用于宽带窄波束接收机的高占空比信号鉴别与抑制方法

技术领域

本发明涉及被动雷达接收处理技术领域，尤其涉及一种用于宽带窄波束接收机的高占空比信号鉴别与抑制方法。

背景技术

被动雷达自身不发射电磁信号，而是通过截获目标辐射源的雷达信号，实现对目标的探测和发现。随着各种电子设备的发展和普及，电磁环境变得越来越复杂，各种通信、雷达和干扰信号等交织在一起，严重影响了被动雷达的正常工作。尤其是普遍存在的高占空比通信信号，很容易为被动雷达接收机检测出来，使得低占空比雷达信号淹没在各种通信信号中，严重影响了后续分选和数据处理的准确性，甚至可能出现数据流拥塞导致雷达信号漏检。因此，研究如何鉴别高占空比信号，并抑制其对雷达脉冲信号截获的影响，对被动雷达接收机而言特别重要。

宽带窄波束接收机通常将单个窄波束天线驻留在某个空域上进行雷达信号的截获处理，空域覆盖范围较小，并且测角精度不高。辐射源信号检测门限一般包括背景噪声门限、CFAR门限和人工门限三种。背景噪声门限一般通过背景噪声平均幅度统计后的上浮处理来确定，一般是预先测量得到的静态门限。宽带窄波束接收机的CFAR门限，一般通过选取频域上的参考单元消除频率旁瓣，并有消除动态背景噪声的作用。背景噪声门限和CFAR可以减少背景噪声造成的虚警，但对于高占空比通信信号这种真实存在的外辐射源信号，无法进行鉴别和抑制。当前在工程中，宽带窄波束接收机需要依赖人工门限(由操作员观察信号频谱，动态调整各频点检测门限)，来抑制高占空比强信号的检出。但人工门限一方面极大增加了操作员的工作负担，另一方面不能很快适应动态变化的信号环境，经常出现“门限太低导致通信信号仍然被检出、门限太高导致雷达信号被漏检”等问题。

综上所述，针对宽带窄波束接收机，需要研究高占空比信号鉴别和抑制的自动处理方法，改善接收机的雷达信号截获质量。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出一种用于宽带窄波束接收机的高占空比信号鉴别与抑制方法，可实现通信等高占空比信号的动态监测和识别，较快适应信号环境的动态变化，降低高占空比信号的被检出概率，改善接收机的信号截获质量。

本发明采用的技术方案如下：

一种用于宽带窄波束接收机的高占空比信号鉴别与抑制方法，包括以下步骤：

步骤1.背景噪声统计：在无输入信号情况下，对接收机随机噪声的幅度均值和标准差进行统计，生成静态背景噪声统计门限；

步骤2.信号粗检门限生成：在有输入信号情况下，对各频点的幅度统计均值和标准差进行统计，生成各频点的动态噪声统计门限，并与所述静态背景噪声统计门限进行比较，取最大值作为信号粗检门限；

步骤3.幅度计算与搜峰处理：采集接收机天线数据，按节拍进行变换处理生成待检测频谱幅度数据，并在频率维度进行搜峰处理，得到峰值幅度；

步骤4.单节拍统计处理：将所述峰值幅度与所述信号粗检门限进行比较，判断所述峰值幅度是否包含外辐射源目标信号，生成单节拍统计量信息；

步骤5.多节拍统计处理：在所述单节拍统计量信息基础上，经过长时间积累处理，生成多节拍统计量信息，包括频点序号、峰值节拍数量、所有峰值幅度均值、所有峰值幅度标准差、目标峰值节拍数量、目标峰值幅度均值、目标峰值幅度标准差；并将所述所有峰值幅度均值和所述所有峰值幅度标准差输出到步骤2，更新所述信号粗检门限；

步骤6.高占空比信号判别和抑制门限输出：基于所述目标峰值节拍数量和处理节拍总数量，计算各频点的信号占空比，若超出设定的占空比门限，则判定该频点存在高占空比信号；然后基于所述目标峰值幅度均值和所述目标峰值幅度标准差，生成高占空比信号抑制门限，作为接收机最终在该频点的检测门限，滤除高占空比信号。

进一步地，步骤1包括以下子步骤：

步骤101.在关闭阵元射频链路或者暗室条件下，对FFT频谱幅度进行长时间统计，得到各频点的幅度统计均值u

步骤102.计算静态背景噪声统计门限：

TH

其中，c

进一步地，步骤2包括以下子步骤：

步骤201.在开启阵元射频链路条件下，统计各频点幅度统计均值u

步骤202.结合步骤1生成的静态背景噪声统计门限，更新用来判断外辐射信号是否存在的信号粗检门限TH

其中，c

进一步地，步骤3包括以下子步骤：

步骤301.接收机将采集到的宽带中频数据按节拍进行数据缓存和FFT变换处理，生成一个节拍的待检测频谱幅度数据：

A＝[y

其中，y

步骤302.对所述待检测频谱幅度数据逐频点进行搜峰处理，当某频点幅度大于邻近频点幅度时，则认为该频点幅度出现了峰值。

进一步地，步骤302中，针对高占空比信号存在的频率捷变特性，将若干频率点的幅度数据进行合并与比较并取最大值，然后再进行搜峰处理。

进一步地，步骤4中，所述单节拍统计量信息包括频点序号、幅度值、是否为峰值、是否包含外辐射源目标信号。

进一步地，步骤5包括以下子步骤：

步骤501.经过长时间处理，将所有单节拍各频点的统计量进行关联和累积处理，生成各频点的多节拍统计量信息，包括频点序号、峰值节拍数量N

步骤502.输出所述所有峰值幅度均值μ

进一步地，步骤5中，在计算幅度均值和标准差时，采用递推处理算法进行处理：

μ

其中，y

进一步地，步骤6包括以下子步骤：

步骤601.计算各频点的占空比为：

Du

其中，Du

步骤602.将计算得到的各频点占空比与预先设定的占空比门限进行比较，当超过所述占空比门限时，则认为该频点存在高占空比信号，基于步骤5输出的所述目标峰值幅度均值μ

进一步地，步骤602中，所述检测门限TH

TH

其中，c

本发明的有益效果在于：

a)本发明生成的高占空比信号判别结果和高占空比信号抑制门限，是在生成脉冲级检测结果之前发挥作用的，是对传统背景噪声统计门限和CFAR门限的有益补充，在脉冲检测阶段即辅助滤除掉高占空比信号，可以大大减轻后续脉冲预处理和信号分选的处理压力，改善接收机对正常雷达脉冲信号的截获质量；

