CN116299241A - 雷达天线扫描周期的测算方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

雷达天线扫描周期的测算方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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CN116299241A CN202310313804.6A CN202310313804A CN116299241A CN 116299241 A CN116299241 A CN 116299241A CN 202310313804 A CN202310313804 A CN 202310313804A CN 116299241 A CN116299241 A CN 116299241A
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Abstract

本发明提供了一种雷达天线扫描周期的测算方法、装置、设备和可读存储介质。测算方法包括：对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理，获得脉冲幅度数据序列；对脉冲幅度数据序列进行重采样，获得初始重采样数据序列；采用差值算法对初始重采样数据序列进行信号填充和拟合，获得目标重采样数据序列；挖掘并提取目标重采样数据序列的预设信号描述特征参数，并根据预设信号描述特征参数进行信号重建，以获得重建的雷达天线扫描数据；根据重建的雷达天线扫描数据，获得雷达天线扫描周期的初始测算值；采用能量重心校正算法对雷达天线扫描周期的初始测算值进行修正，获得雷达天线扫描周期的目标测算值。本发明的测算方法易于实现且测算精度高。

Description

雷达天线扫描周期的测算方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及雷达侦查技术领域，尤其是涉及一种雷达天线扫描周期的测算方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
背景技术
随着雷达技术的日趋进步，雷达对抗也逐渐成为了电子对抗的重要组成部分。包括雷达威胁告警(Radar Warning Receiver，RWR)、电子支援侦察系统(ElectronicSupport Measure，ESM)和电子情报侦察系统(Electronic Intelligence，ELINT)在内的雷达侦察系统是雷达对抗的重要内容。雷达使用天线设备来辐射和接受电磁波并决定雷达的探测方向，天线是雷达的重要组成部分，因此其性能对雷达的性能有着十分重要的影响。天线扫描周期是雷达的重要技术参数，一旦确定后在一般情况下单独更改天线的扫描周期可能性非常小，因此天线扫描周期信息通常具有较长的生命周期。对交错脉冲流进行分选之后我们可以得到单部雷达的脉冲序列，对脉冲序列进一步处理后可以得到天线的扫描周期。高精度的雷达天线扫描周期测量可为目标融合提供准确的特征参数，提高目标相容性判别的准确率。
最初的雷达天线扫描周期的估计是由侦查员通过耳机侦听和秒表计时实现的，耗费人力的同时识别准确率也十分低下。随着军队的现代化发展和电子化建设，现在的估计方式是通过对雷达脉冲序列的特征参数进行提取并计算得到。雷达侦察接收机在对截获到的脉冲序列进行分选后，可以在此基础上对分选出的各个雷达辐射源的天线扫描周期进行估计。在侦察接收机提取的脉冲序列的各参数中，通常利用到达时间TOA和脉冲幅度PA进行天线扫描周期的估计。直接法估计天线扫描周期(Antenna ScanPeriod，ASP)根据两组相邻脉冲列到达时间的初始值之差计算ASP，该方法简单直观易于理解，但是其缺点在于一组脉冲内的初始脉冲的到达时间容易受到噪声的影响而无法准确判断。
自相关法估计ASP相较于直接法更易于工程实现，因此近年来广受研究人员的关注。自相关法通过求解PA序列的自相关系数并搜索峰值，从而间接地得到雷达的天线扫描周期。现代雷达会采用不同的脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval，PRI)调制来实现不同的功能，常见的PRI调制类型有恒定、抖动、残差、滑变、驻留切换等。PRI的变化会导致接收机截获的PA序列的采样率不一致，不便于PA序列的处理。此外，对PA序列进行重采样时，简便的方法通常采用TOA序列中最短的PRI作为采样间隔，但是这样采样后数据量很大，而且当出现虚假脉冲和漏脉冲时，最短PRI的估计会出现严重的错误。
发明内容
本发明的目的在于提供一种雷达天线扫描周期的测算方法、装置、设备和可读存储介质，以缓解了现有技术中存在的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供一种雷达天线扫描周期的测算方法，所述方法包括：
