CN112541405B - 一种非线性双频图的自动识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种非线性双频图的自动识别方法，包括如下步骤：（1）将三维双频图构造成极坐标系下的一组曲线；（2）在极坐标系下形成三维累加图，利用霍夫变换的基本原理构造三维累加图峰值直线方程；（3）确定三维累加图主峰直线方程；（4）在三维双频图中消除三维累加图主峰直线方程上的点；（5）对新三维双频图数据重复步骤（1）至（4）以此获得双频图上各直线方程和响应类型。此识别方法无需人工参与，可通过计算机程序一次性识别出双频图上的所有直线方程和响应类型，有效提高识别准确率，节省人工成本，提高经济效益。

Description

一种非线性双频图的自动识别方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种非线性双频图的自动识别方法。

背景技术

接收机是一种电磁敏感设备，其作为电子信息系统的前端设备，极易在战场复杂电磁环境下产生非线性响应，导致接收系统中出现大量虚假响应，从而降低整个电子信息系统的作战效能，接收机非线性响应是由其内部器件的非线性特性在一定强度信号作用下产生的。

近年来，在传统的多音测量技术基础上发展起来一种新的接收机非线性响应特性测试技术—双频自动测试技术；不同于以往的双音及多音测试，双频测试技术可以测量待测频段内所有的非线性响应，检测并识别所有的信号通道和干扰路径，可以实现对接收机非线性响应特性全面的测试和表征；对双频图中非线性响应的识别方法，主要有手动识别和半自动识别两种，手动识别是将二维双频图打印出来，根据图像人工画线，计算所画直线参数，再将参数整数化，与公式进行比对，确定各直线的直线方程和响应类型；半自动识别是通过肉眼识别双频图上的直线，在直线上选点(至少两个点)以确定需识别的直线，由计算机根据选择的点拟合直线，与公式进行比对，确定直线方程和响应类型；两种识别方法较为繁琐，且准确性不高。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，基于图像识别中的霍夫变换，提供一种非线性双频图的自动识别方法，无需人工参与，可通过计算机程序一次性识别出双频图上的所有直线方程和响应类型。

为实现上述目的，本发明提供一种非线性双频图的自动识别方法，包括如下步骤：

(1)将三维双频图构造成极坐标系下的一组曲线；

(2)在极坐标系下形成三维累加图，利用霍夫变换的基本原理构造三维累加图峰值直线方程；

(3)确定三维累加图主峰直线方程；

(4)在三维双频图中消除三维累加图主峰直线方程上的点；

(5)对新三维双频图数据重复步骤(1)至(4)以此获得双频图上各直线方程和响应类型。

优选地，其中步骤(1)包括：

对三维双频图进行平移，平移距离是接收机的工作频率f₀，三维双频图的原始数据为(f_{1_data}，f_{2_data}，P)，则平移后的数据应为(f_{1_data}-f₀，f_{2_data}-f₀，P)，记为(f_{11_data}，f_{22_data}，P)；

(a)查找三维双频图P＞P_f的点，记录第一个点的频率坐标为(f_{11_data}，f_{22_data}),使用式(1)

ρ＝f_{11_data0}×cos(θ)+f_{22_data0}×sin(θ) (1)

其中，P_f＝P_OUT，noise+25dB；P_OUT，noise表示接收机的输出噪声；

将其转化至极坐标系的第一条曲线；

(b)依次转化所有P＞P_f的点，形成一组曲线。

优选地，其中步骤(2)包括：

在极坐标系创建一个二维累加器，累加器范围为：0°<θ<360°,-f₀<ρ<f₀，累加器计数值记在M×N矩阵delta中；将步骤(a)得到的第一条曲线绘制在累加器中，并将曲线所覆盖网格的delta(i，j)加1，依次绘制步骤(b)得到的全部曲线，以(θ,ρ,delta)形成三维累加图，三维累加图的每个峰，即对应曲线组的交叉点，根据霍夫变换的基本原理，该交叉点即对应双频图上的一条直线；对三维累加图进行寻峰，记录峰值所在点(θ₀,ρ₀,delta₀)，峰值左点(θ_-1,ρ₀,delta_-1)，峰值右点(θ₁,ρ₀,delta₁)，使用抛物线法对三点进行平滑，找出真正的峰值θ_MAX；构建的累加器存在步进，寻峰得到的θ₀属于离散值，若双频图中的直线角度刚好处于两个步进θ_-1和θ₀之间，则直线上点的累加值可能分布在θ_-1的delta_-1和θ₀的delta₀，通过拟合抛物线并寻找抛物线的峰值坐标，可以找出真正的θ_MAX；构造抛物线y＝a₁x²+b₁x+c₁，则经过峰值所在点、峰值左点、峰值右点的的抛物线系数如式(2)：

