劉智星 杜思予 吳耀君 沙明輝 邢孟道 全英匯*
①(西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院 西安 710071)
②(北京無線電測量研究所 北京 100854)
③(西安電子科技大學(xué)前沿交叉研究院 西安 710071)
隨著電子技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字射頻存儲 (Digital Radio Frequency Memory,DRFM) 技術(shù)在干擾機中得到了廣泛的應(yīng)用,其中,以間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)式干擾最具代表。間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)式干擾可以在一個脈沖內(nèi)對雷達信號進行多次采樣和轉(zhuǎn)發(fā),利用脈壓雷達的匹配濾波特性,形成逼真的相參假目標(biāo)串[1],以掩護真實目標(biāo)。
對于間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)式干擾,諸如脈間頻率捷變[2,3]、波形捷變[4]等技術(shù)已無法有效對抗,對雷達造成了嚴(yán)重的威脅,引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。從奇異值分解和信息熵理論出發(fā),文獻[5]提出了一種基于奇異譜熵函數(shù)的間歇采樣干擾抑制方法,對回波奇異譜進行熵檢測,通過帶通濾波實現(xiàn)干擾抑制,該方法可提高脈壓后的目標(biāo)檢測概率和峰值旁瓣比。針對改進的間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾,文獻[6]通過給雷達發(fā)射信號增加一個頻移使抵消信號與目標(biāo)回波同相,進而使真實目標(biāo)功率高于虛假目標(biāo)功率,區(qū)分出目標(biāo)與干擾,但該方法并沒有抑制掉所有假目標(biāo)。Wei等人[7]利用時頻分析方法對干擾參數(shù)進行提取,然后設(shè)計脈內(nèi)頻率編碼波形,通過時域帶通濾波器在脈壓的輸出濾除假目標(biāo)。此外,文獻[8–10]也采用時頻分析的方法構(gòu)造帶通濾波器來對抗間歇采樣干擾。文獻[11,12]均采用優(yōu)化方法對雷達信號進行優(yōu)化,并利用雷達信號與干擾信號的正交性在匹配濾波時抑制干擾信號。Zhou等人[13]基于重構(gòu)和對消的思想,利用時頻域信息和反卷積處理估計出的參數(shù)重構(gòu)出干擾信號,并通過迭代對消實現(xiàn)干擾抑制。文獻[14]通過在時域提取未被干擾的信號,建立稀疏目標(biāo)模型,利用貝葉斯壓縮感知對信號進行稀疏重構(gòu),該方法在干擾占空比較高的情況下,性能將有所下降。文獻[15]根據(jù)目標(biāo)信號與干擾信號在統(tǒng)計域的差異,構(gòu)造了頻移濾波器對間歇采樣干擾形成的假目標(biāo)進行抑制。此外,張建中等人[16–18]針對間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾的抑制進行了深入的研究,利用分段信號之間的正交性,通過窄帶濾波器組對干擾和目標(biāo)進行分選,剔除干擾[16]。文獻[18]則采用脈內(nèi)頻率步進的線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulation,LFM) 信號,利用短時傅里葉變換在時頻域進行干擾抑制,再通過逆變換恢復(fù)出時域信號,最后利用分段脈壓實現(xiàn)脈內(nèi)積累。萬鵬程等人[19]提出了一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換 (Fractional Fourier Transform,FrFT) 的干擾抑制方法,但目標(biāo)與干擾在分?jǐn)?shù)階傅里葉域混疊,高干信比下重構(gòu)信號包含大量干擾分量。在脈間頻率捷變的基礎(chǔ)之上,文獻[20]提出了一種脈間頻率捷變聯(lián)合脈內(nèi)頻率編碼的雷達波形,采用最大類間方差法 (Otsu) 自適應(yīng)計算閾值剔除被干擾的子脈沖,但該方法脈內(nèi)積累后存在較大的幅度損失,降低了雷達的檢測性能。
