[发明专利]基于极值似然比的复杂调制信号处理结果可信性校验方法

说明书

基于极值似然比的复杂调制信号处理结果可信性校验方法，以修正相关谱为依据，提出了一种基于NP‑EVT准则的处理方法。方法中利用EVT理论，得到了不同可信性假设下归一化最大值统计量的概率密度函数的极限形式，再基于NP准则，以此极限形式构建似然比检验，提出了一种简化的似然比算法。仿真结果表明：本发明在适度信噪比范围内，能有效完成对LFM/BPSK复合信号盲处理结果的可信性检验，无需信号的先验信息，简单有效，对于提高雷达、认知无线电信号盲处理结果的可信性与有效性具有一定的理论价值与实践意义。

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种基于极值似然比的复杂调制信号处理结果可信性校验方法。

背景技术

近年来，随着雷达体制的复杂化，以及雷达信号参数的捷变性，使得电子战接收机面临的电磁环境日益复杂，对侦察信号处理的难度也随之加大。为了应对这些挑战，自适应雷达对抗、认知电子战等新技术、新模式成为各国军事研究机构关注的热点。在认知电子战中，其信号处理框架一般由认知侦察模块、对抗措施合成模块和对抗效能评估模块共同构成，形成一个具有自主侦测能力的闭环系统。显然，对抗的效能取决于电子战接收前端对截获信号的分析与处理的性能，而在电子战的非协作条件下，作为系统的使用者更关注于某一次信号分析处理结果的可信、正确与否。针对单次信号处理结果的可信性评估，对于定量分析整个对抗的效能，提高信号分析与处理的性能具有重要意义。例如，在特定辐射源识别中，往往需要通过对多个脉冲分析结果的积累得到识别特征，而对每个脉冲分析结果的可信性进行评估，可为特征融合提供决策依据，从而提高特征的精度与信度；在并行处理与信息融合式自主处理架构中，利用单次频率估计结果的可信性评估信息，可对并行处理的估计结果进行筛选和判决，从而自主地选择最优估计结果。

目前针对信号盲处理结果可信性评估的相关研究，大都集中于对单一调制信号，主要涉及对调制方式识别、信号分类、正弦波频率估计、BPSK信号分析、LFM信号分析等结果的可信性评估。然而，随着电磁环境的复杂化，为了进一步提高雷达的性能及战场生存概率，混合调制信号被广泛采用，常见的混合调制信号有：LFM/BPSK，FSK/BPSK，S型非线性调频等。显然，此类信号因为调制机制复杂，其解调过程发生错误的概率更大，对其处理结果的可信性评估更具实际价值。针对混合调制信号盲处理结果可信性评估的研究极少。有文献中提出两种基于相关谱特征的处理算法，其基本思路为：先根据调制识别结果构造参考信号，并将其与观测信号作相关运算，在分析不同可信性假设下相关谱最大值概率分布差异的基础上，分别利用恒虚警准则(FAR，false alarm rate)、极值分布理论(EVT，extremevalue theory)拟合优度检验等方法实现可信性评估。前者提出以相关谱的最大值作为统计量，后者以相关谱序列作为依据，通过分组极值模型，得到分组极值样本集，并检测其是否服从Gumbel分布，来实现可信性校验。还有文献则从另一个角度，提取相关谱的超阈值样本集，通过检验其是否服从广义帕累托(GP，generlized Pareto)分布，来达到对LFM/BPSK信号盲处理结果可信性检验的目的。

发明内容

本发明要解决的技术问题为：在对较低信噪比条件下的LFM/BPSK信号盲处理结果的可信评估中，似然比方法作为二元检测的经典算法，在统计意义上可获得最优性能。但若以相关谱的最大值作为统计量，其概率密度函数较为复杂，很难直接得到判决式及门限的闭合表达式。

针对这一问题，本发明提供一种基于极值似然比的复杂调制信号处理结果可信性校验方法，利用EVT理论得到不同假设下相关谱最大值的极限分布形式，并基于纽曼-皮尔逊(NP，Neyman-Pearson)准则构建似然比检验，实现LFM/BPSK信号盲处理结果的可信评估。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于极值似然比的复杂调制信号处理结果可信性校验方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、参考信号构建：对观测信号进行调制方法识别，根据识别结果对应的模型，估计相应参数并构建参考信号；