消除干扰信号对通信设备的影响，一种有效的方法是先对干扰信号进行检测获取干扰信息，如干扰的来向、个数等，然后采取措施在物理上避免接收干扰方向上的信号或对接收到的信号进行干扰抑制处理。

干扰信号的特征主要包含干扰的波达方向、干扰个数及干扰信号功率等。目前，工程上常采用阵列天线结合阵列信号处理算法来进行干扰信号检测。阵列信号处理主要的研究内容就是：如何利用信号的空域特性来增强接收的有用信号，以及如何有效地提取包括信号空域信息在内的信号的其它信息。其主要的研究领域可以分为波束形成技术、零点技术和空间谱估计技术等几个方面，它们都是基于对信号进行空间采样的数据进行处理，因此，这些技术是相互渗透和相互关联的。由于处理的目的不同，其着眼点有所差别，因此导致有不同的算法。众所周知，空间谱估计测向的最终实现，是由测向处理软件完成的，而软件系统的核心，则是空间谱估计算法。这些算法基本上可以归为2大类，即基于经典估计理论的极大似然估计和归结于信号参量估计的参数谱方法。将极大似然参数估计方法应用于超分辨估计，由于这个估计似然函数是非线性的，求解其最优解需进行多维搜索，运算量巨大。

经过多年的发展，已经产生了大量性能优异的测向算法可资利用，典型的有MUSIC、ESPRIT、子空间拟合、多维MUSIC等。其中，MUSIC算法最为经典最具代表性，由于具有超瑞利限特性，所以又被称作超分辨测向方法或高分辨测向算法，但要求干扰个数准确已知，且在硬件实现上复杂度高。基于波束扫描的波达方向估计是最常用的一种方法，该方法受瑞利限的限制，对干扰信号的空域分辨率低，检测精度差。另外，上述算法均无法准确估计干扰信号个数以及干扰信号的功率，也限制了上述方法在干扰信号检测中的应用。空间谱估计测向方法需经过复杂的计算才能得到待测信号的到达方向。

现有技术空域干扰检测方法干扰来向估计分辨率差、干扰个数估计不准确，尤其是基于DSP芯片的空间谱构建、谱峰搜索的检测处理架构，无法满足大规模阵列空间谱构建的复杂度要求及谱峰方位和俯仰二维域搜索实时性要求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术空域干扰检测方法干扰来向估计分辨率差、干扰个数估计不准确，尤其是基于DSP芯片的空间谱构建、谱峰搜索的检测处理架构，无法满足大规模阵列空间谱构建的复杂度要求及谱峰方位和俯仰二维域搜索实时性要求。本发明提供解决上述问题的空域干扰信号检测方法。

本发明通过下述技术方案实现：一种空域干扰信号检测方法，其特征在于包括如下步骤：

S1：干扰功率检测：采用自适应门限结合局部最值搜索的方法，对干扰的波达方向、干扰个数进行检测，利用时域处理方法获得数字自动增益控制AGC值，通过数字AGC反检法对干扰功率的检测，根据M为阵元个数，得到所有阵元输出干扰功率值power(1)、 power(2)…power(M)，然后对M个阵元的干扰功率值进行比较，选最大的那个干扰功率值作为干扰功率的输出值；即时测量干扰信号功率，实时对干扰功率进行精确估计；

S2：空间谱构建：将M个阵元的预处理后信号转化成空域信号，得到第M个天线阵元的信号形成的空域信号，利用阵列采样信号数据形成数据协方差矩阵，进行最小方差无失真响应 MVDR算法空间谱值的计算；空间谱噪底门限和局部最值联合判断来代替采样数据协方差矩阵的特征值求解来进行干扰个数的判定。

S3：干扰来向，个数检测：采用FPGA芯片并行硬件处理架构，对快速变化的干扰来向检测，采用预处理的方式计算导向矢量，通过方位值θ和俯仰值

来计算RAM的地址，

作为导向矢量RAM的地址进行查找，得到对应θ和

的导向矢量

基于步骤S1获得的信号数字AGC信息辅助，首先进行干扰有无判定，若无干扰则不进行谱峰搜索，若有干扰进行谱峰搜索，以及利用空间谱噪底门限和局部最值联合判断来代替采样数据协方差矩阵的特征值求解来进行干扰个数的判定，从而获得干扰来向及个数的检测。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

