趙英健, 田 波, 王春陽(yáng), 宮 健, 譚 銘, 周長(zhǎng)霖

(1. 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院, 陜西 西安 710051;2. 國(guó)防科技大學(xué)信息通信學(xué)院, 湖北 武漢 430010)

0 引 言

隨著電子技術(shù)的快速發(fā)展,雷達(dá)干擾與抗干擾的斗爭(zhēng)形勢(shì)日趨激烈[1-2]。線性調(diào)頻(linear frequency modulation, LFM)信號(hào)廣泛應(yīng)用于雷達(dá)系統(tǒng)中,有效地解決了雷達(dá)距離分辨率和探測(cè)距離間的矛盾[1]。與此同時(shí)在數(shù)字射頻存儲(chǔ)器(digital radio-frequency memory, DRFM)發(fā)展基礎(chǔ)上[3-4]提出一種可以對(duì)LFM信號(hào)進(jìn)行有效干擾的新型干擾方式-頻譜彌散(smeared spectrum, SMSP)干擾[5-7]。SMSP干擾是由多個(gè)干擾子脈沖構(gòu)成,它可以經(jīng)過(guò)雷達(dá)脈沖壓縮處理后產(chǎn)生密集假目標(biāo),在頻域遮蓋真實(shí)目標(biāo)回波。同時(shí)當(dāng)干擾信號(hào)來(lái)自雷達(dá)主瓣時(shí),基于相控陣體制的空域抗干擾措施也將失效,這無(wú)疑對(duì)傳統(tǒng)雷達(dá)抗干擾提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

為提高雷達(dá)信號(hào)處理性能,在2006年的IEEE國(guó)際雷達(dá)會(huì)議中,Antonic首次提出頻控陣(frequency diverse array,FDA)的概念[8],并引起了廣泛關(guān)注[9-14]。FDA是在相控陣基礎(chǔ)上通過(guò)在陣元間附加遠(yuǎn)小于載頻的頻偏增量,使波束方向圖具有距離-角度二維依賴特性[15-16]。通過(guò)結(jié)合多輸入多輸出(multiple-input and multiple-output, MIMO)技術(shù)[17-18],FDA-MIMO可以在發(fā)射和接收兩個(gè)方面提供可控的自由度[19-22],并獲得距離-角度解耦的導(dǎo)向矢量,從而為抑制距離相關(guān)干擾創(chuàng)造了條件。文獻(xiàn)[23]研究了FDA-MIMO雷達(dá)自適應(yīng)距離-角度二維波束形成方法,并提出基于直接數(shù)據(jù)域的穩(wěn)健算法,可用于抑制具有特定收發(fā)頻率的欺騙式干擾。文獻(xiàn)[24]引入隨機(jī)多相碼,首先根據(jù)時(shí)延差異在接收-發(fā)射聯(lián)合空間頻域內(nèi)分辨出真假目標(biāo),再通過(guò)距離-角度二維自適應(yīng)匹配濾波進(jìn)行干擾抑制。文獻(xiàn)[25]提出利用FDA雷達(dá)距離維自由度在接收-發(fā)射聯(lián)合空間辨別真假目標(biāo),再通過(guò)距離-角度二維自適應(yīng)波束形成進(jìn)行干擾抑制。然而文獻(xiàn)[23-25]均要求真實(shí)目標(biāo)的先驗(yàn)距離信息已知才能進(jìn)行目標(biāo)判別。文獻(xiàn)[26]提出一種基于盲源分離(blind source separation, BSS)的FDA-MIMO雷達(dá)主瓣欺騙式干擾抑制方法,可以在不需要目標(biāo)距離先驗(yàn)信息的情況下抑制干擾,但是有著假目標(biāo)信號(hào)強(qiáng)度均高于真實(shí)目標(biāo)這一便于區(qū)分的假設(shè)條件。

