基于异值检测及干扰样本归零的调频引信抗扫频干扰方法.pdf

第45卷第5期2023年10 月探测与控制学报Journal of Detection&ControlVol.45 No.5Oct.2023基于异值检测及干扰样本归零的调频引信抗扫频干扰方法杨瑾，郝新红，周文，钱鹏飞，蔡鑫（北京理工大学机电动态控制重点实验室，北京10 0 0 8 1）摘要：针对调频引信抗扫频干扰能力不足的问题，提出一种基于异值检测及干扰样本归零的抗干扰方法。通过分析调频扫频干扰下调频引信的失效原理，指出干扰有效部分的长度与相对斜率及滤波器带宽有关，并在时域表现为幅度较大的异常样本,提出通过异值检测与样本归零的方法能有效降低干扰效果,改善距离包络的峰值旁瓣比，为实现精确定距提供可靠依据。通过仿真实验验证了该方法能有效提高调频引信抗扫频干扰的能力。关键词：调频引信；扫频干扰；异值检测；距离包络；峰值旁瓣比中图分类号：TJ434.1FM Fuze Anti Sweep Interference Based on Heterogeneity DetectionYANG Jin,HAO Xinhong,ZHOU Wen,QIAN Pengfei,CAI Xin(Science and Technology on Electromechanical Dynamic Control Laboratory,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China)Abstract:Aiming at the problem that FM fuze has insufficient ability to resist frequency sweeping interference,this paper proposed an anti-jamming method based on outlier detection and zero return of interference samples.By analyzing the failure principle of FM fuze under FM sweep interference,it was pointed out that the length ofthe effective part of the interference was related to the relative slope and the filter bandwidth,and it was shownas abnormal samples with large amplitude in the time domain.The method of differential processing,outlier de-tection and sample zeroing could effectively reduce the interference effect,improve the peak sidelobe ratio of therange envelope,and provide a reliable basis for achieving accurate ranging,The simulation results showed thatthe proposed method could effectively improve the ability of FM fuze to resist frequency sweep interference.Key words:FM fuze;sweep interference;abnormal value detection;distance envelope;peak sidelobe ratio0引言线性调频引信因其具有良好的功率优势以及优秀的定距性能，被广泛应用。然而实际战场情况复杂，电磁环境恶劣，加之人为干扰的影响，使线性调频引信定距性能受到影响，从而导致弹药毁伤效果减弱 2。在众多干扰类型之中，扫频类干扰由于同时具备了压制式干扰和瞄准式干扰的特征，干扰效果显著,对线性调频引信的性能造成严重威胁 3。*收稿日期：2 0 2 3-0 4-0 2作者简介：杨瑾（1999一），女，云南大理人，硕士研究生。通信作者：郝新红（197 4一），女，北京人，教授，博士生导师。