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    重庆时时彩元模式: 一种复杂体制雷达信号等级关联聚类分选方法.pdf

    关 键 词:
    一种 复杂 体制 雷达 信号 等级 关联 分选 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201611115052.9

    申请日:

    2016.12.07

    公开号:

    CN106405518A

    公开日:

    2017.02.15

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G01S 7/40申请公布日:20170215|||实质审查的生效IPC(主分类):G01S 7/40申请日:20161207|||公开
    IPC分类号: G01S7/40 主分类号: G01S7/40
    申请人: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
    发明人: 王谦诚; 严波; 程旭; 臧勤; 薛帆
    地址: 210003 江苏省南京市中山北路346号
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611115052.9

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2019.03.12|||2017.03.15|||2017.02.15

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种复杂体制雷达信号等级关联聚类分选方法,通过研究和分析现有复杂体制雷达辐射源信号的特征,首先,采用脉宽域、频域层次聚类方法对不同雷达信号进行分类;其次,采用小箱宽度自适应脉冲流密度的PRI算法提取重复周期参数:预估计聚类后信号的脉冲流密度,采用自适应脉冲流密度的小箱宽度对信号进行检测,做PRI变换,谐波抑制,对检测结果聚类提取其重复周期特征参数。该方法兼顾了雷达信号检测能力和重复周期分辨能力,提高了聚类的准确度,对多参差雷达信号、大范围抖动雷达信号等复杂体制雷达信号具有良好的检测和特征参数提取效果。

    权利要求书

    1.一种复杂体制雷达信号等级关联聚类分选方法,其特征在于:首先,分析雷达信号在
    脉宽域和频域的分布特征,采用脉宽域、频域层次聚类方法对不同雷达信号进行分类;其
    次,采用小箱宽度自适应脉冲流密度的PRI算法提取重复周期参数:预估计聚类后信号的脉
    冲流密度,采用自适应脉冲流密度的小箱宽度对信号进行检测,做PRI变换,谐波抑制,对检
    测结果聚类提取其重复周期特征参数。

    说明书

    一种复杂体制雷达信号等级关联聚类分选方法

    技术领域

    本发明应用于信号分选领域,特别涉及一种复杂体制雷达信号等级关联聚类分选
    方法。

    背景技术

    现代电子对抗信号环境的特点是信号密度大,波形复杂多变,工作频段宽且有部
    分重叠,在时域上信号密集而且交叠越来越严重,到达雷达侦察系统输入端的信号为随机
    脉冲流。并且雷达辐射源信号在传播和接收过程中存在大量噪声,SNR变化很大,大大增加
    了分选处理的难度。上述特点较大地破坏了信号分选和识别所利用的信号规律性,使雷达
    侦察系统的截获概率受到极大影响。雷达信号的时域调制特征有脉冲重复周期参差、抖动、
    组变、滑变和群脉冲、脉冲编码等;脉冲宽度也有组变和宽、窄脉冲组合等形式。随着超大规
    模数字集成电路在雷达领域的普及应用,雷达信号的时域调制形式也越来复杂,其主要表
    现形式有,1:高重频脉组参差信号:该类信号参差值较多,有8至10个参差值,参差间隔值
    小,通常的参差值为2us,某些特殊设计的信号可以达到0.2us;2:中重频脉间参差信号参差
    值极多,某些导航雷达参差都可以达到16个;3:抖动信号以伪随机形式出现,抖动范围可达
    到200us;4:滑变信号脉冲个数超过100,滑变范围超过500us。在脉宽域、频域聚类传统的雷
    达辐射源信号分选模型参数,没有完全的参考主动雷达的工作原理、参数分布规律,如常见
    雷达脉宽主要集中分布在0.1us~10us,频率高度集中收敛等特点,这可能导致误将几个不
    同的辐射源聚为一类或将一个辐射源错分为几类,影响了后续的时域聚类输入;在时域聚
    类上传统的PRI分选采用固定宽度的小箱,对高重频信号,参差间隔小于小箱宽度时,无法
    分辨子周期;对中重频脉间参差信号,只能对有限参差值进行测量,很难对所有的参差值进
    行统计;对抖动、滑变信号由于其重复周期分布范围很大,检测概率很低。只依靠调整小箱
    宽度和检测门限已无法适应当前的复杂体制雷达信号。因此迫切需要采用一种新的分选模
    型结构、新的分选思路和新理论来研究现代复杂体制密集雷达辐射源信号环境下的分选问
    题。

