CN107843876A - 一种雷达脉冲重频的分选方法及设备 - Google Patents
一种雷达脉冲重频的分选方法及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107843876A CN107843876A CN201710828143.5A CN201710828143A CN107843876A CN 107843876 A CN107843876 A CN 107843876A CN 201710828143 A CN201710828143 A CN 201710828143A CN 107843876 A CN107843876 A CN 107843876A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pri
- pulse
- pdw
- toa
- spectrogram
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/28—Details of pulse systems
- G01S7/285—Receivers
- G01S7/292—Extracting wanted echo-signals
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明提供一种雷达脉冲重频的分选方法及设备,主要目的在于解决现有技术中复杂环境下,雷达脉冲分选的问题。本发明的技术方案是:获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;确定所述像素点对应的多条直线;对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
Description
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域,尤其涉及一种雷达脉冲重频的分选方法及设备。
背景技术
在电子侦察过程中,为了将侦察系统中接收到的脉冲信号区分出属于同一个辐射源的脉冲信号,以便对辐射源进行识别及对脉冲信号进行处理,对脉冲信号进行分选已经成为关键的步骤。其中,雷达脉冲信号的分选首先要利用脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW、到达角DOA进行简单的预分选,然后以脉冲重复间隔PRI进行脉冲去交错主分选。
对于预分选过程,首先是将输入脉冲流中的每个脉冲描述字PDW与预先存入预处理器的有关辐射源文件参数进行相应的计算和比较,从中剔除不感兴趣的辐射源的信号和超出参数容限的信号,例如友邻雷达以及本平台上所载雷达,分开已跟踪辐射源信号和未跟踪辐射源信号。然后对有兴趣的信号进行去交错处理,分离出各辐射源的脉冲列并测定每个辐射源的PRI。而对于主分选而言,主要是包括PRI特征的分析和处理,通过对脉冲列PRI特征的分析,识别辐射源的PRI特性,利用搜索法提取属于不同辐射源的脉冲列,达到分选的目的。现有方法主要有基于直方图原理重频分选方法、基于PRI变换原理等。其中,基于直方图原理的分选由于其本质上仍然利用的是脉冲序列的相关性,但是,周期信号的相关函数仍是周期函数,所以基于直方图原理的方法始终都无法避免谐波的问题,特别是在复杂电磁环境中,情况更为严重。另外,基于PRI变换原理的方法能较好的估计出潜在的雷达重频参数,但是对脉冲提取的方法仍然使用是简单的搜索方法,效率低,准确度差。尤其是在复杂环境下,由于信号密集度高,辐射源在时域、频域、空域都有可能发生重叠,使得基于常规参数的经典分选可能面临没有角度的情况,或者是测角精度差甚至不可用的复杂情况,且在实际过程中,作为预分选最可靠的参数——到达角DOA的精度难以满足分选要求;DOA参数针对机群、舰艇编队等集群目标时,也难以用于区别其中的某一个体;RF、PW等参数在目标与目标之间也多有重叠,因此,面对这种复杂电磁环境,容易产生“虚警”和“漏警”。现有分选方法在对于脉冲的抽取均是进行简单的搜索,但是这种简单搜索抽取的脉冲难以适应非合作电子侦察中复杂环境。
发明内容
本发明实施例提供一种雷达脉冲重频的分选方法及设备,用以解决现有技术中复杂环境下,雷达脉冲的分选的问题,提高在非协作通信中,基于常规参数的雷达脉冲分选的能力,使得适应的雷达数和脉冲数大大增加,脉冲提取的准确度大大提高。
本发明实施例提供一种雷达脉冲重频的分选方法,包括:
获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;
查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;
通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;
通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线;
采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
进一步地,所述方法还包括:
采用所述PDW中的到达时间TOA参数表示脉冲,脉冲列可以确定为多个冲激信号的集合为其中,tn为TOA,N为脉冲个数;
通过脉冲重复间隔PRI变换公式对所述TOA进行PRI变换,所述PRI变换公式为
进一步地,所述方法还包括:
采用滑动窗对所述PRI谱图中的数据进行平滑处理,并判断所述PRI谱图中的数据是否存在数据峰值;
若存在,则检测平滑处理后的PRI谱图中的数据峰值中的第一个峰值,识别所述峰值对应的PRI值。
进一步地,所述方法还包括:
根据所述DTOA对所述PRI值进行求余运算,计算所述PDW对应的参数个数,根据所述求余结果以及所述个数生成二维平面,将所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点标记在所述二维平面中,所述求余结果为所述二维平面的纵坐标,所述参数个数为所述二维平面的横坐标。
本发明实施例提供一种雷达脉冲重频的分选设备,包括:
获取单元,用于获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;
查找单元,用于查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;
