一种基于信号分离的抗主瓣干扰方法

1.本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于信号分离的抗主瓣干扰方法。


背景技术：

2.在复杂电磁环境中保证生存且完成探测任务，一直是雷达领域关注的重点问题。雷达干扰技术已从最初的噪声阻塞式干扰、放置人为干扰源等简单手段，发展为欺骗式干扰或者多种干扰并存的复杂形式。同时，如果干扰进入雷达的主瓣波束内，此时干扰将获得雷达的主瓣增益，无法用旁瓣相消或旁瓣匿影等方法进行干扰滤除，这将对目标的检测造成极大的影响。
3.数字射频存储器(digital radio frequency memory，drfm)干扰机通常用来产生欺骗干扰，干扰类型包括全脉冲存储转发、间歇采样存储转发和带卷积调制的间歇采样存储转发。其中，间歇采样存储转发主要包括三种干扰：重复存储转发干扰(interrupted sampling and repeater jamming，isrj)、直接存储转发干扰(interrupted sampling and direct jamming，isdj)和循环存储转发干扰(intermittent sampling and cyclic jamming，iscj)。isrj将发射信号采样后进行重复转发，再采样下一段，该干扰模式会产生多个主假目标，但由于干扰段相同，与目标的相关性相对较弱；isdj将发射信号采样后进行直接转发，该干扰模式会产生单个主假目标和多个副假目标，由于转发的干扰段包含的目标不同，与目标具有较强的相关性；iscj在转发当前采样的信号切片后，还会逆序地将前面采样的信号切片进行转发，同时在雷达脉冲结束后，还需继续转发此前采样的信号段，直到所有采样信号达到相同的转发次数为止，此类型干扰会形成多个主假目标和副假目标。带卷积调制的间歇采样转发干扰是在间歇采样转发干扰的基础上叠加卷积噪声，该方式得到的干扰信号既具有间歇采样干扰的强欺骗性，又具有噪声干扰的强压制性，做完脉冲压缩后会在大范围内形成能量高点，大范围内的多个间隙采样干扰将会淹没目标，使雷达不能有效地滤除干扰，检测出目标位置。
4.相关技术中，一类是基于主瓣干扰识别的时域、频域或时频域掩膜方法，在低干信比和低信噪比的情况下，干扰能量相对较低，由于回波无明显的高能量区域，掩膜方法无法对干扰进行去除。同时，干扰的旁瓣如果覆盖目标也会导致目标的能量损失，在信噪比低的情况下，将会导致目标的漏检。还有一类基于主瓣干扰参数估计，设计滤波器滤除干扰的方法，但此类方法依赖滤波器的设计精度，对滤波器的阶数有较高的要求，同时干扰参数会由于干信比较低而出现估计失误。
5.可见，在干信比和信噪比较低的情况下，相关技术中抗间歇采样存储转发干扰的目标检测方法存在由于干扰参数估计误差以及干扰抑制过程中目标的能量损失，导致目标检测的准确度不高。


技术实现要素：

6.为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于信号分离的抗主瓣
干扰方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
7.本发明提供了一种基于信号分离的抗主瓣干扰方法，包括：
8.s1：对雷达系统接收到的回波信号进行去斜处理，获取去斜信号的实部和虚部；
9.s2：对所述去斜信号的实部和虚部分别进行l层小波分解，得到所述去斜信号的m个子模态；
10.s3：计算所述m个子模态与雷达匹配系数的匹配度，并选取目标信号分量对应的子模态；
11.s4：以目标信号分量对应的子模态作为待重构模态，通过小波重构得到重构信号；
12.s5：对所述重构信号进行反去斜操作，获得重构后的回波信号。
13.在本发明的一个实施例中，所述s1包括：
14.s11：将雷达系统接收到的回波信号乘以exp(-jπμt2)获得去斜信号，以将干扰和目标转化为单频信号，其中，μ表示线性调频信号的调频系数，t表示时间；
15.s12：获取所述去斜信号的实部和虚部。
16.在本发明的一个实施例中，所述s2包括：
17.s21：对所述去斜信号的实部和虚部分别经过l层小波分解，得到实部的m个子模态u
rn,1
,u
rn,2
,
…
,u
rn,m
和虚部的m个子模态u
in,1
,u