获得抛物线方程系数后，可得θ_MAX的表达式：

θ_MAX＝-b₁/2a₁ (3)

若寻峰得到的θ₀＝0°,不存在峰值左点；得到θ₀＝360°,不存在峰值右点，直接取θ_MAX＝θ₀即可；构造三维累加图峰值对应的直线方程a₂f₁+b₂f₂＝c₂，直线方程系数如式(4)

a₂＝cos(θ_MAX)

b₂＝sin(θ_MAX)

c₂＝ρ₀+cos(θ_MAX)×f₀+sin(θ_MAX)×f₀ (4)。

优选地，其中步骤(3)包括：

根据式(5)建立直线方程数据库：

k₁f₁+k₂f₂+...＝f₀

k₁,k₂...＝0,±1,±2,...(k₁,k₂至少一个为正)

K＝|k₁|+|k₂|；K≥1 (5)

其中：f₀—接收机工作频率；

k₁,k₂—信号源1和2输出信号的谐波阶次；

K—响应的阶次；

将三维累加图峰值直线方程与数据库中的直线进行比对，确定三维累加图主峰对应的直线方程；将f_{1_data}带入三维累加图峰值直线方程a₂f₁+b₂f₂＝c₂中，得到一组f₂，记为f₂__line即

f_{1_line}＝f_{1_data}

特别的，当式(6)中b₂＝0时，点集(f_{1_line}，f_{2_line})应为f_{1_line}＝c₂/a₂，f_{2_line}＝f_{2_data}，计算点集(f_{1_line}，f_{2_line})和直线方程系数库中第i条直线的距离Di

其中：i—数据库中直线序号；

k_1i，k_2i—数据库中第i条直线的系数；

j—点集(f_{1_line}，f_{2_line})中点的序号；

n—点集(f_{1_line}，f_{2_line})中点的总数；

依次比较数据库中所有直线，找出使Di最小的直线，输出标准直线方程和对应的响应类型。

优选地，其中步骤(4)包括：

对于三维双频图原始数据(f_{1_data}，f_{2_data}，P)，计算点集(f_{1_data}，f_{2_data})和步骤(3)得到直线方程的距离d，对于d<d₀的点，将P置为接收机输出噪声P_OUT，noise；

Δ为被测接收机中频滤波器的带宽，d₀的选择如下：

若三维累加图主峰直线方程响应类型为主接收通道，d₀＝1.5Δ；

若三维累加图主峰直线方程响应类型为其他响应类型，d₀＝0.5Δ。

本发明采用上述技术方案，具有以下突出的有益效果：

为了解决手动识别/半自动识别带来的识别方法繁琐、准确性不高，通过采用步骤(1)至(5)技术方案，可以有效提高识别准确率，节省人工成本，提高经济效益。

附图说明

图1 本发明提供的一种非线性双频图的自动识别方法框架图；

图2 11阶直线方程数据库表；

图3 实施例一实测三维双频图；

图4 实施例一实测二维双频图；

图5 21号和22号直线位置示意图；

图6 二维双频图转化得到的第一条曲线；

图7 二维双频图转化得到的全部曲线；

图8 全部曲线形成的三维累加图；

图9 抛物线法寻找峰值坐标原理；

图10 两种方法计算的直线方程与标准直线方程比对图；

图11 点集和系数库中直线的距离；

图12 消除直线方程后的双频图；

图13 实施例二实测三维双频图；

图14 实施例二实测二维双频图。

具体实施方式

实施例一

以某型接收机的自动双频测试结果为例，自动双频图原始数据存储于以发明内容所述方法编制MATLAB程序shibie.m，自动双频测试结果分别存储于f_{1_data}.xlsx，f_{2_ data}.xlsx，P.xlsx三个文件中。

基础参数为：

(1)接收机工作频率f₀＝1GHz；

(2)接收机中频滤波器带宽为Δ＝40MHz；

(3)接收机输出底噪P_OUT，noise＝-45dBm；

(4)自动双频测试频率范围f_{1_data}＝f_{2_data}＝300MHz～1.5GHz，频率步进20MHz。

原始的三维双频图如图3和二维双频图如图4所示，通过肉眼识别出双频图中22条直线，实测二维双频图4中，7号、8号、9号和10号所属区域实际上包含了六条直线，9号线和10号线之间还存在两条直线，记为21号和22号直线，如图5所示。