生成单元,用于通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;
第一确定单元,用于通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线;
第二确定单元,用于采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
进一步地,所述获取单元包括:
确定模块,用于采用所述PDW中的到达时间TOA参数表示脉冲,脉冲列可以确定为多个冲激信号的集合为其中,tn为TOA,N为脉冲个数;
变换模块,用于通过脉冲重复间隔PRI变换公式对所述TOA进行PRI变换,所述PRI变换公式为
进一步地,所述查找单元包括:
判断模块,用于采用滑动窗对所述PRI谱图中的数据进行平滑处理,并判断所述PRI谱图中的数据是否存在数据峰值;
检测模块,用于若所述PRI谱图中的数据存在数据峰值,则检测平滑处理后的PRI谱图中的数据峰值中的第一个峰值,识别所述峰值对应的PRI值。
进一步地,所述设备还包括:
所述生成单元,用于根据所述DTOA对所述PRI值进行求余运算,计算所述PDW对应的参数个数,根据所述求余结果以及所述个数生成二维平面,将所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点标记在所述二维平面中,所述求余结果为所述二维平面的纵坐标,所述参数个数为所述二维平面的横坐标。
本发明实施例提供一种存储设备,其中存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行:
获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;
查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;
通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;
通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线;
采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
本发明实施例提供一种移动终端,包括处理器,适于实现各种指令;以及存储设备,适于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行:
获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;
查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;
通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;
通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线;
采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
本发明实施例提供的一种雷达脉冲重频的分选方法及设备,首先获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图,再查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值,通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点,然后通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线,然后采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。与目前现有分选方法在对于脉冲的抽取均是进行简单的搜索相比,本发明实施例通过利用脉冲的脉冲描述字PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,根据变换后的图谱找到数据峰值对应的PRI值,将到达时间差DTOA与PRI值转换为一个二维平面,从二维平面中的像素点拟合的直线确定分选结果,不仅能适应固定重频、参差重频,还能适应组参差和抖动重频,并且能够在没有测角信息情况下实现雷达脉冲分选,节约计算资源,提高了分选准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种雷达脉冲重频的分选方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的另一种雷达脉冲重频的分选方法的流程图;
图3为本发明实施例提供的一种脉冲映射到平面后二维图的示意图;
图4为本发明实施例提供的一种雷达脉冲重频的分选设备的结构示意图;
图5为本发明实施例提供的另一种雷达脉冲重频的分选设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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作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。
本发明实施例提供一种雷达脉冲重频的分选方法,如图1所示,所述方法包括:
101、获取接收脉冲的脉冲描述字PDW。
其中,所述脉冲描述字PDW中可以包括到达时间TOA、脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW等参数,所述脉冲可以由雷达侦查系统进行接收。
102、根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图。
其中,所述脉冲重复间隔PRI变换可以通过PRI变换公式进行,PRI变换公式为变换的结果可以称为相关谱。在PRI变换公式中tn为脉冲到达时间,N为脉冲个数,用脉冲的TOA参数来表示脉冲,则脉冲列可以表示成多个冲激信号的集合:
103、查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值。
其中,所述查找峰值之前需要确定所述PRI谱图中的数据是否存在峰值,若是存在,则进行一一对比进行查找峰值,所述峰值即为最大值。
