電子干擾是現(xiàn)代電子戰(zhàn)的重要組成部分,,包括無源干擾和有源干擾,其中,,有源干擾可以分為欺騙干擾和遮蔽干擾,。欺騙干擾是采用假的目標(biāo)和信息作用于雷達(dá)的目標(biāo)檢測和跟蹤系統(tǒng),使雷達(dá)不能正確的檢測真實(shí)目標(biāo)或者不能正確的測量真正目標(biāo)的參數(shù)信息,,從而達(dá)到迷惑或擾亂雷達(dá)對真正目標(biāo)檢測和跟蹤的目的,。遮蓋式的干擾是使用噪聲或類似噪聲的干擾信號" title="干擾信號">干擾信號遮蓋或淹沒有用信號,阻止雷達(dá)檢測目標(biāo)信息,。對于欺騙干擾可以使用與雷達(dá)信號的識別方法對其進(jìn)行檢測設(shè)別,,但是對于使用噪聲調(diào)制的遮蔽干擾信號,因?yàn)槠渥陨淼膹?qiáng)隨機(jī)性,,很難使用雷達(dá)信號的檢測識別方法,。但是由于干擾信號是時間上連續(xù)的信號,在一定的時間內(nèi)采樣的數(shù)目可以很大;而對雷達(dá)來說,,積累個數(shù)受到目標(biāo)照射時間和脈沖間隔的限制,,這是干擾噪聲檢測的優(yōu)勢所在,也成為了尋求檢測遮蔽干擾信號的突破口,。
1 噪聲調(diào)頻信號" title="調(diào)頻信號">調(diào)頻信號功率譜" title="功率譜">功率譜檢測原理
噪聲調(diào)頻" title="噪聲調(diào)頻">噪聲調(diào)頻干擾信號最常見的是射頻振蕩的頻率與調(diào)制噪聲電壓ξ(t)成線性關(guān)系,,為了方便把噪聲調(diào)頻,信號的時域如式(1)
設(shè)調(diào)制噪聲電壓ξ(t)是高斯噪聲,,其幅度概率密度分布為高斯函數(shù)
由于噪聲調(diào)頻干擾的角頻率與ξ(t)呈線性關(guān)系,,故瞬時角頻率或角頻偏的概率密度也應(yīng)為高斯分布,其均方根的值為
式(6)中的積分只有在mfe》1和mfe《1時才能近似求解,。
當(dāng)mfe》1可以得到噪聲調(diào)頻信號的干擾帶寬(半功率帶寬)為
對于噪聲調(diào)頻信號,,由于信號的隨機(jī)性很強(qiáng),,很難在使用相關(guān)的辦法對這類噪聲調(diào)制的信號進(jìn)行檢測,所以常用的瞬時相關(guān),、時頻分布等檢測方法對其無效,。但是由于接收系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時,其系統(tǒng)的熱噪聲" title="熱噪聲">熱噪聲相對比較穩(wěn)定,,所以其熱噪聲功率譜也是相對穩(wěn)定的,。當(dāng)由調(diào)頻干擾信號進(jìn)入接收機(jī)時,根據(jù)式(6),,其功率譜在干擾頻帶 [f0一△fj/2,,f0+△fj/2]內(nèi)會比無調(diào)頻干擾信號時在能量上有明顯的提高,根據(jù)這一特征,,可以檢測出干擾信號,。并相應(yīng)的確定帶寬和中心頻率,如圖l所示,。
當(dāng)白噪聲累加到調(diào)頻干擾后在得到的功率譜,如圖2所示,。
從圖2中可以看出在SNR=一10 dB情況下,,可以檢測處噪聲調(diào)頻干擾信號,且在中心頻率處的能量有所衰減,。由于考慮仿真速度的需要此處所取時長較短,,如果加長時間的積累,,即相當(dāng)于增加了能量的積累,得到的檢測靈敏度會更高,。對于檢測門限的設(shè)定,,是在實(shí)際應(yīng)用中關(guān)心的問題。這里簡述兩種參考門限的確定方法,。第一,,對于系統(tǒng)的熱噪聲是在設(shè)計(jì)時所確定的固有性質(zhì),相對外界環(huán)境要穩(wěn)定的多,,在設(shè)置門限時可以考慮當(dāng)切斷外來所有的信號輸入,,得到的機(jī)內(nèi)熱噪聲的功率均值數(shù)作為參考門限,這樣的好處是確保此時噪聲純凈,,缺點(diǎn)是沒有考慮環(huán)境噪聲的存在,從而出現(xiàn)虛警的概率增加,,這也是文中使用的方法;第二,,是在偵察天線沒有對準(zhǔn)干擾源的情況下,得到內(nèi)外混合噪聲的各個頻點(diǎn)的功率均值作為參考門限,,其優(yōu)點(diǎn)是能夠真實(shí)的反映實(shí)際情況,,但是如果此時有其它發(fā)射機(jī)信號的輸入,則檢測出現(xiàn)漏警的概率會大大增加,。
