CN101776747B - 基于自适应重采样的雷达信号压缩方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于自适应重采样的雷达信号压缩方法，具体包括以下步骤：(1)对雷达信号进行分段，根据对雷达信号压缩比和处理速度的要求合理确定每段雷达信号的长度；(2)对每段雷达信号进行频谱分析，通过分析确定每段雷达信号的重采样率，并确定雷达信号的压缩比；(3)根据新的采样频率对雷达信号重采样，实现对雷达信号的压缩；(4)在需要的情况下对雷达信号进行重构，首先对雷达信号进行零插值，将压缩后的信号恢复到原始长度，并通过截止频率为信号重采样频率一半的低通滤波器滤波实现信号的重构。本发明通过对不同时段的信号分别进行压缩，降低了采样频率，解决了雷达信号采集时采样频率过高的问题。

Description

基于自适应重采样的雷达信号压缩方法

技术领域

本发明涉及一种用于雷达辐射源信号识别、分析等处理的雷达信号压缩方法。

技术背景

雷达已广泛应用于军事和民用的各个领域。为了获得有效信息，需要对采集到的雷达信号进行识别和分析。但是在实际应用中，在对雷达信号进行识别和分析之前，通常需要先对雷达信号进行存储或者传输。而现实应用中采集到的雷达信号数据量极大，这给数据实时存储和传输带来很大的困难。在同样的通信容量或者存储容量下，如果先对雷达信号进行压缩，然后再进行存储或传输，就可以提高信息的存储和传输能力，因此，对雷达信号进行有效的压缩是十分有意义的。

随着雷达技术的发展，雷达信号的种类越来越多，复杂度越来越高。不同种类不同参数的雷达信号对采样率的要求是不一样的，但是雷达信号在采集时通常不能根据信号特点灵活变化采样频率，而且为了保证信号信息的完整性，雷达信号采集时会采用很高的采样频率。

发明内容

本发明针对雷达信号由于采集时采样频率远高于所需采样频率而造成的数据量大的问题，提供一种通过对不同时段的信号分别进行压缩而降低采样频率的基于自适应重采样的雷达信号压缩方法。

本发明的基于自适应重采样的雷达信号压缩方法，是在雷达信号采集设备采集到雷达信号后，根据信号特点及实际需要对雷达信号分段，针对每段信号的频谱特点确定其重采样频率，然后通过对雷达信号重新采样实现对信号的压缩，具体包括以下步骤：

(1)对雷达信号进行分段

根据对雷达信号压缩比和处理速度的要求合理确定每段雷达信号的长度，根据雷达信号特点和处理设备的要求进行调整，分段加长会提高处理速度，但是分段增长后会因为频率分量丰富而造成压缩效果的降低，同时，分段长度也会受到硬件处理设备处理能力的限制；而分段减短后压缩比会提高但是会因为计算量的增加而影响处理速度；

在本发明中，每段雷达信号的长度是以每10ms采集的数据为一个分段。

(2)对每段雷达信号进行频谱分析，通过分析确定每段雷达信号的重采样率，并确定雷达信号的压缩比；计算雷达信号的奈奎斯特率(即最小采样频率)，并根据雷达信号的实际情况确定其压缩比M；

在计算奈奎斯特率时，将雷达信号的实际采样率Fs归一化，然后计算其奈奎斯特率Fn，得到Fn后，计算Fs与Fn的比值M，即：M＝F_s/F_n，M即为雷达信号的压缩比；

具体计算方法如下：

对信号x[n]作N点FFT，得到离散傅里叶变换序列X[k]，对|X[k]|²做中值滤波，选定阈值T_f，以|X[k]|²中所有大于T_f的值之中距离零频率最远的数值所对应的频率作为信号的最高频率分量f_m，从而得到F_n＝2f_m，其中将阈值T_f确定为|X[k]|²均值，根据f_m可以得到雷达信号压缩比M的值为：

即M取F_s/(2f_m)结果的整数部分。此时，信号的重采样率为：F_n＝F_s/M。

(3)根据新的采样频率对雷达信号重采样，实现对雷达信号的压缩；

压缩时，为了方便信息处理和信号重构，在传输和存储的编码过程中需要对每段信号添加附加信息，用来保留信号的压缩比，以便在处理时获取信号的重采样频率(信号接收方已知信号原始采样频率)，或者在重构时用于恢复信号；

(4)在需要的情况下对雷达信号进行重构，首先对雷达信号进行零插值，将压缩后的信号恢复到原始长度，并通过截止频率为信号重采样频率一半的低通滤波器滤波实现信号的重构。

本发明通过对不同时段的信号分别进行压缩，降低了采样频率，解决了雷达信号采集时采样频率过高的问题。

附图说明

图1是本发明雷达信号压缩模型示意图。

图2是本发明雷达信号重构模型示意图。

具体实施方式

在雷达接收机(或接收端)采集到雷达信号后，将得到的数据信号按本发明的方法压缩，详细步骤如下：

(1)对雷达信号进行分段

根据对雷达信号压缩比和处理速度的要求合理确定每段雷达信号的长度；在本发明中，以每10ms采集的数据为一个分段。由于雷达信号采样率的不同需要对雷达信号进行分段，分段的长度需要根据实际需要灵活确定，分段过长会因为频率分量过于丰富造成无法到达理想的压缩效果，而分段过短会因为计算量的增加而影响处理速度。雷达信号压缩模型如图1所示。

