一種新的LFM引信距離欺騙干擾抑制算法*

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(海軍航空工程學院，山東 煙臺 264001)

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一種新的LFM引信距離欺騙干擾抑制算法*

尹洪偉**，李國林，隋 鑒

(海軍航空工程學院，山東 煙臺 264001)

針對線性調頻(LFM)引信距離欺騙干擾問題，研究了一種結合隨機調斜率和盲分離(BSS)的干擾抑制方法。該方法采用區別對待機制，首先采用隨機調斜率，使敵方不易獲取引信信號關鍵參數，從而可以通過簡單的匹配濾波方法進行抗干擾。在隨機調斜率失效的情況下再采用盲分離算法分離回波和干擾，然后根據頻譜的連續性原理獲取完整分離信號，最后根據數字射頻存儲(DRFM)相位量化的特性來區分回波和干擾。實驗仿真表明，在干擾信號調斜率達到4%誤差以上時隨機調斜抗干擾具有很好的效果，且算法中很少(小于10%)會采第二種盲分離算法，因而運算量大為降低，可為引信抗欺騙干擾提供重要的實際參考。

LFM引信；距離欺騙干擾；干擾抑制；隨機調斜率；盲分離

1 引 言

科學技術的發展使現代戰爭步入了信息化時代，在信息化戰爭中抗干擾能力的增強一直是提高導彈武器作戰效能的重中之重[1]。引信作為導彈武器的末端引爆裝置，控制著導彈最佳起爆時間，是導彈武器發揮作用的關鍵點[2-3]。而現代戰爭中的復雜電磁環境以及各種人為的有源無源干擾，特別是欺騙性干擾，給引信的正常工作帶來了巨大威脅[4]。

針對欺騙干擾問題，文獻[5-6]提出了正交投影抑制方法，但是正交投影法需要較多的先驗知識；為此文獻[7]提出了利用盲分離抗干擾的思想，該方法可以在對源信號未知的情況下進行干擾抑制，但其采用的信號形式容易被偵測。

針對上述問題，本文提出了一種隨機調斜率和盲分離相結合的思想，一方面加大了引信參數的偵測難度，另一方面結合了盲分離的優秀思想，并通過實驗證明了其可行性和有效性。

2 LFM引信及干擾信號分析

對于線性調頻引信，其信號發射波形如下式所示[8]：

s(t)=rect(t/T)ej(2πf0t+μt2)

(1)

引信信號遇到目標后返回，其回波信號形式為

(2)

式中，a為幅度系數，τT為回波信號延遲時間，φT為回波初始相位，它服從均勻分布U(-π,π),fdT為回波信號多普勒頻率。

(3)

當干擾機采用DRFM相位量方式時，其欺騙信號形式為[9]

(4)

式中，N=2M,M為相位量化位數，φJ(t)為干擾信號的相位，轉發式欺騙干擾φJ(t)=φT(t)。在引信接收天線處，欺騙干擾可表示為

j(t)=bejφJj′(t)

(5)

其中：

式中,b為信號幅度系數，τJ為干擾延時，φJ為干擾初始相位且服從均勻分布U(-π,π)，fdJ為干擾信號多普勒頻移。

3 回波與干擾相關性分析

當接收信號中含有欺騙信號時，對其進行脈壓處理，可以得到兩個脈壓峰值，此時可采用盲分離進行處理。盲分離對源信號的一個基本要求是，參加分離的源信號之間必須是不相關或者是獨立的[10-11]。通過分析可知，DRFM進行相位量化的位數越高，干擾越接近回波，且其絕大部分能量集中于基波，因此，干擾信號的基波分量(即m=0)與回波相關性最強能量也是最大。令欺騙干擾的第m次諧波為

其中，φT(t)=2πf0t+μt2，f0為載頻，μ為調斜率。設τJ<τT<τJ+T，則基波與回波相關系數c0為[7]

(6)

