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基于卡爾曼濾波的IFM系統(tǒng)測量LFM信號載頻方法

2021-04-15 08:16:24李廣強(qiáng)
艦船電子對抗 2021年1期
關(guān)鍵詞:鑒相器測頻調(diào)頻

張 雷,李廣強(qiáng)

(1.解放軍95865部隊(duì),北京 102218; 2.空軍預(yù)警學(xué)院,湖北 武漢 430019)

0 引 言

比相法瞬時測頻接收機(jī),簡稱瞬時測頻(IFM)接收機(jī),是一種通過頻率-相位變換實(shí)現(xiàn)頻率測量的間接測頻系統(tǒng),不僅具有體積小、頻帶寬、截獲概率高的特點(diǎn),而且較好地解決了截獲概率和頻率分辨力之間的矛盾,是機(jī)載雷達(dá)告警器和雷達(dá)對抗偵察設(shè)備中經(jīng)常采用的技術(shù)。線性調(diào)頻(LFM)信號是現(xiàn)代雷達(dá)廣泛采用的一種脈沖壓縮信號,也是雷達(dá)對抗偵察重點(diǎn)分析的信號樣式之一。但是傳統(tǒng)的IFM系統(tǒng)在一個脈沖信號持續(xù)時間內(nèi),通常只在脈沖前沿進(jìn)行一次頻率測量,因此無法準(zhǔn)確獲取線性調(diào)頻信號及其脈內(nèi)調(diào)制信息[1],從而限制了IFM接收機(jī)的使用。

文獻(xiàn)[2]采用了模數(shù)轉(zhuǎn)換(ADC)和線性回歸的方法,估計(jì)出LFM信號的載頻和調(diào)頻系數(shù),但是只能在全部采樣點(diǎn)的頻率估值完成后,才能估算調(diào)頻系數(shù),實(shí)時性不夠好,因此需要研究更合適的方法。傳統(tǒng)IFM系統(tǒng)的微波鑒相器通常輸出I、Q兩路正交電壓,之后采用極性量化或AD量化的方法得到頻率數(shù)據(jù)。根據(jù)文獻(xiàn)[3]的分析,IFM系統(tǒng)具備測量LFM信號的潛力,本文在此基礎(chǔ)上展開研究,對I、Q信號進(jìn)行AD量化后,通過卡爾曼濾波方法實(shí)現(xiàn)IFM系統(tǒng)對LFM信號頻率參數(shù)的估計(jì)。

1 IFM系統(tǒng)原理及測量LMF信號分析

1.1 傳統(tǒng)IFM系統(tǒng)基本原理

圖1 一種實(shí)用的微波鑒相器原理圖

為了解決測頻范圍和頻率分辨力的矛盾,實(shí)際中一般將多個鑒相器并行使用,短延遲線用于擴(kuò)大測頻范圍,長延遲線用于提高頻率分辨力。圖2為k路鑒相器并行使用的IFM系統(tǒng)組成和原理圖,相鄰鑒相器延遲時間比為n,各鑒相器輸出的相位值為φi,i=1,2,3,…,k,最短延遲時間不存在測頻模糊,則逐級迭代解模糊和相位校正的計(jì)算公式如下[4]:

(1)

為提高測頻精度,之后一般用所有鑒相器的相位輸出對頻率進(jìn)行最小二乘估計(jì)[4]:

(2)

式中:T為最短延遲線的延遲時間;n為相鄰2路鑒相器的延遲時間比;k為鑒相器路數(shù);f0為無模糊測頻范圍內(nèi)滿足f0T乘積為正整數(shù)的最小頻率值。

在實(shí)際工作中,通常k的取值為3或4,n的取值為4或8[4]。

圖2 k路鑒相器并用IFM系統(tǒng)組成和原理圖

1.2 傳統(tǒng)IFM系統(tǒng)對LFM信號處理模型

首先從理論上分析IFM系統(tǒng)對LFM信號的響應(yīng)情況,假設(shè)圖1中輸入信號u0(t)為一線性調(diào)頻信號,即:

