基于FRFT的调频引信LFM干扰抑制改进方法
发布时间：2021-04-17 15:22
针对分数阶傅里叶变换（FRFT）在抑制无线电引信LFM干扰时存在计算效率低、误差大的问题,提出了基于FRFT的调频引信LFM干扰抑制改进方法。该方法采用直接离散化算法计算FRFT,将FRFT计算转换为矩阵乘列向量的形式,并采用两级搜索法得到最佳变换阶数。仿真分析表明该方法可以减小运算量,提高信号的信干比,实现调频引信LFM干扰抑制。
【文章来源】：探测与控制学报. 2019,41(02)北大核心CSCD
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
图２ＤＦＲＦＴ计算原理图Ｆｉｇ．２ＤＦＲＦＴｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍ
＝１０ＭＨｚ。３．１运算量分析分析图１的ＬＦＭ干扰抑制原理，最佳变换阶数搜索需要对信号作不同阶数下的ＦＲＦＴ，需要大量重复计算ＦＲＦＴ，所以该方法的运算量主要体现在最佳变换阶数搜索，分数变换域滤波和ＦＲＦＴ反变换的运算量相对较小，不做讨论。单次采样型离散化算法需要（１６Ｎ＋６）ｌｏｇ２·（２Ｎ＋１）＋２６Ｎ＋３次实数乘法，直接离散化算法将ＤＦＲＦＴ转变为核矩阵乘列向量的形式，所以单次直接离散化需要Ｎ２次实数乘法。图３表示数据长度从３２到２５６过程中，两种方法计算单次ＦＲＦＴ的运算量。可以看出在数据长度小于１６５时，直接离散化算法的运算量更小。图３两种ＦＲＦＴ数值计算方法运算量对比Ｆｉｇ．３ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｓｏｆｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏＦＲＦＴｎｕｍｅｒｉｃａｌ两极搜索法ｍ，ｎ，ｐ分别取０．１，０．０１，０．００１，在此条件下使用两极搜索法计算３０次ＦＲＦＴ即可将最佳变换阶数精确到０．００１，而逐点搜索法需要１０００次ＦＲＦＴ计算。两极搜索法可节省９７％的ＦＲＦＴ运算。表２给出了数据长度为１００时，“采样型离散＋逐点搜索”、“直接离散＋逐点搜索”、“采样型离散＋两极搜索”和“直接离散＋两级搜索”四种方法的运算量以及在Ｖｉｖａｄｏ中仿真的运行时间。分析表２可以看出后两种方法的运算量比前两种方法的运算量降低接近两个数量级，说明两极搜索法可以降低大量运算。对
３．３ＬＦＭ干扰抑制后信干比增量分析使用本文提出的调频引信ＬＦＭ干扰抑制方法对调频引信中频信号分析。图４给出干扰抑制前后调频引信中频信号的频谱图。ＬＦＭ信号是线性信号并且傅里叶变换为线性变换，为了方便观察，将引信的目标信号和干扰信号分开表示。图４（ａ）为干扰抑制前调频引信中频信号，此时信干比为－２０ｄＢ。图４（ｂ）为干扰抑制后调频引信中频信号，信干比提高至６ｄＢ。干扰抑制后信干比提升２６ｄＢ，实现了调频ＬＦＭ干扰抑制，验证了该方法的有效性。图４中频信号频谱图Ｆｉｇ．４Ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓｉｇｎａｌｓｐｅｃｔｒｕｍ最后，仿真对比了“采样型离散＋两极搜索”和“直接离散＋两级搜索”两种方法干扰抑制前后调频引信中频信号信干比的增量，３．２节中已经提到两极搜索法和逐点搜索法不会带来误差，所以其他两种方法不另行讨论。图５为两种方法干扰抑制前后调频引信中频信号信干比的变化曲线。图５干扰抑制后信干比提升曲线Ｆｉｇ．５ＳＩＲｌｉｆｔｉｎｇｃｕｒｖｅａｆｔｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ采样型离散干扰抑制后信干比提高１３ｄＢ到２７ｄＢ，直接离散干扰抑制后信干比法提高２５ｄＢ到３５ｄＢ，本文提出的直接离散比采样型离散化的干扰抑制效果能提升１０ｄＢ左右。在调频引信中频信号信干比大于－６０ｄＢ时，本文提出的方法可以将中频信号信干比提高至－２８ｄＢ以上。当信干比小于－６０ｄＢ时，由于最佳变换阶数精度的限制，虽然大部分干扰信号被聚集在