令fc0=μ(τT-τJ)+(fdJ-fdT)，其中μ為1014量級，T為10-6量級。一般運動目標/干擾機的fdT/fdJ小于104量級。引信方存在最佳爆炸距離τd，當τT=τd時起爆。若欺騙信號想達到干擾效果，使引信過早觸發，那么它必然要采用循環變化的延時，且延時變化量要遠大于回波信號的延時變化量以對準引信的觸發距離。于是，我們采用間隔時間Δt=nTc(n正整數，Tc為脈沖周期)觀測信號，則引信的信號延時變化量為ΔτR=-2VRΔt/c(VR為彈目接近速度)，而欺騙干擾延時變化量ΔτJ=-(nka+VRΔt/c)(ka為延時變化速率)，設欺騙干擾每次的延時變化量為10 ns，取觀測時間間隔為Δt=10Tc，VR=900 m/s，則ΔτT=-3 ns，ΔτJ=-101.5 ns。所以回波和干擾之間的延時變化量絕對值為|τT-τJ|=98.5 ns，因此積分時間T+τT-τJ數量級為10-7，延時差|τT-τJ|數量級也為10-7。

4 距離欺騙干擾抑制方法

本文采用隨機調斜率和盲分離相結合的方法進行干擾抑制，當引信接收到信號時，首先進行匹配濾波，若調斜率滿足誤差要求，則在脈壓圖中只有一個峰值；若不滿足誤差要求，脈壓圖中會出現兩個峰值，此時再采用盲分離方法抗干擾。采用本方法有兩個優點，一是使敵方干擾機不易獲取引信信號參數以達到抗干擾目的；二是根據干擾信號與引信參考信號相參與否，采用不同的抑制方法以減少運算量。

4.1隨機調斜率抗干擾分析

對于DRFM距離欺騙干擾而言，其干擾的關鍵在于對μ的偵測。在干擾信號對準μ的情況下，對接收信號進行脈壓會得到兩個尖峰值以迷惑引信。但是若使干擾機無法偵測μ，即干擾機的μJ同引信發射信號的μ之間存在差異，則在信號脈壓圖中，干擾信號會從尖峰值變為幅度降低時間域展寬的信號形式，從而很容易識別干擾。

變μ的利用不僅可以使信號的相關度降低，也可以在分離回波與干擾信號之后作為識別干擾的一個判據。為此，可以在引信中采用一種變μ的信號發射形式，即每次發射脈沖的調斜率μ是隨機的，從而可以對欺騙干擾具有較好的抵抗能力。

假設引信接收機在第n個周期接收到的信號為

srj(tn,τ)=sr(tn,τ)+j(tn,τ)

(7)

式中，sr(tn,τ)為第n周期的引信回波信號，j(tn,τ)為第n周期的干擾信號。將接收信號同引信第n周期發射引號做匹配濾波來減少干擾信號的影響，于是得到脈壓后的信號

(8)

4.2盲分離抗干擾分析

當干擾信號調斜率同發射信號調斜率接近(小于4%)時，脈壓圖中產生兩個峰值，通過峰值時間的測量，可以確定回波信號和干擾信號混合部分的起止時間τbegin和τend。此時，采用穩健的二階盲辨識算法[12](SOBI)將該時間段內的混合信號分離開來。假設接收信號為

X=AS

(9)

式中，X=[x1,x2]T為引信兩路接收信號，信號通道為A=[a11,a12;a21,a22]，S=[sr(t),j(t)]T為源信號。算法的分離步驟如下：

(2)根據預選的一組時滯(p1,p2,…,pL)估計其協方差矩陣集合：

(10)

(11)