in,2
,
…
,u
in,m
；
18.s22：根据实部的m个子模态u
rn,1
,u
rn,2
,
…
,u
rn,m
和虚部的m个子模态u
in,1
,u
in,2
,
…
,u
in,m
，获得所述去斜信号整体的m个子模态u
n,1
,u
n,2
,
…
,u
n,m
，其中，所述去斜信号的第i个子模态表示为u
n,i
＝u
rn,i
+ju
in,i
，u
rn,i
表示实部的第i个子模态，u
in,i
表示虚部的第i个子模态。
19.在本发明的一个实施例中，所述s3包括：
20.s31：计算所述去斜信号的m个子模态与发射信号的相关系数cor＝[p
n,1
,p
n,2
,
…
,p
n,m
]；
[0021]
s32：获取所述相关系数cor＝[p
n,1
,p
n,2
,
…
,p
n,m
]中的最大值，并选择最大值对应的子模态作为目标信号分量对应的子模态。
[0022]
在本发明的一个实施例中，所述s31包括：
[0023]
s311：对所述去斜信号的m个子模态u
n,1
,u
n,2
,
…
,u
n,m
进行小波重构，获得每个子模态的重构回波信号；
[0024]
s312：依据雷达发射信号长度ln在每个子模态的重构回波信号上进行滑窗截取，并计算截取后每段重构回波信号与发射信号的相关系数
[0025]
s313：获得子模态u
n,1
的最大相关系数作为子模态u
n,1
的最终相关系数，从而得到m个子模态的最终相关系数cor＝[p
n,1
,p
n,2
,
…
,p
n,m
]。
[0026]
在本发明的一个实施例中，所述s311具体包括：
[0027]
对第i个子模态的实部和虚部分别进行小波重构，得到实部重构信号和虚部重构信号则获得第i个子模态的重构信号再对所述重构信号ri(t)乘以得到第i个子模态的重构回波信号。
[0028]
在本发明的一个实施例中，所述s4包括：
[0029]
对目标信号分量对应的子模态μm的实部和虚部分别进行小波重构，得到子模态μm的实部重构信号和虚部重构信号随后获得所述子模态μm的重构信号
[0030]
在本发明的一个实施例中，所述s5包括：
[0031]
s51：获得小波重构后的重构信号
[0032][0033]
其中，表示小波重构后目标信号的初相；
[0034]
s52：对所述重构信号乘以exp(jπμt2)，获得重构后的回波信号
[0035][0036]
其中，表示原始回波目标信号的初相，s
t
(t)表示目标信号分量。
[0037]
与现有技术相比，本发明的有益效果有：
[0038]
1、本发明基于信号分离的抗主瓣干扰方法，针对低干信比、低信噪比的情况，根据小波分解将回波划分为干扰和目标成分并保留目标成分以重构回波，去除了雷达主瓣的干扰成分，尽可能地保证了目标信息地完整性，减少了目标的能量损失。
[0039]
2、本发明基于小波分析对回波信号进行成分分离，保留回波的目标成分、剔除雷达主瓣的干扰成分，避免了由于滤波器设计不佳或掩膜法造成干扰能量的泄露，进而影响到目标的检测。
[0040]
3、本发明基于小波分解保留回波的目标成分，不涉及干扰的参数估计，因此不会由于干扰的估计误差影响干扰抑制的效果。
[0041]
以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。
附图说明
[0042]
图1是本发明实施例提供的一种基于信号分离的抗主瓣干扰方法的流程图；
[0043]
图2是本发明实施例提供的一种去斜后回波信号实部时域图及频谱图；
[0044]
图3是本发明实施例提供的一种三层小波分解的示意图；
[0045]
图4是本发明实施例提供的一种计算m个子模态和雷达匹配系数的匹配度的流程图；
[0046]
图5是本发明实施例提供的一种子模态重构回波滑窗截取示意图；
[0047]
图6是本发明实施例提供的一种间歇采样干扰示意图。
具体实施方式
[0048]
为了进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合
附图及具体实施方式，对依据本发明提出的一种基于信号分离的抗主瓣干扰方法进行详细说明。
[0049]
