本发明属于雷达干扰抑制领域，尤其涉及一种基于信号包络特征的欺骗式干扰抑制方法。
背景技术：
随着电磁环境的日益复杂，雷达系统受到越来越多的干扰。为了保证系统的有效工作，要求其必须具备一定的抗干扰能力。广义上而言干扰可以分为无源干扰和有源干扰，无源干扰一般是由地物、箔条等无源反射体反射雷达发射信号造成的，而有源干扰是通过有源器件人为故意产生的。根据对雷达的干扰原理的不同，有源干扰可以分为欺骗式干扰和压制式干扰。欺骗式干扰通过应答或转发侦测到的雷达发射信号来产生类似真实目标回波的假目标回波信号，来达到干扰雷达系统的目的。压制式干扰通过发射大功率的类噪声信号来淹没真实目标回波，从而实现目标干扰。欺骗式干扰是未来灵巧式干扰的基础，其对雷达系统具有严重的威胁，因此研究有效的抗欺骗式干扰方法具有重要意义。
目前，抑制欺骗式干扰的技术手段主要有频率和波形捷变、超低旁瓣天线、旁瓣相消和匿影等。频率和波形捷变技术通过实时改变雷达系统的工作频率和发射波形使得干扰系统不能有效测量出系统的工作参数，从而抑制假目标的产生。但是随着储频转发技术的发展，产生假目标干扰信号不再需要对信号参数进行测量，降低了该方法的有效性。超低旁瓣天线技术通过降低天线旁瓣来减弱入射干扰信号的能量，从而对由旁瓣进入系统的干扰具有较好的抑制作用。旁瓣相消和匿影技术通过设置辅助天线，利用干扰信号在主辅天线内的空域相关性来对其进行抑制。另外，上述技术都仅对由天线旁瓣进入的干扰有效，而对由主瓣干扰完全失效。在无源侦测领域，adamk.等人在文献“radaremitterrecognitionusingintrapulsedata，ieeetransactionstheory，2005，20(5):435–438”中提出了采用脉冲特征进行辐射源识别的思路。在上述思路的基础上，王宏伟等人在文献“基于脉冲包络前沿波形的雷达辐射源个体识别，航天电子对抗，2009，25(2):35–38”给出了一种基于脉冲包络前沿特征的辐射源识别方法。基于上述思想，由于假目标干扰和真实目标信号本质上是由不同的辐射源产生的，其信号特征间必然存在差别，因此可以采用信号包络特征对干扰信号进行抑制。
技术实现要素：
本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于单个回波信号的时域和多个回波信号的空域包络特征的欺骗式干扰抑制方法，以改善雷达系统抗欺骗式(特别是主瓣欺骗式干扰)干扰的能力。
实现本发明的技术方案是：通过提取检测到的目标信号的时域和空域包络，计算出信号时域和空域包络的特征参数，对假目标和真实目标信号进行判别，从而实现对假目标干扰的抑制，其包括如下步骤：
步骤1，根据雷达系统参数确定背景噪声功率、相干处理时间内的重复周期个数、真实目标回波时域和空域包络特征门限参数；
步骤2，采用慢门限检测方法检测目标，得到过门限检测点的距离单元；
步骤3，提取过门限检测点的时域包络并计算时域包络对应的特征参数；
步骤4，根据时域包络对应的特征参数对真假目标进行第一次判别；
步骤5，对第一次判别中为真目标的点迹，提取其空域包络并计算其空域包络特征参数；
步骤6，利用空域包络特征参数对一次判别结果进行二次判断。
步骤1包括如下步骤：
步骤1-1，若在雷达系统休止期内的第i个采样信号点为yi，i＝1,2,…,i，i为采样信号点总数，则得到背景噪声功率为
步骤1-2，对于机扫雷达，若雷达系统发射脉冲周期为t，雷达系统波束宽度为b，扫描速率为θ，则得到相干处理时间内的重复周期个数
步骤1-3，设定真实目标回波时域包络特征门限参数αt和目标回波空域包络特征门限参数αs。
步骤2包括如下步骤：
步骤2-1，初始化目标集合u为空集合，设定目标个数q＝0，初始化处理周期计数器m＝1，并设定总处理周期数m；
