CN116148794A - 一种机载火控雷达扫描体制识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及雷达扫描体制识别技术领域，公开了一种机载火控雷达扫描体制识别方法及系统，该方法，采用二次多项式拟合目标雷达的搜索包络，再利用拟合得到的模型计算拟合误差，最后通过拟合误差与设定的阈值进行比较判定得到扫描体制类型。本发明解决了现有技术存在的如下问题：复杂环境下，对信号测量误差增大或存在较多脉冲丢失等。

Description

一种机载火控雷达扫描体制识别方法及系统

技术领域

本发明涉及雷达扫描体制识别技术领域，具体是一种机载火控雷达扫描体制识别方法及系统。

背景技术

机载火控雷达在空战中锁定并击中目标的过程中，扮演着举足轻重的作用。现有机载火控雷达主要有机械扫描体制和相控阵体制两种，相控阵体制雷达的威胁程度远高于机械扫描体制雷达，同时，国内外搭载机械扫描体制雷达的战斗机均为三代及以前的战斗机，其性能及配套武器系统均明显弱于搭载相控阵体制雷达的四代及五代战斗机。因此，对目标的机载火控雷达的扫描体制的识别，对于认识对象及选择战术战法极具意义。

机械扫描体制雷达和相控阵体制雷达信号在截获方呈现的主要区别在于脉冲幅度随时间的变化规律上。文献《基于小波包变换的相控阵体制雷达识别方法》对侦收信号扫描包络进行快速傅里叶变换，提取频谱边带小波包特征，并利用SVM进行分类识别，其较难处理复杂场景下，信号测量误差增大或存在较多脉冲丢失的情况，泛化性能一般。文献《基于信号聚集度的相控阵雷达识别技术》通过计算定义的信号聚集度来区分扫描体制，对不同雷达其体现出来的信号聚集度差异较大，且在脉冲丢失较多时，信号聚集度波动范围大，判断阈值较难确定。文献《基于SVM与DNN的雷达扫描体制识别方法》提出统计直方图作为特征使用SVM进行训练和深度学习方法进行训练，基于SVM的方法对于信号测量误差增大或存在较多脉冲丢失的情况效果较差，基于深度学习的方法对于数据多样性要求较高。

专利“一种相控阵雷达体制的识别方法”(专利申请号201911097552.8)通过接收机模型和雷达天线理论方向图得到脉冲幅度理论模型，再通过理论模型与实际接收数据进行互相关，利用相似系数判断扫描体制，其需要对目标雷达进行部分参数假设且对信号测量误差增大或存在较多脉冲丢失的情况相似系数波动较大。专利“一种利用截获信号幅度值的电扫雷达信号识别方法”(专利申请号202210183193.3)先提取接收信号的最大主瓣，对最大主瓣信号进行自相关，确定自相关函数值序列中0移位位数的自相关函数值的左侧第一极小值点和右侧第一极小值点并计算第一时间长度和第二时间长度，确定第一主波束信号和第二主波束信号，选取最大主波束信号，并计算其平整度来进行扫描体制判别，其算法复杂，判断较多，对信号数值敏感，难以适应信号测量误差增大或存在较多脉冲丢失的情况。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明提供了一种机载火控雷达扫描体制识别方法及系统，解决现有技术存在的如下问题：复杂环境下，对信号测量误差增大或存在较多脉冲丢失等。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：

一种机载火控雷达扫描体制识别方法，采用二次多项式拟合目标雷达的搜索包络，再利用拟合得到的模型计算拟合误差，最后通过拟合误差与设定的阈值进行比较判定得到扫描体制类型。

作为一种优选的技术方案，包括以下步骤：

S1，二次多项式拟合：获取分选后的单一雷达目标的一个搜索包络，并提取脉冲到达时间和脉冲幅度两个维度的数据，以脉冲到达时间为自变量、脉冲幅度为因变量，进行二次多项式拟合；

S2，包络平均拟合误差计算：以脉冲到达时间为自变量，利用拟合得到的二次多项式，计算拟合脉冲幅度，再通过拟合脉冲幅度与真实的脉冲幅度求取拟合误差；

S3，误差判定：根据拟合误差计算方法设定相应的阈值，比较拟合误差与阈值的大小，得到目标扫描体制类型。

作为一种优选的技术方案，步骤S1包括以下步骤：

S11，获取分选后的单一雷达目标的一个搜索包络S，提取包络S中的脉冲到达时间TOA_S＝[t₁,t₂,...,t_i,...,t_n]，提取包络S中的脉冲幅度PA_S＝[A₁,A₂,...,A_i,...,A_n]；其中，i表示包络S中的脉冲编号，n表示包络S中的脉冲个数，t _i表示第i个脉冲的到达时间，A_i表示第i个脉冲的脉冲幅度；

