[發明專利]一種基于支持向量機的機載雷達干擾類型識別方法

有效

• 申請號: 202011128446.4
• 申請日: 2020-10-21
• 公開（公告）號: CN113219417B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 陳威;謝文沖;王永良
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍空軍預警學院
• 主分類號: G01S7/38
• 分類號: G01S7/38;G01S7/36;G01S7/41;G01S13/06;G01S13/72
• 代理公司: 北京翔石知識產權代理事務所(普通合伙) 11816
• 代理人: 李勇

1.一種基于支持向量機的機載雷達干擾類型識別方法，其特征在于，包括：

步驟一：根據系統參數和干擾參數仿真生成機載雷達訓練數據，所述干擾參數包括：雜波信號、干擾信號和噪聲信號，所述干擾信號的類型包括：壓制噪聲干擾、噪聲卷積干擾、隨機移頻干擾和延時轉發干擾；

所述步驟一中還包括：對壓制噪聲干擾、噪聲卷積干擾、隨機移頻干擾和延時轉發干擾四種典型干擾樣式進行識別，所述壓制噪聲干擾和噪聲卷積干擾對應的空時導向矢量為：

其中：N和d分別表示陣元個數和陣元間距，λ表示雷達工作波長；時域導向矢量St為一個K×1維的滿足高斯分布的復隨機矢量，K表示時域相參積累脈沖數；壓制噪聲干擾存在于全距離段，噪聲卷積干擾僅存在于部分距離段；

所述隨機移頻干擾和延時轉發干擾對應的空時導向矢量為：

其中：空域導向矢量表達式同壓制噪聲干擾和噪聲卷積干擾，時域導向矢量表示干擾信號的歸一化多普勒頻率，隨機移頻干擾在移頻范圍內隨機分布，而延時轉發干擾僅位于干擾機自身多普勒頻率處，根據所述對壓制噪聲干擾、噪聲卷積干擾、隨機移頻干擾和延時轉發的模型仿真產生機載雷達訓練數據X_l,l＝1,2,…,L；

步驟二：提取所述仿真生成的機載雷達訓練數據的特征參數，所述特征參數包括雜波自由度和時域離散度，同時，對所述特征參數加入干擾類型標簽；

步驟三：利用步驟二提取的所述特征參數和干擾類型標簽對支持向量機進行訓練，得到支持向量機模型；

步驟四：根據所述系統參數和所述干擾參數仿真生成機載雷達回波數據；

步驟五：提取所述機載雷達回波數據的特征參數，并將其送至所述支持向量機模型進行干擾類型識別；

步驟六；將所述步驟五中干擾類型識別的識別結果進行輸出。

2.根據權利要求1所述的基于支持向量機的機載雷達干擾類型識別方法，其特征在于，所述步驟一中，根據所述系統參數和干擾參數仿真不同距離單元的機載雷達訓練數據時，對于第l個距離單元的訓練樣本，其表示為：

其中：和分別表示第i個雜波塊的回波幅度和空時導向矢量，θ_i和分別表示第i個雜波塊對應的方位角和俯仰角，Nc表示第l個距離單元內包含的雜波塊的數目，A_j表示干擾信號幅度，表示干擾信號的空時導向矢量，θ_j和分別表示干擾信號對應的方位角和俯仰角，n為噪聲信號，其功率為σ²，L為距離單元數目。

3.根據權利要求1所述的基于支持向量機的機載雷達干擾類型識別方法，其特征在于，所述步驟二中利用所有距離單元的訓練樣本估計空時協方差矩陣為：

對空時協方差矩陣進行特征分解后得到特征值{λ_i},i＝1,2,…,NK，并將大特征值個數記為雜波自由度r，其中大特征值是指λ_i＞aσ²，a的取值范圍為[10,100]；

訓練數據中第l個訓練樣本對應的相位廣義內積檢驗統計量為：

X_pl＝arg(X_l)

其中：arg(·)表示第l個訓練樣本的相位，I表示單位陣；將相位廣義內積檢驗統計量的方差作為時域離散度，其表達式為：

其中：表示所有距離單元上相位廣義內積檢驗統計量的均值；對訓練數據提取出相應的特征參數集x_i＝[r_i；δ_i],i＝1,2,…M，其中M表示訓練數據個數；進一步加入干擾類型標簽，則最終的特征參數集為[x_i；y_i],i＝1,2,…M，其中y_i表示第i個訓練數據的干擾類型標簽；壓制噪聲干擾、噪聲卷積干擾、隨機移頻干擾、延時轉發干擾和無干擾情形對應的干擾類型標簽分別為1、2、3、4和5。