有关本发明的前述及其他技术内容、特点及功效，在以下配合附图的具体实施方式详细说明中即可清楚地呈现。通过具体实施方式的说明，可对本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效进行更加深入且具体地了解，然而所附附图仅是提供参考与说明之用，并非用来对本发明的技术方案加以限制。
[0050]
应当说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0051]
请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种基于信号分离的抗主瓣干扰方法的流程图。该抗主瓣干扰方法包括：
[0052]
s1：对雷达系统接收到的回波信号进行去斜处理，获取去斜信号的实部和虚部。
[0053]
本步骤对雷达系统接受到的回波信号进行去斜处理，将目标和干扰转化为单频信号，方便后续处理。具体地，步骤s1包括：
[0054]
s11：将雷达系统接收到的回波信号乘以exp(-jπμt2)获得去斜信号，以将干扰和目标转化为单频信号，其中，μ表示线性调频信号的调频系数，t表示时间。
[0055]
按照预设的采样时间间隔和预设采样点数，对获取的回波信号进行采样处理，离散化后的回波信号数据可表示为x＝[x1,x2,
…
,x
l
,
…
x
l-1
,x
l
]，其中，l表示回波信号的预设采样点数，x
l
表示第l个采样单元的回波信号数据。之后，对回波信号数据进行去斜处理。
[0056]
回波信号可以表示为：
[0057]
sr(t)＝s
t
(t)+sj(t)+n(t)
ꢀꢀ
(1)
[0058]
其中，s
t
(t)表示目标分量、sj(t)表示干扰分量、n(t)表示噪声分量。
[0059]
假设在回波信号中，目标分量可以表示为：
[0060][0061]
其中，μ表示线性调频信号的调频系数，t
p
表示发射信号的脉宽，τ表示目标时延，rect(
·
)为矩形窗函数，t表示时间。在对回波信号进行去斜处理后，目标信号的去斜信号可以表示为：
[0062][0063]
目标信号去斜后的频率可表示为：
[0064]ft
＝μτ
ꢀꢀ
(4)
[0065]
可以看出，目标去斜后的频率与调频系数μ和时延τ有关。而对于间歇采样干扰，为了方便分析，假设干扰机采样了发射信号的起始片段并转发，转发的干扰切片可以表示为：
[0066][0067]
其中，μ表示线性调频信号的调频系数，tj表示干扰信号的脉宽，τj表示干扰信号转发的时延。在对回波信号进行去斜处理后，去斜后的干扰信号可以表示为：
[0068][0069]
干扰片段去斜后的频率可以表示为：
[0070]fj
＝μτjꢀꢀ
(7)
[0071]
一般来说，由于干扰机需要对发射信号进行存储转发，因此干扰时延τj与目标时延τ不同，目标信号和干扰信号在进行去斜处理后将转化为不同频率的单频信号。如图2所示，回波信号进行去斜处理后，目标信号和干扰信号变为单频信号，去斜处理使得目标和干扰在频域上可分。
[0072]
s12：获取去斜信号的实部和虚部。
[0073]
本实施例中，对回波信号进行去斜处理，将目标和干扰转化为单频信号。并获取去斜信号的实部和虚部去斜信号的实部和虚部包含了去斜后的目标和干扰的单频成分。
[0074]
s2：对所述去斜信号的实部和虚部分别进行l层小波分解，得到所述去斜信号的m个子模态。
[0075]
在本步骤中，对去斜信号进行小波分解，分解的m个子模态对应去斜信号不同频率的余弦信号，由于去斜信号的频率与目标信号及干扰信号的时延有关，干扰信号和目标信号在去斜后会对应不同的频率，即所属子模态不同。
[0076]
本实施例中，所述去斜信号的实部和虚部包含三种成分，即干扰信息、噪声信息和目标信息。本步骤的s2包括：
[0077]
s21：对所述去斜信号的实部和虚部分别经过l层小波分解，得到实部的m个子模态u
rn,1
,u
rn,2
,
…
,u
rn,m
和虚部的m个子模态u
in,1
,u
in,2
,
…
,u
in,m
；
[0078]
s22：根据实部的m个子模态u
rn,1
,u
rn,2
,
…
,u
rn,m
和虚部的m个子模态u
in,1
,u
in,2
,
…
,u
in,m
，获得所述去斜信号整体的m个子模态u
n,1
,u
n,2
,
…
,u
n,m
，其中，所述去斜信号的第i个子模态表示为u