(1)对三维双频图进行平移，平移距离为f₀＝1GHz，平移后f_{1_data}和f_{2_data}变为f_{11_data}和f_{22_data}，f_{11_data}＝f_{22_data}＝f_{1_data}-f₀＝-700MHz～500MHz，平移后三维双频图数据变为(f_{11_data}，f_{22_data}，P)；查找三维双频图P＞P_f的点，P_f＝P_OUT，noise+25dB＝-20dBm，使用式ρ＝f_{11_data0}×cos(θ)+f_{22_data0}×sin(θ)将其转化至极坐标系的一条曲线，得到第一个点P₀＝-15.876dBm，频率坐标f_{11_data0}＝300MHz，f_{22_data0}＝320MHz，转化得ρ＝300E6×cos(θ)+320E6×sin(θ)，如图6所示。

依次转化三维双频图中所有P＞-20dBm的点，得到一组曲线，如图7所示。

若干位置存在曲线交叉点，根据霍夫变换的基本原理，过同一条交叉点的曲线对应于三维双频图中同一条直线上的点。

(2)构建二维累加器，θ轴范围0°～360°，步进6°，ρ轴-1GHz～1GHz，步进20MHz；在(θ，ρ)坐标系中依次绘制二维双频图在极坐标系的全部曲线，并将曲线所覆盖网格的delta加1，形成的三维累加图(θ,ρ,delta)如图8所示。

对三维累加图进行寻峰，记录峰值所在点(θ₀，ρ₀，delta₀)，峰值左点(θ_-1，ρ₀，delta_-1)，峰值右点(θ₁，ρ₀，delta₁)，使用抛物线法对三点进行平滑，找出真正的峰值坐标θ_MAX，如图9所示。

对全部曲线形成的三维累加图，寻峰得到的峰值所在点(θ₀，ρ₀，delta₀)为(0°，-20MHz，61)，由于θ₀＝0°，不存在峰值左点，无需使用抛物线法，θ_MAX＝0°。

抛物线法拟合主要针对双频图上的斜线，对双频图4上的12号线，通过人工识别得到其直线方程为2x-2y＝1GHz，得到峰值所在点(θ₀，ρ₀，delta₀)为(132°，340MHz，11)，峰值左点(θ_-1，ρ₀，delta_-1)为(126°，340MHz，1)，峰值右点(θ₁，ρ₀，delta₁)为(138°，340MHz，10)；若直接使用峰值点θ₀计算直线方程，可得：

a＝sin(θ₀)＝0.743，b＝cos(θ₀)＝-0.669，c＝414.01MHz

使用抛物线法计算θ_MAX

拟合得到抛物线方程y＝-0.1528x²+41.08x-2750，计算得到

θ_MAX＝41.08/(2×0.1528)＝134.42，根据该θ_MAX计算得到

a＝sin(θ_MAX)＝0.7148，b＝cos(θ_MAX)＝-0.7003，c＝353.46MHz

将直接使用峰值点θ₀计算的直线方程、抛物线法计算的直线方程和人工识别的标准直线方程绘制在一张图上，见图10，使用抛物线法计算得到的直线方程更加贴近标准直线方程。

构造三维累加图峰值对应的直线方程线方程a₂f₁+b₂f₂＝c₂

由于θ_MAX＝0°，计算

a₂＝cos(θ_MAX)＝1

b₂＝sin(θ_MAX)＝0

c₂＝ρ₀+cos(θ_MAX)×f₀+sin(θ_MAX)×f₀＝980MHz

得到直线方程为f₁＝980MHz

k₁f₁+k₂f₂+...＝f₀

(3)根据式k₁,k₂...＝0,±1,±2,...(k₁,k₂至少一个为正)建立直线方程

K＝|k₁|+|k₂|；K≥1

系数库—11阶直线方程系数库，如图2所示，共187条直线方程。

将三维累加图峰值直线方程与系数库中的直线进行比对，确定累加图主峰对应的直线方程，比对过程分为三步：

(a)f_{1_line}＝c₂/a₂＝980MHz,f_{2_line}＝f_{2_data},即f_{1_}l_ine＝(980MHz，980MHz，980MHz…980MHz)，f_{2_line}＝(300MHz，320MHz，340MHz…1.5GHz)

(b)计算点集(f_{1_line}，f_{2_line})和直线方程系数库中第i条直线的距离D_i点集(f_{1_line}，f_{2_line})共61个点，即n＝61，首先与系数库第1条直线进行比对，k₁₁＝0，k₁₂＝1，f₀＝1GHz，带入可得点集和系数库中第一条直线的距离：

