2. 雷达干扰类型与信号模型
在 S32R 雷达信号处理链中，干扰并不是一个抽象概念，而是会直接改变距离-多普勒（Range-Doppler, RD）图能量分布的具体信号。要设计有效的抑制算法，首先必须把"干扰"拆解为可建模、可复现、可在 RD 图上定位的类别。本节从互干扰、自干扰、杂波三条主线出发，建立时域、频域、空域数学模型，并结合 S32R 采集数据的典型表现说明其识别特征。
一、干扰分类的物理依据
雷达干扰的分类不应只按名称罗列，而应回到"干扰信号如何进入接收机、在哪个维度与目标回波产生竞争"这一根本问题。对 S32R 这类 FMCW MIMO 雷达而言，干扰进入接收链后，会经历混频、低通滤波、ADC 采样、距离 FFT、多普勒 FFT 等环节，每个环节都会对干扰进行不同的"重塑"。因此分类维度可归纳为：
- 来源维度：互干扰（其他雷达发射）、自干扰（本机发射泄漏）、杂波（环境反射）。
- 波形维度：同频连续波（CW）、脉冲、扫频（Chirp）干扰。
- 域维度：时域（幅度突变、占空比）、频域（频谱搬移、拍频）、空域（到达角、波束）。
这三者并非独立，而是同一物理过程在不同观测域下的投影。例如同频 CW 干扰在时域表现为持续正弦，在频域表现为单根谱线，在 RD 图上则表现为一条或多条水平亮线。
二、互干扰的信号模型
互干扰来自其他雷达的发射信号。设本机发射 chirp 为
s_tx(t) = A_tx · exp(j·2π·(f_c·t + 0.5·K·t²))，0 ≤ t < T_c
其中 f_c 为载频，K = B/T_c 为调频斜率，B 为带宽，T_c 为 chirp 周期。干扰雷达发射信号为 s_int(t)，经空间传播延迟 τ_i 和衰减 α_i 后进入本机接收机。混频后得到拍频信号：
s_beat(t) = α_i · s_tx(t) · conj(s_int(t - τ_i))
当干扰为同频连续波时，s_int 为单频正弦，混频后拍频近似为常数，在距离 FFT 后表现为固定距离单元上的强峰；当干扰为脉冲时，拍频在时间上被截断，频谱展宽，RD 图上呈现为沿距离向的宽带条带；当干扰为扫频时，若其调频斜率与本机不同，拍频随时间线性变化，距离 FFT 后能量沿距离向扩散，形成斜线或宽带。
三、自干扰与杂波模型
自干扰主要来自发射信号经天线隔离度不足、PCB 泄漏或近场反射直接进入接收机。其数学模型可写为：
s_self(t) = α_self · s_tx(t - τ_self)
由于 τ_self 极小，自干扰在距离 FFT 后集中在零距离附近，表现为近距离强峰。S32R 中通常通过发射-接收时序隔离、环形器隔离度优化和数字对消来抑制。
杂波是环境静止或慢速物体的反射，如地面、护栏、建筑。其回波可建模为多个散射中心的叠加：
s_clutter(t) = Σ_k α_k · s_tx(t - τ_k) · exp(j·2π·f_dk·t)
其中 f_dk 为第 k 个散射中心的多普勒频率。静止杂波 f_dk ≈ 0，在 RD 图上集中在零多普勒附近；慢速杂波则沿多普勒轴展宽。杂波与目标的关键区别在于其空间分布广、时间相关性强，可通过空域自适应波束形成或 MTI 抑制。
四、S32R 采集数据中的 RD 图表现
下面用一张图归纳三类干扰在距离-多普勒图中的典型能量分布。图中横轴为距离，纵轴为多普勒，颜色深浅表示能量强度。该图基于 S32R 典型采集场景的合理示意，用于建立识别直觉，不代表某一具体实测帧。
从图中可以提炼出三条识别规则：第一，能量集中在零多普勒且沿距离展宽的，优先怀疑杂波；第二，能量集中在零距离附近的，优先怀疑自干扰；第三，能量在距离-多普勒平面上呈线状或块状、且与目标运动轨迹无关的，优先怀疑互干扰。这三条规则是后续干扰抑制算法选择的重要依据。
五、建模时的参数约定与注意事项
在建立干扰模型时，必须明确坐标系与符号约定，否则后续算法推导会出现方向性错误。本节统一约定：距离轴以本机为原点，向外为正；多普勒轴以靠近雷达为正，远离为负；角度以阵列法线为 0°，逆时针为正。所有模型中的 τ 均为双程延迟，f_d 均为双程多普勒。
此外，干扰模型中的幅度 α 应包含天线增益、传播损耗和接收链增益，不能只写一个归一化系数。对于 S32R 实际采集数据，建议在建模时保留 ADC 原始数据的定点格式和增益配置，以便模型输出能与实际 RD 图直接对比。若模型输出与实测 RD 图在能量分布上不一致，应优先检查混频后的低通滤波带宽是否覆盖了干扰拍频，以及距离 FFT 的加窗类型是否改变了干扰的频谱形状。