    发明内容

    本发明的目的在于提供一种复杂体制雷达信号的等级关联聚类分选方法。

    实现本发明目的的技术解决方案为:本发明深入分析和研究复杂体制雷达辐射源
    信号的本质特征,在此基础上,首先通过统计方法分析了雷达战术功能与其参数的分布规
    律,不同聚类频域、脉宽域、时域聚类方式对分析结果的影响,建立了雷达信号分析处理的
    整体框架和基本流程,并对框架下的相关算法流程详细地展开了研究和论证,提出了雷达
    信号脉宽域、频域的层次聚类算法级联小箱宽度自适应脉冲流密度的PRI算法为框架的复
    杂体制雷达信号分析方法。通过分析雷达信号在脉宽域和频域的分布特征,采用了脉宽域、
    频域层次聚类方法对不同雷达信号进行分类;通过分析复杂体制雷达信号重复周期特性提
    出了小箱宽度自适应脉冲流密度的PRI算法的时域聚类方法,利用脉冲流密度预估计重复
    周期分布范围,对不同重复周期的信号采用自适应的小箱宽度的方法,同时兼顾了雷达信
    号检测能力和重复周期分辨能力,提高了聚类的准确度,消除雷达信号倍频的干扰,对多参
    差雷达信号、大范围抖动雷达信号等复杂体制雷达具有良好的检测和特征参数提取效果。

    附图说明

    图1雷达信号脉宽分析。

    图2小箱宽度自适应脉冲流密度的PRI聚类流程。

    具体实施方式

    实现本发明的具体实施步骤如下:

    (1)基于雷达信号特性的频域、脉宽域层次关联聚类方法

    频域、脉宽域聚类主要目的是稀释脉冲数据流,为后面的时域聚类做准备。在频
    域、脉宽域聚类要本着以下两个原则:(1)将属于同一辐射源的数据尽可能的分到同一类
    中。(2)将不属于同一雷达辐射源的数据尽可能区分开来。其中,第一条原则的重要性要大
    于第二条的;第二条原则是在尽可能满足第一条的情况下,要尽可能满足的。若没有第二条
    原则的约束,只遵循第一条原则的话,显然将所有输入数据视为一类是符合要求的,但这种
    分法是没有实际意义的,因此还要考虑使同一类的数据之间的相似程度尽可能大,而不同
    类之间的数据差别尽可能大,这便是第二条原则所要求的。

    通过常见雷达参数表进行脉宽分析,大部分雷达工作在0.1~10us以内,因此在该
    范围采用较大的划分力度。采用该类方法可以较好的将不属于同一雷达的信号分开。

    雷达信号的频率特征,是频域聚类算法的编写准则。为了满足抗干扰和解模糊的
    需要,先进体制多模雷达的RF参数也由原来的固定参数逐渐发展出多种变化方式,主要形
    式包括固定频率、频率分级、频率捷变、脉组捷变、脉内变频等。通常说,雷达侦查系统的信
    号测频精度较高,且雷达系统中常见载频变化方式的RF都聚集在某几个离散的频率附近,
    因此RF参数具有较好的收敛聚集性。针对频率分布的特性,采用1MHz步进的层次聚类。

    (2)小箱宽度自适应脉冲流密度的PRI聚类方法

    小箱宽度自适应脉冲流密度PRI算法简要流程为:

    1)脉冲流密度预估计T/N,总时间除以脉冲个数;

    2)设定到达时间差上限Tmax、下限Tmin、小箱宽度Δt;

    3)计算脉冲到达时间差;

    4)统计落入每个时间差小箱个数;

    5)计算小箱检测门限aT/Δtn,a是检测系数:0≤α≤1,Δtn是每个小箱中心点;

    6)谐波抑制;

    7)时域聚类。

    从上述流程可以看出影响PRI直方图聚类算法的两个关键参数:

    1、时间差上限Tmax、下限Tmin直接影响直方图计算时循环执行次数,选取合理的时
    间差上下限将提高算法的时效性。

    2、小箱宽度Δt:小箱宽度是PRI算法的时间差最小分辨率,小箱宽度越宽、时间分
    辨率越低、相同检测门限下检测概率提高、聚类消耗时间越少、对信号检测能力越强、虚警
    率越高、谐波抑制所耗费的时间越少;小箱宽度越窄,时间分辨率越高、相同检测门限检测
    概率降低、聚类消耗时间越长、对信号的检测能力越低、虚警率越低、谐波抑制所耗费的时
    间越少。因此小箱宽度直接决定了PRI算法的计算量,检测能力,时间分辨力。

    火控雷达、机载雷达、近程雷达、中程雷达、远程雷达等不同战术功能雷达的重复
    周期参数分布各不相同,如果采用同样的小箱宽度和时间差上下限,必然不能同时满足信
    号的检测能力、计算耗时、时间分辨力等条件。因此本专利提出了通过小箱宽度自适应脉冲
    流密度方法,对分类完的雷达信号进行脉冲流的预估计,根据估计的结果采用自适应的小
    箱宽度和时间差上下限,同时兼顾了重复周期检测能力、时间分辨力,提高PRI算法对复杂
    信号的适应力,实现了对多参差信号、大范围抖动信号。

    小箱宽度自适应脉冲流密度的PRI聚类方法其流程如图2所示。

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