(2)雷达信号的频谱估计和采样率的确定

对每段雷达信号进行频谱分析，通过分析确定其重采样率，并确定雷达信号的压缩比。本发明中对雷达信号的压缩是在实际采样频率高于奈奎斯特率(即最小采样频率)的情况，最后取得的压缩效果也与采样频率的冗余度有关，因此需要计算雷达信号的奈奎斯特率，并根据雷达信号的实际情况确定其压缩比M。

在计算奈奎斯特率时，将信号的实际采样率Fs归一化，然后计算其奈奎斯特率Fn，得到Fn后，计算Fs与Fn的比值M，即M＝F_s/F_n，M即为雷达信号的压缩比。

具体计算方法如下：

对信号x[n]作N点FFT，得到离散傅里叶变换序列X[k]，对|X[k]|²做中值滤波；

选定阈值T_f，以|X[k]|²中所有大于T_f的值之中距离零频率最远的数值所对应的频率作为信号的最高频率分量f_m，从而得到F_n＝2f_m，其中将阈值T_f确定为|X[k]|²均值；

根据f_m可以得到雷达信号压缩比M的值为：

即M取F_s/(2f_m)结果的整数部分。此时，信号的重采样率为：F_n＝F_s/M。

(3)通过重采样实现对每段雷达信号进行压缩

压缩时，为了方便信息处理和信号重构，在传输和存储的编码过程中需要对每段信号添加附加信息，用来保留信号的压缩比，以便在处理时获取信号的重采样频率(信号接收方已知信号原始采样频率)，或者在重构时用于恢复信号。

确定了雷达信号的压缩比后，通过对信号的抽取实现对信号的重采样和压缩；假设原始雷达信号为x[n]，压缩后得到的信号为：x_d[n]＝Mx[nM]；

这样就实现了对信号的压缩。之所以将抽取得到的序列增加M倍是为了保证信号频谱幅度保持不变。由于在重采样率的计算过程中保证了信号的频谱不会发生混叠，因此压缩后的信号完整保留了信号的频谱信息。

(4)在需要的情况下对雷达信号进行重构，首先对雷达信号进行零插值，将压缩后的信号恢复到原始长度，并通过截止频率为信号重采样频率一半的低通滤波器滤波实现信号的重构。

在本发明的雷达信号压缩过程中，由于保留了信号的频谱信息，因此在对雷达信号的分析和识别过程中可以直接对压缩后的信号进行处理，但有时也会需要对雷达信号进行还原，因此本发明设计了雷达信号的重构模型，如图2所示。

首先对雷达信号进行零插值，将压缩后的信号x_d[n]恢复到原始长度，得到

将x_e[n]通过一个低通滤波器进行滤波，就实现了对雷达信号的重构，其中低通滤波器的增益为1，截止频率为F_s/2M，即重采样率的一半。

Claims (3)

1.一种基于自适应重采样的雷达信号压缩方法，其特征是，在雷达信号采集设备采集到雷达信号后，根据信号特点及实际需要对雷达信号分段，针对每段信号的频谱特点确定其重采样频率，然后通过对雷达信号重新采样实现对信号的压缩，具体包括以下步骤：

(1)对雷达信号进行分段，根据对雷达信号压缩比和处理速度的要求合理确定每段雷达信号的长度；

(2)对每段雷达信号进行频谱分析，通过分析确定每段雷达信号的重采样率，并确定雷达信号的压缩比；计算雷达信号的奈奎斯特率，并根据雷达信号的实际情况确定其压缩比M；在计算奈奎斯特率时，将雷达信号的实际采样率F_s归一化，然后计算其奈奎斯特率F_n，得到F_n后，计算F_s与F_n的比值M，即：M＝F_s/F_n，M即为雷达信号的压缩比；

(3)根据新的采样频率对雷达信号重采样，实现对雷达信号的压缩；

压缩时，为了方便信息处理和信号重构，在传输和存储的编码过程中需要对每段信号添加附加信息，用来保留信号的压缩比，以便在处理时获取信号的重采样频率，或者在重构时用于恢复信号；

(4)在需要的情况下对雷达信号进行重构，首先对雷达信号进行零插值，将压缩后的信号恢复到原始长度，并通过截止频率为信号重采样频率一半的低通滤波器滤波实现信号的重构。

2.根据权利要求1所述的基于自适应重采样的雷达信号压缩方法，其特征是，所述步骤(1)中的每段雷达信号的长度是以每10ms采集的数据为一个分段。

3.根据权利要求1所述的基于自适应重采样的雷达信号压缩方法，其特征是，所述步骤(2)中雷达信号压缩比的具体计算方法如下：

对信号x[n]作N点FFT，得到离散傅里叶变换序列X[k]，对|X[k]|²做中值滤波，选定阈值T_f，以|X[k]|²中所有大于T_f的值之中距离零频率最远的数值所对应的频率作为信号的最高频率分量f_m，从而得到F_n＝2f_m，其中将阈值T_f确定为|X[k]|²均值，根据f_m可以得到雷达信号压缩比M的值为：

即M取F_s/(2f_m)结果的整数部分，此时，信号的重采样率为：F_n＝F_s/M。

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