FMCW雷達(dá)發(fā)射泄漏信號數(shù)字對消技術(shù)研究

摘要 針對單天線調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)發(fā)射信號泄漏問題，結(jié)合數(shù)字自適應(yīng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)、準(zhǔn)確靈活、通用能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，提出了數(shù)字對消技術(shù)方案，并進(jìn)行了仿真分析和實(shí)驗驗證，結(jié)果表明，該方案能有效抑制由于收發(fā)隔離不足導(dǎo)致的發(fā)射信號泄漏問題。
關(guān)鍵詞 數(shù)字對消；自適應(yīng)；發(fā)射泄漏

由于受到體積、重量、成本等限制，多數(shù)導(dǎo)引頭采用單天線技術(shù)，導(dǎo)致收發(fā)隔離不足，使發(fā)射信號泄漏到接收機(jī)中，而信號泄漏可能導(dǎo)致連續(xù)波體制雷達(dá)接收機(jī)靈敏度下降，引起中放飽和、微波混頻器或前置低噪聲放大器飽和。
隨著元器件的發(fā)展，毫米波前端器件的飽和功率，可達(dá)十幾dBm以上，而在彈載環(huán)境中，連續(xù)波發(fā)射機(jī)功率一般在幾百mW，因此，飽和不是主要問題，需重點(diǎn)解決泄漏導(dǎo)致接收機(jī)靈敏度下降問題。常用的射頻對消技術(shù)雖然能有效地抑制發(fā)射泄漏信號，但在毫米波波段，沒有矢量調(diào)制器可供使用，因此利用模擬的辦法調(diào)整幅度和相位，難度較大。考慮到射頻前端沒有飽和，可以利用數(shù)字信號處理器數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)、準(zhǔn)確靈活、通用能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，采用自適應(yīng)數(shù)字對消技術(shù)使得由于收發(fā)隔離不足導(dǎo)致的發(fā)射泄漏信號得到最大限度的抑制。

1 自適應(yīng)數(shù)字對消基本原理
自適應(yīng)數(shù)字對消系統(tǒng)模型如圖1所示。

在該模型中，接收機(jī)有兩個獨(dú)立通道：參考接收通道和主接收通道。參考通道對發(fā)射信號進(jìn)行采樣，主接收通道包含發(fā)射泄漏信號和目標(biāo)回波信號。將主回波信號和參考信號分別送入中頻自適應(yīng)數(shù)字對消器，通過自適應(yīng)調(diào)整參考信號的幅度和相位，使其與主路信號中發(fā)射泄漏信號幅度一致、相位相反，從而獲得良好的對消效果。
自適應(yīng)濾波器與普通濾波器不同，它的沖激響應(yīng)或濾波參數(shù)隨外部環(huán)境的變化而變化的，經(jīng)過一段自動調(diào)節(jié)的收斂時間達(dá)到最佳濾波的要求。對消原理框圖如圖2所示。

設(shè)主回波信號d(n)為目標(biāo)回波信號s(n)與發(fā)射泄漏信號z(n)之和，x(n)為參考信號，x(n)與目標(biāo)回波信號不相關(guān)，但與z(n)具有某種未知的相關(guān)性，x(n)經(jīng)濾波后產(chǎn)生和z(n)極為相似的信號z’(n)，最終得到系統(tǒng)的輸出y(n)=s(n)+z(n)-z’(n)。
假設(shè)z(n)、x(n)及s(n)是零均值的平穩(wěn)隨機(jī)過程。s(n)與z(n)不相關(guān)。而
y2(n)=s2(n)+(z(n)-z’(n))2+2s(n)(z(n)-z’(n)) (1)
對式(1)兩邊取數(shù)學(xué)期望，由于s(n)與z(n)、x(n)不相關(guān)，s(n)與z’(n)也不相關(guān)，故
E[y2(n)]=E[s2(n)]+E[(z(n)-z’(n))2] (2)
信號功率E[s2(n)]與自適應(yīng)濾波器的調(diào)節(jié)無關(guān)，因此，自適應(yīng)濾波器調(diào)節(jié)使E[y2(n)]最小，就是E(z(n)-z’(n))2]最小。又因為z(n)-z’(n)=y(n)-s(n)，所以當(dāng)E[(z(n)-z’(n))2]最小時，自適應(yīng)泄漏信號抵消系統(tǒng)的輸出信號y(n)與有用信號s(n)的均方差E[y(n)-s(n))2]也最小，在理想情況下，z(n)=z’(n)，則y(n)=s(n)。
自適應(yīng)濾波器最重要的部分是自適應(yīng)算法，算法可以根據(jù)輸入、輸出及原參量值，按照一定準(zhǔn)則修改濾波參量，使自適應(yīng)濾波器能有效地跟蹤外部環(huán)境的變化。
目前，自適應(yīng)濾波算法主要有以下3種：
(1)基于維納濾波器理論的最小均方誤差LMS算法。該算法簡單，運(yùn)算量小，無需計算相關(guān)函數(shù)和矩陣求逆運(yùn)算、易實(shí)現(xiàn)，在正確條件下可獲得滿意的性能。缺點(diǎn)是收斂速率較緩慢，對抽頭輸入相關(guān)矩陣的最大特征值與最小特征值之比變化敏感。即使這樣，LMS算法仍然應(yīng)用廣泛。
(2)基于最小二乘法的遞推最小二乘法RLS算法。該算法優(yōu)點(diǎn)是收斂速度快，跟蹤能力強(qiáng)，但由于需要進(jìn)行矩陣求逆，計算量比LMS算法大，使其應(yīng)用受到限制。
(3)基于卡爾曼濾波理論的卡爾曼算法。其收斂性能好、跟蹤能力強(qiáng)、收斂速率具有魯棒性(Robust)。對輸入相關(guān)短陣特征值不敏感；并且，該算法適用于平穩(wěn)隨機(jī)過程和非平穩(wěn)隨機(jī)過程。缺點(diǎn)是該算法直接使用卡爾曼濾波公式中的矩陣表示式，算法復(fù)雜、運(yùn)算量大、數(shù)值穩(wěn)定性差。
文中選擇LMS算法完成自適應(yīng)數(shù)字對消。