对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理，获得脉冲幅度数据序列；
对所述脉冲幅度数据序列进行重采样，获得初始重采样数据序列；
采用差值算法对所述初始重采样数据序列进行信号填充和拟合，获得目标重采样数据序列；
挖掘并提取所述目标重采样数据序列的预设信号描述特征参数，并根据所述预设信号描述特征参数进行信号重建，以获得重建的雷达天线扫描数据；
根据所述重建的雷达天线扫描数据，获得雷达天线扫描周期的初始测算值；
采用能量重心校正算法对所述雷达天线扫描周期的初始测算值进行修正，获得所述雷达天线扫描周期的目标测算值。
在可选的实施方式中，在所述对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理的步骤之前，所述方法还包括：
将所述雷达天线扫描数据的幅度值转化为电压值，获得所述脉冲幅度数据序列；
所述对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理的步骤，具体包括：
对所述脉冲幅度数据序列进行归一化处理。
在可选的实施方式中，所述对所述脉冲幅度数据序列进行重采样的步骤包括：
采用差值直方图算法、序列差值直方图分选算法、PRI变换和平面变换对所述脉冲幅度数据序列进行分析，获取脉冲重复周期的类型和参数；
根据所述脉冲重复周期的类型和参数确定重采样的采样率；
根据所述重采样的采样率对所述脉冲幅度数据序列进行重采样，获得所述初始重采样数据序列。
在可选的实施方式中，所述差值算法至少包括以下任一种：最邻点插值、线性插值、多项式插值和样条插值。
在可选的实施方式中，所述挖掘并提取所述目标重采样数据序列的预设信号描述特征参数的步骤包括：
确定所述目标重采样数据序列的归一化自相关系数序列；
确定所述归一化自相关系数序列的第一个非零的极大值；
根据所述第一个非零的极大值和所述重采样的采样率确定单个周期内的信号描述特征参数；
提取所述目标重采样数据序列的到达时间和幅度描述特征参数；
所述预设信号描述特征参数包括：所述单个周期内的信号描述特征参数、到达时间和幅度描述特征参数。
在可选的实施方式中，所述根据所述重建的雷达天线扫描数据，获得雷达天线扫描周期的初始测算值的步骤包括：
对所述重建的雷达天线扫描数据进行离散傅里叶变换，获得变换后扫描数据序列；
确定所述变换后扫描数据序列的中心频率，以获得所述雷达天线扫描周期的初始测算值。
在可选的实施方式中，所述采用能量重心校正算法对所述雷达天线扫描周期的初始测算值进行修正的步骤包括：
采用所述能量重心校正算法对干扰信号产生的频谱偏移进行修正，获得所述雷达天线扫描周期的目标测算值。
在可选的实施方式中，所述初始重采样数据序列为：
x[n],n＝0,1,…N-1,N
所述归一化自相关系数序列为：
Figure SMS_1
其中，N为所述初始重采样数据序列长度，l为延迟变量，W为窗长，W＝n/2。
在可选的实施方式中，所述根据所述第一个非零的极大值和所述重采样的采样率确定单个周期内的信号描述特征参数的步骤包括：
TA＝ld·Tp
其中，TA为所述单个周期内的信号描述特征参数，Tp为所述重采样的采样率，ld为序列{rxx}的第一个非零的极大值。
第二方面，本发明实施例还提供了一种雷达天线扫描周期的测算装置。所述装置包括：
预处理模块，用于对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理，获得脉冲幅度数据序列；
重采样模块，用于对所述脉冲幅度数据序列进行重采样，获得初始重采样数据序列；
填充拟合模块，用于采用差值算法对所述初始重采样数据序列进行信号填充和拟合，获得目标重采样数据序列；
重建模块，用于挖掘并提取所述目标重采样数据序列的预设信号描述特征参数，并根据所述预设信号描述特征参数进行信号重建，以获得重建的雷达天线扫描数据；
初始测算模块，用于根据所述重建的雷达天线扫描数据，获得雷达天线扫描周期的初始测算值；
目标测算模块，用于采用能量重心校正算法对所述雷达天线扫描周期的初始测算值进行修正，获得所述雷达天线扫描周期的目标测算值。
第三方面，本发明实施例还提供了一种雷达天线扫描周期的测算设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请第一方面所提供的任一项所述方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行本申请第一方面所提供的任一项所述方法的步骤。
本发明对采样信号归一化，然后对PA序列重采样，挖掘其预设信号描述特征参数，先粗测雷达天线扫描周期，再使用能量重心校正法对频谱偏移进行修正的天线扫描周期精确测算方法，该测算方法不需要确认脉冲序列到达时间，避免了初始脉冲的到达时间容易受到噪声的影响而无法准确判断的问题，更容易实现；在粗算雷达天线周期基础上，进一步使用能量重心校正法进行修正，最终测算的雷达天线周期精确度更高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；
