[发明专利]基于信号—数据联合处理的有源压制干扰抑制方法

说明书

本发明属于雷达抗干扰领域，首先，通过FRFT变换将LFM信号变换为复正弦信号，利用子空间正交方法进行LFM信号的检测和载频的估计，然后，根据所估计参数对LFM信号在FRFT域的能量聚集点坐标进行估计，并结合LFM信号在FRFT域的能量聚集特性，构建窄带滤波器对LFM信号进行窄带滤波，在完整保留目标信息的前提下滤除大部分干扰和噪声的能量；最后，运用M/N逻辑法对恒虚警检测所得到的点迹进行目标检测，并利用信号层对目标运动状态的估计，通过径向速度方向判决对不满足判决条件的噪声航迹进行剔除，最终完成噪声干扰抑制以及目标检测。

技术领域

本发明属于雷达抗干扰领域，适用于解决线性调频雷达在有源压制干扰下的干扰抑制与目标检测问题。

背景技术

现代雷达所面临的电磁环境日益恶劣，针对雷达的电磁干扰技术迅速发展，其中有源压制干扰是雷达干扰的主要方式之一。有源压制干扰的大量使用，极大制约了雷达作战效能的发挥。而线性调频(Linear frequency modulation,LFM)信号具有较大的时宽带宽积，能够同时满足作用距离和距离分辨率的要求，从而被广泛应用于现代雷达系统中,所以适用于脉冲压缩雷达的有源压制干扰抑制技术对雷达的实战和发展具有实际性的推动作用。

目前，针对脉冲压缩雷达的有源压制干扰抑制方法在信号层主要包括分数阶傅里叶域处理，其中，文献[FRFT应用于雷达抗主瓣压制干扰技术研究[J].现代防御技术,2015,43(6):83-89.]利用LFM信号在分数阶傅里叶域(fractional Fourier transform,FRFT)的能量聚集特性，通过峰值搜索找到LFM信号的能量聚集点坐标，然后通过FRFT域窄带滤波去除大部分压制干扰和噪声的能量，最后通过FRFT逆变换恢复出目标信号。

基于信号层FRFT域处理的有源压制干扰抑制方法存在以下缺陷：在强压制干扰环境下，LFM信号在FRFT域的能量聚集点不一定是峰值点，此时通过峰值搜索的方法确定能量聚集点坐标，错误率较高。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于信号—数据联合处理的有源压制干扰抑制方法，以解决强压制干扰环境下基于信号层FRFT域峰值搜索算法错误率较高的问题。

本发明提出的基于信号—数据联合处理的有源压制干扰抑制方法的技术方案包括以下步骤：

步骤(一)：利用FRFT变换首先完成LFM信号的检测和参数估计：

(1)选取变换角度为-arctan(μ)，对LFM信号进行FRFT变换，以将LFM信号变换为复正弦信号，其中μ为LFM信号的调制斜率；

(2)利用子空间正交算法，通过对复正弦信号进行检测以及角频率估计，来完成对LFM信号的检测以及载频的估计。

步骤(二)：根据载频估计，在FRFT域对LFM信号进行窄带滤波：

(1)引入尺度因子定义新的尺度化坐标：

其中，T表示观测时间，f_s表示采样频率；

(2)根据LFM信号载频的估计，完成LFM信号在FRFT域能量聚集点的坐标估计：

(3)在阶次构建以为中心，宽度为L的窄带滤波器，完成FRFT域LFM信号的窄带滤波；

(4)将滤波器输出反旋转角度变换到时域，并经过脉冲压缩和恒虚警检测等处理形成点迹。

步骤(三)：由于目标点迹受目标机动性能的影响，满足一定的分布规律，而噪声点迹则呈现出随机性、无序性的特点，基于两者的不同特性，运用M/N逻辑法对目标进行检测，并结合信号层对目标运动状态的估计，对不满足要求的噪声航迹进行剔除：