步骤2-2，接收第m个周期的回波信号xm，根据背景噪声功率σn采用慢门限检测方法对xm内的目标进行检测，计算慢检测门限g＝30σn，则由此对回波信号xm内的目标进行慢门限检测，即若|xmh|2≥g，则第m个距离单元内存在目标，否则不存在目标，其中xmh为xm的第h个元素；若xmh为在xm检测到的第k个过门限的检测点，则第m个周期内检测到的第k个检测点umk所在距离单元lmk＝h，k＝1,2,…,km，其中km为第m个周期内检测到的目标个数。
步骤3包括如下步骤：
步骤3-1，初始化目标个数计数器k＝1；
步骤3-2，由回波信号xm，提取出第k个目标的时域包络信号
步骤3-3，找出ptmk中值最大的点，记其幅度和下标分别为am1和im1，在ptmk中寻找下标小于im1且幅度最接近am1/10的点的幅度和下标，并分别记为am2和im2，则由此计算第k个目标的时域包络特征参数αtmk＝(am1-am2)/(im1-im2)；
步骤3-4，将计数器k的值加1，并判断k是否大于km，如果是则执行步骤4，否则返回步骤3-2。
步骤4包括如下步骤：
步骤4-1，根据回波时域包络特征门限参数αt，对过检测门限的目标进行判别，即若αtmk≤αt，则判别目标umk为假目标，否则判别目标umk为真实目标；
步骤4-2，记第m个周期内判定为假的目标个数为s，第s个判定为假的目标记为ums，其对应的距离单元为lms，s＝1,2,…,s；若目标集合u为空，则执行步骤4-3，否则执行步骤4-4；
步骤4-3，将第m个周期内判定为假的目标加入集合u中，改变集合u中目标个数q的值为s，集合u中第q个元素记为uq，其对应的距离单元为lq，q＝1,2,…,q，返回步骤2-2；
步骤4-4，初始化目标个数计数器s＝1，建立临时目标集合ut，初始化临时目标个数t＝0，建立标志数组f＝[f1,f2,…,fq,fq]，标志数组的第q个元素fq＝0，q＝1,2,…,q；
步骤4-5，查找集合u中是否存在元素uq满足|lq-lms|≤rg，其中rg为距离门限，其值一般取为2～5，若存在则改变lq的值为(lms+lq)/2，将标志数组的第q个元素fq置1，否则将ums加入临时目标集合ut中，并将临时目标个数t的值加1；
步骤4-6，将目标个数计数器s的值加1，并判断s的值是否大于s，如果是则执行步骤4-7，否则返回步骤4-5；
步骤4-7，提取出标志数组f中值为0的元素对应的目标，构成二次筛选目标集合uj＝{uq|fq＝0}＝{u1,…,uj,…,uj}，其中第j个目标uj对应的距离单元为lj，j取值为1～j，将{uq|fq＝0}从集合u中移除，同时将临时目标集合ut中的元素并入集合u中，改变集合u中目标个数q的值为q-j+t；
步骤4-8，将检测周期计数器m的值加1，并判断检测周期计数器m是否大于n，如果是则执行步骤5，否则返回步骤2-2；
步骤5包括如下步骤：
步骤5-1，初始化二次筛选计数器j＝1；
步骤5-2，根据第j个目标uj所在距离单元lj，从回波信号xm-n+1，xm-n+2，……，xm中提取出目标的空域包络数据
步骤5-3，找出psmj中值最大的点，记其幅度和下标分别为bm1和dm1，在psmj中寻找下标小于bm1且幅度最接近bm1/10的点的幅度和下标，并分别记为bm2和dm2，则由此计算第j个目标的空域包络特征参数αsmj＝(bm1-bm2)/(dm1-dm2)；
步骤5-4，将计数器j的值加1，并判断j是否大于j，如果是则执行步骤6，否则返回步骤5-2。
步骤6包括如下步骤：
步骤6-1，根据回波空域包络特征门限参数αs，对过门限的检测目标进行判别，即若第j个目标的空域包络参数αsmj满足αsmj≤αs，则判别目标uj为假目标，否则判别目标uj为真实目标；
步骤6-2，将检测周期计数器m的值加1，并判断m的值是否大于m，若是结束流程，否则返回步骤2-2。
有益效果：1.本发明方法仅通过目标回波信号的时域和空域包络特征对欺骗式干扰目标进行识判别并抑制，对主瓣和旁瓣干扰都具有较好的抑制性能；
2.本发明方法运算量小，计算简单，具有良好的实时性。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1为本发明方法的实施流程图；
