CN111257839A - 一种雷达信号分选方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种雷达信号分选方法，包括以下步骤：对任意两个信号的s_i和s_j到达时间做减法，符合阈值就存储到矩阵T；统计每个PRI出现的次数，对任意两个PRI_i和PRI_j，符合误差阈值，做归一化处理，遍历所有PRI，记录每个PRI的前后点信息；如果存在该PRI的后点和该PRI的前点相同，则进行连线查找；当连线长度大于某一阈值，并且所对应的PRI不是骨架周期，提取所对应的PRI，完成恒参信号分选；根据PRI的前后点信息，形成每个PRI的前后点集；之后移除小骨架PRI，计算所有的起始可行解，完成参差信号分选；最后参照恒参和参差分选方式完成组参差信号分选。该方法在有误差和信号缺失15％时仍然能够成功分离恒参、参差、组参差信号，该算法具有较强的鲁棒性、高效性和实时性。

Description

一种雷达信号分选方法

技术领域

本发明属于雷达信号分选领域，具体涉及一种用于将未知雷达信号脉间间隔恒参、参差和组参差三种调制模式分选的新方法。

背景技术

随着现代科学技术的发展，高技术在军事战争中的广泛应用，对电子装备依赖程度急剧增加，电子对抗已成为影响战争胜负的关键因素，雷达在现代战争中发挥着至关重要的作用，是陆基、舰载、机载和导弹等现代武器装备上的关键设备，也使得雷达对抗技术成为国家防务发展的重中之重。雷达信号分选方法是雷达侦查装备的大脑和核心技术，是对敌方雷达进行识别、威胁评估和干扰的前提和基础，而雷达信号分选是一个NP完全问题，特别是在复杂电磁环境下，计算规模呈指数级增长。目前，雷达侦查装备中往往采用库匹配形式的雷达信号分选方法；学术文献中侧重研究长骨架周期的雷达信号分选方法；机器学习一类算法侧重雷达信号识别方面的应用；而实际在复杂的电磁环境下，信号分选会受到信号丢失、高密度、高噪声和强干扰因素的影响，这些方法很难达到准确完整的效果，已经不能满足当前雷达信号分选工作的需求。

发明内容

本发明的第一个目的在于提供一种恒参模式雷达信号分选方法，以解决现有分选方法在信号丢失、高密度、高噪声和强干扰因素的影响，很难实现准确分选的技术难题。

为实现上述目的，本发明具体是采用如下技术方案实现的：

一种恒参模式雷达信号分选方法，包括以下步骤：

步骤S1、雷达信号PRI频次计算：对任意两个信号的s_i和s_j到达时间，按照公式(1.1)得到差值PRI_ij，如果PRI_ij满足(1.2)，就存储到脉间间隔矩阵T；

PRI_ij＝|TOA_j-TOA_i|…………………………(1.1)

PRI_Min≤PRI_ij≤PRI_Max…………………………(1.2)

基于脉间间隔矩阵T，统计出每一个PRI出现的次数，对任意两个PRI_i和PRI_j，如果满足(1.3)条件，做归一化处理，归一PRI_i，保留PRI_j；

PRI_j-PRI_i≤δ………………………………(1.3)

公式(1.3)中，PRI_j＞PRI_i，δ为误差阈值，范围为(0.5，1.5)；

遍历所有PRI，记录每个PRI的前点和后点；

步骤S2、分选恒参模式雷达信号：对于S1中频次计算后的PRI，如果存在该PRI的后点和该PRI的前点相同，则进行连线查找；如信号S_i能够连接为长度大于某一阈值，并且所对应的PRI不是骨架周期，提取所对应的PRI，即可找出恒参模式雷达信号。

作为本发明的优选，步骤S1雷达信号PRI频次计算后，进行参差模式雷达信号分选：按照任意两个时间间隔a和b的前点集信息求取交集，如果交集大于阈值，认为是小骨架周期，移除小骨架PRI；之后计算时间间隔a后点集和时间间隔b前点集的交集，如果大于阈值，进行连线，认为(a,b)是参差信号的一个起始可行解，按照此方法，记录所有的起始可行解，根据起始可行解，执行递归过程，以集合的形式存储查找到的PRI和对应的信号，并返回一个包含信号数目最多的可行解。

作为本发明的优选，步骤S2分选恒参模式雷达信号后，将查找到的恒参模式雷达信号从脉间间隔矩阵T中删除，重新统计PRI频次，根据PRI的前后点信息，形成每个PRI的前后点集，然后进行参差模式雷达信号分选：按照任意两个时间间隔a和b的前点集信息求取交集，如果交集大于阈值，认为是小骨架周期，移除小骨架PRI；之后计算时间间隔a后点集和时间间隔b前点集的交集，如果大于阈值，进行连线，认为(a,b)是参差信号的一个起始可行解，按照此方法，记录所有的起始可行解，根据起始可行解，执行递归过程，以集合的形式存储查找到的PRI和对应的信号，并返回一个包含信号数目最多的可行解。