2 相似理論
在信號與系統(tǒng)學(xué)科中,,相關(guān)性是一種在時域中對信號特性進(jìn)行描述的重要方法。由于信號與其功率譜函數(shù)是一對傅里葉變換,,在信號分析中往往利用它來分析隨機(jī)信號的功率譜分布,,以致不少人一提到相關(guān)性馬上會聯(lián)想到信號功率譜的計(jì)算。假設(shè)得到的兩信號分別為X(t),,Y(t),。可以選擇當(dāng)倍數(shù)K使KY(t)去逼近 X(t),。在此可以借用誤差能量來度量波形的相似程度,。
其中Er代表誤差能量,K的選擇是為了使誤差能量最小,,可以得出
另外,,可定義相對誤差能量為
其中Pxy為相關(guān)系數(shù)??梢酝瞥?/p>
對于能量有限的信號而言,,能量是確定的,相關(guān)系數(shù)的大小只由X(t)*Y(t)積分決定,。若兩個完全不相似的信號,,其幅度取值和出現(xiàn)時刻是相互獨(dú)立,、彼此無關(guān)的,即X(t)*Y(t)=0,,其積分結(jié)果也為0,,所以當(dāng)相關(guān)系數(shù)為O時相似度最差,即不相關(guān),。當(dāng)相關(guān)系數(shù)為1時,,則誤差能量為0,說明這兩個信號相似度很好,,是線性相關(guān)的,。因此把相關(guān)系數(shù)作為兩個信號相似性的度量完全是有理論依據(jù)的、合理的,。
3 利用相似理論的噪聲調(diào)頻信號檢測
為了討論方便,,假設(shè)接收機(jī)為理想接收機(jī),即在通帶內(nèi),,其幅頻特性為一固定值,,相頻為線性,而通帶之外增益為零,,中心頻率ω0為且遠(yuǎn)大于接收機(jī)帶寬△ω,,并假定背景噪聲是高斯白噪聲,這種假設(shè)不失一般性,,基本可以很好地描述常規(guī)接收機(jī)的檢測特性,。
在時長1 ms,信噪比從一10~10 dB進(jìn)行100次蒙特卡洛實(shí)驗(yàn),,其信號具體形式如第2節(jié)所述,,首先得到信號和基準(zhǔn)白噪聲的各自的功率譜,然后代入式(12)中,,計(jì)算其相關(guān)系數(shù),。考慮到虛警的可能性,,通常認(rèn)為當(dāng)相關(guān)系數(shù)<0.8時存在噪聲調(diào)頻干擾,,否則沒有噪聲干擾信號進(jìn)入。所得結(jié)果,,如圖3所示,。
從圖3可以看出在信噪比一3 dB以上能夠在時長0.1 ms下做到100%的檢測。充分說明了該方法對檢測識別噪聲調(diào)頻信號是可行的,。而且根據(jù)積累時長的不同,,對算法檢測的靈敏度影響很大,在圖4給出了不同積累時間10次蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)的檢測概率,。從圖4中可以看出,,隨著時長的增加不但檢測靈敏度有比較明顯的提高,,同時檢測曲線更加的平滑,誤差減小,。
4 結(jié)束語
由于噪聲調(diào)頻信號的強(qiáng)隨機(jī)性,,利用相關(guān)的各種檢測方法無法對此類信號做出有效的檢測。文中利用功率譜積累和相似函數(shù)的方法對噪聲調(diào)頻信號進(jìn)行了檢測,,通過仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了方法的可行性,,說明檢測概率與信噪比和累計(jì)時間長度的關(guān)系。