[发明专利]一种适用于外辐射源雷达的电磁环境辨识方法

说明书

本发明公开了一种适用于外辐射源雷达的电磁环境辨识方法，通过外辐射源雷达接收雷达回波数据得到幅度数据和功率谱数据，对这两类数据分别进行预处理操作，然后对幅度数据进行统计特征值提取、对功率谱数据进行长度裁剪，将得到的幅度特征值数据输入已经训练优化后的幅度模型神经网络分类器预测得到幅度模型类别、将得到的功率谱裁剪数据输入已经训练优化后的功率谱模型神经网络分类器预测得到功率谱模型类别，根据预测的幅度模型类别和预测的功率谱模型类别返回电磁环境联合判决矩阵中的电磁环境类别数据。通过上述方式，本发明能够有效地对外辐射源雷达当前所处电磁环境进行模型辨识。

技术领域

本发明涉及雷达无线电领域，特别是涉及一种适用于外辐射源雷达的电磁环境辨识方法。

背景技术

无线通信领域已经在路径传输环境的研究比较成熟了，这是为了在无线通信中进行更好 更迅速地自适应调制、编码以满足无线信道的充分利用和信号传输有效性之间的均衡。但是 不同于无线通信，由于雷达的自身着重于对目标的检测、定位等等的特性，雷达领域研究员 当前主要将研究方向着眼于各种杂波抑制算法因而在无线电路径传输环境的研究几乎是空 白。

应用领域：这个辨识方法的实现可以使外辐射源雷达获得当前所处位置的电磁环境模型， 为之后的针对特定电磁环境模型下的杂波抑制、目标检测与定位算法的研究发展开辟道路奠 定基础。

为了实现整个算法，这里需要解决这样几个问题：电磁环境模型的建立；设计专用的特 征提取运算方法；神经网络分类器的设计。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种适用于外辐射源雷达的电磁环境辨识方法，能够 通过算法的运行计算获得外辐射源雷达当前所处电磁环境准确模型。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种适用于外辐射源雷达的 电磁环境辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：通过幅度模型仿真方法对雷达回波的幅度模型数据进行仿真产生Pn帧幅度模 型仿真数据，通过功率谱模型仿真方法对雷达回波的功率谱模型数据进行仿真产生Dn帧功 率谱模型仿真数据；

步骤2：对幅度模型仿真数据以及功率谱模型仿真数据进行数据预处理，分别得到预处 理后的幅度模型仿真数据以及预处理后的功率谱模型仿真数据；

步骤3：根据预处理之后的幅度模型仿真数据进行统计特征提取得到幅度模型特征值矩 阵，根据预处理之后的功率谱模型仿真数据进行数据长度截取得到功率谱裁剪值；

步骤4：将幅度模型特征值矩阵与功率谱裁剪值分别进行数据分集，按N₁:N₂:N₃比例划分成训练集、测试集、验证集数据；

步骤5：通过幅度模型训练集数据、幅度模型测试集数据、幅度模型验证集数据建立幅 度模型神经网络分类器；

步骤6：通过功率谱模型训练数据集、功率谱模型测试数据集、功率谱模型验证数据集 建立功率谱模型神经网络分类器；

步骤7：将预测的幅度模型类别和预测的功率谱模型类别进行联合判决，根据电磁环境 联合判决矩阵得到电磁环境类别数据；

作为优选，步骤1中所述幅度模型仿真数据为：P_ij，表示为第i帧数据的第j个距离元的幅度值；i取值范围为[L_0,0,L_0,1]表示第L_0,0～L_0,1帧数据,总共Pn帧数据，j取值范围 为[K_0,0,K_0,1]表示一帧数据中的第K_0,0～K_0,1个距离元幅度值数据；