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空时二维自适应处理技术的应用是通过抑制杂波的方式与抵抗干扰性的方式进行操作，普通的干扰方式不能达到预想中的干扰效果。下文主要针对机载雷达空时自适应技术系统的信号模型开展研究，专门通过收发分时体制来研究干扰方法，从而研制出能达到干扰效果的卷积调干扰。这种方法应当先对截获到的雷达信号采取间歇采样，将采样进行存储，随后把读取的数据信息与存储的噪声综合运用，实现卷积调制干扰的效果，最后将读取的干扰信息采用延时叠加效果进行转发。通过具体的分析可知，该干扰方法会出现随机起伏的幅度，还会出现随机分布的假目标，改变了训练样本独立同分布的情况，使STAP系统的发生性能下降现象。 还原糖
中国校外教育网1 引言
空时二维自适应技术拥有着抑制杂波和干扰的特点，它是目前实现高性能雷达的关键。我国把空时自适应技术运用到地图导航和声呐传播上，提高了导航技术和声纳传播技术。空时自适应技术的运用领域广泛，其发展趋势也不断加快，这项技术的迅速发展给雷达对抗方造成一定压力（段克清，袁华东，许红，谢文冲，王永良，稀疏恢复空时自适应处理技术研究综述：电子学报，2019）。有记载文献中透露，空时自适应技术中的密集干扰功能可以运用多部干扰机占用系统自由度来达到干扰目的，它的工作原理是因为空时自适应技术本身缺少系统自由度，从而导致干扰效果下降。当阵元与脉冲数量足够大时，需要的干扰机数量也相对较多。
2 通过间歇采样的噪声卷积叠加转发来达到干扰信号的模型
当机载平台应用受到抑制时，干扰机收到的信号和发出的信号不能够得到保障，因此，干扰机通常会采用收发时分体制来对机载平台进行操控。为了使干扰机能够快速做出回响，需要对截取的雷达信号进行间歇采样工作，正如图3所示，在侦收窗中，干扰机把截取到的数据信息进行检测，如果检测结果出现高电平状况，就需要开启DRFM 操作，雷达信号就需要对数据信息进行存储。经过一
系列的常规操作和存储，使雷达信号能够达到良好的干扰成果。
图1 间歌采样原理
间歇采样信号是运用脉冲宽度t 和脉冲重复周期中形成的矩形包络脉冲串T 。间歇采样脉冲串信号c(t)和频谱C(f)的表达式分别为：
c(t)=rect(t/τ)∑δ)(t-nT s ) (1)C(f)=∑τf s Sa(n πf s τ)δ(f-nf s ) (2)表达式中的x(t)是线性调频信号，在采样操作中，应当通过间歇采样脉冲串信号向雷达传输干扰信号，同时，在传输过程中也可以获得间歇采样转发的干扰信号x s (t)，其频谱的表达为X s (f)：
x s (t)=c(t)x(t) (3)X s (f)=C(f)*X(f)=∑τfsSa(n πf s τ)X(f-nf s ) (4)从式(9)可以看出，当n 取不同数值时，干扰信号和雷达频谱的形状具有一定的相qiushi
似性，它们之间的区别只是中心频率处产生了±nf s 的频偏，在频率幅度上存在略微的衰减（谢文冲，段克清，王永良，机载雷达空时自适应处理技术研究综述：雷达学报，2017）。假设匹配濾波器用h(t)表示，则目标回波和干扰信号通过匹配滤波器的回响分别表示为y(t)和y s (t)：
y s (t ）=x s (t)*h(t)=τ/T s ·y(t)+2τ/T s ∑sinn πf s τ/n πf s τ·y(t) (5)从表达式(5)可知，采用匹配滤波器对数据信息进行分析处理，会让干扰信息组成一组主假目标和在其两侧表达的的次假目标组。雷达回波信号与间歇采样转发干扰信号的匹配滤波输出的数据如图2(a)、图2(b)所示。
由图2所示中的输出信息可了解到，脉冲和重复的周期的结合能够确定假目标的幅度，同时两个相邻的假目标间隔可以通过表达式呈现为：
Δt=T/BT s (6)
对空时自适应技术的卷积调制干扰研究
鹤壁职业技术学院 李王辉 白钢华
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为了保证假目标能够准确产生，间歇采样周期T s 必须达到以下要求：
2/B<T s <T/2
(7)
图2(a)雷达信号匹配滤波输出
原电池电动势的测定图2(b)间歇采样转发干扰信号匹配滤波输出
通过上述的分析可知，运用间歇采样会使假目标的幅度出现规律性的下降。这种方式产生的假目标数量少，不能够达到预期的干扰效果（秦立龙，机载雷达系统稳健空时自适应处理技术研究：国防科学技术大学，2017）。通过完善间歇采样方法，能够确保生成干扰信号能够达到预期效果。其原理如图3
所示。
图3 基于间歇采样的噪声卷积延迟叠加转发干扰原理
其中x s (t-τi ),i=1,2,…,N 代表着x s (t)的延时，n(t)是干扰机存储的视频噪声信号，最后得到干扰信号j(t)。
运用间卷积运算后，总结的干扰回波信号j(t)和频谱J(f)表达式为：j(t)=∑x s (t-τi )*n i (t) (8)J(f)=∑X s (f)·e -j2πf τi ·N i (f)=∑C （f ）·X(f)·e -j2πf τi ·N i (f)
牛荫冠=∑∑τf s ·sin(m πf s τ)/m πf s τ·X （f-mf s ）·e -j2πf τi ·N i (f) (9)从表达式(14)中可以看出，N i (f)能够促进干扰的频谱，从频谱的幅度上促进干扰效果的随机起伏。所以，
j pc (t)=j(t)*h(t)=∑x s (t-τi )*h(t)*n i (t) (10)噪声卷积后的干扰信号通过匹配滤波后会出现大量假目标，表达式(15)中的主假目标和副假目标串会出现随机起伏、相互叠加的现象。
图3(a)和图3(b)对比了直接反映出了现象本质：通过干扰的波形幅度进行对比，可以发现延时叠加转发的干扰效果更加随机起伏（卢燕，基于认知的机载雷达空时自适应处理技术研究：电子科技大学，2017
）。而且在发射干扰波的时间也较为随机。
图3 干扰信号对比
图3(c)和图3(d)中所呈现的数据内容可知，运用匹配滤波对直
接延时叠加转发干扰和采用间歇采样的噪声卷积叠加转发干扰进行对比，可以很直观的看出直接延时叠加转发干扰所造成的干扰效果更有干扰作用，在选择时可以采用直接延时叠加转发干扰。
密集假目标的增加使训练样本的独立同分布情形遭到损坏，导致空时自适应处理系统无法获得充足的独立同分布训练样本，造成误差变大，输出信杂噪比降低。这使得空时自适应处理系统对干扰的抑制降低。
3 结束语
本文通过对机载雷达进行研究，总结了空时自适应处理技术的操作过程与运用的数据信息，同时还了解到了间歇采样、卷积调制、延时叠加转发与空时自适应处理技术的综合运用，增强了对雷
达的干扰效果。对于空时自适应处理系统所造成了的问题，例如，不满足条件的独立同分布干扰训练样本，这一问题的出现对干扰的抑制大大降低。通过本文的分析，使人们更加了解空时自适应技术的运用。
作者简介：
李王辉（1977—），女，河南鹤壁人，大学本科，副教授，研究方向：电子与通信技术。
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白钢华（1975—），男，河南鹤壁人，大学本科，副教授，研究方向：计算机网络技术。
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