【参考文献】：
期刊论文
[1]变换域通信系统自适应N-sigma幅度谱成型算法[J]. 刘立,张衡阳,毛玉泉,孙乐,马丽华. 计算机应用. 2016(06)
[2]基于瞬时自相关和FRFT的LFM信号检测性能研究[J]. 王茂汶,李涛,周涛. 电子信息对抗技术. 2013(05)
[3]基于FrFT空间目标探测与高精度频率估计[J]. 张碧雄. 信息与电子工程. 2011(06)
[4]分数阶傅里叶域滤波器组的一般化设计方法[J]. 孟祥意,陶然,王越. 电子学报. 2009(09)
[5]基于分数阶傅里叶变换的线性调频干扰抑制[J]. 朱全银,邓建平. 探测与控制学报. 2009(01)
[6]基于分数阶傅里叶变换的Chirp信号参数估计及恢复[J]. 杨秀丽,冯小平. 空间电子技术. 2007(03)
[7]基于分数阶傅立叶变换的伪码体制引信线性调频干扰抑制技术[J]. 张淑宁,赵惠昌,吴兵. 兵工学报. 2006(01)
[8]基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号的自适应时频滤波[J]. 齐林,陶然,周思永,王越. 兵工学报. 2003(04)
[9]引信信息型和功率(能量)型干扰的概念及其特性分析[J]. 齐杏林,刘尚合,李宏建. 探测与控制学报. 1999(02)
博士论文
[1]无线通信系统中分数傅里叶变换及相频处理技术研究[D]. 唐珣.哈尔滨工业大学 2010
本文编号：3143685
【文章来源】：探测与控制学报. 2019,41(02)北大核心CSCD
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
图２ＤＦＲＦＴ计算原理图Ｆｉｇ．２ＤＦＲＦＴｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍ
＝１０ＭＨｚ。３．１运算量分析分析图１的ＬＦＭ干扰抑制原理，最佳变换阶数搜索需要对信号作不同阶数下的ＦＲＦＴ，需要大量重复计算ＦＲＦＴ，所以该方法的运算量主要体现在最佳变换阶数搜索，分数变换域滤波和ＦＲＦＴ反变换的运算量相对较小，不做讨论。单次采样型离散化算法需要（１６Ｎ＋６）ｌｏｇ２·（２Ｎ＋１）＋２６Ｎ＋３次实数乘法，直接离散化算法将ＤＦＲＦＴ转变为核矩阵乘列向量的形式，所以单次直接离散化需要Ｎ２次实数乘法。图３表示数据长度从３２到２５６过程中，两种方法计算单次ＦＲＦＴ的运算量。可以看出在数据长度小于１６５时，直接离散化算法的运算量更小。图３两种ＦＲＦＴ数值计算方法运算量对比Ｆｉｇ．３ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｓｏｆｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏＦＲＦＴｎｕｍｅｒｉｃａｌ两极搜索法ｍ，ｎ，ｐ分别取０．１，０．０１，０．００１，在此条件下使用两极搜索法计算３０次ＦＲＦＴ即可将最佳变换阶数精确到０．００１，而逐点搜索法需要１０００次ＦＲＦＴ计算。两极搜索法可节省９７％的ＦＲＦＴ运算。表２给出了数据长度为１００时，“采样型离散＋逐点搜索”、“直接离散＋逐点搜索”、“采样型离散＋两极搜索”和“直接离散＋两级搜索”四种方法的运算量以及在Ｖｉｖａｄｏ中仿真的运行时间。分析表２可以看出后两种方法的运算量比前两种方法的运算量降低接近两个数量级，说明两极搜索法可以降低大量运算。对
