[发明专利]一种基于多路预置卷积器的线性调频信号快速识别方法

说明书

本发明应用于雷达信号脉内分析与识别领域。本发明通过多路预置卷积器的方法对线性调频信号进行快速识别。首先，筛选符合先验信息的频率、脉宽参数范围的脉冲，其次，利用调频斜率、脉宽、频率信息生成共轭信号作为预置卷积器，计算预置卷积器信号自相关后主瓣能量值占总能量的比值，再同待识别信号进行卷积，检测其峰值位置并计算主瓣能量占总能量比值与第一级置信度参数，对超过第一级置信度参数门限的待识别信号做自相关，计算主瓣能量占总能量比与第二级置信度参数。最终，根据前两级置信度参数计算最终信号识别置信度。该算法具有计算量小、识别速度快、流程简单、工程实现方便、性噪比要求低的优点。

技术领域

本发明应用于雷达信号脉内分析与识别领域。

背景技术

雷达信号脉内调制特征是雷达参数的重要组成部分，常见的雷达脉内调制形式有，常规、二相编码、四相编码、线性调频、频率编码等多种调制形式。线性调频信号采用脉冲压缩技术，可以获得高距离分辨率，同时相比相位编码信号具有优秀的抗多普勒失配能力被广泛应用在雷达信号中。线性调频脉冲信号参数估计方法主要有最大似然估计法、解线性调频法、离散多项式相位参数估计法、离散线性傅里叶变换法以及各种时频分布分析方法等。最大似然估计(Maximum Likelihood Estimate，MLE)是一种统计方法，无需知道参数的先验知识，在有限的观测样本条件下，使用概率模型，利用似然函数作为参数估计量。该方法需要进行积分和搜索，计算量很大。解线性调频技术是将MLE的一个二维搜索问题转化为两个一维问题处理，估计线性调频信号的起始频率和调频斜率两个参数，相对于MLE，减少了计算量，但估计精度不够，分辨率低，抗噪声性能不佳。离散多项式相位变换(Discrete Polynomial Phase Transform，DPT)，用于分析多项式相位信号，包含了LFM信号。估计LFM信号参数时，计算量小，高信噪比条件下估计精度较高。但是DPT算法在低信噪比情况下估计性能不佳，有待进一步研究。时频分析方法是利用信号的时间和频率的联合函数，描述信号的频率随时间变化的关系，进而分析信号特征。线性调频脉冲信号在时频平面上呈背鳍状，具有较好的能量聚集性，因此出现了一系列利用图像处理的方法提取时频图像中LFM的初始频率和调频斜率参数。如魏格纳-霍夫变换(Wigner Hough Transform，WHT)，将Hough变换与Wigner-Ville分布(Wigner-Ville Distribution，WVD)结合，雷顿-模糊变换(Radon-Ambiguity Transform，RAT)方法，Radon—STFT变换，Radon-小波变换等，但时频分析方法的计算量较大，且信噪比较低时性能不佳。

现有的线性调频信号分析方法都采用估计信号频率、调频斜率，再同数据库中已有参数对比的后验识别方法，因此，具有计算量大，信噪比要求高，实时性差的缺点。现代战场的电磁环境复杂，电子对抗对电子侦察的实时性要求越来越高，本方案提出了一种基于多路预置卷积器的线性调频信号快速识别方法，该方法具有计算量小、识别速度快、流程简单、工程实现方便、信噪比要求低的优点。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多路预置卷积器的线性调频信号快速识别方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：利用已知的频率、脉宽、调频斜率信息构建预置卷积器对待检测信号做卷积的方法识别信号。其具体做法为：1、筛选符合先验信息的频率、脉宽参数范围的脉冲。2、利用调频斜率、脉宽、频率信息生成共轭信号作为预置卷积器，计算预置卷积器信号自相关后主瓣能量值占总能量的比值。3、将预置卷积器信号与待识别信号进行卷积，检测其峰值位置并计算主瓣能量占总能量比值与第一级置信度参数。4、对超过第一级置信度参数门限的待识别信号做自相关，计算主瓣能量占总能量比与第二级置信度参数。5、根据前两级置信度参数计算最终信号识别置信度。

本发明利用频率、脉宽、调频斜率构建预置卷积器，通过卷积运算和其他简单运算，就可以识别线性调频信号，同其他算法相比计算量小、识别速度快、流程简单、性噪比要求低的优点。

附图说明