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基于Radon‑WDL变换的SMSP干扰的参数估计方法

摘要

本发明所要解决的技术问题是,提供一种基于Radon‑WDL变换的SMSP干扰的参数估计方法,将SMSP干扰在广义的时频域上进行Radon‑WDL变换;在对SMSP干扰的WDL分布进行Radon变换,将广义的时频域变换到含有角度和半径的极坐标域上,同时可以抑制掉交叉项,并根据Radon变换后尖峰个数估计得到SMSP干扰的子脉冲个数与最大尖峰所在的角度和半径;最后根据Radon变换后最大尖峰所在的角度和半径估计出SMSP干扰的载频和调频斜率。

著录项

  • 公开/公告号CN106443589A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-02-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN201610486369.7

  • 申请日2016-06-27

  • 分类号G01S7/02;

  • 代理机构电子科技大学专利中心;

  • 代理人邹裕蓉

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 01:41:15

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-02-15

    授权

    授权

  • 2017-03-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01S7/02 申请日:20160627

    实质审查的生效

  • 2017-02-22

    公开

    公开

说明书

技术领域

本发明涉及雷达抗干扰技术领域,特别涉及频谱弥散SMSP干扰的参数估计技术。

背景技术

由数字射频存储器DRFM对截取的雷达信号进行频率调制得到频谱弥散SMSP干扰,可以在雷达接收端产生一串梳妆假目标,有效的欺骗雷达。并且,当干扰功率较大时,SMSP干扰具有欺骗和压制的双重作用。所以,实现SMSP干扰的参数估计对将来抑制SMSP干扰有重要的研究价值和意义。

Radon-WDL变换是估计SMSP干扰参数的一种有效算法。2012年,Rui-Feng Bai提出了Wigner-Ville Distribution Associated with the Linear Canonical Transform,即WDL分布对线性调频信号参数的估计算法,见“R.F.Bai,B.Z.Li,Q.Y.Cheng.Wigner–Ville distribution associated with the linear canonical transform,J.Appl.Math.2012(2012).14pp.”。与经典的Wigner-Ville分布相比,该算法有3个自由参数,有更高的灵活性;当选取合适的参数a,b,c,d时,在低信噪比下,其对估计线性调频信号的载频和调频斜率有更高的精度。然而,当信号为含有多分量的SMSP干扰时,WDL分布将产生多个交叉项,严重影响信号的参数估计。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是,提供一种能抑制掉交叉型的SMSP干扰的参数估计方法。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是,基于Radon-WDL变换的SMSP干扰的参数估计方法,包括以下步骤:

步骤1、对SMSP干扰进行WDL分布变换:

其中,JSMSP(t)为时刻t时的SMSP干扰,τ为时延,*为共轭,KA(ω,τ)为WDL的核函数,exp表示以自然对数e为底的指数函数,a,b,c,d为WDL变换的四个参数a,b,c,d,并且满足ad-bc=1,ω为角频率,且ω=2πf,f为频率;

步骤2、对SMSP干扰的WDL分布进行Radon变换:

其中,WDL为SMSP干扰的WDL分布,u′,v为Radon变换(u,v)域的自变量,(u,α)为Radon变换后求得的半径和角度,RWDL(u,α)为旋转任意角度α沿不同的半径u下的积分结果,δ为冲击函数;RWDL(u,α)为Radon变换后SMSP干扰的子脉冲的能量积累表示;

RWDL(u,α)中的尖峰个数为SMSP干扰的子脉冲个数n;RWDL(u,α)取最大值时对应的半径和角度作为Radon变换后SMSP干扰的子脉冲的能量积累尖峰所在位置的半径u0与Radon变换后SMSP干扰的子脉冲的能量积累尖峰所在位置的角度α0

步骤3、计算Radon-WVD变换的SMSP干扰的载频和调频斜率的估计值:

其中,为WDL分布载频估计值,为WDL分布调频斜率估计值。

本发明将SMSP干扰在广义的时频域上进行Radon-WDL变换;在对SMSP干扰的WDL分布进行Radon变换,将广义的时频域变换到含有角度和半径的极坐标域上,同时可以抑制掉交叉项,并根据Radon变换后尖峰个数估计得到SMSP干扰的子脉冲个数与最大尖峰所在的角度和半径;最后根据Radon变换后最大尖峰所在的角度和半径估计出SMSP干扰的载频和调频斜率。

本发明的有益效果是,首次将WDL分布应用到SMSP的参数估计中,首次将Radon变换引入WDL分布中,以抑制由WDL分布产生的交叉型。实验证明,在低信噪比下,相对于经典的Wigner-Ville分布算法,WDL分布算法有更高的检测精度;并且,由于Radon变换的引入,由WDL分布产生的交叉项可以被抑制掉,以使该算法更有效的估计SMSP干扰的参数。

附图说明

图1为Radon-WDL变换估计LFM信号调频斜率k′的算法步骤;

图2为SMSP干扰的瞬时自相关分析;

图3为Radon变换的原理;

图4为调频斜率的MSE与b、Radon变换的角度间隔的关系;

图5为调频斜率的MSE与b、SNR的关系;

图6为Radon-WVD变换示意图。

具体实施方式

SMSP干扰的参数估计所要估计的参数为:SMSP干扰的子脉冲个数、SMSP干扰的载频以及调频斜率。

如图1所示,包括以下步骤:

步骤1:对SMSP干扰进行WDL分布变换:

假设SMSP干扰由n个子脉冲构成,则SMSP干扰可表示为

其中,JSMSP(t)为时刻t时的SMSP干扰,JSMSP,p(t)p为时刻t时的SMSP干扰的第p个子脉冲,p=0,1,…,n-1;

JSMSP,p(t)子脉冲信号为:

其中,AJ表示干扰的幅度,一般取AJ=1;exp表示以自然对数e为底的指数函数,k′表示SMSP干扰的调频斜率,由SMSP干扰的产生原理可知,k′=nk,k为雷达回波信号的调频斜率;f0为载频;T>

SMSP干扰的WDL变换为:

其中,ω为角频率,τ为时延,*为共轭,KA(ω,τ)为WDL的核函数,a,b,c,d为WDL变换的四个参数a,b,c,d,并且满足ad-bc=1;

将JSMSP,p(t)子脉冲信号表达式代入SMSP干扰的WDL变换表达式,则SMSP干扰的WDL变换可表示为:

JSMSP,p为SMSP干扰的第p个子脉冲,p=0,1,…,n-1,JSMSP,q>

由图2所示,对有限长SMSP的子脉冲JSMSP,p(t)与JSMSP,q(t)进行WDL变换可得:

式中

当a=0时,化简上式可得

式中

对取绝对值可得:

式中

由于之间相互不影响时,式(1-1)可以表示为

子脉冲p=0,1,…,n-1与q=0,1,…,n-1的关系如下所示

当式(1-2)中的p=q时,为自主项,有n项自主项;当p≠q时,为交叉项,有项交叉项;当p+q的值相同时,由于自主项与交叉项的叠加,在时频面共有2n-1条直线。

三维的分布其形状类似鱼鳍状,在时频平面上分布在直线上。

步骤2:对SMSP干扰的WDL分布进行Radon变换

Radon变换是一种直线积分的投影变换。如图3,将原直角坐标(t,ω)旋转α得到新的坐标(u,v),这时将不同的u值平行于v轴积分,所得结果即为Radon变换。

SMSP干扰的WDL分布的Radon变换可以表示为

式中WDL为SMSP干扰的WDL分布,u′,v为Radon变换(u,v)域的自变量,(u,α)为Radon变换后求得的半径和角度,u,α未知变量。RWDL(u,α)为旋转任意角度α沿不同的u值积分结果,当RWDL(u,α)取最大值时可得到u00。RWDL变换,由于当δ(u-u′),即u=u′时,RWDL才有值,则RWDL变换的u∈(-∞,+∞)和α∈[0,2π)。

用参数k′,f0代替积分参数u,α,则RWDL(u,α)可以重新表示为:

其中ω0=2πf0,k′为SMSP干扰的调频斜率,b为WDL的参数变量,p=0,1,…,n-1,q=0,1,…,n-1。

步骤3:经过Radon-WDL变换的SMSP干扰的载频和调频斜率估计如下:

其中b为WDL的参数变量。

步骤:4:获得载频和调频斜率估计的均方误差(MSE),估计Radon-WVD变换与Radon-WDL变换的估计精度。

经过Radon-WVD变换的SMSP干扰的载频和调频斜率估计的MSE如下:

经过Radon-WDL变换的SMSP干扰的载频和调频斜率估计的MSE如下:

WDL变换、Radon变换均为已有算法,本发明首次将Radon变换与WDL变换结合,并且应用于SMSP干扰的参数识别中;首次推导了SMSP干扰的WDL变换有限长形式。

仿真实验

时宽T=10μs,带宽B=20MHz,LFM的调频斜率k=B/T采样频率fs=60MHz,载频f0=300MHz,采样点N=fix(fs×T)=600。SMSP干扰的子脉冲个数为n=4,调频斜率为k′=n*k=4k。噪声的幅度设置为σ=1。这里只考虑SMSP干扰加噪声。

1、WDL变换的参数a=0,b=0.5:0.01:1,c=-1/b,d=0,t=0:τ/[fs×τ]:τ,f=0:fs/[fs×τ]:fs。调频斜率的相对均方误差:将MSEk′,Radon-WDL化成dB形式为MSEk′,dB=10log10(MSEk′,Radon-WDL/max(MSEk′,Radon-WDL))。Radon变换的角度间范围设置为θ=15:ta:45,角度间隔分别为ta=[0.01>k′,dB都存在最小值,则选取b=0.6;当b=0.6时,角度间隔为0.05时,k′的估计MSEk′,dB最小,则选取ta=0.05。

2、WDL变换的参数a=0,b=0.5:0.01:1,c=-1/b,d=0,t=0:τ/[fs×τ]:τ,f=0:fs/[fs×τ]:fs。调频斜率的相对均方误差:将MSEk′,Radon-WDL化成dB形式为MSEk′,dB=10log10(MSEk′,Radon-WDL/max(MSEk′,Radon-WDL))。Radon变换的角度间范围设置为θ=15:ta:45,角度间隔分别为ta=[0.01>k′,dB都存在最小值,则选取b=0.6。

3、取JNR=10dB,角度变化为θ=0:0.05:90,角度间隔为0.05,参数a=0,b=0.6,c=-1/b,d=0;对SMSP干扰进行Radon-WDL变换的比较,从图6分析可得,WDL分布的交叉项能被抑制掉,在Radon变换的角度和半径域内只有自主项的能量聚集。

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