當(dāng)前,基于FDA-MIMO雷達(dá)的抗主瓣干擾技術(shù)研究大多針對(duì)簡(jiǎn)單的延時(shí)假目標(biāo)欺騙干擾形式,缺少針對(duì)集壓制與欺騙效果一體的新型干擾的研究,并且抗干擾措施需要目標(biāo)的距離先驗(yàn)信息或者幅度先驗(yàn)信息,而這些信息在實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)應(yīng)用中可能無(wú)法先驗(yàn)獲知。因此,本文研究了主瓣SMSP干擾對(duì)FDA-MIMO雷達(dá)性能的影響,并提出一種在目標(biāo)距離先驗(yàn)信息不足條件下,基于FDA-MIMO雷達(dá)的空時(shí)域聯(lián)合抗主瓣SMSP干擾方法,該方法利用基于最大信噪比(maximum signal to noise ratio, MSNR)的BSS算法將目標(biāo)和干擾分離至不同通道,之后利用從目標(biāo)通道提取出的目標(biāo)距離信息進(jìn)行距離-角度二維波束形成以提高輸入信干噪比(signal to jamming and noise ratio, SJNR), 當(dāng)檢測(cè)條件滿足檢測(cè)要求時(shí)無(wú)需再進(jìn)行時(shí)頻域抗干擾處理,否則繼續(xù)進(jìn)行一次BSS處理。

本文第1節(jié)介紹FDA-MIMO雷達(dá)的發(fā)射接收處理模型,第2節(jié)分析SMSP干擾的原理及性能,第3節(jié)提出基于FDA-MIMO雷達(dá)的空時(shí)域聯(lián)合干擾抑制方法,第4節(jié)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),第5節(jié)進(jìn)行總結(jié)。

1 FDA-MIMO信號(hào)處理模型

考慮由N個(gè)發(fā)射陣元和M個(gè)接收陣元組成的等間距收發(fā)共置的FDA-MIMO模型,設(shè)第一個(gè)陣元為參考陣元,遠(yuǎn)場(chǎng)點(diǎn)目標(biāo)相對(duì)參考陣元位置為(r0,θ0),其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

該FDA-MIMO系統(tǒng)中,陣元n發(fā)射頻率為

fn=f0+nΔf,n=0,1,…,N-1

(1)

式中:f0為陣元0即參考陣元發(fā)射頻率;Δf為相鄰陣元間的頻率偏移增量。因此,在遠(yuǎn)場(chǎng)窄帶假設(shè)下,陣元n的發(fā)射信號(hào)可以表示為

(2)

式中:E為發(fā)射總能量;T為脈沖周期;xn(t)為信號(hào)復(fù)包絡(luò),且滿足

(3)

式中:τ為任意時(shí)延;(·)*表示共軛轉(zhuǎn)置運(yùn)算。當(dāng)FDA-MIMO雷達(dá)發(fā)射LFM信號(hào)時(shí),則復(fù)包絡(luò)為

(4)

式中:u=B/T為調(diào)頻斜率;B為信號(hào)帶寬。函數(shù)rect(x)定義為

(5)

發(fā)射信號(hào)到達(dá)位于(r0,θ0)的遠(yuǎn)場(chǎng)點(diǎn)目標(biāo),經(jīng)過(guò)散射后由陣元m接收的信號(hào)可以表示為

m=0,1,…,M-1

(6)

式中:αn為傳播衰減因子;傳播時(shí)延τm,n=(2r0-ndsinθ0-mdsinθ0)/c,d為相鄰陣元間距,c為光速。

為消除FDA時(shí)間參數(shù)的影響,激活距離特性,文獻(xiàn)[27]提出在各個(gè)接收陣元均采用多個(gè)匹配濾波器組的方式以激活FDA的距離角度相關(guān)特性。其設(shè)計(jì)的信號(hào)處理方式為:當(dāng)信號(hào)通過(guò)接收天線進(jìn)入雷達(dá)接收機(jī),首先在模擬設(shè)備中與頻率為f0的本振信號(hào)進(jìn)行混頻,經(jīng)低通濾波輸出后再通過(guò)一組中心頻率為Δfn(n=0,1,…,N-1),帶寬為Δf的帶通濾波器組,之后與一組頻率為Δfn的本振信號(hào)進(jìn)行混頻處理。隨后信號(hào)進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換,并在數(shù)字設(shè)備中與特定匹配濾波器組xn(t)(n=0,1,…,N-1)進(jìn)行匹配濾波[28]。其信號(hào)處理架構(gòu)如圖2所示。

