一种基于盲分离的欺骗干扰抑制算法

该文针对单天线雷达的欺骗干扰,研究了一种基于盲分离的欺骗干扰抑制方法。该方法在对接收信号进行分段提取的基础上,借助特征矩阵联合对角化(JADE)的盲分离技术获得多段分离信号,然后利用分选技术获取完整源信号,最后根据数字射频存储技术(DRFM)的相位量化特性鉴别目标和干扰。仿真结果表明,在高信噪比(SNR)下算法对欺骗干扰具有较好的抑制性能,且当SNR15 dB时,目标回波相似系数大于85%;相位量化位数低于4位时,鉴别概率接近100%,目标延迟时间测量误差小于0.3s。     

基于盲分离的单通道LFM引信欺骗干扰抑制

针对单通道LFM引信欺骗干扰抑制问题,提出了一种基于时频解耦盲分离(TFD-BSS)的干扰抑制算法。该方法首先通过Stretch变换将时频混叠的LFM信号转化为两差频信号,然后利用自适应滤波技术滤出干扰差频信号,并对其进行二次Stretch变换将干扰差频转化为欺骗信号以构造虚拟通道,从而将欠定盲分离转化为非欠定问题,最后通过延时差量法将干扰滤除。实验仿真表明,回波和干扰延时相差5 ns以上即可取得良好的分离效果。该方法不仅可为引信抗欺骗干扰提供借鉴,也是单通道盲分离算法的理论扩展。     

一种新的LFM引信距离欺骗干扰抑制算法

针对线性调频(LFM)引信距离欺骗干扰问题,研究了一种结合随机调斜率和盲分离(BSS)的干扰抑制方法。该方法采用区别对待机制,首先采用随机调斜率,使敌方不易获取引信信号关键参数,从而可以通过简单的匹配滤波方法进行抗干扰。在随机调斜率失效的情况下再采用盲分离算法分离回波和干扰,然后根据频谱的连续性原理获取完整分离信号,最后根据数字射频存储(DRFM)相位量化的特性来区分回波和干扰。实验仿真表明,在干扰信号调斜率达到4%误差以上时随机调斜抗干扰具有很好的效果,且算法中很少(小于10%)会采第二种盲分离算法,因而运算量大为降低,可为引信抗欺骗干扰提供重要的实际参考。     

基于盲源分离的单通道窄带干扰抑制算法

针对窄带干扰下通信系统性能恶化的问题,提出一种基于过采样与盲源分离技术的单通道窄带干扰抑制算法。该算法利用通信信号与窄带干扰的基带结构特征,通过过采样以及串并变换构造出源信号为信息序列的盲源分离模型,并利用快速独立成分分析法实现信息码元的恢复。仿真结果表明,该算法能有效对抗窄带干扰,抗干扰能力强。     

基于RobustICA的盲分离干扰抑制算法

针对快速定点(FastICA)盲分离窄带干扰抑制算法对野点敏感和容易陷入鞍点或局部极值点的问题,提出了一种基于独立成分分析(RobustICA)的盲分离窄带干扰抑制算法。该算法采用精确线性搜索与代价函数峭度相结合,对峭度进行全局最优搜索,增强了对野点和局部点的鲁棒性。仿真结果表明,该算法抗强音频窄带干扰性能更优,在信噪比为-14 dB~-11 dB时将分离矩阵成功收敛的概率提高了1个数量级,增强了盲分离窄带干扰抑制算法的可用度。     

利用矢量跟踪环路的欺骗干扰检测与抑制方法

欺骗干扰的信号模型与真实卫星信号相似,具有很强的隐蔽性。近年来欺骗干扰不断威胁GPS系统因此受到了国内外学者的广泛关注。生成式欺骗干扰的延迟和功率具有可控性和变化性,因此隐蔽性和危害性更强。针对该问题,本文在欺骗干扰来向与真实卫星信号来向未知的前提下,结合阵列天线技术与矢量跟踪环路,提出一种基于矢量跟踪环路的欺骗干扰检测和抑制方法。该方法首先根据矢量跟踪环路的预测参数重构基于远滞后码的参考信号;其次根据接收信号与参考信号的相干累加结果构造欺骗干扰检测模型;然后根据阵列接收信号与参考信号的相干累加结果估计协方差矩阵;最后根据协方差矩阵中最大特征值对应的特征向量估计欺骗信号的特征向量,并根据该特征向量构造正交投影矩阵抑制欺骗干扰。理论分析和仿真实验得出了本文提出的算法具有较好的抗欺骗干扰性能。      