图2a～图2d为实测目标回波时域包络和空域包络示意图；
图3a和图3b为目标时域和空域包络特征二维分布图；
图4a～图4d为采用本发明方法进行欺骗式干扰抑制前后的点迹分布图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
参照图1，本发明进行欺骗式干扰抑制的步骤如下：
步骤1：根据雷达休止期的采样信号估计系统的工作背景噪声功率σn，由系统工作参数确定相干处理时间内的重复周期个数n，设定真实目标回波时域包络特征门限参数αt和目标回波空域包络特征门限参数αs。
(1a)若在系统休止期内的采样信号点为yi，i＝1,2,…,i，则由此可以估计得到背景噪声功率为
(1b)对于机扫雷达而言，若系统发射脉冲周期为t，系统波束宽度为b，扫描速率为θ，则由此可以得到相干处理时间内的重复周期个数
步骤2：建立目标集合u为空集合，初始化目标个数q＝0，初始化检测周期计数器m＝1，并设定总检测周期数m。
步骤3：接收第m个周期的回波信号xm，根据背景噪声功率σn采用慢门限检测的方法对xm内的目标进行检测，得到目标umk所在距离单元lmk，k＝1,2,…,km，其中km为第m个周期内检测到的目标个数。
根据背景噪声功率σn，计算慢检测门限g＝30σn，则由此对回波信号xm内的目标进行慢门限检测，即若|xmh|2≥g，则第m个距离单元内存在目标，否则不存在目标，其中xmh为xm的第h个元素。若xmh为在xm检测到的第k个过门限的数据，则目标umk所在距离单元lmk＝h。
步骤4:检测提取各目标回波的时域包络数据ptmk，k＝1,2,…,km，并据此计算各目标时域包络对应的特征参数αtmk。
(4a)初始化目标个数计数器k＝1；
(4b)由回波信号xm，提取出第k个目标的时域包络信号
(4c)找出ptmk中值最大的点，记其幅度和下标分别为am1和im1，在ptmk中寻找下标小于im1且幅度最接近am1/10的点的幅度和下标，分别记为am2和im2，则由此计算αtmk＝(am1-am2)/(im1-im2)；
(4d)将计数器k的值加1，并判断k是否大于km，如果是则执行步骤(5)，否则返回步骤(4b)。
步骤5:根据目标回波时域包络特征门限参数αt，对检测到的目标进行判别，即若αtmk≤αt，则判别目标umk为假目标，否则判别目标umk为真实目标。
步骤6：记第m个周期内判定为假的目标为ums，s＝1,2,…,s，其对应的距离单元为lms，若目标集合u为空，则执行步骤(7)，否则执行步骤(8)。
步骤7：将ums，s＝1,2,…,s，都加入集合u中，改变集合u中目标个数q的值为s，集合u中各元素为uq，q＝1,2,…,q，其对应的距离单元为lq，返回步骤(3)。
步骤8：初始化目标个数计数器s＝1，建立临时目标集合ut，初始化临时目标个数t＝0，建立标志数组f＝[f1,f2,…,fq,fq]，fq＝0，q＝1,2,…,q。
步骤9：查找集合u中是否存在目标uq，满足|lms-lq|≤rg，若存在则改变lq的值为(lms+lq)/2，将标志数组f的第q个元素fq置1，否则将目标ums加入临时目标集合ut中，并将临时目标个数t的值加1。
步骤10：将目标个数计数器s的值加1，并判断s的值是否大于s，如果是则执行步骤(11)，否则返回步骤(9)。
步骤11：提取出标志数组f中值为0的元素对应的目标，构成二次筛选目标集合uj＝{uq|fq＝0}＝{u1,…,uj,…,uj}，其中目标uj对应的距离单元为lj，并将{uq|fq＝0}从集合u中移除，同时将临时目标集合ut中的元素并入集合u中，改变集合u中目标个数q的值为q-j+t。
步骤12：将检测周期计数器m的值加1，并判断检测周期计数器m是否大于n，如果是则执行步骤(13)，否则返回步骤(3)。
步骤13：初始化二次筛选计数器j＝1。
