CN113391271A - 一种基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法、计算机程序及存储介质 - Google Patents

一种基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法、计算机程序及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法，接收雷达、诱饵混合信号，对该信号进行处理与测量，得到信号的频率、脉宽和信号前沿、信号后沿及其宽度，根据信号前沿、信号后沿的脉内信息和信噪比获取线性调频信号调频斜率，构造匹配函数，并采用匹配函数对混合信号进行匹配滤波，输出滤波后的信号，对滤波后的信号进行搜峰处理，得到雷达与诱饵的数量和。本发明识别雷达诱饵数量不受导引头频段、口径限制，即使在小口径下也能识别低频段雷达诱饵数量；不受弹目距影响，在远距离也能准确识别雷达诱饵数量；同时，不受接收处理通道数限制，能实现一个接收处理通道的雷达诱饵数量的判断、识别；相比8通道谱估计，系统复杂度可降低90％。

Description

一种基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法、计算机程 序及存储介质
技术领域
本发明涉及信号处理领域技术，特别涉及一种基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法。
背景技术
随着电子技术的发展，雷达系统为提高自身防护力通常会加装诱饵，雷达加装诱饵后，通过诱饵信号掩护雷达信号，导致使反辐射武器作战效能下降，甚至失效。
为对抗雷达诱饵，反辐射导引头可采用空间谱估计算法进行抗诱饵能力提升，而谱估计算法需要使用雷达、诱饵数量进行超分辨。直接采用谱估计算法进行雷达、诱饵数量估计存在以下不足：
1)根据谱估计算法原理，如果雷达加诱饵数量为N，则理论上至少需要导引头有N+1 个阵元进行接收处理通道才可实现雷达、诱饵数量估计，对导引头通道要求较多，系统较为复杂。
2)通过谱估计算法识别雷达诱饵数量，识别的准确度与雷达诱饵工作频段、雷达与诱饵的角度差、导引头天线阵尺寸相关。雷达诱饵工作频段越低，雷达与诱饵的角度差越小，谱估计所需天线阵尺寸越大，导引头识别雷达诱饵数量越难，甚至无法识别雷达诱饵数量，对导引头尺寸要求较大。
3)谱估计算法涉及大量矩阵运算，运算复杂度高，对导引头硬件资源、功耗要求较高，且快速性、实时性较差。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，提供了一种基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法，利用线性调频信号雷达发射信号的前、后沿特征，构造匹配函数，进行匹配滤波，能够不受孔径、距离限制的快速、准确识别雷达、诱饵数量
本发明采用的技术方案如下：一种基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法，接收雷达、诱饵混合信号，对该信号进行处理与测量，得到信号的频率、脉宽和信号前沿、信号后沿及其宽度，根据信号前沿、信号后沿的脉内信息和信噪比获取线性调频信号调频斜率，构造匹配函数，并采用匹配函数对混合信号进行匹配滤波，输出滤波后的信号，对滤波后的信号进行搜峰处理，得到雷达与诱饵的数量和。
进一步的，所述信号前沿、后延信号及其宽度获取方法为：对混合信号进行滑窗幅相处理。
进一步的，所述调频斜率获取方法：假设采样率为fc，对混合信号采样后其长度为M，对混合信号相位进行驻点滑窗求二阶导数，获得M-2个点的线调斜率，并以前10点的线调斜率均值作为初始值，对后续点斜率进行判断，当第N个点斜率值变化超过30％时，表示改点斜率突变，则认为第1个点到第N+1个点为信号前沿，信号前沿脉宽为
Figure BDA0003119538340000021
将第1个点～第N-1个点斜率均值作为信号前沿斜率；从后往前取连续k个斜率值变化不超过30％初始值的点，得到信号后沿脉宽为
Figure BDA0003119538340000022
将第M-2-k个点～第M-2个点的均值作为信号后沿斜率，对信号前沿斜率和信号后沿斜率进行加权处理，得到准确的调频斜率。
进一步的，所述加权处理方法为：
K＝w(PWB,AB)×KB+w(PWE,AE)×KE
其中，K为准确的调频斜率，w(PWB,AB)为信号前沿宽度、幅度相关的加权因子， w(PWE,AE)为信号后沿宽度、幅度相关的加权因子，KB、KE分别为信号前沿、信号后沿的预测斜率。
进一步的，所述构造匹配函数具体过程为：根据混合信号的脉宽PW，信号前沿、后沿宽度PWB、PWE估计得到雷达信号脉冲宽度PW0＝PW-PWB-PWE；根据调频斜率K、雷达信号脉冲宽度PW0构建斜率-K的匹配函数。
进一步的，所述搜峰处理为：对滤波后的信号进行识别，判断信号中峰的数量，该数量即为雷达与诱饵的数量和。
本发明还提供了一种计算程序，其包括有计算机程序指令，其中，所述程序指令被处理器执行时用于实现上述的基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法对应的过程。