本发明方法基于以上设计，解决了现有空域干扰检测方法干扰来向估计分辨率差、干扰个数估计不准确、工程实现难及工程实时性等问题，干扰来向检测结果分辨率高，实时性高，具有工程应用价值。设计中采用自适应门限结合局部最值搜索的方法实现对干扰的波达方向、干扰个数的检测，避免传统方法对采样数据协方差矩阵特征值的求解，降低了计算复杂度，可工程化应用；其次通过数字AGC反检法实时对干扰功率进行精确估计，实现对干扰信号功率即时测量；最后采用FPGA芯片的硬件处理架构，利用芯片并行处理能力实现对快速变化的干扰来向检测、空间谱构建及谱峰搜索。该发明具有复杂度低、稳定性高、测量精度高等优点，满足工程适应性要求。通过以上算法优化及设计，使得该方法具有快速实现对干扰信息的检测能力，整体优化了程序设计的复杂度，使得工程应用高效合理。

本发明采用自适应门限结合局部最值搜索的方法对干扰的波达方向、干扰个数进行检测，利用时域处理方法获得数字自动增益控制AGC值，即时测量干扰信号功率，通过数字 AGC反检法对干扰功率的检测，得到所有阵元输出干扰功率值power(1)、 power(2)…power(M)，并对M个阵元的干扰功率值进行比较，选择最大的那个干扰功率值作为干扰功率的输出值，对干扰功率进行实时精确估计；利用AGC数值信息是否进行空间谱搜索启动，避免了无干扰时错误判定，提升了工程的稳定性和可靠性。有效减小了运算量，并且可根据精度设计需要调节预计算值存储量，减小了硬件实现的复杂度，工程实现简单。本发明采用基于空间谱噪底门限和局部最值联合判决方法，相对比基于采样数据协方差矩阵的特征值求解进行干扰个数的判定的方法，突破了工程实现的困难，简单可靠，突破了工程实现中矩阵特征值求解复杂度高的瓶颈。

其次通过数字AGC反检法实时对干扰功率进行精确估计，实现对干扰信号功率即时测量；干扰功率检测通过数字AGC系数查表得到，克服直接对信号进行实时FFT分析时波动较大的问题，并且较频域FFT变换来说其复杂度更低、稳定性和精度均更高，对硬件资源需求更小。

本发明将M个阵元的预处理后信号转化成空域信号，得到第M个天线阵元的信号形成的空域信号，利用阵列采样信号数据形成数据协方差矩阵，基于最小方差无失真响应MVDR算法进行空间谱值的计算。将谱峰搜索转化为谱谷搜索，避免除法处理硬件实现，在不影响算法性能的同时简化了计算复杂度。

本发明采用FPGA芯片并行硬件处理架构，对快速变化的干扰来向检测，基于步骤S1 获得的信号数字AGC信息辅助，进行干扰有无判定，若无干扰则不进行谱谷搜索，若有干扰进行谱谷搜索，将谱峰搜索转化为谱谷搜索，在不影响算法性能的同时简化了计算复杂度。采用局部最小值代替全局极小值方法对空间谱搜索，加快了空间谱搜索处理速度，提高工程实时性。避免了二维谱谷极值搜索进行主对角线和副对角线的比较，严重影响搜索速度的缺陷。采用自适应门限结合局部最值搜索的方法实现对干扰的波达方向、干扰个数的检测，避免传统方法对采样数据协方差矩阵特征值的求解，降低了计算复杂度，可工程化应用；

本发明采用基于空间谱噪底门限和局部最值联合判决方法，相对比基于采样数据协方差矩阵的特征值求解进行干扰个数的判定的方法，突破了工程实现的困难，简单可靠，突破了工程实现中矩阵特征值求解复杂度高的瓶颈。最后采用FPGA芯片的硬件处理架构，利用芯片并行处理能力实现对快速变化的干扰来向检测、空间谱构建及谱峰搜索。该发明具有复杂度低、稳定性高、测量精度高等优点，满足工程适应性要求。