n,i
＝u
rn,i
+ju
in,i
，u
rn,i
表示实部的第i个子模态，u
in,i
表示虚部的第i个子模态。干扰信号和目标信号由于去斜后频率不同，分散在不同的子模态中。
[0079]
请参见图3，图3是本发明实施例提供的一种三层小波分解的示意图。小波分解是对低频信号进行多层次划分，使之与信号频谱相匹配，从而得到信号的分解。其中，分解得到的子模态代表着去斜后回波信号的不同频率段，子模态的个数随着小波分解层数l的增
加而增加，频率段的划分也会更加精细。当分解层数l设计合理时，理论上可以将目标与干扰成分分离。
[0080]
s3：计算所述m个子模态与雷达匹配系数的匹配度，并选取目标信号分量对应的子模态。
[0081]
计算小波分解的m个子模态与雷达匹配系数的匹配度，由于雷达的匹配系数对应的是完整的发射信号，因此目标对应的子模态会计算得到较高的匹配度。
[0082]
请参见图4，图4是本发明实施例提供的一种计算m个子模态和雷达匹配系数的匹配度的流程图。具体地，计算m个子模态和雷达匹配系数的匹配度包括如下步骤：
[0083]
s31：计算所述去斜信号的m个子模态与发射信号的相关系数cor＝[p
n,1
,p
n,2
,
…
,p
n,m
]；具体包括如下步骤：
[0084]
s311：对所述去斜信号的m个子模态u
n,1
,u
n,2
,
…
,u
n,m
进行小波重构，获得每个子模态的重构回波信号。
[0085]
子模态表示去斜后回波信号的不同频率段，在分解层数l设计合理的情况下，一个子模态应该仅包含目标成分和干扰成分中的一种。对第i个子模态的实部和虚部进行小波重构得到实部重构信号和虚部重构信号则第i个子模态的重构信号可以表示为再对子模态重构信号乘以得到每个子模态的重构回波信号。
[0086]
s312：依据雷达发射信号长度ln在每个子模态的重构回波信号上进行滑窗截取，并计算截取后每段重构回波信号与发射信号的相关系数
[0087]
请参见图5，图5是本发明实施例提供的一种子模态重构回波滑窗截取示意图。雷达在子模态的重构回波信号上以长度ln进行截取并与发射信号进行相关处理得到相关系数之后以1的滑动步长进行滑窗截取，按同样的处理方式得到相关系数从而得到每个子模态的l-ln个相关系数
[0088]
s313：获得子模态u
n,1
的最大相关系数作为子模态u
n,1
的最终相关系数，以此类推，从而得到m个子模态的最终相关系数cor＝[p
n,1
,p
n,2
,
…
,p
n,m
]。
[0089]
也就是说，在每个子模态的l-ln个相关系数中选取最大值，作为每个子模态的最终相关系数，从而组成了m个子模态的最终相关系数集合cor＝[p
n,1
,p
n,2
,
…
,p
n,m
]。
[0090]
s32：获取所述相关系数cor＝[p
n,1
,p
n,2
,
…
,p
n,m
]中的最大值，并选择最大值对应的子模态作为目标信号分量对应的子模态。
[0091]
本实施例中，第i个子模态的相关系数p
n,i
是该子模态对应的相关系数向量的最大值。向量表示该子模态的重构回波滑窗截取得到的l-ln个回波段与雷达发射信号的相关系数，假设子模态重构后回波的离散形式表示为x＝[x1,x2,
…
,x
l
,
…
x
l-1
,x
l
]，发射信号的离散形式表示为截取窗的窗长为ln，则总共可以截取l-ln个回波段，以第一
个回波段为例，在该截取窗内的信号可以表示为：最后一个截取窗内的信号则表示为：得到的l-ln段回波信号可以表示为的矩阵，每列表示滑窗截取的信号段。x
cor
每列与计算相关系数即可得到m个子模态分别对应的相关系数相关系数的最大值相关系数的最大值反映的是子模态重构回波与发射信号的匹配度。请参见图6，图6是本发明实施例提供的一种间歇采样干扰示意图。由于间歇采样干扰是对发射信号部分采样后转发得到，因此干扰子模态重构回波与发射信号的匹配度较低，取max(p
n,1
,p
n,2
,
…
,p
n,m
)对应的子模态即为目标对应的子模态。
[0092]
s4：以目标信号分量对应的子模态作为待重构模态，通过小波重构得到重构信号。
[0093]
在步骤s4和步骤s5中，被判决为目标的子模态，通过小波重构即可获得重构信号，对重构信号进行反去斜可得到重构后的回波信号，此时的回波信号中只保留了目标成分从而达到干扰抑制的效果。