作为本发明的优选，步骤S2找出恒参模式雷达信号后，进行组参差模式雷达信号分选：记录步骤S2分选的每个恒参时间间隔的前点集和后点集，遍历所有恒参时间间隔，对任一恒参时间间隔a，和恒参时间间隔b，计算a的后点集和b的前点集的交集，如果大于阈值，进行连线，认为(a,b)是组参差信号的一个起始可行解，按照此方法，记录所有的起始可行解，根据起始可行解，执行递归过程，以集合的形式存储查找到的PRI和对应的信号，并返回一个包含信号数目最多的可行解。

作为本发明的优选，步骤S2在进行连线时，从后往前，先拿出一个点，看是否能够连到其余线的后面，如果能，那么加入该线，否则成立一个新的线。

本发明的优点及积极效果是：

(1)发明参差信号分选时先移除小骨架周期，避免在迭代查找参差信号的过程中，由小骨架周期导致的计算量急剧增长的问题；然后在通过计算起始可行解找出参差模式雷达信号；最后参照上述两种分选方式完成对组参差信号的分选，分选速度快、准确性高。

(2)本发明提供的分选方法在有误差和信号缺失15％时仍然能够成功分离恒参、参差、组参差信号，对恒参信号分选准确率高达91.3％，运行时间58.3ms，对参差信号分选的准确率为74.2％，运行时间45.1ms，对组参差信号分选的准确率为82.6％，运行时间54.4ms，具有高效性和实时性；有效解决传统信号分选方法在面对高误差、信号缺失和高噪声等情况，处理能力明显不足，无法有效的分选雷达信号的技术难题。

附图说明

通过参考以下结合附图的说明，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：

图1是整个分选方法的流程图；

图2是100组随机实验恒参信号分选结果图；

图3是100组随机实验参差信号分选结果图；

图4是100组随机实验组参差信号分选结果图；

图5是脉间间隔矩阵；

图6是恒参调制模式序列特征；

图7是参差调制模式序列特征；

图8是组参差调制模式序列特征。

具体实施方式

在下面的描述中，出于说明的目的，为了提供对一个或多个实施例的全面理解，阐述了许多具体细节。然而，很明显，也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施例。在其它例子中，为了便于描述一个或多个实施例，公知的结构和设备以方框图的形式示出。

实施例1恒参模式雷达信号分选

参阅图1，一种恒参模式雷达信号分选方法，包括以下步骤：

步骤S1、雷达信号PRI频次计算

S1.1、统计PRI：输入信号为任意一个包含n个信号的时间序列S＝{s₁,s₂,...,s_n}，已知任意信号s_n的抵达时间TOA_n，对任意两个信号的s_i和s_j到达时间，按照公式(1.1)得到差值PRI_ij，PRI_ij的高阶差分可以构成一个n*n的脉间间隔矩阵T；如果PRI_ij满足(1.2)，就存储到脉冲间隔矩阵T，同时统计每个PRI出现的次数；所述脉间间隔矩阵T如图5所示，该矩阵是一个下三角矩阵。

PRI_ij＝|TOA_j-TOA_i|…………………………(1.1)

PRI_Min≤PRI_ij≤PRI_Max…………………………(1.2)

公式(1.2)中，PRI_Min为20ms，PRI_Max为2500s。

S1.2、PRI归一化处理：将步骤S1.1统计的PRI以及与其对应的时间间隔统计次数存成数组形式，对任意两个PRI_i和PRI_j，如果满足(1.3)条件，做归一化处理，归一PRI_i，保留PRI_j；同时，把被归一化的PRI_i累积保留已有的PRI数组中，更新现有PRI数组；

PRI_j-PRI_i≤δ………………………………(1.3)

公式(1.3)中，PRI_j＞PRI_i，δ为误差阈值，范围为(0.5，1.5)，其值可根据PRI的大小确定；如两个PRI小于100的时间间隔做差值δ为0.5，两个PRI为[100,1000]的时间间隔做差值δ为1，两个PRI为[1000,2500]的时间间隔做差值δ为1.5；

S1.3、记录PRI前点和后点：步骤S1.2中已经记录了PRI归一化的对照值，遍历所有PRI，记录每个PRI出现的频次(次数)和对应的信号,每一个时间间隔由两个信号s_i和s_j组成，将每个时间间隔的s_i和s_j看成二维空间中的点，s_i为该PRI的前点，s_j为该PRI的后点，记录每个PRI的前点和后点，针对每个PRI形成前点集和后点集；例如：

