基于时频分析的雷达抗间歇采样转发式干扰方法

本发明属于雷达信号处理，具体涉及一种基于时频分析的雷达抗间歇采样转发式干扰方法。

背景技术：

1、线性调频脉冲体制雷达通过发射具有大时宽带宽积的调制波形，并结合脉冲压缩、相参积累等数字信号处理技术，从体制层面上有效克服了传统脉冲体制雷达在作用距离和距离分辨率之间难以同时兼顾的根本矛盾。此外，该体制雷达凭借其波形功率低峰值和宽带频谱扩展等特性，显著提升了系统抗窄带瞄准式干扰的鲁棒性。然而，随着数字射频存储（digital radio frequency memory，drfm）技术的产生与发展，以间歇采样转发式干扰（interrupted-sampling repeater jamming，isrj）为代表的新型相干转发式干扰技术应运而生。该类技术利用数字射频存储器对雷达系统发射的信号进行采样、调制与转发处理，所产生的干扰信号能够与目标回波之间保持高度的相干性。经由雷达接收端脉冲压缩处理后，干扰信号将在距离维度形成密集的虚假目标“蜂群”，为后续信号处理与目标检测环节带来严峻挑战。

2、针对上述问题，目前主要从发射端复杂波形设计、接收端干扰信号剔除与目标回波重构两方面展开相关研究。在发射信号波形设计方面，有研究致力于通过引入随机序列编码机制以增加雷达波型脉冲的伪随机特性，从而削弱目标回波与间歇采样干扰信号之间的相干性。基于上述研究思路，有学者提出了一种基于载波编码（carrier coding，cc）和多载波相位编码（multi-carrier phase coding，mcpc）的雷达发射信号波形构造方法。该方法在时域上采用混沌序列对每个符号进行编码，同时在频域上利用巴克码（barker code，bc）对各子载波信号进行二次编码处理，实现了对间歇采样转发式干扰信号的有效抑制；此外，还有学者基于发射信号脉内调制规律展开技术研究，设计并实现了一种调频斜率在信号单个脉冲宽度内呈周期性正负交替变化的波形构造方法。针对雷达系统接收端接收到的复杂回波信号，首先通过短时傅里叶变换提取出频谱中的正、负频率能量分布特征，然后利用发射信号匹配分析和时域滤波器实现了对转发式干扰信号的鉴别和滤除。仿真结果表明，在合理的信噪比与干信比条件下，所提出的方法能够保持较高的干扰信号识别率和抑制能力。

3、除了设计复杂发射波形以抑制间歇采样转发式干扰信号外，在接收端利用数字信号处理技术实现干扰剔除与回波重构也是当前主流的研究方向之一。现有技术中，有学者利用线性调频信号各子脉冲之间相互正交的特性，提出了一种基于分段脉冲压缩的转发式干扰抑制方法。该方法将分段后的线性调频信号作为脉冲压缩的参考信号，对分段脉冲压缩结果中的干扰成分予以剔除。但缺点是普适性不足，其信号分段数量和分选门限的选取对先验经验的依赖性较强；基于此，有学者提出了一种基于模糊c均值和otsu阈值的干扰信号判决方法，有效解决了传统分段脉压方法依赖经验门限进行干扰判决的问题，增强了算法的鲁棒性和自适应性；依据间歇采样转发式干扰收发分时的工作特征，有学者设计并实现了一种基于分数阶傅里叶变换的并行干扰抑制算法。该方法首先在时域上对被干扰的子脉冲信号进行提取和切片处理，然后在分数阶傅里叶域借助窄带滤波器对干扰信号实施有效抑制，最后利用匹配滤波器完成分段脉冲压缩和子脉冲积累操作。

4、尽管上述方法在一定程度上均能实现对间歇采样转发式干扰信号的有效抑制，但需要指出的是，由于干扰信号和目标回波在时域和频域上均呈现出高度重叠特征，若单独从单一维度对干扰信号进行抑制难免会造成目标回波分量的能量损失，进而降低雷达系统的目标探测精度。因此，研究人员更倾向于通过短时傅里叶变换（short-time fouriertransform，stft）、小波变换（wavelet transform，wt）、维格纳-威利分布（wigner-villedistribution，wvd）等时频分析手段将一维信号扩展到二维平面，从而揭示出干扰信号和目标回波在时频域上的可分性差异。在此基础上，结合图像处理或深度学习等方法对时频图像中蕴含的干扰成分实施精确辨识和剥离，以此规避传统单一维度的滤波算法对目标回波造成的连带损伤。

5、目前，基于时频分析的抗间歇采样转发式干扰方法主要分为以下两类：一种是基于频率捷变波形设计联合时频滤波器的间歇采样转发式干扰抑制方法；另一种则是基于时频变换、图像处理与逆变换重构的干扰信号剔除与目标回波重构方法。

