[发明专利]一种抗转发式干扰方法及装置

说明书

本发明公开了一种抗转发式干扰方法及装置，所述方法包括：根据构建的相位编码下的回波信号，构建所述回波信号的稀疏模型，并对所述稀疏模型进行压缩观测，根据获取的压缩观测结果构建压缩感知模型；计算所述相位编码下的回波信号与间歇采样干扰信号的匹配滤波结果；通过所述匹配滤波结果为所述压缩感知模型提供估计值，根据压缩感知模型对干扰样式进行识别，本发明通过匹配滤波为相位编码下的压缩感知模型提供干扰信号估计值，以使相位编码体制雷达具备对转发式干扰信号的认知能力。

技术领域

本发明涉及雷达抗干扰技术领域，尤其是涉及一种抗转发式干扰方法及装置。

背景技术

相位编码信号在我现役雷达装备中已有部分应用，但受到了传统码型本身和信号处理算法的限制，对压缩感知雷达CSR体制下编码波形的研究有待进一步深入。常用的传统相位编码信号有巴克码、Frank码等，但是受信号处理输出的主瓣展宽及旁瓣峰值电平的影响，其码型较为固定，并且信号长度会受到码型定义的约束而无法自由调整；在这些码型的基础上，专家学者继续提出了Costas码型，该码型实质为一种非线性跳频扩谱码型，即通过非线性跳频改变传统步进频率码型在分辨率上的劣势，使得其模糊函数近似为理想的图钉型模糊函数；后续专家学者进一步在此基础上提出了LFM-Costas、NLFM-Costas码型，即在脉内使用LFM、NLFM策略，脉间使用Costas序列调制策略，目的在于进一步增强该码型的分辨能力及抑制其谐波分量。

基于上述传统相位编码信号的优化方向可以发现，码型设计过程主要通过拓宽信号时宽带宽积的形式改善其目标分辨性能，大时宽带宽积信号本身对于传统雷达的采样、处理过程的负担较重；而CSR恰好能显著降低对此类信号的采样要求，并且CSR对目标场景重建过程的计算量更多与重建算法及稀疏度相关，与波形本身复杂度无关，故CSR处理复杂波形的计算代价与处理简单波形类似，此时多相编码带来的频带展宽不再是影响信号处理过程的主要因素，通过多相随机编码等方式所带来的信号的细微特征的增加有利于实现对干扰信号的识别和提升自身的分辨性能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种抗转发式干扰方法及装置，旨在解决现有技术中的上述问题。

本发明提供一种抗转发式干扰方法，包括：

根据构建的相位编码下的回波信号，构建回波信号的稀疏模型，并对稀疏模型进行压缩观测，根据获取的压缩观测结果构建压缩感知模型；

计算相位编码下的回波信号与间歇采样干扰信号的匹配滤波结果；

通过匹配滤波结果为压缩感知模型提供估计值，根据压缩感知模型对干扰样式进行识别。

进一步地，根据构建的相位编码下的回波信号，构建回波信号的稀疏模型，并对稀疏模型进行压缩观测，根据获取的压缩观测结果构建压缩感知模型具体包括：

根据公式1构建稀疏模型如：

x＝Hσ+ε 公式1；

其中，H为回波信号的稀疏基矩阵，σ为对应时延-频移位置的稀疏散射矢量，ε为相参处理周期内的有源干扰及噪声信号；

对稀疏模型进行压缩观测，获取如公式2所示的压缩观测结果：

y＝Φx＝Φ(Hσ+ε)＝Aσ+z 公式2；

其中，Φ为压缩率为M/N的高斯随机测量矩阵，H为回波信号的稀疏基矩阵，σ为对应时延-频移位置的稀疏散射矢量，ε为相参处理周期内的有源干扰及噪声信号，A为M×K_τK_f维感知矩阵，z为M×1维干扰噪声测量矢量；

对压缩观测结果根据公式3构建压缩感知模型：

其中，δ为常数，大小与噪声水平相关。