分布式雷达盲源分离干扰抑制算法

针对大功率干扰下的分布式多站雷达探测能力下降的问题,本文提出了一种新的基于盲源分离的干扰抑制方法。该方法对多部雷达接收信号进行信号级和数据级的联合处理,包括干扰相对时延估计及补偿-盲源分离-多组合配对定位三个步骤。首先分别以不同接收回波信号为参考,采用相关法估计各站点干扰信号相对时延,并进行补偿使干扰成分得到校准。然后针对校准后的信号,采用盲源分离算法,实现干扰信号和目标回波信号分离。最后,利用多组合配对定位方法,剔除由于盲源分离得到的虚假目标定位点,从而得到真实目标位置信息。最后本文通过仿真实验证明了该算法的有效性。      

一种空域-极化域联合的雷达欺骗干扰抑制算法

现代电子战中雷达有源欺骗干扰,特别是转发式欺骗干扰,已对雷达构成了严重的威胁。本文针对阵列雷达中有源欺骗干扰抑制问题,研究了一种空域-极化域联合处理的抑制方法。该方法采用矩阵法测量目标和干扰的空域及极化域参数;然后借助子空间投影理论构建滤波算子;进而在由空域和极化域组成的联合域上滤除欺骗干扰并提取目标回波,从而达到干扰抑制的目标。该算法采用信干噪比改善因子来衡量其性能,同时推导了改善因子的理论上限。该算法具有较低的复杂度,大量计算机仿验证其性能。仿真结果表明,算法不仅有良好的欺骗干扰抑制效果,并且在一定程度上也抑制了噪声;当SNR>10dB,参数估计相对误差小于0.1,抑制前后回波相关系数大于90%,干扰和噪声抑制度大于10dB。      

一种新的盲干扰抑制算法

提出了一种新的采用半正定规划的盲干扰抑制算法。仿真结果表明，该算法不仅可以很好地解决多址干扰和远近效应问题，而且收敛速度极快，特别适用于时变信道。     

卫星导航欺骗干扰检测与抑制技术综述

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)欺骗式干扰具有隐蔽性强、危害性大的特点,对GNSS造成了严重的安全威胁。介绍了生成式和转发式欺骗干扰的原理和关键技术,总结了现有的欺骗式干扰检测方法和抑制方法,并从成本、性能、复杂度、研究重点等方面对现有技术进行了详细分析。以性能和成本为指标,对比分析了现有干扰攻击、检测和抑制方法。最后,对未来欺骗式干扰防御研究值得关注的问题进行了展望,以期为后续研究提供思路。     

基于FFT的有源欺骗干扰抑制

基于DRFM的干扰机转发的有源欺骗干扰由于具有目标回波相似的脉压增益和目标行为,严重影响了雷达获取真实目标信息的能力。针对该类干扰,根据雷达接收机匹配滤波器得到雷达回波脉压信号矩阵,对该脉压信号矩阵按行FFT得到雷达回波脉压信号频谱矩阵。基于该脉压信号频谱矩阵目标回波频点估计设置带通滤波器,并对脉压信号频谱矩阵滤波得到目标回波脉压信号频谱矩阵估计。对该目标回波脉压信号频谱矩阵按行IFFT得到目标回波脉压信号矩阵,从而得到了基于FFT的有源欺骗干扰抑制方法。仿真结果表明当雷达回波脉冲数为60时,在SwerlingI目标起伏下,该算法干扰抑制深度为20dB左右。在SwerlingII目标起伏下,该算法干扰抑制深度为19dB左右。     

盲源分离在雷达抗主瓣干扰中的应用研究

主瓣干扰位于雷达主瓣内,干扰信号通常很强,会严重影响雷达探测性能.常用的副瓣匿影和副瓣对消措施难以奏效.文中给出了盲源分离抗干扰信号模型,在此基础上提出了基于矩阵联合对角化特征矢量的盲源分离抗主瓣干扰算法,并给出了不同信噪比条件下主瓣干扰抑制的仿真结果.仿真结果表明,在信噪比大于-15 dB的条件下,干扰抑制比能达到10 dB以上.该方法能有效降低主瓣干扰对雷达探测性能的影响,具有良好的应用前景.     

