APP下载

一种抗转发式干扰的低截获波形优化设计方法

2019-05-23

舰船电子对抗 2019年2期
关键词:波形遗传算法滤波

顾 兵

(中国船舶重工集团公司第七二三研究所,江苏 扬州 225101)

0 引 言

现代战争中雷达面临日趋复杂的电磁环境威胁,各种军用有意干扰、民用无意干扰大量涌入雷达接收机,导致雷达探测性能下降[1]。尤其是多部雷达之间的同频干扰[2]和射频采样存储技术[3]的发展,采用全脉冲复制、切片复制、部分复制形式密集存储转发,有相参处理增益,干扰效率大大提高[4]。多相编码雷达信号,其信号形式复杂,具备低截获优势,同样长度的多相编码信号比二相编码信号拥有更高的匹配滤波主副比[4]。

本文利用多相编码信号复杂波形带来的低截获优势,正交波形的互相关低峰值特性,设计一种有效对抗转发式欺骗干扰的低截获雷达波形。多相编码信号结构形式复杂,能够有效降低电子战设备的截获概率或者延长截获时间,用遗传算法优化出多组正交多相编码子脉冲信号,将这些子脉冲信号按照一定的形式拼接成雷达发射波形。雷达在处理时进行分段分时处理,当前处理信号段大概率与转发干扰信号正交,具备较好的抗转发式欺骗干扰能力。

1 遗传算法

遗传算法是模拟自然界生物在繁殖过程中遗传和进化过程而发展出的一种高效、并行、全局搜索的数学算法,在函数优化领域有较为广泛的应用,尤其是一些多模型、非线性的优化问题。

遗传算法是一个典型的迭代优化过程,其主要步骤有:

(1) 对参数集合域选择适当的策略进行编码,使其转化为对应的位串结构空间;

(2) 设定衡量各个样本个体优劣尺度的适应度函数;

(3) 确定遗传策略及参数,包括种群大小、进化次数、交叉和变异概率、初始种群数、复制、交叉、变异方法等;

(4) 随机产生规定量的初始种群;

(5) 计算出初始种群中所有个体的适应度评价值;

(6) 根据确定的遗传策略,对初始种群进行复制、交叉、变异等操作进而形成下一代种群;

(7) 判断进化后的群体是否满足判断条件,或者已经达到所设定的进化代数,若满足则停止进化,若不满足则重新进行进化并计算适应度评价值。

其算法流程如图1所示。

图1 遗传算法流程图

2 正交多相码

二相编码信号具有理想的相关特性,但是由于可选择的序列有限,使得二相编码信号形式相对简单,难以满足雷达低截获波形的设计要求,构造出具有理想相关特性的多相编码雷达信号,突破了二相编码的局限性[5-6]。

设一个正交多相码序列中有L个信号,其中每个信号中包含K个子脉冲,那么这个正交多相编码信号模型如下:

{fl(x)=a(x)ejφl(k),k=1,2,…,K},l=1,2,…,L

(1)

(2)

式中:τ为子脉冲时宽;φl(k)(0≤φl(k)≤2π)为第l个信号中第k个子脉冲的相位。

如果信号采用N相编码,则子脉冲的编码相位从下面集合中选取:

φl(k)∈{φ1,φ2,…,φN}=

(3)

对于一个编码信号个数为L,编码长度为K的多相位编码集合可用K×L相位矩阵来表示:

(4)

L个多相位编码信号的自相关表达式如下:

P(φl,m)=

(5)

式中:l=1,2,…,L。

L个多相位编码信号的互相关表达式如下:

Q(φa,φb,m)=

(6)

式中:a≠b,a,b=1,2,…,L。

3 波形设计

在雷达的时宽持续时间内利用基于遗传算法优化出的正交多相编码子脉冲进行拼接,设计出具备低截获、抗转发式干扰能力的雷达发射波形,其结构框架设计示意图如图2所示。

图2 波形结构示意图

波形的具体优化方法如图3所示。

(1) 根据雷达的实际需要确定雷达信号的整体参数、重频和脉宽;

(2) 确定各子脉冲的数量和持续时间,子脉冲持续时间之和为雷达信号的时宽,持续时间可选取相同值,也可选取不同值,具体可结合预计的截获时间和转发时间进行确定;