需要说明的是,由于根据TOA进行PRI变换得到的PRI谱图,PRI谱图中的横坐标为时间单位,纵坐标为PRI单位,因此可以为通过PRI谱图中查找到峰值对应的PRI值。
104、通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA。
其中,所述进行减法运算可以为所有脉冲对应的TOA值减去第一个脉冲对应的TOA,得到一组差值,作为到达时间差DTOA。
105、根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点。
其中,所述生成二维平面是通过利用DTOA值对步骤103中得到的PRI值进行求余运算,即为R=mod(DTOA,PRI),将计算结果映射至二维平面中,二维平面的横坐标为点数,纵坐标为求余运算结果,通过将所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW标记在二维平面中的像素点,从而生成一个完整的二维平面图。
106、通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线。
其中,所述线性估计为利用直线公式f(x)=aix+bi描绘出二维平面中有像素点构成的直线,通过直线对应的像素点计算公式中的ai和bi两个参数,从而可以确定出准确的直线。
107、采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
其中,通过描绘的直线,可以确定出数据点和要拟合的函数,然后通过切比雪夫方法进行拟合,拟合后的结果即为分选结果。
需要说明的是,所述切比雪夫方法为设给定n个数据点(xi,yi),i=0,1,...,n-1,其中,x0<x1<...<xn-1,求m-1次(m<n且m≤20)多项式Pm-1(x)=a0+a1x+…+am-1xm-1,使得在n个给定点上偏差最大值为最小,即
本发明实施例提供的一种雷达脉冲重频的分选方法,与目前现有分选方法在对于脉冲的抽取均是进行简单的搜索相比,本发明实施例通过利用脉冲的脉冲描述字PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,根据变换后的图谱找到数据峰值对应的PRI值,将到达时间差DTOA与PRI值转换为一个二维平面,从二维平面中的像素点拟合的直线确定分选结果,不仅能适应固定重频、参差重频,还能适应组参差和抖动重频,并且能够在没有测角信息情况下实现雷达脉冲分选,节约计算资源,提高了分选准确度。
本发明实施例提供了另一种雷达脉冲重频的分选方法,如图2所示,所述方法包括:
201、获取接收脉冲的脉冲描述字PDW。
本步骤与图1所示的步骤101方法相同,在此不再赘述。
202、采用所述PDW中的到达时间TOA参数表示脉冲,脉冲列可以确定为多个冲激信号的集合。。
其中,所示多个冲激信号的集合为tn为TOA,N为脉冲个数。通过确定冲激信号的数学表达式,以便在进行PRI变换时,直接进行变换使用。
203、通过脉冲重复间隔PRI变换公式对所述TOA进行PRI变换,得到PRI谱图。
其中,所述PRI变换公式为
通过脉冲重复间隔PRI变换将TOA转换为对应的PRI谱图,以便提取对最大PRI值,以便为生成的二维平面提供数据支撑。
204、采用滑动窗对所述PRI谱图中的数据进行平滑处理,并判断所述PRI谱图中的数据是否存在数据峰值。
通过采用滑动窗对所述PRI谱图中的数据进行平滑处理,以便查找到正常的峰值,提高分选的准确性。为了避免在没有峰值的情况下查找峰值,在查找峰值之前,需要对PRI谱图中的数据进行判断峰值的存在性。
205、若存在,则检测平滑处理后的PRI谱图中的数据峰值中的第一个峰值,识别所述峰值对应的PRI值。
为了避免出现相同的峰值时,无法确定峰值的选取,在一一对比后得到峰值为多个时,只需要检测数据峰值中的第一个峰值。一般的,出现多个峰值是常有现象,因此需要直接找出第一个峰值即可,然后通过这个峰值找到对应的PRI值。
需要说明的是,对于本发明实施例,若所述PRI谱图中的数据不存在数据峰值,则返回步骤201重新获取脉冲。
206、通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA。
本步骤与图1所示的步骤104方法相同,在此不再赘述。
207、根据所述DTOA对所述PRI值进行求余运算,计算所述PDW对应的参数个数,根据所述求余结果以及所述个数生成二维平面,将所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点标记在所述二维平面中。
其中,所述求余结果为所述二维平面的纵坐标,所述参数个数为所述二维平面的横坐标,通过将所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW标记在二维平面中的像素点,从而生成一个完整的二维平面图。能够在没有测角信息情况下实现雷达脉冲分选,通过图形化处理方法及最大化利用脉冲的PDW参数,提高了分选准确度。
208、通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线。
本步骤与图1所示的步骤106方法相同,在此不再赘述。
209、采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
本步骤与图1所示的步骤107方法相同,在此不再赘述。
需要说明的是,分选后的剩余脉冲可以重新应用至计算DTOA参数中。与已有的基于PRI变换的脉冲分选技术不同,在具体提取某一雷达所属脉冲时,不是直接采用逐个搜索的方法,而是使用线性拟合的方法,算法的时间复杂度减少,节约了计算资源。
对于本发明实施例,具体的应用场景可以如下所示,但不限于此,包括:以包含三个辐射源的场景为例,接收的总脉冲数为20000多个,且脉冲描述字中的测角信息不可用,第一步,提取接收脉冲中的TOA据,设定PRI变换的谱范围,然后进行PRI变换,获得变换后PRI的相位相关谱;第二步,设置平滑窗的长度为40,对求得的相位相关谱进行平滑,在平滑后的相位相关谱上寻找峰值;第三步,求第二步找到的第一个峰值的对应PRI值,并根据剩余脉冲的TOA参数求取脉冲的DTOA参数;第四步,将每个脉冲的DTOA数据对估计出的每一个PRI值进行求余运算,并联合每个脉冲PDW的其它参数映射到二维平面中,脉冲映射到平面后二维图如图3所示;第五步,在平面中对映射的像素点进行线性拟合,找出由映射点构成的直线,进而将各点对应的脉冲分选出来,然后将剩余脉冲从第三步再循环。
