CN115603800A - 一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于卫星信号识别技术领域，尤其涉及一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法；本发明使用多个维度的特征分析，并由宽带频谱发现信号，结合窄带采集时域信号解调验证，进一步完善特征数据；并且通过特征处理、特征训练以及特征学习，逐步完善数据库中所存储的卫星信号；使得在对比时能够对杂散弱信号和非卫星的信号实现有效的过滤，降低虚警率。

Description

一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法
技术领域
本发明属于卫星信号识别技术领域，尤其涉及一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法。
背景技术
随着卫星通信技术的发展，卫星通信频段带宽更宽，信号的种类更多，信号的内容更加复杂；卫星终端在于卫星通信时产生的信号是突发的，即是在某一时刻出现，并且非连续性的出现，每次突发出现的时间为数毫秒；而在真实环境中，空间中存在多种信号干扰，且卫星信号往往是弱信号；而如何快速的发现卫星信号，并准确的识别出卫星信号是进一步跟踪信号的基础，显得十分的重要。
目前传统的卫星信号的发现和识别，在信号质量较好的，且无其它信号干扰的情况下，能够快速的发现和识别出卫星信号；但是在卫星信号质量较差的情况下，存在较大的不确定性，容易将较多杂散的弱信号识别为卫星信号，增加虚警率；就目前而言，对于出现在同一频段的非卫星信号的识别及剔除是本领域的技术难点。
发明内容
为了解决上述现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基
于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法，拟解决现有技术中提到的出现在同一频段的非卫星信号的识别及剔除是本领域的技术难点的问题。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：
一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法，包括以下步骤：
步骤1：通过宽带频谱发现信号，得到信号的频域多维度特征数据；
步骤2：对频域多维度特征数据进行预处理，得到信号特征；
步骤3：调用数据库中储存的卫星信号特征与步骤2得到的信号特征进行特征判决，基于特征判决结果得到卫星信号。
本发明基于宽带频谱发现信号，并得到信号的频域多维度特征数据，对频域多维度特征数据进行预处理，得到信号特征，将信号特征与现有卫星信号特征进行比对，从而判断出所获取的信号是否为卫星信号，实现了卫星信号发现以及准确的识别。
优选的，所述信号特征包括动态特征、静态特征、信号频点以及时域特征。
优选的，所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：根据数据库中存储的卫星信号的动态特征，对步骤2得到的动态特征进行特征判决，对动态特征去虚警和降干扰，得到第一信号；
步骤3.2：将得到的所有第一信号输入统计模块，统计模块根据第一信号与现有卫星信号的匹配度输出优先级；再结合数据库中存储的卫星信号的静态特征对统计后的第一信号进行特征判决，得到第二信号，并输出第二信号的信号频点；
步骤3.3：根据第二信号的信号频点，控制窄带DDC采集，得到第二信号的时域IQ数据，通过时域IQ数据进行解调，得到时域多维度特征；
步骤3.4：基于工程实践中卫星信号分析所得的时域特征，对步骤3.3得到的时域多维度特征进行判决，得到卫星信号。
进一步的，所述步骤3.2中将进行实时统计处理后的第一信号所对应的动态特征存储至数据库中，作为后续信号的特征判决依据。
进一步的，所述步骤3.2中将得到的第二信号所对应的静态特征存储至数据库中，作为后续信号的特征判决依据。
进一步的，所述步骤3.3中将得到的时域多维度特征存储至数据中，作为后续信号的特征判决依据。
优选的，所述数据库中存储的卫星信号的静态特征通过工程实践所得到。
优选的，所述频域多维度特征数据包括频率、带宽、载噪比以及置信度。
优选的，所述预处理包括对多维度特征数据进行平滑处理以及归一化处理
本发明的有益效果包括：
1. 本发明基于宽带频谱发现信号，并得到信号的频域多维度特征数据，对频域多维度特征数据进行预处理，得到信号特征，将信号特征与卫星信号特征进行比对，从而判断出所获取的信号是否为卫星信号，实现了卫星信号发现以及准确的识别。
2.本发明使用多个维度的特征分析，并由宽带频谱发现信号，结合窄带采集时域信号解调验证，进一步完善特征数据；并且通过本发明的步骤1到步骤3形成了特征处理、特征训练以及特征学习的阶段，使得能够逐步完善数据库中所存储的卫星信号；对于杂散弱信号、非卫星的信号，能够有效的过滤，降低虚警率。
附图说明
图1为本发明的整体流程示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
下面结合附图1对本发明作进一步的详细说明：
一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法，包括以下步骤：
步骤1：通过宽带频谱发现信号，得到信号的频域多维度特征数据；所述频域多维度特征数据包括频率、带宽、载噪比以及置信度。