(3) 根据需要的信号复杂度确定多相编码的相位数量;

(4) 设置遗传算法的初始种群数量、适应度函数、交叉概率、变异概率、进化代数等参数;

(5) 利用遗传算法对多个多相位编码信号进行正交优化,优化选择出1组正交多相位编码序列;

(6) 利用优化出的正交多相编码序列生成相应的信号;

(7) 对各子脉冲信号进行自相关处理和互相关处理,可进行加权处理,并提取自相关处理和自相关处理绝对峰值、主副比、各子脉冲隔离度等数据;

(8) 根据实际需要对生成的信号是否满足抗干扰要求进行判决,若满足要求则输出信号梳理,若不满足要求返回第2步重新进行优化,直至优化出所需要的满足要求的波形并将信号数据输出。

4 仿真分析

计算机Matlab仿真选取5个等长子脉冲,采用四相编码,其相位值为0,π/4, π/2, 3π/4之一,自相关加权采用自适应低副瓣优化权值。

仿真参数设定:信号带宽B=3 MHz,信号时宽T=50 μs,采样率fs=4 MHz,信号波长为0.03 m,子脉冲数量为5,子脉冲码长等长L=150,相位数量为4,交叉概率为0.7,变异概率为0.12,最大进化代数为500,初始种群数为80。

图4 遗传算法适应度进化曲线

仿真结果:遗传算法适应度进化曲线如图4所示。利用遗传算法优化出5个子脉冲的正交四相编码相位变化如图5所示。图6~图15为利用优化出的5组正交四相编码序列产生的信号的自相关结果和利用自适应低副瓣加权进行适配滤波的结果。

表1给出了5个子脉冲的自相关处理和自适应加权后处理后的自相关峰值、自相关主副比、失配后的主副比数据结果。表2给出了5个子脉冲相关处理后的峰值数据结果。表3给出了5个子脉冲相关处理后的主副比数据结果。表4给出了5个子脉冲的隔离度数据结果。

信号段1和5、2和5、3和5、4和5互相关仿真结果如图16~图19所示。

图5 优化的正交四相编码相位变化

图6 信号段1自相关处理结果

图7 信号段1失配滤波处理结果

表1 自相关与失配滤波处理结果

表2 相关处理峰值数据结果

图8 信号段2自相关处理结果

图9 信号段2失配滤波处理结果

图10 信号段3自相关处理结果

图11 信号段3失配滤波处理结果

图12 信号段4自相关处理结果

图13 信号段4失配滤波处理结果

图14 信号段5自相关处理结果

图15 信号段5失配滤波处理结果

图16 信号段1和5互相关结果

图17 信号段2和段5互相关结果

图18 信号段3和5互相关结果

图19 信号段4和5互相关结果

由以上仿真数据结果可知,采用多子脉冲拼接的雷达波形,每个子脉冲自相关有良好的主副比性能,进行自适应加权处理后主副比进一步降低。各子脉冲之间隔离度好,互相关无明显峰值。

5 结束语

本文提出了一种有效抗转发式干扰的雷达波形优化设计方法,利用多相编码的低截获优势,降低雷达信号被截获的概率或增加截获时间。利用遗传算法优化出正交性能良好的子波形,电子战设备截获并转发欺骗式干扰需要一定时间,雷达采用分段分时处理策略,转发的波形有很大概率与待处理段波形正交,从而使雷达具备较好的抗转发式干扰能力。

表3 相关处理主副比数据结果

表4 信号段1~5的隔离度

猜你喜欢

波形遗传算法滤波
基于时域波形掩护的间歇采样干扰对抗研究
“雷达波形设计与运用专刊”编者按.
基于改进遗传算法的航空集装箱装载问题研究
基于遗传算法的高精度事故重建与损伤分析
通用6T系列变速器离合器鼓失效的解决方案
一种考虑GPS信号中断的导航滤波算法
基于遗传算法的模糊控制在过热汽温控制系统优化中的应用
高效LCL滤波电路的分析与设计
基于遗传算法的智能交通灯控制研究
全新迈腾B7L车喷油器波形测试