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聲學所提出對抗有源人工干擾新方法

2020-05-29 聲學研究所
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  有源人工干擾是聲納在實際工作中必然面對的重要挑戰。有源人工干擾通常通過類噪聲干擾(Noise-Like JammersNLJs)和相干干擾(Coherent JammersCJs)兩種途徑實現。其中,類噪聲干擾裝置通過增加接收機中的類噪聲信號以掩蓋目標;相干干擾裝置通過發送與目標回波同載頻、時延調制波形有差異的相干信號以達到欺騙聲納或雷達接收機的效果。

  以往研究曾提出匹配濾波器(Matching FilterMF)、旁瓣消隱、旁瓣對消等抗干擾方法從信號處理層面對有源人工干擾進行檢測與抑制。但這些方法只能對抗一種特定干擾,且對輔助數據的利用率不高,綜合性能亟待提升。

  針對這一現狀,中國科學院聲學研究所水下航行器信息技術重點實驗室郝程鵬團隊與意大利同行開展合作研究,提出雙輔助數據自適應匹配濾波方法(improved double-trained adaptive matched filterIDT-AMF)和迭代最小化稀疏學習方法(sparse learning via iterative minimizationSLIM),以抵抗來自天線旁瓣的NLJs/CJs攻擊。

  相關研究成果在線發表于國際學術期刊IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems

  在本研究中,科研人員將兩組輔助數據聯合利用起來,結果顯示,IDT-AMF方法比傳統MFDT-AMF具有更好的檢測性能(圖1);而SLIM方法則充分挖掘并利用了人工干擾的空域稀疏性,可實現對目標信號、NLJsCJs的準確區分與有效抑制(圖2~圖4)。

  具有分類能力的SLIM方法還可用于旁瓣消隱器,提高其對旁瓣信號的抑制能力。在未來的研究中,可將所提出方法擴展應用到基于壓縮感知方法的距離擴展目標探測中,有望提高接收機的抗干擾性能。

  本研究得到國家自然科學基金(Nos. 6157143461971412)資助。

  論文鏈接

1 IDT-AMF方法的檢測性能曲線(圖/中科院聲學所)

2 SLIM方法的檢測性能曲線(圖/中科院聲學所)

3 SLIM方法的均方根 (root mean squared, RMS) 誤差值曲線(圖/中科院聲學所)

4 三種假設下SLIM方法的分類直方圖(圖/中科院聲學所)

打印 責任編輯:葉瑞優

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