雷达干扰技术（三）DJS干扰波形的产生
作者：互联网
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1 DJS压制干扰波形的产生
1.1 压制式干扰
在有源干扰中，我们一般将干扰分为压制和欺骗两种，压制干扰原理是生成噪声或者与噪声相似的信号，混入到雷达回波信号中，最终使雷达接收机后端无法从中检测出真实回波的干扰方法。
在真实的作战环境中，想要在混杂的内外部噪声中百分百检测出雷达信号是不可能的。所以，在雷达将噪声误认为雷达信号这一事件发生的概率（即虚警概率 P f a P_fa Pfa）一定的情况下，如果回波信号与噪声功率之比S/N超过检测门限D且检测概率大于或者等于 P d P_d Pd，就认定发现了目标，否则没有发现目标。
1.2 DJS压制干扰波形的合成
这种干扰类型合成的主要过程是：分别产生每一部雷达的最佳干扰波形，然后将其按功率、威胁等级等因素在时域或者是频域进行合成。下面我们分开介绍两种合成方法。
1.2.1 时域合成
首先需要根据威胁雷达信号参数，产生对其干扰效果最佳的正交基带干扰信号：
{ I i ( k ) = A s ( k T ) cos [ ω i k T + φ i ( k T ) ] Q i ( k ) = A s ( k T ) sin [ ω i k T + φ i ( k T ) ] } k = 0 , i = 0 N − 1 , n − 1 \left\{\begin{array}{l} I_{i}(k)=A_{s}(k T) \cos \left[\omega_{i} k T+\varphi_{i}(k T)\right] \\ Q_{i}(k)=A_{s}(k T) \sin \left[\omega_{i} k T+\varphi_{i}(k T)\right] \end{array}\right\}_{k=0, i=0}^{N-1, n-1} {Ii(k)=As(kT)cos[ωikT+φi(kT)]Qi(k)=As(kT)sin[ωikT+φi(kT)]}k=0,i=0N−1,n−1
其中， ω i \omega_i ωi表示每个信号在基带带宽范围内的频率。将其保存在存储器中，若需要干扰时，我们将其分别在 I,Q 两路进行时域合成：
{ I ( k ) = ∑ i = 0 n − 1 a i I i ( k ) , Q ( k ) = ∑ i = 0 n − 1 a i Q i ( k ) , } k = 0 N − 1 \left\{I(k)=\sum_{i=0}^{n-1} a_{i} I_{i}(k), \quad Q(k)=\sum_{i=0}^{n-1} a_{i} Q_{i}(k),\right\}_{k=0}^{N-1} {I(k)=i=0∑n−1aiIi(k),Q(k)=i=0∑n−1aiQi(k),}k=0N−1
其中， a i a_i ai表示每个信号的相对幅度。
在需要干扰时，我们还需将其上变频到 ω 0 \omega_0 ω0的射频上。由此，我们可以得到合成的最佳压制性干扰信号为：
s ( t ) = ∑ i = 0 n − 1 a i A s ( t ) e j φ s i ( t ) e j ω 0 t , φ s i ( t ) = ω i t + φ i ( t ) s(t)=\sum_{i=0}^{n-1}a_i A_s(t)e^{j \varphi_{si}(t)}e^{j\omega_0t},\varphi_{si}(t)=\omega_it+\varphi_i(t) s(t)=i=0∑n−1aiAs(t)ejφsi(t)ejω0t,φsi(t)=ωit+φi(t)
1.2.2 频域合成
首先我们必须得到每一部雷达的最佳干扰波形的 I,Q 正交两路信号：
{
I
i
(
k
)
=
A
s
(
k
T
)
cos
[
ω
i
k
T
+
φ
i
(
k
T
)
]
Q
i
(
k
)
=
A
s
(
k
T
)
sin
[
ω
i
k
T
+
φ
i
(
k
T
)
]
}
k
=
0
,
i
=
0
N
−
1
,
n
−
1
\left\{\begin{array}{l} I_{i}(k)=A_{s}(k T) \cos \left[\omega_{i} k T+\varphi_{i}(k T)\right] \\ Q_{i}(k)=A_{s}(k T) \sin \left[\omega_{i} k T+\varphi_{i}(k T)\right] \end{array}\right\}_{k=0, i=0}^{N-1, n-1}
{Ii(k)=As(kT)cos[ωikT+φi(kT)]Qi(k)=As(kT)sin[ωikT+φi(kT)]}k=0,i=0N−1,n−1