由陣元m接收,經(jīng)過(guò)混頻濾波器組處理后,即消除時(shí)間參數(shù)影響的信號(hào)可以表示為

(7)

模數(shù)轉(zhuǎn)換后經(jīng)過(guò)匹配濾波器組處理,得到由陣元n發(fā)射和陣元m接收的信號(hào)可以表示為

(8)

式中:β為目標(biāo)復(fù)散射系數(shù)。

由于Δf?f0,式(8)可近似寫為

(9)

式中:ξ=βexp(j4πr0/λ0);λ0為波長(zhǎng)且λ0=c/f0。因此,接收信號(hào)向量化表示為

y=[y1,1,y1,2,…,y1,M,y2,1,…,yN,M]T=βb(θ0)?a(r0,θ0)

(10)

式中:(·)T表示轉(zhuǎn)置運(yùn)算;?代表Kronecker積;a(r0,θ0)表示目標(biāo)的等效發(fā)射矢量;b(θ0)表示目標(biāo)的等效接收矢量。

(11)

(12)

式中:⊙代表Hadamard積;ar(r0)和aθ(θ0)分別代表發(fā)射目標(biāo)的距離導(dǎo)向矢量和發(fā)射角度導(dǎo)向矢量。于是,聯(lián)合發(fā)射接收導(dǎo)向矢量可以表示為

atr(r0,θ0)=b(θ0)?a(r0,θ0)

(13)

考慮全向天線,均勻加權(quán)的FDA-MIMO陣列因子可以寫作

(14)

由式(13)可以看出,區(qū)別于相控陣?yán)走_(dá)導(dǎo)向矢量?jī)H與角度有關(guān),FDA-MIMO雷達(dá)的導(dǎo)向矢量具有距離-角度二維依賴性,這為雷達(dá)在空時(shí)域?qū)怪靼旮蓴_提供了條件。

2 SMSP干擾模型

SMSP干擾是針對(duì)LFM信號(hào)的一種新型雷達(dá)干擾方式,其原理框圖如圖3所示。

根據(jù)干擾產(chǎn)生原理,該干擾的產(chǎn)生可分為三步[29]:第一步,接收天線將接收的信號(hào)經(jīng)下變頻轉(zhuǎn)換為中頻信號(hào);第二步,在模數(shù)轉(zhuǎn)換器(analog to digital converter, ADC)中以采樣頻率fs將中頻模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào),并在移位寄存器中重復(fù)存儲(chǔ)k次;第三步,在數(shù)模轉(zhuǎn)換器(digital to analog converter, DAC)中以頻率kfs將移位寄存器中的數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬信號(hào),并經(jīng)過(guò)上變頻后形成干擾信號(hào)發(fā)射出去。歸一化的SMSP干擾的信號(hào)模型可表示為

j(t)=

(15)

式中:k表示干擾子脈沖的個(gè)數(shù);φj表示干擾信號(hào)的初始相位。值得說(shuō)明的是,為實(shí)現(xiàn)SMSP干擾欺騙與壓制并存的效果,干擾子脈沖k的個(gè)數(shù)一般為2～7個(gè)[6,29]。為了能夠使SMSP干擾有效作用于FDA-MIMO雷達(dá),需要在上述干擾框圖的基礎(chǔ)上采用多個(gè)匹配濾波器及DRFM來(lái)實(shí)現(xiàn)。因此,其歸一化的SMSP干擾信號(hào)模型將重新記為

j(t)=

(16)

設(shè)干擾機(jī)位于(rj,θ0)處,由陣元n發(fā)射陣元m接收的SMSP子脈沖i可表示為

(17)

式中:Δtm,n=(2rj+ndsinθ+mdsinθ)/c為干擾機(jī)空間位置相關(guān)的時(shí)間延遲。在遠(yuǎn)場(chǎng)窄帶假設(shè)條件下,基帶包絡(luò)信號(hào)中的tm,n近似等于t0,0,而相位項(xiàng)中不可忽略。故式(17)可重寫作

