一种线性调频混沌噪声波形及其去斜处理方法与流程

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一种线性调频混沌噪声波形及其去斜处理方法与流程

本发明涉及噪声雷达波形设计以及雷达信号处理领域,特别涉及一种线性调频混沌噪声波形及其去斜处理方法。



背景技术:

噪声雷达作为一种新体制雷达,于上世纪50年代提出,相比于传统采取固定波形的雷达体制,噪声雷达发射随机的噪声信号,并且各个波形彼此不相干,具有良好的正交性。由于噪声雷达发射噪声波形的随机性且波形不断变化,具备良好的脉冲捷变的能力,因而具有十分优良的低截获和抗干扰特性,同时噪声雷达信号具有“图钉形”的模糊函数,使得它具有无模糊测距、测速性能和良好的距离、速度分辨率,同时它还具有优良的电磁兼容性。

然而普通的噪声雷达一般采用热噪声作为噪声源,即使两个完全相同的热噪声源,也几乎不可能产生两个完全相同的噪声信号。所以热噪声信号的产生不易控制,且所产生热噪声的性能也很难预期。近几十年来,混沌理论不断发展,混沌是在确定性系统中出现的非常复杂的伪随机现象。根据混沌系统的“伪随机性”和“确定性”,相比于传统的噪声信号产生方法,混沌噪声信号不但具有随机的波形、波形之间的正交性、“图钉型”的模糊函数等传统噪声信号的优势,而且随着直接数字频率合成(directdigitalfrequencysynthesis,简称dds)等技术的发展成熟,混沌噪声信号更加容易产生和控制,并且价格低廉。此外,混沌噪声波形由其产生迭代混沌映射和初始参数唯一确定,混沌噪声信号对于己方雷达来说可以通过初始参数和混沌映射唯一确定,而对于敌方雷达来说却是随机噪声信号,可以通过调整初始参数和混沌映射产生噪声加密波形,从而实现雷达系统的电磁隐身,提高雷达的抗干扰和低截获性能。

但是现有的噪声信号、类噪声信号等大多具有较高的papr(峰值平均功率比),且带限性能不佳,往往采取发射端加滤波器来滤掉带外噪声,损失了大量能量,对于宽带雷达来说,现有的随机雷达信号都无法采用去斜方法处理,对a/d采样率要求很高。文献govonima,lih,kosinskija.lowprobabilityofinterceptionofanadvancednoiseradarwaveformwithlinear-fm,2013,49(2):1351-1356.中提出一个先进脉冲压缩波形,将lfm波形的二次相位项和随机白噪声相位线性叠加.所设计的波形具有随机相位波形低截获概率。但这种方法设计的噪声波形papr(峰值平均功率比)比较高,带限性能不佳,这将会导致使用功率放大器时的非线性失真,且对采样率要求较高,不合适(超)宽带噪声雷达的应用。文献doerryaw,marquetteb.random-phaseradarwaveformswithshapedspectrum.spiedefense,security,andsensing.internationalsocietyforopticsandphotonics,2013:87141g-87141g-13.中提出一种随机雷达信号设计特定频谱的方法,所设计的波形具有良好的带限性能,但在(超)宽带雷达系统应用中,由于信号带宽的增加会给接收机的检波带来巨大的压力,此时需要更高速的a/d转换器以及更高的数据存储传输速率,这极大地限制了雷达的成像分辨率。文献yangq,zhangy,gux.designofultralowsidelobechaoticradarsignalbymodulatinggroupdelaymethod.ieeetransactionsonaerospaceandelectronicsystems,2015,51(4):3023-3035.中提出一种设计超低旁瓣噪声波形的方法,通过频域调制设计恒定功率谱的方法来得到超低旁瓣,但papr(峰值平均功率比)较高,在实际雷达系统中失真较严重。宽带噪声雷达通过发射带宽极宽的雷达信号来获取距离向高分辨率,以往所设计的噪声波形对接收机i/q检波带来巨大的压力,需要高速a/d转换器以及更高的数据存储率,给宽带噪声雷达应用带来很大的困难。



