[发明专利]基于点云检测的辐射源信号分选方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于点云检测的辐射源信号分选方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于接收到的雷达脉冲序列，选取多个预设取值范围内的变换长度，使用不同变换长度变换得到二维散点图；

对得到的二维散点图使用随机抽样提取特征曲线；

合并二维散点图中斜率一致的脉冲序列；

提取脉冲序列的脉冲重复间隔并确定辐射源类型。

2.如权利要求1所述的基于点云检测的辐射源信号分选方法，其特征在于，所述斜率一致的脉冲序列包括平行的脉冲序列和斜率相差不超过一定阈值的脉冲序列。

3.如权利要求1所述的基于点云检测的辐射源信号分选方法，其特征在于，所述对得到的二维散点图使用随机抽样提取特征曲线具体包括：

计算最大迭代次数；

在当前二维散点图中随机选择若干样本点，并任选其中两个点计算对应直线斜率和截距；

计算若干样本点到计算得到的直线的距离，统计距离小于预设阈值的样本点作为本轮迭代的内点；

当内点个数最大且与总样本点的比例大于一定阈值时，保存当前模型为最优模型；

当迭代次数达到最大迭代次数时停止迭代。

4.如权利要求3所述的基于点云检测的辐射源信号分选方法，其特征在于，所述计算最大迭代次数包括：

当每次计算模型使用最少样本点数的情况下，选取的点至少有一个外点的概率为

在k次迭代的情况下，为k次迭代计算模型都至少采样到一个外点的概率，那么能采到正确的N个点去计算出正确模型的概率为：

最大迭代次数k的计算方式为：

其中，最少样本点数N_min，内点比例inlierRatio，内点距离曲线最大距离maxDistance，置信度P。

5.如权利要求1所述的基于点云检测的辐射源信号分选方法，其特征在于，所述提取脉冲序列的脉冲重复间隔并确定辐射源类型包括：

利用直方图统计得到提取出序列的脉冲重复间隔。

6.如权利要求5所述的基于点云检测的辐射源信号分选方法，其特征在于，所述利用直方图统计得到提取出序列的脉冲重复间隔具体包括：

对合并得到序列的脉冲到达时间做一阶差分运算，差分结果为潜在的脉冲重复间隔值；

用直方图统计每个差分值的频次后进行峰值提取；

若出现一个峰值则表示对应辐射源为脉冲重复间隔固定的辐射源，若出现一定范围内多个峰值则为抖动脉冲重复间隔的辐射源，若出现间隔分散的差分值则为参差辐射源的不同子脉冲重复间隔。

7.如权利要求6所述的基于点云检测的辐射源信号分选方法，其特征在于，所述方法通过设置峰值提取的阈值为0.7倍直方图最大峰值来确定辐射源的类型及脉冲重复间隔。

8.一种基于点云检测的辐射源信号分选装置，其特征在于，所述装置包括：

散点图构建模块，所述散点图构建模块响应于接收到的雷达脉冲序列，选取多个预设取值范围内的变换长度，使用不同变换长度变换得到二维散点图；

特征曲线提取模块，所述特征曲线提取模块对得到的二维散点图使用随机抽样提取特征曲线；

脉冲合并模块，所述脉冲合并模块合并二维散点图中斜率一致的脉冲序列；

辐射源判断模块，所述辐射源判断模块提取脉冲序列的脉冲重复间隔并确定辐射源类型。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的基于点云检测的辐射源信号分选方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的基于点云检测的辐射源信号分选方法。