本发明采用自适应门限结合局部最值搜索的方法实现对干扰的波达方向、干扰个数的检测，解决了空域干扰信号检测算法干扰来向估计分辨率差、干扰个数估计不准等难点。避免了传统方法对采样数据协方差矩阵特征值的求解，降低了实现的复杂度。设计中还采用数字AGC信息辅助方法值来估计是否有干扰，避免无干扰时进行空间谱搜索提升干扰检测结果的稳定性。以及利用AGC信息反检获得干扰信号功率，避免频域处理，减少复杂度。本发明采用FPGA芯片并行硬件处理架构，对快速变化的干扰来向检测，基于步骤S1获得的信号数字AGC信息辅助，利用FPGA芯片硬件处理架构的并行处理能力实现对快速变化的干扰来向检测、空间谱构建及谱峰搜索。利用FPGA芯片的特点，硬件实现中导向矢量的计算通过预处理的方式进行预计算，并存储于RAM中，通过方位值θ和俯仰值

来计算导向矢量RAM的地址，然后进行查找得到对应导向矢量，有效减小了运算量，并且可根据设计需要来调节所需要的精度进行预计算值存储，减小了硬件实现的复杂度。使得该方法在基于FPGA芯片硬件处理架构上具有具有复杂度低、稳定性高、测量精度高等优点，使得工程应用高效合理。利用AGC数值信息是否进行空间谱搜索启动，避免了无干扰时错误判定，提升了工程的稳定性和可靠性。

发明方法基于以上设计，解决了现有空域干扰检测方法干扰来向估计分辨率差、干扰个数估计不准确、工程实现难及工程实时性等问题，干扰来向检测结果分辨率高，实时性高，具有工程应用价值。设计中采用自适应门限结合局部最值搜索的方法实现对干扰的波达方向、干扰个数的检测，避免传统方法对采样数据协方差矩阵特征值的求解，降低了计算复杂度，可工程化应用；其次通过数字AGC反检法实时对干扰功率进行精确估计，实现对干扰信号功率即时测量；最后采用FPGA芯片的硬件处理架构，利用芯片并行处理能力实现对快速变化的干扰来向检测、空间谱构建及谱峰搜索。该发明具有复杂度低、稳定性高、测量精度高等优点，满足工程适应性要求。通过以上算法优化及设计，使得该方法具有快速实现对干扰信息的检测能力，整体优化了程序设计的复杂度，使得工程应用高效合理。

本发明解决了空域干扰信号检测算法干扰来向估计分辨率差、干扰个数估计不准等难点。采用自适应门限结合局部最值搜索的方法实现对干扰的波达方向、干扰个数的检测，避免传统方法对采样数据协方差矩阵特征值的求解，降低了实现的复杂度。设计中还采用数字AGC信息辅助方法值来估计是否有干扰，避免无干扰时进行空间谱搜索提升干扰检测结果的稳定性。以及利用AGC信息反检获得干扰信号功率，避免频域处理，减少复杂度。

本发明采用FPGA芯片的硬件处理架构，利用芯片并行处理能力实现对快速变化的干扰来向检测、空间谱构建及谱峰搜索。利用FPGA芯片的特点，硬件实现中导向矢量的计算通过预处理的方式进行预计算，并存储于RAM中，通过方位值和俯仰值来计算导向矢量RAM的地址，然后进行查找得到对应导向矢量，有效减小了运算量，并且可根据设计需要来调节所需要的精度进行预计算值存储，减小了硬件实现的复杂度。使得该方法在基于 FPGA芯片硬件处理架构上具有具有复杂度低、稳定性高、测量精度高等优点，使得工程应用高效合理。

本发明基于硬件实现的一种AGC信息辅助的空域干扰信号检测装置，解决了空域干扰信号检测算法干扰来向估计分辨率差、干扰个数估计不准等难点。采用自适应门限结合局部最值搜索的方法实现对干扰的波达方向、干扰个数的检测，避免传统方法对采样数据协方差矩阵特征值的求解，降低了实现的复杂度。设计中还采用数字AGC信息辅助方法值来估计是否有干扰，避免无干扰时进行空间谱搜索提升干扰检测结果的稳定性。以及利用AGC 信息反检获得干扰信号功率，避免频域处理，减少复杂度。