３．３ＬＦＭ干扰抑制后信干比增量分析使用本文提出的调频引信ＬＦＭ干扰抑制方法对调频引信中频信号分析。图４给出干扰抑制前后调频引信中频信号的频谱图。ＬＦＭ信号是线性信号并且傅里叶变换为线性变换，为了方便观察，将引信的目标信号和干扰信号分开表示。图４（ａ）为干扰抑制前调频引信中频信号，此时信干比为－２０ｄＢ。图４（ｂ）为干扰抑制后调频引信中频信号，信干比提高至６ｄＢ。干扰抑制后信干比提升２６ｄＢ，实现了调频ＬＦＭ干扰抑制，验证了该方法的有效性。图４中频信号频谱图Ｆｉｇ．４Ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓｉｇｎａｌｓｐｅｃｔｒｕｍ最后，仿真对比了“采样型离散＋两极搜索”和“直接离散＋两级搜索”两种方法干扰抑制前后调频引信中频信号信干比的增量，３．２节中已经提到两极搜索法和逐点搜索法不会带来误差，所以其他两种方法不另行讨论。图５为两种方法干扰抑制前后调频引信中频信号信干比的变化曲线。图５干扰抑制后信干比提升曲线Ｆｉｇ．５ＳＩＲｌｉｆｔｉｎｇｃｕｒｖｅａｆｔｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ采样型离散干扰抑制后信干比提高１３ｄＢ到２７ｄＢ，直接离散干扰抑制后信干比法提高２５ｄＢ到３５ｄＢ，本文提出的直接离散比采样型离散化的干扰抑制效果能提升１０ｄＢ左右。在调频引信中频信号信干比大于－６０ｄＢ时，本文提出的方法可以将中频信号信干比提高至－２８ｄＢ以上。当信干比小于－６０ｄＢ时，由于最佳变换阶数精度的限制，虽然大部分干扰信号被聚集在
【参考文献】：
期刊论文
[1]变换域通信系统自适应N-sigma幅度谱成型算法[J]. 刘立,张衡阳,毛玉泉,孙乐,马丽华. 计算机应用. 2016(06)
[2]基于瞬时自相关和FRFT的LFM信号检测性能研究[J]. 王茂汶,李涛,周涛. 电子信息对抗技术. 2013(05)
[3]基于FrFT空间目标探测与高精度频率估计[J]. 张碧雄. 信息与电子工程. 2011(06)
[4]分数阶傅里叶域滤波器组的一般化设计方法[J]. 孟祥意,陶然,王越. 电子学报. 2009(09)
[5]基于分数阶傅里叶变换的线性调频干扰抑制[J]. 朱全银,邓建平. 探测与控制学报. 2009(01)
[6]基于分数阶傅里叶变换的Chirp信号参数估计及恢复[J]. 杨秀丽,冯小平. 空间电子技术. 2007(03)
[7]基于分数阶傅立叶变换的伪码体制引信线性调频干扰抑制技术[J]. 张淑宁,赵惠昌,吴兵. 兵工学报. 2006(01)
[8]基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号的自适应时频滤波[J]. 齐林,陶然,周思永,王越. 兵工学报. 2003(04)
[9]引信信息型和功率(能量)型干扰的概念及其特性分析[J]. 齐杏林,刘尚合,李宏建. 探测与控制学报. 1999(02)
博士论文
[1]无线通信系统中分数傅里叶变换及相频处理技术研究[D]. 唐珣.哈尔滨工业大学 2010
本文编号：3143685
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