[發(fā)明專利]一種信號(hào)脈沖幅度分選的包絡(luò)提取算法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910378097.2
• 申請(qǐng)日: 2019-05-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110263625A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-09-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐卓君;楊雯婷;田彥濤;胡航瑋;李春旭
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 吉林大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 長(zhǎng)春吉大專利代理有限責(zé)任公司 22201
• 代理人: 朱世林;牟風(fēng)平

1.一種信號(hào)脈沖幅度分選的包絡(luò)提取算法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟一：預(yù)篩選

需要對(duì)虛假脈沖進(jìn)行消除處理；脈沖幅度在相鄰時(shí)間中信息準(zhǔn)確，因此預(yù)篩選時(shí)，應(yīng)將大部分虛假脈沖消除，以提高算法的精度，同時(shí)不影響分選結(jié)果；

步驟二：幅度差判斷

根據(jù)幅度差的計(jì)算，判斷是否有信號(hào)混疊的情況；

步驟三：若無(wú)混疊，即可結(jié)束算法；若信號(hào)有混疊現(xiàn)象，由于脈沖具有時(shí)序性，在混疊的雷達(dá)輻射源信號(hào)脈沖中，可大致分為包含混疊與交錯(cuò)混疊兩類，進(jìn)一步判斷混疊類型；

步驟四：埃爾米特插值法提取包絡(luò)

若信號(hào)存在包含混疊，用埃爾米特插值法提取包絡(luò)；

步驟五：幅度差提取包絡(luò)

若信號(hào)存在交錯(cuò)混疊，用幅度差提取包絡(luò)分選算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分選；

步驟六：建立新序列

分選后建立新序列；返回步驟二，判斷是否有混疊現(xiàn)象，若存在混疊，則進(jìn)行新一輪分選，直到每個(gè)新序列中無(wú)混疊，結(jié)束算法。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種信號(hào)脈沖幅度分選的包絡(luò)提取算法，其特征在于：所述步驟二的幅度差判斷，具體如下：

幅度差的表達(dá)形式如下：

ΔPa_i＝Pa_i+1-Pa_i,i＝1,2,...,n-1

幅度差積的表達(dá)形式如下：

M_i＝ΔPa_i·ΔPa_i+1,i＝1,2,...,n-2

式中：Pa為輸入信號(hào)的幅度；ΔPa為相鄰兩個(gè)幅度的差值；M為相鄰兩個(gè)幅度差的乘積；i為輸入信號(hào)序列的序號(hào)；

通過(guò)幅度差積M的正負(fù)規(guī)律，可判斷信號(hào)序列混疊的具體位置；當(dāng)M_i＞0時(shí)，在信號(hào)序列中序號(hào)為i,i+1,i+2對(duì)應(yīng)的幅度值Pa_i,Pa_i+1,Pa_i+2的變化規(guī)律為逐漸增大或逐漸減小；當(dāng)M_i＝0時(shí)，幅度值Pa_i,Pa_i+1,Pa_i+2中至少相鄰兩個(gè)幅度值的大小相等；當(dāng)M_i＜0時(shí)，幅度值Pa_i,Pa_i+1,Pa_i+2的變化規(guī)律為先增大后減小或先減小后增大；若連續(xù)出現(xiàn)多次M＜0，則證明該段信號(hào)序列存在混疊。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種信號(hào)脈沖幅度分選的包絡(luò)提取算法，其特征在于：所述步驟三判斷混疊屬于包含混疊還是交錯(cuò)混疊的方法如下：

所述包含混疊的主要特征為其幅度差的均方差得到的結(jié)果小于經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)得到的閾值；交錯(cuò)混疊的主要特征為其幅度差的絕對(duì)值先減小后增大，做幅度差的均方差得到的結(jié)果大于經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)得到的閾值，且最小值接近于0；

均方差公式如下：

其中為幅度差平均值，N為ΔPa的總數(shù)目。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種信號(hào)脈沖幅度分選的包絡(luò)提取算法，其特征在于：所述步驟四包含混疊的埃爾米特插值法提取包絡(luò)的方法為：

若混疊類型為包含混疊，且連續(xù)脈沖的變化規(guī)律為持續(xù)增大或持續(xù)減小，則可先預(yù)判定滿足該條件的點(diǎn)為已知點(diǎn)；根據(jù)已知點(diǎn)對(duì)整段脈沖的TOA做分段三次Hermite插值，可得到該段其余TOA的x_i及其對(duì)應(yīng)的插值函數(shù)值y_i，設(shè)定閾值k，通過(guò)判斷y_i與原始Pa_i的關(guān)系，判定該算法得到的y_i是否為同一包絡(luò)的雷達(dá)信號(hào)序列。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種信號(hào)脈沖幅度分選的包絡(luò)提取算法，其特征在于：所述步驟五交錯(cuò)混疊的幅度差提取包絡(luò)方法為：

若混疊類型為交錯(cuò)混疊，有部分序列是純凈的；在同一條件下，單部雷達(dá)信號(hào)序列的幅度的變化規(guī)律如拋物線，其PA值不會(huì)突變；而在混疊部分的PA值變化明顯；在信號(hào)交錯(cuò)混疊的情況下，根據(jù)未混疊部分的幅度差值提取該組信號(hào)的特征，從而分析整組信號(hào)的幅度差特征，進(jìn)行信號(hào)分選；對(duì)于混疊部分，采取了擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對(duì)幅度差值進(jìn)行濾波估計(jì)；在混疊的情況下，幅度差的變化較大且無(wú)固定規(guī)律；對(duì)ΔPA做卡爾曼濾波估計(jì)，信號(hào)混疊部分的幅度差在濾波估計(jì)前后的數(shù)值相差很大，可通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對(duì)信號(hào)混疊部分準(zhǔn)確定位。