基于时间间隙颗粒度可控的全脉冲幅度滑动聚类处理方法
文献发布时间:2024-04-18 19:58:30
技术领域
本发明涉及电子对抗侦察技术领域,具体而言,涉及一种基于时间间隙颗粒度可控的全脉冲幅度滑动聚类处理方法。
背景技术
雷达辐射源信号分选是电子对抗领域关键环节之一,通过对前级全脉冲流水在频率、幅度、脉宽、方位等维度进行聚类处理,从而提取出信号特征,并进行识别。由于雷达辐射源信号波束在方位上存在扫描和转动,以及接收天线对于主瓣的位置在相对运动中会出现幅度跳动和起伏,因此截获的信号在幅度维度会出现包络起伏的情况,离散性强,为信号的分选和特征提取带来了较大挑战。
发明内容
本发明旨在提供一种基于时间间隙颗粒度可控的全脉冲幅度滑动聚类处理方法,以解决信号幅度起伏对信号分选的影响。
本发明提供的一种基于时间间隙颗粒度可控的全脉冲幅度滑动聚类处理方法,包括如下步骤:
步骤一、接收雷达辐射信号的全脉冲,根据全脉冲流水提取全脉冲的幅度;
步骤二、根据雷达辐射源信号的重复周期以及相参处理时间情况,设定可变时间窗大小;
步骤三、在时间窗的间隙内,对全脉冲的幅度进行滑动平均处理,得到幅度滑动平均值;
步骤四、以时间窗为最小时间单元间隙,对每个时间窗内的幅度滑动平均值开展滑动聚类;
步骤五、对步骤四中滑动聚类后的全脉冲进行分选处理。
进一步的,步骤二中,时间窗长度需要大于相参处理时间。
进一步的,步骤三中,进行滑动平均处理前要先进行非点判断和奇异点判断。其中:
所述非点判断用于剔除幅度检测为0的全脉冲。
所述奇异点判断是指全脉冲幅度与存入滑动平均缓存的全脉冲幅度平均值之差是否满足容差范围。
进一步的,步骤三具体为:
当全脉冲进入时间窗时,进行非点判断:当全脉冲满足非点时,则丢弃该全脉冲;当全脉冲不满足非点时,则以该全脉冲为当前全脉冲开滑动平均缓存;
当下一个不满足非点的全脉冲来时,则进行奇异点判断:当全脉冲幅度与存入滑动平均缓存的全脉冲幅度平均值之差不满足容差范围时,则丢弃该全脉冲,否则该全脉冲进入滑动平均缓存,进行幅度滑动平均值计算;
当本轮时间窗结束时,将此时的滑动平均缓存里的幅度滑动平均值作为输出到滑动聚类环节,同时更新滑动平均缓存,重新开时间窗,以此循环处理。
进一步的,步骤四具体为:
当接收到首个幅度滑动平均值时,以当前幅度滑动平均值为中心,设置一个容差范围,开聚类缓存空间;
当流水来的全脉冲的幅度滑动平均值在该聚类缓存空间的容差范围内,则将该全脉冲缓存在此聚类缓存空间中,并对此聚类缓存空间中所有全脉冲的幅度再次计算平均,从而求得时间窗间隙外的幅度聚类的滑动平均值,并将该幅度聚类的滑动平均值作为此聚类缓存空间的幅度中心值;
当流水来的全脉冲的幅度滑动平均值不在该聚类缓存空间的容差范围内,则以该全脉冲的幅度滑动平均值为中心,重新开聚类缓存空间。
进一步的,步骤五中,对步骤四中滑动聚类后的全脉冲进行分选处理后,需要释放清理聚类缓存空间。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
本发明针对侦收的雷达辐射源信号全脉冲流水的幅度,开展可控时间间隔内的滑动平均和最小时间单元间的滑动聚类,不仅能够抑制告警雷达的幅度起伏对分选的影响,对脉冲幅度进行了收敛,降低了后续分选对脉冲幅度的处理压力,提高了处理效率和处理速度,而且能够根据雷达辐射源信号CPI(相参处理时间)特点开展针对性的最优聚类处理目的,同时保证了目标幅度特性的完整性,对辐射目标状态判断也起到了优化效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例中基于时间间隙颗粒度可控的全脉冲幅度滑动聚类处理方法的流程图。