(c)依次比较数据库中所有直线，找出使D_i最小的直线，输出标准直线方程和对应的响应类型。

依次与图2系数库中的187条直线进行比较，比较得到的结果如图11所示，可见系数库中第77条直线距离最短，D₇₇＝1.22E9，取出77号直线对应的直线方程和响应类型为“f₁＝1GHz主接收通道”；(4)在三维双频图中消除三维累加图主峰直线方程上的点：

f₁＝1GHz直线响应类型为主接收通道，d₀＝1.5Δ＝60MHz，对于三维双频图原始数据(f_{1_data}，f_{2_data}，P)，计算点集(f_{1_data}，f_{2_data})和f₁＝1GHz的距离d

d＝|f_{1_data(j)}-1GHz|

对于d<d₀的点，将P置为接收机输出噪声-45dBm，消除完成后的双频图如图12所示，将消除后的数据记为(f_{1_data}，f_{2_data}，P₁)。可见算法找出的第一条直线f₁＝1GHz即实测二维双频图4所示的1号直线。

(5)对新三维双频图数据(f_{1_data}，f_{2_data}，P₁)重复步骤(1)至(4)，依次获得双频图上各直线的直线方程和响应类型。

重复步骤(1)至(4)，获取22条直线，分别如下：

a)第二条直线2f₁＝1GHz，二阶乱真，对应实测二维双频图4中3号直线

b)第三条直线2f₂＝1GHz，二阶乱真，对应实测二维双频图4中6号直线

c)第四条直线f₂＝1GHz，主接收通道，对应实测二维双频图4中2号直线

d)第五条直线3f₂＝1GHz，三阶乱真，对应实测二维双频图4中5号直线

e)第六条直线-f₁+2f₂＝1GHz，三阶互调，对应实测二维双频图4中8号直线

f)第七条直线2f₁-f₂＝1GHz，三阶互调，对应实测二维双频图4中7号直线

g)第八条直线3f₁＝1GHz，三阶乱真，对应实测二维双频图4中4号直线

h)第九条直线-f₁+3f₂＝1GHz，四阶互调，对应实测二维双频图4中13号直线

i)第十条直线-f₁+4f₂＝1GHz，五阶互调，对应实测二维双频图4中15号直线

j)第十一条直线f₁+f₂＝1GHz，二阶互调，对应实测二维双频图4中11号直线

k)第十二条直线-3f₁+4f₂＝1GHz，七阶互调，对应实测二维双频图5中22号直线

l)第十三条直线-3f₁+2f₂＝1GHz，五阶互调，对应实测二维双频图4中14号直线

m)第十四条直线3f₁-f₂＝1GHz，五阶互调，对应实测二维双频图4中18号直线

n)第十五条直线4f₁-3f₂＝1GHz，七阶互调，对应实测二维双频图5中21号直线

o)第十六条直线-f₁+f₂＝1GHz，二阶互调，对应实测二维双频图4中16号直线

p)第十七条直线f₁-f₂＝1GHz，二阶互调，对应实测二维双频图4中17号直线

q)第十八条直线2f₁-3f₂＝1GHz，五阶互调，对应实测二维双频图4中20号直线

r)第十九条直线2f₁-2f₂＝1GHz，四阶互调，对应实测二维双频图4中12号直线

s)第二十条直线-2f₁+3f₂＝1GHz，五阶互调，对应实测二维双频图4中10号直线

t)第二十一条直线-2f₁+2f₂＝1GHz，四阶互调，对应实测二维双频图4中19号直线

u)第二十二条直线3f₁-2f₂＝1GHz，五阶互调，对应实测二维双频图4中9号直线可见，通过发明内容所述的自动识别算法，一次性识别出了肉眼识别得到的全部22条直线，识别效率快，误差小。

实施例二

基础参数为：

(1)接收机工作频率f₀＝1GHz；

(2)接收机中频滤波器带宽为Δ＝40MHz；

(3)接收机输出底噪P_OUT，noise＝-45dBm；

(4)自动双频测试频率范围f_{1_data}＝f_{2_data}＝300MHz～1.5GHz，频率步进20MHz。

实测得到三维双频图为原始的三维双频图13和二维双频图14所示，通过肉眼识别出双频图中6条直线。

通过自动识别程序shibie.m获取6条直线，结果分别如下：

a)第一条直线-2f₁+3f₂＝1GHz，五阶互调，对应实测二维双频图14中5号直线

b)第二条直线f₁＝1GHz，主接收通道，对应实测二维双频图14中1号直线

c)第三条直线f₂＝1GHz，主接收通道，对应实测二维双频图14中2号直线

d)第四条直线3f₁-2f₂＝1GHz，五阶互调，对应实测二维双频图14中4号直线

e)第五条直线-f₁+2f₂＝1GHz，三阶互调，对应实测二维双频图14中6号直线

f)第六条直线2f₁-f₂＝1GHz，主接收通道，对应实测二维双频图14中3号直线可见，通过发明内容所述的自动识别算法，一次性识别出了肉眼识别得到的全部6条直线，识别效率快，误差小。