S12，对二次多项式f(t)＝w₀+w₁t+w₂t²，采用步骤S11中的TOA_S作为输入t的取值，采用步骤S11中的PA_S作为f(t)的取值，进行多项式拟合得到拟合模型f；其中，t表示自变量，w₀表示常数项，w₁表示一次项系数，w ₂表示二次项系数。

作为一种优选的技术方案，步骤S12中，拟合方法包括但不局限于：使偏差绝对值之和最小、使偏差绝对值最大的最小、使偏差平方和最小。

作为一种优选的技术方案，步骤S2包括以下步骤：

S21，采用步骤S12中的拟合模型f，将步骤S11中提取的脉冲到达时间TOA_S＝[t₁,t₂,...,t_i,...,t_n]作为输入t的取值，计算得到拟合脉冲幅度PA_f＝[A’₁,A’₂,...,A’_i,...A’_n]；其中，A’_i表示第i个脉冲的拟合脉冲幅度；

S22，通过步骤S21总计算得到的拟合脉冲幅度PA_f＝[A’₁,A’₂,...,A’_i,...A’_n]与步骤S11中提取的脉冲幅度PA_S＝[A₁,A₂,...,A_i,...,A_n]，计算拟合误差E_ave。

作为一种优选的技术方案，步骤S22中，计算拟合误差方法包括但不局限于：均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差。

作为一种优选的技术方案，步骤S3包括以下步骤：

S31，确定判断阈值E，若平均拟合误差E_ave≤E，则转到步骤S32，否则转到步骤S33；

S32，判定当前扫描包络对应的雷达目标扫描体制类型为机械扫描；

S33，判定当前扫描包络对应的雷达目标扫描体制类型为相控阵。

作为一种优选的技术方案，步骤S31中，确定判断阈值方法包括但不局限于：均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差。

一种机载火控雷达扫描体制识别系统，用于实现所述的一种机载火控雷达扫描体制识别方法，包括依次相连的以下模块：

二次多项式拟合模块：用以，获取分选后的单一雷达目标的一个搜索包络，并提取脉冲到达时间和脉冲幅度两个维度的数据，以脉冲到达时间为自变量、脉冲幅度为因变量，进行二次多项式拟合；

包络平均拟合误差计算模块：用以，以脉冲到达时间为自变量，利用拟合得到的二次多项式，计算拟合脉冲幅度，再通过拟合脉冲幅度与真实的脉冲幅度求取拟合误差；

误差判定模块：用以，根据拟合误差计算方法设定相应的阈值，比较拟合误差与阈值的大小，得到目标扫描体制类型。

本发明相比于现有技术，具有以下有益效果：

本发明仅需对当前包络进行拟合，并计算拟合误差，算法简单，且拟合模型选用对机械扫描体制雷达和相控阵体制雷达固有特性具有良好区分度的二次多项式模型，同时仅需设置一个阈值，适应复杂环境下信号测量误差增大或存在较多脉冲丢失的情况。

附图说明

图1为本发明的一种机载火控雷达扫描体制识别方法流程图；

图2为对机械扫描体制和相控阵体制机载火控雷达的拟合误差对比示意图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1

如图1至图2所示，本发明的目的是为了解决复杂环境下，对信号测量误差增大或存在较多脉冲丢失的适应性问题，提出一种机载火控雷达扫描体制识别方法。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种机载火控雷达扫描体制识别方法，首先获取目标雷达的一个搜索包络，采用二次多项式拟合搜索包络，利用拟合得到的模型计算拟合误差，最后通过拟合误差与设定的阈值进行比较判定得到扫描体制类型。

进一步的，具体实施方法为：

步骤1、对包络进行二次多项式拟合：获取分选后的单一雷达目标的一个搜索包络，并提取脉冲到达时间和脉冲幅度两个维度的数据，以脉冲到达时间为自变量，脉冲幅度为因变量，进行二次多项式拟合。

步骤2、计算包络平均拟合误差：以脉冲到达时间为自变量，利用拟合得到的二次多项式，计算拟合脉冲幅度，再通过拟合脉冲幅度与真实的脉冲幅度求取拟合误差。

步骤3、误差判定：根据拟合误差计算方法设定相应的阈值，比较拟合误差与阈值的大小，得到目标扫描体制类型。

进一步的，步骤1的具体方法为：

步骤1.1、获取分选后的单一雷达目标的一个搜索包络S，提取包络S中的脉冲到达时间TOA_S＝[t₁,t₂,...,t_n]，提取包络S中的脉冲幅度PA_S＝[A₁,A₂,...,A_n]，n为包络S中的脉冲个数。

