网站原创摘 要： 无源雷达系统中,为了快速重建目标回波,设计了基于变步长最小均方算法的自适应直达波干扰抑制系统,仿真表明,与定步长系统相比,该设计系统能以更快速度有效抑制直达波干扰.另外,为了解决直接计算互模糊函数运算量太大问题,引入了快速傅里叶变换计算方法,仿真表明运算量大大降低.最后,为了估计多普勒频移和时延参数,采用快速傅里叶变换方法计算互模糊函数最大值对应坐标,仿真表明两参数均估计正确.
关 键 词 ： 无源雷达； 调频广播； 变步长最小均方； 直达波抑制； 快速傅里叶变换
中图分类号： TN957.5134 文献标识码： A 文章编号： 1004373X（2013）17000903
0 引 言
近年来,国内外正在进行无源雷达的研制,这种雷达系统利用调频广播、电视等民用信号作为非合作照射源[1],“静默”接收飞机、导弹等飞行器目标的微弱反射信号,再进行直达波干扰抑制及目标特征参数估计,以完成目标定位及跟踪.由于民用辐射源具有工作频率低、频率覆盖广、发射功率大等特点,大大提高了无源雷达在抗干扰、抗低空突防、抗反辐射导弹和反隐身等方面的性能[2].
为了加快收敛速度,本文提出了新的变步长公式,并设计了基于变步长最小均方（Least Mean Square,LMS）算法[34]的自适应直达波干扰 （Direct Path Interference,DPI）抑制[56]系统.为了提高雷达系统实时性能,采用快速傅里叶变换（Fast Fourier Tranorm,FFT）[7]方法计算互模糊函数,以快速准确进行目标特征参数提取.
1.基于变步长LMS算法的自适应直达波干扰抑制系统
相对于直达波干扰来说,目标回波具有因目标运动引起的较小的多普勒频移.因为调频广播是带宽信号,目标回波与直达波干扰频谱混叠严重.另外,由于传输距离较远及目标散射等原因,目标回波强度一般比直达波信号强度小很多.使用经典滤波器很难有效滤除直达波干扰,所以本文设计了基于变步长LMS算法的自适应直达波干扰抑制系统.
2.基于变步长LMS算法的自适应直达波干扰抑制系统仿真
图2（a）为受到直达波干扰污染的目标回波频谱图,直达波中频出现在0.2 MHz,验证了窄带采样定理.幅值较小的目标回波仅具有1 kHz的多谱勒频移,与直达波干扰频谱混叠严重.图2（b）为重建后的目标回波频谱图,与图2（a）比较可知,幅值较大的直达波干扰得到有效滤除,目标回波得到较好重建.为了便于比较,图2只画出中频附近频谱,其他位置频谱情况与此外类似,不再累述.
图3为直达波干扰抑制后的目标回波与理想目标回波时域差值图,其中上方蓝线为定步长收敛过程,在800点左右趋于稳定；下方红线为变步长收敛过程,初始收敛因子与定步长收敛因子相同,在300点左右已趋于稳定.可见在稳态误差相同的前提下,变步长LMS算法具有更快的收敛速度.
综上,基于变步长LMS算法的自适应直达波抑制系统能够快速有效滤除直达波干扰,工作性能良好.
3.基于互模糊函数的FFT计算方法的联合时频估计
图4中,上方红色圆圈画线为直接计算所需的复数乘次数；下方蓝色三角画线为利用FFT算法所需的复数乘次数,与直接计算相比,复数乘次数降低了4个数量级左右.显然,采用FFT算法大大降低了运算量,提高了系统的实时性能.
然后,设采样点数为[N等于218,]利用FFT方法计算互模糊函数最大值,以估计时延及多谱勒频移,仿真结果如图5所示.
图5（a）是互模糊函数图对应的时间轴剖面图,可见互模糊函数最大值对应的时间为0.000 04 s,与时延参数仿真设置值一致.图5（b）是互模糊函数图对应的频率轴剖面图,可见互模糊函数最大值对应的频率为1 kHz,与多谱勒频移参数仿真设置值一致.说明通过互模糊函数的FFT计算方法能够快速准确进行时延及多谱勒频移估计.
4.结 论
本文选用载频为107.4 MHz,带宽为180 kHz的调频广播作为无源雷达非合作照射源,属于典型的高载频窄带宽信号,采用窄带采样定理,使无失真采样频率降为0.8 MHz,给实时信号处理带来了便利.针对较强的直达波干扰,设计了基于变步长LMS算法的自适应直达波干扰抑制系统.仿真表明,与定步长800点收敛位置相比,系统能以300点收敛位置更加快速有效滤除直达波干扰.针对直接计算互模糊函数计算量太大问题,本文采用FFT方法,与直接计算相比,复数乘次数降低了4个数量级左右,大大提高了雷达系统的实时性能.最后,利用FFT方法计算互模糊函数最大值,多普勒频移及时延均估算正确,为目标定位及跟踪奠定了良好的数据基础.