PRI＝192＝TOA₂-TOA₁＝TOA₈-TOA₂＝TOA₁₆-TOA₈＝TOA₃₀-TOA₁₆＝TOA₃₈-TOA₃₀＝T

OA₆₀-TOA₃₈，所以PRI₁₉₂前点集如公式(1.4)所示，PRI₁₉₂后点集如公式(1.5)所示；按照此种方式针对每个PRI即可形成前点集和后点集；对于出现次数小于3的时间间隔的可以不做处理；

PRI₁₉₂前点集＝{S₁，S₂，S₈，S₁₆，S₃₀，S₃₈}………………………(1.4)

PRI₁₉₂后点集＝{S₂，S₈，S₁₆，S₃₀，S₃₈，S₆₀}………………………(1.5)

步骤S2、分选恒参模式雷达信号

S2.1、遍历所有PRI，对于S1中频次计算后的PRI，任意一个时间间隔的恒参调制雷达在信号中可以表示为图6的三条线的形式，竖向的两条线代表PRI的前点和后点，横向的线代表时间间隔，横向线的长短与PRI的大小有关；如果存在该PRI的后点和该PRI的前点相同，则将相同的前点和后点重合，进行连线(参见图6)，在进行连线时，从后往前，先拿出一个点，看是否能够连到其余线的后面，如果能，那么加入该线，否则成立一个新的线；

S2.2、通过查找S_i是否能够连接为长度大于某一阈值，并且所对应的PRI不是骨架周期(倍数关系)，提取所对应的PRI，即可找出恒参模式雷达信号；

S2.3、更新数据：将S2.2查找的恒参模式雷达信号从步骤S1预处理的PRI中去除，代表与这些信号组成间隔的不再考虑，不参加信号分选。

进一步，在查找恒参雷达信号时，判断线条长度时，看该线条是否由大于3的短线连接构成(也可看该线条是否由大于4的信号点连接构成)。

实施例2参差模式雷达信号分选

继续参阅图1，一种参差模式雷达信号分选方法，包括以下步骤：

步骤S1、雷达信号PRI频次计算：参见实施例1；

步骤S2、参差模式雷达信号分选

S2.1移除小骨架间隔：如果时间间隔a>时间间隔b，并且a的前点大部分被b的前点所覆盖，求两者的交集，交集值大于a前点的30％，则认为a是小骨架周期，移除，不作为参差可查找的时间间隔；

S2.2、记录所有起始可行解：对S2.1移除小骨架间隔后的任一时间间隔a和时间间隔b，计算a后点集和b前点集的交集，如果大于阈值3，进行连线(见图7)，认为(a,b)是参差信号的一个起始可行解，按照此方法，记录所有的起始可行解；

S2.3、对每个起始可行解，分别记录所对应的PRI和信号个数，开始递归过程；对任一个起始可行解，只返回一个最长的结果；

S2.4、得到所有可行解的集合，进行排序，包含信号个数越多的再前面，过滤后面的可行解，如果可行解c覆盖了可行解d中的大部分时间间隔，那么不考虑可行解d的结果，即过滤可行解d；

S2.5、对剩下的所有可行解，更新结果集，更新结果集的过程是一个覆盖过程。

进一步，为降低参差信号查找时的计算量，在步骤S1获取每个PRI前点集和后点集后，先进行恒参模式雷达信号分选，具体分选方式见实施例1，然后将查找到的恒参模式雷达信号从脉间间隔矩阵T中删除，重新统计PRI频次，根据PRI的前后点信息，形成每个PRI的前后点集，然后进行步骤S2参差模式雷达信号分选。

实施例3组参差模式雷达信号分选

一种组参差模式雷达信号分选方法，包括以下步骤：

步骤S1、雷达信号PRI频次计算：参见实施例1；

步骤S2、分选恒参模式雷达信号：参见实施例1；

步骤S3、分选组参差模式雷达信号

S3.1、记录每个恒参线段的前点集和后点集：组参差信号包括多组恒参信号，记录步骤S2分选的每个恒参线段的前点集和后点集；

S3.2、记录所有起始可行解：遍历所有恒参时间间隔，对任一恒参时间间隔a和恒参时间间隔b，计算a的后点集和b的前点集的交集，如果大于阈值3，进行连线(见图8)，认为(a,b)是组参差信号的一个起始可行解，否则，重复S3.3，记录所有可行解；

S3.3、遍历所有连线，记录所对应的PRI和信号个数，开始递归过程；对任一个起始可行解，只返回一个最长的结果；

S3.4、得到所有可行解的集合，按包含信号个数进行降序排序，遍历可行解集合，如果可行解c覆盖了可行解d中的大部分(大于50％)时间间隔，去除可行解d；即过滤可行解d；

