基于图拉普拉斯嵌入的合成孔径雷达时变窄带干扰抑制算法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)作为一种宽带系统, 常与同频段内其他有源电磁系统发生冲突, 这些信号相较于宽带SAR系统而言, 大部分是窄带干扰(narrow-band interference, NBI), 会对高分辨SAR成像系统产生严重干扰。早期关于NBI抑制问题的研究中, 很少有人注意到NBIs在不同脉冲之间可能具有局部时变特性, 这削弱了某些经典方法在干扰抑制上的性能。因此, 本文提出了一种图拉普拉斯嵌入(graph Laplacian embedding, GLE)算法, 通过在不同脉冲信号之间构建拉普拉斯嵌入关系来抑制NBIs。这使得局部时变的干扰能够被嵌入到非线性低维流形中, 并被有效去除。对实测受NBI干扰的SAR数据进行处理, 处理后的结果证明了所提方法的有效性。     

联合变化检测与子带对消技术的SAR图像干扰抑制方法

子带对消(subband spectral cancellation, SSC)法是一种有效的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)射频干扰(radio frequency interference, RFI)抑制方法, 但其在消除干扰的同时容易损失图像细节信息, 影响后续图像解译。为此, 在SSC方法的基础上, 联合变化检测技术, 提出一种改进的SAR图像干扰抑制方法。根据改进的对数比变化检测算子, 所提方法实现了干扰二次检测, 消除了干扰图像中的虚警信息, 避免了图像中有用信号的损失。基于欧空局Sentinel-1A卫星干涉宽幅模式受干扰SAR图像, 开展了干扰抑制与效果评估。实验结果表明, 所提方法能够在有效抑制干扰的同时尽可能保留SAR图像细节信息, 证明了所提方法的有效性。     

基于组合噪声调频信号的高速目标参数估计

宽带噪声雷达参数估计时通常会采用宽带互模糊函数的方法,但是宽带互模糊函数庞大的运算量限制了其在实际工程中的应用,为此提出了一种基于组合噪声调频信号的高速目标参数估计方法。该方法首先将回波信号共轭自混频来抑制多普勒敏感,然后对自混频信号进行短时相关运算,并通过高斯拟合获得分段的时延精确解,最后利用最小二乘算法求得目标参数。该方法通过自混频过程获得的组合噪声调频信号具有更高的时延分辨力,提出的高斯拟合方法较经典的抛物线插值方法精度更高,整个算法无需宽带模糊函数所需的时域重构运算及二维搜索过程,运算复杂度大大降低,适用于实际工程应用。仿真结果验证了本文算法的有效性。     

基于子阵级处理的宽带非规则子阵相控阵鲁棒性干扰抑制

针对宽带非规则子阵相控阵在复杂干扰环境下性能变差的情况,提出一种基于子阵级处理的鲁棒性干扰抑制方法。首先,建立存在误差情况下的宽带阵列子阵级回波模型;通过子阵级数字Stretch处理将宽带线性调频回波信号变为窄带信号,降低处理的有效带宽;然后,进一步改进基于谱分离的干扰加噪声协方差矩阵重构方法,利用测量的先验信息划分子区间,减小重构区域,降低运算量;最后,利用获得的最优权值加权各通道数据获得阵列输出。所提方法有效利用非规则子阵优势,避免了规则子阵阵面方向图中存在栅瓣的情况,能够在存在多种组合干扰和误差的情况下抑制干扰,具有较强的鲁棒性。     

