[發(fā)明專利]基于RD圖的多分類器半監(jiān)督自訓(xùn)練的雷達(dá)干擾檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211320055.1
• 申請日: 2022-10-26
• 公開（公告）號: CN115713646A
• 公開（公告）日: 2023-02-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 羅忠濤;張安安;王濤;曹健
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶郵電大學(xué)
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80
• 代理公司: 重慶市恒信知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅

1.一種基于RD圖的多分類器半監(jiān)督自訓(xùn)練的雷達(dá)干擾檢測方法，其特征在于，包括以下步驟；

S1：設(shè)計(jì)用于干擾檢測RD距離-多普勒圖庫的步驟，包括：仿真圖庫和實(shí)測圖庫；每種圖庫中均包括瞬態(tài)干擾、射頻干擾、無干擾這3種類別；

S2：設(shè)計(jì)對RD圖庫的紋理特征進(jìn)行提取的步驟；

S3：設(shè)計(jì)雷達(dá)干擾檢測分類算法；

S4：單分類器的設(shè)計(jì)步驟：設(shè)計(jì)雷達(dá)干擾檢測分類器的框架：先結(jié)合單個(gè)特征和單類算法，檢驗(yàn)RD圖庫干擾檢測效果；

S5：多分類器融合的半監(jiān)督自訓(xùn)練設(shè)計(jì)步驟，完成對雷達(dá)干擾檢測。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于RD圖的多分類器半監(jiān)督自訓(xùn)練的雷達(dá)干擾檢測方法，其特征在于，所述步驟S1的RD圖庫分為仿真圖庫和實(shí)測圖庫兩大部分：前者是基于信號模型的仿真數(shù)據(jù)，將來作為分類器設(shè)計(jì)的訓(xùn)練集；后者是基于天波雷達(dá)的實(shí)測數(shù)據(jù)，將來作為分類器設(shè)計(jì)的測試集；兩部分圖庫分別含有三類圖像類型，即射頻干擾圖、瞬態(tài)干擾圖和無干擾圖。

RD圖干擾分類可以依據(jù)紋理特征；無干擾時(shí)，背景噪聲的紋理顆粒很??；存在瞬態(tài)干擾時(shí)，RD圖像有斜狀平行條紋；存在有一定帶寬的射頻干擾時(shí)，RD圖像有水平橫向條紋。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于RD圖的多分類器半監(jiān)督自訓(xùn)練的雷達(dá)干擾檢測方法，其特征在于，所述實(shí)測圖庫是將實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行空域和時(shí)域的多樣化處理，生成各種不同形態(tài)的RD圖，再從中挑選出符合真實(shí)干擾形態(tài)的RD圖像；多樣化處理的空域手段包括了接收波束形成指向不同、基于子空間或?qū)羌虞d的波束形成算法及其參數(shù)不同、可利用陣列天線數(shù)量和位置不同；時(shí)域手段包括了積累周期數(shù)不同、積累周期時(shí)間段不同。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于RD圖的多分類器半監(jiān)督自訓(xùn)練的雷達(dá)干擾檢測方法，其特征在于，所述仿真圖庫由仿真數(shù)據(jù)經(jīng)常規(guī)脈沖壓縮和多普勒處理得到，設(shè)天波雷達(dá)接收信號的時(shí)域模型為

x(t)＝A_cc(t)+A_ri_r(t)+A_ti_t(t)+A_ww(t) (1)

其中，c(t)表示海雜波，i_r(t)表示射頻干擾，i_t(t)表示瞬態(tài)干擾，w(t)表示噪聲，A_c,A_r,A_t,A_w分別表示各信號的幅度；對于仿真工作，式(1)中w(t)建模為復(fù)高斯白噪聲，海雜波不影響干擾識別故采用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于RD圖的多分類器半監(jiān)督自訓(xùn)練的雷達(dá)干擾檢測方法，其特征在于，所述瞬態(tài)干擾的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑椋?/p>

i_t(t)＝exp jπα₁sin(β₁t)cos(β₂t),t∈t_i (2)

其中，參數(shù)α₁,β₁,β₂分別表示聯(lián)合控制干擾條紋的寬度、密度和角度，t_i表示瞬態(tài)干擾存在的時(shí)間段；

射頻干擾是帶寬遠(yuǎn)小于雷達(dá)帶寬的窄帶信號，建模為隨機(jī)過程與載頻信號之積，即

i_r(t)＝a_r(t)exp j2πf_rt (3)

其中f_r為干擾的載頻，a_r(t)為隨機(jī)過程，其作用是攜帶隨機(jī)性從而將f_r單頻點(diǎn)譜峰擴(kuò)展為窄帶，仿真隨機(jī)過程a_r(t)有兩個(gè)基本方法；其一是自回歸滑動(dòng)平均(Auto-Regressiveand Moving-Average，ARMA)模型；其二是卷積方法，即將高斯白噪聲通過某濾波器g(t)，仿真g(t)時(shí)必有有限時(shí)寬，故可賦予帶寬效應(yīng)。