S3.5、对剩下的所有可行解，更新结果集。

分选准确性的检测

准确率计算：对于任意一个包含n个信号的时间序列S＝{s₁,s₂,...,s_n}，已知任意信号s_i的抵达时间TOA_i，S中包含的所有调制模式为P＝{p₁,p₂,...,p_k}，已知每个信号s_i的类别为P_i，表示为{p₁,p₁,p₁₀₀,p₂,p₁,p₁,p₂,...p_k}，其中p₁₀₀分表示该信号为噪声信号，计算方法如下：

(1)循环遍历序列中每部雷达i的信号分选结果；

①计算数据中信号的个数。遍历信号序列，去除噪声信号；

②分选数据中每部雷达信号，记录每部雷达信号个数；

③记录每个雷达信号分选结果最大的个数correct；

(2)计算所有雷达信号的个数totalnumbe；

(3)计算总共正确计算的雷达信号个数totalcorrect；

(4)准确率＝totalcorrect/totalnumber。

本方法在有误差和信号缺失15％时的100组随机实验中，5组恒参信号分选准确率为91.3％，运行时间58.3ms，如图2；5组参差信号分选的准确率为74.2％，运行时间45.1ms，如图3；3组恒参和3组参差信号组成的混合信号分选的准确率为82.6％，运行时间54.4ms，如图4。可见该分选方法具有高效性和实时性；有效解决传统信号分选方法在面对高误差、信号缺失和高噪声等情况，处理能力明显不足，无法有效的分选雷达信号的技术难题。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种雷达信号分选方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、雷达信号PRI频次计算：对任意两个信号的s_i和s_j到达时间，按照公式(1.1)得到差值PRI_ij，如果PRI_ij满足(1.2)，就存储到脉间间隔矩阵T；

PRI_ij＝|TOA_j-TOA_i|…………………………(1.1)

PRI_Min≤PRI_ij≤PRI_Max…………………………(1.2)

基于脉间间隔矩阵T，统计出每一个PRI出现的次数，对任意两个PRI_i和PRI_j，如果满足(1.3)条件，做归一化处理，归一PRI_i，保留PRI_j；

PRI_j-PRI_i≤δ………………………………(1.3)

公式(1.3)中，PRI_j＞PRI_i，δ为误差阈值，范围为(0.5，1.5)；

遍历所有PRI，记录每个PRI的前后点信息；

步骤S2、分选恒参模式雷达信号：对于S1中频次计算后的PRI，如果存在该PRI的后点和该PRI的前点相同，则进行连线查找；如信号S_i能够连接为长度大于某一阈值，并且所对应的PRI不是骨架周期，提取所对应的PRI，即可找出恒参模式雷达信号。

2.根据权利要求1所述的一种雷达信号分选方法，其特征在于，步骤S1雷达信号PRI频次计算后，进行参差模式雷达信号分选：按照任意两个时间间隔a和b的前点集信息求取交集，如果交集大于阈值，认为是小骨架周期，移除小骨架PRI；之后计算时间间隔a后点集和时间间隔b前点集的交集，如果大于阈值，进行连线，认为(a,b)是参差信号的一个起始可行解，按照此方法，记录所有的起始可行解，根据起始可行解，执行递归过程，以集合的形式存储查找到的PRI和对应的信号，并返回一个包含信号数目最多的可行解。

3.根据权利要求1所述的一种雷达信号分选方法，其特征在于，步骤S2分选恒参模式雷达信号后，将查找到的恒参模式雷达信号从脉间间隔矩阵T中删除，重新统计PRI频次，根据PRI的前后点信息，形成每个PRI的前后点集，然后进行参差模式雷达信号分选：按照任意两个时间间隔a和b的前点集信息求取交集，如果交集大于阈值，认为是小骨架周期，移除小骨架PRI；之后计算时间间隔a后点集和时间间隔b前点集的交集，如果大于阈值，进行连线，认为(a,b)是参差信号的一个起始可行解，按照此方法，记录所有的起始可行解，根据起始可行解，执行递归过程，以集合的形式存储查找到的PRI和对应的信号，并返回一个包含信号数目最多的可行解。

4.根据权利要求1所述的一种雷达信号分选方法，其特征在于，步骤S2找出恒参模式雷达信号后，进行组参差模式雷达信号分选：记录步骤S2分选的每个恒参时间间隔的前点集和后点集，遍历所有恒参时间间隔，对任一恒参时间间隔a，和恒参时间间隔b，计算a的后点集和b的前点集的交集，如果大于阈值，进行连线，认为(a,b)是组参差信号的一个起始可行解，按照此方法，记录所有的起始可行解，根据起始可行解，执行递归过程，以集合的形式存储查找到的PRI和对应的信号，并返回一个包含信号数目最多的可行解。

5.根据权利要求1所述的一种雷达信号分选方法，其特征在于，步骤S2在进行连线时，从后往前，先拿出一个点，看是否能够连到其余线的后面，如果能，那么加入该线，否则成立一个新的线。

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