图2a为本发明实施例中时间窗长度可设置为1ms时间间隙内幅度滑动平均值仿真结果展示图。
图2b为本发明实施例中时间窗长度可设置为10ms时间间隙内幅度滑动平均值仿真结果展示图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例
如图1所示,本实施例提出一种基于时间间隙颗粒度可控的全脉冲幅度滑动聚类处理方法,包括如下步骤:
步骤一、接收雷达辐射信号的全脉冲(PDW),根据全脉冲流水提取全脉冲的幅度(PA);
步骤二、根据雷达辐射源信号的重复周期(PRI)以及相参处理时间(CPI)情况,设定可变时间窗大小;其中,时间窗长度需要大于相参处理时间;
步骤三、在时间窗的间隙内,对全脉冲进行非点判断和奇异点判断后,对全脉冲的幅度进行滑动平均处理,得到幅度滑动平均值;具体地:
当全脉冲进入时间窗时,进行非点判断:当全脉冲满足非点时,则丢弃该全脉冲;当全脉冲不满足非点时,则以该全脉冲为当前全脉冲开滑动平均缓存;
当下一个不满足非点的全脉冲来时,则进行奇异点判断:当全脉冲幅度与存入滑动平均缓存的全脉冲幅度平均值之差不满足容差范围时,则丢弃该全脉冲,否则该全脉冲进入滑动平均缓存,进行幅度滑动平均值计算;
当本轮时间窗结束时,将此时的滑动平均缓存里的幅度滑动平均值作为输出到滑动聚类环节,同时更新滑动平均缓存,重新开时间窗,以此循环处理。
如图2a、2b所示,当PRI为20us,CPI为300us时,时间窗长度分别设置为1ms和10ms的时间间隙内幅度滑动平均值仿真结果。从图2a可以看出,滑动平均后的幅度值明显将起伏跳动的幅度进行了收敛,更有利于开展后续的聚类和分选的特征提取。对于图2b,由于时间窗太长,在10ms内跨越CPI过多,导致幅度滑动平均值过于收敛,使得幅度维度的特征可能会丢失,因此滑动时间不能太大于CPI。
步骤四、以时间窗为最小时间单元间隙,对每个时间窗内的幅度滑动平均值开展滑动聚类;具体地:
当接收到首个幅度滑动平均值时,以当前幅度滑动平均值为中心,设置一个容差范围,开聚类缓存空间;
当流水来的全脉冲的幅度滑动平均值在该聚类缓存空间的容差范围内,则将该全脉冲缓存在此聚类缓存空间中,并对此聚类缓存空间中所有全脉冲的幅度再次计算平均,从而求得时间窗间隙外的幅度聚类的滑动平均值,并将该幅度聚类的滑动平均值作为此聚类缓存空间的幅度中心值;
当流水来的全脉冲的幅度滑动平均值不在该聚类缓存空间的容差范围内,则以该全脉冲的幅度滑动平均值为中心,重新开聚类缓存空间。
步骤五、对步骤四中滑动聚类后的全脉冲进行分选处理,分选处理完成后,需要释放清理聚类缓存空间。
基于某系统进行脉冲信号分选验证:验证采用本发明方法和常规方法的效果对比:
(1)运用某系统接收某雷达辐射源信号,随动改变天线姿态和方位,加载常规方法程序,测试分选准确性。
(2)运用某系统接收某雷达辐射源信号,随动改变天线姿态和方位,加载本发明方法程序,测试分选准确性。
(3)接收某雷达辐射源搜索信号和截获信号,固定天线姿态和方位,加载常规方法程序,测试分选准确性和状态判断结果。
(4)接收某雷达辐射源搜索信号和截获信号,固定天线姿态和方位,加载本发明方法程序,测试分选准确性和状态判断结果。
实验结果证明,本发明针对侦收的雷达辐射源信号全脉冲流水的幅度的聚类处理,相对于常规方法,能够抑制幅度起伏对分选识别不准确带来的影响,提高了幅度波动情况下分选识别准确度,而且对于雷达状态判断准确性也有改善的效果。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
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