[发明专利]高频地波雷达工作频率优选方法、系统、存储介质及应用

权利要求书

1.一种高频地波雷达工作频率优选方法，其特征在于，所述高频地波雷达工作频率优选方法包括：

获取频谱数据：频监子系统利用多路接收通道并行处理接收信号，分别对每个通道做傅里叶分析，将各通道分析结果合并，得到完整的频谱数据；

抗冲击干扰处理：采用二维OS算法和二重门限算法对频谱数据进行处理，得到抗冲击干扰处理的频谱信息；

长短期记忆模型预测频谱：构建LSTM网络，并进行模型训练和预测偏差评价；

平均功率谱-方差选频方案滑窗选频：在整个频谱上滑动二次曲线梯形窗，提取窗内平均功率谱和起伏度信息，根据打分方案选出最佳工作频率；

所述抗冲击干扰处理具体包括：

(1)采用二维OS算法，即二维有序统计量算法，在频率维上对每个时间批次数据按幅度大小排序，取排序样本的1/4作为噪声基底的估计门限，对获得的基底序列用OS算法基底，便得到时频图的噪声基底；

(2)采用二重门限算法，设置幅度门限和脉宽门限判别出干扰脉冲，剔除受到冲击干扰的频监数据或者用相邻无干扰批次数据代替，拼接整合剩下的有效频谱数据，得到抗冲击干扰处理的频谱信息。

2.如权利要求1所述的高频地波雷达工作频率优选方法，其特征在于，每路接收通道具有不同的载波频率，覆盖整个频段。

3.如权利要求1所述的高频地波雷达工作频率优选方法，其特征在于，所述长短期记忆模型预测频谱包括：

(1)数据准备，按批次读取频谱数据，同时将频谱数据分为训练集和测试集，再将数据归一化；

(2)构建LSTM网络，设置各层节点数，激活函数默认为sigmoid函数和tanh函数；

(3)初始化网络参数，设置遗忘率、学习率、神经元个数、最大迭代次数；

(4)模型训练及评价指标，采用Adam算法进行模型训练，使用均方根误差作为评价指标，衡量模型的预测偏差，均方根误差计算公式：

其中代表模型的预测值，x_i代表序列的真实值，n代表预测值个数。

4.如权利要求1所述的高频地波雷达工作频率优选方法，其特征在于，所述长短期记忆模型的计算公式：

i_t＝sigmoid(W_i[x_t,h_t-1]+b_i)；

f_t＝sigmoid(W_f[x_t,h_t-1]+b_f)；

o_t＝sigmoid(W_o[x_t,h_t-1]+b_o)；

h_t＝o_t·tanh(c_t)；

在每个时间步t中，x_t为输入向量，c_t为细胞状态向量，h_t是根据c_t输出的隐藏状态向量，其中W_*表示权重矩阵，b_*是偏置向量，*∈{i,f,o,c}；sigmoid函数被用作输入门i_t、遗忘门f_t和输出门o_t的激活函数，取值范围为[0,1]之间，用于控制各个门输出信息的比例；和h_t使用tanh函数作为激活函数。

5.如权利要求1所述的高频地波雷达工作频率优选方法，其特征在于，所述平均功率谱-方差选频方案滑窗选频具体包括：首先按照雷达接收通道带宽和解调信号带宽确定二次曲线梯形窗的宽度，在整个频谱数据上滑动这个设计好的滑窗，由打分公式进行滑窗打分，选出工作频段内最优的频率点；

选取滑窗的宽度和形状都匹配雷达接收通道的带宽以及解调信号的带宽，将平均功率和方差作为选频元素，表示一定累计时间窗内信息的平均幅度和偏离程度。