技术实现要素:

本发明的目的在于,为克服以往宽带噪声雷达信号存在着papr过高,发射机效率较低,因带外噪声过大而损失大量能量,且对a/d采样率要求过高的技术问题,从而提出一种幅度恒定带限性能良好的线性调频混沌噪声波形及其去斜处理方法,实现了宽带噪声信号的去斜处理,降低了宽带噪声雷达对a/d采样率的要求。

为实现上述目的,本发明结合了噪声信号与线性调频信号两者的优点,创新性的提出一种新型线性调频混沌噪声波形,并在此基础上提出了线性调频混沌噪声波形的去斜处理方法。

所述的线性调频混沌噪声波形采用以下步骤设计而成:

步骤1)利用混沌映射产生混沌序列,然后将产生的混沌序列进行线性插值处理产生每个chip子脉冲调频序列,将插值后的子脉冲调频序列进行合成作为混沌噪声信号调频序列,所述的线性插值处理为两个混沌序列值之间进行线性插值;

步骤2)将步骤1)中混沌噪声信号调频序列进行雷达波形调频设计,得到混沌噪声波形;

步骤3)将混沌噪声波形进行线性频率调制,以最终得到线性调频混沌噪声波形。

作为上述技术方案的进一步改进,所述的混沌序列采用bernoulli映射生成,bernoulli映射公式表示为:

其中,将混沌噪声信号分成n份,每一份为一个chip子脉冲,对混沌序列值xn,xn+1之间进行线性插值,插值得到的结果作为第n个chip子脉冲的调频序列。

作为上述技术方案的进一步改进,所述步骤2)中的混沌噪声波形表示为:

其中,φ={{f1,1,f1,2,...,f1,k},{f2,1,f2,2,...,f2,k},…{fn,1,fn,2,...,fn,i}…{fn,1,fn,2,...,fn,k}}为混沌噪声信号调频序列,b是调频系数,t表示时间,u是积分变量,b·φ(t)为雷达信号瞬时频率,n是chip子脉冲的个数,k为每个chip子脉冲的采样点数fn,i是第n个chip子脉冲第i个采样点瞬时频率,i是每个chip子脉冲中采样索引(1≤i≤k),fn,i=x(n,i),x(n,i)是分布在[-0.5,0.5]上的伪随机序列,由bernoulli混沌序列进行插值后获得伪随机序列,a为雷达信号幅度。

作为上述技术方案的进一步改进,所述步骤3)包括:

将线性调频信号二次项与混沌噪声波形相位项进行线性叠加,通过调节混沌噪声波形调频系数,得到不同带宽下扰动的线性调频混沌噪声波形,所述的线性调频混沌噪声波形表示为:

其中,rect(·)为矩形函数,且k是线性调频信号调频率,为混沌噪声信号相位函数,b为混沌噪声信号调频系数,tp为脉冲时宽。

线性调频混沌噪声信号的提出给超大宽带的噪声雷达提供了一种新的技术途径,它结合了线性调频信号和噪声雷达两者的优点,即保留了噪声信号低截获抗干扰的优点,又具备线性调频信号大时宽大带宽可去斜处理的优点。

本发明还提供了一种线性调频混沌噪声波形的去斜处理方法,所述的去斜处理方法包括:

步骤101)将线性调频混沌噪声波形调制至射频作为发射信号,将接收的回波信号与斜率相同的线性调频信号混频进行去斜处理,对去斜处理后的回波信号进行低速率a/d采样;

步骤102)将低速率a/d采样后的回波数据进行傅里叶变换到频域进行频谱扩展,将频谱扩展到奈奎斯特采样频率,具体实施是在频域进行补零处理,频谱扩展后再进行傅里叶逆变换到时域形式;

步骤103)将时域形式的信号进行线性频率调制,将线性频率调制后的信号与发射参考信号进行匹配滤波。

作为上述技术方案的进一步改进,所述步骤101)中的发射信号表示为:

