[发明专利]一种高阶多次共轭滞后积脉内分析方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达电子对抗技术领域，更具体地，涉及一种高阶多次共轭滞后积脉内分析方法。

背景技术

如今，信号脉内识别技术已经广泛应用于电子对抗和电子侦察技术领域，传统的信号脉内识别方法包括似然比检验方法，以及特征提取和模式识别方法。

似然比检验方法的先验信息要求较高，故在非协作条件下进行该信号检测不利于系统分析；随后人们基于该似然比检验方法提出了一种信号M次方的周期性检测方法，但由于该方法为非线性运算，信噪比损失严重，造成信号识别性能差。

目前比较常见的特征提取和模式识别方法是利用多重相位差分法进行频谱峰值特征识别解析，但该方法相位误差取决于信噪比，不能够很好的适应低信噪比的情况，从而影响信号特征识别能力；后续经过改进，人们发现可通过短时傅立叶变换得到信号时频曲线，通过定义时频曲线的线性回归残差及峰值特性两个特征来完成调制识别；然而，这种方法门限计算以及其他参数计算量偏大，不利于快速地进行信号脉内分析。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种高阶多次共轭滞后积脉内分析方法，其目的在于，解决现有信号脉内识别方法中存在的无法适应低信噪比、难以实现快速信号脉内分析的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种高阶多次共轭滞后积脉内分析方法，包括以下步骤：

(1)获得雷达观测信号模型；

其中s(t)为雷达观测信号，A为雷达观测信号的幅度，T为雷达观测信号的脉冲宽度，w(t)为零均值复高斯白噪声，其实部与虚部互相独立，其方差为σ²，表示雷达观测信号的相位函数；

(2)利用以下公式获取雷达观测信号模型的n阶q次共轭滞后积，其中n表示阶数，q表示总的共轭次数，且有n大于q：

式中(*)表示各乘积因子项的共轭运算是可选的，τ为延时量，及分别对应于雷达观测信号滞后积的信号分量与噪声分量；

(3)根据雷达观测信号的幅度A和方差为σ²获取雷达观测信号滞后积的输出信噪比：

(4)将雷达观测信号进行分段处理，并对分段处理后的雷达观测信号进行滤波处理；

(5)对滤波预处理后的雷达观测信号进行离散傅里叶变换，以得到表征雷达观测信号识别性能的能量统计分析图。

优选地，对于常规信号而言，其中f_c表示雷达观测信号的载频，θ表示雷达观测信号的初相；

对于线性调频信号而言，其中k为调频系数；

对于双线性调频信号而言，其中d₁(t)是一个分段线性函数，其斜率在区间[0,T/2],(T/2,T]分别为k与-k；

对于二相编码信号而言，其中d₂(t)是一个二元编码信号，它的码元宽度为T_c，其幅度分别为0或1；

对于四相编码信号而言，其中d₄(t)是一个四元编码信号，码元宽度为T_c，其幅度分别为0、1、2、3中之一；

优选地，步骤(2)的具体实现过程为：首先，对于不同的相位函数对应的信号，将其相位函数代入上述公式(1)中，然后将得到的结果r(t)代入上述公式(2)的第二项中，从n＝1，q＝0开始，计算对应的雷达观测信号滞后积的信号分量，并判断得到的信号分量中是否包括有谐波分量，如果存在，则将n设置为n+1，q保持不变，然后继续重复上述过程，如果仍然存在，则保持n不变，设置q＝q+1，并重复上述过程，直到得到的信号分量不包括谐波分量为止，记下此时的n和q值，以及对应的雷达观测信号滞后积的信号分量；若不存在，则根据当前的n和q值，计算对应的雷达观测信号滞后积的信号分量。

优选地，针对LFM与DLFM信号，其输出信噪比为：

优选地，针对BPSK与QPSK信号，其输出信噪比为：

优选地，步骤(4)具体为，在一个短时区间(t₀,t₀+T₀)内，将雷达观测信号作分段处理，设第i段信号为：

r_i(t)＝Aexp[j(2πft+θ]+w(t)

其中iT₀≤t≤(i+1)T₀，其中i为自然数；

然后对其进行离散采样：