本发明还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述程序指令被处理器执行时用于实现上述的基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法对应的过程。
与现有技术相比，采用上述技术方案的有益效果为：与谱估计方法相比，本发明识别雷达诱饵数量不受导引头频段、口径限制，即使在小口径下，也能识别低频段雷达诱饵数量。本发明相比谱估计，不受弹目距影响，即使在远距离也可以准确识别雷达诱饵数量。同时，本发明也不受接收处理通道数限制，即使只有一个接收处理通道，也可以实现对雷达诱饵数量的判断、识别；本发明相比8通道谱估计，系统复杂度可降低90％。
附图说明
图1为本发明提出的基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法流程图。
图2为本发明一实施例中雷达与诱饵布阵示意图。
图3为本发明一实施例中雷达与诱饵混合信号时序图。
图4为本发明一实施例中接收到的雷达与诱饵信号波形图。
图5为本发明一实施例中构建的匹配函数波形图
图6为本发明一实施例中匹配滤波结果示意图。
图7为本发明一实施例中雷达及诱饵数量估计结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
如图1所示，本发明提供了一种基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法，接收雷达、诱饵混合信号，对该信号进行处理与测量，得到信号的频率、脉宽、信号前沿、信号后沿及其宽度，根据信号前沿、信号后沿的脉内信息和信噪比获取线性调频信号调频斜率，构造匹配函数，并采用匹配函数对混合信号进行匹配滤波，输出滤波后的信号，对滤波后的信号进行搜峰处理，得到雷达与诱饵的数量和。
其中，频斜率获取方法：假设一个雷达与诱饵的发射信号为s(t),由于发射时序和位置差异，到达设备的混合信号为
Figure BDA0003119538340000031
其中n为诱饵数量，τ为诱饵与雷达信号的延时差，由于存在延时差，则混合信号的前沿、后延通常有部分信号为单一诱饵信号；设采样率为fc，对混合信号采样后其长度为M，对混合信号相位进行驻点滑窗求二阶导数，获得M-2个点的线调斜率，并以前10点的线调斜率均值作为初始值，对后续点斜率进行判断，当第N个点斜率值变化超过30％时，表示改点斜率突变，则认为第1个点到第N+1个点为信号前沿，信号前沿脉宽为
Figure BDA0003119538340000032
将第1个点～第N-1个点斜率均值作为信号前沿斜率；从后往前取连续k个斜率值变化不超过30％初始值的点，得到信号后沿脉宽为
Figure BDA0003119538340000033
将第 M-2-k个点～第M-2个点的均值作为信号后沿斜率，对信号前沿斜率和信号后沿斜率进行加权处理，得到准确的调频斜率。
在本实施例中，计算分析均通过仿真计算的方法进行，本实施例的场景为对1个雷达 +3个诱饵目标进行雷达诱饵数量识别，具体如下：
仿真计算设置场景如图2所示，雷达与诱饵的位置分别为：雷达位置(0,0,0)，诱饵1 (500,0,0)，诱饵2(300,200,0)，诱饵3(300,-200,0)；导弹(导引头)位置从点(100000，0，10000)向雷达运动，运动到(10000，0，1000)；雷达与诱饵发射线性调频信号，信号带宽为50MHz，脉宽为20μs；
雷达与诱饵信号发射时序如图3所示，3个诱饵前后沿覆盖雷达前后沿，其中诱饵1信号超前雷达信号4μs，诱饵2信号超前雷达信号2μs，诱饵3信号滞后雷达信号2μs。
具体识别过程如下：
1)仿真得到导弹(导引头)不同弹目距下收得的雷达、诱饵混合信号S(t)，以其中一个弹目距为例，如图4所示；
2)测量混合信号S(t)，获得其频率f0、脉宽PW；
3)对混合信号S(t)滑窗幅相处理，分别获取信号前沿、信号后沿及其宽度PWB、PWE；
4)分别对前沿、信号后沿进行调频斜率测量，得到KB、KE；
5)前、沿后沿斜率进行加权计算K＝w(PWB,AB)×KB+w(PWE,AE)×KE，其中 w(PW,A)是与信号前沿、信号后沿宽度、幅度相关的加权因子；
6)根据混合信号脉冲宽度PW，信号前沿、信号后沿宽度估计雷达信号脉冲宽度PW0＝PW-PWB-PWE；
7)根据K、PW0构建斜率-K的匹配函数H0(t)，如图5所示；
8)利用匹配函数H0(t)进行匹配滤波，输出信号为S0(t)，如图6所示；
9)对S0(t)进行搜峰，搜峰得到有N个峰存在，可判定雷达加诱饵数量为N。
按照上述步骤根据导弹位置从100km到10km进行201次仿真，仿真结果如图7所示，均可正确识别雷达、诱饵数量。上述验证可见，本发明不受孔径、距离限制，只需一个接收通道，算法运算量小，速度快，可以快速、准确识别雷达、诱饵数量，对诱饵数量估计的准确性、快速性优于谱估计方法。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。如果本领域技术人员，在不脱离本发明的精神所做的非实质性改变或改进，都应该属于本发明权利要求保护的范围。
本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
本说明书中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