Claims (2)

1.一种非线性双频图的自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)将三维双频图构造成极坐标系下的一组曲线；

(2)在极坐标系下形成三维累加图，利用霍夫变换的基本原理构造三维累加图峰值直线方程；

(3)确定三维累加图主峰直线方程；

(4)在三维双频图中消除三维累加图主峰直线方程上的点；

(5)对新三维双频图数据重复步骤(1)至(4)以此获得双频图上各直线方程和响应类型；

所述步骤(1)包括：

对三维双频图进行平移，平移距离是接收机的工作频率f₀，三维双频图的原始数据为(f_{1_data}，f_{2_data}，P)，则平移后的数据应为(f_{1_data}-f₀，f_{2_data}-f₀，P)，记为(f_{11_data}，f_{22_data}，P)；

(a)查找三维双频图P＞P_f的点，记录第一个点的频率坐标为(f_{11_data}，f_{22_data})，使用式(1)

ρ＝f_{11_data0}×cos(θ)+f_{22_data0}×sin(θ) (1)

其中，P_f＝P_OUT，noise+25dB；P_OUT，noise表示接收机的输出噪声；

将其转化至极坐标系的第一条曲线；

(b)依次转化所有P＞P_f的点，形成一组曲线；

所述步骤(2)包括：

在极坐标系创建一个二维累加器，累加器范围为：0°<θ<360°,-f₀<ρ<f₀，累加器计数值记在M×N矩阵delta中；将步骤(a)得到的第一条曲线绘制在累加器中，并将曲线所覆盖网格的delta(i，j)加1，依次绘制步骤(b)得到的全部曲线，以(θ,ρ,delta)形成三维累加图，三维累加图的每个峰，即对应曲线组的交叉点，根据霍夫变换的基本原理，该交叉点即对应双频图上的一条直线；

对三维累加图进行寻峰，记录峰值所在点(θ₀,ρ₀,delta₀)，峰值左点(θ_-1,ρ₀,delta_-1)，峰值右点(θ₁,ρ₀,delta₁)，使用抛物线法对三点进行平滑，找出真正的峰值θ_MAX；构造抛物线y＝a₁x²+b₁x+c₁，则经过峰值所在点、峰值左点、峰值右点的抛物线系数如式(2)：

获得抛物线方程系数后，可得θ_MAX的表达式：

θ_MAX＝-b₁/2a₁ (3)

若寻峰得到的θ₀＝0°,不存在峰值左点；得到θ₀＝360°，不存在峰值右点，直接取θ_MAX＝θ₀即可；

构造三维累加图峰值对应的直线方程a₂f₁+b₂f₂＝c₂,直线方程系数如式(4)

所述步骤(3)包括：

根据式(5)建立直线方程数据库：

其中：f₀—接收机工作频率；

k₁,k₂—信号源1和2输出信号的谐波阶次；

K—响应的阶次；

将三维累加图峰值直线方程与数据库中的直线进行比对，确定三维累加图主峰对应的直线方程；

将f_{1_data}带入三维累加图峰值直线方程a₂f₁+b₂f₂＝c₂中，得到一组f₂，记为f_{2_line}即

当式(6)中b₂＝0时，点集(f_{1_line}，f_{2_line})应为f_{1_line}＝c₂/a₂，f_{2_line}＝f_{2_data}；计算点集(f_{1_line}，f_{2_line})和直线方程系数库中第i条直线的距离D_i

其中：i—数据库中直线序号；

k_1i，k_2i—数据库中第i条直线的系数；

j—点集(f_{1_line}，f_{2_line})中点的序号；

n—点集(f_{1_line}，f_{2_line})中点的总数；

依次比较数据库中所有直线，找出使D_i最小的直线，输出标准直线方程和对应的响应类型。

2.根据权利要求1所述的一种非线性双频图的自动识别方法，其特征在于：所述步骤(4)包括：

对于三维双频图原始数据(f_{1_data}，f_{2_data}，P)，计算点集(f_{1_data}，f_{2_data})和步骤(3)得到直线方程的距离d，对于d<d₀的点，将P置为接收机输出噪声P_OUT，noise；

Δ为被测接收机中频滤波器的带宽，d₀的选择如下：

若三维累加图主峰直线方程响应类型为主接收通道，d₀＝1.5Δ；

若三维累加图主峰直线方程响应类型为其他响应类型，d₀＝0.5Δ。