[0094]
在本实施例中，步骤s4包括：
[0095]
s41：以目标信号分量对应的子模态μm作为待重构模态；
[0096]
s42：对所述待重构模态进行小波重构，得到重构信号
[0097]
在本实施例中，对目标信号分量对应的子模态μm进行小波重构即是对子模态μm的实部和虚部分别进行小波重构，得到μm实部重构信号和虚部重构信号重构信号子模态μm对应的是去斜后目标信号所属的频率段，对μm进行小波重构即保留了目标信息。
[0098]
s5：对所述重构信号进行反去斜操作，获得重构后的回波信号。
[0099]
具体地，对重构信号乘以exp(jπμt2)，获得重构后的回波信号
[0100]
在本实施例中，重构信号为小波重构后的信号，重构信号仅包含目标成分，此时可以表示为：
[0101][0102]
其中，表示小波重构后目标信号的初相。此时重构后的回波信号可以表示为：
[0103]
[0104]
其中，表示原始回波目标信号的初相，如果小波分解和重构过程中目标成分被完整保留则有此时重构后的回波信号包含了完整的目标信息且干扰信息被剔除。
[0105]
下面通过仿真实验对本发明基于信号分离的抗主瓣干扰方法的效果作进一步验证说明。
[0106]
(一)仿真条件：
[0107]
本发明的仿真运行系统为intel(r)core(tm)i5-12500h cpu@2.50ghz，64位windows11操作系统，仿真软件采用matlab(r2020b)。
[0108]
通过仿真实验来验证本发明基于信号分离的抗主瓣干扰方法的有效性。实验场景设置如下：雷达系统发射线性调频信号，接收snr＝[4,6,8,10,12,...,26]db，距离随机的目标回波；干扰机随机发射jsr＝[20,
…
,2
12
]的干扰，干扰位置随机。其中，jsr表示干信比，snr表示信噪比。
[0109]
(二)仿真内容与结果分析：
[0110]
采用本发明提供的抗主瓣干扰目标检测方法计算目标的检测概率，得到不同snr和jsr情况下的检测概率比对，具体情况表1所示：
[0111]
表1不同jsr和snr下目标的检测概率
[0112][0113][0114]
从表1可以看出,在jsr＝4～16、snr＝8～20db的情况下，目标的检测概率较高，基本保持在95％左右；但在高jsr和高snr的情况下，目标的检测概率则较低，说明本发明在低干信比、低信噪比的环境下据有较好的目标检测概率。
[0115]
综上，本发明在低干信比、低信噪比的环境下，基于小波分解对回波信号进行成分分离，提取目标成分进行回波重构，通过保留目标成分的方式进行主瓣干扰抑制，提高目标检测的性能。
[0116]
本发明实施例基于信号分离的抗主瓣干扰方法针对低干信比、低信噪比的情况，根据小波分解将回波划分为干扰和目标成分并保留目标成分以重构回波，去除了干扰成
分，尽可能地保证了目标信息地完整性，减少了目标的能量损失。本发明基于小波分析对回波信号进行成分分离，保留回波的目标成分、剔除干扰成分，避免了由于滤波器设计不佳或掩膜法造成干扰能量的泄露，进而影响到目标的检测。本发明基于小波分解保留回波的目标成分，不涉及干扰的参数估计，因此不会由于干扰的估计误差影响干扰抑制的效果。
[0117]
本发明的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述实施例中所述基于信号分离的抗主瓣干扰方法的步骤。本发明的再一方面提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如上述实施例所述基于信号分离的抗主瓣干扰方法的步骤。具体地，上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0118]