(3)

式中:f0為信號載頻(即起始頻率);K為調(diào)頻系數(shù)。

則1~14節(jié)點(diǎn)的信號分別為[3]:

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

由于T為ns量級,K為幾十到幾百M(fèi)HZ/μs,所以2πf0T?πKT2,因此式(8)可近似簡化為:

(9)

通過式(9)可得到相位差φ。多路鑒相器并用時,不同延遲時間的其他路相位差φi同理可得到,再根據(jù)式(2)可得到載頻的估計(jì)值,重復(fù)間隔、脈寬等參數(shù)值仍按照原方式測量。由此可見,IFM系統(tǒng)在理論上具備測量LFM信號頻率的能力,但需要對后續(xù)的信號處理方式進(jìn)行改進(jìn)。

2 改進(jìn)IFM系統(tǒng)測量LMF信號方法

通過上一節(jié)分析可知,LFM信號進(jìn)入傳統(tǒng)IFM系統(tǒng),經(jīng)過微波鑒相器也輸出I、Q兩路正交電壓,由于傳統(tǒng)IFM系統(tǒng)在脈沖持續(xù)時間內(nèi)只進(jìn)行一次時間采樣,所以只能得到一個載頻值。如果對鑒相器輸出的時間連續(xù)信號UI、UQ進(jìn)行AD量化,根據(jù)式(2)得到載頻估計(jì)值序列,再將估計(jì)值進(jìn)行卡爾曼濾波,經(jīng)過遞推運(yùn)算,在脈沖持續(xù)時間內(nèi)能夠得到精度較高的載頻值和調(diào)頻系數(shù),從而可以實(shí)現(xiàn)IFM系統(tǒng)對LFM信號的實(shí)時測量。

2.1 卡爾曼濾波模型

卡爾曼濾波是一種時域?yàn)V波方法,利用含有噪聲的觀測值對動態(tài)系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì),采用了狀態(tài)空間的方法描述動態(tài)系統(tǒng),算法則采用了遞推的形式,便于計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn),數(shù)據(jù)實(shí)時更新,對數(shù)據(jù)存儲量的要求低,既可以處理平穩(wěn)隨機(jī)過程,也可以處理多維和非平穩(wěn)過程,廣泛使用于導(dǎo)航、制導(dǎo)、全球定位、目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域。

假如有一個線性的動態(tài)系統(tǒng),該系統(tǒng)可以表示為Xt=AXt-1+BUt-1+W,即系統(tǒng)當(dāng)前時刻的狀態(tài)可以根據(jù)上一時刻的狀態(tài)和控制變量來推測,其中Xt為系統(tǒng)在t時刻的狀態(tài),A為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,Ut-1為t-1時刻系統(tǒng)的控制量,B為控制矩陣,W為系統(tǒng)過程噪聲。如果可以使用某種傳感器觀測系統(tǒng)的狀態(tài)值Xt或與Xt相關(guān)的其他參數(shù),則卡爾曼濾波器的計(jì)算過程如下[5]:

(1) 觀測方程

Zt=HXt+V

(10)

式中:Zt為系統(tǒng)在t時刻的觀測值;H為觀測矩陣;Vt為觀測噪聲。

(2) 狀態(tài)預(yù)測方程

(11)

式(10)和(11)中X、U、W、Z、V均為多維向量,W和V一般假設(shè)為均值為0、協(xié)方差矩陣分別為Q和R的不相關(guān)高斯白噪聲,Z的維數(shù)等于或小于X。

(3) 協(xié)方差矩陣預(yù)測方程

Pt|t-1=APt-1AT+Q

(12)

式中:Pt-1為t-1時刻的協(xié)方差矩陣;Pt|t-1為根據(jù)t-1時刻的協(xié)方差矩陣Pt-1計(jì)算的t時刻的協(xié)方差矩陣預(yù)測值。

(4) 濾波增益矩陣方程

Kt=Pt|t-1HT[HPt|t-1HT+R]-1

(13)

