独立分量分析联合时域处理同频干扰抑制方法*1



独立分量分析联合时域处理同频干扰抑制方法*1

王冬华，杨吟华，陈正禄，张恒

(南京船舶雷达研究所，江苏 南京210003)

摘要：针对多部线性调频脉冲压缩体制雷达间的同频干扰问题，提出一种独立分量分析联合时域多脉冲相关法的同频干扰抑制方法。对于目标回波信号和同频干扰信号在时域重叠而无法检测到目标的情形，利用独立分量分析算法从接收到的多周期回波混合信号中提取出目标回波信号，在脉冲压缩处理后，结合时域多脉冲相关法进一步抑制同频异步干扰。仿真结果表明，采用上述方法可以有效抑制同频干扰。

关键词：线性调频；同频干扰；独立分量分析；时域重叠；脉冲压缩；时域多脉冲相关

0引言

线性调频(linear frequency modulation，LFM)脉冲压缩体制雷达由于采用脉冲压缩技术，能够很好地解决探测距离和距离分辨率之间的矛盾[1-3]，因而得到了广泛应用。多部相同或相近型号的雷达同时开机工作时，各雷达发射的信号通过雷达天线主瓣或副瓣进入别的雷达接收机从而形成同频干扰。同频干扰会造成雷达显示器上出现大片虚假目标[4]，严重影响了雷达系统对目标的正常探测和跟踪能力。

独立分量分析(independent component analysis,ICA)是一种盲源分离技术[5]。盲源分离指从接收到的混合信号中分离或恢复出原始源信号的过程。本文利用独立分量分析技术从接收到的多周期回波数据中分离出目标回波信号，并结合时域多脉冲相关法[6-8]抑制同频干扰。结果表明，此方法能有效消除雷达间的同频干扰，结果令人满意。

1独立分量分析和时域联合抑制同频干扰

1.1建立信号处理模型

盲源分离[9]的含义是在不知道源信号和混合参数的条件下，根据观测到的混合信号来估计源信号。盲源分离可以用式(1)来描述:

x(t)=As(t),

(1)

式中：x(t)=(x1(t),x2(t),…,xm(t))T为一个m维的混合信号矩阵；s(t)=(s1(t),s2(t),…,sn(t))T为一个未知的且独立的n维源信号矩阵；A为一个可逆的m×n维矩阵。

盲源分离的目的就是找到一个分离矩阵W，使源信号从观测信号x(t)中分离出来。

u=Wx=WAs，

(2)

图1　盲源分离示意图Fig.1　Diagrammatize of the blind source　　　separation

对于本文所讨论的情况，假设有n部雷达，其中一部为探测雷达，其余为同频干扰雷达。当探测雷达对某个目标进行探测或跟踪时，目标反射的回波信号被探测雷达接收机接收，其余n-1部雷达发射的电磁波将直达探测雷达天线形成同频干扰。因此，探测雷达接收的信号为目标回波信号和同频干扰信号相加后的混合信号。结合式(1)和式(2)，信号处理模型可以描述为：同频干扰信号和目标回波信号在相邻的m个周期下同时被探测雷达接收，因为每个周期下，电磁环境和目标姿态均会有所不同，所以每个周期下目标回波信号和同频干扰信号以不同的比例组合成混合信号。其中目标回波信号和同频干扰信号的混合比例关系用m×n维矩阵A衡量，探测雷达接收到的m个周期混合信号可以用x(t)表示。为了保证该算法的有效性，在实际应用中，必须保证选取的相邻m个周期下的混合信号x(t)由目标回波信号和各同频干扰信号组成，且选取的周期数m要大于等于源信号的个数n。如果能够找到分离矩阵W，就能从观测信号x(t)中分离出目标回波信号，从而可以有效抑制同频干扰。

