The invention belongs to the technical field of radar emitter signal recognition, in particular to an intra pulse modulation recognition method based on time frequency image characteristics. The present invention includes: (1) Wigner Vill distribution of time-frequency transform of radar signal, get the time-frequency distribution to reflect the energy of the signal with time and frequency; (2) to step (1) obtained by using image preprocessing; (3) the original track of scattered interpolation after image preprocessing; (4) the step (3) is broken down into a single point into analog trajectory target tracking in the target position, and the introduction of the joint probabilistic data association to identify different radar signal path; (5) using the central moments to extract the time-frequency image shape features etc.. The invention provides a radar signal by time-frequency transform with time-frequency image by digital image processing will reach the same time and frequency overlapping cases were identified method of radar signal modulation.
【技术实现步骤摘要】
一种基于时频图像特征的脉内调制识别方法
本专利技术属于雷达辐射源信号识别
,具体涉及一种基于时频图像特征的脉内调制识别方法。
技术介绍
雷达辐射源信号识别是电子情报侦察、电子支援侦察和威胁告警系统中的关键处理过程,其识别水平直接关系到雷达对抗设备的技术先进程度。随着现代电子战的激烈对抗,新型复杂体制雷达不断投入使用并逐渐占据主导地位,电磁威胁环境的信号密度高达每秒120万个脉冲以上,雷达工作频率覆盖范围达到了0.1~20GHz,并正在向0.05~140GHz扩展,雷达信号波形在时频等多个域中同时变化,隐身和抗干扰能力大大增强。传统五参数(载频、脉冲到达时间、脉冲幅度、脉冲宽度和脉冲到达方向)识别方法难以适应这样密集、复杂和多变的信号环境,雷达辐射源信号识别面临着前所未有的挑战。近年来关于雷达辐射源信号识别的大量研究成果表明,脉内调制识别将有望在新型复杂体制雷达辐射源信号识别技术与装备方面获得重要突破。现有的雷达辐射源信号脉内调制识别方法主要有小波及小波包变换法、小波脊线法、相像系数法、经验模式分解法、相对无模糊相位重构法、熵特征法、围线积分双谱法、复杂度特征法、分数傅里叶-包络法、分形维数法、模糊函数主脊切面法、瞬时频率派生特征法和模糊函数主脊切面特征法等。现有的方法为使信号之间差异明显,都选择将采样信号做某种变换,对变换后的信号进行特征提取,进而完成对信号的调制方式的识别。这些方法都主要针对少数几种信号,对于其它信号的识别效果还有待于进一步研究,同时这些方法都是只考虑了同一时刻只有单一信号的情况,没有探讨同一时刻多信号频率交叠的情况。
技术实现思路
本 ...
【技术保护点】
一种基于时频图像特征的脉内调制识别方法,其特征在于,包括如下步骤:(1)对雷达信号进行Wigner‑Vill分布时频变换,得到反映信号能量随时间和频率的时频分布图;对相关函数作滑窗处理,得到时变的局部相关函数公式,
【技术特征摘要】
1.一种基于时频图像特征的脉内调制识别方法,其特征在于,包括如下步骤:(1)对雷达信号进行Wigner-Vill分布时频变换,得到反映信号能量随时间和频率的时频分布图;对相关函数作滑窗处理,得到时变的局部相关函数公式,当窗函数取时间冲击函数,不加限制,而在时域取瞬时值,对时变局部相关函数作Fourier变换,即可得到WVD,设有n个分量信号,得到多分量信号的WVD,雷达信号经过Wigner-Vill分布时频变换后得到时频图像;(2)对步骤(1)得到的时频图像进行图像预处理;对时频图像灰度值进行归一化;设和σ2分别是所有像素点灰度值的均值和方差;归一化后像素点的灰度值为:采用自适应维纳滤波器初步去除时频图像的噪声点,对图像进行增强;采用形态学方法对灰度图像进行处理;形态学处理是应用具有一定形态的结构元素对灰度图像进行腐蚀和膨胀的操作,其中使用结构元素b对f的灰度膨胀记为选择半径为3的菱型结构元素对时频图像进行闭运算;通过检测信号时频分布的起止频率,将没有信号分布的图像区域剪切掉;采用最近邻域插值法归一化时频图像的纵横比;将原图定义为一个二维函数F(x,y),(x,y)点的函数值对应像素点的灰度值,f(x,y)为归一化纵横比后的目标图;Fw、Fh设为原图的宽度和高度;fw、fh设为目标图的宽度和高度;原图坐标(x,y)和目标图坐标(x′,y′)之间公式为:(3)对预处理后的图像进行插值打散原轨迹;(4)将步骤(3)中被打散成单个点的轨迹类比成目标跟踪中的目标位置,并引入联合概率数据关联来识别出不同雷达信号的轨迹;引入确认矩阵;确认矩阵定义为:Ω=(ωjt),j=1,2,...,m(k),t=0,1,...,n其中ωjt表示量测j是否落入目标t的确认门之内;t=0表示没有目标,此时对应的Ω的列的元素都是1;设在杂波环境中已有T个目标,则他们的状态方程和测量方程分别表示为:
【专利技术属性】
技术研发人员:高敬鹏,孔维宇,郜丽鹏,蒋伊琳,赵忠凯,
申请(专利权)人:哈尔滨工程大学,
类型:发明
国别省市:黑龙江,23
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。