[发明专利]一种机械扫描雷达天线扫描位置的跟踪方法

权利要求书

1.一种机械扫描雷达天线扫描位置的跟踪方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

S1、部署干扰机，将干扰机上的接收天线对准该机械扫描雷达天线；

S2、实时采集雷达信号并利用信道化接收机对其进行处理，测量出接收的雷达信号中各个脉冲的到达时间TOA、载频CF、脉宽PW、幅度AMP和AD采样数据并形成原始数据集；

S3、利用信号分选器对原始数据集进行信号分选处理，筛选出目标雷达信号并绘制时间-幅度图；

具体地，将原始数据集作为信号分选器的输入数据，进一步得到雷达信号中各个脉冲重复周期、变化规律及脉内信号样式；然后与雷达数据库进行匹配筛选出目标雷达信号，并获取目标雷达信号的幅度AMP数据集；最后根据目标雷达信号的幅度AMP数据集和时间戳绘制出时间-幅度图；

S4、对目标雷达信号的幅度AMP数据集进行平滑滤波处理，用于去除目标雷达信号的高频随机噪声及消除偶发的大功率信号造成的干扰；

S5、提取局部峰值特征，进行聚类算法模型训练；

具体地，根据机械扫描雷达天线的扫描周期T变化范围，利用二分查找算法提取目标雷达信号幅度AMP数据集的局部峰值及RMS值特征，进行聚类算法模型训练，然后输出局部峰值特征类别、个数及时刻，并在S3中绘制的时间-幅度图上标识出目标雷达信号的各个局部峰值点；

S6、利用训练好的聚类算法模型输出目标雷达信号的局部峰值特征类别；

具体地，改变机械扫描雷达天线的扫描周期T及雷达发射功率P，利用聚类算法模型输出不同扫描周期T所对应的目标雷达信号的局部峰值特征类别，通过与S5中标识处理的时间-幅度图上显示的局部峰值特征类别进行比较并对显示错误的予以校正；

S7、根据两相邻局部峰值点的到达时间TOA差值计算出机械扫描雷达天线的扫描周期T；

具体地，利用聚类算法模型输出的目标雷达信号的局部峰值特征类别，计算出目标雷达信号的局部峰值最大所对应的特征类别并标识为机械扫描雷达天线正对干扰机的位置，根据局部峰值最大所对应的特征类别中两相邻局部峰值点的到达时间TOA差值计算得出机械扫描雷达天线的扫描周期T；

S8、将S1中采集雷达信号中跟踪位置的短时数据与已记录机械扫描雷达天线的扫描周期T内的局部峰值特征进行匹配，根据特征匹配结果和特征点即局部峰值点的到达时间TOA差值跟踪机械扫描雷达天线的扫描周期变化，推算出机械扫描雷达天线的扫描位置；

具体地，

1)设雷达信号的短时数据为序列s(τ)，机械扫描雷达天线的扫描周期为T(T_min≤T≤T_max)，其中T_min指的是机械扫描雷达天线的最小扫描周期，T_max指的是机械扫描雷达天线的最大扫描周期；

2)将雷达信号的短时数据序列s(τ)与已记录机械扫描雷达天线扫描位置的数据进行特征匹配；

3)对S1中雷达信号的幅度AMP数据进行标准化，然后进行均方根误差计算：

其中，T为机械扫描雷达天线的扫描周期；为机械扫描雷达天线扫描位置；δ为机械雷达天线扫描位置时归一化幅度数据的均方根误差；N为数据个数；

4)若δ小于阈值，则表明机械扫描雷达天线的扫描周期不变；若δ大于阈值，则表明机械扫描雷达天线的扫描周期改变；

5)继续在与和之间的按照公式(1)进行计算，推算出均方根误差最小时对应的位置为机械扫描雷达天线的扫描位置。

2.根据权利要求1所述的一种机械扫描雷达天线扫描位置的跟踪方法，其特征在于，所述阈值设置为扫描周期不变情况下5～10倍的δ