本文根據(jù)間歇采樣干擾的特點,在文獻[19]的基礎(chǔ)上,結(jié)合脈間-脈內(nèi)捷變波形的“主動”抗干擾優(yōu)勢,利用脈內(nèi)頻率捷變提高雷達信號與干擾信號的區(qū)分度,提出了一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的并行干擾抑制算法。首先,在時域?qū)Ω蓴_進行提取并切片處理,然后在分?jǐn)?shù)階傅里葉域通過窄帶濾波器提取目標(biāo)信號,并進行分?jǐn)?shù)階傅里葉逆變換恢復(fù)出時域信號,最后利用分段脈壓完成脈內(nèi)積累。仿真實驗表明,該方法在脈內(nèi)積累后幅度損失較小,不會引起很高的干擾旁瓣且適用于較高干信比的情況。
基于DRFM技術(shù)的干擾機能夠在一個脈沖內(nèi)精準(zhǔn)、迅速地復(fù)制雷達發(fā)射波形,并快速轉(zhuǎn)發(fā)形成與目標(biāo)類似的干擾信號,在時域、頻域覆蓋真實目標(biāo),嚴(yán)重影響了目標(biāo)的檢測與跟蹤。如圖1所示,根據(jù)采樣寬度、采樣次數(shù)的不同,間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾主要可以分為間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾 (ISRJDF) 和間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾(ISRJ-RF)兩種基本樣式。
假設(shè)干擾機截獲到第n個發(fā)射脈沖信號x(t,n),直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾的采樣信號為r(t),則間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾信號可以表示為
其中,Aj表示干擾信號幅值,?表示卷積運算,τc和Tj分別為干擾機采樣時延和干擾機采樣寬度,Q=Tp/Tq表示當(dāng)前脈沖內(nèi)間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾的采樣次數(shù),Tp表示雷達脈沖寬度,Tq表示間歇采樣干擾重復(fù)周期。
如圖1(b)所示,與間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾不同,對于間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾,當(dāng)干擾機對截獲的雷達信號進行采樣后,會按照設(shè)定的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)不間斷地重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)。假設(shè)重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)為K,重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾的采樣信號為r′(t),則間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾可以表示為
圖1 間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾示意圖Fig.1 Schematic diagram of ISRJ
其中,K=?Tq/Tj」?1。當(dāng)重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)K=1時,式(2)與式(1)相同,即間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾可以認(rèn)為是間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾的特例。
在間歇采樣干擾場景下,雷達接收到的第n個脈沖回波信號s(t,n)可以表示為
其中,x′(t,n)為第n個脈沖對應(yīng)的目標(biāo)回波,J′(t)表示雷達接收到的間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾,n(t)為加性高斯白噪聲。
