近程分布源下引信欺骗干扰抑制算法

尹洪伟,李国林,李 飞,谢 鑫

(海军航空工程学院,山东烟台 264001)



近程分布源下引信欺骗干扰抑制算法

尹洪伟,李国林,李 飞,谢 鑫

(海军航空工程学院,山东烟台 264001)

为解决近程分布源下引信欺骗干扰抑制问题,提出了联合盲分离和正交投影的抗干扰算法。针对伪码引信,利用接收信号互相关后首个峰值位置构造正交投影矩阵,通过正交投影滤除干扰;针对LFM引信SMSP干扰与LFM信号的不相关性,先利用盲分离滤出干扰,再用干扰信号构造正交投影向量以得到回波。仿真结果表明,算法具有良好的干扰抑制能力,当SMSP干扰重复周期小于5 μs时,分离干扰相似度大于92%,当分离干扰相似度大于82%时,正交投影后干扰信号即被滤除。

引信;欺骗干扰抑制;分布源;盲分离;正交投影

0 引言

无线电引信工作于弹目接近的末端,当弹目距离缩短到一定程度时,目标相对于引信将由点源变为分布源,且距离越近,这种分布源特征越明显[1]。早在1982年,John F Dammann就已经指出,近程时引信回波来自于目标上少数不同位置散射点[2-3],且Harold Mott和James W McCoy采用确定的N个散射点确定目标空中模型[4]。1991年,中国学者李在庭,方再根等在文献[5]中指出,对于体目标而言,其单个散射点仍可用一般的远场模型来分析,这主要是因为相对于引信工作波段和爆炸距离而言,在引信工作末端仍处于Fraunhofer区。

当引信接收信号中伴有欺骗干扰时,此时不同于点目标,传统的欺骗干扰抑制算法也失去作用。如文献[6-7]利用正交投影算法抑制欺骗干扰,该类算法首先需要确定欺骗干扰信号延时和形式,当处于近程时,不同延时的回波造成了欺骗干扰信号延时难以获取,因此无法确定正交投影向量;文献[8-9]针对脉冲压缩LFM信号分别利用匹配信号变化和分段盲分离较好实现了单个欺骗干扰的抑制;李永平在文献[10]中提出了SMSP欺骗干扰的识别方法,并在文献[11]中利用解线调、分段解线调等方法抑制干扰,算法在一定程度上取得了良好的效果。但这些算法把目标假定为点目标,假设每个周期只有一个回波信号,而近程分布源打破了这种假定。因此,这些算法是不适用于近程情况的。

针对上述问题,文中研究了近程情况下的接收信号特性,分别提出了LFM引信和伪码引信的欺骗干扰抑制算法,并通过仿真实验验证了算法的有效性。

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1 问题描述与欺骗干扰原理

1.1 问题描述

设引信发射信号为s(t),则当弹目处于近程分布阶段时,引信接收到的回波信号实际上可等价于不同延时回波信号的组合,如图1所示的不同散射点,即:

(1)

式中:τi为不同反射点的延时;n(t)为观测噪声;N为反射点个数。

图1 引信近程空中目标模型

式中:τi为时间延时;Ai为转发信号幅度;m为转发信号个数。

x(t)=sr(t)+j(t)+n(t)

(2)

1.2 欺骗干扰原理

1.2.2 LFM引信欺骗干扰

对于PN引信,欺骗干扰与引信回波的唯一差别仅在于延时不同。因此,欺骗干扰实际上也可以看作回波。于是,引信接收信号可以表示为:

(3)

2.1 PN引信欺骗干扰抑制算法

1.2.1 PN引信欺骗干扰

SMSP欺骗干扰是专门用来对付LFM脉压信号的一种方式[12],其频谱为梳状结构,经匹配滤波后会出现多个峰值,故具有较强的迷惑性。设引信发射信号为:

(4)

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SMSP调制原理为:首先,构造脉宽为Tp/n的n(n≥2)个子脉冲,子脉冲内带宽与原信号保持一致,调斜率为原信号的n倍,然后将该n个子脉冲合成一个脉宽为Tp的脉冲,该脉冲信号即为SMSP干扰,即:

于是,正交投影向量为:

j0(t)=ej(2πf0t+πk′t2), 0≤t≤Tp/n

(5)

(6)

干扰机在干扰引信时,通常会每间隔一段时间发射一个干扰,实际的干扰信号为:

(7)

当接收信号中包含欺骗干扰时,引信接收信号为:

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干扰信号正是利用这种多峰值来捕获引信的最佳峰值位置,以促使引信早炸。

2 欺骗干扰抑制算法

式中:τj为欺骗干扰延时,干扰机每改变一次τj发射若干周期的伪码信号,且τj的变化速率要远大于回波的延时变化速率,以便尽快捕获引信最佳炸点。

对于PN引信,由于干扰信号可以看作引信的一个特殊回波信号,且分布源特性会使得接收信号中出现多个不同延时回波,很难确定干扰延时。但通过分析可以发现,假设干扰早于回波信号出现,此时可以利用延时最短的峰值位置来构造正交投影向量,而当干扰滞后回波出现时,此时若将干扰视为回波信号,并不会影响引信的起爆,故仍可以最短延时峰位置来构造正交投影矩阵。因此,在近程欺骗干扰抑制时,干扰抑制流程如图2所示,首先对接收信号进行互相关分析,获取最短延时峰位置τmin,然后构造正交投影矩阵P,设最短延时信号为:

j(t)=s(t-τmin)

(8)

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式中:Tp为脉宽;f0为载频;k为频率调制率。

(9)

式中:j=[j(1),j(2),…,j(N)]为构造的最短延时信号;I为单位阵;N为采样点数。

图2 伪码引信欺骗干扰抑制流程

干扰抑制后的回波信号为:

(10)

2.2 SMSP欺骗干扰抑制算法

对于SMSP欺骗干扰,由于单个SMSP信号即可产生大量假目标,2.1小节的算法失去了作用。但因SMSP干扰的调斜率与原LFM信号调斜率相差很大,干扰与引信发射信号几乎是不相关的,此外两者从属于不同的物理系统,故两者又具有一定的相互独立性[9]。于是,可借助盲分离思想来进行干扰抑制。

假设弹载阵列天线为均匀线阵结构,如图3所示,阵元间距为d≤λ/2(λ为载频波长),阵元个数为N+1,散射信号s1～sN对应的入射角分别为θ1～θN。为分析方便,假设阵元数等于源信号个数,由引言分析可知,当引信处于近程时,单个散射点的信号接收仍满足远场模型,设阵元1接收信号为:

(11)

第四，要建立健全奖惩制度，对违反会计准则的人员进行相应的处罚，对表现优异的人员进行一定的奖励，这样可以对财务人员起到激励作用，从而提高财务数据的准确性。

图3 弹载阵列天线结构

于是阵元i接收信号可表示为:

(12)

(13)

式(13)为经典的盲分离模型,采用复值FastICA算法(具体步骤见文献[13-14]等相关文献)即可实现信号分离。由于混合信号中干扰与回波相互独立,故两者是可分离的,但不同延时回波之间的相关性取决于各散射点延时,各回波又具有一定相关性。因此,分离出的回波信号有可能是多个散射点回波信号的混叠信号,为不丢失回波信息,如图4所示,在鉴别出干扰的前提下(可根据匹配滤波后信号峰值个数或者方差大小来鉴别),利用干扰信号和式(9)构造正交投影向量,利用任意一路接收信号进行正交投影,即可得到回波信号。

图4 SMSP欺骗干扰抑制流程

3 实验仿真与分析

为验证提出算法的有效性,设置实验参数:伪码信号码元个数127,码元宽度10 ns,干扰信号延时为200 ns;LFM引信脉宽1 μs,带宽100 MHz,周期10 μs,SMSP干扰中n=4;目标散射点设为7个,延时分别为500 ns、510 ns、540 ns、550 ns、565 ns、590 ns、600 ns。

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对于伪码引信,天线接收信号及其相关峰位置如图5所示,从图中可以看出经过正交投影,首个相关峰(干扰)被抑制掉。而当干扰位于回波延时之后时,首个被抑制掉的相关峰应为回波,但由于回波为多个不同延时信号组合,抑制掉单个回波并不会影响引信的正常工作。

