一种基于低秩稀疏模型的抗主瓣间歇采样转发干扰方法.pdf

(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CN113640754A(43)申请公布日2021.11.12(21)申请号202110965112.0(22)申请日2021.08.22(71)申请人西安电子科技大学地址710071陕西省西安市太白南路2号(72)发明人李亚超张鹏彭成郭亮陶慧斌邵学辉张彬李丝丝(74)专利代理机构西北工业大学专利中心61204代理人刘新琼(51)Int.Cl.G01S7/36(2006.01)G06F17/14(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图7页(54)发明名称一种基于低秩稀疏模型的抗主瓣间歇采样转发干扰方法(57)摘要本发明涉及一种基于低秩稀疏模型的抗主瓣间歇采样转发干扰方法，雷达信号处理领域。首先，利用短时傅里叶变换STFT将一个CPI内N个混有ISJ的回波信号转换至时频域并构建该CPI的时频图像序列；接着，利用RPCA低秩稀疏分解算法对图像序列进行分解，分离出具有低秩性的目标和稀疏性的干扰；最后，对分离出的目标信号时频序列采用时频恢复算法进行恢复，得到干扰抑制后的时域信号。方法有效抑制了间隙采样转发干扰，使得干扰与目标在时域和频域的耦合性大大降低，真实目标信号变得清晰可见，并且对目标的波形信号还原度较高，依然可以从时域和频域观察到较为显著的线性调频信号。CN113640754ACN113640754A权利要求书1/2页1.一种基于低秩稀疏模型的抗主瓣间歇采样转发干扰方法，其特征在于步骤如下：步骤1：输入一个相参积累时间内N个混有间歇采样转发干扰的脉冲回波；步骤2：利用短时傅里叶变换得到这N个脉冲回波的时频图像；步骤3：利用得到的时频图像数据和脉冲回波数据，计算时频恢复系数；步骤4：对N个回波的时频图像结果进行堆叠得到时频图像序列；步骤5：对时频图像序列利用低秩稀疏分解模型进行分解，分离出具有低秩性的真实目标和具有稀疏性的干扰信号；步骤6：利用步骤3得到的时频恢复系数对分离出的目标信号时频图像，采用时频恢复算法恢复出干扰抑制后的时域回波信号。2.根据权利要求1所述一种基于低秩稀疏模型的抗主瓣间歇采样转发干扰方法，其特征在于步骤1具体如下：雷达接收到的回波可以表示为：其中，i代表第i个脉冲回波，N代表相参积累时间内中有N个脉冲回波，和分别表示第i个回波中目标信号和干扰的时延，是为了使干扰能够在距离上超前于真实目标而调制的附加频率；sR(t)是雷达发射信号，sJ(t)是间歇采样转发干扰信号，n(t)表示高斯噪声。3.根据权利要求1所述一种基于低秩稀疏模型的抗主瓣间歇采样转发干扰方法，其特征在于步骤2具体如下：其中，w(t‑m)为窗函数，它在时间上反转并且有m个时间长度的偏移量；Si(t,w)是第i个回波的时频图像结果，它是时间t和频率w的二维函数，借助时频变换，可以清楚观察到目标和干扰在时频图像中的能量分布。4.根据权利要求1所述一种基于低秩稀疏模型的抗主瓣间歇采样转发干扰方法，其特征在于步骤3中时频恢复系数R计算如下：其中，mean(·)表示对向量求均值，时频恢复系数R表示干扰抑制前时频域信号与其对应时域信号的比例关系。5.根据权利要求1所述一种基于低秩稀疏模型的抗主瓣间歇采样转发干扰方法，其特征在于步骤5具体如下：低秩稀疏分解模型的基本数学模型是考虑以下形式的矩阵分解：s.t.L+S＝A其中，rank(·)表示求矩阵的秩，||*||0是求矩阵的L0范数，它表征了矩阵中非零元素的个数；矩阵A表示由N个回波时频图像所构成的时频图像序列，矩阵L表示目标信号时频图2CN113640754A权利要求书2/2页像序列，矩阵S则是干扰信号的时域图像序列。6.根据权利要求1所述一种基于低秩稀疏模型的抗主瓣间歇采样转发干扰方法，其特征在于步骤6具体如下：其中，Li(t,w)是第i个脉冲回波分离得到的目标信号时频图像结果，Santi(t,i)则表示与其对应的干扰抑制后的时域回波信号。3CN113640754A说明书1/7页一种基于低秩稀疏模型的抗主瓣间歇采样转发干扰方法技术领域[0001]本发明属于雷达信号处理领域，具体涉及一种基于低秩稀疏模型的抗主瓣间歇采样转发干扰方法，可用于雷达系统对抗来自间歇采样转发类型的干扰。背景技术[0002]基于数字射频存储器的干扰机所产生的间歇采样转发干扰，不仅会在信号时域、频域甚至时频域严重拥塞雷达发射信号，还会随着转发方式和调制方式的不同，形成不同的兼有欺骗性和压制性的双重干扰效果。此外，间歇采样转发干扰对发射信号为线性调频信号、相位编码、步进跳频等雷达均能达成干扰效能，并随着转发方式和调制方式的改进，该干扰的干扰性能还在不断地提升，这也给雷达抗干扰技术的研究带来了严峻的挑战。[0003]现阶段雷达系统对于间歇采样转发干扰主要是从信号与