式中:Kt為t時刻的濾波增益矩陣。

(5) 狀態(tài)更新方程

(14)

(6) 協(xié)方差矩陣更新方程

Pt=(I-KtH)Pt|t-1

(15)

式中:I為單位矩陣。

2.2 采用卡爾曼濾波的改進(jìn)IFM系統(tǒng)

圖2中雖然含有非線性器件,但整體是一個對線性信號相關(guān)參數(shù)進(jìn)行測量的系統(tǒng),因此可以認(rèn)為是一個線性系統(tǒng),根據(jù)LFM信號載頻表達(dá)式f=f0+Kt推導(dǎo)系統(tǒng)的狀態(tài)方程,將式(9)作為觀測方程,從而采用卡爾曼濾波得到LFM信號的估計(jì)參數(shù)。

需要估計(jì)的LFM信號參數(shù)主要是載頻f和調(diào)頻系數(shù)K,則系統(tǒng)的狀態(tài)Xt為:

(16)

設(shè)Δt為時間間隔,根據(jù)LFM信號載頻表達(dá)式,有ft=ft-Δt+KΔt,調(diào)頻系數(shù)K為常量,且該系統(tǒng)中無控制量,所以狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為A=[1,Δt;0,1],系統(tǒng)狀態(tài)方程為:

(17)

令Q為W的不相關(guān)協(xié)方差矩陣,由于式(17)描述的系統(tǒng)狀態(tài)是準(zhǔn)確的,影響因素是雷達(dá)發(fā)射機(jī)性能,所以認(rèn)為過程噪聲為0,即Q=[0,0;0,0]。IFM系統(tǒng)只能測量信號的頻率,所以觀測矩陣為H=[1,0],觀測方程為:

(18)

IFM系統(tǒng)的測頻誤差為時間誤差與相位誤差之和,其中時間誤差是由延遲線的物理特性引起的,相位誤差包括鑒相器誤差、量化誤差、系統(tǒng)噪聲誤差以及式(9)的截斷誤差等。其中鑒相器誤差服從高斯分布,各誤差變量的影響因素不同,可以認(rèn)為是相互獨(dú)立的,因此可假定IFM系統(tǒng)測頻誤差服從均值為0、方差為σ2的高斯白噪聲,則V的方差R=[σ2]。至此,卡爾曼濾波模型建立完成。

圖3為采用了多路ADC和卡爾曼濾波器的改進(jìn)IFM系統(tǒng),多路ADC的相位采樣輸出首先按照式(1)和式(2)解算載頻值,然后經(jīng)卡爾曼濾波器輸出降噪后的載頻值和調(diào)頻系數(shù),輸出顯示部分將載頻和調(diào)頻系數(shù)的數(shù)值以及載頻曲線直觀地顯示出來??柭鼮V波近似實(shí)時進(jìn)行,可以認(rèn)為延時為0;轉(zhuǎn)換時間短的ADC可達(dá)幾十ns量級,因此經(jīng)過改進(jìn)的IFM系統(tǒng)測量信號的延遲時間仍為ns級,不影響IFM系統(tǒng)對實(shí)時性的要求。

圖3 改進(jìn)的k路鑒相器并用IFM系統(tǒng)

3 仿真及分析

為驗(yàn)證改進(jìn)IFM系統(tǒng)的有效性,采用文獻(xiàn)[2]中的線性調(diào)頻信號參數(shù),使用MATLAB進(jìn)行仿真。假設(shè)采用4路鑒相器并用的改進(jìn)IFM系統(tǒng),基本延遲線延遲時間為50 ns,延遲時間比為4,即k=4,T=50 ns,n=4;線性調(diào)頻信號的起始頻率為4 000 MHz,終止頻率為4 200 MHz,脈寬為10 μs,即f0=4 000 MHz,τPW=10 μs,K=20 MHz/μs;傳統(tǒng)IFM接收機(jī)測頻誤差為2 MHz,即σ=2 MHz;模擬采樣點(diǎn)數(shù)為1 000點(diǎn)。在卡爾曼濾波初始化時,將第1個觀測值設(shè)置為第1個卡爾曼估計(jì)值f1,初始調(diào)頻系數(shù)設(shè)置為1 MHz/μs,初始協(xié)方差矩陣設(shè)置為[σ2,0;0,1],從第2個采樣點(diǎn)開始進(jìn)行迭代運(yùn)算。

