CN108614243A - 雷达辐射源pdw数据分析系统 - Google Patents

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    • 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
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Abstract

本发明公开了一种雷达辐射源PDW数据分析系统，包括：在PC机上，通过网络接收侦察设备PDW数据；利用VS2010软件，编写到达角与频率、时间与幅度之间的数据分析算法，解析PDW数据；在图形界面上显示分析结果，得到到达角与频率和时间与幅度分析图形。本实用只需一台PC机，就能自动分析数据并图像化显示，不需动用大量的人力、物力，节约了大量的成本。本发明专利可以用于ESM、ELINT设备等电子战设备，具有很高的推广应用价值。

Description

雷达辐射源PDW数据分析系统
技术领域
本发明涉及一种雷达辐射源PDW数据分析系统,属于电子对抗领域。
背景技术
雷达辐射源信号识别是电子情报侦察(ELINT)和电子支援侦察(ESM)系统中的关键环节，在电子战中具有十分重要的地位和作用。以往ESM、ELINT设备多以列表的形式给出雷达辐射源的参数信息，不具备雷达辐射源PDW数据分析能力，对战场态势缺少直观的显示。目前，对辐射源PDW数据分析的方法多数为：通过数据记录设备收集外场试验数据，用Matlab进行数据分析，进行图像化显示，实时性比较差，不能及时了解战场态势。
发明内容
针对以上问题本发明提供了一种雷达辐射源PDW数据分析系统。能够对雷达辐射源PDW信息分析并图像化显示，达到自动分析、显示直观的效果，对战场态势分析起到一定的作用。此设备可以接入ESM设备和ELINT设备。通过网络接收PDW数据，或读取PDW数据文件，进行数据分析并图像化显示。
为了解决以上问题，本发明采用了如下技术方案：一种雷达辐射源PDW数据分析系统，其特征在于：包括以下内容：
1：在PC机上，通过网络接收侦察设备PDW数据；
2：利用VS2010软件，编写到达角与频率、时间与幅度之间的数据分析算法，解析PDW数据；
3：在图形界面上显示分析结果，得到到达角与频率和时间与幅度分析图形；
3-1：设解析后每个脉冲的数据为：到达时间TOT(i)、频率f(i)、脉宽PW(i)、幅度PA(i)、到达角TOA(i)，i为当前脉冲序号；
3-2：到达角与频率图：
3-2-1)对f(i)进行最大值查询，找出fmax，作为纵坐标的范围[0,fmax]，单位：MHz，横坐标为[0 360],单位：度；
3-2-2)读取脉冲的到达角TOA(i)和频率f(i)，按照f(i)/fmax、TOA(i)/360比例，在到达角与频率直角坐标系中标出当前i脉冲的位置；
3-2-3)依次在到达角与频率直角坐标系中，画出PDW所有脉冲的到达角和频率，得到到达角—频率图；
3-3：时间与幅度图：
3-3-1)设PDW脉冲数为N个，其中N≥1；将最后一个脉冲的到达时间作为横坐标最大区间[0，TOT(N-1)]；
3-3-2)对PA(i)进行最大值查询，找出PAmax，作为纵坐标的范围[0,PAmax]；
3-3-3)在时间与幅度直角坐标系中标出[TOT(i)/TOT(N-1),0]、[TOT(i)/TOT(N-1),PA(i)/PAmax]、[(TOT(i)+PW(i)]/TOT(N-1),PA(i)/PAmax]、[(TOT(i)+PW(i)]/TOT(N-1),0]四个点，并依次画线；
3-3-4)按照3-3-3)在时间—幅度直角坐标系中，依次画出PDW所有脉冲的到达时间和幅度，得到时间与幅度图。
本发明的有益效果：本实用只需一台PC机，就能自动分析数据并图像化显示，不需动用大量的人力、物力，节约了大量的成本。本发明专利可以用于ESM、ELINT设备等电子战设备，具有很高的推广应用价值。
附图说明
图1为本发明系统的外观图；
图2为本发明到达角与频率图的数据分析图形化；
图3为本发明时间与幅度图的数据分析图形化；
图4为本发明的数据分析算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明作进一步详细说明。
如图1、4所示，本发明提供了一种雷达辐射源PDW数据分析系统，包括以下内容：
1：在PC机上，通过网络接收侦察设备PDW数据；
2：利用VS2010软件，编写到达角与频率、时间与幅度之间的数据分析算法，解析PDW数据；
2-1：设接收后每个脉冲的数据为：到达时间TOT(i)、频率f(i)、脉宽PW(i)、幅度PA(i)、到达角TOA(i)，i为当前脉冲序号；
2-2：到达角与频率图(如图2所示)：
2-2-1)对f(i)进行最大值查询，找出fmax，作为纵坐标的范围[0,fmax]，单位：MHz，横坐标为[0 360],单位：度；
2-2-2)读取脉冲的到达角TOA(i)和频率f(i)，按照f(i)/fmax、TOA(i)/360比例，在到达角与频率直角坐标系中标出当前i脉冲的位置；
2-2-3)依次在到达角与频率直角坐标系中，画出PDW所有脉冲的到达角和频率，得到到达角—频率图；
2-3：时间与幅度图(如图3所示)：
2-3-1)设PDW脉冲数为N个，其中N≥1；将最后一个脉冲的到达时间作为横坐标最大区间[0，TOT(N-1)]；
2-3-2)对PA(i)进行最大值查询，找出PAmax，作为纵坐标的范围[0,PAmax]；
2-3-3)在时间与幅度直角坐标系中标出[TOT(i)/TOT(N-1),0]、[TOT(i)/TOT(N-1),PA(i)/PAmax]、[(TOT(i)+PW(i)]/TOT(N-1),PA(i)/PAmax]、[(TOT(i)+PW(i)]/TOT(N-1),0]四个点，并依次画线；
2-3-4)按照3-3-3)在时间—幅度直角坐标系中，依次画出PDW所有脉冲的到达时间和幅度，得到时间与幅度图；
3：在图形界面上显示分析结果，得到到达角与频率和时间与幅度分析图形。
其中，还可以通过对图形界面进行放大缩小操作，从图形界面中就可以得到雷达辐射源脉宽、周期等信息。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不限制于本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (1)