6、方案一：基于stfrft的间歇采样转发干扰抑制方法

7、本方案选取脉内捷变频信号作为雷达系统的发射波形，在接收端信号处理阶段，首先通过短时分数阶傅里叶变换（short-time fractional fourier transform，stfrft）获取复杂回波信号的二维时频图像，基于该图像依次实施二值化、开运算、闭运算以及连通域分析等形态学处理操作。对经连通域分析处理后时频图像中存在的每个信号区域进行幅值判断，若该区域幅值远大于预设阈值，则将其判定为间歇采样干扰信号所对应的干扰域并予以整体剔除。最后，对剔除干扰分量后的时频图像进行短时分数阶傅里叶逆变换，重构出目标回波信号，算法流程如图1所示。

8、方案二：脉内捷变频波形联合展宽置零滤波器的抗间歇采样干扰方法

9、本方案同样选取脉内捷变频信号作为发射信号，首先，通过短时傅里叶变换获取目标回波信号的二维时频矩阵。然后，将所得矩阵的模值沿时间维度投影得到一维投影向量，利用直方图统计方法对该投影进行分类处理，基于统计结果确定频数最大类别对应的中心值。以为基础门限，乘以比例因子得到最终干扰信号的抑制门限，依照干扰抑制门限滤除二维时频矩阵在整个频率维度的干扰亮带。确定滤除后的矩阵最大模值，并基于该模值提取时频连通区域描述曲线，依据该曲线设计展宽置零滤波器。最后，将原二维时频矩阵与设计的滤波器进行hadamard乘积处理，得到干扰抑制后的二维时频矩阵。利用短时傅里叶逆变换（inverse short-time fourier transform，istft）重构出真实运动目标的时域子脉冲信号段，算法流程如图2所示。

10、方案三：时频分析联合带通滤波抑制间歇采样转发干扰

11、本方案首先利用短时傅里叶变换获取混频、滤波后的雷达接收信号时频分布矩阵，然后在时频域上对多个脉冲重复周期的回波信号进行累积以增强时频信息。针对信息增强后的二维时频矩阵采用最大类间方差法（otsu）进行二值化处理，并依次实施开、闭运算等形态学处理操作。利用连通域分析方法获取各信号连通区域的质心、外接矩形等几何参数，由于发射信号脉冲宽度已知，且目标回波信号脉宽与发射信号脉宽近似相等，而间歇采样转发式干扰片段的脉冲信号宽度通常小于发射信号脉宽的一半，因此可依据连通区域的时间宽度明显区分出目标回波和干扰。基于连通域分析结果构造时频掩膜矩阵，即将间歇采样转发式干扰信号所在频带内的时频点置零，而其余点保持不变。最后，将构造好的时频掩膜矩阵与原始二维时频图像相乘，再通过短时傅里叶逆变换重构出目标回波信号，算法流程如图3所示。

12、虽然上述方案均能实现良好的间歇采样转发式干扰抑制能力，但都存在一定的技术局限。方案一通过短时分数阶傅里叶变换得到复杂回波信号的二维时频图像，其计算方法高度依赖于变换阶次与信号调频率之间的匹配度。而目前针对间歇采样转发式干扰的技术研究已发展到通过时频拉伸变换主动调控转发切片信号调频率的程度，若仍采用固定阶次进行短时分数阶傅里叶变换，会导致干扰信号在分数阶域难以呈现理想的冲激响应，反而因时频平面旋转导致回波信号与干扰在分数阶域产生交叉项重叠效应。在此情况下，单纯依靠本方案的连通域幅值干扰判定方法将会失效，甚至产生误判，造成目标回波信号能量的结构性缺失。

13、方案二将二维时频矩阵沿时间维度投影并采用直方图统计方法区分干扰和目标，基于统计结果和比例因子计算干扰抑制门限以滤除时频平面内的干扰亮带。然而，该门限滤除方法仅能滤除大于门限的干扰分量，无法彻底消除干扰残余，经过短时傅里叶逆变换后的目标回波中仍存在部分间歇采样转发式干扰信号；此外，算法中的展宽置零滤波器设计直接依赖于干扰切片宽度的精确感知，滤波器设计偏差将导致带宽失配问题——过窄，会造成干扰旁瓣残留，过宽则会影响目标信号子脉冲片段的完整恢复，降低后续目标检测算法精度。

14、方案三采取多脉冲信号时频谱图累加平均的策略增强了图像的时频信息，但单纯的叠加累积会增加随机噪声的连通概率，经过开、闭运算等形态学处理操作后，可能会导致间歇采样转发式干扰信号的脉冲宽度被人为展宽，影响后续干扰辨识算法的检测精度；且该方案将脉宽小于发射脉宽一半的信号判定为干扰信号，该假设过于理想化，容易造成漏警、虚警等问题，严重制约了雷达系统的目标检测可靠性和抗干扰鲁棒性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种基于时频分析的雷达抗间歇采样转发式干扰方法。