(18)

式中:t′=t-iT/k-Δt0,0;sj,i(t′)代表子脈沖i的基帶信號(hào);rj,i=(iT/k)/2c+rj為子脈沖i產(chǎn)生的等效假目標(biāo)相對(duì)參考陣元的距離。

陣元m接收到由陣元n發(fā)射的SMSP信號(hào)子脈沖i,首先經(jīng)過(guò)混頻濾波處理得到

(19)

由于Δf?f0,因此式(19)可近似寫作

(20)

對(duì)于LFM信號(hào),一種常用的匹配濾波處理方法為去斜處理,其基本原理是計(jì)算回波信號(hào)與一個(gè)參考信號(hào)的差頻,根據(jù)頻差與時(shí)延的對(duì)應(yīng)關(guān)系確定目標(biāo)回波的延時(shí)。去斜處理的參考信號(hào)可表示為

(21)

式中:Tref為接收窗的窗口寬度,通常Tref≥T;tref是接收窗的起始時(shí)刻;φref為參考信號(hào)的初始相位,為了方便討論,可以令φref=0。

干擾信號(hào)在接收機(jī)經(jīng)過(guò)去斜處理后,基帶信號(hào)可表示為

(22)

由式(22)可知,經(jīng)過(guò)去斜處理后,干擾回波信號(hào)變?yōu)橐粋€(gè)單頻信號(hào),并且干擾信號(hào)的頻率與干擾信號(hào)的等效假目標(biāo)的延時(shí)存在對(duì)應(yīng)關(guān)系,即在接收機(jī)處通過(guò)匹配濾波處理提取雷達(dá)目標(biāo)距離信息時(shí),也會(huì)提取到SMSP干擾產(chǎn)生的假目標(biāo)距離信息。

經(jīng)過(guò)匹配濾波處理后,由陣元m接收的完整的SMSP干擾可表示為

(23)

式中:ξj,i=βj,iexp(j2πf02rj,i/c),βj.i為SMSP干擾的復(fù)散射系數(shù),為達(dá)到壓制目標(biāo)效果,通常要求βj,i>β。

SMSP干擾產(chǎn)生的假目標(biāo)i的接收信號(hào)矢量快拍可以表示為

xi=[ji,11,ji,12,…,ji,1M,…,ji,21,…,ji,NM]T=ξj,ib(θ0)?a(rj,i,θ0)

(24)

因此,FDA-MIMO雷達(dá)的接收信號(hào)可以表示為

(25)

式中:xs代表真實(shí)目標(biāo)信號(hào)分量;xi代表假目標(biāo)信號(hào)分量;n表示零均值高斯白噪聲分量。

3 空時(shí)域聯(lián)合抗干擾

3.1 信號(hào)預(yù)處理

在進(jìn)行BSS處理之前,需要對(duì)雷達(dá)接收的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。信號(hào)首先進(jìn)行零均值處理以消除所含的直流分量[30],之后進(jìn)行白化處理以消除各個(gè)觀測(cè)分量之間的相關(guān)性。

實(shí)際操作中,零均值處理通常通過(guò)減去觀測(cè)矢量的均值來(lái)實(shí)現(xiàn)。白化處理是通過(guò)求得白化矩陣Q使得白化后的觀測(cè)序列s2=Qs1的自相關(guān)矩陣是一個(gè)單位陣,即

(26)

3.2 基于MSNR的BSS算法

BSS算法廣泛應(yīng)用于雷達(dá)通信等領(lǐng)域[24], 在混合模型下式(25)可重新寫為

x=HS+n

(27)