其中,rect(·)为矩形函数,且

为混沌噪声信号相位函数,b为调频系数,tp为脉冲时宽,,k为线性调频信号调频率,fc为发射信号载波频率。

作为上述技术方案的进一步改进,所述步骤101)中对回波信号进行全去斜处理的步骤包括:选取一个调频斜率相同但时宽大于发射脉冲时宽的线性调频参考信号,将该线性调频参考信号与回波信号进行去斜处理,然后取下边带滤波;所述的线性调频参考信号表示为:

其中,rref为去斜参考距离,c表示光速,去斜后的信号表示为:

其中,sr(t)为雷达接收机接收到的回波信号,r0表示信号接收雷达到目标的距离。

作为上述技术方案的进一步改进,所述的步骤103)包括:利用调频斜率相同但时宽大于发射脉冲时宽的线性调频信号,对经傅里叶逆变换后的信号进行线性频率调制,得到的信号表示为:

以发射基带信号s(t)作为参考信号,将线性频率调制后的信号与该参考信号进行匹配滤波即得到目标一维距离像,表示为:

s0(t)=ifft(fft(sm(t)))*conj{fft(s(t))}

其中,fft表示傅里叶变换,ifft表示傅里叶逆变换,conj表示求共轭。

本发明的一种线性调频混沌噪声波形及其去斜处理方法优点在于:

本发明创新性的提出一种可去斜处理的混沌噪声波形,能够采用去斜处理的方式对噪声雷达进行处理,大大降低宽带噪声雷达a/d转换器采样率的要求,降低了数据采样和存储率,且所设计的波形具有良好的带限性能,幅度恒定,减少了对其他设备的干扰,提高了发射机效率,同时结合了线性调频信号和噪声信号的两种信号的优点,具有图钉型模糊函数无距离多普勒耦合,降低了噪声信号掩盖效应。本发明产生的线性调频混沌噪声波形特别适合在宽带噪声雷达中使用,不仅能够降低对a/d采样率和设备存储传输的要求,同时还具有良好的抗干扰和抗截获能力。

附图说明

图1为本发明提供的一种线性调频混沌噪声波形的设计方法流程图;

图2为本发明提供的一种线性调频混沌噪声波形的去斜处理方法流程图;

图3为本发明中的混沌噪声波形信号模型;

图4为本发明中的混沌序列产生方法流程图;

图5为本发明中的混沌噪声波形信号的时域波形;

图6为本发明中的混沌噪声波形信号的波形功率谱;

图7为本发明中的混沌噪声波形信号的匹配滤波结果;

图8为本发明中的混沌噪声波形信号的时频图;

图9为本发明中的线性调频混沌噪声波形模型;

图10为本发明中的线性调频混沌噪声信号的时域波形;

图11为本发明中的线性调频混沌噪声信号的时域波形局部图;

图12为本发明中的线性调频混沌噪声波形的功率谱密度;

图13为本发明中的线性调频混沌噪声波形的匹配滤波;

图14为本发明中的线性调频混沌噪声波形的时频图;

图15为本发明中的线性调频混沌噪声模糊函数;

图16为频域补零示意图;

图17为本发明中的线性调频混沌噪声去斜处理结果;

图18为本发明中的线性调频混沌噪声去斜处理结果局部图;

图19为本发明中的线性调频混沌噪声波形去斜处理流程。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明所述的一种线性调频混沌噪声波形及其去斜处理方法进行详细说明。

为降低噪声雷达对a/d采样率的要求,提高发射机功率放大器工作效率,减少对设备干扰,本发明提出一种线性调频混沌噪声波形的设计方法及去斜处理方法。本发明中的带限噪声波形由混沌序列进行线性插值后调频得到,也可以通过其他方法得到带限的噪声波形,将带限的噪声波形相位同线性调频波形二次相位项进行线性叠加,就得到线性调频混沌噪声波形,接收以该线性调频混沌噪声波形作为发射信号的回波,进行去斜处理后可大大降低雷达系统对a/d采样率的要求,将接收后的数据进行频域补零处理后再进行线性调频,然后与参考信号匹配滤波。本发明产生的混沌噪声波形及线性调频混沌噪声波形特别适合于宽带噪声雷达系统中应用。