文献标志码：Aand Zero Interference Samples文章编号：10 0 8-1194(2 0 2 3)0 5-0 0 2 2-0 5目前针对扫频类干扰，国内外已开展了大量研究，研究成果可大致分为三类：采用新体制引信 4-5、通过信号处理手段直接缓解干扰 6-7、提取更多特征区分干扰和目标信号 8-9。文献 4通过回波信号在分数阶域的特征进行定距，一定程度上提高了引信定距的准确度但算法复杂度高、计算量大；文献 7 在找出干扰片段后，通过矩阵铅笔法来估计参数重构干扰区域中的信号样本，但该方法对未干扰区域信号质量要求高，引信平台使用起来困难；文献 9利用信息特征实现最优分数变换阶数估计，能够杨瑾等：基于异值检测及干扰样本归零的调频引信抗扫频干扰方法将干扰信号和目标信号区分开来，但效果不稳定。CA/;(t)=ein(g-Pi2此外，随着深度学习的发展，它在抗干扰方面也展现出一定潜力 10-12，但对原始训练数据的要求较高，并且鲁棒性具有较大挑战。针对调频引信在扫频类干扰下抗干扰能力不足的问题，本文提出一种基于干扰样本归零的处理方法。首先分析了调频扫频干扰下线性调频引信的失效原理，并通过异值检测的方法准确定位受干扰样本区域，进一步通过将受干扰样本归零，有效降低扫频干扰的效果。1扫频干扰作用机理以锯齿波线性调频引信为例,其发射信号(t)可表示为(t)=ei(2fot+0(t-(n-1)Tm)2),式(1)中，f。为发射信号初始频率，Tm为调制周期，为调频斜率，n为当前时刻对应的周期数,则真实目标回波信号c（t）可表示为,(t)=ej(2/0(-)+(-(n-1)T.m),式(2)中，为路径时延。不难得到差频信号r(t)可近似表示为aar(t)=ei2(fo+pet-1pe2)由式(3)可知，在一个周期内目标差频信号近似表现为一个单点频信号。扫频干扰基本原理如图1所示。T21(t)1x(t)图1扫频干扰基本原理示意图Fig.1 Schematic diagram of sweepfrequency interference假设扫频干扰信号起始频率与调频引信发射信号一致，进一步可得干扰信号j（t)可表示为;(t)=ei2x(fol+(-(a-1)Tm),式(4)中，为扫频干扰信号的调频斜率。为简化分析,将当前周期数n设为1,进一步可以得到扫频干扰对应的差频信号Ar（t)可表示为23(5)设斜率差值=一，有效干扰时间为 T，满足式T,=fi./,式(6)中，fL为低通滤波器的截止频率，进行变量代换t=t十T/2,则有效干扰段的频谱U(f)可表示为U(f)=T21eip/(c(u)+c(u)J+js(u)+s(u),V2T(7)其中,c(u)=2COs(元)d,s(u)02为菲涅尔积分公式，积分限U1=V2（T/2 一(1)f/),U2=V2g(T/2+f/)。扫频干扰信号差频频谱覆盖整个引信信号处理带宽，由于干扰信号能量一般高于真实目标回波信号，当扫频干扰信号进入后，将对真实目标回波差频(2)信号的频谱产生压制式遮盖效果，如图2 所示，最终将影响线性调频引信基于提取谐波包络特征的炸高判定效果，从而引起早炸或瞎火。(3)1.00.90.80.70.60.50.40.30.20.195-105-5051015频率/MHz图2 扫频干扰覆盖信号频谱Fig.2 Spectrum of sweep interference coverage signal2异值检测及干扰样本归零方法当干扰发生时，为了减轻干扰带来的不利影响，首先需要定位受干扰的样本区域。对于干扰方而(4)言，由于干扰信号无法获得全部的信号处理增益，为了取得足够的干扰效果，干扰信号的幅度往往远大于目标信号，在时域表现为幅值异常的调频脉冲串。由第1章分析可知，扫频干扰导致差频信号噪(6)元sind.c02目标信号日颖干扰信号24声水平增加,很难在频域内进行目标信号检测。但在时域内，检测干扰信号导致的幅值异常调频脉冲串相对容易实现。因此，通过时域异值检测与干扰归零的方法，能有效检测和抑制信号中的干扰部分，降低频域的噪声水平，显著提高目标检测能力。本文方法的主要流程如图3所示。差频信号参数设定异值检测干扰归零图3本文方法流程图Fig.3Flow chart of the method proposed in this paper2.1基基于拉依达准则异值检测拉依达准则是一种统计学中常用的异值检测方法。先假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间，认为超过这个区间的误差的数据应予以剔除。