干扰特征提取方法

干扰特征提取及其识别第一章 干扰特征提取主要研究以下六种常见的有源干扰样式：射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、距离欺骗干扰、速度欺骗干扰和角度欺骗干扰。

针对这六种干扰信号，将分别从时域、频域、变换域等多个方面提取了一组对干噪比稳健性较好的特征参数。

1.1 信号的时域特征分析（1）矩偏度系数设X 是一随机变量，其均值为μ，标准差为σ，则矩偏度系数定义为()333E X a μσ-= （1-1）它表征的是一个分布的不对称程度。

如果分布曲线右边的拖尾比左边的长，则称分布有正偏度。

反之，则称分布有负偏度。

矩偏度系数与干扰噪声比((JNR)的关系曲线如图1-1所示。

其中仿真条件如下:遮盖式干扰中的调制噪声带宽10MHz ，均值为0，方差为21σ=，载频100MHz ，采样频率300MHz 。

噪声调幅干扰的有效调制系数为0.2，噪声调频的调频斜率10MHz/V 。

欺骗式干扰中:LFM 信号带宽2MHz ，脉宽10us ，PRF 为1KHz ，拖引采用匀速拖引方式。

角度欺骗干扰中的幅度起伏按幂函数方式变化。

由图1-1可以看出，当JNR>0dB 时，噪声调频干扰的偏度为正，说明其分布曲线右边的拖尾比左边的长；噪声调幅干扰的偏度一直为负，其分布曲线左边的拖尾要更长一些；而其它几种干扰样式的偏度值基本上在零附近，说明其分布基本上是对称的。

因此，通过时域矩偏度系数这一特征参数就可以将噪声调幅干扰和其它干扰样式区分开来。

(2)矩峰度系数设X 是一随机变量，其均值为μ，标准差为σ，则矩偏度系数定义为 ()444E X a μσ-= （1-2）它表征的是分布的陡峭程度。

时域矩峰度系数与JNR 的关系曲线如图1-2所示。

图1-1 时域矩偏度系数与JNR 的关系曲线 图1-2 时域矩峰度系数与JNR 的关系曲线 由图1-2可以看出，当JNR=-6dB 时，噪声强度很大，在分布上占主导地位，因此几种干扰样式的矩峰度系数值都在3左右，呈现正态分布；随着JNR 的增加，射频噪声干扰的值仍将保持在3左右，呈现准正态分布；而其它干扰样式的值将随着JNR 的增加而迅速减小，呈现扁峰分布。

因此说，射频噪声干扰的时域矩峰度系数和其它的干扰样式差异较大，可以通过这一参数将其区分开来。

(3)归一化瞬时幅度频谱的最大值设雷达接收信号为()x t ，用频率s f 对其进行采样，得到采样序列()x n ,(1,2,s n N =)。

对采样序列()x n 进行希尔伯特变换，得到其解析表达式为()()()ˆz n x n jxn =+，其中()ˆxn 是()x n 的希尔伯特变换。

因此就可以提取信号的如下瞬时特征： 瞬时幅度为()()()()1222ˆa n x n x n =+，瞬时相位为()()()ˆarctan()x n n x n Φ=，由于反正切函数是按模2π计算相位序列()n Φ的，会造成相位卷叠，因此必须对()n Φ进行去相位卷叠。

然后再对其进行去线性相位运算，就可以得到真正的相位序列()NL n Φ。

因此可以得到瞬时频率。

在瞬时幅度、瞬时频率和瞬时相位等瞬时信息的基础上，就可以得到一些统计特征参数。

定义归一化瞬时幅度频谱的最大值为21max max (())sN cn i s DFT a i N γ==（1-3）其中()cn a i 是零中心归一化瞬时幅度。

max γ代表归一化瞬时幅度频谱的最大值，用来区分包含幅度起伏信息和不包含幅度起伏信息的信号。

各种干扰信号的max γ值与JNR 的关系曲线如图1-3所示。

由图1-3可以看出，由于射频噪声干扰、噪声调幅干扰和角度欺骗干扰存在幅度上的变化，因此当JNR>0dB 时，它们的max γ的值将随着JNR 的增加而增大，最终维持在某一个大于0的值上；而其它几种干扰在幅度的包络上没有变化，因此其max γ的值最终随着JNR 的增加而趋近于零。