脈間頻率捷變雷達能夠“主動”規(guī)避干擾覆蓋頻段,難以被偵察機截獲,因此能夠有效對抗窄帶瞄準(zhǔn)式干擾和距離前拖式干擾等[21]。然而,間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)式干擾能夠在脈沖內(nèi)對雷達信號進行多次采樣和轉(zhuǎn)發(fā),使得脈間頻率捷變抗干擾方法失效。通過對2.2節(jié)間歇采樣干擾生成機理分析可知,干擾具有時域不連續(xù)的特點。利用這一特點,基于子脈沖交替掩護思想,本文采用脈間-脈內(nèi)頻率捷變波形來對抗間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾。
如圖2所示,假設(shè)雷達發(fā)射N個脈沖,脈寬為Tp,帶寬為B,每個脈沖包含M個子脈沖,子脈沖寬度為Ts=Tp/M,子脈沖帶寬為Bs=B/M,每個子脈沖的波形調(diào)制為線性調(diào)頻,則第n個脈沖內(nèi)的第m個子脈沖可以表示為
圖2 脈間-脈內(nèi)捷變頻波形時頻圖Fig.2 Time-frequency diagram of inter-and-intra-pulse frequency agile waveform
其中,Tr為脈沖重復(fù)周期。
假設(shè)雷達觀測場景中共有I個運動目標(biāo),第i個目標(biāo)初始徑向距離為Ri,徑向速度為vi,則第n個脈沖回波的時延表示為τn,i=2(Ri ?vi(n ?1)·Tr)/c,c表示光速。雷達接收到的目標(biāo)回波信號可以表示為
其中,σi表示第i個目標(biāo)的散射系數(shù)。
當(dāng)場景中存在單個點目標(biāo),雷達發(fā)射信號采用脈間-脈內(nèi)捷變頻波形,干擾機以子脈沖寬度Ts為采樣時長對雷達發(fā)射信號進行同步采樣,以間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾為例,對第n個脈沖回波進行分析,則式(3)可以簡化表示為
對于LFM信號,間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾的時頻分布如圖3所示??梢钥闯?,由于干擾幅度通常遠(yuǎn)大于目標(biāo)幅度,干擾信號經(jīng)短時傅里葉變換 (Short-Time Fourier Transform,STFT) 后會呈現(xiàn)出一條“亮帶”,干擾信號在頻率維存在較高旁瓣,使得目標(biāo)信號與干擾旁瓣混疊,這給間歇采樣干擾的抑制帶來很大困難。如圖4所示,當(dāng)采用脈間-脈內(nèi)捷變頻信號時,由于脈內(nèi)頻率隨機跳變,提升了干擾信號與目標(biāo)信號在時頻域上的區(qū)分度,避免了干擾旁瓣對目標(biāo)信號的影響,為后續(xù)的抗干擾處理提供了便利。其次,隨機跳頻使得相鄰頻帶脈壓后的干擾殘余項在距離維均勻分布,無法實現(xiàn)積累,從而避免了干擾帶的形成[17]。
圖3 LFM回波信號時頻圖Fig.3 Time-frequency diagram of LFM echo signal
圖4 脈內(nèi)捷變頻回波信號時頻圖Fig.4 Time-frequency diagram of intra-pulse frequency agile echo signal
值得注意的是,為了保證脈間-脈內(nèi)捷變頻波形與間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾的“匹配”,需要考慮間歇采樣干擾的類型、采樣寬度以及采樣周期等參數(shù),使子脈沖寬度和間歇采樣干擾的采樣寬度相同,同時盡可能增強干擾與目標(biāo)信號之間的區(qū)分度。因此,在波形設(shè)計時,需要預(yù)先感知干擾,即對場景中的間歇采樣干擾的參數(shù)進行估計,本文假設(shè)干擾參數(shù)已知。
基于上述分析可知,脈間-脈內(nèi)捷變頻波形可以顯著降低干擾對目標(biāo)信號的影響,但無法完全抑制干擾信號,因此,在波形設(shè)計的基礎(chǔ)上,還需要對回波信號采取一定的抗干擾措施。從圖4可以看出,通過設(shè)置閾值濾除“亮帶”能夠?qū)崿F(xiàn)干擾抑制,但直接在時頻域上將干擾剔除仍會保留與目標(biāo)幅度相近的大量干擾信號旁瓣,嚴(yán)重影響后續(xù)目標(biāo)檢測。綜合以上兩個問題,結(jié)合脈間-脈內(nèi)捷變頻信號特點,針對典型的間歇采樣干擾樣式(間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)、間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)以及兩種不同的間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾樣式組成的復(fù)合干擾),本文提出了一種基于FrFT的間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾抑制方法。
