CN114019490A - 一种多目标天线扫描周期估算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多目标天线扫描周期估算方法，所述多目标天线扫描周期估算方法包括：根据天线扫描速度将天线扫描周期分为快速、中速、慢速三个档位，并分档位记录各雷达目标活动时间样本，统计所有样本并计算出雷达天线扫描周期。本发明方法根据天线扫描速度将扫描周期分为快速、中速、慢速三个档位来记录目标活动时间样本，达到对快速扫描周期目标的脉冲数据进行稀释、对慢速扫描周期目标数据不漏实现超长时间积累，对长时间累计的数据进行统计分析估算出多个雷达目标的天线扫描周期的目的。
Description
技术领域
本发明属于电子侦察领域，尤其涉及一种利用分档积累活动时间进行多目标天线扫描周期估算方法。
背景技术
天线扫描周期是电子对抗领域中识别对方雷达源和判断雷达工作模式的关键参数之一。电子侦察中根据接收到的雷达脉冲数据计算出雷达的天线扫描周期，完善我方雷达情报数据，根据雷达的天线扫描周期，并结合雷达情报数据库可准确判断对方雷达工作模式。
相关文献中，有根据检测到的雷达脉冲幅度中两个相邻峰值的时间间隔来计算雷达的天线扫描周期的方法，该方法需要准确捕捉并记录到连续的多个雷达照射的峰值，且文献中都是基于单部雷达对象进行的分析和处理，不能适应同时存在多部天线扫描周期差异较大的雷达的场景(如存在一部天线扫描周期为200ms的雷达，同时存在另一部天线扫描周期为10s的雷达)。
因此，本发明创造了一种利用分档积累活动时间估算多目标天线扫描周期的方法。
发明内容
本发明的目的在于，为了解决在多部雷达同时存在的场景下同时对各雷达天线扫描周期进行估算的问题，提供了一种多目标天线扫描周期估算方法，基于分档位积累活动时间计算多雷达目标天线扫描周期的方法。
本发明方法根据天线扫描速度将扫描周期分为快速、中速、慢速三个档位来记录目标活动时间样本，达到对快速扫描周期目标的脉冲数据进行稀释、对慢速扫描周期目标数据不漏实现超长时间积累，对长时间累计的数据进行统计分析估算出多个雷达目标的天线扫描周期的目的。
本发明目的通过下述技术方案来实现：
一种多目标天线扫描周期估算方法，所述多目标天线扫描周期估算方法包括：根据天线扫描速度将天线扫描周期分为快速、中速、慢速三个档位，并分档位记录各雷达目标活动时间样本，统计所有样本并计算出雷达天线扫描周期。
其中，快速、中速、慢速为本方法分的三个档次，一般推荐为小于500ms为快速，500ms至5s为中速、大于5秒为慢速。
根据一个优选的实施方式，，所述多目标天线扫描周期估算方法具体包括：
S1：对接收到的脉冲数据流，按预设节拍T1进行预分选，对来自各雷达的脉冲数据进行分离，同时对T1时间内的脉冲数据采用快速扫描周期估算方法估算快速扫描周期，并记录周期值和有效性；
S2：对S1中预分选获得的目标信号和活动库中的信号进行匹配处理，对于没匹配上的信号做首次入库处理并记录活动时间、活动次数；
对于匹配上的信号则刷新活动库中的记录信息并将当前活动时间和上次活动时间相比较，若时间差小于慢周期处理节拍，则在中速扫描周期记录样本中增加活动次数并记录本次活动时间，
否则在慢扫描周期记录样本中增加活动次数并记录本次活动时间，同时延长该信号的消失时间；
S3：重复步骤S1至S2，积累并循环记录快速扫描周期及有效性、中速扫描周期活动时间和活动次数、慢速扫描周期活动时间和活动次数；
S4：统计分析积累的数据；
根据快速周期有效性标记和记录的所有快速周期值，判断快速周期有效性并统计出扫描周期值，
根据中速周期记录样本，判断中速周期有效性和并统计出扫描周期值，
根据慢速周期记录样本，判断慢速周期有效性和并统计出扫描周期值，综合三个档位的统计结果得出天线扫描周期。
步骤S1中，有效性是指根据活动时间和活动次数来判断扫描周期是否有效。活动次数必须大于门限值(推荐3次)，将相邻活动时间依次做差，在误差允许范围内差值应该固定值，则认为扫描周期有效，该固定值就是扫描周期。
活动次数：记录收到雷达信号的次。活动时间:记录每次收到雷达信号的时间。活动时间和活动次数都是一个数组，采用循环覆盖的方式持续记录。
根据一个优选的实施方式，步骤S1中，不限于通过频率、脉宽和重复周期参数，对来自各雷达的脉冲数据进行分离。
根据一个优选的实施方式，所述快速扫描周期估算方法包括：统计分析脉冲序列的TOA、得出雷达信号的PRI，遍历脉冲序列的TOA，若当前脉冲TOA和上一个脉冲TOA间隔远大于PRI且不是漏脉冲造成的，认为是一次新的照射，相邻照射之间的时间差为扫描周期。
根据一个优选的实施方式，步骤S2中，活动时间和活动次数为数组，数组长度基于积累时间设定，进行更新时若发现数组存满，则覆盖离当前时间最远的记录数据。
根据一个优选的实施方式，预设节拍T1内包括若干快速扫描周期。其中，T1、T2为处理的节拍，T1取值与快速和中速的分界时间相当，确保在T1时间内快速扫描对象有多次照射。T2取值与中速和慢速的分界时间相当，确保在T2时间内中速扫描对象有多次照射。
前述本发明主方案及其各进一步选择方案可以自由组合以形成多个方案，均为本发明可采用并要求保护的方案。本领域技术人员在了解本发明方案后根据现有技术和公知常识可明了有多种组合，均为本发明所要保护的技术方案，在此不做穷举。
本发明的有益效果：本发明通过将雷达的天线扫描周期分快速、中速、慢速三个档位，对快速扫描目标进行脉冲级处理，对中速、慢速扫描目标进行信号级处理的方式，对多个目标长时间活动情况进行监测和积累，综合统计三个档位积累样本情况计算出各目标雷达的天线扫描周期。
本发明方法只需在信号分离和活动目标管理中按规则增加样本记录、并在信号上报时增加样本统计和处理的算法，就可以实现对多个雷达目标天线扫描周期的实现，非常利于工程实现。
附图说明
图1是本发明方法的一个实施例的原理示意图；
