[发明专利]一种基于符号法区分重频模式的方法

说明书

本发明属于雷达电子对抗技术领域，公开了一种基于符号法区分重频模式的方法,通过将PRI序列和DPRI序列符号化，让时间序列分布到有限的区间当中，同时让时间序列携带统计信息，从F,H,C,P四种符号参数序列中识别重频抖动、正弦周期重频、下滑变重频、上滑变重频、四阶参差重频和固定重频六种重频模式特有的特征；识别辐射源的用途和危险等级。本发明通过把时间序列符号化可以让时间序列分布到有限的区间当中，降低了由于PRI测量误差造成的模糊识别，同时让时间序列携带统计信息，这样有利于从符号序列中提取各种重频模式特有的特征，并实现识别的自动化。

技术领域

本发明属于雷达电子对抗技术领域，尤其涉及一种基于符号法区分重频模式的方法。更进一步涉及雷达信号分选技术领域中的一种基于符号法区分重频模式的方法。本发明可用于识别雷达脉冲信号典型的重频模式。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

雷达截获接收机可以测量出截获脉冲的多种参数，包括载频(PF)、幅度(PA)、脉宽(PW)、到达角(DOA)和到达时间(TOA)等。这些信息从不同的角度表征了雷达信号的特征，为雷达辐射源的识别提供了重要依据。脉冲重复间隔(PRI)指相邻雷达脉冲的到达时间间隔，是雷达辐射源信号的关键参数，也是表征辐射源的关键参数，描述了雷达脉冲的间隔模式。而不同的PRI调制模式直接决定了雷达的工作方法、用途乃至威胁等级。因此，作为雷达辐射源识别的一个重要方面，雷达重频模式识别是电子战领域研究的重点。

中国人民解放军63889部队在其申请的专利文献“基于脉冲时延匹配的雷达重频分选方法”(申请专利号：201611246705.7，公开号：CN106680782A)中提出了一种利用脉冲时延匹配用于固定重频模式的方法，可以减少实际使用过程中的重频分选误报、漏报、多报等问题。然而，随着越来越多的重频调制类型的出现，仅仅能识别固定重频已经不能适应作战要求了。

周昌术在其发表论文“一种新的重频特征识别方法：航天电子对抗,2007,5(23):43-45.”中提出了一种结合神经网络技术的重频识别方法，该方法分别对7种雷达重频模式，提出了新的特征矢量提取方法，并应用神经网络进行识别，该方法在高漏脉冲率的条件下有较高的识别率。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)现有技术的结合直方图技术的重频识别方法，通常依据操作员的经验进行人工识别，不能实现自动化。

(2)现有技术的结合神经网络技术的重频识别方法，在存在寄生脉冲的情况下，该算法识别率很低，因此该识别方法具有局限性。

(3)现有技术中，不能够通过F,H,C,P这四种符号参数识别重频抖动、正弦周期重频、下滑变重频、上滑变重频、四阶参差重频和固定重频这六种重频模式的方法，在存在寄生脉冲的情况下不能正确识别重频模式，不便于识别辐射源的用途和危险等级。

解决上述技术问题的难度和意义：针对上述问题，本发明利用统计学中的评价自信息量、N阶距和能量知识，提出了基于符号法识别重频模式的方法，对统计直方图进行了改进、符号化PRI和DPRI序列、编码符号序列，以及针对数据区分不明显，对信息量公式、阶距公式、能量公式进行了改进，使不同的重频模式在不同的参数下差异达到最大化。利用该方法可以完成重频模式的自动识别，对常用的六种重频模式均能有效识别，并能克服由于寄生脉冲导致的识别率下降的问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于符号法区分重频模式的方法。