通过这一参数，就可以将恒包络子类和非恒包络子类区分开来。

(4)归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差定义归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差为()12221111()s s N N aa cn cn i i s s a i a i N N σ==⎧⎫⎡⎤⎪⎪=-⎨⎬⎢⎥⎣⎦⎪⎪⎩⎭∑∑ （1-4）其中，()cn a i 、s N 的定义同上。

aa σ与JNR 的关系曲线如图1-4所示。

图1-3 max γ与JNR 的关系曲线 图1-4 aa σ与JNR 的关系曲线从图1-4可以看出，由于噪声调频干扰、距离欺骗干扰和速度欺骗干扰不存在幅度包络的变化，因此它们的aa σ的值将随着JNR 的增加而趋向于零。

而其它几种干扰样式的aa σ的值将随着JNR 的增加而趋向于一个大于零的常数值，反映了幅度包络的起伏程度。

尤其是射频噪声干扰，其值基本上维持在0.3以上，因此可以通过此值将其区分开来。

(5)瞬时相位的中心非线性分量的绝对值的标准偏差定义瞬时相位的中心非线性分量的绝对值的标准偏差为1222()()11()()n t n t ap NL NL a i a a i a i i c c σ⎧⎫⎡⎤⎪⎪=Φ-Φ⎨⎬⎢⎥⎣⎦⎪⎪⎩⎭∑∑ （1-5） 其中，t a 是判断弱信号段的一个幅度判决门限，若低于该门限，瞬时相位的估计对噪声非常敏感。

c 为()NL i Φ中满足()n t a i a >条件的样本点数。

ap σ与JNR 的关系曲线如图1-5所示。

可以看出，当JNR<9dB 时，各种干扰样式的apσ的值差别不大；当JNR>9dB 时，噪声调幅干扰的值将随着JNR 的增加而迅速增大。

在JNR 较大时，可以通过ap σ的值将噪声调幅干扰与其它几种干扰区分开来。

(6)瞬时相位的中心非线性分量的直接值的标准偏差定义瞬时相位的中心非线性分量的直接值的标准偏差为1222()()11()()n t n t dp NL NL a i a a i a i i c c σ⎧⎫⎡⎤⎪⎪=Φ-Φ⎨⎬⎢⎥⎣⎦⎪⎪⎩⎭∑∑ （1-6） 其中，()NL i Φ、c 的定义同上。

dp σ与JNR 的关系曲线如图1-6所示。

图1-5 ap σ与JNR 的关系曲线 图1-6 dp σ与JNR 的关系曲线由图1-6可以看出，当JNR<3dB 时，几种干扰样式的dp σ的值相差不大；当JNR>3dB 时，噪声调幅干扰的值将随着JNR 的增加而迅速增大。

因此，当JNR 较大时，可以通过dp σ的值将噪声调幅干扰与其它几种干扰区分开来。

(7)分布带宽和分布方差对上面所述的归一化瞬时频率进行分布统计，定义分布均值以上的数据所占的宽度和分布的方差分别为width FD 和var FD 。

width FD 和var FD 与JNR 的关系曲线分别如图1-7和图1-8所示。

图1-7 分布带宽与JNR 的关系曲线 图1-8 分布方差与JNR 的关系曲线由图1-7可以看出，射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰的width FD 的值随着JNR 的增加逐渐减小。