基于初相匹配滤波的有源欺骗干扰抑制

针对有源欺骗干扰提出了一种新型的基于初相匹配滤波的干扰抑制方法.首先,基于相参雷达接收机匹配滤波器得到脉压信号矩阵.其次结合该矩阵中目标和干扰脉压尖峰矢量,基于最大平均信号干扰能量比（信干比）输出推导出了初相匹配滤波的响应函数解析式,形成了基于有源欺骗干扰抑制的初相匹配滤波算法.该算法在保证目标脉压尖峰矢量不损失的前提下具有较好的抗干扰改善因子.仿真结果表明当雷达发射脉冲串脉冲数为60时,在Swerling I目标起伏下,该算法抗干扰改善因子（干扰抑制深度）为20dB左右.在SwerlingⅡ目标起伏下,该算法干扰抑制深度为19dB左右.     

基于子空间和小波降噪的盲信号干扰抑制算法

卫星通信信号十分微弱,信噪比的改善以及抗干扰能力的增强对于信号的正确接收具有至关重要的作用。提出了一种星上干扰抑制方案和一种基于子空间和小波降噪的盲分离干扰抑制算法,对提出的算法在单音、多音、窄带噪声以及宽带噪声干扰下进行了误码性能仿真。结果表明,该算法克服了传统基于前置小波降噪的盲分离算法在干信比大于30dB时性能恶化的问题,提高了抗高斯白噪声性能。     

一种基于峰度的盲源分离算法研究

盲源分离(BSS)问题是在缺少先验知识的情况下，从接收到的观测信号中恢复统计独立的源信号。独立分量分析(ICA)方法把多维随机矢量转换为尽可能统计独立的分量，是现代解决盲源分离问题最主要的方法之一。本文给出了一种基于峰度的盲源分离算法，与用Comon的方法求解Givens矩阵相比，结构清晰、实现简单，而且几乎没有对源信号的概率密度函数做任何假设，可以对几乎所有概率密度的源信号进行分离，还借鉴了Comon的成对处理原则，把算法推广到了解决一般的盲源分离问题。仿真证明了该算法的有效性。     

Fast ICA 盲分离算法在雷达抗主瓣干扰中的应用研究

压制干扰信号从主瓣进入雷达天线,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。文中首先给出了Fast ICA 应用于雷达抗主瓣干扰的信号模型;在高信噪比的均匀噪声环境中,利用基于寻找峭度的局部极值点的Fast ICA盲分离算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,通过脉压找出目标信号。仿真验证了算法用于抗主瓣干扰的有效性,该算法具有良好的抗干扰性能,在分离效率上具有较明显的优势。     

基于认知型盲源分离的雷达主瓣干扰抑制技术研究

主瓣干扰抑制,相对于旁瓣干扰而言,缺少有效的对抗手段。基于认知原理,结合多重信号分类与恒虚警检测,提出了一种基于波束域四阶累积量的特征矩阵近似联合对角化(JADE)盲源分离算法,可以有效抑制主瓣干扰,并给出了不同信噪比条件下目标信号与干扰分离度的效果。该方法可有效实现目标与干扰的分离,具有良好的抗干扰性能。     

一种基于二阶盲信号分离的多路声回波抑制模型

本文提出了一个基于二阶盲信号分离的多路声回波抑制模型.该模型回避了多路声回波对消中因声回波源信号间的强互相关性所致的固有的解的非唯一性问题,而是充分利用了这种互相性来去除声回波.模型仅添加一个辅助麦克风并巧妙置位即可对各路麦克风信号中的多路声回波进行有效的分离和抑制.为了实时处理的目的,提出了一个计算复杂度低且收敛稳健的二阶频域盲信号分离算法来检验该模型.实验结果充分确认了提出模型的有效性.