基于全脈沖的周期信號樣本提取技術

吳　琳，鄭志娟，許　琪

(中國電子科技集團公司第五十一研究所，上海 201802)

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基于全脈沖的周期信號樣本提取技術

吳琳，鄭志娟，許琪

(中國電子科技集團公司第五十一研究所，上海 201802)

現代電子戰中，傳統的輻射源分選識別方法無法在密集的信號環境中快速有效地對復雜體制雷達進行分選識別，造成系統漏警。基于上述情況，提出了一種基于脈沖樣本序列自提取的分選算法。這種算法利用雷達信號脈沖序列的周期性和相關性，實現對模板序列的自動提取，從而可實現全脈沖序列中小樣本數或脈間規律復雜的雷達信號的分選。仿真實驗表明，在全脈沖數據量級適中的情況下，該算法可以有效提取目標模板序列。

雷達對抗；脈沖樣本圖；模板匹配

0　引言

隨著雷達技術的發展，電磁環境日益復雜，這就使得雷達信號分選識別日趨艱難。傳統雷達信號的時域分選方法主要有：動態關聯法[1]、累積差直方圖法[1]、序列差直方圖法[2]、TOA中點匹配法、PRI變換法[3]等。可是在目標的采樣脈沖數目較少，目標信號的脈沖重復周期無明顯規律及脈間規律模型尚不明確的情況下，無法使用上述方法進行規律統計。而平面變換技術[4]由于其人工介入程度深及實時性差等問題，目前尚不適合偵察及告警系統。此外，現有的特征表述方法也逐漸呈現出不能完全準確地表示不斷增多的復雜體制雷達信號特征的趨勢[5]。本文引入了雷達信號樣本圖的概念，提出了基于全脈沖的樣本匹配分選技術。該技術通過將全脈沖序列整體移位，求取目標信號脈沖相關函數峰值點，從而提取出目標信號脈沖樣本序列，實現完整準確的信號分選。

1　雷達信號脈沖樣本圖

雷達輻射源按照信號形式可以分為脈沖雷達和連續波雷達。連續波雷達數量較少且使用受限。現代雷達大多數都屬于脈沖雷達。利用雷達信號的脈沖樣本圖可以將雷達在某一工作模式下發射的脈沖信號序列的特征完整地表示出來。假設S=(P1,P2,P3,…,PM)是某雷達在特定模式下發射的一組含有M個脈沖的脈沖序列，該序列是以其中的某個子序列SL=(Pi,Pi+1,Pi+2,…,Pi+L)為模板按一定的周期重復展現，那么SL就是該雷達信號的一個脈沖樣本圖。其中P表示含有射頻、脈寬、脈內調制特征和到達時間等參數的雷達信號脈沖的特征矢量[6]。

2　基于樣本圖自提取的分選方法

2.1模板樣本圖自相關技術原理

假設一個脈沖描述字(PDW)含有K個參數，第i個PDW可表示為Yi=(x1,x2，…,xk),其中xk是一個值或一個取值范圍，為統一表達采用數值區間。

模板樣本圖自相關的原理是將全脈沖樣本序列沿到達時間整體移位，并與原脈沖序列進行自相關匹配，當移位到某一個雷達信號的一個骨架周期后時，所獲得的匹配數會達到一個峰值，這個骨架周期內脈沖序列就是該部雷達當前工作模式下的信號脈沖序列模板樣本圖或樣本子圖。

假設全脈沖樣本序列的到達時間為tn，n=1,2,3,…N，N為脈沖個數。在僅考慮脈沖到達時間這一參數時，整個脈沖列可模型化為單位沖激函數的和:

(1)

相關函數的表達式為：

(2)

(3)

式中，f(xi,xj)稱為分選標識字函數，其值的定義為：

對2個脈沖的匹配則用歐式加權距離d(x,y)進行判定。定義如下：

(5)

式中,M為特征參量的個數，x和y為2個具有M維特征參數的向量，wi為向量中第i個參數的權重。

一般而言，脈內調制特征參數(IPC)以編碼表示，不能進行數值計算，對該參數的距離定義如下：

(6)

對于雷達信號而言，不同的特征參數具有不同的值域和量綱。計算距離時，需要對參數進行標準化處理，消除不同值域和量綱的影響。

判斷兩個脈沖是否匹配，需要計算兩者的加權歐式距離dxy，當dxy

2.2雷達信號脈沖序列自相關匹配算法

提取目標雷達信號的脈沖樣本模板的具體步驟如圖1所示。①獲取全脈沖采樣數據；②將全脈沖序列按方位和頻段大致劃分成若干個子采樣序列；③初始化移位位數n(n=1)；④根據值生成待匹配脈沖序列S和移位脈沖序列Sn；⑤設時間間隔容差為Δσ，待匹配脈沖序列與移位脈沖序列的時間差為τ，若對任意一個待匹配脈沖的ti，存在一個移位脈沖tj，滿足ti-τ-Δσ

