[发明专利]一种雷达辐射源信号脉内特征综合评估方法及系统

权利要求书

1.一种雷达辐射源信号脉内特征综合评估方法，其特征在于，所述雷达辐射源信号脉内特征综合评估方法包括：首先对接收到的雷达辐射源信号进行特征提取，并根据建立的评估体系进行特征评估指标度量及归一化，进而得到特征评估矩阵；然后结合专家先验知识及实际环境进行改进的区间层次分析，并使用改进的投影寻踪算法建立非线性方程优化模型；最后利用投影谱梯度算法进行最终主客观决策融合；

对接收到的雷达辐射源信号进行特征提取，并根据建立的评估体系进行特征评估指标度量及归一化，得到特征评估矩阵具体包括：

1)复杂度的度量

时间复杂度：

t＝c_an_a+c_sn_s+c_mn_m+c_dn_d；

式中：c_a,c_s,c_m,c_d分别表示加法、减法、乘法、除法运算法则的单次耗时，n_a,n_s,n_m,n_d分别表示处理过程中加法、减法、乘法、除法运算次数；

空间复杂度以提取特征的维数作为空间复杂度的衡量标准；

2)分离性的度量

类内类间距离：

式中，D_ij是第i类与第j类信号的距离；C_ii与C_jj分别为第i类与第j类信号的类内聚集度；

M距离用以下方式度量：

式中，分别表示第i类信号的k维特征及第j类信号的k维特征；表示第i类和第j类信号k维特征的M距离；

B距离用以下方式度量：

式中，分别表示第i类信号的k维特征及第j类信号的k维特征；表示第i类和第j类信号k维特征的B距离；

3)稳定性的度量

分布指标：

式中，ω_i为正态性检验中计算所得的测试统计量；λ_i为分布假设检验的临界值；为对第i类信号的第k维特征进行正态性检验得到的分布指标；

特征抗噪性用以下方式度量：

式中，为第i类信号第k维特征的梯度序列；Q为特征总维数；H为雷达辐射源信号类型数；

SNR敏感性用以下方式度量：

式中，R_ik表示第i类信号第k维特征在所有SNR条件下的相关系数；表示第i类信号第k维特征在信噪比SNR_p和SNR_q信噪比条件下的相关系数；M表示SNR的水平数；

SNR影响显著性用以下方式度量：

式中，S_A表示类平均值与总体平均值差的平方，描述组间平方和即因子各水平不同引起的差异；S_e表示观察值与组类平均值之差的平方和，描述组内平方和即随机因素引起的差异；M表示信噪比的水平数；N表示一个SNR水平下进行的试验数；

4)适应性的度量

类型适应性用以下方式度量：

式中，表示i类信号情况下的平均分选准确率；表示不同信号种类情况下平均分选准确率的均值；H表示雷达辐射源信号类型数；

参数适应性用以下方式度量：

式中，α_i表示在P种仿真条件下得到H种信号的总体分选准确率；表示P种仿真条件的平均分选准确率；

5)指标的归一化

对于特征参数的评估指标值越大，获得的准确率越高的指标归一化：

式中，y_i为第i个评估指标值，为第i个评估指标最大值，为第i个评估指标最小值；

对于特征参数的评估指标值越小，获得的准确率越高的指标归一化：

式中，y_i为第i个评估指标值，为第i个评估指标最大值，为第i个评估指标最小值；

6)特征评估矩阵

通过上述对根据建立的评估体系对雷达辐射源信号特征进行特征评估指标度量及归一化，得到如下特征评估矩阵：

指标层综合评估矩阵B表示为：

式中，参与评估的雷达辐射源信号数量为l，指标层内指标个数为β，准则层内准则个数为γ，A为特征评估值矩阵，W₁为指标层权重矩阵；

准则层综合评估矩阵E表示为：

式中，参与评估的雷达辐射源信号数量为l，准则层内准则个数为γ，W₂为准则层权重矩阵。