基于干扰方接收装备的自适应信号消扰技术研究

　　摘要：文章提出的自适应信号消扰技术，通过对强信号采用信号数字域分离、模拟域抵消的方法，提高干扰方接收装备的动态范围，使干扰方接收装备在己方干扰的同时实时监测敌方用频情况，进而对干扰效果进行有效评估。

　　引言

　　电子对抗在现代战争中扮演着越来越重要的角色，电子对抗是“矛”与“盾”的关系，干扰方是“矛”，是进攻方，被干扰的通信接收装备方是“盾”，是防御方。目前对干扰效果的评估，常通过“盾”来评估“矛”的作战效能。文章提出了一种自适应信号消扰技术，通过对强信号采用信号数字域分离、模拟域抵消的方法，提高干扰方接收装备的动态范围，使干扰方接收装备在己方干扰的同时实时监测敌方用频情况，进而对干扰效果进行有效评估。

　　总体方案

　　在现代电子对抗战场上。为了保证自身安全，通信对抗装备一般部署在己方一侧，己近而敌远。在联合作战的背景下，干扰发射装备覆盖频段不但有敌军的通信、导航设备，己方的侦察接收装备也在其干扰覆盖范围之内，此时侦察接收装备接收到己方的干扰信号太强，常常导致己方的侦察设备被阻塞，无法对敌方通信信号进行有效接收并作出准确判断。为了解决这个难点所在，文章提出了自适应信号消扰技术，具体就是基于数字域信号分离、模拟域信号抵消思路，对己方强信号进行抵消，减弱己方信号到达己方侦察接收装备的射频信号强度，进而提高己方侦察接收装备的的整体瞬时动态范围。总体处理框图如图1所示。

　　具体实现方法

　　己方强信号抵消由超高速A/D转换、强信号检测、强信号提取、强信号幅度、延时调整、强信号抵消等部分组成，如图2所示。

　　接收天线接收到的信号经预选滤波器组进行目标频段提取，采用功分器把接收射频信号一分为二，分成信号固定延时支路1和强信号检测、分离、参数调整支路2。把两支路输出的信号通过和路器相加，以达到抵消己方强信号的目的。为了实现更好的抵消效果，可以采用多个强信号抵消处理单元串行级连的方式进行处理。

　　信号检测

　　信号检测是整个己方强信号抵消单元的基础，特别是强信号存在性检测，因为己方强信号的频率、制式也是未知的，所以也属于盲信号检测的范畴，盲信号检测也就是在信号或者目标信号信息完全未知的情况下，对接收信号进行处理，对目标信号做出是否存在的判决。强信号检测框图如图3所示。

　　噪声基底估计

　　常用的噪声基底估计方法是在切断输入信号的情况下测量接收装备的噪声基底。然而，接收机前端噪声基底的频谱特性会随着器件老化、外部温度和湿度、信号环境、器件工作参数(如自动增益控制)等因素的变化而变化，并且测量工作繁琐反复。所以我们拟采用形态学滤波方法估计起伏的噪声基底并修正，最后根据修正频谱的噪声谱线的分布特征估计出自适应检测门限，并与修正频谱比较完成宽带接收信号的检测。

　　一般情况下，膨胀运算减小了信号的谷值，扩展了峰顶；而腐蚀运算减小了信号的峰值，加宽了谷域。开运算可以抑制信号的尖峰，闭运算可以抑制信号的波谷。开、闭运算所能滤除正、负脉冲的宽度取决于运算所使用的结构元素 的宽度M。如果信号中噪声脉冲的宽度不超过所选结构元素的宽度，就可以被开、闭运算所去除。所以直接形态学开运算也可以完成噪声基底的估计，但是存在较宽信号时需要较大的结构元素，实际计算量较大。为节约运算资源和运算时间，先对频谱数据进行分段最小值抽取，对抽取序列选用较小的结构元素进行形态学开运算，然后再进行插值得到噪声基底估计值。

　　图4通过图形描述给出了对30点谱线数据用形态学方法估计噪声基底的处理过程。按每3点均匀划分为一个分段，用图中的虚线分开。开运算结构元素为1X2。

　　频谱数据分段后会出现两种情况：一是段内谱线只有一部分是信号谱线(如图4(a)的分段3、4、7、9)或全部是噪声谱线(如图4(a)的分段1、2、5、6、10)，这时该段的最小值反映了该段的噪声基底值。二是段内谱线全部为信号谱线(如图4(a)的分段8)，段内的最小值反映了信号的频谱幅度，在最小值抽取序列中表现为突出的尖峰(如图4(b))。将最小值抽取序列作为二值图像，通过形态学开运算消除尖峰(图4(b))，作为各段噪声基底的估计值。插值后的噪声基底估计值如图4(c)所示。

　　由式(4)可知，求各段的最小值等价于用等于分段长度的结构元素对分段数据做一次腐蚀运算。在对腐蚀运算选择结构元素(1*M)即确定分段长度M时，主要考虑将分段内的噪声起伏控制在一定的范围(如小于1dB)。