1.一种雷达辐射源PDW数据分析系统，其特征在于：包括以下内容：
1：在PC机上，通过网络接收侦察设备PDW数据；
2：利用VS2010软件，编写到达角与频率、时间与幅度之间的数据分析算法，解析PDW数据；
2-1：设接收后每个脉冲的数据为：到达时间TOT(i)、频率f(i)、脉宽PW(i)、幅度PA(i)、到达角TOA(i)，i为当前脉冲序号；
2-2：到达角与频率图：
2-2-1)对f(i)进行最大值查询，找出fmax，作为纵坐标的范围[0,fmax]，单位：MHz，横坐标为[0 360],单位：度；
2-2-2)读取脉冲的到达角TOA(i)和频率f(i)，按照f(i)/fmax、TOA(i)/360比例，在到达角与频率直角坐标系中标出当前i脉冲的位置；
2-2-3)依次在到达角与频率直角坐标系中，画出PDW所有脉冲的到达角和频率，得到到达角—频率图；
2-3：时间与幅度图：
2-3-1)设PDW脉冲数为N个，其中N≥1；将最后一个脉冲的到达时间作为横坐标最大区间[0，TOT(N-1)]；
2-3-2)对PA(i)进行最大值查询，找出PAmax，作为纵坐标的范围[0,PAmax]；
2-3-3)在时间与幅度直角坐标系中标出[TOT(i)/TOT(N-1),0]、[TOT(i)/TOT(N-1),PA(i)/PAmax]、[(TOT(i)+PW(i)]/TOT(N-1),PA(i)/PAmax]、[(TOT(i)+PW(i)]/TOT(N-1),0]四个点，并依次画线；
2-3-4)按照3-3-3)在时间—幅度直角坐标系中，依次画出PDW所有脉冲的到达时间和幅度，得到时间与幅度图；
3：在图形界面上显示分析结果，得到到达角与频率和时间与幅度分析图形。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104267380A (zh) * 2014-08-25 2015-01-07 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种对全脉冲信号多维参数的关联显示方法
CN106772261A (zh) * 2016-12-07 2017-05-31 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 雷达侦测信号多维特征聚类可视化显示方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104267380A (zh) * 2014-08-25 2015-01-07 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种对全脉冲信号多维参数的关联显示方法
CN106772261A (zh) * 2016-12-07 2017-05-31 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 雷达侦测信号多维特征聚类可视化显示方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
赵秋惠 周谷: "一种改进的信号分选算法", 《信息化研究》 *
陈晓平 等: "《MATLAB在电路与信号及控制理论中的应用》", 31 March 2008, 第44页 *

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