分?jǐn)?shù)階傅里葉變換是一種廣義的傅里葉變換方法[22],表示為
其中,p為FrFT階數(shù),旋轉(zhuǎn)角度φ=pπ/2,Kp(t,u)為FrFT的變換核函數(shù)
如圖5所示,由于FrFT可以直觀地理解為時頻面以角度φ圍繞原點逆時針旋轉(zhuǎn),隨著旋轉(zhuǎn)角φ的變化,LFM信號在分?jǐn)?shù)階域的頻譜具有不同的聚集特性,且當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度為φopt時,LFM信號在該“最佳”分?jǐn)?shù)階域出現(xiàn)譜峰。
圖5 LFM信號分?jǐn)?shù)階傅里葉域頻譜特征Fig.5 Spectral characteristics in fractional Fourier domain of LFM signal
因此,本文綜合考慮子脈沖頻率捷變特點、間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)式干擾非連續(xù)特性以及LFM信號分?jǐn)?shù)階傅里葉域頻譜聚集特征,提出了一種基于FrFT的間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾抑制方法。如圖6所示,在干擾抑制時,首先對被干擾的信號段進行提取,并以子脈沖寬度為單元對其進行切片,分散干擾能量的同時,使每個切片中盡可能只保留一個完整的子脈沖,以便后續(xù)干擾抑制處理。具體算法步驟如下:
圖6 分?jǐn)?shù)階傅里葉域并行干擾抑制流程圖Fig.6 Flow chart of parallel interference suppression in fractional Fourier domain
步驟1 雷達接收到的第n個脈沖回波s(t,n),對其進行下變頻處理,得到基帶回波信號,并在時域上提取被干擾的信號段sj(t);
步驟2 以子脈沖脈寬Ts為單元,對sj(t)進行切片,得到G=?TG/Ts」個子段,其中,TG為被干擾信號段的總時寬,第g個切片時域表示為
步驟3 對切片所得的G個被干擾信號子段并行做FrFT,將時域數(shù)據(jù)變換到分?jǐn)?shù)階傅里葉域,其中第g個切片在分?jǐn)?shù)階域的表達式為[22]
由式(12)可以看出LFM信號在“最佳”分?jǐn)?shù)階傅里葉域的頻譜服從sinc函數(shù)分布。其中,分別對應(yīng)第g個切片中目標(biāo)回波分量、干擾分量和噪聲分量的FrFT域變換形式;和分別表示第g個切片的目標(biāo)幅度和第g個切片中第l個干擾的幅度;popt為FrFT最佳變換階數(shù),最佳旋轉(zhuǎn)角度φopt=poptπ/2,fg=b(g)?fs表示第g個切片中子脈沖的中心載頻,fg,l=b(g,l)?fs表示第g個切片中第l個干擾信號的中心載頻。
步驟4 第g個子段FrFT中,sinc函數(shù)峰值點分別表示目標(biāo)信號和干擾信號,對應(yīng)分?jǐn)?shù)階傅里葉域位置分別為fgsinφopt+τcosφopt和fg,lsinφopt+τcosφopt,構(gòu)造窄帶濾波器組,對G個被干擾信號子段在分?jǐn)?shù)階傅里葉域進行濾波,保留目標(biāo)回波,同時抑制干擾信號。
步驟5 將步驟4中濾波后的結(jié)果經(jīng)IFrFT變換到時域,得到干擾抑制后的脈沖信號
由于本文采用的雷達發(fā)射信號為脈間-脈內(nèi)頻率捷變LFM信號,無法直接用一個匹配濾波器進行脈沖壓縮。因此,本文通過構(gòu)造M個子匹配濾波器來完成脈壓處理。
接下來對所有子脈沖進行脈內(nèi)積累,則雷達回波經(jīng)分段脈壓后可以表示為