步骤1.2、对二次多项式f(t)＝w₀+w₁t+w₂t²，采用步骤1.1中的TOA_S作为输入t的取值，采用步骤1.1中的PA_S作为f(t)的取值，进行多项式拟合得到拟合模型f，拟合方法可以采用但不局限于使偏差绝对值之和最小、使偏差绝对值最大的最小、使偏差平方和最小等方法。

进一步的，步骤2的具体方法为：

步骤2.1、采用步骤1.2中的拟合模型f，将步骤1.1中提取的脉冲到达时间TOA_S＝[t₁,t₂,...,t_n]作为输入t的取值，计算得到拟合脉冲幅度PA_f＝[A’₁,A’₂,...,A’_n]。

步骤2.2、通过步骤2.1总计算得到的拟合脉冲幅度PA_f＝[A’₁,A’₂,...,A’_n]与步骤1.1中提取的脉冲幅度PA_S＝[A₁,A₂,...,A_n]，计算拟合误差E_ave，误差计算可以采用但不局限于均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差等方法。

进一步的，步骤3的具体方法为：

步骤3.1、根据步骤2.2中采用的误差计算方法确定判断阈值E，若平均拟合误差E_ave≤E，则转到步骤3.2，否则转到步骤3.3。

步骤3.2、判定当前扫描包络对应的雷达目标扫描体制类型为机械扫描。

步骤3.3、判定当前扫描包络对应的雷达目标扫描体制类型为相控阵。

本发明提供一种机载火控雷达扫描体制识别方法，方法仅需对当前包络进行拟合，并计算拟合误差，算法简单，且拟合模型选用对机械扫描体制雷达和相控阵体制雷达固有特性具有良好区分度的二次多项式模型，同时仅需设置一个阈值，适应复杂环境下信号测量误差增大或存在较多脉冲丢失的情况。

实施例2

如图1至图2所示，作为实施例1的进一步优化，在实施例1的基础上，本实施例还包括以下技术特征：

一种机载火控雷达扫描体制识别方法实现流程如图1所示。本实施实例对复杂环境下存在测量误差和脉冲丢失的情况下，选取30个机械扫描体制雷达的搜索包络和30个相控阵体制雷达的搜索包络，进行扫描体制识别，下面以其中一个机械扫描体制雷达的搜索包络S₀为例进行说明，具体实施步骤如下：

步骤1.1、获取扫描包络S₀，提取包络S₀中的脉冲到达时间TOA_S＝[250050620.05,250058020.255,...,250160432.11]，提取包络S中的脉冲幅度PA_S＝[41.75,46.5,...,41.5]，脉冲个数n＝46。

步骤1.2、对二次多项式f(t)＝w₀+w₁t+w₂t²，采用步骤1.1中的TOA_S作为输入t的取值，采用步骤1.1中的PA_S作为f(t)的取值，进行多项式拟合得到拟合模型f，拟合方法采用使偏差平方和最小的方法。拟合得到模型f(t)＝-306635542.15+2.45t+-4.9e^-9t²。

步骤2.1、采用步骤1.2中的拟合模型f(t)＝-306635542.15+2.45t+-4.9e^-9t²，将步骤1.1中提取的脉冲到达时间TOA_S＝[250050620.05,250058020.255,...,250160432.11]作为输入t的取值，计算得到拟合脉冲幅度PA_f＝[42.57,46.30,...,42.76]。

步骤2.2、通过步骤2.1中计算得到的拟合脉冲幅度PA_f＝[42.57,46.30,...,42.76]与步骤1.1中提取的脉冲幅度PA_S＝[41.75,46.5,...,41.5]，计算拟合误差，误差计算采用均方根误差，得到拟合误差E_ave＝0.95。

步骤3.1、由于采用均方根误差计算方法，设置判断阈值E＝6，平均拟合误差E_ave＝0.95≤6＝E，转到步骤3.2。

步骤3.2、判定当前扫描包络对应的雷达目标扫描体制类型为机械扫描。

本发明构建的方法对30个机械扫描体制雷达的搜索包络和30个相控阵体制雷达的搜索包络采用步骤1和步骤2计算得到的平均拟合误差如图2所示，可以看出阈值E＝6可以对机械扫描体制雷达的搜索包络和相控阵体制雷达的搜索包络进行准确区分。