引信回波进行混频、低通滤波后，对N个调频周期进行M点采样，得到离散差频信号样本为Ynm+Un.m,mCOyn.m=(yn.m+u.m+n.mmCI式（8)中，Un.m表示高斯噪声，Yn.m表示扫频干扰导致的异常幅值，O表示未受干扰影响的样本集，I表示受干扰影响的样本集。可见，影响引信定距功能的主要是I样本集，将受该干扰影响的样本抑制能缓解干扰造成的影响。假设处理数据窗口长度为L，得到该窗口内信号样本均值和方差为u=(ymm-uL根据拉依达准测，当某一采样点处的剩余误差大于3倍的标准偏差时，认为该采样点是含有粗大误差的异常值，应予剔除，并标记为异常值，设置异值判决门限为探测与控制学报最终，异值检测原理表示为式（12），其中，qh.m表示为第n个调频周期中第m个样本点在数据处理窗口长度为L下的异常值标记。1,yn.mythlo,yn.myth通过该准则可以有效检测引信差频信号中受干扰影响的异常值，并进入下一步处理。2.2干扰样本归零处理FFT处理将标记为干扰异常值的数据替换为零值。提取包络if q;=1T;=0else门限判决T,=Ti,其中，q:为异常值标记，q；等于1表示该数据为异常数据，否则该数据为正常数据，T，为数据值。通过将受干扰样本归零处理，能有效检测和抑制引信差频信号中的干扰部分，从而有效降低干扰带来的不利影响，缓解定距误差，处理结果进人下一级处理模块。3实验及讨论3.1仿真实验介绍为了验证本文方法的有效性，首先通过仿真实验(8)对算法效果进行验证，仿真关键参数如表4所示。表4仿真参数Tab.4Simulation parameters参数调制频率/kHz调制带宽/MHz弹目距离/m滤波器带宽/MHzyn.m(9)L(10)yth=u+30。JSR/dB扫频带宽/MHz根据前文分析可知，受干扰影响数据长度取决于干扰和引信的调频连续波扫描速率及其时间和频率对准，为简化分析，设干扰和引信扫瞄相同持续时间、起始时间和起始频率，并定义干扰参数相对斜率K如式(13)所示 13;(11)(12)数值10010009520200400of differential frequency signal杨瑾等：基于异值检测及干扰样本归零的调频引信抗扫频干扰方法AFRFSiTsK=AFFE式(13)中,T，是扫描持续时间,SI 是引信的FM调制速率,Sv是干扰的FM调制速率，当滤波器带宽与干信比固定时,受干扰的样本比例仅与相对斜率有关。3.2仿真实验结果及讨论在干信比2 0 dB条件下，选取K为6 和9的两组参数进行实验，仿真结果如图4所示。4321一23100200300采样点数(a)无干扰4321-2-340(c)K=9时的扫频干扰图4不同K值下差频信号时域波形Fig.4 Time domain waveform of difference frequencysignal under different K values可见，当K取值较小时，干扰信号与发射信号调频斜率相差较大，有效干扰段较短，受干扰样本少，干扰效果较差；随着K的取值增大，干扰信号与发射信号调频斜率差异变小，有效干扰段增加，受干扰样本增多，干扰效果逐渐增强；不难得出，当K取值进一步增大至无穷，此时干扰信号与发射信号调频斜率一致，即干扰信号与目标信号一致，等同于转发类干扰，达到最佳干扰效果。为进一步表明所提方法的干扰缓解效果，分别对无干扰条件下及额外增加K取值为9 时的扫频干扰进行仿真，分别绘制交会过程时频图，并提取距离维包络，结果如图5所示。由引信工作原理可知，差频信号频谱为分布在nfm处的谱线，其中n表示谐波次数，fm表示调制频率，并且不同距离处，对应不同的谐波次数具有最大值，从而可以提取不同的谐波包络实现定距。25ST35838305(Sv-SI)Ts(Sv-S)(13)432-1-2-3400100200300采样点数0.350.300.2520.2000.150.100.055123456780123456789距离/m距离/m(a)无干扰下时频图(b)无干扰下距离包络1000.45300.40383950.350.300.200.150.100.05%12 3 4 3 6 7 8912345678距离/m()K=9的扫频干扰下时频图图5差频信号时频图及距离包络100200300采样点数(b)K=6时的扫频干扰400距离/(d)K=9的扫频干扰下距离包络400Fig.5 Time frequency diagram and range envelope峰值旁瓣比(peak-to-side lobe ratio，PSLR)是衡量无线电信号抗干扰能力的一项重要指标，其数值越小，表示抗干扰性能越好。