3.1 采用卡爾曼濾波的改進(jìn)IFM系統(tǒng)輸出

采用以上數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真,得到采樣后未經(jīng)卡爾曼濾波和經(jīng)過卡爾曼濾波的LFM信號時間-載頻圖,如圖4和圖5所示。在圖4中,雖然可以觀察出信號的載頻值近似呈線性變化,但存在較大的誤差噪聲,而且無法直接得到調(diào)制系數(shù)的準(zhǔn)確估計(jì)值;在圖5中,載頻的誤差噪聲明顯減小,測得終止頻率為4 199.7 MHz;每一個采樣點(diǎn)的載頻和調(diào)頻系數(shù)估計(jì)值都可實(shí)時給出,在第800到1 000個采樣點(diǎn)處(即8~10 μs),調(diào)頻系數(shù)約為19.98 MHz/μs,較文獻(xiàn)[2]中測得的調(diào)頻系數(shù)19.87 MHz/μs,精度進(jìn)一步提高;根據(jù)終止頻率和調(diào)頻系數(shù),計(jì)算得到初始頻率f0為3 999.9 MHz。

圖4 未經(jīng)卡爾曼濾波的LFM信號時間-載頻圖

圖5 經(jīng)過卡爾曼濾波的LFM信號時間-載頻圖

3.2 誤差分析

圖6和圖7分別為卡爾曼濾波后的LFM信號的載頻誤差曲線和調(diào)頻系數(shù)誤差曲線,從圖中可以看出,在脈沖持續(xù)時間末段,載頻誤差和調(diào)頻系數(shù)誤差都近似為0,但測頻誤差經(jīng)過約2.2 μs的震蕩后才趨于穩(wěn)定,最大誤差達(dá)到了4.1 MHz。但是該震蕩誤差并不會影響對信號的實(shí)時判讀,而且可以在事后分析信號時,使用終止頻率和調(diào)頻系數(shù)反推前段的載頻數(shù)據(jù),從而消除震蕩誤差的影響,獲取整段脈沖的載頻精確值。總體來看,經(jīng)過卡爾曼濾波,IFM系統(tǒng)的測量精度明顯提高。

圖6 經(jīng)過卡爾曼濾波的LFM信號載頻誤差曲線

圖7 經(jīng)過卡爾曼濾波的LFM信號調(diào)頻系數(shù)誤差曲線

通過以上仿真還可以看出,隨著迭代次數(shù)的增多,估計(jì)值的誤差將減小,即誤差隨著脈寬增加而減小。LFM信號的脈寬一般大于5 μs,對信號的采樣點(diǎn)數(shù)為1 000個以上即可確保測量精度,所以應(yīng)選擇采樣頻率為500 MHz以上的ADC。對于固定載頻的雷達(dá)脈沖信號,可以看作是調(diào)頻系數(shù)K=0的特殊情況,因此改進(jìn)的IFM系統(tǒng)也能夠?qū)潭ㄝd頻信號進(jìn)行測量。

4 結(jié)束語

通過對基于卡爾曼濾波的改進(jìn)IFM系統(tǒng)的仿真和分析,表明該方法可以有效測量LFM信號的載頻和調(diào)頻系數(shù),并且具有參數(shù)估計(jì)精度高、實(shí)時性好的特點(diǎn);由于卡爾曼濾波的特性,在脈沖前段存在一定的震蕩,造成了較大測頻誤差,但是可以通過事后的信號數(shù)據(jù)整理分析來消除震蕩噪聲,不會影響對信號特征的判斷。但在建模過程中,沒有考慮信噪比和同時到達(dá)信號的影響,這是下一步需要研究完善的內(nèi)容。

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