基于块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰检测与参数估计

现有基于Nyquist采样定理的直扩(direct sequence spread spectrum, DSSS)通信窄带干扰(narrowband interference, NBI)检测和参数估计方法存在应用受限于采样率较高的问题。针对这一问题,将压缩感知(compressive sensing, CS)应用于DSSS通信NBI的检测和参数估计,根据DSSS信号与NBI的不同压缩域特性以及NBI在频域表现出的分块稀疏特性,利用块稀疏贝叶斯学习(block sparse Bayesian leaning, BSBL)框架获取干扰检测和参数估计的特征量,通过对特征量的检测和参数估计实现对NBI的检测和参数估计。理论分析和仿真结果表明:所提方法能够在压缩采样条件下实现对DSSS通信中NBI的有效检测和参数估计,与传统方法相比具有显著优势,干扰检测和参数估计性能受干扰强度、干扰带宽以及压缩率变化的影响,干扰强度越强、干扰带宽越小、压缩率越大,干扰检测和参数估计效果越好。     

基于两步空域滤波的GSM辐射源雷达干扰抑制

在基于全球移动通信(global system for mobile communication,GSM)信号的外辐射源雷达中,不仅有能量很强的基站直达波和强多径干扰,同时还存在大量的弱干扰,单独利用自适应波束形成和低副瓣技术很难完全有效抑制所有的干扰信号.提出一种基于两步空域滤波的GSM辐射源雷达干扰抑制方法,首先利用低副瓣技术对弱干扰进行抑制,然后利用一种稳健的自适应波束形成方法对残留的强干扰信号作进一步抑制,计算机仿真结果验证了本文方法的有效性.     

扩频系统自适应时变LFM干扰对消算法

线性调频(LFM)是扩频系统中常见的一种宽带干扰样式。提出了一种基于离散观测数据估计干扰参数的自适应时变LFM干扰对消算法,通过仿真分析了该算法的性能。结果表明,所提出的方法克服了复数自适应滤波器对LFM干扰的抑制能力随LFM信号扫频速率增加而降低的缺点;与基于时频分析的自适应时变LFM干扰对消算法相比,其运算量大大减小,是一种实用、有效的LFM干扰抑制算法。     

基于JADE的测距仪脉冲干扰抑制方法

为解决测距仪脉冲信号干扰L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communications system 1, L-DACS1)正交频分复用接收机的问题,提出一种基于特征矩阵联合对角化(joint approximate diagonalization of eigen matrices, JADE)的测距仪脉冲干扰抑制方法。首先将干扰抑制问题转化为盲源分离问题,在接收端建立频域盲分离模型,利用JADE算法将接收到有用信号与测距仪干扰信号分离;然后根据干扰信号的功率特性进行分离后信号的识别;最后通过训练序列解决盲源分离固有的幅度模糊性问题,最终恢复出有用接收信号。仿真结果表明:所提出的基于JADE的干扰抑制方法可有效消除测距仪脉冲信号干扰,改善系统的误比特性能,增加传输可靠性。     

基于压缩感知信号重构的间歇采样转发干扰对抗方法

间歇采样转发干扰是一种针对大时宽带宽线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号的新型相干干扰样式,通过不同的参数设置可以形成逼真多假目标以及具有压制效果的密集假目标干扰。根据间歇采样转发干扰“存储转发存储转发”的干扰特点,给出了能量函数的定义,并根据目标回波信号和干扰信号能量函数的特征差异,提出了一种提取未受干扰影响的目标回波信号数据的方法;然后将其看作目标回波信号的压缩数据,利用其与解线调处理后的目标回波信号稀疏频域之间的线性关系,构建了压缩感知最小问题求解模型;最后,利用正交匹配追踪算法重构了目标回波信号,实现了对间歇采样转发干扰的抑制。蒙特卡罗仿真结果表明:通过设置合适的阈值,所提方法可以获得较好的干扰抑制性能和较高的抗干扰成功概率,并且不仅适用于中带LFM匹配滤波体制雷达,而且适应于宽带LFM去斜体制雷达。     

