[发明专利]基于特征参数提取的雷达干扰信号识别方法

权利要求书

1.一种基于特征参数提取的雷达干扰信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(10)受扰雷达信号接收：雷达地面设备接收包含干扰的受扰雷达信号；

(20)时域特征参数提取：提取受扰雷达信号时域特征参数，包括时域矩偏度系数、时域矩峰度系数、时域峰度系数；

(30)频域特征参数提取：对受扰雷达信号进行频域变换，提取受扰雷达信号频域特征参数，包括频域载波因子、归一化3dB带宽、归一化频谱冲激部分标准差；

(40)时域比对：将受扰雷达信号时域特征参数与在已知干扰条件下提取的已知干扰雷达信号时域特征参数进行比对，给出干扰类型概率时域结果；

(50)频域比对：将受扰雷达信号频域特征参数与在已知干扰条件下提取的已知干扰雷达信号频域特征参数进行比对，给出干扰类型概率频域结果；

(60)干扰信号类型判别：根据干扰类型概率时域结果和干扰类型概率频域结果，采用D-S理论进行雷达干扰信号类型判别。

2.根据权利要求1所述的雷达干扰信号识别方法，其特征在于：

所述(10)受扰雷达信号接收步骤中，雷达地面设备接收包含干扰的受扰雷达信号，经过满足奈奎斯特定律的采样后，得到N点离散化序列x(n)＝{x₁,x₂,x₃,……,x_N}，其中，N为采样点数，x(n)为采样后得到的离散信号。

3.根据权利要求2所述的雷达干扰信号识别方法，其特征在于，所述(20)时域特征参数提取步骤包括：

(21)基础概率统计计算：对N点信号序列进行均值μ和标准差σ的基础概率统计计算

(22)时域特征参数计算：将均值μ和标准差σ带入时域矩偏度系数、时域矩峰度系数、时域峰度系数的计算公式中，计算出时域特征参数。

4.根据权利要求1所述的雷达干扰信号识别方法，其特征在于，所述(30)频域特征参数提取步骤包括：

(31)快速傅里叶变换：对N点离散化序列x(n)进行快速傅里叶变换，得到频域信号F(k)，k＝0,1,2,3…N-1；

(32)基础概率统计计算：对离散频域信号F(k)进行均值μ和标准差σ的基础概率统计计算；

(33)时域特征参数计算：将均值μ和标准差σ带入频域载波因子、归一化3dB带宽、归一化频谱冲激部分标准差的计算公式中，计算出时域特征参数。

5.根据权利要求1所述的雷达干扰信号识别方法，其特征在于：

所述(40)时域比对步骤中，在已知干扰条件下提取的已知干扰雷达信号时域特征参数，为在实验室环境下对雷达接收机进行特定干扰，且在干信比逐渐增大的条件下所提取的已知干扰雷达信号时域特征参数；

所述特定干扰干扰方式包括射频噪声干扰、调幅噪声干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰、连续波干扰和脉冲干扰。

6.根据权利要求1所述的雷达干扰信号识别方法，其特征在于：

所述(50)频域比对步骤中，在已知干扰条件下提取的已知干扰雷达信号频域特征参数，为在实验室环境下对雷达接收机进行特定干扰，且在干信比逐渐增大的条件下所提取的已知干扰雷达信号频域特征参数；

所述特定干扰干扰方式包括射频噪声干扰、调幅噪声干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰、连续波干扰和脉冲干扰。

7.根据权利要求1所述的雷达干扰信号识别方法，其特征在于，所述(60)干扰信号类型判别步骤具体为：

根据干扰类型概率时域结果和干扰类型概率频域结果，采用D-S理论进行雷达干扰信号类型判别，提取融合后的干扰类型概率结果，进行干扰信号的识别。