为实现上述目的,本发明提供的一种线性调频混沌噪声波形,如图1所示,该线性调频混沌噪声波形采用以下设计方法生成,具体包括以下步骤:

步骤1)利用混沌映射产生混沌序列,然后将产生的混沌序列进行线性插值处理产生每个chip子脉冲调频序列,将插值后的子脉冲调频序列进行合成作为混沌噪声信号调频序列,所述的线性插值处理为两个混沌序列值之间进行线性插值;

步骤2)将步骤1)中混沌噪声信号调频序列进行雷达波形调频设计,得到混沌噪声波形;

步骤3)将混沌噪声波形进行线性频率调制,得到线性调频混沌噪声波形。

基于上述线性调频混沌噪声波形,在本实施例中,首先介绍本发明中所设计的混沌噪声波形,将一个脉冲等分成n个chip子脉冲,如图3所示,利用bernolli混沌序列产生n+1个混沌序列值,对混沌序列值xn,xn+1之间进行线性插值,插值得到的结果作为第n个chip子脉冲的调频序列,如图4所示,然后将得到的新的伪随机序列进行调频,如公式(1)所示:

其中,φ={{f1,1,f1,2,...,f1,k},{f2,1,f2,2,...,f2,k},…{fn,1,fn,2,...,fn,i}…{fn,1,fn,2,...,fn,k}}为混沌噪声信号调频序列,b是调频系数,t表示时间,u是积分变量,b·φ(t)为雷达信号瞬时频率,n是chip子脉冲的个数,k为每个chip子脉冲的采样点数fn,i是第n个chip子脉冲第i个采样点瞬时频率,i是每个chip子脉冲中采样索引(1≤i≤k),fn,i=x(n,i),x(n,i)是分布在[-0.5,0.5]上的伪随机序列,由bernoulli混沌序列进行插值后获得伪随机序列,a为雷达信号幅度。

在本实施例中,所用混沌映射为bernoulli映射,也可用其他混沌映射(如tent映射、chebyshev映射等)。

bernoulli映射公式表示为:

本文中bernoulli映射参数选为1.99。

下面介绍所设计的混沌噪声波形性能仿真结果:

雷达信号的匹配滤波输出描述了信号的距离向分辨率特性,它的时域表达形式为:

其中,τ是对应的延迟,sr(t)为回波信号,s*(t-τ)为发射信号时延的复共轭,但是在数字信号处理中,由于fft算法的快速性,匹配滤波一般在频域进处理:

y(t)=f-1{f[sr(t)]·conj{f[s(t-τ)]}}(4)

其中,f为傅里叶变换,f-1为逆傅里叶变换,conj为求共轭。

时频分析即时频联合域分析(jointtime-frequencyanalysis)的简称,作为分析时变非平稳信号的有力工具,时频分析方法提供了时间域与频率域的联合分布信息,清楚地描述了信号频率随时间变化的关系。这里采用短时傅里叶变换(stft,short-timefouriertransform))分析所设计混沌噪声波形的时频特性。

图5为所设计的混沌噪声波形的时域波形,从时域波形图中可以看出,该信号表现出良好的随机性;图6为所设计的混沌噪声波形的功率谱,从功率谱图中可以看出,所设计的混沌噪声波形信号具有良好的带限性能,绝大部分能量都集中在带内;图7为所设计的混沌噪声波形的匹配滤波结果,从匹配滤波结果可以看出,该混沌噪声波形具有良好的距离分辨率,同时具有类噪声信号的噪底;图8为所设计的混沌噪声波形信号的时频图,可以看出信号能量都集中在带内。系统仿真参数为:信号时宽为20us,采样率为250mhz,采样点的个数为5000,b=0.4,对应的所设计混沌噪声信号带宽为100mhz,bernoulli映射参数为1.99,初始值为[-0.5,0.5]上任意的一个随机数,产生5000个混沌序列点,为保持序列良好的随机性,舍去前2000个,取k=30,对应每个chip时宽为120ns。