图1为本发明实施例提供的一种雷达天线扫描周期的测算方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的另一种一种雷达天线扫描周期的测算装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以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发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
天线扫描周期是雷达的重要特征参数之一。雷达侦察接收机在对截获到的脉冲序列进行分选后，可以在此基础上对分选出的各个雷达辐射源的天线扫描周期进行估计。天线扫描周期信息通常具有较长的生命周期,高精度的雷达天线扫描周期测量可作为雷达辐射源识别的一项重要作战技术参数，具有重要的战略意义。
如图1所示，本申请实施例提供了一种雷达天线扫描周期的测算方法，包括以下步骤：
步骤102，对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理，获得脉冲幅度数据序列；
步骤104，对脉冲幅度数据序列进行重采样，获得初始重采样数据序列；
步骤106，采用差值算法对初始重采样数据序列进行信号填充和拟合，获得目标重采样数据序列；
步骤108，挖掘并提取目标重采样数据序列的预设信号描述特征参数，并根据预设信号描述特征参数进行信号重建，以获得重建的雷达天线扫描数据；
步骤110，根据重建的雷达天线扫描数据，获得雷达天线扫描周期的初始测算值；
步骤112，采用能量重心校正算法对雷达天线扫描周期的初始测算值进行修正，获得雷达天线扫描周期的目标测算值。
本发明的实施例中，对采样信号归一化，然后对PA序列重采样，挖掘其预设信号描述特征参数，先粗测雷达天线扫描周期，再使用能量重心校正法对频谱偏移进行修正的天线扫描周期精确测算方法，该测算方法不需要确认脉冲序列到达时间，避免了初始脉冲的到达时间容易受到噪声的影响而无法准确判断的问题，更容易实现；在粗算雷达天线周期基础上，进一步使用能量重心校正法进行修正，最终测算的雷达天线周期精确度更高。
在本申请一个可选的实施例中，在对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理的步骤之前，方法还包括：将雷达天线扫描数据的幅度值转化为电压值，获得脉冲幅度数据序列；对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理的步骤，具体包括：对脉冲幅度数据序列进行归一化处理。
在本实施例中，设接收机截获的PA序列为a[m]，TOA序列为t[m],m＝0,1,…M-1,M为脉冲个数。为降低信道传播损失所带来的影响，首先对PA序列进行归一化处理。一般情况下，接收机测量的PA数据是以dBW为单位的，其最大值可能为0，在进行归一化时会出现无法计算的情况，所以需要先将PA数据进行单位转换，将dBW转换为V，然后再进行归一化：
aV[m]＝10(a[m]/20),m＝0,1,...,M-1 (1)
Figure SMS_2
这里max(·)表示取括号中序列的最大值。
在本申请一个可选的实施例中，对脉冲幅度数据序列进行重采样的步骤包括：采用差值直方图算法、序列差值直方图分选算法、PRI变换和平面变换对脉冲幅度数据序列进行分析，获取脉冲重复周期的类型和参数；根据脉冲重复周期的类型和参数确定重采样的采样率；根据重采样的采样率对脉冲幅度数据序列进行重采样，获得初始重采样数据序列。
在本实施例中，首先采用累积差值直方图算法(Cumulative DifferenceHistogram,CDIF)、序列差值直方图(Sequential Difference histogram,SDIF)分选算法、PRI变换和平面变换等方法对PRI进行分析，获取PRI调制类型及相关PRI参数，然后再确定重采样间隔。不同的PRI调制类型序列需要采用不同的采样间隔，如PRI恒定和PRI抖动信号以PRI均值作为采样间隔，而PRI参差信号则以PRI参差值中最小的PRI作为采样间隔。避免了以TOA序列中最短的PRI作为采样间隔会导致采样后的数据量很大，而且当出现虚假脉冲和漏脉冲时，最短PRI的估计会出现严重的错误的问题，进一步提高了雷达天线扫描周期测算的精确度。
在本申请一个可选的实施例中，差值算法至少包括以下任一种：最邻点插值、线性插值、多项式插值和样条插值。
在本实施例中，插值方法包括但不限于以下算法：最邻点插值、线性插值、多项式插值和样条插值。其中，
最邻点插值：属于零阶插值法，将坐标轴上相邻两点的间隔对半等分，形成等宽的邻域，各插值坐标点的值等于所在邻域原坐标点的值。计算公式为：