式中，N為總的統計次數。

根據統計方差的大小，可以得到如下結果：當σ1>σ2時，s1為干擾，s2為回波；當σ1<σ2時，s1為回波，s2為干擾；當σ1=σ2時，不能進行判別。

5 計算機實驗仿真

在基于DRFM相位量化的距離欺騙干擾下，文獻[2]給出了不同量化位數時的鑒別概率，且在m≥4、信噪比小于10 dB時，鑒別概率小于80。為此，本文提出了一種采用隨機調斜率和盲分離相結合的抗欺騙干擾方法，此方法可以在上述情況下大大提高欺騙干擾的識別率。

5.1隨機調斜率下的信號脈壓

對脈沖引信進行距離欺騙干擾，通常情況下是通過對截獲的引信發射信號進行延時和轉發來實現，由于干擾機的延時處理，基于DRFM的欺騙干擾通常只能轉發截獲的上一周期信號。因此，若采用隨機調斜率，則敵方很難確定引信準確的調斜率，從而使干擾信號的脈壓失真。

在采用固定調斜率時，接收信號的脈壓如圖1所示，敵方干擾機在捕獲引信信號調斜率后，向引信發射欺騙信號，此時引信接收機接收到的信號為回波和干擾的混合信號，對該信號進行脈壓可以發現，一旦調制參數被截獲，則脈壓圖中會出現兩個峰值，此時無法直接鑒別哪個是干擾，必須通過其他方式進一步區分。

圖1 參數截取后的接收信號脈壓圖Fig.1 Pulse comprssion when the slope is captured

在采用隨機調斜率的情況下，其脈壓波形如圖2所示，在干擾沒有對準的情況下，調斜率的抖動使得干擾信號失去了與引信參考信號之間的相關性，從而導致了脈壓圖的峰值降低，時間域展寬，峰值的位置也會發生偏移。仿真分析發現，當調斜率誤差達到4%以上時，通過直接脈壓就可以達到很好的抑制效果。

圖2 調斜率未對準時的脈壓圖脈壓Fig.2 Pulse compression when the slope is matched

如圖3所示，隨機產生100次1 000個周期的調斜率，若敵方偵測到隨機斜率產生模型，此時調斜率誤差在4%以內的平均占9.4%;若敵方沒有偵測到完全準確的模型，則調斜率誤差在4%以內根據不同的模型僅占2%～7%不等，說明了采用隨機調斜率后，干擾抑制能力增強。

圖3 不同對準模型下的對準概率Fig.3 Correct probalility in different models

5.2調斜率對準時的干擾抑制

采用隨機調斜率并不能完全保證干擾信號調斜率誤差很大(至少4%)，一旦調斜率對準，則變為了圖1中脈壓圖的模式，此時可以采用盲分離方法分離回波和干擾，從而進一步抑制干擾。采用4.2節中的盲分離算法，以圖1中的脈壓為例，可得τbegin=0.8 μs，τend=1.6 μs，則起止時間之內的接收信號形式如圖4所示，可以看出信號雜亂無章。

圖4 引信接收信號Fig.4 Received signals of the fuze

將兩路進行進行盲分離，分離信號如圖5所示，從圖中可以看出，通過盲源分離算法，混合信號得到了很好的分離。

圖5 分離信號Fig.5 Separated signals

為了獲取完整的分離信號，需要將分離開來的信號同分離時間之外的信號進行連接，而信號頻譜的連續性為我們提供了渠道。把回波和干擾信號分別分成兩部分，一部分是t∈[τbegin,τend)之間的信號，另一部分是在該時間段外的信號，我們把分段后的信號進行頻譜分析，可以發現信號頻譜具有連續性，如圖6和圖7所示。

圖6 回波信號頻譜連續性Fig.6 Spectrum continuity of echo signal

圖7 欺騙信號頻譜連續性Fig.7 Spectrum continuity of deception signal

圖8 分離信號頻譜Fig.8 Spectrum of separated signals

得到完整信號后，需要對信號進行鑒別，由于DRFM相位量化欺騙干擾信號的相位具有區間分布特性，故方差較大；而回波信號相位具有連續性，故方差小。并且其區間分布隨著多普勒頻率的降低和量化位數的降低而愈發顯著，如圖9和圖10所示，其中方差較大者為干擾信號。圖9為量化位數等于3、多普勒頻率較低時的相位統計分布，圖10為本文參數下的分布，可見由于量化的作用，欺騙信號相位統計產生了積聚，于是可以通過相位統計方差將其區分。