图2是基于图1的流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面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。另外，本发明要指出的是，本发明中，如未特别写出具体涉及的结构、连接关系、位置关系、动力来源关系等，则本发明涉及的结构、连接关系、位置关系、动力来源关系等均为本领域技术人员在现有技术的基础上，可以不经过创造性劳动可以得知的。
实施例1：
图1为本实施例基本原理示意图，图中目标为2个，目标1扫描周期为S1，目标2扫描周期为S2(图中仅为示意，在实际场景中本发明目标个数及扫描周期快慢不受限制)。图2为本实施例的处理流程图。
一种多目标天线扫描周期估算方法，该方法包括以下步骤：
步骤Step1：处理软件按时间节拍T1(如500ms)对脉冲数据流进行处理，分离出目标，同时基于脉冲数据对目标进行快速扫描周期处理。根据本发明快速扫描周期处理方法和准则，图1中的第1个处理节拍，可以得出目标1快速扫描周期为S1，快速周期有效，目标2快速扫描周期无效。
步骤Step2：将步骤1处理后的2个目标和活动库中的所有目标进行参数匹配处理，判断该目标之前是否出现过。
如果该目标之前没有出现过或者长时间没活动已删除，则该在活动库中增加新目标，如果该目标还在活动库中，则更新目标的活动时间和活动次数。
步骤Step3：重复步骤Step1和步骤Step2，持续积累活动库中目标的活动时间和活动次数，如图1所示的两个目标，目标1每个T1节拍都能出现并更新样本，目标2扫描周期慢，要在时间超过T2(如5S)时才会出现一次，关联匹配成功后目标2将更新慢速周期活动时间和次数。
步骤Step4：在活动目标上报系统时，根据当前记录的所有活动时间和活动次数数据，综合三个档位处理结果计算出各目标的扫描周期。
示意图1中的目标：
目标1快速扫描周期有效，且记录有多个快速扫描周期。根据所有的快速扫描周期值，剔除奇异值并做平滑处理，可以得出目标1的扫描周期，由于其数据样本多，能快速收敛到真实扫描周期。
目标2快速扫描周期无效，中速扫描周期次数为0，慢速扫描次数和时间样本有记录值，剔除奇异值并做平滑处理得出目标2的扫描周期，随着时间的积累和活动样本数量的增加，计算出的扫描周期将逐渐收敛并趋于真实值。
可以分多线程并行实现以上步骤，步骤Step1、Step2、Step3为一个处理线程，步骤Step4为另一个处理线程，两个线程按各自节拍并行运行，共享目标活动库。
本发明通过将雷达的天线扫描周期分快速、中速、慢速三个档位，对快速扫描目标进行脉冲级处理，对中速、慢速扫描目标进行信号级处理的方式，对多个目标长时间活动情况进行监测和积累，综合统计三个档位积累样本情况计算出各目标雷达的天线扫描周期。
本发明方法只需在信号分离和活动目标管理中按规则增加样本记录、并在信号上报时增加样本统计和处理的算法，就可以实现对多个雷达目标天线扫描周期的实现，非常利于工程实现。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种多目标天线扫描周期估算方法，其特征在于，所述多目标天线扫描周期估算方法包括：根据天线扫描速度将天线扫描周期分为快速、中速、慢速三个档位，并分档位记录各雷达目标活动时间样本，统计所有样本并计算出雷达天线扫描周期。
2.如权利要求1所述的目标天线扫描周期估算方法，其特征在于，所述多目标天线扫描周期估算方法具体包括：
S1：对接收到的脉冲数据流，按预设节拍T1进行预分选，对来自各雷达的脉冲数据进行分离，同时对T1时间内的脉冲数据采用快速扫描周期估算方法估算快速扫描周期，并记录周期值和有效性；
S2：对S1中预分选获得的目标信号和活动库中的信号进行匹配处理，对于没匹配上的信号做首次入库处理并记录活动时间、活动次数；
对于匹配上的信号则刷新活动库中的记录信息并将当前活动时间和上次活动时间相比较，若时间差小于慢周期处理节拍，则在中速扫描周期记录样本中增加活动次数并记录本次活动时间，
否则在慢扫描周期记录样本中增加活动次数并记录本次活动时间，同时延长该信号的消失时间；
S3：重复步骤S1至S2，积累并循环记录快速扫描周期及有效性、中速扫描周期活动时间和活动次数、慢速扫描周期活动时间和活动次数；
S4：统计分析积累的数据；
根据快速周期有效性标记和记录的所有快速周期值，判断快速周期有效性并统计出扫描周期值，
根据中速周期记录样本，判断中速周期有效性和并统计出扫描周期值，
根据慢速周期记录样本，判断慢速周期有效性和并统计出扫描周期值，综合三个档位的统计结果得出天线扫描周期。
3.如权利要求2所述的多目标天线扫描周期估算方法，其特征在于，步骤S1中，不限于通过频率、脉宽和重复周期参数，对来自各雷达的脉冲数据进行分离。
4.如权利要求2所述的多目标天线扫描周期估算方法，其特征在于，所述快速扫描周期估算方法包括：统计分析脉冲序列的TOA、得出雷达信号的PRI，遍历脉冲序列的TOA，若当前脉冲TOA和上一个脉冲TOA间隔远大于PRI且不是漏脉冲造成的，认为是一次新的照射，相邻照射之间的时间差为扫描周期。
5.如权利要求2所述的多目标天线扫描周期估算方法，其特征在于，步骤S2中，活动时间和活动次数为数组，数组长度基于积累时间设定，进行更新时若发现数组存满，则覆盖离当前时间最远的记录数据。
6.如权利要求1所述的多目标天线扫描周期估算方法，其特征在于，快速扫描周期为小于500ms，中速扫描周期为500ms至5s，慢速扫描周期为大于5s。
7.如权利要求2所述的多目标天线扫描周期估算方法，其特征在于，预设节拍T1内包括若干快速扫描周期。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005274220A (ja) * | 2004-03-23 | 2005-10-06 | Mitsubishi Electric Corp | 方位探知装置 |