基于改进 HAF的线性调频雷达信号参数估计

针对多项式相位信号(PPS)中的线性调频(LFM)雷达信号参数估计,通过提出频谱方差极大值准则对PPS次优参数估计方法高阶模糊度函数(HAF)进行了改进,提出了适于单分量LFM参数估计的改进HAF。首先讨论了HAF对LFM参数的估计方法及其局限性,然后提出了分段频谱方差极大值法则下LFM调频斜率估计的方法,将其与HAF相结合提出了单分量LFM参数估计的改进HAF,克服了接收信号与实际信号起点不一致性对HAF带来的影响,降低了由于HAF局限性带来的调频斜率估计误差,改善了HAF的累积误差效应。MATLAB仿真验证了改进方法较HAF的优越性。     

基于高阶瞬态矩迭代的多项式相位干扰抑制

提出了一个基于高阶瞬态矩迭代的多项式相位干扰的抑制技术。针对振幅恒定和多项式相位特征的干扰信号,运用高阶瞬态矩和迭代法精确综合出相应干扰信号;然后在时域将其从接收信号中减去,以有效地抑制宽带非平稳干扰。性能仿真结果表明,该方法不仅提高了干扰参数估计的精度,降低了计算的复杂度,而且提高了系统处理的实时性和有效地抑制了多项式相位干扰,获得比较好的误码率性能改善。     

自适应数字波束空域相干干扰抑制方法

在干扰相干背景下,接收信号协方差矩阵中信号空间的一些向量收敛到噪声空间中,仅利用二阶信息不能准确地得到干扰的方向信息,因而干扰抑制效果较差。为此,提出了一种自适应数字波束空域相干扰抑制方法。该方法是首先基于高阶累积量估计出广义方向矢量,然后根据最优均方逼近原则,结合切比雪夫加权系数形成波束,来抑制相干干扰。仿真结果表明,所提方法能够有效地抑制相干干扰。     

基于双曲线性修正斜距模型的弹载SAR成像方法

在弹载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)下降段成像中,由于弹体存在较大的俯冲下降速度和加速度,回波信号的二维频谱表示式难以有效获得,给后续成像处理带来困难。针对该问题,提出了一种基于双曲线性修正斜距模型的弹载SAR成像方法,通过构造双曲函数形式的斜距表示式并引入线性修正因子,对弹载SAR斜距历程进行合理近似|并以修正后的斜距式为基础,利用驻相点原理(principle of stationary phase, POSP)直接求解SAR回波信号的二维频谱|随后根据该频谱表示式设计有效的弹载SAR频域成像算法。该方法下的频谱推导较为简洁,所获得频谱的数学表达式清晰直观,利于成像分析和后续处理。最后的点目标成像仿真验证了该方法的有效性。     

一种稳健的多主瓣干扰抑制方法

当训练数据含有期望信号时,传统的基于特征投影预处理的主瓣干扰抑制算法会产生严重退化。这是因为在期望信号的扰动下主瓣干扰对应的特征波束易产生峰值偏移,导致主瓣干扰难以完全去除,当多个主瓣干扰存在时尤为突出。通过估计信号与噪声功率并将期望信号功率置零重构干扰加噪声协方差矩阵,排除了期望信号的影响,使得主瓣干扰能够充分去除。进一步将主瓣干扰功率置零重构旁瓣干扰加噪声协方差矩阵进行波束形成,方向图较协方差重构法在旁瓣干扰方向上能够形成更深的零陷。仿真实验表明,提出的方法能够有效抑制多个主瓣干扰并具有良好的稳健性。     

正弦调频干扰下二进制偏移载波的精确捕获

针对正弦调频(sinusoidal frequency modulation, SFM)干扰下二进制偏移载波(binary offset carrier, BOC)信号捕获困难的问题,提出了一种基于离散SFM变换(discrete SFM transform, DSFMT)和部分匹配滤波结合全相位快速傅里叶变换(partial matched filter-all phase fast Fourier transform, PMF-apFFT)的干扰抑制捕获改进算法。该算法首先通过FFT估计SFM干扰的调制频率,在调制频率估计的基础上进行DSFMT,然后从DSFMT域中去除干扰成分再做DSFM反变换(inverse DSFMT, IDSFMT)实现干扰抑制,最后对干扰抑制后的BOC信号采用PMF-apFFT方法完成精确捕获。理论分析与仿真结果表明,所提算法在不影响DSFMT性能的前提下大幅简化了传统DSFMT的计算复杂度,并且在同等情况下,当检测概率为1时,所提算法的性能相比于DSFMT结合PMF-FFT的算法提高了大约3 dB。     