綜上所述,本文將脈內(nèi)頻率捷變波形設(shè)計與切片式FrFT干擾抑制算法結(jié)合,首先利用脈內(nèi)頻率捷變提升目標(biāo)與干擾在分?jǐn)?shù)階傅里葉域的區(qū)分度,便于干擾信號的識別與剔除;然后在分?jǐn)?shù)階域?qū)Ρ桓蓴_的子脈沖利用窄帶濾波提取目標(biāo)回波,進而實現(xiàn)對干擾的抑制。由式(15)可以看出,在分段脈壓過程中,所有的子脈沖都得到了積累,因此脈壓損失較小,而文獻[16,17,20]均在分段脈壓過程中將被干擾的子段剔除。這種方式雖然能夠抑制干擾,但在回波信號處理時會失去此部分的信號增益,導(dǎo)致信噪比降低,同時頻帶缺失會引入柵瓣,當(dāng)被干擾子脈沖較多時,增益損失增加,柵瓣較高,脈沖壓縮效果不理想,影響后續(xù)相參檢測處理。
為驗證本文所提方法的抗干擾性能,共設(shè)計2組仿真實驗,采用MATLAB軟件分別對間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾、間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾和多主瓣干擾進行仿真分析。雷達工作在Ku波段,脈內(nèi)波形調(diào)制為線性調(diào)頻,具體波形參數(shù)如表1所示。
表1 雷達波形參數(shù)設(shè)置Tab.1 Radar waveform parameter setting
針對間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾,假設(shè)場景中目標(biāo)徑向距離R=4100 m,徑向速度v=32 m/s,干擾機與目標(biāo)在同一距離,干擾采樣寬度Tj=1 μs,采樣周期Tq=4 μs,目標(biāo)信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR) 為 0 dB,信干比(Signal to Interference Ratio,SIR) 為–20 dB。從圖7(a)可以看出,子脈沖2和子脈沖4存在干擾。采用本文所提方法對干擾進行抑制,如圖7(b)所示,所提方法可以有效地抑制間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾。圖7(c)為采用本文所提方法和無干擾情況下脈壓輸出結(jié)果對比。圖7(d)為分別采用本文所提方法、文獻[20]所提干擾抑制方法以及文獻[18]的時頻域干擾抑制方法的脈壓輸出結(jié)果。可以看出,3種干擾抑制方法均能有效對抗間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾。由于時頻域干擾抑制后仍存在少量干擾殘余,文獻[18]的方法脈壓后的旁瓣高于本文所提方法。而文獻[20]是將被干擾的子脈沖直接剔除,其脈壓輸出后幅度損失較大。而本文所提方法是在分?jǐn)?shù)階傅里葉域通過窄帶濾波分離目標(biāo)和干擾信號,盡可能只保留目標(biāo)信號。因此,干擾抑制后的脈壓結(jié)果與無干擾情況下雷達脈壓結(jié)果基本一致,幅度損失較小,且干擾殘余較少,旁瓣較低。
針對間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾,設(shè)置干擾采樣寬度Tj=1 μs,采樣周期Tq=4 μs,重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)3次,其他參數(shù)設(shè)置同上。仿真結(jié)果如圖8所示,從圖8(a)和圖8(b)可以看出,子脈沖2~4均存在與子脈沖1相同的干擾,采用本文所提方法,子脈沖2~4的干擾被抑制。從圖8(c)和圖8(d)可以看出,與文獻[18]和文獻[20]相比,本文所提方法可以有效對抗間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾,且脈壓后幅度損失較小,旁瓣較低。
圖8 間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)式干擾抑制結(jié)果Fig.8 ISRJ-RF suppression results