本发明还采用FPGA芯片的硬件处理架构，利用芯片并行处理能力实现对快速变化的干扰来向检测、空间谱构建及谱峰搜索。利用FPGA芯片的特点，硬件实现中导向矢量的计算通过预处理的方式进行预计算，并存储于RAM中，通过方位值和俯仰值来计算导向矢量RAM的地址，然后进行查找得到对应导向矢量，有效减小了运算量，并且可根据设计需要来调节所需要的精度进行预计算值存储，减小了硬件实现的复杂度。使得该方法在基于FPGA芯片硬件处理架构上具有具有复杂度低、稳定性高、测量精度高等优点，使得工程应用高效合理。

本发明可以应用于同类或者其他产品上，不能规避此技术手段。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1是本发明干扰功率检测流程图。

图2为本发明预处理流程图。

图3为本发明空间谱构建的实现框图。

图4为本发明中步骤S3空间谱搜索的详细步骤流程图。

图5本发明支持空域干扰信号检测方法的空域干扰信号检测装置电路原理示意图。为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

具体实施方式

参阅图1。根据本发明，所述的空域干扰信号检测方法，包括：

干扰功率检测：采用自适应门限结合局部最值搜索的方法，对干扰的波达方向、干扰个数进行检测，利用时域处理方法获得数字自动增益控制AGC值，通过数字AGC反检法对干扰功率的检测，得到所有阵元输出干扰功率值power(1)、power(2)…power(M)，然后对M个阵元的干扰功率值进行比较，选最大的那个干扰功率值作为干扰功率的输出值；即时测量干扰信号功率，实时对干扰功率进行精确估计；

来计算RAM的地址，

作为导向矢量RAM的地址进行查找，得到对应θ和

的导向矢量

具体实施时，图1为基于硬件实现的高性能抗干扰方法的流程图，该图对整个处理流程进行了阐述，本发明首先通过AD对接收阵元的中频信号进行采样，得到每个阵元的数字AGC值和数据预处理后IQ信号；其次根据得到数字AGC值进行干扰功率检测并输出，同时进行采样数据协方差矩阵R_XX的计算。然后根据R_XX的值，利用MVDR算法计算每个空间来向上的谱值，构建出空间谱搜索的二维空间谱图。最后根据数字AGC值判定是否进行二维空间谱图的谱搜索，无干扰则退出搜索，否则按照谱搜索的方法进行空间谱搜索输出干扰来向及个数。

进一步地，参阅图2。在干扰功率检测步骤中，首先对接收到的阵元信号进行数字AGC计算，其次根据AGC值进行反检，得到干扰功率值，最后输出所有阵元中功率最强的值作为干扰功率的检测结果。1-M个阵元接收信号经模数AD采样，得到时域中频采样数据data，将采样数据data和初始AGC系数值agc_value相乘，得到相乘后的信号值，相乘后的信号值取平方运算进行累加得到累加后的值sum_data，这里的累加点为N，然后将sum_data值除以累加点数N，即对数据求和sum_data/N，再通过数字AGC得到1-M个阵元的AGC值，将得到的值mean_data与目标值tg_data进行比较，如果值比tg_data大则AGC系数偏大，需要往小调整，否则往大调整，直到信号相干累加后的mean_data值在稳定的目标值tg_data上下小范围内波动。经过AGC系数值agc_value和信号data相乘后功率保持一个相对稳定值，可以利用AGC值进行查表得到相应的干扰功率值，不断重复上述过程，得到所有阵元输出干扰功率值power(1)、power(2)…power(M)，M为阵元个数，然后对M个阵元的干扰功率值进行比较，选最大的那个作为干扰功率检测的干扰功率输出值。