正弦调频干扰下二进制偏移载波的精确捕获

针对正弦调频(sinusoidal frequency modulation, SFM)干扰下二进制偏移载波(binary offset carrier, BOC)信号捕获困难的问题,提出了一种基于离散SFM变换(discrete SFM transform, DSFMT)和部分匹配滤波结合全相位快速傅里叶变换(partial matched filter-all phase fast Fourier transform, PMF-apFFT)的干扰抑制捕获改进算法。该算法首先通过FFT估计SFM干扰的调制频率,在调制频率估计的基础上进行DSFMT,然后从DSFMT域中去除干扰成分再做DSFM反变换(inverse DSFMT, IDSFMT)实现干扰抑制,最后对干扰抑制后的BOC信号采用PMF-apFFT方法完成精确捕获。理论分析与仿真结果表明,所提算法在不影响DSFMT性能的前提下大幅简化了传统DSFMT的计算复杂度,并且在同等情况下,当检测概率为1时,所提算法的性能相比于DSFMT结合PMF-FFT的算法提高了大约3 dB。     

基于频域干扰剔除的OTHR射频干扰抑制算法

目前,天波超视距雷达(over-the-horizon radar,OTHR)大多是在空域或匹配滤波后的时频域抑制射频干扰,往往会同时抑制掉射频干扰附近的目标。考虑到在匹配滤波后,射频干扰与目标信号都是近似单频信号难以区分;而在匹配滤波前,目标信号是宽带的线性调频信号,而射频干扰是近似单频的窄带信号,射频干扰与目标信号显著不同,易于分离。基于该特点,提出了一种基于匹配滤波前的频域干扰置零的射频干扰抑制算法。该算法在频域中检测射频干扰的频点位置并将该频点的信号成分置零,最后变换到时域实现射频干扰抑制。与传统方法相比,本文所提算法在抑制射频干扰时基本不损害目标信号。实测数据的处理结果验证了所提方法的优越性。     

基于凸约束下泰勒估计的主瓣干扰抑制算法

针对真实信号协方差矩阵估计难以直接获取及低快拍条件下传统采样协方差矩阵存在较大误差的问题,提出了基于凸约束下泰勒估计的抗主瓣干扰波束形成算法。该算法首先利用凸约束下的泰勒估计法在低快拍数条件下对信号协方差矩阵进行估计。其次利用多信号分类算法进行波达方向估计,筛选主瓣干扰对应特征矢量。而后利用特征投影矩阵法对主瓣干扰进行抑制。最后,通过添加线性约束获得权值矢量进行波束形成。仿真结果显示,在低快拍数条件下,所提算法对信号协方差矩阵具有更高的估计精度,波束形成性能稳健且具有更高的输出信干噪比。     

基于抵消技术的邻道干扰抑制

针对无线设备间的邻道干扰,提出了一种干扰抑制方法。在接收机中设计邻道干扰重建支路,利用记忆多项式估计信道的非线性参数,构建邻道干扰信号模型并重建干扰信号,最终从接收信号中消除邻道干扰信号。所提方法能够有效减小邻道干扰影响,提升期望信号接收信噪比,使有限带宽内容纳更多通信设备。计算机仿真与软件无线电平台实验结果表明,在实验室视距环境中,甚高频频段,信号带宽25 kHz,所提方法能够抑制18 dB的邻道干扰,为有限空间内无线电设备间邻道干扰抑制提供了新的研究思路。