針對兩個主瓣干擾場景,假設(shè)雷達觀測場景中存在兩臺干擾機(分別采用間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)干擾和間歇采樣重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)干擾),參數(shù)設(shè)置與實驗1相同。圖9顯示了脈間-脈內(nèi)捷變頻雷達在兩個主瓣干擾條件下,經(jīng)過抗干擾處理后的結(jié)果。從圖9(a)可以看出,在多主瓣干擾下,子脈沖與干擾信號依然具有可分性。圖9(c)為經(jīng)過本文所提方法進行干擾抑制后的分段脈壓輸出,圖9(d)為采取不同方法干擾抑制后的分段脈壓輸出;從圖中可以看出,在多主瓣干擾下,干擾信號疊加,在頻率維的旁瓣抬高,直接在時頻域進行干擾剔除后,分段脈壓輸出的旁瓣嚴(yán)重影響目標(biāo)檢測;由于多種轉(zhuǎn)發(fā)干擾疊加,一個脈沖內(nèi)能夠用于檢測的未被干擾的子脈沖數(shù)減少,采用文獻[20]所提Otsu算法進行干擾抑制后脈壓輸出幅度損失較大,對目標(biāo)檢測產(chǎn)生影響。對比圖9(c)和圖9(d),本文所提方法能夠有效對抗兩個主瓣干擾,降低了脈壓輸出的干擾旁瓣所帶來的影響,同時,保留了所有子脈沖回波的目標(biāo)信息,減少了脈壓輸出的幅度損失。
圖9 仿真實驗2結(jié)果Fig.9 Simulation 2 results
本節(jié)針對影響所提算法性能的因素進行分析,包括干擾機非同步采樣延遲τc對分段脈壓積累增益損失的影響、子脈沖個數(shù)M對分段脈壓柵瓣的影響以及信干比對干擾抑制算法性能的影響。
上述2組仿真實驗均假設(shè)干擾機對雷達發(fā)射信號同步采樣,即干擾機的采樣延遲τc=0,針對干擾機非同步采樣情況,對所提干擾抑制算法性能進行仿真分析。假設(shè)干擾機采用間歇采樣直接轉(zhuǎn)發(fā)式干擾,采樣延遲τc服從(0,Ts/2]上均勻分布,其他參數(shù)設(shè)置同仿真實驗1。圖10(a)為τc=0.2 μs時,在分?jǐn)?shù)階傅里葉域?qū)Ω蓴_進行抑制后的脈壓結(jié)果,圖10(b)表示經(jīng)過100次獨立的蒙特卡羅仿真實驗,干擾抑制處理后的脈壓幅值隨采樣延遲τc的變化曲線,其中采樣延遲τc以0.05 μs為間隔在區(qū)間(0,Ts/2]上步進。
從圖10(a)可以看出,當(dāng)干擾信號與雷達信號不同步時,在不增加子脈沖數(shù)的前提下,本文所提算法依然能夠有效抑制干擾。圖10(b)顯示出隨著采樣延遲τc增大,干擾抑制后脈壓增益有所下降,當(dāng)采樣延遲τc等于子脈沖一半脈寬時,脈壓增益下降約2.8 dB。
圖10 干擾機非同步采樣仿真結(jié)果Fig.10 Simulation results of asynchronous sampling by jammer
本文采用脈間-脈內(nèi)捷變頻信號以增強與干擾信號之間的區(qū)分度,但由于脈內(nèi)子脈沖信號頻率不連續(xù),使得相鄰子脈沖之間交叉項無法完全抵消,分段脈壓處理后目標(biāo)主瓣附近存在部分柵瓣。圖11為無干擾條件下,采用表1所示雷達波形參數(shù),當(dāng)子脈沖個數(shù)M=4,10,20時的分段脈壓輸出結(jié)果。從圖中可以看出,當(dāng)子脈沖個數(shù)增加時,分段脈壓帶來的柵瓣在一定程度上有所降低,子脈沖從4個增加到20個,其分段脈壓后最大柵瓣下降4 dB。圖12表示采用不同的子脈沖數(shù)時,主副瓣比隨信干比的變化關(guān)系曲線,其中信干比從–50~0 dB變化,其他仿真條件同仿真實驗1,可以看到,隨著信干比逐漸降低,主副瓣比在一定范圍內(nèi)波動,這表明副瓣僅為分段脈壓引入的柵瓣,即低信干比條件下,本文所提方法仍可以有效抑制間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾。
圖11 不同子脈沖數(shù)分段脈壓結(jié)果Fig.11 Pulse compression results of different sub-pulse numbers
圖12 主副瓣比隨信干比變化關(guān)系曲線Fig.12 The curve of main-lobe to sidelobe ratio with SIR
針對間歇采樣轉(zhuǎn)發(fā)干擾,本文結(jié)合脈間-脈內(nèi)捷變頻雷達波形優(yōu)勢,對受干擾的子脈沖在分?jǐn)?shù)階傅里葉域?qū)崿F(xiàn)了干擾抑制。脈間-脈內(nèi)捷變頻波形的運用使雷達能夠“主動”規(guī)避干擾頻段,提升了雷達信號與干擾信號的區(qū)分度。對受干擾子脈沖進行提取和切片,在分?jǐn)?shù)階傅里葉域構(gòu)造窄帶濾波器組進行目標(biāo)信號提取,從而達到抑制干擾的目的。最后通過分段脈壓實現(xiàn)脈內(nèi)積累。仿真結(jié)果表明,采用本文所提方法不僅可以有效對抗多主瓣干擾(不同間歇采樣干擾樣式組合),且經(jīng)過分段脈壓后不會存在較大的幅度損失,有效提升了雷達的抗干擾能力。