进一步地，参阅图3。在干扰来向检测中：将模数AD采样的数据送入数据预处理模块，预处理后得到带有幅度、相位信息的IQ两路信号，IQ两路信号送入正交变换滤波器，对IQ两路信号进行幅度和相位数据校正，得到校正后的IQ两路信号，然后，将M个阵元的预处理后信号转化成空域信号矩阵，得到第M个天线阵元的信号形成的空域信号 X(n)＝[x₁(n)x₂(n) ... x_M(n)]^H，其中，x_M(n)表示第M个天线在时刻n的采样数据。

利用空域信号x_(n)形成采样数据协方差矩阵R_xx，采样数据协方差矩阵R_xx的计算公为：

其中，N表示采样点数，M表示阵元个数。并根据阵元坐标值x，y，z，信号的中心频率f，光速c，来波方位角θ，来波俯仰角

计算导向矢量

计算公式如下：

参阅图4。首先根据得到的采样数据协方差矩阵R_XX，对数据协方差矩阵求逆，利用RAM查表得到的导向矢量

进行空间谱值计算，构建出二维空间谱图。

在导向矢量计算中，方位角θ和俯仰角

按照1度步进进行空间遍历，预先计算所有方位和俯仰组合得到的导向矢量

设空间谱搜索的范围为θ∈[0,90]，

共有32760＝91*360个值，将计算结果按a(0,0)、a(1,0)...a(359,0)、a(0,1)....a(359,90)顺序存入 FPGA的RAM中，然后根据

作为导向矢量RAM的地址进行查找，得到对应θ和

的导向矢量

构建空间谱计算公式为：

为了减小计算的复杂度，空间谱函数计算公式简化为：

其中，

表示为导向矢量

的共轭转置；

表示为采样数据协方差矩阵R_xx的逆，这里没有计算其倒数，因此信号在空间谱来向中表现为“谱谷”而不是谱峰。构造二维谱矩

其中S1＝91，S2＝360，

p_ij为公式(4)计算得到的值，然后按列，即按照 p_1,1,...,p_S1,1,p_1,2,…,p_S1,2,...,p_1,S2,…,p_S1,S2的顺序写入RAM，也就是说最先写入RAM的是 P_MVDR矩阵的第1列，即

其中，

S1＝91，S2＝360。因此RAM的地址addr_ram与空间谱值p_ij是一一对应的，且RAM的地址addr_ram与p_ij的下标i，j的对应关系为：

j＝mod(addr_ram,S1)+1(8)

其中

表示取整，mod取余数，而p_ij的下标i，j的值就是来波信号的方位角和俯仰角，因此通过搜索最值p_ij对应的RAM地址addr_ram就可以获得来波信号的方位角sig_cokf和俯仰角sig_cokt。

进一步地，在二维谱谷搜索过程中，搜索二维谱矩阵P_MVDR中的最值，从空间谱函数计算公式

所示的矩阵P_MVDR中寻找二维极小值，极小值对应的列和行，即为来波信号的方位角sig_cokf和俯仰角sig_cokt，如果p_ij为一个二维极小值点，则 p_ij应同时小于等于p_i-1,j-1、p_i-1,j、p_i-1,j+1、p_i,j-1、p_i,j+1、p_i+1,j-1、p_i+1,j和p_i+1,j+1。如用数学表达式表达谱谷的位置，即{(i,j)|p_ij≤p_i1,j1,i1∈[i-1,i+1],j1∈[j-1,j+1],(i1,j1)≠(i,j)}

(6)也就是说，二维谱谷搜索，除了行和列的比较之外还要进行主对角线和副对角线的比较。如果完全按照式(6)进行空间谱搜索，严重影响搜索速度。

进一步地，参阅图5，对空间谱搜索采用局部最小值代替极小值，具体步骤包括：

步骤A：将当前时刻输入AGC值赋值给d_amp，及只有噪声输入AGC值赋值给 d_amp0，比较d_amp值和d_amp0，确定当前是否有信号输入，如果没有信号则直接结束搜索，否则转步骤B；

步骤B：取二维谱矩阵P_MVDR的列求均值得到噪底水平；然后取矩阵第j～j+9列中元素的最小值，若该值在第j+1～j+8列，且小于噪底水平4倍以上，则记下该值所在的RAM的地址addr_ram和值的大小，其中j＝1,9,17,25,…353，当j＝353时，取第353～360,1,2列。遍历完所有j的取值，转步骤C；