b)本发明在多节拍(长时间)处理中涉及到的均值和标准差统计，采用递推算法实现，降低了存储需求和提高了实时处理能力，适合于宽带数字接收机物理实现；

c)在动态变化的信号环境中，本发明能够帮助宽带窄波束接收机较快自动识别出高占空比信号，替代传统工程应用中普遍使用的人工门限，减轻操作员的工作负担。

附图说明

图1是本发明的高占空比信号鉴别与抑制方法流程图之一。

图2是本发明的高占空比信号鉴别与抑制方法流程图之二。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现说明本发明的具体实施方式。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本实施例提供了一种用于宽带窄波束接收机的高占空比信号鉴别与抑制方法，可实现通信等高占空比信号的动态监测和识别，较快适应信号环境的动态变化，降低高占空比信号的被检出概率，改善接收机的信号截获质量。该方法包括以下步骤：

步骤1.背景噪声统计：在无输入信号情况下，对接收机随机噪声的幅度均值和标准差进行统计，生成静态背景噪声统计门限。

步骤2.信号粗检门限生成：在有输入信号情况下，对各频点的幅度统计均值和标准差进行统计，生成各频点的动态噪声统计门限，并与静态背景噪声统计门限进行比较，取最大值作为信号粗检门限。其中，信号粗检门限不是接收机最终使用的信号检测门限，主要用于在单节拍统计处理中消除背景噪声的虚警和判别可能存在的外辐射源信号，并用于占空比统计。

步骤3.幅度计算与搜峰处理：采集接收机天线数据，按节拍进行变换处理生成待检测频谱幅度数据，并在频率维度进行搜峰处理，得到峰值幅度。优选地，考虑到高占空比信号可能存在的频率捷变特性，将若干频率点的幅度数据进行合并与比较并取最大值，然后再进行搜峰处理。

步骤4.单节拍统计处理：将峰值幅度与信号粗检门限进行比较，判断峰值幅度是否包含外辐射源目标信号，生成单节拍统计量信息。优选地，单节拍统计量信息包括频点序号、幅度值、是否为峰值、是否包含外辐射源目标信号。

步骤5.多节拍统计处理：在单节拍统计量信息基础上，经过长时间积累处理，生成多节拍统计量信息，包括频点序号、峰值节拍数量、所有峰值幅度均值、所有峰值幅度标准差、目标峰值节拍数量、目标峰值幅度均值、目标峰值幅度标准差。并将所有峰值幅度均值和所有峰值幅度标准差输出到步骤2，更新信号粗检门限。优选地，在计算幅度均值和标准差过程中，为降低存储量要求和提高处理实时性，可采用递推处理算法进行计算。

步骤6.高占空比信号判别和抑制门限输出：基于目标峰值节拍数量和处理节拍总数量，计算各频点的信号占空比，若超出设定的占空比门限，则判定该频点存在高占空比信号。然后基于目标峰值幅度均值和目标峰值幅度标准差，生成高占空比信号抑制门限，作为接收机最终在该频点的检测门限，滤除高占空比信号。

如图2所示，在本发明的一个优选实施例中，高占空比信号鉴别与抑制方法具体包括以下步骤：

步骤1.接收机将采集到的宽带中频数据按节拍进行数据缓存和FFT变换处理，生成一个节拍的待检测频谱幅度数据：

A＝[y

其中，y

步骤2.对待检测频谱幅度数据逐频点进行搜峰处理，当某频点幅度大于邻近频点幅度时，则认为该频点幅度出现了峰值。优选地，考虑到高占空比信号可能存在的频率捷变特性，可以指定若干频率点的幅度数据进行合并与比较并取最大值，然后再进行搜峰处理。

步骤3.在关闭阵元射频链路或者暗室条件下，对FFT频谱幅度进行长时间统计，得到各频点的幅度统计均值u

TH

其中，c

步骤4.基于之前已有的长时间统计各频点幅度统计均值u

其中，c

步骤5.将检测到峰值的频点幅度与信号粗检门限TH

步骤6.将单节拍(对应一帧FFT频谱数据)检测到的所有峰值幅度信息进行汇总，得到单节拍各频点的统计量信息，包括频点序号、幅度值、是否为峰值、是否有目标信号。

步骤7.经过长时间(例如1秒左右)处理，将所有单节拍各频点的统计量进行关联和累积处理，生成各频点的多节拍统计量信息，包括频点序号、峰值节拍数量N

优选地，在计算幅度均值和标准差时，为了减少数据存储需求和处理延迟，可采用递推处理算法进行处理：

μ

其中，y

步骤8.计算各频点的占空比：

Du

其中，Du

步骤9.将步骤8计算得到的各频点占空比与预先设定的占空比门限进行比较，当超过占空比门限时，则认为该频点存在高占空比信号，基于步骤7输出的目标峰值幅度均值μ

TH

其中，c

需要说明的是，对于前述的方法实施例，为了简便描述，故将其表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。