联合时频重排和双正交傅里叶变换对抗频谱弥散干扰

发布时间：2021-02-07 13:47

　　频谱弥散（SMSP）干扰由多个LFM子信号时域拼接而成,利用信号处理工具重构干扰信号,需要进行多次滤波。针对该问题,分析了SMSP干扰时频特征,在此基础上,提出联合时频重排和双正交傅里叶变换SMSP干扰抑制算法。首先,对回波时频重排矩阵进行Radon变换,估计干扰子信号个数。其次,根据估计的子信号个数设计参考信号,将回波中的SMSP干扰调制成一个LFM信号。然后,对调制后回波进行BFT峰值滤波处理,解调重构干扰信号。最后,将回波减去重构信号实现干扰抑制。仿真结果表明,所提算法无需估计全部干扰参数,仅需一次峰值滤波解调处理即可准确重构干扰信号,对消后回波中的SMSP干扰得到有效抑制。 

【文章来源】：信号处理. 2020,36(04)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

直线检测结果

调制后回波时频重排结果

综合式(11)～(12)可以看出,调制后的真实回波为N个相同调频斜率的LFM信号,每个LFM信号时宽Tp/N,带宽B/N,最大瞬时频率为(N-1)B+B/N。调制后SMSP干扰为1个LFM信号,时宽Tp,调频斜率Nk,带宽NB。为直观显示,图1给出了N=5时SMSP干扰调制前后瞬时频率示意图。文献[9]通过对信号采用双正交函数展开设计提出双正交傅里叶变换,零初频LFM信号BFT斜率谱为一辛格函数,峰值位置对应调频斜率,峰值滤波可重构LFM信号,本文利用BFT从调制后回波信号中重构SMSP干扰。连续信号f(t)的BFT定义为:

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于干扰重构和峭度最大化的SMSP干扰抑制方法[J]. 李欣,王春阳,原慧,金珊珊.  北京航空航天大学学报. 2018(06)
[2]多分量线性调频信号的Wigner-Ville分布交叉项去除[J]. 李秀坤,吴玉双.  电子学报. 2017(02)
[3]基于信号重构的频谱弥散干扰抑制方法[J]. 原慧,王春阳,安磊,李欣.  系统工程与电子技术. 2017(05)
[4]应用双谱分析和分形维数的雷达欺骗干扰识别[J]. 杨少奇,田波,周瑞钊.  西安交通大学学报. 2016(12)
[5]简明分数阶傅里叶变换及其对线性调频信号的检测和参数估计[J]. 陈艳丽,郭良浩,宫在晓.  声学学报. 2015(06)
[6]一种基于复值盲分离的欺骗干扰抑制算法[J]. 尹洪伟,李国林,路翠华.  上海交通大学学报. 2015(10)
[7]LFM信号调频斜率的双正交Fourier变换分析算法[J]. 王本庆,李兴国.  电子与信息学报. 2009(07)
[8]基于Radon-STFT的DSSS系统线性调频干扰抑制[J]. 陶然,耿鹏飞.  北京理工大学学报. 2005(10)
[9]基于Radon-STFT变换的含噪LFM信号子空间分解[J]. 邹红星,周小波,李衍达.  电子学报. 1999(12)



本文编号：3022319