[发明专利]一种信号脉冲幅度分选的包络提取算法

说明书

本发明公开了一种信号脉冲幅度分选的包络提取算法。其具体步骤如下：信号的虚假脉冲预筛除；对脉冲幅度(Pulse Amplitude，本文简写为PA)建模，得到PA的变化特性；计算幅度差，根据幅度差将PA混叠情况分为两种：包含混叠和交错混叠；包含混叠时利用分段埃尔米特插值法提取PA的包络并进行分选；交错混叠时利用幅度差算法提取PA的包络并进行分选，分别得到纯净的信号序列。本发明能够有效处理含有虚假、缺失脉冲情况下的混叠雷达辐射源信号，去交错准确性高，为雷达辐射源信号的分选工作提供更加方便快捷的新方法。

技术领域：

本发明涉及雷达信号领域，特别涉及混叠脉冲信号的PA包络提取及分选。

背景技术：

随着信息时代的到来，在现代陆、海、空、天、电一体化的战场中，利用电子战等技术手段实现对战争信息的采集、利用和控制，进而拥有战争信息主导权已成为战争成败的关键。电子对抗(Electronic Counter Measures，本文简写为ECM)技术在作为先进信息武器的同时，能抑制敌方信息武器在战争中的发挥，因此ECM是各国军事方面的重点研究方向。其中雷达辐射源信号分选处理是现代化ECM中的一项关键技术。如今的雷达辐射源信号的侦查环境是以现代雷达辐射源信号为主体，由复杂及高密度的多部雷达辐射源信号叠加组成的电磁信号环境。现代雷达系统具有多种体制以及工作状态，并且采用多种复杂的波形设计，这使得雷达辐射源信号的分选工作愈加困难，传统的分选方法在现有情况下的分选能力降低，如何提高算法的准确率及速度是目前雷达辐射源信号分选研究的主要问题。

近年来，大量的国内外学者以雷达辐射源信号的脉冲描述字(PDW,PulseDescription Word)为分选特征参数开展了信号分选的深入研究。国强提出了利用PA作为分选主参数的踏浪算法，为雷达辐射源的分选方法提出了新思路，但该算法无法处理及分选混叠复杂的多组雷达辐射源信号源；张冉等人提出一种基于数据场和灰关联分析的K-Means聚类雷达辐射源信号分选算法，无需先验信息，自动获取初始聚类中心，确定聚类数目，但在单个参数混叠率超过30％时分选效果不佳；Liu Y等人提出了一种综合聚类算法和PRI变换法的改进SDIF算法，该算法在脉冲重复间隔(Pulse Repetition Interval，本文简称为PRI)固定及抖动情况下具有较高的可靠性和准确性，但无法分选脉组、参差信号；牟皓等人根据PDW特征与支持向量机(Support Vector Machine，本文简称为SVM)算法融合，首先根据PRI和RF预筛选，之后用SVM对PDW特征进行训练，该算法对同型雷达信号进行分选效果良好，但该算法实验部分仅分选两部雷达，对于多部雷达混叠的情况分选效果未知。

针对目前多部雷达辐射源信号混叠的情况下，以脉冲幅度为主分选参数的分选算法，其准确率降低的不足，本文提出了一种幅度包络提取算法，能够有效地筛除虚假脉冲信号，同时抑制缺失脉冲的情况，提高雷达辐射源信号分选的正确率。本文将PA混叠情况分为两类：包含混叠与交错混叠，其中针对包含的混叠情况，将埃尔米特插值法应用于雷达信号包络提取中；针对交错混叠情况，提出幅度差提取包络算法实现包络提取。实验结果表明，本算法有良好的容差性，即使雷达信号序列中有虚假脉冲和确实脉冲，也不影响本算法的分选结果。通过对实测雷达辐射源信号序列的处理，验证了该算法的实用性，使算法的适用范围更广，提高了信号分选准确率，为雷达辐射源信号的分选工作提供了新的可行方法，同时具有一定的工程实用价值。

发明内容：

本发明的目的是提出一种信号脉冲幅度分选的包络提取算法。

具体步骤如下：

步骤一：预筛选

需要对虚假脉冲进行消除处理；脉冲幅度在相邻时间中信息准确，因此预筛选时，应将大部分虚假脉冲消除，以提高算法的精度，同时不影响分选结果；

步骤二：幅度差判断

根据幅度差的计算，判断是否有信号混叠的情况；