步骤14：根据第j个目标uj所在距离单元lj，从回波信号xm-n+1，xm-n+2，……，xm中提取出目标的空域包络数据，并据此计算第j个目标的包络特征参数αsmj。
(14a)从回波信号xm-n+1，xm-n+2，……，xm中提取出目标的空域包络数据
(14b)找出psmj中值最大的点，记其幅度和下标分别为bm1和dm1，在psmj中寻找下标小于bm1且幅度最接近bm1/10的点的幅度和下标，其分别记为bm2和dm2，则由此计算空域包络特征参数αsmj＝(bm1-bm2)/(dm1-dm2)；
(14c)将计数器j的值加1，并判断j是否大于j，如果是则执行步骤(15)，否则返回步骤(14b)。
步骤15：根据回波空域包络特征门限参数αs，对目标进行判别，即若αsmj≤αs，则判别目标uj为假目标，否则判别目标uj为真实目标；
步骤16：将检测周期计数器m的值加1，并判断m的值是否大于m，若是则结束流程，否则返回步骤(3)。
1)实验条件：
本发明数值实验中软件仿真平台为matlabr2012a，实验基于两型雷达的实测目标和干扰数据进行。
2)实验内容及结果：
仿真1，为了对本发明方法的合理性进行说明，首先从两型雷达的实测数据中提取出多批欺骗式干扰和真实目标回波的时域和空域包络。图2a～图2d给出了两型雷达实测数据的时域和空域包络特征，其中图2a为雷达1实测干扰和信号的归一化时域包络，图2b为雷达1实测干扰和信号的归一化空域包络，图2c为雷达2实测干扰和信号的归一化时域包络，图2d为雷达2实测干扰和信号的归一化空域包络。
由图2a～图2d可知，欺骗式干扰和真实目标回波的时域和空域包络存在一定差别，通过对其进行量化，可以对欺骗式干扰和真实目标进行判别。上述时域特征差异出现的原因是由于产生欺骗式干扰和真实目标回波的收发器件的特性不同，而在对信号进行匹配滤波时采用的是同真实目标信号匹配的滤波器系数，因此其对欺骗式干扰信号存在适配，使得欺骗式干扰信号的时域包络展宽。而导致空域特征不同的原因是发射欺骗式干扰的干扰机对雷达系统的脉冲重复周期进行估计时存在估计误差，使得不同周期内的干扰存在一定的异步特性，从而导致多周期内干扰信号的空域包络存在较大起伏。
实验2，对实验1中提取的多批欺骗式干扰和目标回波的时间和幅度包络，分别采用本发明方法对其特征进行量化，得到雷达1和雷达2的时域与空域包络特征参数二维分布图如图3a和图3b所示，其中图3a为雷达1采集干扰和目标信号的特征分布图，图3b为雷达2采集干扰和目标信号的特征分布图。
由图3a和图3b可知，采用本发明方法中的量化方法对信号的时域及空域包络特征进行量化，可以对欺骗式干扰和目标进行有效判别。
实验3采用本发明方法对两型雷达采集到的目标和密集欺骗式干扰的数据进行处理，试验中设定雷达1的时域包络特征门限参数αt＝0.035，空域包络特征门限参数αs＝0.085，雷达2的时域包络特征门限参数αt＝0.065，空域包络特征门限参数αs＝0.09，两雷达相干处理时间内的重复周期个数n分别为24和16，得到原始过检测门限的点迹及经过本发明方法处理后的剩余点迹如图4a～图4d所示。其中图4a和图4b为雷达1采集数据的原始点迹和采用本发明方法处理后的点迹，图4c和图4d为雷达2采集数据的原始点迹和采用本发明方法处理后的点迹。另外，为了对本发明方法的干扰抑制性能进行量化，定义抑制掉的干扰点迹数和总干扰点迹数的比值为干扰抑制率，定义抑制掉的真实目标点迹数与真实目标点迹数的比值为信号损失率，得到图4a～图4d中两型雷达的干扰抑制率和信号损失率如表1所示。
表1本发明方法的干扰抑制率和信号损失率
由图4a～图4d和表1可知，本发明方法能够有效对欺骗式干扰进行抑制，且对真实目标信号损失较小，是一种切实可行的欺骗式干扰抑制方法。综上可知，本发明方法能有效对欺骗式干扰信号进行抑制。
本发明提供了一种基于信号包络特征的欺骗式干扰抑制方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。