[发明专利]基于高次频谱对称Holder系数的雷达信号分选方法及系统

权利要求书

1.一种基于高次频谱对称Holder系数的雷达信号分选方法，其特征在于，包含如下内容：

提取信号高次频谱对称Holder系数作为脉内特征，将该脉内特征与脉间特征组成特征向量，其中，高次频谱是对信号频谱进行k次方计算，k为预先确定高次频谱次数；

利用K-means算法对特征向量进行聚类分选。

2.根据权利要求1所述的基于高次频谱对称Holder系数的雷达信号分选方法，其特征在于，引入矩形信号序列和三角形信号序列作为基准信号，提取不同脉内调制类型雷达脉冲信号的脉冲差异，对信号频谱进行k次方计算，以获取信号高次频谱对称Holder系数。

3.根据权利要求2所述的基于高次频谱对称Holder系数的雷达信号分选方法，其特征在于，在计算信号高次频谱对称Holder系数时，首先对信号进行傅里叶变换得到一次频谱；然后对一次频谱进行能量归一化处理，并接着计算信号的高次频谱；计算每个雷达信号的高次频谱与两个基准信号的对称Holder系数，获取反应雷达信号频谱形状的脉内特征参数。

4.根据权利要求1所述的基于高次频谱对称Holder系数的雷达信号分选方法，其特征在于，设定两个非负离散序列{S₁(i)≥0,i＝1,2,...,N}、{S₂(j)≥0,j＝1,2,...,N}，p、q＞1，且满足1/p+1/q＝1，则用于描述两信号之间相似程度的序列S₁、S₂对称Holder系数表示为：

5.根据权利要求4所述的基于高次频谱对称Holder系数的雷达信号分选方法，其特征在于，计算信号高次频谱对称Holder系数时，预先设定高次频谱次数k以及对称Holder系数表示中p两个参数值。

6.根据权利要求5所述的基于高次频谱对称Holder系数的雷达信号分选方法，其特征在于，为确定高次频谱次数k以及对称Holder系数表示中p，在0dB信噪比条件下，分别绘制不同调制类型信号多次频谱的对称Holder系数随p值变化曲线；依据各曲线间隔变化来选择高次频谱次数k以及对称Holder系数表示中p。

7.根据权利要求1所述的基于高次频谱对称Holder系数的雷达信号分选方法，其特征在于，将高次频谱对称Holder系数脉内特征，与脉冲描述字PDW中的脉宽PW、到达角DOA和载频RF组成特征向量。

8.根据权利要求1或7所述的基于高次频谱对称Holder系数的雷达信号分选方法，其特征在于，特征向量在聚类分选前采用最大-最小化方法进行归一化处理，以消除特征向量各维度量纲不同的影响。

9.根据权利要求8所述的基于高次频谱对称Holder系数的雷达信号分选方法，其特征在于，最大-最小化方法进行归一化处理过程表示为：其中，x为特征向量，x^*为归一化后的特征向量，通过归一化处理后确保特征向量各维度的值均在[0,1]之间。

10.一种基于高次频谱对称Holder系数的雷达信号分选系统，其特征在于，包含：信号特征提取模块和信号聚类分选模块，其中，

信号特征提取模块，用于提取信号高次频谱对称Holder系数作为脉内特征，将该脉内特征与脉间特征组成特征向量，其中，高次频谱是对信号频谱进行k次方计算，k为预先确定高次频谱次数；

信号聚类分选模块，用于利用K-means算法对特征向量进行聚类分选。