距离欺骗干扰、速度欺骗干扰和角度欺骗干扰的分布宽度随着JNR 的增加逐渐增大，最终保持在0.8左右。

因此，通过这一参数也可以将遮盖式干扰子类和欺骗式干扰子类区分开来。

由图1-8可以看出，当JNR<-3dB 时，各种干扰样式的var FD 值差异不大；当JNR>-3dB 时，欺骗式干扰的变化有一个先减小再增大的过程；而遮盖式干扰将随着JNR 的增加而增大，尤其是噪声调频干扰，增长的速度较快。

(8)包络起伏度参数定义包络起伏度参数-R 参数为22R σμ= （1-7） 其中2σ,μ分别是信号瞬时包络平方的方差和均值。

R 参数反映信号包络变化的程度。

R 参数与JNR 的关系曲线如图1-9所示。

由图中可以看出，随着JNR 的增加，射频噪声干扰的R 参数的值基本上保持在1左右，变化幅度很小；而其它几种干扰样式的R 参数的值都随着JNR 的增加而减小。

其中，噪声调频干扰、距离欺骗干扰和速度欺骗干扰由于自身不存在包络的起伏变化，它们的值将趋向于0；而噪声调幅干扰和角度欺骗干扰的值随JNR 的增加而减小，最终保持在0.2左右。

因此，通过R 参数首先能够将射频噪声干扰区分开来，其次在JNR 较大时能够将噪声调频干扰、距离欺骗干扰、速度欺骗干扰子类与噪声调幅干扰、角度欺骗干扰子类区分开来。

(9)相关比参数则定义相关比参数-S 参数为 min(,)max(,)S N P N P = (1-8)其中，N 和P 分别为信号瞬时自相关函数的数据点为正值和负值时的点数。

S 参数与JNR 的关系曲线如图1-10所示。

图1-9 R 参数与JNR 的关系曲线 图1-10 S 参数与JNR 的关系曲线由图1-10中可以看出，各种干扰样式的S 参数的值都比较稳健，随JNR 的变化很小。

其中欺骗式干扰保持在0.92左右；射频噪声干扰的值基本上保持在0.8左右；而当JNR>0dB 时，噪声调幅干扰和噪声调频干扰的值基本上保持在0.49左右。

因此，通过S 参数的值可以射频噪声干扰类、噪声调幅干扰和噪声调频干扰子类、欺骗式干扰子类区分开来。

(10)快速脉内调制方式识别参数定义快速脉内调制方式识别参数-C 参数为1231331()2()()()()R n R n R n C n R n n R n -+=- （1-9） 其中()R n 为信号的自相关函数。

1n ，2n ，3n 分别为自相关函数的采样点位置，它们之间的距离应相等。

C 参数与JNR 的关系曲线如图1-11所示。

由图中可以看出，欺骗式干扰的C 参数的值都大于-0.3，并且将随着JNR 的增加而迅速增大，最终保持在0.1左右；而遮盖式干扰的值都小于-0.3，并且随JNR 的增加逐渐减小。

因此通过C 参数也可以将遮盖式干扰子类和欺骗式干扰子类区分开来。

1.2 信号的频域特征分析(1)矩偏度系数设x(t)为一随机过程，为考察其功率谱的分布情况，计算其功率谱的矩偏度系数，定义同式(1-1)。

仿真条件同上，频域矩偏度系数与JNR 的关系曲线如图1-12所示。

图1-11 C参数与JNR的关系曲线图1-12 频域矩偏度系数与JNR的关系曲线由图1-12可以看出，这几种干扰样式都具有正偏度，说明其分布曲线右边的拖尾都比左边的长。

射频噪声干扰和欺骗式干扰的值比较稳定，基本上不随JNR的变化而变化，保持在5左右;而噪声调幅干扰和噪声调频干扰的值随JNR的增加而增大，最终保持在13左右。

因此，当JNR较高时，可以将噪声调幅干扰和噪声调频干扰子类和其它干扰样式区分开来。

(2)矩峰度系数设x(t)为一随机过程，为考察其功率谱分布的陡峭程度，计算其功率谱的矩峰度系数，定义同式(1-2)。