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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114114163A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202110619582.1(22)申请日2021.06.03(71)申请人北京理工大学地址100081北京市海淀区中关村南大街5号(72)发明人杨小鹏高升于智超王祯曾涛龙腾(74)专利代理机构北京理工大学专利中心11120代理人代丽(51)Int.Cl.G01S7/292(2006.01)G01S7/41(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图4页(54)发明名称一种基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法(57)摘要本发明公开了一种基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法,本发明在盲源分离技术基础上,结合接收信号的波达角度信息,即通过盲源分离恢复激励阵列天线的多源信号波形能够有效实现干扰和目标的分离,再利用干扰辨识技术有效提取目标信号。该方法能够对盲源分离后各信号通道进行干扰辨识,自适应地对欺骗式干扰进行抑制。从仿真结果来看,本发明对与密集假目标干扰和转发式切片干扰等新型欺骗式干扰有显著得抗干扰效果。CN114114163ACN114114163A权利要求书1/2页1.一种基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法,其特征在于,对雷达接收信号协方差矩阵进行信源参数估计,获得源信号数量;利用源信号数量对雷达接收信号进行预白化处理,并对预白化处理后的信号进行解混处理,获得多个分离信号;获得每个分离信号的中心距特征参数,并取最小中心距特征参数对应的信号作为目标信号。2.如权利要求1所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法,其特征在于,采用MUSIC算法或Capon算法进行信源参数估计。3.如权利要求2所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法,其特征在于,所述MUSIC算法获得源信号数量的具体算法为:采用进行谱峰搜索,获得源信号数量Q,其中搜索范围:谱峰对应角度即为信号入射方向。式中表示接收信号协方差矩阵的Q个主特征值对应特征向量张成信号子空间的正交投影矩阵;为阵元级阵列流行向量,H是复共轭转置操作。4.如权利要求1或2或3所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法,其特征在于,所述预白化处理的具体方法为:根据源信号数量,对所述协方差矩阵进行特征分解,获得源信号所对应的特征值、特征向量和噪声功率,进而构建预白化矩阵;将预白化矩阵与雷达接收信号相乘实现预白化处理。5.如权利要求4所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法,其特征在于,采用实现协方差矩阵进行特征分解,其中Rsub为接收信号的协方差矩阵,Q为源信号数量,λi为源信号所对应的特征值,ui为λi对应的特征向量,H是复共轭转置操作,为噪声功率,L为子阵个数。6.如权利要求4所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法,其特征在于:采用构建预白化矩阵,其中为噪声功率,λQ为第Q个源信号所对应的特征值,uQ为λQ对应的特征向量。7.如权利要求1所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法,其特征在于,所述解混处理的具体方法为:获取预白化处理后的信号的时延协方差矩阵,并进行特征分解,获得解混矩阵;将解混矩阵与预白化处理后的信号相乘实现解混处理。8.如权利要求1所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法,其特征在于,所述目标信号的具体确定方法为:针对每个分离信号,利用短时傅里叶变换对分离信号进行时频分析,形成二维灰度图像;获取所述二维灰度图像的尺度重心;利用所述尺度重心获取设定阶数下的中心矩特征参数;将所有分离信号所对应的中心矩特征参数按从大到小进行排列,最小的中心距特征参数所对应的信号即为目标回波信号。2CN114114163A权利要求书2/2页9.一种如权利要求8所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法,其特征在于,所述设定阶数取值为4。10.一种如权利要求9所述的基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法,其特征在于,采用获取图像的4阶中心矩特征参数,其中,xc和yc为尺度重心,A(i,j)为经时频分布预处理后的二维灰度图像的第i行,j列元素。3CN114114163A说明书1/6页一种基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法技术领域[0001]本发明涉及雷达抗干扰信号处理技术领域,具体涉及一种基于盲源分离的阵列雷达抗欺骗式干扰方法。背景技术[0002]阵列信号处理是信号处理领域的一个十分主要的分支,它在雷达、声纳、通信、导航、语音信号处理以及电子对抗等领域得到了广泛的应用。例如,雷达通过发射电磁波,在空间中各方向辐射能量,然后接收来自目标物体的反射信号,同时对辐射环境中的各种杂波、干扰等影响加以抑制。随着阵列雷达技术的飞速发展,各种干扰技术应用而生,比如无源干扰、有源干扰以及新型的假目标欺骗式干扰等。这些干扰严重降低了