为进一步进行抗干扰效果指标度量，接下来采用峰值旁瓣比，对在不同干信比条件下处理结果的抗干扰性能进行表征。PSLR=10lg(对不同K值扫频干扰下峰值旁瓣进行仿真计算，结果如图6 所示。Fsig-nojam0.70.40.30.20.150图6不同相对斜率的扫频干扰下峰值旁瓣比随干信比变化的关系Fig.6The relationship between peak sidelobe ratioand signal to interference ratio under sweep interference从图6 中可以看出：当扫频干扰发生时，随着干信比的增加，不同相对斜率的扫频干扰下的峰值旁瓣比均明显下降；当干信比一定时，相对斜率越大，峰值旁瓣比越小，干扰效果越好；当相对斜率一定时，为达到相同的干扰效果，相对斜率越小，所需干（最大旁瓣功率峰值响应510干扰强度/dBwith different relative slopes15202526信比越大，与前文分析一致。进一步进行归零处理，结果如图7 所示。4321-2-350100150200250300350400采样点数图7 干扰样本归零后回波信号时域波形Fig.7Time domain waveform of echo signal after theinterference sample returns to zero由图7 可知，通过本文处理方法，能够有效剔除差频信号中的受干扰部分，极大降低了扫频干扰带来的不利影响。为了与未进行干扰抑制的结果进行对比，进一步获取处理后差频信号交会过程时频及距离维包络，所得结果如图8 所示。35838395(a)K=9的扫频干扰下时频图图8 处理后差频信号时频图及距离包络Fig.8Time frequency diagram and range envelopeof processed differential frequency signal对比图5和图8 可知，通过本文方法的处理，差频信号交会过程时频及距离维包络均得到了明显的改善。此外，从图8 中可以看出，对于单帧处理数据而言，归零处理会造成有效数据的减少，导致目标信号的能量降低，本质上相当于降低了发射信号的有效带宽，因此会导致距离分辨率的下降，结合实际的炸点散布精度要求，归零操作已无法满足要求，需进一步结合其他手段。4结论本文提出一种基于异值归零的调频引信抗扫频干扰方法。首先通过分析调频扫频干扰下线性调频引信的失效原理，指出干扰有效部分与相对斜率及滤波器带宽有关，并在时域表现为幅度较大的异常探测与控制学报样本，通过异值检测与样本归零的方法能有效降低干扰效果，改善距离包络的峰值旁瓣比。主要结论：1）当低通滤波器带宽与干信比一定时，干扰信号与目标信号越相似，干扰样本比例越大，干扰效果越好；2）基于拉依达异值检测方法能准确定位受干扰样本位置,结合样本归零的处理方法能有效降低干扰效果，保证引信定距精度。参考文献：1崔占忠，宋世和，徐立新近炸引信原理 M北京：北京理工大学出版社，2 0 0 9：6 8-7 5.2 赵惠昌无线电引信设计原理与方法 M北京：国防工业工业出版社，2 0 12：35-46.3杜汉卿无线电引信抗干扰原理 M北京：兵器工业出版社，1991：192-2 17.4岳凯，郝新红，栗苹，等基于分数阶傅里叶变换的线性调频引信定距方法兵工学报2 0 15，36（5）：8 0 1-808.5陈齐乐，郝新红，闫晓鹏，等。基于谐波系数幅值平均的复合调制引信抗扫频式干扰方法 北京航空航天大0.30学学报，2 0 2 0（7)：1317-132 40.256JUYSAL F,SANKA S.Mitigation of automotive radar0.20interferenceC/2018 IEEE Radar Conference.US:0.15IEEE,2018,1-7.0.100.0512343678距离/m距离/m(b)K=9的扫频干扰下距离包络7JWANG J,DING M,YAROVOY A.Matrix-pencil ap-proach-based interference mitigation for FMCW radarsystemsJ.IEEE Transactions on Microwave Theoryand 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