Claims (8)

1.一种基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法，其特征在于，接收雷达、诱饵混合信号，对该信号进行处理与测量，得到信号的频率、脉宽和信号前沿、信号后沿及其宽度，根据信号前沿、信号后沿的脉内信息和信噪比获取线性调频信号调频斜率，构造匹配函数，并采用匹配函数对混合信号进行匹配滤波，输出滤波后的信号，对滤波后的信号进行搜峰处理，得到雷达与诱饵的数量和。
2.根据权利要求1所述的基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法，其特征在于，所述信号前沿、后延及其宽度获取方法为：对混合信号进行滑窗幅相处理。
3.根据权利要求1所述的基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法，所述调频斜率获取方法：设采样率为fc，对混合信号采样后其长度为M，对混合信号相位进行驻点滑窗求二阶导数，获得M-2个点的线调斜率，并以前10点的线调斜率均值作为初始值，对后续点斜率进行判断，当第N个点斜率值变化超过30％时，表示改点斜率突变，则认为第1个点到第N+1个点为信号前沿，信号前沿脉宽为
Figure FDA0003119538330000011
将第1个点～第N-1个点斜率均值作为信号前沿斜率；从后往前取连续k个斜率值变化不超过30％初始值的点，得到信号后沿脉宽为
Figure FDA0003119538330000012
将第M-2-k个点～第M-2个点的均值作为信号后沿斜率，对信号前沿斜率和信号后沿斜率进行加权处理，得到准确的调频斜率。
4.根据权利要求3所述的基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法，所述加权处理方法为：
K＝w(PWB,AB)×KB+w(PWE,AE)×KE
其中，K为准确的调频斜率，w(PWB,AB)为信号前沿宽度、幅度相关的加权因子，w(PWE,AE)为信号后沿宽度、幅度相关的加权因子，KB、KE分别为信号前沿、信号后沿的预测斜率。
5.根据权利要求4所述的基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法，所述构造匹配函数具体过程为：根据混合信号的脉宽PW，信号前沿、后沿宽度PWB、PWE估计得到雷达信号脉冲宽度PW0＝PW-PWB-PWE；根据调频斜率K、雷达信号脉冲宽度PW0构建斜率-K的匹配函数。
6.根据权利要求1所述的基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法，所述搜峰处理为：对滤波后的信号进行识别，判断信号中峰的数量，该数量即为雷达与诱饵的数量和。
7.一种计算机程序，其包括有计算机程序指令，其中，所述程序指令被处理器执行时用于实现权利要求1-6中任一项所述的基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法对应的过程。
8.一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述程序指令被处理器执行时用于实现权利要求1-5中任一项所述的基于匹配滤波的快速识别雷达诱饵数量方法对应的过程。
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