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图5 正交投影前后信号

对于LFM引信,利用分离的SMSP干扰信号进行投影,需要分离干扰信号具有较高的相似度。为此,图6中给出了SMSP干扰信号重复周期从1～5 μs变化时,混合信号经盲分离后,分离干扰信号与原SMSP信号的相似度曲线(对于每个延时分别计算分离10次的相似度平均值),可见随着干扰重复周期的增加,分离信号相似度呈减小趋势,但仍大于90%,具有较好的波形保持性,而一般对引信的干扰为密集式干扰,每隔几米甚至十几米即会生成一个假目标,此时干扰重复周期不会很大,故分离干扰信号相似度完全能够满足要求。

图6 分离干扰信号相似度

为对比干扰抑制前后LFM引信接收信号脉压效果,图7给出了干扰抑制前后匹配滤波信号对比,可见当存在SMSP干扰时,在时域会分布多个假目标干扰,很容易造成引信误动,而经投影后只剩下回波匹配峰值,从而起到了干扰抑制目的。

图7 抗干扰前后匹配滤波信号

图7是理想情况下的信号抑制效果,为说明文中算法对干扰的抑制能力,图8和图9分别给出了当分离干扰相似度较低和较高时正交投影信号的匹配峰值。可以看出,当分离干扰相似度为82%时,某些回波信号匹配峰值会有所下降且会受到SMSP干扰的影响(见采样点2 000～2 600之间的尖峰),当相似度达到98%时,投影信号匹配峰值与原回波匹配峰值几乎是完全重叠的。而由图6可知,干扰周期小于5 μs时,分离干扰相似度在90%以上,图8中的效果会大大改善。此外,虽然在分离干扰相似度较低时,某些回波匹配峰值会受到抑制,但并不影响引信起爆,因为此时的匹配峰值仍是回波引起的,干扰已经被抑制掉,唯一不同的是以目标的哪一个反射点为基准爆炸而已。

图8 相似度82%时匹配峰值

图9 相似度等于98%时匹配峰值

4 结论

近程阶段是导弹工作末端的一个特殊阶段,通过分析该阶段引信回波信号的特点,结合盲分离和正交投影算法提出了PN引信和LFM引信近程时欺骗干扰抑制算法,算法可以有效消除欺骗信号对引信的误导作用,具有一定的工程意义。但文中并未研究SNR对算法的影响,下一步将重点研究噪声下干扰抑制能力。

[1] 方再根, 孙一兰, 林孔键, 等. 近炸引信空中目标建模 [J]. 兵工学报, 1991(2): 28-31.

[2] Dammann J F. Air target models for fuzing simulation, ADA 121473 [R]. 1982.

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[5] 李在庭, 方再根, 何遵文, 等. 无线电近炸引信空中目标的建模和分析 [J]. 兵工学报, 1995(1): 28-32.

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[8] LU Gang, TANG Bin, LUO Shuang-cai. Anti-jamming filtering for DRFM repeat jammer based on stretch processing [C]∥ 2010, 2nd International Conference on Signal Processing Systems(ICSPS), 2010, Vol. 1: 78-82.

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Algorithm of Fuze Deception Jamming Suppression Under Near-field Sources

YIN Hongwei,LI Guolin,LI Fei,XIE Xin

(Naval Aeronautical and Astronautical University, Shandong Yantai 264001, China)

The algorithms based on BSS and orthogonal projection were proposed to solve the problem of deception jamming suppression under near-field sources. First, the orthogonal projection matrix was constructed using the first peak position after the received signals’ matched filtering for the PN fuze, so the deception jamming can be filtered out using orthogonal projection algorithm; and for the LFM fuze, the jamming was separated using BSS to construct orthogonal projection matrix according to their independence, so the echo was received using the same principle. Simulation results show that the proposed algorithms have good performance, the similarity of separated jamming is greater than 92% when the repeated cycle is smaller than 5 μs, and the jamming can be eliminated when the similarity is greater than 82%.

fuze; deception jamming suppression; distribute source; BSS; orthogonal projection

2014-12-10

尹洪伟(1987-),男,江苏徐州人,博士研究生,研究方向:目标中近程探测、识别与信息对抗。

TN974

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