1.2独立分量分析算法原理

快速独立分量分析(FastICA)算法[10]是一种基于非高斯性最大化原则的批处理算法，采用负熵来度量其非高斯特性，该算法收敛速度快，因而在盲源分离中得到广泛的应用。快速独立分量分析(FastICA)算法流程如下：

Step 1： 对混合信号x进行去均值处理，然后进行去相关处理得到z。

Step 2： 假定需分离的独立分量个数为m，并设定k=1。

Step 3：选取任一具有单位方差的矩阵作为初始分离矩阵wk(0)，使得‖wk(0)‖2=1。

Step 4： 更新分离矩阵w：

式中:g(u)为非线性函数，本文中g(u)=u3。

Step 5： 每分离出一个独立分量后，从混合信号中去除这一分量：

Step 7: 如果wk不收敛，回到Step 4迭代计算。

Step 8： 如果wk收敛并且k=1，那么得到一个独立分量：sk=wkz.

Step 9： 如果wk收敛并且k≥2，则判断wk和wk-1是否满足：

Step 10.令k←k+1，如果k≤m，回到Step 3，否则结束。

1.3时域多脉冲相关法

通过独立分量分析处理，可以提取出在时域上与同频干扰信号重叠的目标回波信号。对于同频异步干扰，采用时域多脉冲相关法对干扰进一步消除。因为不同周期间的异步干扰出现在互不相同的距离单元，而同一目标回波出现在相同的距离单元[11]，在脉冲压缩处理之后，利用目标回波与异步干扰在时域上的差异，采用三脉冲相关准则就能有效消除同频异步干扰。三脉冲相关准则是一种多周期联合反异步抗干扰技术。设相邻3个雷达重复周期的某一距离单元上接收的信号分别为D1,D2,D3，将D1,D2,D3分别与某一门限进行比较，超过门限为“1”，低于门限为“0”，得到与D1,D2,D3相对应的状态位S1,S2,S3。因为目标回波在相邻周期间出现在同一距离单元，而异步干扰出现在相邻周期间的同一单元上概率很小，所以根据表1可以有效判定目标回波和干扰。

表1　三脉冲相关准则

如果判为目标回波，则保留原值；如果判为干扰信号，则置0。

2仿真实验

当目标回波信号与同频干扰信号在时域重叠时将无法检测到目标，针对这种情形，仿真验证独立分量分析(ICA)技术可以有效提取目标回波信号及其脉冲压缩的效果。然后在干扰数量较多情况下，仿真了采用ICA技术结合三脉冲相关法联合抑制同频干扰的效果。

2.1ICA干扰抑制性能仿真

目标回波信号带宽为5 MHz，脉冲宽度为0.1 ms；干扰信号1带宽为4.4 MHz，脉冲宽度为0.105 ms；干扰信号2带宽为4 MHz，脉冲宽度为0.102 ms。雷达脉冲重复周期为1 ms。目标回波信号和2个干扰信号均在0.45 ms时刻到达雷达接收机，4个周期下回波参数见表2。

表2　四周期信号参数

目标回波信号、2个干扰信号以及噪声在4个周期中以不同的比例线性叠加，通过常规的滤波处理不能分离出目标回波信号，利用ICA技术可以有效地分离出目标回波信号，因为ICA技术是一种基于非高斯性最大化原则的算法，干扰信号形式对分离目标回波信号没有影响。分离出的目标回波信号经归一化处理后的I分量和Q分量波形图如图2所示。

图2　分离出目标回波信号波形图Fig.2　Oscillogram of extracted target echo signal

分离出的目标回波信号经过脉冲压缩处理与第3周期未经分离的混合信号的脉冲压缩结果对比图如图3所示。

从图3中可以明显看出，目标回波信号的检测性能得到明显提高。

2.2ICA结合时域多脉冲相关法抑制干扰性能仿真

雷达脉冲重复周期为1 ms。2个目标回波信号分别在0.45 ms和0.9 ms时刻到达雷达接收机。每个周期下有6个干扰信号，其中干扰信号1和干扰信号2在0.45 ms时刻到达雷达接收机，其余4个干扰信号为异步干扰，信号参数见表3。

