申请/专利权人：西安电子科技大学

申请日：2022-02-16

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN114545342B

主分类号：G01S7/36

分类号：G01S7/36;G01S7/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2022.06.14#实质审查的生效;2022.05.27#公开

摘要：一种利用多通道侦察接收机的雷达脉冲信号参数测量方法，其实现方案为：1处理接收到的雷达脉冲信号；2构建融合脉冲信号序列；3剔除融合脉冲信号序列中的虚假脉冲；4构建每个信道对应的先验波形信息序列；5构建每个信道对应的目标函数；6获取目标函数最小化时的空域参数；7获取高信噪比的雷达脉冲序列；8估计每个雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的时域参数；9估计每个雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的频域参数。本发明提升高了对雷达脉冲信号时、频、空域参数的测量精度和对侦察接收机资源的利用效率。本发明方法可用于对雷达脉冲信号的时、频、空域参数进行准确测量，为后续信号处理、生成高性能电子情报提供重要前提。

主权项：1.一种利用多通道侦察接收机的雷达脉冲信号参数测量方法，其特征在于，该参数测量方法利用多通道侦察接收机的脉冲检测结果构建融合脉冲信号序列，实现脉冲确认与虚假脉冲剔除，并利用先验波形信息构建高信噪比脉冲序列，获取雷达脉冲信号的时频空多域参数估计值；该方法具体步骤包括如下：步骤1，处理接收到的雷达脉冲信号：1a对侦察接收机的每个天线在s秒内接收的雷达脉冲信号，以fs的采样频率进行等间隔采样，得到每个天线对应的采样序列，其中，所述雷达脉冲信号为单载频信号，s表示满足侦察接收机实时处理的要求在[0,1]范围内选取的一个实数值，fs≥2fh，fh表示侦察接收机接收信号的最大频率；1b利用短时傅里叶变换法，对每个天线所对应的采样序列进行数字信道化，将每个采样序列均分为D个信道，其中，D＝2H,H表示根据雷达脉冲信号的频域测量精度要求选取的一个正整数；1c计算各天线对应的每个信道的检测门限；1d判断各天线对应的每个信道的子频带信号在每个时刻点的功率是否大于或等于该信道的检测门限，若是，则将该时刻记为“1”，否则，记为“0”，得到该信道的0-1检测信号序列，将每个天线所有信道的检测信号序列按照信道序号顺序和时刻对应的原则组成该天线的脉冲检测信号序列，将每个脉冲检测信号序列中至少连续出现V个“1”的脉冲信号视为该序列中的合并脉冲信号，其中，V表示根据采样频率与侦察接收机的接收时长选取的一个正整数；步骤2，构建融合脉冲信号序列：按照脉冲融合的原则，将所有天线的脉冲检测信号序列按照天线序号顺序组成一个融合脉冲信号序列，将融合脉冲信号序列中至少连续出现V个“1”的脉冲信号视为融合脉冲信号；步骤3，剔除融合脉冲信号序列中的虚假脉冲：利用序列差直方图SDIF算法，将融合脉冲序列中脉冲重复间隔相同的融合脉冲信号组成一个脉冲组，得到脉冲重复间隔不同的多个脉冲组，将剩余的融合脉冲信号和脉冲组内脉冲信号数小于U的脉冲组中融合脉冲信号均视为虚假脉冲，将所有虚假脉冲在融合脉冲信号序列中对应时刻的“1”改为“0”，其中，U表示根据侦察接收机的接收时长选取的一个正整数；步骤4，构建每个信道对应的先验波形信息序列：从第1个天线中提取每个融合脉冲信号对应信道的子频带信号，将每个子频带信号在该融合脉冲信号的脉冲到达时间TOA之前的E个时刻与脉冲结束时间TOE之后E个时刻的信号幅度均更新为零，将更新信号幅度后每个信道的子频带信号作为该信道的先验波形信息序列，得到每个信道的先验波形信息序列，其中，E的取值与采样序列的长度有关；步骤5，构建每个信道对应的目标函数如下： 其中，Ak表示第k个信道对应的目标函数，||·||F表示取Frobenius范数操作，Yk表示由所有天线的第k个信道的子频带信号组成的子频带信号矩阵，Bθk,γk表示由所有天线的第k个信道的子频带信号中提取的角度特征向量θk和复幅度特征向量γk组成的角度与复幅度综合特征矩阵，Sk表示从所有天线的第k个信道的子频带信号中提取的信号特征向量组成的信号特征矩阵，ΔSk表示从所有天线的第k个信道的子频带信号中提取的未知偏差特征组成的未知偏差特征矩阵，该矩阵中包含测量误差和多普勒频移因素；步骤6，获取目标函数最小化时的空域参数：利用交替非线性最小二乘NLS算法和交替线性最小二乘LS算法，对每个信道的目标函数做最小化处理，得到每个信道对应的角度估计值序列、复幅度估计值序列和未知偏差估计值序列；步骤7，获取高信噪比的雷达脉冲序列：7a将每个信道的先验波形信息序列与其对应信道的复幅度估计值序列和未知偏差估计值序列，组成该信道的校正先验波形信息序列，将所有信道的校正先验波形信息序列按信道序号顺序组成一个高信噪比脉冲序列；7b按照脉冲序列分段原则，将高信噪比脉冲序列划分为多个高信噪比的雷达脉冲序列；步骤8，估计每个雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的时域参数：8a对每个雷达脉冲序列取模后得到该雷达脉冲序列的脉冲包络序列；8b对每个脉冲包络序列进行自卷积，将所有自卷积结果的最大值所对应的时刻作为该脉冲包络序列中雷达脉冲信号中点所在的时刻；8c将每个脉冲包络序列从对应的雷达脉冲信号中点处分为左半部分和右半部分，利用模型变化MCD算法，分别得到每个脉冲包络序列左、半部分中直流电平的跳变时刻；8d将每个脉冲包络序列左半部分中直流电平的跳变时刻作为该雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的脉冲到达时间估计值，得到每个雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的脉冲到达时间估计值；8e将每个脉冲包络序列左、右两部分直流电平跳变时刻的时刻差作为该雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的脉冲宽度估计值，得到每个雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的脉冲宽度估计值；8f将每个脉冲包络序列在左、右两个直流电平跳变时刻之间的所有时刻的包络幅度取平均值作为该雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的脉冲幅度估计值，得到每个雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的脉冲幅度估计值；步骤9，估计每个雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的频域参数：9a计算每个雷达脉冲序列的延迟自相关结果；9b利用坐标旋转数字CORDIC算法从每个雷达脉冲序列的延迟自相关结果中解调出该雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的相位，用相位除以延迟点数得到该雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的频率估计值，得到每个雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的频率估计值。

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