2、实现本发明的技术方案如下：

3、第一方面，本发明一种基于时频分析的雷达抗间歇采样转发式干扰方法，包括：

4、首先，针对线性调频脉冲回波信号，通过去载频和短时傅里叶变换得到包含目标回波和间歇采样转发式干扰信号的二维时频矩阵，并对其进行均值去噪；

5、其次，针对去噪后的二值时频矩阵进行形态学处理，利用ransac直线检测算法检测出形态学处理操作后的时频图像内最长的一条直线段作为目标回波信号的瞬时频率；

6、再次，基于目标回波信号的瞬时频率构造时频掩膜矩阵，将时频掩膜矩阵与所述二维时频矩阵进行均值去噪后相乘，得到时频分布矩阵；

7、最后，对时频分布矩阵做短时傅里叶逆变换，即可得到重构后的纯净时域目标回波信号。

8、可选地，本发明所述均值去噪，具体为：

9、设二维时频矩阵，将二维时频矩阵均值乘以比例因子即得到初步噪声抑制门限，利用所述噪声抑制门限进行噪声抑制；

10、

11、

12、其中，表示总时间点数，表示总频率点数。

13、可选地，本发明所述针对去噪后的时频矩阵进行形态学处理，具体包括：依次执行灰度化、otsu二值化以及骨骼化的形态学处理。

14、可选地，本发明骨骼化处理为：

15、

16、

17、式中，表示第次迭代提取的骨骼子集，表示输入的二值时频矩阵，表示形态学处理中使用的结构元素，表示腐蚀操作，表示使用结构元素对二值时频矩阵进行次腐蚀，表示形态学开运算，即先腐蚀后膨胀。

18、可选地，本发明所述ransac直线检测算法的具体检测过程为：

19、首先，针对骨骼化后的二维时频矩阵，提取对应的时间、频率数据，构造输入给ransac算法的数据集合，并初始化迭代次数和最大内点数；

20、其次，当迭代次数小于最大迭代次数时，从数据集合中随机采样一个大小为的数据子集以估计模型参数，即直线参数向量；

21、再次，基于估计的模型参数计算所有数据点相对于模型的距离误差；将距离误差小于设定阈值的数据点规划为当前模型的内点集，若当前假设模型的内点集数据点个数大于最大内点数，将赋值最优模型参数、将赋值最优内点集，并更新最大迭代次数；

22、最后，持续进行迭代直至迭代次数达到最大迭代次数，得到最优模型参数和内点集作为算法最终的检测结果；基于内点集构造目标回波信号对应的瞬时频率直线段。

23、可选地，本发明所述最大迭代次数为：

24、

25、其中，为真实内点率，为选到含个内点的无污染样本概率，为置信度。

26、可选地，本发明所述置信度被设定为0.95或0.99。

27、可选地，本发明所述阈值,式中假设数据点受到具有个自由度的高斯噪声信号干扰，高斯噪声均值为0，标准差为，表示累积卡方分布，为内点比例。

28、可选地，本发明所述基于内点集构造目标回波信号对应的瞬时频率直线段，具体为：基于内点集两端点数据、采用bresenham算法构造目标回波信号对应的瞬时频率直线段。

29、可选地，本发明所述基于目标回波信号的瞬时频率构造时频掩膜矩阵，具体为：

30、针对时频图像内最长的一条直线段，将其对应的二值化时频矩阵数据进行连通域分析，基于连通域分析构造的时频掩膜为：

31、。

32、

33、有益效果：

34、第一，本发明首次将ransac算法应用于短时傅里叶变换得到的二维时频图像中，基于算法输出的模型参数和最优内点集成功检测出了目标回波信号对应的瞬时频率直线段；无需精确感知干扰切片宽度，即可利用目标回波瞬时频率连续长度最长这一特性，从图像层面完整提取目标频率轨迹，消除了干扰残余和滤波器偏差引起的旁瓣残留或信号重构损伤；同时，该方法不依赖短时分数阶傅里叶变换中变换阶次与信号调频率的匹配，克服了因干扰调频率调控导致的分数阶域交叉项重叠与目标能量结构性损失。

35、第二，针对ransac算法检测到的目标回波信号瞬时频率，本发明采用bresenham算法构造时频点数据，并利用连通域分析得到了仅包含目标回波信号的二值化时频矩阵，经过短时傅里叶逆变换成功实现了纯净目标回波信号的时域信息重构。

36、第三，本发明提出的算法针对各种类型的间歇采样转发式干扰信号均具有良好的抑制能力，其本质在于传统时频分析算法是先检测出间歇采样干扰，再利用时频掩膜、逆变换或时域滤波器方法将目标回波信号提取出来。而本发明所提出的算法则是直接检测纯净目标回波信号，然后利用时频掩膜和短时傅里叶逆变换重构滤除了全部噪声和干扰信号的纯净目标回波，有效提高了重构信号与原始目标回波之间的相关性，增强了雷达系统目标检测算法的精度和性能。