步骤C：若最后满足要求的局部最小值大于M-1个，M为阵元个数，则选择所有最值中最小的M-1个的所对应RAM的地址作为最后结果。

参阅图5。另一方面，本发明还提供了一种AGC信息辅助的空域干扰信号检测装置，该装置支持所述的一种AGC信息辅助的空域干扰信号检测方法，该装置包括：连接阵列信号接收单元的干扰来向检测单元和AGC信息辅助的干扰功率检测单元，其中：所述干扰来向检测单元包括顺次串联的预处理模块、协方差矩阵生成模块、空间谱峰构建模块和空间谱峰搜索模块，干扰功率检测单元包括连接空间谱峰搜索模块及干扰信息输出模块的AGC模块和干扰功率计算模块。

阵列信号接收单元将接收到的阵列天线信号送入模数转换器进行模数AD采样处理，得到数字中频信号；干扰功率检测单元采用时域数字AGC反检方法，对干扰功率的检测，将AD采样数字中频信号送入AGC模块，计算输入数字中频信号的AGC值，干扰功率计算模块根据AGC模块获得的AGC值，进行干扰功率的检测、空间谱搜索模块根据空间谱构建模块获得空间谱值及及所述AGC模块给出的AGC值进行联合处理，检测出干扰的来向和个数，干扰信息输出模块根据所述干扰功率检测单元和空间谱峰搜索模块给出的干扰功率、干扰来向及个数，输出干扰信息检测结果。

预处理模块将中频信号进行正交处理得到IQ信号，并进行幅度和相位校正，得到校正后的IQ信号，协方差矩阵生成模块利用所有阵元的采样数据进行自相关运算，获得采样数据协方差矩阵，输出协方差矩阵值；空间谱峰构建模块采用MVDR空间谱估计方法，根据所述协方差矩阵生成模块获得采样数据协方差矩阵R_xx及导向矢量

来计算空间谱值，其计算公式为

式中

为

的共轭转置，

为R_xx的逆。

进一步的谱峰构建模块还包括导向矢量计算模块和协方差矩阵的求逆模块，导向矢量计算模块是为了获得来波信号所在方向的约束矢量，协方差矩阵求逆是空间谱计算所需的关键值。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种空域干扰信号检测方法，其特征在于包括如下步骤：

S1：干扰功率检测：采用自适应门限结合局部最值搜索的方法，对干扰的波达方向、干扰个数进行检测，利用时域处理方法获得数字自动增益控制AGC值，通过数字AGC反检法对干扰功率进行检测，得到所有M个阵元输出的干扰功率值power(1)、power(2)…power(M)，然后对M个阵元的干扰功率值进行比较，选择最大的那个干扰功率值作为干扰功率的输出值；即时测量干扰信号功率，实时对干扰功率进行精确估计；

S2：空间谱构建：将M个阵元预处理后的信号转化成空域信号，得到空域信号矩阵，利用阵列采样信号数据形成数据协方差矩阵，进行最小方差无失真响应MVDR算法空间谱值的计算；再利用空间谱噪底门限和局部最值联合判断来代替采样数据协方差矩阵的特征值求解过程，进行干扰个数判定；

S3：干扰来向，个数检测：采用FPGA芯片并行硬件处理架构，对快速变化的干扰来向进行检测，采用预处理的方式计算导向矢量，通过方位值θ和俯仰值

来计算RAM的地址，

作为导向矢量RAM的地址进行查找，得到对应θ和

的导向矢量

2.如权利要求1所述的空域干扰信号检测方法，其特征在于：在干扰功率检测步骤中，首先对接收到的阵元信号进行数字AGC计算，其次根据AGC值进行反检，得到干扰功率值，最后输出所有阵元中功率最强的值作为干扰功率的检测结果。

