基于信号锥的雷达压制式干扰和欺骗式干扰识别方法

摘要

本发明公开了一种基于信号锥的雷达压制式干扰和欺骗式干扰识别方法，主要解决现有技术提取的干扰特征不稳健，在较低或高干噪比条件下，对干扰类型识别率低的问题。其实现步骤是：1、获取目标或干扰的基带信号；2、计算干扰信号与真实目标回波信号的干扰信号误差角μ；3、设门限角度θ=80°，以θ为锥角，以真实目标回波信号为中心轴，得到一个信号锥，并定义处于锥外的干扰信号为压制式干扰，处于锥内的干扰信号为欺骗式干扰；4、将干扰信号误差角μ与角度门限θ进行比较，确定干扰的类型。本发明提取的干扰特征稳健，并使用信号锥的概念在较高或较低干噪比下有效识别欺骗式干扰和压制式干扰类型，可用于雷达抗干扰和目标的检测与跟踪。

说明书

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，特别涉及对雷达压制式干扰和欺骗式干扰的识别方法， 用于对干扰类型的具体识别及抗干扰措施的选取。

背景技术

压制式干扰是利用干扰机发射的噪声干扰信号遮盖或淹没正常的回波信号，阻碍 雷达检测目标信息。压制式干扰主要是通过发射大功率噪声实现的，它能够干扰任何 类型的雷达信号，由于最佳干扰波形就是随机性最强或不确定性最大的波形，而高斯 白噪声就具有最佳干扰的干扰波形。因此，利用高斯白噪声对雷达发射频率进行调制 的压制式干扰是雷达对抗中经常用到的干扰样式。根据噪声的不同产生方式，雷达有 源压制式干扰一般可分为射频噪声干扰、噪声调幅干扰和噪声调频干扰。

欺骗式干扰是采用虚假的目标信息作用于雷达的目标检测和跟踪系统，使雷达不 能正确检测真正的目标或者不能正确测量目标的参数信息，从而达到迷惑和扰乱雷达 对真正目标检测和跟踪的目的。欺骗式干扰一般可分为距离欺骗、速度欺骗以及角度 欺骗。

当雷达检测到有干扰时，现有方法通过提取欺骗式干扰和压制式干扰的时域、频 域、变化域等特征来识别两类干扰，见范伟2007年5月硕士论文《雷达有源干扰信号 特征分析与识别算法研究》和李志明2009年4月硕士论文《雷达有源干扰信号的自动 识别方法研究》，但这些方法在提取干扰特征时复杂度比较高，且仅在一定的干噪比下 才可以以较高概率正确识别两类干扰，在干噪比较低或者较高时，两类干扰特征的区 别不明显，识别率低。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于锥的雷达压制式干扰 和欺骗式干扰识别方法，以减小计算量，在干噪比较低或者较高时提高压制式干扰和 欺骗式干扰的识别率。

本发明的技术方案是这样完成的：

一.技术原理：

压制式干扰是类似噪声信号，与真实目标回波信号的相似度很低，近似正交，体 现在干扰信号误差角(JSEA)上就是压制式干扰与真实目标回波的干扰信号误差角比较 大，接近90°；欺骗式干扰是由发射信号调制产生的，其与真实目标回波的相似度比 较高，因此欺骗式干扰与真实目标回波的干扰信号误差角比较小。根据两类干扰与真 实目标回波的干扰信号误差角差异较大的特点，利用信号锥的概念，选择合适的角度 作为门限，可以得到一个中心轴是真实目标回波的信号锥。

当角度门限选定后，由于压制式干扰与中心轴的夹角大于角度门限，在信号锥外， 而欺骗式干扰与中心轴的夹角小于角度门限，在信号锥内，这样就识别出了压制式和 欺骗式干扰。

二.根据上述原理，本发明的实现步骤包括如下：

（1）获取目标或干扰的基带信号：

当雷达中没有干扰时，雷达接收机通过下变频和模数转换器得到真实目标回波信 号的基带信号x；

当雷达中有干扰时，雷达接收机通过下变频和模数转换器得到干扰的基带信号y；

（2）根据步骤（1）得到基带信号，计算干扰信号与真实目标回波信号的干扰信 号误差角μ；

（3）设角度门限为：θ=80°，以θ为锥角，以真实目标回波信号为中心轴，得到 一个信号锥，并定义处于锥外的干扰信号为压制式干扰，处于锥内的干扰信号为欺骗 式干扰；