Figure SMS_3
线性插值：属于一阶插值法，将坐标轴上相邻两点相连为线段，则插值坐标点的值等于对应线段上点的值。计算公式为：
Figure SMS_4
拉格朗日多项式插值：该插值法的核心思想是对已知的原坐标点进行线性组合，形成的函数在原坐标点处的误差为0，将插值坐标点代入即可得到对应的插值。计算公式为：
Figure SMS_5
其中Li(x)为拉格朗日基函数，令ωn+1(x)＝(x-x0)(x-x1)…(x-xn)，则Li(x)可以表示为：
Figure SMS_6
在进行重采样时，对PA序列进行插值，对修正后的信号进行信号填充与拟合，进一步提高了雷达天线周期的测算精确度。
在本申请一个可选的实施例中，挖掘并提取目标重采样数据序列的预设信号描述特征参数的步骤包括：确定目标重采样数据序列的归一化自相关系数序列；确定归一化自相关系数序列的第一个非零的极大值；根据第一个非零的极大值和重采样的采样率确定单个周期内的信号描述特征参数；提取目标重采样数据序列的到达时间和幅度描述特征参数；预设信号描述特征参数包括：单个周期内的信号描述特征参数、到达时间和幅度描述特征参数。
在本实施例中，求解PA序列的自相关系数并搜索峰值间接得到雷达的天线扫描周期，避免了判断雷达天线照射开始时间的步骤，在实际情况下更易于实现。
在本申请一个可选的实施例中，根据重建的雷达天线扫描数据，获得雷达天线扫描周期的初始测算值的步骤包括：对重建的雷达天线扫描数据进行离散傅里叶变换，获得变换后扫描数据序列；确定变换后扫描数据序列的中心频率，以获得雷达天线扫描周期的初始测算值。
在本实施例中，计算的ASP值能够估算出单个周期内的信号描述字，并提取其到达时间、幅度描述字等关键因素。利用离散傅里叶变换找到中心频率，粗算出其扫描周期，即扫描周期的初始测算值。
在本申请一个可选的实施例中，采用能量重心校正算法对雷达天线扫描周期的初始测算值进行修正的步骤包括：采用能量重心校正算法对干扰信号产生的频谱偏移进行修正，获得雷达天线扫描周期的目标测算值。
在本实施例中的能量重心法的原理是根据各种窗函数离散频率的能量重心无穷逼近坐标原点或在原点附近的特点，进一步设计的一种频谱校正方法。
以Hanning窗作为窗函数，其频率主瓣模函数的平方为：
Figure SMS_7
其中，x0和A分别为分析信号的频率和幅值。
根据Hanning窗的能量重心特性有：
Figure SMS_8
能量校正频率的通用公式如下：
Figure SMS_9
其中，采样频率为fs，作谱点数为N，主瓣内峰值的谱线号为m，Yi为功率谱第i条谱线值。
在本实施例中，基于能量重心校正算法的扫描周期偏移进行修正，得到目标测算值，避免了频谱偏移带来的误差，进一步提高了天线周期的测算精度。
在本申请一个可选的实施例中，初始重采样数据序列为：
x[n],n＝0,1,…N-1,N
归一化自相关系数序列为：
Figure SMS_10
其中，N为初始重采样数据序列长度，l为延迟变量，W为窗长，W＝N/2。
在本实施例优选的方案中，计算得到序列{rxx}之后，寻找序列{rxx}的第一个非零的极大值，其对应的序号记为ld，则ld即为序列{x}的周期，ASP可以通过下公式计算：
TA＝ld·Tp (8)
在本实施例中，为了估计ASP，通过上述公示计算序列{x}的归一化自相关系数，由于一般序列{x}至少包括两个扫描周期的信号，因此选择W＝N/2。根据公式(7)、公式(8)估算出单个周期内的信号描述字，为实现最终的天线周期测算提供关键手段。
图2为本申请实施例提供的一种雷达天线扫描周期的测算装置20的结构示意图。如图2所示。测算装置20包括：预处理模块202，用于对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理，获得脉冲幅度数据序列；重采样模块204，用于对脉冲幅度数据序列进行重采样，获得初始重采样数据序列；填充拟合模块206，用于采用差值算法对初始重采样数据序列进行信号填充和拟合，获得目标重采样数据序列；重建模块208，用于挖掘并提取目标重采样数据序列的预设信号描述特征参数，并根据预设信号描述特征参数进行信号重建，以获得重建的雷达天线扫描数据；初始测算模块210，用于根据重建的雷达天线扫描数据，获得雷达天线扫描周期的初始测算值；目标测算模块212，用于采用能量重心校正算法对雷达天线扫描周期的初始测算值进行修正，获得雷达天线扫描周期的目标测算值。
本申请实施例提供的雷达天线扫描周期的测算装置20，不需要确认脉冲序列到达时间，避免了初始脉冲的到达时间容易受到噪声的影响而无法准确判断的问题，更容易实现；在粗算雷达天线周期基础上，进一步使用能量重心校正法进行修正，最终测算的雷达天线周期精确度更高。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
