一种用于联合杂波抑制和干扰抑制（ISRJ）的交替重构方法

《Digital Signal Processing》：An Alternating Reconstruction Method for Joint Clutter and ISRJ Suppression

雷达目标检测在复杂电磁环境中面临杂波和ISRJ干扰共存的双重挑战，传统方法性能显著下降。本文提出基于交替重建的联合抑制方法ARCJ，通过偏差分析实现干扰粗鉴别，构建基于球状函数（PSWF）和参数模型的优化问题，设计交替迭代算法实现杂波与ISRJ的联合重建。仿真和实测数据验证该方法在S波段雷达系统中的有效性，较现有方法提升信号检测性能。

　　
在复杂电磁环境中实现雷达目标检测是一项极具挑战性的任务。当前主流方法存在明显的局限性：传统基于低频特性的杂波抑制技术（如动目标显示MTI和动目标检测MTD）在脉冲重复间隔（PRI）可变场景下失效，而基于低秩特性的新型方法在杂波稀疏度不足时会导致目标丢失。针对主动干扰问题，现有对抗方法主要分为滤波式和重构式两类。滤波式方法通过频域或时域滤波分离干扰信号，但会因干扰与目标回波时频重叠造成信噪比（SNR）损失；重构式方法通过参数估计恢复干扰信号，虽能减少目标损伤，但参数估计误差会累积影响整体性能。

上述技术瓶颈促使研究者探索联合抑制策略。文献[33-35]首次提出将杂波与干扰抑制进行协同处理，但现有方法仍存在两个关键缺陷：其一，传统方法将杂波与干扰视为独立问题处理，导致联合抑制效率低下；其二，在可变PRI场景下，基于时频不变性的传统算法难以适应动态变化的观测条件。这些缺陷直接影响了雷达系统在复杂电磁环境中的实战能力，特别是在多源干扰与动态杂波共存的场景下，现有方法往往无法兼顾检测精度与计算效率。

针对上述问题，本研究提出基于交替重建的联合抑制方法（ARCJ）。该方法的核心创新体现在三个技术维度：首先，构建了融合杂波与干扰参数化的统一数学模型，采用普罗米修斯球面波函数（PSWF）表征时频受限的杂波特性，同时建立参数化模型描述中断采样重复转发（ISRJ）的干扰特征。这种参数化建模突破了传统独立处理方法的局限，使得杂波与干扰的联合重建成为可能。

其次，设计了具有物理意义的迭代优化算法。通过交替更新杂波与干扰的估计参数，系统逐步逼近最优解。算法包含三个递进阶段：基于时频偏差分析的干扰鉴别模块，用于精确识别ISRJ的采样周期和重复间隔；参数优化模块，通过最小化联合重建误差实现双信号同步估计；时频同步抑制模块，利用重建结果生成最优干扰抑制序列。这种交替优化机制既保证了算法的收敛性，又显著提升了计算效率。

在算法实现层面，创新性地引入了动态偏差分析技术。通过计算接收信号与理论模型的时频域偏差度，系统可自动识别ISRJ的采样窗口位置。这种基于物理机理的干扰鉴别方法，有效解决了传统方法依赖人工预设参数的问题。实验表明，该方法在干扰周期未知场景下仍能保持90%以上的参数识别准确率。

实验验证部分采用双模态测试方案：首先通过仿真平台构建包含多类型干扰和动态杂波的虚拟场景，重点考察算法在低信噪比（-20dB）和高干扰强度（CJR=15dB）下的性能表现。其次利用实测数据验证算法的工程适用性，实测场景包含S波段地面杂波和典型ISRJ干扰源。实验数据表明，与传统分步抑制方法相比，ARCJ在杂波与干扰共存时可将检测概率提升37.6%，信噪比改善因子（IF）达到2.8倍，同时将计算复杂度降低约45%。

算法性能优势主要体现在三个方面：其一，通过联合建模实现了杂波与干扰的同步重建，解决了传统方法中抑制干扰导致杂波残留的恶性循环问题；其二，偏差分析模块将干扰鉴别时间从传统方法的迭代计算优化为一次性识别，使算法在实时性方面取得突破；其三，交替优化机制确保了每一步迭代都能利用前一步的改进结果，相比单一方向更新方法，收敛速度提升约3倍。

特别值得关注的是算法的工程适应性。在实测数据实验中，面对非均匀采样间隔（PRI波动范围达±15%）和未知的ISRJ重复周期（1.2-2.5脉冲周期），系统仍能保持稳定运行。对比实验表明，当干扰与杂波能量占比超过60%时，传统方法检测概率骤降至35%以下，而ARCJ仍能维持82%以上的检测概率，且目标回波保真度提高40%。

算法的物理可解释性是其重要优势。PSWF建模直接对应雷达实际观测的物理特性，其函数参数与雷达发射波形参数（带宽、脉冲宽度等）存在明确映射关系。干扰模型则通过建立采样周期、重复间隔和波形参数的数学关联，实现了对ISRJ的精准描述。这种物理建模方式避免了纯数据驱动方法的过拟合风险，使得算法在参数变化场景下仍能保持良好性能。

从工程实现角度，算法设计兼顾了计算效率与精度平衡。干扰鉴别阶段采用滑动窗口特征匹配技术，将时间复杂度从O(N2)降至O(N log N)；联合重建阶段通过预筛选有效观测数据，使迭代次数减少至传统方法的1/3。实测数据验证表明，在256脉冲的CPI周期内，算法运行时间稳定在0.8秒以内，满足实时处理需求。

该方法的创新性还体现在理论体系的完善。研究团队首次建立了杂波与ISRJ的联合优化数学模型，通过构建目标函数：min||Y-S-J||2+λ?||S||2+λ?||J||2，实现了双信号协同估计。其中S为杂波估计，J为ISRJ估计，λ?和λ?为正则化参数。理论分析证明，当λ?/λ?趋近于杂波与干扰的功率比时，算法误差最小。这一理论突破为后续算法优化提供了重要指导。

在应用层面，该方法展现出广泛的适用性。仿真实验覆盖了多种典型场景：包括地面杂波与空中干扰的复合环境（测试用例1）、高动态PRI波动场景（测试用例2）以及多类型ISRJ混合干扰（测试用例3）。实测数据则取自实际雷达站点的复杂电磁环境，包含非平稳杂波、多频段ISRJ和突发性噪声干扰。所有测试场景下，算法均能保持优于95%的参数估计准确率。

未来研究可沿着三个方向深化：首先，探索将该方法与深度学习结合，开发自适应参数调整机制；其次，研究在有限观测数据下的联合抑制算法，解决大规模雷达系统中的计算资源限制问题；最后，拓展至多雷达协同工作场景，构建分布式联合抑制系统。这些延伸方向将为雷达抗干扰技术提供新的理论支撑和实践路径。

总体而言，该研究在雷达信号处理领域实现了重要突破，其提出的联合抑制框架不仅解决了长期存在的技术瓶颈，更为智能雷达系统的研发提供了可扩展的理论基础。实验数据与理论分析的双重验证，充分证明了该方法的科学性和工程实用性，为复杂电磁环境下的雷达目标检测奠定了新的技术标准。