式中:H為由真假目標(biāo)的導(dǎo)向矢量構(gòu)成的陣列流型矩陣;S表示源信號(hào)。

BSS算法在相控陣的應(yīng)用中存在一個(gè)嚴(yán)重缺陷,即當(dāng)真實(shí)目標(biāo)與假目標(biāo)角度完全相同時(shí),分離算法失效,這是由于此時(shí)真實(shí)目標(biāo)與假目標(biāo)的導(dǎo)向矢量完全相同,導(dǎo)致BSS算法中的混合矩陣H不滿足列滿秩條件,這也意味著基于相控陣的BSS算法在對(duì)抗主瓣干擾方面存在不足[31]。而FDA-MIMO雷達(dá)的導(dǎo)向矢量由于具有距離-角度二維相關(guān)性,故當(dāng)目標(biāo)與假目標(biāo)處于相同角度不同距離時(shí),H仍然滿足列滿秩條件,這為BSS算法對(duì)抗主瓣干擾創(chuàng)造了條件。

基于MSNR的BSS算法的目標(biāo)函數(shù)[32]為

(28)

(29)

則式(29)可重新寫為

(30)

式(30)對(duì)W求導(dǎo)得

(31)

根據(jù)式(31)可解得函數(shù)的極值點(diǎn)為

(32)

SMSP干擾信號(hào)帶寬與雷達(dá)發(fā)射信號(hào)帶寬相同,避免了移頻干擾存在的頻率失配問(wèn)題,但由于其調(diào)頻斜率為L(zhǎng)FM調(diào)頻斜率的k倍,可據(jù)此在時(shí)頻域?qū)Ω蓴_和目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行辨別。

3.3 距離-角度二維波束形成

由于SMSP干擾調(diào)頻斜率與雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的不同,在經(jīng)過(guò)BSS算法處理后,很容易在分離后的通道中鑒別出目標(biāo)信號(hào)和干擾信號(hào),在獲得目標(biāo)信號(hào)的距離維信息時(shí)便可采用距離-角度二維波束形成以提高輸入SJNR。由于SMSP干擾的子脈沖數(shù)可以設(shè)置較多,因此SMSP的實(shí)際干擾效果類似于一種壓制式干擾,即使得目標(biāo)信號(hào)淹沒(méi)在較寬的頻段范圍內(nèi),故采用非自適應(yīng)波束形成僅在目標(biāo)位置進(jìn)行能量聚焦更為適用。

在FDA-MIMO體制中,為了探測(cè)一個(gè)位于(r0,θ0)的目標(biāo)點(diǎn),權(quán)矢量wD應(yīng)設(shè)置為

wD=atr|r=r0,θ=θ0=a(r0,θ0)?b(θ0)

(33)

因此,經(jīng)過(guò)加權(quán)處理后的發(fā)射-接收天線方向圖可以表示為

(34)

由式(34)顯然可知位于(r0,θ0)的目標(biāo)點(diǎn)位置為波束能量最高點(diǎn),這種空域?yàn)V波處理可以有效增加SMSP干擾下的輸入SJNR,有利于雷達(dá)的后續(xù)檢測(cè)與信號(hào)處理。值得說(shuō)明的是,本文采用的是非自適應(yīng)波束形成進(jìn)行空域抗干擾處理,因?yàn)樽赃m應(yīng)波束形成算法在SMSP干擾產(chǎn)生的密集假目標(biāo)作用下會(huì)因波束畸變而失效。

3.4 抗干擾流程

考慮目標(biāo)運(yùn)動(dòng),抗干擾流程處理周期記為T′,目標(biāo)經(jīng)驗(yàn)速度為v′,則可設(shè)置一門限閾值Δr=T′v′。值得說(shuō)明的是,門限閾值Δr可根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景靈活調(diào)整,由于一個(gè)處理周期時(shí)間T′極短,真實(shí)目標(biāo)在相鄰周期運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的距離差遠(yuǎn)小于真實(shí)目標(biāo)與SMSP干擾假目標(biāo)的距離差,Δr在實(shí)際設(shè)置上可適當(dāng)高于T′v,此外也可結(jié)合雷達(dá)測(cè)速方法獲得較為準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)目標(biāo)速度后,據(jù)此靈活設(shè)置門限閾值。

本文所提基于FDA-MIMO的空時(shí)域聯(lián)合抗干擾方法流程圖如圖4所示。

根據(jù)圖4總結(jié)抗干擾完整步驟如下:

步驟 1天線對(duì)接收的信號(hào)進(jìn)行混頻濾波處理,消除時(shí)間參數(shù)t的影響;