（4）将干扰信号误差角μ与角度门限θ进行比较，确定干扰信号的类型；

当干扰信号误差角μ大于门限θ时，则干扰信号处于锥外，即确定此干扰信号为压 制式干扰；

当干扰信号误差角μ小于门限θ时，则干扰信号处于锥内，即确定此干扰信号为欺 骗式干扰。

本发明与现有技术相比具有的优点

第一，相对于传统的压制式干扰和欺骗式干扰识别方法，本发明的核心是计算经 采样后的两类干扰与真实目标回波的向量夹角，即干扰信号误差角，因而计算量较小， 而且易于实现；

第二，本发明提取的特征稳健，相比于传统方法，本发明在较低和高干噪比下可 以很好的识别；

第三，首次将信号锥的概念应用到压制式干扰和欺骗式干扰的识别中，概念简单 明了，通过选择合适的门限，就可以有效地识别出两类干扰。

附图说明

图1是本发明的实现流程图；

图2是本发明提取的两类干扰的干扰信号误差角特征和常规方法提取的布方差特 征；

图3是本发明对欺骗式干扰和压制式干扰两类干扰的识别率和常规方法对两类干 扰的识别率。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细的描述。

参照图1，本发明的具体实现步骤如下：

步骤1、获取目标或干扰的基带信号；

当雷达中没有干扰时，雷达接收机通过下变频和模数转换器得到真实目标回波信 号的基带信号x；

当雷达中有干扰时，雷达接收机通过下变频和模数转换器得到干扰的基带信号y；

由于真实目标回波的基带信号与真实目标回波的形式相同，所述真实目标回波信 号的基带信号x有多种形式，例如当真实目标回波是线性调频信号、单频正弦信号、编 码信号时，真实目标回波的基带信号也是线性调频信号、单频正弦信号、编码信号形 式。以线性调频信号为例，当真实目标回波是线性调频信号时，基带信号x=exp(jπkt²)， 其中，k是线性调频信号的调频率，t是经过采样后的离散时间；此时，

当y是欺骗式干扰时，其基带信号形式为： 其中，K_d≥1为功率放大系数，是常数， Δτ_j为距离调制函数，Δω_j为速度调制函数，为角度调制函数。如果该欺骗式干 扰信号不包含某项欺骗式干扰，则相应的调制函数为0。

当y是压制式干扰时，其基带信号形式为：其 中，U_j(t)为干扰信号幅度函数，ω_j(t)为解调后的干扰信号的瞬时频率函数，为 干扰信号的瞬时相位函数。

步骤2、根据步骤（1）中的基带信号，计算出干扰信号与真实目标回波信号的误 差角μ：

$\mu ={\cos }^{-1}\left(\frac{\left|y^{H}x\right|}{\left|\right|y\left|\right|·\left|\right|x\left|\right|}\right)$

其中，x是真实目标回波基带信号，y是干扰基带信号，y^H是y的共轭转置，||x||、 ||y||分别表示x和y的二范数。

步骤3、利用信号锥的思想，设置角度门限，得到一个以真实目标回波为中心轴、 以角度门限为锥角的信号锥。

信号锥是指给定某信号向量a作为参考向量，凡与a的夹角小于角度门限ξ的信号 向量b都属于该锥类，即信号锥可以表示为：

$C=\{b:{\cos }^{-1}\left(\frac{\left|b^{H}a\right|}{\left|\right|b\left|\right|·\left|\right|a\left|\right|}\right)\le \xi \}$

其中，a为参考信号向量，b是任意信号向量，b^H是b的共轭转置，||a||、||b||分别 表示a和b的二范数，C为满足该条件的信号锥；

由于压制式干扰是类似噪声信号，与真实目标回波信号的相似度很低，近似正交， 体现在干扰信号误差角上就是压制式干扰与真实目标回波的干扰信号误差角较大，接 近90°；欺骗式干扰是由发射信号调制产生的，其与真实目标回波的相似度较高，因 此欺骗式干扰与真实目标回波的干扰信号误差角比较小。根据两类干扰与真实目标回 波的干扰信号误差角差异较大的特点，利用信号锥的概念，设置角度门限为：θ=80°， 可以得到一个以θ为锥角，以真实目标回波基带信号为中心轴的信号锥：

$D=\{y:{\cos }^{-1}\left(\frac{\left|y^{H}x\right|}{\left|\right|y\left|\right|·\left|\right|x\left|\right|}\right)\le \theta \},$

其中，x是真实目标回波基带信号，y是干扰基带信号，y^H是y的共轭转置，||x||、 ||y||分别表示x和y的二范数，D为满足与x的夹角小于θ的信号锥。由于压制式干扰与 真实目标回波的夹角接近90°，欺骗式干扰与真实目标回波的夹角远小于90°，因此 当信号锥D确定后，就可以定义处于锥外的干扰信号为压制式干扰，处于锥内的干扰 信号为欺骗式干扰。