| JP2006234662A (ja) * | 2005-02-25 | 2006-09-07 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ信号識別装置 |
| CN102223186A (zh) * | 2010-04-13 | 2011-10-19 | 上海无线通信研究中心 | 一种高效协同感知转动扫描雷达信号的方法及系统 |
| US20130314274A1 (en) * | 2012-05-25 | 2013-11-28 | Furuno Electric Co., Ltd. | Target object detection device, target object detecting method, computer readable media storing target object detecting program, and radar apparatus |
| CN107576942A (zh) * | 2017-07-27 | 2018-01-12 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种基于信号聚类的辐射源扫描周期实时估计方法 |
| CN109001694A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-12-14 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种动态自适应天线扫描特性模拟方法及系统 |
| CN111371436A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-07-03 | 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所 | 雷达天线扫描周期测量方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112098952A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-12-18 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种基于时域统计处理的雷达侦察杂波抑制方法 |
-
2021
- 2021-09-18 CN CN202111097393.9A patent/CN114019490B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005274220A (ja) * | 2004-03-23 | 2005-10-06 | Mitsubishi Electric Corp | 方位探知装置 |
| JP2006234662A (ja) * | 2005-02-25 | 2006-09-07 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ信号識別装置 |
| CN102223186A (zh) * | 2010-04-13 | 2011-10-19 | 上海无线通信研究中心 | 一种高效协同感知转动扫描雷达信号的方法及系统 |
| US20130314274A1 (en) * | 2012-05-25 | 2013-11-28 | Furuno Electric Co., Ltd. | Target object detection device, target object detecting method, computer readable media storing target object detecting program, and radar apparatus |
| CN107576942A (zh) * | 2017-07-27 | 2018-01-12 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种基于信号聚类的辐射源扫描周期实时估计方法 |
| CN109001694A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-12-14 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种动态自适应天线扫描特性模拟方法及系统 |
| CN111371436A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-07-03 | 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所 | 雷达天线扫描周期测量方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112098952A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-12-18 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种基于时域统计处理的雷达侦察杂波抑制方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 贾颖焘: "雷达信号分选和天线扫描周期估计算法的研究与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑)》, no. 2018, pages 136 - 2340 * |
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