然后将两路合成时域的复序列
{
s
i
(
k
)
}
k
=
0
,
i
=
0
N
−
1
,
n
−
1
\left \{ s_i(k) \right \}_{k=0,i=0}^{N-1,n-1}
{si(k)}k=0,i=0N−1,n−1，并将其进行傅里叶变换得到：
{
S
i
(
k
)
}
k
=
0
,
i
=
0
N
F
F
T
−
1
,
n
−
1
\left \{ S_i(k) \right \}_{k=0,i=0}^{NFFT-1,n-1}
{Si(k)}k=0,i=0NFFT−1,n−1
然后在频域进行合成得到： S ( ω ) = ∑ i = 0 n − 1 a i S i ( k ) S(\omega)=\sum_{i=0}^{n-1}a_iS_i(k) S(ω)=∑i=0n−1aiSi(k)，再将其逆傅里叶变换就可以得到频域合成的干扰信号。
2 DJS欺骗干扰波形产生
2.1 引言
2.1.1 LFM信号波形
LFM信号可以表示为下面的表达式：
s
(
t
)
=
r
e
c
t
(
t
T
)
e
j
2
π
(
f
c
t
+
μ
t
2
2
)
s(t)=rect(\frac{t}{T})e^{j2\pi{(f_ct+\frac{\mu t^2}{2})}}
s(t)=rect(Tt)ej2π(fct+2μt2)
其中
r
e
c
t
(
t
T
)
=
{
1
，
∣
t
T
∣
≤
1
0
，
e
l
s
e
w
i
s
e
rect(\frac{t}{T}) = \begin{cases} 1，\left | \frac{t}{T} \right | \le 1 \\ 0，elsewise \end{cases}
rect(Tt)={1，∣∣Tt∣∣≤10，elsewise
对于线性调频信号来讲，依照压制干扰中我们所讲的最佳干扰波形产生干扰，通常不能达到我们想要的结果。主要在于，当产生的高斯噪声与雷达信号不具有相关性或者相关性很小的时候，接收机的匹配滤波几乎会滤掉所有不相关信号的能量而达不到干扰的效果。
所以，压制干扰的话噪声功率就要非常大，才可以有效干扰。
这不但会浪费干扰能量，而且硬件也很难实现。所以实际干扰中，我们尽可能想办法用最小的干扰功率达到最有效的干扰效果。
因此，对于线性调频这样大时宽带宽积信号我们需要根据其具体参数，使得设计的最佳干扰信号和威胁信号有一定相关性。
2.1.2 LFM信号特点
- 测距精度和测速精度这一对耦合量，可以在对方已知的情况下达到很高的程度
- 速度相同的多个目标可以有很高的距离分辨力；距离相同的的多个目标可以有很高的速度分辨力
- 对压缩系数相同的脉冲压缩信号来说，比较容易产生线性调频信号及其匹配滤波器
- 在最大功率受限的情况下，想要增大雷达作用距离，实际通常增大雷达信号脉宽提高发射的峰值功率。在这种情况下，线性调频信号就可以发挥其优势：未知目标多普勒的情况下，线性调频信号的带宽远大于最大多普勒频移，所以在只有一个滤波器的情况下，即使滤波器和输入的移频后的线性调频信号不匹配，其信噪比的损失也很小。因此，想要使雷达作用距离较远时，大多数使用 LFM 信号做脉冲压缩。
2.1.3 LFM的匹配滤波
对于现在普遍在用的脉冲雷达，为了能够探测到更远的目标，在必须考虑雷达距离分辨力的基础上，需要设计更宽脉冲的雷达信号。所以就必须使用脉冲压缩（PC）技术。
在这种限制条件下，为了解决雷达探测能力与分辨能力之间的冲突，我们在发射端发射时宽带宽都很大的雷达信号，在接收端通过匹配滤波压缩出窄脉冲。
通过上述分析，线性调频信号就成了脉冲压缩雷达的不二选择，同时在接收端运用匹配滤波实现脉冲压缩。
由匹配滤波器理论我们可以知道，如果已知的输入信号为
s
(
t
)
s(t)
s(t)，其频谱为
S
(
ω
)
S(\omega)
S(ω)，那么可以得到频域的匹配滤波器为：
H
(
ω
)
=
k
S
∗
(
ω
)
e
x
p
(
−
j
ω
t
0
)
H(\omega)=kS^\ast(\omega)exp(-j\omega t_0)
H(ω)=kS∗(ω)exp(−jωt0)
线性调频信号在经过了其相应的匹配滤波器之后，脉冲宽度被压窄，使得距离分辨力有了保证。而且滤波前后波形很相似，说明这样的滤波器对功率的损失影响较小。这样就可以得出结论：为了覆盖较多体制的雷达，用LFM信号就可以作为验证干扰效果的雷达信号波形。
2.2 欺骗性干扰
标签：DJS,干扰,波形,干扰信号,信号,雷达,omega 来源： https://blog.csdn.net/Adidas112233/article/details/112387736