本发明实施例提供的另一种雷达脉冲重频的分选方法,本发明实施例通过利用脉冲的脉冲描述字PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,根据变换后的图谱找到数据峰值对应的PRI值,将到达时间差DTOA与PRI值转换为一个二维平面,从二维平面中的像素点拟合的直线确定分选结果,可以较好适应复杂电磁环境中,脉冲数和雷达数目较多情况下的分选,不仅能适应固定重频、参差重频,还能适应组参差和抖动重频,并且能够在没有测角信息情况下实现雷达脉冲分选,节约计算资源,提高了分选准确度。
进一步地,作为图1所述方法的具体实现,本发明实施例提供了一种雷达脉冲重频的分选设备,如图4所示,所述设备包括:获取单元31、查找单元32、生成单元33、第一确定单元34、第二确定单元35。
获取单元31,用于获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;
查找单元32,用于查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;
生成单元33,用于通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;
第一确定单元34,用于通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线;
第二确定单元35,用于采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
需要说明的是,本发明实施例提供的一种雷达脉冲重频的分选设备所涉及各功能单元的其他相应描述,可以参考图1所示方法的对应描述,在此不再赘述。
本发明实施例提供的一种雷达脉冲重频的分选设备,本发明实施例通过利用脉冲的脉冲描述字PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,根据变换后的图谱找到数据峰值对应的PRI值,将到达时间差DTOA与PRI值转换为一个二维平面,从二维平面中的像素点拟合的直线确定分选结果,不仅能适应固定重频、参差重频,还能适应组参差和抖动重频,并且能够在没有测角信息情况下实现雷达脉冲分选,节约计算资源,提高了分选准确度。
进一步地,作为图2所述方法的具体实现,本发明实施例提供了另一种雷达脉冲重频的分选设备,如图5所示,所述设备包括:获取单元41、查找单元42、生成单元43、第一确定单元44、第二确定单元45。
获取单元41,用于获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;
查找单元42,用于查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;
生成单元43,用于通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;
第一确定单元44,用于通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线;
第二确定单元45,用于采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
具体的,所述获取单元41包括:
确定模块4101,用于采用所述PDW中的到达时间TOA参数表示脉冲,脉冲列可以确定为多个冲激信号的集合为其中,tn为TOA,N为脉冲个数;
变换模块4102,用于通过脉冲重复间隔PRI变换公式对所述TOA进行PRI变换,所述PRI变换公式为
具体的,所述查找单元42包括:
判断模块4201,用于采用滑动窗对所述PRI谱图中的数据进行平滑处理,并判断所述PRI谱图中的数据是否存在数据峰值;
检测模块4202,用于若所述PRI谱图中的数据存在数据峰值,则检测平滑处理后的PRI谱图中的数据峰值中的第一个峰值,识别所述峰值对应的PRI值。
所述生成单元43,用于根据所述DTOA对所述PRI值进行求余运算,计算所述PDW对应的参数个数,根据所述求余结果以及所述个数生成二维平面,将所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点标记在所述二维平面中,所述求余结果为所述二维平面的纵坐标,所述参数个数为所述二维平面的横坐标。
需要说明的是,本发明实施例提供的另一种雷达脉冲重频的分选设备所涉及各功能单元的其他相应描述,可以参考图2所示方法的对应描述,在此不再赘述。
本发明实施例提供的另一种雷达脉冲重频的分选设备,本发明实施例通过利用脉冲的脉冲描述字PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,根据变换后的图谱找到数据峰值对应的PRI值,将到达时间差DTOA与PRI值转换为一个二维平面,从二维平面中的像素点拟合的直线确定分选结果,不仅能适应固定重频、参差重频,还能适应组参差和抖动重频,并且能够在没有测角信息情况下实现雷达脉冲分选,节约计算资源,提高了分选准确度。
进一步地,本发明实施例提供了一种存储设备,其中存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行:获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线;采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
进一步地,本发明实施例提供了一种移动终端,包括处理器,适于实现各种指令;以及存储设备,适于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行:获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线;采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
本发明实施例中的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的汽车信息的安全测试方法及装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种雷达脉冲重频的分选方法,其特征在于,包括:
获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;
查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;
通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;
通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线;
采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换包括:
采用所述PDW中的到达时间TOA参数表示脉冲,脉冲列可以确定为多个冲激信号的集合为其中,tn为TOA,N为脉冲个数;
通过脉冲重复间隔PRI变换公式对所述TOA进行PRI变换,所述PRI变换公式为
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值包括:
采用滑动窗对所述PRI谱图中的数据进行平滑处理,并判断所述PRI谱图中的数据是否存在数据峰值;
若存在,则检测平滑处理后的PRI谱图中的数据峰值中的第一个峰值,识别所述峰值对应的PRI值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点包括:
根据所述DTOA对所述PRI值进行求余运算,计算所述PDW对应的参数个数,根据所述求余结果以及所述个数生成二维平面,将所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点标记在所述二维平面中,所述求余结果为所述二维平面的纵坐标,所述参数个数为所述二维平面的横坐标。
5.一种雷达脉冲重频的分选设备,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;
查找单元,用于查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;
生成单元,用于通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;
第一确定单元,用于通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线;
第二确定单元,用于采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
6.根据权利要求5所述的设备,其特征在于,所述获取单元包括:
确定模块,用于采用所述PDW中的到达时间TOA参数表示脉冲,脉冲列可以确定为多个冲激信号的集合为其中,tn为TOA,N为脉冲个数;
变换模块,用于通过脉冲重复间隔PRI变换公式对所述TOA进行PRI变换,所述PRI变换公式为
<mrow>
<mi>D</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&tau;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mrow>
<mi>N</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</munderover>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
</mrow>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</munderover>
<mi>&delta;</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&tau;</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>m</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>exp</mi>
<mo>&lsqb;</mo>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>&pi;it</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>/</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>m</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
<mo>.</mo>
</mrow>
7.根据权利要求5所述的设备,其特征在于,所述查找单元包括:
判断模块,用于采用滑动窗对所述PRI谱图中的数据进行平滑处理,并判断所述PRI谱图中的数据是否存在数据峰值;
检测模块,用于若所述PRI谱图中的数据存在数据峰值,则检测平滑处理后的PRI谱图中的数据峰值中的第一个峰值,识别所述峰值对应的PRI值。
8.根据权利要求5所述的设备,其特征在于,
所述生成单元,用于根据所述DTOA对所述PRI值进行求余运算,计算所述PDW对应的参数个数,根据所述求余结果以及所述个数生成二维平面,将所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点标记在所述二维平面中,所述求余结果为所述二维平面的纵坐标,所述参数个数为所述二维平面的横坐标。
9.一种存储设备,其中存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行:
获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;
查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;
通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;
通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线;
采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
10.一种移动终端,包括处理器,适于实现各种指令;以及存储设备,适于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行:
获取接收脉冲的脉冲描述字PDW,根据所述PDW中的到达时间TOA进行脉冲重复间隔PRI变换,得到PRI谱图;
查找所述PRI谱图中的峰值,并识别所述峰值对应的PRI值;
通过所有脉冲对应的TOA与接收到的第一个脉冲对应的TOA进行减法运算,得到脉冲列的到达时间差DTOA,并根据所述DTOA、所述PRI值生成二维平面,标记与所述PDW的脉冲幅度PA、载波频率RF、脉冲宽度PW对应的像素点;
通过线性估计方法,确定所述像素点对应的多条直线;
采用切比雪夫方法对所述直线进行拟合,将拟合结果中的直线对应的脉冲确定为分选结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710828143.5A CN107843876A (zh) | 2017-09-14 | 2017-09-14 | 一种雷达脉冲重频的分选方法及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710828143.5A CN107843876A (zh) | 2017-09-14 | 2017-09-14 | 一种雷达脉冲重频的分选方法及设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107843876A true CN107843876A (zh) | 2018-03-27 |
Family
ID=61682783
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710828143.5A Withdrawn CN107843876A (zh) | 2017-09-14 | 2017-09-14 | 一种雷达脉冲重频的分选方法及设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107843876A (zh) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108549055A (zh) * | 2018-04-24 | 2018-09-18 | 扬州健行电子科技有限公司 | 一种同方位多部同型或不同型雷达信号的分选方法 |
CN109270497A (zh) * | 2018-10-28 | 2019-01-25 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | 雷达脉冲信号的多维参数预分选方法 |
CN109683143A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-04-26 | 西安电子科技大学 | 雷达信号分选方法、装置、计算机设备及可存储介质 |
CN110780275A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-02-11 | 扬州船用电子仪器研究所(中国船舶重工集团公司第七二三研究所) | 一种信号分选去除增批的方法 |
CN111190146A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-05-22 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种基于视觉图形特征的复杂信号分选方法 |
CN111693945A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-09-22 | 清华大学 | 脉间调制方式识别方法、系统、计算机设备及存储介质 |
CN111738965A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-10-02 | 清华大学 | 一种脉冲信号分选方法、系统、计算机设备及存储介质 |
CN113917428A (zh) * | 2021-09-30 | 2022-01-11 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种复杂多参差信号和抖动信号分离方法 |
CN114417943A (zh) * | 2022-03-29 | 2022-04-29 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 重复频率调制类型的识别方法 |
CN116881699A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-10-13 | 中国船舶集团有限公司第七二三研究所 | 一种辐射源个体长时重频特征提取方法 |
-
2017
- 2017-09-14 CN CN201710828143.5A patent/CN107843876A/zh not_active Withdrawn
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108549055A (zh) * | 2018-04-24 | 2018-09-18 | 扬州健行电子科技有限公司 | 一种同方位多部同型或不同型雷达信号的分选方法 |
CN109270497A (zh) * | 2018-10-28 | 2019-01-25 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | 雷达脉冲信号的多维参数预分选方法 |
CN109683143A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-04-26 | 西安电子科技大学 | 雷达信号分选方法、装置、计算机设备及可存储介质 |
CN110780275B (zh) * | 2019-11-07 | 2022-02-15 | 扬州船用电子仪器研究所(中国船舶重工集团公司第七二三研究所) | 一种信号分选去除增批的方法 |
CN110780275A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-02-11 | 扬州船用电子仪器研究所(中国船舶重工集团公司第七二三研究所) | 一种信号分选去除增批的方法 |