步骤2：对频域多维度特征数据进行预处理，得到信号特征；所述信号特征包括动态特征、静态特征、信号频点以及时域特征；所述预处理包括对多维度特征数据进行平滑处理以及归一化处理等。
步骤3：调用数据库中储存的卫星信号特征与步骤2得到的信号特征进行特征判决，基于特征判决结果得到卫星信号。
所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：根据数据库中存储的卫星信号的动态特征，对步骤2得到的动态特征进行特征判决，对动态特征去虚警和降干扰，得到第一信号；
步骤3.2：将得到的所有第一信号输入统计模块，统计模块根据第一信号与现有卫星信号的匹配度输出优先级；再结合数据库中存储的卫星信号的静态特征对统计后的第一信号进行特征判决，得到第二信号，并输出第二信号的信号频点；
所述步骤3.2中将进行实时统计处理后的第一信号所对应的动态特征存储至数据库中，作为后续信号的特征判决依据。
所述步骤3.2中将得到的第二信号所对应的静态特征存储至数据库中，作为后续信号的特征判决依据。
所述数据库中存储的卫星信号的静态特征通过工程实践所得到。所述静态特征包括频率阈值、带宽阈值、载噪比阈值、信号突发频度和信号的频率分布规律等。
步骤3.3：根据第二信号的信号频点，控制窄带DDC采集，得到第二信号的时域IQ数据，通过时域IQ数据进行解调，得到时域多维度特征；
所述步骤3.3中将得到的时域多维度特征存储至数据中，作为后续信号的特征判决依据。
步骤3.4：基于工程实践中卫星信号分析所得的时域特征，对步骤3.3得到的时域多维度特征进行判决，得到卫星信号。
本发明基于宽带频谱发现信号，并得到信号的频域多维度特征数据，对频域多维度特征数据进行预处理，得到信号特征，将信号特征与卫星信号特征进行比对，从而判断出所获取的信号是否为卫星信号，实现了卫星信号发现以及准确的识别。
本发明使用多个维度的特征分析，并由宽带频谱发现信号，结合窄带采集时域信号解调验证，进一步完善特征数据；并且通过本发明的步骤1到步骤3形成了特征处理、特征训练以及特征学习的阶段，使得能够逐步完善数据库中所存储的卫星信号；对于杂散弱信号、非卫星的信号，能够有效的过滤，降低虚警率。
以上所述实施例仅表达了本申请的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请技术方案构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过宽带频谱发现信号，得到信号的频域多维度特征数据；
步骤2：对频域多维度特征数据进行预处理，得到信号特征；
步骤3：调用数据库中储存的卫星信号特征与步骤2得到的信号特征进行特征判决，基于特征判决结果得到卫星信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法，其特征在于，所述信号特征包括动态特征、静态特征、信号频点以及时域特征。
3.根据权利要求2所述的一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：根据数据库中存储的卫星信号的动态特征，对步骤2得到的动态特征进行特征判决，对动态特征去虚警和降干扰，得到第一信号；
步骤3.2：将得到的所有第一信号输入统计模块，统计模块根据第一信号与现有卫星信号的匹配度输出优先级；再结合数据库中存储的卫星信号的静态特征对统计后的第一信号进行特征判决，得到第二信号，并输出第二信号的信号频点；
步骤3.3：根据第二信号的信号频点，控制窄带DDC采集，得到第二信号的时域IQ数据，通过时域IQ数据进行解调，得到时域多维度特征；
步骤3.4：基于工程实践中卫星信号分析所得的时域特征，对步骤3.3得到的时域多维度特征进行判决，得到卫星信号。
4.根据权利要求3所述的一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法，其特征在于，所述步骤3.2中将进行实时统计处理后的第一信号所对应的动态特征存储至数据库中，作为后续信号的特征判决依据。
5.根据权利要求3所述的一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法，其特征在于，所述步骤3.2中将得到的第二信号所对应的静态特征存储至数据库中，作为后续信号的特征判决依据。
6.根据权利要求3所述的一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法，其特征在于，所述步骤3.3中将得到的时域多维度特征存储至数据中，作为后续信号的特征判决依据。
7.根据权利要求3所述的一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法，其特征在于，所述数据库中存储的卫星信号的静态特征通过工程实践所得到。
8.根据权利要求1所述的一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法，其特征在于，所述频域多维度特征数据包括频率、带宽、载噪比以及置信度。
9.根据权利要求1所述的一种基于多维特征发现与识别卫星弱信号的方法，其特征在于，所述预处理包括对多维度特征数据进行平滑处理以及归一化处理。
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