[发明专利]一种基于模糊匹配的雷达辐射源脉间模式挖掘方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊匹配的雷达辐射源脉间模式挖掘方法，即通过设置脉间相似度门限delta值来衡量某种类型雷达辐射源的两两雷达辐射源脉间集合之间的模糊匹配程度，从而进一步挖掘出雷达辐射源脉间集合的匹配频率大于等于雷达辐射源脉间集合总数N与支持度门限thresh值的乘积的频繁脉间集合组。本发明优点在于(1)提出了一种针对雷达辐射源脉间信号序列的新分析方法，而不再局限于雷达辐射源脉间信号个体分析；(2)有助于区分雷达辐射源脉间信号特征分布范围重叠然而脉间集合不同的雷达辐射源类型；(3)计算成本低，实现方法工程化。挖掘出的脉间集合能够有效提高雷达辐射源脉间信号序列的分析和处理能力。

主权项

一种基于模糊匹配的雷达辐射源脉间模式挖掘方法，其特征在于，通过设置脉间相似度门限delta值来衡量雷达辐射源的两两雷达辐射源脉间集合之间的模糊匹配程度，将模糊匹配结果分为匹配和不匹配两种情况，并进一步挖掘出雷达辐射源脉间集合的匹配频率大于等于雷达辐射源脉间集合总数N与支持度门限thresh值的乘积的频繁脉间集合组，即一组满足支持度门限thresh值的脉间集合，从而获取该类雷达辐射源的典型脉间集合，具体包括以下步骤：步骤1，假设共有N个脉间集合，设置脉间相似度门限delta值和支持度门限thresh值；其中相似度门限delta值用以衡量以微秒为单位的任意两个脉间值之间的模糊匹配程度；N为大于2的自然数；步骤2，对N个脉间集合进行两两匹配，判断匹配时，如果两脉间集合的脉间匹配数目等于其最短脉间集合大小，即判定这两个脉间集合是彼此模糊匹配的并记为1，否则记为0；步骤3，记录两两匹配结果：将两类脉间集合的匹配结果记录在矩阵MapArray里，矩阵MapArray有N行和N列，共N2个矩阵单元；每个矩阵单元MapArray[i,j]记录脉间集合si和sj在脉间相似度门限delta值下的模糊匹配结果；1≤i，j≤N；步骤4，确定脉间集合频率并排序，将N个脉间集合按照模糊匹配频率由大到小排序，任一脉间集合si排序后的位置记为Ord(si)；步骤5，初始化频繁脉间集合组和当前脉间集合索引：初始化频繁脉间集合组初始化当前脉间集合索引r＝1；步骤6，判断当前雷达辐射源脉间集合的匹配频率是否大于等于雷达辐射源脉间集合总数N与支持度门限thresh值的乘积，如果大于等于则继续执行步骤7，否则执行步骤10；步骤7，将当前脉间集合加入频繁脉间集合组，即Ω＝Ω∪{sr}；步骤8，删除与当前脉间集合模糊匹配的脉间集合，在彼此模糊匹配的脉间集合中，删除当前脉间集合sr之后所有与脉间集合sr模糊匹配的脉间集合，计算公式为：{sk|MapArray(sr,sk)＝1,Ord(sr)＜Ord(sk)≤N}；其中，MapArray(sr,sk)＝1表示脉间集合sr与sk模糊匹配，Ord(sr)＜Ord(sk)表示脉间集合sk的排序在脉间集合sr之后；步骤9，判断当前脉间集合索引r是否小于脉间集合总数N，如果小于则递增当前脉间集合索引r＝r+1，返回步骤6，否则执行步骤10；步骤10、输出频繁脉间集合组，即输出频繁脉间集合组Ω，结束操作；步骤1中设置脉间相似度门限和支持度门限时，脉间相似度门限delta值用以衡量以微秒为单位的任意两个脉间值PRIp和PRIq间的模糊匹配程度，如果两个脉间值的差异在门限delta值范围之内，则判定两个脉间值PRIp和PRIq是模糊匹配的，否则认为这两个脉间值不是模糊匹配的，脉间值模糊匹配函数fuzzymap(PRIp,PRIq)如公式(1)所示：支持度门限thresh值取值在0和1之间，用以判别雷达辐射源脉间集合的匹配频率是否不小于雷达辐射源脉间集合总数N与支持度门限thresh值的乘积，即N×thresh，如果超过该数目则认为该脉间集合是高频的，否则认为该脉间集合不是高频的；步骤2中对脉间集合进行两两匹配具体为：步骤2.1、对脉间集合进行排序：将两脉间集合s1和s2分别按照脉间值由小到大排序；步骤2.2、初始化脉间匹配数目：初始化脉间匹配数目count为零，即count＝0；步骤2.3、初始化脉间集合索引：将两脉间集合索引i1和i2置1，即i1＝i2＝1；步骤2.4、判断当前脉间值差异是否大于门限delta值：判断两脉间集合s1和s2的当前脉间值s1[i1]和s2[i2]的差异绝对值|s1[i1]‑s2[i2]|是否大于脉间相似度门限delta值，如果是继续步骤2.5，如果否继续步骤2.6；步骤2.5、更新脉间值小的脉间集合索引：将当前脉间值小的脉间集合索引ij递增1，即sj[ij]＝min(s1[i1],s2[i2])，ij＝ij+1，其中j为1或2，当脉间值小的脉间集合为i1时，j＝1；当脉间值小的脉间集合为i2时，j＝2；步骤2.6、更新脉间匹配数目：将脉间匹配数目count递增1，即count＝count+1；步骤2.7、更新脉间集合索引：更新两脉间集合的脉间集合索引，指向下一个脉间值，即i1＝i1+1，i2＝i2+1；步骤2.8、判断脉间集合索引是否大于脉间集合大小：如果脉间集合索引大于脉间集合大小继续步骤2.9，否则返回步骤2.4；步骤2.9、判断脉间匹配数目count是否等于最小脉间集合大小：如果否，则执行步骤2.10，如果是，则执行步骤2.11；步骤2.10、判断两脉间集合s1和s2不模糊匹配：即fuzzymap(s1,s2)＝0，输出判别结果0；步骤2.11、判断两脉间集合s1和s2模糊匹配：即fuzzymap(s1,s2)＝1；输出判别结果1。