CN111190146A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-05-22 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种基于视觉图形特征的复杂信号分选方法 |
CN111190146B (zh) * | 2020-01-13 | 2021-02-09 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种基于视觉图形特征的复杂信号分选方法 |
CN111693945A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-09-22 | 清华大学 | 脉间调制方式识别方法、系统、计算机设备及存储介质 |
CN111738965A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-10-02 | 清华大学 | 一种脉冲信号分选方法、系统、计算机设备及存储介质 |
CN111693945B (zh) * | 2020-06-19 | 2023-05-09 | 清华大学 | 脉间调制方式识别方法、系统、计算机设备及存储介质 |
CN113917428A (zh) * | 2021-09-30 | 2022-01-11 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种复杂多参差信号和抖动信号分离方法 |
CN114417943A (zh) * | 2022-03-29 | 2022-04-29 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 重复频率调制类型的识别方法 |
CN114417943B (zh) * | 2022-03-29 | 2022-06-10 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 重复频率调制类型的识别方法 |
CN116881699A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-10-13 | 中国船舶集团有限公司第七二三研究所 | 一种辐射源个体长时重频特征提取方法 |
CN116881699B (zh) * | 2023-07-17 | 2024-08-02 | 中国船舶集团有限公司第七二三研究所 | 一种辐射源个体长时重频特征提取方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107843876A (zh) | 一种雷达脉冲重频的分选方法及设备 | |
CN109143179B (zh) | 一种基于变重频技术的捷变频雷达信号处理方法及装置 | |
CN108490410B (zh) | 一种两坐标雷达对海目标联合检测跟踪方法 | |
US8654005B2 (en) | Methods for resolving radar ambiguities using multiple hypothesis tracking | |
EP3721258A1 (en) | Radar processing chain for fmcw radar systems | |
CN107861123B (zh) | 一种穿墙雷达在复杂环境下对多运动目标实时跟踪的方法 | |
EP4030191A3 (en) | Radar apparatus, system, and method of generating angle of arrival (aoa) information | |
CN113376613B (zh) | 用于雷达探测的恒虚警检测方法、装置及电子设备 | |
CN109597065B (zh) | 一种用于穿墙雷达检测的虚警抑制方法、装置 | |
CN111999735B (zh) | 一种基于径向速度和目标跟踪的动静目标分离方法 | |
CN110837079B (zh) | 一种基于雷达的目标检测方法及装置 | |
CN108872961B (zh) | 基于低门限的雷达微弱目标检测方法 | |
KR101397934B1 (ko) | 펄스 신호를 이용한 입자 기반의 표적 위치 추정 방법 | |
Kang et al. | ISAR cross-range scaling via joint estimation of rotation center and velocity | |
CN105866748B (zh) | 一种基于检测先验的固定窗长恒虚警检测方法 | |
JP6523790B2 (ja) | 目標検出装置 | |
CN108196238B (zh) | 高斯背景下基于自适应匹配滤波的杂波图检测方法 | |
CN107219522B (zh) | 一种椭圆-双曲线联合的穿墙雷达目标定位方法 | |
DE602005023896D1 (de) | Wellenform-verwaltungsverfahren mit einer doppler-abbildung durch statistische segmentierung | |
Lin et al. | Multi-target state-estimation technique for the particle probability hypothesis density filter | |
CN113608190B (zh) | 基于奇异空间三特征的海面目标检测方法及系统 | |
Ahmed et al. | Robust ground moving target detection for airborne radar using a novel feature-based machine learning approach | |
CN113203991A (zh) | 一种多基sar在多干扰机环境下的抗欺骗型干扰方法 | |
CN102353939A (zh) | 一种改进的恒虚警方法 | |
Wu et al. | Kullback-leibler divergence based range-Doppler spectrum region partition method for OTHR |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20180327 |