[發(fā)明專利]一種區(qū)分不同脈間參差雷達(dá)數(shù)據(jù)的聯(lián)合復(fù)雜度值計(jì)算方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110984164.2
• 申請(qǐng)日: 2021-08-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113702920B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-07-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 余志斌;杜秋;王學(xué)文;徐晶;張譯方
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西南交通大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S7/295
• 分類號(hào): G01S7/295
• 代理公司: 北京正華智誠(chéng)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11870
• 代理人: 代維凡

本發(fā)明公開(kāi)了一種區(qū)分不同脈間參差雷達(dá)數(shù)據(jù)的聯(lián)合復(fù)雜度值計(jì)算方法，包括以下步驟：S1、獲取原始脈間參差雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)，并基于原始脈間參差雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)構(gòu)建脈沖重復(fù)間隔PRI數(shù)據(jù)；S2、對(duì)脈沖重復(fù)間隔PRI數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)處理，并基于重構(gòu)向量構(gòu)建符號(hào)序列；S3、對(duì)重構(gòu)向量計(jì)算差異等級(jí)值，并將差異等級(jí)值加入符號(hào)序列，得到編碼序列；S4、根據(jù)編碼序列，計(jì)算雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的香農(nóng)熵和雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的編碼類型復(fù)雜度，得到用于區(qū)分不同脈間參差雷達(dá)數(shù)據(jù)的聯(lián)合復(fù)雜度值；本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)提取原始脈間參差雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的特征不突出，使得分類不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及雷達(dá)對(duì)抗技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種區(qū)分不同脈間參差雷達(dá)數(shù)據(jù)的聯(lián)合復(fù)雜度值計(jì)算方法。

背景技術(shù)

雷達(dá)信號(hào)分類在電子保障措施和電子情報(bào)中起著重要作用。雷達(dá)信號(hào)的分類和識(shí)別有助于獲取目標(biāo)雷達(dá)類型、載體、目的和威脅級(jí)別，從而影響進(jìn)一步的作戰(zhàn)決策。在雷達(dá)對(duì)抗環(huán)境中，脈間參差雷達(dá)信號(hào)通常用于反偵察任務(wù)，對(duì)其正確分類具有重大的戰(zhàn)略意義，而關(guān)乎正確分類的關(guān)鍵一步就是建立有效的特征提取方法。

現(xiàn)有的方法需要大量的人工參與和大量的原始雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)，所提取雷達(dá)信號(hào)特征對(duì)原始數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性和依賴性較強(qiáng)，而且大都是針對(duì)恒定、抖動(dòng)等特性的雷達(dá)脈沖信號(hào)，對(duì)于參差特性的雷達(dá)脈沖信號(hào)鮮有有效的特征建立方法。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，本發(fā)明提供的一種區(qū)分不同脈間參差雷達(dá)數(shù)據(jù)的聯(lián)合復(fù)雜度值計(jì)算方法解決了現(xiàn)有技術(shù)提取原始脈間參差雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的特征不突出，使得分類不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

為了達(dá)到上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種區(qū)分不同脈間參差雷達(dá)數(shù)據(jù)的聯(lián)合復(fù)雜度值計(jì)算方法，包括以下步驟：

S1、獲取原始脈間參差雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)，并基于原始脈間參差雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)構(gòu)建脈沖重復(fù)間隔PRI數(shù)據(jù)；

S2、對(duì)脈沖重復(fù)間隔PRI數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)處理，并基于重構(gòu)向量構(gòu)建符號(hào)序列；

S3、對(duì)重構(gòu)向量計(jì)算差異等級(jí)值，并將差異等級(jí)值加入符號(hào)序列，得到編碼序列；

S4、根據(jù)編碼序列，計(jì)算雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的香農(nóng)熵和雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的編碼類型復(fù)雜度，得到用于區(qū)分不同脈間參差雷達(dá)數(shù)據(jù)的聯(lián)合復(fù)雜度值。

本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明通過(guò)計(jì)算雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的香農(nóng)熵和雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的編碼類型復(fù)雜度，得到用于區(qū)分不同脈間參差雷達(dá)數(shù)據(jù)的聯(lián)合復(fù)雜度值，將原本復(fù)雜的原始脈間參差雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為能表征其復(fù)雜程度和特征的聯(lián)合復(fù)雜度值，通過(guò)聯(lián)合復(fù)雜度值表征原始雷達(dá)信號(hào)的特征，使得雷達(dá)信號(hào)分類不再基于大量的原始雷達(dá)數(shù)據(jù)，降低了雷達(dá)信號(hào)分類過(guò)程特征提取的復(fù)雜性和工作量，并且結(jié)合雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的香農(nóng)熵和雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的編碼類型復(fù)雜度得到的聯(lián)合復(fù)雜度值能有效反映出不同脈間參差雷達(dá)信號(hào)的差異，從而實(shí)現(xiàn)了較高的信號(hào)分類的正確率。

進(jìn)一步地，所述步驟S1包括以下分步驟：

S11、獲取原始脈間參差雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)；

S12、根據(jù)原始脈間參差雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)，構(gòu)造得到含有脈沖缺失的雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)和含有虛假脈沖的雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)；

S13、統(tǒng)計(jì)原始脈間參差雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)、含有脈沖缺失的雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)和含有虛假脈沖的雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)這三類數(shù)據(jù)中各脈沖的到達(dá)時(shí)間TOA；

S14、根據(jù)各脈沖的到達(dá)時(shí)間TOA，構(gòu)建到達(dá)時(shí)間TOA序列；

S15、對(duì)到達(dá)時(shí)間TOA序列做后向差分運(yùn)算，得到脈沖重復(fù)間隔PRI數(shù)據(jù)。

上述進(jìn)一步方案的有益效果為：對(duì)原始的脈間參差雷達(dá)脈沖進(jìn)行預(yù)處理得到的脈沖重復(fù)間隔PRI數(shù)據(jù)可以很好地反映脈間參差雷達(dá)脈沖信號(hào)特點(diǎn)，針對(duì)PRI數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取也讓提取的特征更適用于脈間參差雷達(dá)脈沖信號(hào)分類。