3.如权利要求1所述的空域干扰信号检测方法，其特征在于：1-M个阵元接收信号经模数AD采样，得到时域中频采样数据data，将采样数据data和初始AGC系数值agc_value相乘，得到相乘后的信号值，相乘后的信号值取平方运算进行累加得到累加后的值sum_data，这里的累加点为N，然后将sum_data值除以累加点数N，即对数据求和sum_data/N，再通过数字AGC得到1-M个阵元的AGC值，将得到的值mean_data与目标值tg_data进行比较，如果值比tg_data大则AGC系数偏大，需要往小调整，否则往大调整，直到信号相干累加后的mean_data值在稳定的目标值tg_data上下小范围内波动。

4.如权利要求1所述的空域干扰信号检测方法，其特征在于：经过AGC系数值agc_value和信号data相乘后功率保持一个相对稳定值，利用AGC值进行查表得到相应的干扰功率值，不断重复上述过程，得到所有阵元输出干扰功率值power(1)、power(2)…power(M)，M为阵元个数，然后对M个阵元的干扰功率值进行比较，选最大的那个作为干扰功率检测的干扰功率输出值。

5.如权利要求1所述的空域干扰信号检测方法，其特征在于：在干扰来向检测中，模数AD采样的数据送入数据预处理模块，预处理后得到带有幅度、相位信息的IQ两路信号，IQ两路信号送入正交变换滤波器，对IQ两路信号进行幅度和相位数据校正，得到校正后的IQ两路信号校正参数，这里的校正参数是硬件通道间的相位和幅度差，然后，将M个阵元的预处理后信号转化成空域信号矩阵，得到第M个天线阵元的信号形成的空域信号X(n)＝[x₁(n)x₂(n) ... x_M(n)]^H，其中，x_M(n)表示第M个天线在时刻n的采样数据，H表示转置。

6.如权利要求5所述的空域干扰信号检测方法，其特征在于：、利用空域信号x_(n)形成采样数据协方差矩阵R_xx，采样数据协方差矩阵R_xx的计算公为：

其中，N表示采样点数，M表示阵元个数，x*表示共轭运算。

7.如权利要求1所述的空域干扰信号检测方法，其特征在于：根据阵元坐标值x，y，z，信号的中心频率f，光速c，来波方位角θ，来波俯仰角

计算导向矢量

8.如权利要求6所述的空域干扰信号检测方法，其特征在于：根据得到的采样数据协方差矩阵R_XX，对数据协方差矩阵求逆，利用RAM查表得到的导向矢量

进行空间谱值计算，构建出二维空间谱图。

9.如权利要求7所述的空域干扰信号检测方法，其特征在于：在导向矢量计算中，方位角θ和俯仰角

将计算结果按a(0,0)、a(1,0)...a(359,0)、a(0,1)....a(359,90)顺序存入现场可编程门阵列FPGA的随机存取存储器RAM中，然后根据

作为导向矢量RAM的地址进行查找，得到对应来波方位角θ和来波俯仰角

的导向矢量

构建空间谱计算公式：

为减小计算的复杂度，空间谱函数计算公式简化为：

其中，

表示为导向矢量

的共轭转置，

表示为采样数据协方差矩阵R_xx的逆。

10.一种支持权利要求1所述空域干扰信号检测装置，包括：连接阵列信号接收单元的干扰来向检测单元和AGC信息辅助的干扰功率检测单元，其中：所述干扰来向检测单元包括顺次串联的预处理模块、协方差矩阵生成模块、空间谱峰构建模块和空间谱峰搜索模块，干扰功率检测单元包括连接空间谱峰搜索模块及干扰信息输出模块的AGC模块和干扰功率计算模块，其特征在于：阵列信号接收单元将接收到的阵列天线信号送入模数转换器进行模数AD采样处理，得到数字中频信号；干扰功率检测单元采用时域数字AGC反检方法，对干扰功率的检测，将AD采样数字中频信号送入AGC模块，计算输入数字中频信号的AGC值，干扰功率计算模块根据AGC模块获得的AGC值，进行干扰功率的检测、空间谱搜索模块根据空间谱构建模块获得空间谱值及及所述AGC模块给出的AGC值进行联合处理，检测出干扰的来向和个数，干扰信息输出模块根据所述干扰功率检测单元和空间谱峰搜索模块给出的干扰功率、干扰来向及个数，输出干扰信息检测结果。