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于信号分离的抗主瓣干扰方法，其特征在于，包括：s1：对雷达系统接收到的回波信号进行去斜处理，获取去斜信号的实部和虚部；s2：对所述去斜信号的实部和虚部分别进行l层小波分解，得到所述去斜信号的m个子模态；s3：计算所述m个子模态与雷达匹配系数的匹配度，并选取目标信号分量对应的子模态；s4：以目标信号分量对应的子模态作为待重构模态，通过小波重构得到重构信号；s5：对所述重构信号进行反去斜操作，获得重构后的回波信号。2.根据权利要求1所述的基于信号分离的抗主瓣干扰方法，其特征在于，所述s1包括：s11：将雷达系统接收到的回波信号乘以exp(-jπμt2)获得去斜信号，以将干扰和目标转化为单频信号，其中，μ表示线性调频信号的调频系数，t表示时间；s12：获取所述去斜信号的实部和虚部。3.根据权利要求1所述的基于信号分离的抗主瓣干扰方法，其特征在于，所述s2包括：s21：对所述去斜信号的实部和虚部分别经过l层小波分解，得到实部的m个子模态u
rn,1
,u
rn,2
,
…
,u
rn,m
和虚部的m个子模态u
in,1
,u
in,2
,
…
,u
in,m
；s22：根据实部的m个子模态u
rn,1
,u
rn,2
,
…
,u
rn,m
和虚部的m个子模态u
in,1
,u
in,2
,
…
,u
in,m
，获得所述去斜信号整体的m个子模态u
n,1
,u
n,2
,
…
,u
n,m
，其中，所述去斜信号的第i个子模态表示为u
n,i
＝u
rn,i
+ju
in,i
，u
rn,i
表示实部的第i个子模态，u
in,i
表示虚部的第i个子模态。4.根据权利要求1所述的基于信号分离的抗主瓣干扰方法，其特征在于，所述s3包括：s31：计算所述去斜信号的m个子模态与发射信号的相关系数cor＝[p
n,1
,p
n,2
,
…
,p
n,m
]；s32：获取所述相关系数cor＝[p
n,1
,p
n,2
,
…
,p
n,m
]中的最大值，并选择最大值对应的子模态作为目标信号分量对应的子模态。5.根据权利要求4所述的基于信号分离的抗主瓣干扰方法，其特征在于，所述s31包括：s311：对所述去斜信号的m个子模态u
n,1
,u
n,2
,
…
,u
n,m
进行小波重构，获得每个子模态的重构回波信号；s312：依据雷达发射信号长度l
n
在每个子模态的重构回波信号上进行滑窗截取，并计算截取后每段重构回波信号与发射信号的相关系数s313：获得子模态u
n,1
的最大相关系数作为子模态u
n,1
的最终相关系数，从而得到m个子模态的最终相关系数cor＝[p
n,1
,p
n,2
,
…
,p
n,m
]。6.根据权利要求5所述的基于信号分离的抗主瓣干扰方法，其特征在于，所述s311具体包括：对第i个子模态的实部和虚部分别进行小波重构，得到实部重构信号和虚部重构信号则获得第i个子模态的重构信号再对所述重构信号r
i
(t)乘以得到第i个子模态的重构回波信号。7.根据权利要求6所述的基于信号分离的抗主瓣干扰方法，其特征在于，所述s4包括：
对目标信号分量对应的子模态μ
m
的实部和虚部分别进行小波重构，得到子模态μ
m
的实部重构信号和虚部重构信号随后获得所述子模态μ
m
的重构信号8.根据权利要求7所述的基于信号分离的抗主瓣干扰方法，其特征在于，所述s5包括：s51：获得小波重构后的重构信号s51：获得小波重构后的重构信号其中，表示小波重构后目标信号的初相；s52：对所述重构信号乘以exp(jπμt2)，获得重构后的回波信号)，获得重构后的回波信号其中，表示原始回波目标信号的初相，s
t
(t)表示目标信号分量。

技术总结
本发明公开了一种基于信号分离的抗主瓣干扰方法，包括：对雷达系统接收到的回波信号进行去斜处理，获取去斜信号的实部和虚部；对所述去斜信号的实部和虚部分别进行L层小波分解，得到所述去斜信号的M个子模态；计算所述M个子模态与雷达匹配系数的匹配度，并选取目标信号分量对应的子模态；以目标信号分量对应的子模态作为待重构模态，通过小波重构得到重构信号；对所述重构信号进行反去斜操作，获得重构后的回波信号。本发明针对低干信比、低信噪比的情况，根据小波分解将回波划分为干扰和目标成分并保留目标成分以重构回波，去除了进入雷达主瓣的干扰成分，尽可能地保证了目标信息地完整性，减少了目标的能量损失。减少了目标的能量损失。减少了目标的能量损失。


技术研发人员：纠博 徐丹蕾 刘若帆 张钰 刘宏伟
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2023.04.28
技术公布日：2023/8/14