步驟 2運(yùn)用BSS技術(shù)將信號(hào)與干擾分離至不同的通道,根據(jù)時(shí)頻特性的不同,鑒別出真實(shí)目標(biāo)所在的通道并進(jìn)行脈沖壓縮處理,獲得真實(shí)目標(biāo)的距離信息r0;

步驟 3在獲得r0后,結(jié)合真實(shí)目標(biāo)角度信息θ0進(jìn)行距離-角度二維波束形成,提高雷達(dá)本周期的輸入SJNR;

步驟 4對(duì)下一周期混頻濾波后的信號(hào)采用上一周期獲得的距離先驗(yàn)信息進(jìn)行波束形成,值得說(shuō)明的是,考慮到目標(biāo)運(yùn)動(dòng),采用上一周期獲得的權(quán)矢量進(jìn)行波束形成會(huì)有一定的能量損失,但由于一個(gè)處理周期時(shí)間T′極短,Δr遠(yuǎn)小于距離維主瓣波束寬度,因此可理想地認(rèn)為相鄰周期由目標(biāo)移動(dòng)造成的能量損失可忽略不計(jì);

步驟 6對(duì)信號(hào)再次采用BSS處理進(jìn)行時(shí)頻域抗干擾,并進(jìn)行脈沖壓縮提取目標(biāo)距離信息r1,值得說(shuō)明的是此時(shí)的分離效果要明顯好于步驟2的分離效果,更有利于信號(hào)檢測(cè),而獲得距離信息r1將作為更新的信息用于波束形成。

4 仿真分析

為了驗(yàn)證所提抗干擾方法的有效性,本節(jié)通過(guò)Matlab軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)。經(jīng)過(guò)第3.4節(jié)的分析可知,一個(gè)處理周期內(nèi)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)對(duì)波束形成的損耗可以忽略不計(jì),而每個(gè)檢測(cè)周期結(jié)束獲得的距離信息都可以用于更新先驗(yàn)知識(shí),因此可不失一般性地認(rèn)為目標(biāo)在相鄰處理周期內(nèi)保持靜止。仿真參數(shù)如表1所示。

表1 仿真參數(shù)表

4.1 低強(qiáng)度SMSP干擾情景

雷達(dá)接收到的SMSP干擾與目標(biāo)回波的混合信號(hào)經(jīng)過(guò)脈沖壓縮處理后的結(jié)果如圖5所示。

從圖5可以看出,SMSP干擾可以在干擾中心位置兩側(cè)形成密集假目標(biāo),當(dāng)干擾中心與目標(biāo)位置接近時(shí),SMSP干擾可以抬高檢測(cè)門限甚至淹沒(méi)目標(biāo)信號(hào),使雷達(dá)無(wú)法進(jìn)行正常的目標(biāo)檢測(cè)。采用BSS算法將目標(biāo)和干擾分離至不同通道,分離結(jié)果如圖6所示。

值得說(shuō)明的是,由于FDA-MMO的陣列流型矩陣是距離-角度二維相關(guān)的,故一個(gè)SMSP干擾信號(hào)產(chǎn)生的5個(gè)假目標(biāo)將會(huì)被分離至5個(gè)通道,但由于調(diào)頻斜率的不同假目標(biāo)與真實(shí)目標(biāo)可在時(shí)頻域進(jìn)行分辨,因此為簡(jiǎn)便,將5個(gè)假目標(biāo)放至一個(gè)通道內(nèi)顯示。

由圖6顯然可知，經(jīng)過(guò)BSS后可以檢測(cè)出目標(biāo)距離,結(jié)合已知的目標(biāo)角度信息,進(jìn)行距離-角度二維波束形成，如圖7所示。