步骤4、将干扰信号误差角μ与设置的角度门限θ进行比较，确定干扰信号的类型；

当干扰信号误差角μ大于门限θ时，则干扰信号处于信号锥D的外部，即确定此 干扰信号为压制式干扰；

当干扰信号误差角μ小于门限θ时，则干扰信号处于信号锥D的内部，即确定此 干扰信号为欺骗式干扰。

以下通过仿真对本发明的效果做进一步的阐述。

1.仿真场景与条件：

在空间坐标上放置一个目标，雷达发射带宽为4MHz，时宽为50μs，载频为 100MHz的线性调频信号，压制式干扰选择射频噪声干扰、噪声调幅干扰和噪声调频 干扰三种，欺骗式干扰选取距离拖引干扰、速度拖引干扰和角度欺骗干扰三种；两类 干扰的干噪比JNR变化范围为：-6dB到18dB，变化间隔为3dB。仿真选用的对比特 征是传统方法所提出的分布方差特征，见范伟2007年5月硕士论文《雷达有源干扰信 号特征分析与识别算法研究》。

2.仿真内容与分析：

仿真1，对每一个干噪比，分别提取其干扰信号误差角特征和分布方差特征，结果 如图2所示，其中：

图2a是提取每一个干噪比对应的压制式干扰和欺骗式干扰的干扰信号误差角特 征，其中，横轴为干噪比，纵轴为干扰信号误差角的值，压制式干扰选择射频噪声干 扰、噪声调幅干扰和噪声调频干扰，欺骗式干扰选取距离拖引干扰、速度拖引干扰和 角度欺骗干扰；

图2b是提取每一个干噪比对应的欺骗式干扰和压制式干扰的分布方差特征，其中， 横轴为干噪比，纵轴为分布方差的值，压制式干扰选择射频噪声干扰、噪声调幅干扰 和噪声调频干扰，欺骗式干扰选取距离拖引干扰、速度拖引干扰和角度欺骗干扰。

从图2a中可以看出，在每一个干噪比下，两类干扰的干扰信号误差角差异较大， 压制式干扰的干扰信号误差角接近90°，且随干噪比的增加变化不大；欺骗式干扰的 干扰信号误差角变化较大，随干噪比的增加，干扰信号误差角从70°左右减小到10° 左右，由于每一个干噪比下两类干扰的干扰信号误差角差异较大，因此提取的干扰信 号误差角特征稳健，可以很好地识别两类干扰；

从图2b中可以看出，使用现有的通过提取两类干扰的分布方差方法识别干扰时， 在低干噪比条件下，压制式干扰和欺骗式干扰的分布方差特征差异较大，但当干噪比 增加到10dB左右时，压制式干扰中的噪声调幅干扰和欺骗式干扰的分布方差值近似相 等，因此当干噪比大于10dB时，利用分布方差特征不能很好地将两类干扰识别；

仿真2，对每一个干噪比，仿真干扰信号误差角特征对应的两类干扰的识别率和分 布方差特征对应的两类干扰的识别率，结果如图3所示，其中：

图3a是用干扰信号误差角特征对压制式干扰的识别率，其中横轴为干噪比，纵轴 为识别率；

图3b是用干扰信号误差角特征对欺骗式干扰的识别率，其中横轴为干噪比，纵轴 为识别率；

图3c是用分布方差特征对压制式干扰的识别率，其中横轴为干噪比，纵轴为识别 率；

图3d是用分布方差特征对欺骗式干扰的识别率，其中横轴为干噪比，纵轴为识别 率；

从图3a和图3b中可以看出，当干噪比从-6dB到18dB变化时，本发明提出的用干 扰信号误差角特征对两类干扰的识别率很高，均达到了1，可以很好地识别出两类干扰；

从图3c和从图3d中可以看出，当干噪比从-6dB到9dB变化时，传统方法提出的 用分布方差特征对两类干扰的识别率可达到1，但当干噪比大于9dB时，用分布方差 特征对两类干扰的识别率下降到0.83，不能很好地识别出两类干扰。

综上，本发明提取压制式干扰和欺骗式干扰的干扰信号误差角特征与传统方法提 出的分布方差特征相比，其特征稳健，且随干噪比的变化，两类干扰的干扰信号误差 角特征差异较大，因此在低干噪比和高干噪比条件下可以很好地识别出两类干扰。仿 真表明，当干噪比从-6dB到18dB时，本发明提取的干扰信号误差角特征对两类干扰 的识别率均达到了1，从而验证了本发明对两类干扰识别的有效性。