CN105866760A - 一种动目标时空二维特性分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种动目标时空二维特性分析方法，步骤如下：第一步，对截获得到的中频采样信号x(t)作模糊函数变换，得到模糊函数分布矩阵第二步，搜索的最大值χ_max和次最大值χ_{sub max}，利用模糊函数与噪声的信噪比关系SNR＝10lg[χ_{sub max}/(χ_max‑χ_{sub max})]，在的中心位置去除噪声，得到连续波伪码调相的模糊函数第三步，取切面在此平面内搜索各个峰值所对应的延时τ_i，计算它们之间的差值，然后求平均，即得伪码调制信号的周期第四步，取切面其中n＝1，2，…2N+1，此时在各个切面上求取峰值之间的差值，通过求这些差值的平均值即可得到码元速率1/T_c。该动目标时空二维特性分析方法为基于模糊函数特征参数提取法，在信噪比为dB以上时都有较高的估计精度，整个识别过程不含复杂变换，易于通过软件来实现。

Description

一种动目标时空二维特性分析方法

技术领域

本发明涉及动目标时空二维特性分析方法技术领域，具体为一种动目标时空二维特性分析方法。

背景技术

前已有不少文献提出各种对伪码调相信号特征参数提取方法，取得较好的结果，然而这些识别方法大都是采用谱相关技术或者Cohen类时频分析技术，算法复杂度高、运算量大，不适合应用于近程雷达的实时侦察识别。目标的所有特性都体现在回波信号的特征参数上，通过测量回波信号与发射信号的频率和时间差值等参数，能够确定目标的速度、目标与信源间的距离等。因此对信号进行参数提取是目标识别的前提，具有重要意义。周期模糊函数是对低截获概率信号进行分析研究的有效工具，它描述了信号的全部特性，不同形式的信号具有不同的周期模糊函数。伪码调相连续波近程雷达是利用伪随机m序列的自相关函数类似于白噪声相关函数的随机特性而工作的。该体制雷达抗干扰能力强，具有良好的距离分辨率和距离截止特性，现已成为近程探测雷达的重要发展方向之一，因此研究伪码调相连续波信号的识别和特征参数提取具有重要的意义

发明内容

本发明的目的在于提供一种动目标时空二维特性分析方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种动目标时空二维特性分析方法，在时间延时τ轴上，M个周期的连续波伪码调相信号的周期模糊函数在延时轴为伪码周期的整数倍上产生峰值，且在ξ＝0的时延轴上，产生的峰值个数为(2M+1)，通过这些峰值之间的差值来估计伪码调相信号的周期T_p； 在多普勒频移轴ξ上，周期模糊函数在码元速率1/T_c的整数倍上产生峰值，在对应的τ为伪码调相信号周期整数倍时都会有这样一组峰值出现，这些峰值的多普勒频移值可以求出伪码的码元宽度T_c；通过在截获信号的模糊函数中心位置去除噪声后，即得到连续波伪码调相的模糊函数；对基于续波伪码调相信号的动目标特征参数提取步骤如下：

第一步，对截获得到的中频采样信号x(t)作模糊函数变换，得到模糊函数分布矩阵

第二步，搜索的最大值χ_max和次最大值χ_{sub max}，利用模糊函数与噪声的信噪比关系SNR＝10lg[χ_{sub max}/(χ_max-χ_{sub max})]，在的中心位置去除噪声，得到连续波伪码调相的模糊函数

第三步，取切面在此平面内搜索各个峰值所对应的延时τ_l，计算它们之间的差值，然后求平均，即得伪码调制信号的周期

第四步，取切面其中n＝1，2，…2N+1，此时在各个切面上求取峰值之间的差值，通过求这些差值的平均值即可得到码元速率1/T_c。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：该动目标时空二维特性分析方法为基于模糊函数特征参数提取法，在信噪比为dB以上时都有较高的估计精度。相比较于传统的参数提取算法，这些特征参数提取算法复杂度降低了很多，大大降低了计算量，体现了近程雷达侦察干扰实时性的要求；且整个识别过程不含复杂变换，易于通过软件来实现。