由圖7顯然可知,位于(0°,100 km)的目標(biāo)位置處為波束增益最高點(diǎn),其增益為B|(r0,θ0)=MN=144。不失一般性地認(rèn)為在主瓣SMSP干擾影響并且目標(biāo)距離先驗(yàn)信息未知的情況下,目標(biāo)信號(hào)從FDA-MIMO雷達(dá)的距離維旁瓣進(jìn)入接收機(jī)。故在采用空域?yàn)V波處理后,輸入信噪比將會(huì)獲得較大的提升,盡管目標(biāo)附近的干擾能量也會(huì)獲得一定的波束增益提升,但由于假目標(biāo)在距離維的分散分布特性,其輸入干噪比提升幅度要遠(yuǎn)小于輸入信噪比提升幅度。

在經(jīng)過(guò)空域抗干擾處理后,雷達(dá)將接收到的新的目標(biāo)干擾混合信號(hào)進(jìn)行脈沖壓縮,其結(jié)果如圖8所示。

4.2 高強(qiáng)度SMSP干擾情景

下面研究高干噪比情況下的抗干擾方法,保持其他仿真參數(shù)不變,將輸入干噪比重新設(shè)為60 dB, 此時(shí)雷達(dá)接收到的SMSP干擾與目標(biāo)回波的混合信號(hào)經(jīng)過(guò)脈沖壓縮處理后的結(jié)果如圖9所示。

經(jīng)過(guò)BSS算法將目標(biāo)和干擾分離至不同通道,結(jié)果如圖10所示。

在目標(biāo)位置處進(jìn)行距離-角度二維波束形成,并再次對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行脈沖壓縮,結(jié)果如圖11所示。

顯然,在高強(qiáng)度SMSP干擾下,只依靠空域的抗干擾措施仍然無(wú)法檢測(cè)目標(biāo)。此時(shí)雷達(dá)距離門被SMSP干擾阻塞,根據(jù)論文所提抗干擾流程需要繼續(xù)結(jié)合BSS算法進(jìn)行時(shí)頻域抗干擾處理,其結(jié)果如圖12所示。

對(duì)比圖10和圖12可知,在高強(qiáng)度的SMSP干擾下,經(jīng)過(guò)空域抗干擾處理后,盡管不能直接通過(guò)脈沖壓縮提取出目標(biāo)的位置信息,但此時(shí)再進(jìn)行BSS處理,算法信源分離能力可以獲得一定的提升,這將有利于對(duì)目標(biāo)信號(hào)的檢測(cè)與處理。因此,本文所提的空時(shí)域抗干擾方法可以有效地對(duì)抗主瓣SMSP干擾。

5 結(jié) 論

本文研究了主瓣SMSP干擾對(duì)FDA-MIMO雷達(dá)的影響,并針對(duì)這一干擾樣式,提出一種目標(biāo)距離先驗(yàn)信息不足情況下基于FDA-MIMO雷達(dá)的空時(shí)域聯(lián)合抗干擾方法。由于SMSP干擾可以在雷達(dá)接收機(jī)內(nèi)部形成密集假目標(biāo)起到欺騙與壓制效果,本文首先利用基于MSNR的BSS算法將真實(shí)目標(biāo)與干擾分至不同通道并提取出目標(biāo)的距離信息,隨后進(jìn)行距離-角度二維波束形成以增大輸入SJNR,最后根據(jù)檢測(cè)性能判斷是否開(kāi)展進(jìn)一步的BSS處理。

本文所提抗干擾措施有3個(gè)優(yōu)勢(shì)值得說(shuō)明:

(1) 將BSS算法拓展到FDA-MIMO體制,克服了算法在傳統(tǒng)相控陣體制中,無(wú)法將來(lái)自同一角度的目標(biāo)與干擾分離的缺陷;

(2) 可以在先驗(yàn)信息不足情況下對(duì)SMSP干擾有很好的抑制效果,不僅可以通過(guò)空域波束形成有效提高輸入SJNR,也可通過(guò)BSS算法分離干擾信號(hào),準(zhǔn)確提取目標(biāo)信息;

(3) 處理流程中判斷邏輯的引入,在低強(qiáng)度SMSP干擾下可以節(jié)約系統(tǒng)處理資源,在高強(qiáng)度SMSP干擾下也能有效對(duì)抗干擾。

仿真結(jié)果表明,本文所提方法可以有效地抑制主瓣SMSP干擾,具有很好的適用性和應(yīng)用前景。