图3　脉冲压缩结果对比图Fig.3　Results of pulse compression

项目带宽/MHz脉冲宽度/ms目标回波5.00.100干扰14.40.105干扰24.00.102干扰34.60.100干扰44.40.100干扰55.00.105干扰65.00.950

相邻3个周期中，每个周期下目标回波信号的信噪比及干扰信号的干信比见表4。表4中的干信比是以目标回波信号1的幅度为基准。

在未经过任何干扰抑制处理情况下，每个周期数据进行脉冲压缩处理，脉冲压缩结果如图4所示。

从图4中可以看出，目标回波信号2因为没有受到任何干扰信号影响， 所以有很好的检测性能；目标回波信号1在每个周期下均受到干扰信号1和干扰信号2的强干扰，所以几乎淹没在干扰中，无法进行检测；其余4个干扰信号为异步干扰，每个周期下出现在不同的距离单元。采用三脉冲相关法来抑制干扰，抑制效果如图5a)所示。

表4　信号幅度值参数

图4　未经同频干扰抑制处理脉冲压缩结果Fig.4　Results of pulse compression before co-channel interference suppressed

图5　干扰抑制处理后脉冲压缩结果Fig.5　Results of pulse compression after co-channel　　　interference suppressed

三脉冲相关准则可以去除异步干扰，但是对于干扰信号1和干扰信号2几乎没有任何抑制作用。对于干扰信号和目标回波信号同时到达雷达接收机的情形，选取相邻周期的数据，通过ICA的方法，提取出目标回波信号后替换原距离单元上的混合信号后再进行脉冲压缩处理，仿真结果如图5b)所示，从图5b)可以明显看出目标回波信号1也能够保持很好的检测性能。

3结束语

对于多部相同或相近型号雷达同时工作时，出现的同频干扰问题，本文采用快速独立分量分析(FastICA)算法从接收到的相邻多周期的混合回波信号中提取出目标回波信号，并结合时域多脉冲相关法抑制同频干扰[12]。通过仿真实验表明，快速独立分量分析(FastICA)算法结合三脉冲相关法能够有效抑制同频干扰，对提高舰载LFM脉冲体制雷达的抗同频干扰能力有一定参考意义。从工程角度来说FastICA算法复杂度较高，要保证该算法的实时性和精度[13-15]，必须对算法结构进行变换，充分挖掘算法内部的并行性，同时FPGA(field programmable gate array)必须基于浮点数设计。

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Co-Channel Interference Suppression Based on Joint Independent Component Analysis and Time Domain

WANG Dong-hua,YANG Yin-hua,CHEN Zheng-lu,ZHANG Heng

(Nanjing Marine Radar Institute,Jiangsu Nanjing 210003,China)

Abstract:A method which combines independent component analysis with multi-pulse in time domain to suppress co-channel interference is proposed. When target echo signal and co-channel interference signals are received simultaneously, the target cannot be detected. In this situation, an independent component analysis algorithm is used to extract the target echo signal from the received multi-cycle mixed echo signals. After the pulse compression processing, co-channel asynchronous interferences can be further suppressed by multi-pulse in time domain. The simulation results show that co-channel interference can be effectively suppressed with this method.

Key words:linear frequency modulation(LFM) signal;co-channel interference;independent component analysis;time domain overlap;pulse compression;multi-pulse in time domain

中图分类号：TN955.3；TP391.9

文献标志码：A

文章编号：1009-086X(2015)-05-0159-06

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2015.05.026

通信地址：210003江苏省南京市江宁区长青街30号E-mail：wdhua_1988@163.com

作者简介：王冬华(1988-)，男，江苏扬州人。硕士生，主要研究方向为信号与信息处理。

*收稿日期：2014-06-15；修回日期：2015-02-11