附图说明

图1为本发明对6个周期连续波伪码调相信号参数估计归一化均方误差分析示意图。

图2为本发明对30个周期连续波伪码调相信号参数估计归一化均方误差分析示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种技术方案：

实施例1：

一种动目标时空二维特性分析方法，在时间延时τ轴上，M个周期的连续波伪码调相信号的周期模糊函数在延时轴为伪码周期的整数倍上产生峰值，且在ξ＝0的时延轴上，产生的峰值个数为(2M+1)，通过这些峰值之间的差值来估计伪码调相信号的周期T_p；在多普勒频移轴ξ上，周期模糊函数在码元速率1/T_c的整数倍上产生峰值，在对应的τ为伪码调相信号周期整数倍时都会有这样一组峰值出现，这些峰值的多普勒频移值可以求出伪码的码元宽度T_c；通过在截获信号的模糊函数中心位置去除噪声后，即得到连续波伪码调相的模糊函数；对基于续波伪码调相信号的动目标特征参数提取步骤如下：

第一步，对截获得到的中频采样信号x(t)作模糊函数变换，得到模糊函数分布矩阵

第二步，搜索的最大值χ_max和次最大值χ_{sub max}，利用模糊函数与噪声的信噪比关系SNR＝10lg[χ_{sub max}/(χ_max-χ_{sub max})]，在的中心位置去除噪声，得到连续波伪码调相的模糊函数

第三步，取切面在此平面内搜索各个峰值所对应的延时τ_l，计算它们之间的差值，然后求平均，即得伪码调制信号的周期

第四步，取切面其中n＝1，2，…2N+1，此时在各个切面上求取峰值之间的差值，通过求这些差值的平均值即可得到码元速率1/T_c。

实施例2：

根据实施例1所述的一种动目标时空二维特性分析方法，从图中可以看出，在信噪比为0dB以上都有较高的估计精度。显然，码元宽度和伪码周期的估计误差随着信噪比的增加而减小，而且截取6个伪码周期的信号进行参数估计时，码元宽度的估计方差在信噪比为5dB时才趋于稳定，而截取30个伪码周期信号进行参数估计时，码元宽度的估计方差在0dB时基本趋于稳定；同样的，伪码周期的估计方差在6个伪码周期时在0dB趋于稳定，而在30个伪码周期时在-5dB趋于稳定。显然，随着采样数据的增加，噪声对参数估计精度的影响越来越小。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (1)

1.一种动目标时空二维特性分析方法，其特征在于：在时间延时τ轴上，M个周期的连续波伪码调相信号的周期模糊函数在延时轴为伪码周期的整数倍上产生峰值，且在ξ＝0的时延轴上，产生的峰值个数为(2M+1)，通过这些峰值之间的差值来估计伪码调相信号的周期T_p；在多普勒频移轴ξ上，周期模糊函数在码元速率1/T_c的整数倍上产生峰值，在对应的τ为伪码调相信号周期整数倍时都会有这样一组峰值出现，这些峰值的多普勒频移值可以求出伪码的码元宽度T_c；通过在截获信号的模糊函数中心位置去除噪声后，即得到连续波伪码调相的模糊函数；对基于续波伪码调相信号的动目标特征参数提取步骤如下：

第一步，对截获得到的中频采样信号x(t)作模糊函数变换，得到模糊函数分布矩阵

第二步，搜索的最大值χ_max和次最大值χ_{sub max}，利用模糊函数与噪声的信噪比关系SNR＝10lg[χ_{sub max}/(χ_max-χ_{sub max})]，在的中心位置去除噪声，得到连续波伪码调相的模糊函数

第三步，取切面在此平面内搜索各个峰值所对应的延时τ_i，计算它们之间的差值，然后求平均，即得伪码调制信号的周期

第四步，取切面其中n＝1，2，…2N+1，此时在各个切面上求取峰值之间的差值，通过求这些差值的平均值即可得到码元速率1/T_c。