[发明专利]一种基于干扰信号时频及相关系数多维特征联合分类方法

摘要

本发明涉及基于干扰信号时频及相关系数多维特征联合分类方法，应用于雷达抗干扰领域。本发明通过分析干扰信号的时域、自相关域、功率谱域联合的特征对干扰信号进行分类。首先，对干扰信号的中频做自相关运算，按最大值作对数归一化，计算3dB主瓣宽度，当主瓣宽度小于检测门限，为噪声干扰，其次：计算干扰信号的功率谱密度，计算功率谱密度中发射带宽内能量占总能量比值。当比值低于90％信号为梳状谱干扰或者卷积干扰。第三，计算主瓣宽度与干扰信号脉宽比值,当比值低于1时卷积干扰、否则为梳状谱干扰。第四，计算干扰信号包络平坦度，包络平坦信号为复制干扰，否则为卷积类干扰。该算法具有计算量小、识别速度快、正确率高、工程实现方便的优点。

主权项

1.一种基于干扰信号时频及相关系数多维特征联合分类方法，其特征在于：步骤1：对信号做自相关运算，按如下公式自相关归一化结果R_x(t)：式中，x(n)为雷达干扰中频信号；步骤2：计算自相关归一化结果R_x(t)的3dB主瓣宽度；步骤3；设采样率为BMHz，信号发射带宽为AMHz，则设定判定门限为B个点，当主瓣宽度小于判定门限时信号为噪声干扰；步骤4：计算干扰信号的功率谱密度PSD；步骤5：计算发射信号带宽内能量与总能量的比值,按如下公式计算P：步骤6：当P小于95％时，执行步骤g；否则，执行步骤h；步骤7：计算R_x(t)的3dB主瓣宽度与干扰信号脉宽的比值M，当M大于0.9时为梳状谱干扰，当M小于等于0.9时为卷积干扰；步骤8：计算干扰信号的幅度均值与方差；步骤9；计算干扰信号包络平坦度Q＝方差/均值，当Q小于0.15时为复制干扰，否则为卷积干扰。