本申请实施例提供的雷达天线扫描周期的测算设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现方法实施例中的方法。具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (12)

1.一种雷达天线扫描周期的测算方法，其特征在于，所述方法包括：
对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理，获得脉冲幅度数据序列；
对所述脉冲幅度数据序列进行重采样，获得初始重采样数据序列；
采用差值算法对所述初始重采样数据序列进行信号填充和拟合，获得目标重采样数据序列；
挖掘并提取所述目标重采样数据序列的预设信号描述特征参数，并根据所述预设信号描述特征参数进行信号重建，以获得重建的雷达天线扫描数据；
根据所述重建的雷达天线扫描数据，获得雷达天线扫描周期的初始测算值；
采用能量重心校正算法对所述雷达天线扫描周期的初始测算值进行修正，获得所述雷达天线扫描周期的目标测算值。
2.根据权利要求1所述的测算方法，其特征在于，在所述对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理的步骤之前，所述方法还包括：
将所述雷达天线扫描数据的幅度值转化为电压值，获得所述脉冲幅度数据序列；
所述对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理的步骤，具体包括：
对所述脉冲幅度数据序列进行归一化处理。
3.根据权利要求1所述的测算方法，其特征在于，所述对所述脉冲幅度数据序列进行重采样的步骤包括：
采用差值直方图算法、序列差值直方图分选算法、PRI变换和平面变换对所述脉冲幅度数据序列进行分析，获取脉冲重复周期的类型和参数；
根据所述脉冲重复周期的类型和参数确定重采样的采样率；
根据所述重采样的采样率对所述脉冲幅度数据序列进行重采样，获得所述初始重采样数据序列。
4.根据权利要求1所述的测算方法，其特征在于，所述差值算法至少包括以下任一种：最邻点插值、线性插值、多项式插值和样条插值。
5.根据权利要求3所述的测算方法，其特征在于，所述挖掘并提取所述目标重采样数据序列的预设信号描述特征参数的步骤包括：
确定所述目标重采样数据序列的归一化自相关系数序列；
确定所述归一化自相关系数序列的第一个非零的极大值；
根据所述第一个非零的极大值和所述重采样的采样率确定单个周期内的信号描述特征参数；
提取所述目标重采样数据序列的到达时间和幅度描述特征参数；
所述预设信号描述特征参数包括：所述单个周期内的信号描述特征参数、到达时间和幅度描述特征参数。
6.根据权利要求1所述的测算方法，其特征在于，所述根据所述重建的雷达天线扫描数据，获得雷达天线扫描周期的初始测算值的步骤包括：
对所述重建的雷达天线扫描数据进行离散傅里叶变换，获得变换后扫描数据序列；
确定所述变换后扫描数据序列的中心频率，以获得所述雷达天线扫描周期的初始测算值。
7.根据权利要求1所述的测算方法，其特征在于，所述采用能量重心校正算法对所述雷达天线扫描周期的初始测算值进行修正的步骤包括：
采用所述能量重心校正算法对干扰信号产生的频谱偏移进行修正，获得所述雷达天线扫描周期的目标测算值。
8.根据权利要求5所述的测算方法，其特征在于，
所述初始重采样数据序列为：
x[n]，n＝0，1，…N-1，N
所述归一化自相关系数序列为：
Figure FDA0004149474590000031
其中，N为所述初始重采样数据序列长度，l为延迟变量，W为窗长，W＝n/2。
9.根据权利要求8所述的测算方法，其特征在于，所述根据所述第一个非零的极大值和所述重采样的采样率确定单个周期内的信号描述特征参数的步骤包括：
TA＝ld·Tp
其中，TA为所述单个周期内的信号描述特征参数，Tp为所述重采样的采样率，ld为序列{rxx}的第一个非零的极大值。
10.一种雷达天线扫描周期的测算装置，其特征在于，所述测算装置包括：
预处理模块，用于对获取的雷达天线扫描数据进行归一化处理，获得脉冲幅度数据序列；
重采样模块，用于对所述脉冲幅度数据序列进行重采样，获得初始重采样数据序列；
填充拟合模块，用于采用差值算法对所述初始重采样数据序列进行信号填充和拟合，获得目标重采样数据序列；
重建模块，用于挖掘并提取所述目标重采样数据序列的预设信号描述特征参数，并根据所述预设信号描述特征参数进行信号重建，以获得重建的雷达天线扫描数据；
初始测算模块，用于根据所述重建的雷达天线扫描数据，获得雷达天线扫描周期的初始测算值；
目标测算模块，用于采用能量重心校正算法对所述雷达天线扫描周期的初始测算值进行修正，获得所述雷达天线扫描周期的目标测算值。
11.一种雷达天线扫描周期的测算设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至9中任一项所述的测算方法的步骤。
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