对于步骤3)中线性调频混沌噪声波形的设计,如图9所示,该设计的具体内容包括:将lfm二次项与所设计的混沌噪声波形相位项进行线性叠加,通过调节混沌噪声波形调频系数,可以得到不同带宽下扰动的线性调频混沌噪声波形,所述的线性调频混沌噪声波形如公式(5)所示:

其中,rect(·)为矩形函数,且k是线性调频信号调频率,为混沌噪声信号相位函数,b为混沌噪声信号调频系数,tp为脉冲时宽。

图10-图15给出了线性调频混沌噪声波形性能仿真结果,从时域波形图图10-11可以看出,线性调频混沌噪声波形具有良好的随机性,且从图13可以看出匹配滤波输出具有线性调频信号和噪声信号的优点,旁瓣较低,无需进行像线性调频信号样加窗处理,且相比噪声信号,线性调频混沌噪声波形噪底有所降低,从功率谱图12和时频图14中可以看出线性调频混噪声波形具有良好的带限性能,绝大部分信号能量集中在带内。从图15模糊函数可以看出线性调频混沌噪声信号具有类似图钉型模糊函数,距离多普勒之间没有耦合。系统仿真参数:波形带宽为500mhz,混沌噪声波形带宽50mhz,信号时宽20us,每个chip时宽50ns。

基于上述线性调频混沌噪声波形,本发明还同时提供了一种线性调频混沌噪声波形的去斜处理方法,如图2所示,该去斜处理方法具体包括以下步骤:

步骤101):将线性调频混沌噪声波形作为发射信号,将接收到的回波信号波形进行去斜处理后,利用低速率a/d转换器对去斜后的波形进行采样;

步骤102)将采样后的波形进行傅里叶变换到频域形式,在进行频域补零处理后再进行逆傅里叶变换到时域形式;

步骤103)将时域形式的信号进行线性调频,将线性调频后的信号与发射参考信号进行匹配滤波。

所述的发射信号表示为:

其中,rect(·)为矩形函数,且为混沌噪声信号相位函数,b为调频系数,tp为脉冲时宽,k为线性调频混沌噪声波形调频率,fc为发射信号载波频率,。

距离r0处的回波信号表示为:

参考图19中示出的去斜处理,对回波信号进行全去斜处理的具体内容为:即利用一个与发射信号调频斜率相同但时宽大于发射脉冲时宽的参考信号与回波信号进行混频,然后取下边带滤波。

参考信号可写为:

其中,rref为去斜参考距离,c表示光速,去斜后的信号表示为:

其中,sr(t)为雷达接收机接收到的回波信号,r0表示信号接收雷达到目标的距离。

对混频后的信号进行采样后,再进行傅里叶变换到频域进行频谱扩展,频谱扩展到奈奎斯特采样频率,在频域对信号进行补零,再进行傅里叶逆变换到时域,如图16、图19所示。

如图19中示出的线形调制,利用调频斜率相同但时宽大于发射脉冲时宽的线性调频信号,对经傅里叶逆变换后的信号进行线性频率调制:

线性频率调制后得到的信号表示为:

如图19中示出的匹配滤波,以发射基带信号作为参考信号,将线性频率调制后的信号与该参考信号进行匹配滤波即可得到目标一维距离像:

s0=ifft(fft(sm))*conj{fft(s)}(11)

其中,fft表示傅里叶变换,ifft表示傅里叶逆变换,conj表示求共轭。

图17-图18给出了线性调频混沌噪声波形去斜处理结果,目标参数:距离为1980m、1999m、2000m、2020m的四个目标,rcs分别为1m2、1m2、1m2、2m2,去斜参考距离2000m,a/d采样率为100mhz,从图17、图18可以看出去斜处理可以很好的将四个目标分辨出来,且目标2与目标3相差1m能够很好的分辨出来,具有良好的分辨率,且大大的降低了a/d采样率。

最后所应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,都不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

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