[发明专利]一种基于时频特征量化分析的有源干扰在线认知方法

权利要求书

1.一种基于时频特征量化分析的有源干扰在线认知方法，其特征在于：

步骤1：干扰源监测：选取宽带侦察阵接收信号中的干扰样本，实现宽带阻塞式噪声干扰、宽带线性扫频式干扰以及窄带类干扰的识别，输出干扰功率随干扰实际带宽、持续时间的分布信息；

步骤2：窄带干扰样式识别：选取辅助天线接收信号中的干扰样本，实现窄带瞄频式噪声干扰、转发式假目标干扰的识别；

步骤3：宽窄带联合干扰认知：联合宽带侦察阵干扰源监测信息、窄带干扰样式识别结果，输出干扰认知结果：干扰机在哪些频率范围、时间范围内，以多大的功率对我方雷达进行了何种具体样式的干扰。

2.根据权利要求1所述的一种基于时频特征量化分析的有源干扰在线认知方法，其特征在于，所述步骤1包括如下步骤：

步骤1-1：提取宽带侦察阵接收的中频复信号x(n)包络|x(n)|；

步骤1-2：对所有离散时间n，在|x(n)|中，搜寻从n时刻起的连续L个样本点幅度峰值，并用该峰值覆盖n时刻包络幅值|x(n)|，样本点数目不足L时进行补零处理；

步骤1-3：对经过步骤1-2处理得到的包络|x(n)|，在所有离散时间n上，选取干扰样本j(n)；

步骤1-4：对干扰样本j(n)作短时傅里叶变换STFT，得到干扰时频图P_JSTFT(n_i,f_k)，并输出干扰随干扰实际带宽、持续时间的分布信息，式中，n_i为短时时间窗序号，f_k为离散频率点；

步骤1-5：在干扰时频图P_JSTFT(n_i,f_k)中，对每个离散频率点f_k，在时间窗维度上做谱峰搜寻，将P_JSTFT(n_i,f_k)降维至频域得到序列P_JF(f_k)；

步骤1-6：用GO-CFAR对序列P_JF(f_k)进行检测，得到过门限标识序列R_CFAR(f_k)，计算过检测门限样本点数N_Br，并依据N_Br进行窄带类干扰判决，若判决为窄带类干扰，则输出判决结果，否则，转步骤1-7；

步骤1-7：计算干扰j(n)自相关峰值曲线平滑度，进行宽带阻塞式噪声干扰判决，若判决为宽带阻塞式噪声干扰，则输出判决结果，以及干扰功率随干扰实际带宽、持续时间的分布信息，否则，转步骤1-8；

步骤1-8：计算干扰j(n)时频分布线性度，进行宽带线性扫频式干扰判决，若判决为宽带线性扫频式干扰，则输出判决结果，以及干扰功率随干扰实际带宽、持续时间的分布信息，否则为未知干扰。

3.根据权利要求2所述的一种基于时频特征量化分析的有源干扰在线认知方法，其特征在于，所述步骤1-3中选取干扰样本j(n)为：

j(n)＝x(n),|x(n)|≥P_jth (1)；

式中，P_jth为干扰功率判决门限。

4.根据权利要求2所述的一种基于时频特征量化分析的有源干扰在线认知方法，其特征在于：所述步骤1-6中依据N_Br进行窄带类干扰判决为：

式中，f₀为雷达发射信号经宽带侦察接收机数字下变频后的频率，B为雷达中频接收机带宽；设N_fk为STFT运算中离散频率点数目、δ_N为宽窄带干扰判决门限，若N_Br/N_fk≤δ_N，则判定干扰为窄带类干扰。