圖1　全脈沖序列移位自相關處理流程

假設當移位位數為n時的自相關函數Rn取得峰值，且該峰值高于設定門限Rthreshold，此時可將Rn對應的脈沖序列提取出來整理合并成樣本子圖MFrame和樣本圖M。

圖2　二參差信號移位匹配示意圖

3　仿真分析

為了模擬真實環境，數據產生模塊生成的雷達信號數據具有以下特點：①生成的全脈沖信號在空域上交疊嚴重，很難利用位置信息分流稀釋；②非常規體制雷達比例加大；③存在小樣本數的重點雷達目標。

雷達具體參數設計如表1所示。目標1、目標2的仿真提取結果如圖3、圖4所示。其中IPC表示脈內特征(無脈內調制；頻率編碼FSK)。對于混疊在一起的全脈沖數據流，本文采取脈沖序列自相關匹配算法進行循環提取。設定相關函數有效性門限為Rthreshold=PulseNum/3,式中的PulseNum為參與相關匹配的脈沖個數。

表1雷達參數設置表

目標序號(樣本數)RF/MHzPW/μsIPCPRI/μs位置(經度,緯度)1(270)4750～5100固定/捷變1.8192(27/30/35)(123.6°,42.6°)2(22)2980～3200捷變2.51853(60/63/70/72/75/78/81/84/86/89/95)(121.9°,43.5°)3(5)3528～3760捷變7～13可選22265(122.6°,42.0°)4(10)3600～3890捷變102563(121.9°,42.6°)

圖3　目標1的提取結果

圖4　目標2的提取結果

利用全脈沖循環移位相關匹配算法，可以將各雷達信號的樣本子圖逐一提取出來，并在對應的相關序列下整理合并出序列樣本圖。對小樣本數的雷達信號同樣適用，具體結果參見表2。這驗證了本文算法的可行性。

表2目標樣本模板

序號時域樣本模板MFrame時域序列樣本圖M1([0,27,30,35];3;3){([0,27,30,35];3;3);90}2([0,60,63,70,72,75,78,81,84,86,89,95];11;3){([0,60,63,70,72,75,78,81,84,86,89,95];11;3);2}3([0,2265];1;1){([0,2265];1;1);4}4([0,563];1;1){([0,563];1;1);9}

4　結束語

本文算法可實現復雜體制雷達信號的分選，對樣本數目較少的雷達信號也能進行有效提取，在子采樣序列脈沖流密度適中的情況下，該算法具有較好的工程應用前景。■

[1]楊學永，宋國棟，錢軼，等.現代雷達信號分選跟蹤的幾種方法[J].現代雷達，2014,36(3):43-48.

[2]易波，劉培國，薛國義.一種基于順序差值直方圖算法的改進雷達信號分選方法[J].艦船電子對抗，2012,35(1):6-10.

[3]李英達，肖立志，于洋，等.一種新的PRI變換分選算法[J].科學技術與工程，2014,14 (12):209-213.

[4]張西托，饒偉，楊澤剛，等.平面變換技術脈沖分選自動實現方法[J].數據采集與處理，2012,27(4):495-500.

[5]孟祥豪，羅景青，馬賢同.基于信號形成規律的脈間線性滑變脈沖自動提取算法[J].探測與控制學報，2015,37(2):72-76.

[6]曠平昌，王杰貴，羅景青.基于脈沖樣本圖和Vague集的雷達輻射源識別[J].宇航學報，2011,32(7):1639-1644.

The periodic signal sample extraction technology based on full pulse

Wu Lin, Zheng Zhijuan, Xu Qi

(The 51st Research Institute of CETC, Shanghai 201802, China)

In modern electronic warfare, the traditional source separation identification method which could cause system leakage alarm, can not be used to identify the separation in dense signal environment for complex system of radar quickly and efficiently. Based on the above situation, a kind of sorting algorithm based on pulse sample sequence from the extraction is put forward. This algorithm uses periodicity and correlation of radar signal pulse sequence to implement automatic extraction of template sequence, and thus it can realize full pulse sequence between medium and small sample or pulse regularity of complex radar signal sorting. Simulation results show that under the condition of the moderate scale full pulse data, the algorithm can effectively extract the target template sequence.

radar countermeasure; pulse sample figure; template matching

2016-06-10；2016-06-27修回。

吳琳(1981-)，女，高工，主要研究方向為雷達信號分選。

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