圖10 本文參數下相位分布統計Fig.10 Phase statistics with parameters in this paper

6 結束語

本文針對LFM引信距離欺騙干擾，提出了采用隨機調頻和盲分離相結合的干擾抑制思想，通過理論分析和實驗仿真，證明了在干擾調斜率達到4%以上即可通過匹配濾波抑制干擾，在調斜率誤差較小時，通過盲分離抗干擾也可達到很好的效果，并且由于在絕大多數情況下調斜率誤差較大，只需采用匹配濾波方法，從而減少了盲分離抗干擾的運算次數，大大降低了運算量。但是隨著量化位數的提高，欺騙信號相位的連續性越來越好，因此相位統計方差法將會受到限制，而文中提到的延時變化量將會為我們提供新的鑒別方式，為下一步研究指明了方向。

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YIN Hong-wei was born in Xuzhou，Jiangsu Province, in 1987. He received the M.S. degree in 2009.He is currently working toward the Ph.D. degree. His research concerns short-range target detection.

Email: yinhongwei168@126.com

李國林(1955—)，男，吉林省吉林市人，博士,教授、博士生導師，主要研究方向為軍用目標中近程探測；

LI Guo-lin was born in Jilin, Jilin Province, in 1955. He is now a professor with the Ph.D. degree and also the Ph.D. supervisor. His research concerns short-range target detection.

隋鑒(1983—)，男，山東龍口人，博士研究生，主要研究方向為目標中近程探測。

SUI Jian was born in Longkou，Shandong Province, in 1983.He is currently working toward the Ph.D. degree.His research concerns short-range target detection.

ANewLFMFuzeDistanceDeceptionJammingSuppressionArithmetic

YIN Hong-wei, LI Guo-lin, SUI Jian

( Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, China)

To solve the problem of linear FM(LFM)fuze distance deception jamming, a new jamming suppression method is studied which combines random slope and blind source separation(BSS). This method adopts discriminated mechanism, which can make the enemies difficult acquire the fuze′s signal parameter. So, the simple method can be used to suppress the jamming. When the random slope is invalid,BSS can be used to separate the echo and jamming,and the spectrum continuity principle is used to acquire the intact signals, and then the digital radio frequency memory(DRFM) phase quantification′s characteristic is used to distinguish the echo and jamming. The experiments results indicate that when the jamming signal′s slope is greater than four percent, the random slope jamming suppression has great effect, and there is less than ten percent to use the method of BSS. So, the calculated amount can be reduced greatly.Keywords：LFM fuze;distance deception jamming;jamming suppression;random slope;blind source separation

10.3969/j.issn.1001-893x.2014.01.010

尹洪偉，李國林，隋鑒.一種新的LFM引信距離欺騙干擾抑制算法[J].電訊技術，2014,54(1):52-57.[YIN Hong-wei, LI Guo-lin, SUI Jian.A New LFM Fuze Distance Deception Jamming Suppression Arithmetic[J].Telecommunication Engineering,2014,54(1):52-57.]

2013-10-10；

：2013-12-16 Received date:2013-10-10；Revised date：2013-12-16

yinhongwei168@126.com Corresponding author：yinhongwei168@126.com

TN972

：A

：1001-893X(2014)01-0052-06

尹洪偉(1987—)，男，江蘇徐州人，2009年獲碩士學位，現為海軍航空工程學院博士研究生，主要研究方向為目標中近程探測；

**< class="emphasis_bold">通訊作者：yinhongwei168@126.comCorrespondingauthor：yinhongwei168@126.com