如上所述，可较好地实现本发明。

本说明书中所有实施例公开的所有特征，或隐含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和/或扩展、替换。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，依据本发明的技术实质，在本发明的精神和原则之内，对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等，均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种机载火控雷达扫描体制识别方法，其特征在于，采用二次多项式拟合目标雷达的搜索包络，再利用拟合得到的模型计算拟合误差，最后通过拟合误差与设定的阈值进行比较判定得到扫描体制类型。

2.根据权利要求1所述的一种机载火控雷达扫描体制识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，二次多项式拟合：获取分选后的单一雷达目标的一个搜索包络，并提取脉冲到达时间和脉冲幅度两个维度的数据，以脉冲到达时间为自变量、脉冲幅度为因变量，进行二次多项式拟合；

S2，包络平均拟合误差计算：以脉冲到达时间为自变量，利用拟合得到的二次多项式，计算拟合脉冲幅度，再通过拟合脉冲幅度与真实的脉冲幅度求取拟合误差；

S3，误差判定：根据拟合误差计算方法设定相应的阈值，比较拟合误差与阈值的大小，得到目标扫描体制类型。

3.根据权利要求2所述的一种机载火控雷达扫描体制识别方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

S11，获取分选后的单一雷达目标的一个搜索包络S，提取包络S中的脉冲到达时间TOA_S＝[t₁,t₂,...,t_i,...,t_n]，提取包络S中的脉冲幅度PA_S＝[A₁,A₂,...,A_i,...,A_n]；其中，i表示包络S中的脉冲编号，n表示包络S中的脉冲个数，t _i表示第i个脉冲的到达时间，A _i表示第i个脉冲的脉冲幅度；

S12，对二次多项式f(t)＝w₀+w₁t+w₂t²，采用步骤S11中的TOA_S作为输入t的取值，采用步骤S11中的PA_S作为f(t)的取值，进行多项式拟合得到拟合模型f；其中，t表示自变量，w ₀表示常数项，w₁表示一次项系数，w ₂表示二次项系数。

4.根据权利要求3所述的一种机载火控雷达扫描体制识别方法，其特征在于，步骤S12中，拟合方法包括但不局限于：使偏差绝对值之和最小、使偏差绝对值最大的最小、使偏差平方和最小。

5.根据权利要求4所述的一种机载火控雷达扫描体制识别方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

S21，采用步骤S12中的拟合模型f，将步骤S11中提取的脉冲到达时间TOA_S＝[t₁,t₂,...,t_i,...,t_n]作为输入t的取值，计算得到拟合脉冲幅度PA_f＝[A₁',A₂',...,A_i',...A_n']；其中，A _i'表示第i个脉冲的拟合脉冲幅度；

S22，通过步骤S21总计算得到的拟合脉冲幅度PA_f＝[A₁',A₂',...,A_i',...A_n']与步骤S11中提取的脉冲幅度PA_S＝[A₁,A₂,...,A_i,...,A_n]，计算拟合误差E_ave。

6.根据权利要求5所述的一种机载火控雷达扫描体制识别方法，其特征在于，步骤S22中，计算拟合误差方法包括但不局限于：均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差。

7.根据权利要求2至6任一项所述的一种机载火控雷达扫描体制识别方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

S31，确定判断阈值E，若平均拟合误差E_ave≤E，则转到步骤S32，否则转到步骤S33；

S32，判定当前扫描包络对应的雷达目标扫描体制类型为机械扫描；

S33，判定当前扫描包络对应的雷达目标扫描体制类型为相控阵。

8.根据权利要求7所述的一种机载火控雷达扫描体制识别方法，其特征在于，步骤S31中，确定判断阈值方法包括但不局限于：均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差。

9.一种机载火控雷达扫描体制识别系统，其特征在于，用于实现权利要求1至8任一项所述的一种机载火控雷达扫描体制识别方法，包括依次相连的以下模块：

二次多项式拟合模块：用以，获取分选后的单一雷达目标的一个搜索包络，并提取脉冲到达时间和脉冲幅度两个维度的数据，以脉冲到达时间为自变量、脉冲幅度为因变量，进行二次多项式拟合；

包络平均拟合误差计算模块：用以，以脉冲到达时间为自变量，利用拟合得到的二次多项式，计算拟合脉冲幅度，再通过拟合脉冲幅度与真实的脉冲幅度求取拟合误差；

误差判定模块：用以，根据拟合误差计算方法设定相应的阈值，比较拟合误差与阈值的大小，得到目标扫描体制类型。

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