　　开运算结构元素为线性结构元素1*M，M主要取决于存在的最宽信号所占的分段数K，即M≥K。结构元素的选择与频谱分段有密切的联系，在可能的最大信号带宽确定的条件下，分段长度越短，结构元素的尺寸越大，实现起来越复杂。因此，在开运算的计算开销允许的情况下尽量取较小的分段长度。当结构元素为线性结构元素时，腐蚀运算等价于最小值滤波，膨胀运算等价与最大值滤波。实际实现时，开运算可通过最大值滤波和最小值滤波级联实现。

　　检测门限估计

　　去掉噪声基底的频谱近似等于高斯白噪声和信号的叠加，其中未叠加信号的频谱近似保留了高斯白噪声的特征。将3.1.1节噪声基底估计的最小值抽取序列开运算前后的结果做差，差的绝对值较小的所有分段内的谱线视为未叠加信号的谱线。因此可以采用N-Sigma方法对未叠加信号的谱线进行处理来估计检测门限。

　　如果己方的侦察设备可以提前获知己方强信号的先验知识，如：通信制式(定频、跳频)、干扰样式(MFM、QPSK等)、通信频率、通信带宽等参数，检测方法相对简单。假如不能获得己方干扰信号的先验知识，则通过信号强度的大小和预先设定的判决门限来判断是否存在己方强信号。如果存在己方强信号，对己方强信号的带宽、信号强度、通信制式、中心频率进行估计，如果己方通信信号为跳频信号，还需要判断出己方跳频信号的跳频范围。

　　己方强信号的提取

　　文章采用数字FIR带通滤波器对己方通信信号进行提取。为了能够最快速地设计出合适的FIR带通滤波器，并尽可能降低处理复杂度，我们提出以两组预先设计好的FIR带通滤波器组为基础，来构造各种FIR带通滤波器的方法，该方法如下。

　　图5中各个基本滤波器的通带带宽、过渡带带宽相同，每个基本滤波器的通带波动为0.01dB，阻带衰减为110dB。每个基本滤波器可独立使用，假如某个己方通信信号正好处于第一组预先设计基本FIR带通滤波器中FIR滤波器1的通带范围内，则可采用该滤波器把己方通信信号提取出。而且同一组中相邻的基本滤波器可组合使用，以形成通带范围更大的带通滤波器。比如：第一组中的基本FIR滤波器1+基本FIR滤波器2、基本FIR滤波器3+基本FIR滤波器4分别构成的复合FIR带通滤波器的幅频响应如图6所示。

　　图6中两个复合FIR带通滤波器各自的通带波动为0.1dB，阻带衰减为110dB。假如某个己方强信号正好处于复合滤波器1的通带范围内，可以采用复合滤波器1把己方强信号提取出。

　　提取出信号的幅度、延时调整

　　提取出信号的幅度调整由两部分构成，分别是大步进信号幅度调整和小步进信号幅度调整，大步进信号幅度调整由增益可控放大器实现，小步进信号幅度调整采用数字方法实现。

　　提取出信号的延时调整由两部分构成，分别是整数采样周期延时调整和小数采样周期延时调整，整数采样周期延时调整通过移位寄存器实现，小数采样周期延时调整通过多相内插滤波器实现，如图7所示。

　　整数采样周期延时调整不再獒述。小数采样周期延时调整是基于M倍内插滤波器实现，通带截止频率为f1、通带波动为0.1dB，阻带起始频率为f2 MHz、阻带衰减为110dB，滤波器阶数N的FIR低通滤波器，对此低通滤波器进行M相分解，即：

　　形成M个16阶单通道滤波器，x1(n)通过滤波器H1(z)得到的结果比x1(n)通过滤波器H0(z)得到的结果超前1/M采样周期，依次类推。所以通过选择不同的单通道滤波器(H1(z))，就可以实现不同的小数采样周期延时。

　　强信号抵消

　　理论上天线接收到的信号经延时后与还原出的强信号只要相位相差180°且幅度相同，则该通信信号可以完全抵消。在实际实现中由于还原出的强信号不论在幅度还是相位上都与原始通信信号存在偏差，只能采用多次抵消级联方法来实现强信号抵消。所以在信号抵消必须存在一个反馈环节来判决是否继续抵消，如需继续抵消，则计算出抵消时的幅度、相位的调整值。

　　结束语

　　文章中，对己方侦察设备通过采用自适应信号消扰技术，在己方干扰设备干扰敌方通信设备的同时，侦察设备可实时监测敌方用频情况，对干扰效果进行有效评估，同时可把敌方的用频情况实时反应给己方的干扰设备，这样在联合作战中，可以大大提高己方的干扰效果，为战时有效分配干扰资源提供准确、有力的支持。

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　　陈向明 胡家胜 张成刚