参差序列及脉组参差序列的PRI子周期提取方法技术

本发明专利技术公开了一种参差序列及脉组参差序列的PRI子周期提取方法，属于数据周期提取技术领域。利用参差脉冲序列的框架周期和固定重频脉冲序列的初始相位来计算。通过设已知的参差脉冲序列的框架周期，或者通过估计算法得到参差脉冲序列的框架周期；利用初始相位匹配库和匹配算法来获得固定重频脉冲序列的初始相位，最终得到参差序列的PRI子周期。本发明专利技术解决了现有技术中存在的难于从混叠脉冲序列中提取出序列的PRI子周期、不完整的参差脉冲序列导致算法性能下降和适应范围较窄的问题，实现在连续的虚假脉冲和不完整的离散缺失情况下，准确提取各种混叠脉冲序列的PRI子周期的目的。

Pri sub period extraction method of stagger sequence and pulse group stagger sequence

【技术实现步骤摘要】
参差序列及脉组参差序列的PRI子周期提取方法
本专利技术属于数据周期提取
，特别是涉及一种参差序列及脉组参差序列的PRI子周期提取方法。
技术介绍
近几年，随着各种周期信号的周期估计在各个行业领域的迅猛发展，其技术方法逐渐应用于军事和民用领域，特别是电子战领域的应用更为显著，多用于电子干扰与反干扰的脉冲重复间隔(PRI)估计，经过几十年电子侦察的逐渐发展，脉冲重复间隔估计技术也越来越成熟，专利技术了序列搜索匹配和功率谱估计等一系列方法及改进型，但是随着电磁环境的复杂化，脉冲序列越来越复杂，脉冲重复间隔估计也面临着越来越大的挑战，如多目标辐射源造成脉冲序列混叠、人为因素干扰和测量装置不准确所造成的杂散脉冲、缺失脉冲和脉冲抖动等。辐射源覆盖范围不断变宽会导致Nyquist采样频谱增加，从而增加了测量装置采样和数据存储、处理的难度，因此，传统估计方法受到了越来越大的挑战和限制。近十年，压缩感知理论的逐渐成熟和广泛应用，给我们带来了一种新的思路，即将压缩感知技术应用于脉冲重复间隔的估计。稀疏重构方法只能提取隐藏周期互不相等的脉冲序列周期，然而对于由多个相同隐藏周期脉冲序列组成的混叠脉冲序列，该混叠脉冲序列被称为参差脉冲序列。参差脉冲序列含有多个子周期，所有子周期的和称为框架周期。在出现较多的虚假脉冲和缺失脉冲的情况下，利用传统算法，如非脉冲分选序列搜索的方式，估计参差脉冲序列子周期的效果并不理想。这些传统方法往往只能得到参差脉冲序列的框架周期，而不能得到其子周期。同时，如果存在大量缺失脉冲，造成参差脉冲序列和脉组参差序列并没有完整的周期结构，这会给传统方法造成了极大的困难。传统的参差脉冲序列搜索方法主要是利用两个完整的周期结构，通过序列搜索来最终达到估计参差脉冲序列子周期的目的。如果脉冲序列中存在非完整的周期结构，即组成每个周期结构的框架周期是非完整的，参差脉冲序列搜索方法并不能准确地估计子周期。同时，在出现较多的虚假脉冲和缺失脉冲的情况下，此种方法的估计性能迅速下降，甚至失效。复杂电磁环境下的多目标混叠脉冲序列，其复杂性来源于多种样式的目标序列的混叠。例如各个周期不等的目标序列相混叠后，构成了一种具有子周期相乘结构的脉冲序列；各个周期相等的目标序列相混叠构成的参差脉冲序列或脉组参差序列；还有由其它样式构成的滑变脉冲序列等。对于这些各种类型的脉冲序列，传统算法很难提取出这些脉冲序列的子周期。现有技术中存在以下问题：1)对于一个由相同隐藏周期组成的混叠脉冲序列，即参差脉冲序列，传统方法很难从混叠脉冲序列中提取出序列的PRI子周期；2)对于不完整的参差脉冲序列，连续的虚假脉冲和不完整的离散缺失都会导致传统估计方法的性能迅速下降；3)传统算法的适应范围较窄，能够估计的脉冲类型十分有限，不能提取加性结构和乘性结构的脉冲序列的PRI子周期。因此，亟需一种参差脉冲序列及脉组参差脉冲序列的PRI子周期提取方法。以解决现有技术中存在的难于从混叠脉冲序列中提取出序列的PRI子周期、不完整的参差脉冲序列导致算法性能下降和适应范围较窄的问题，实现在连续的虚假脉冲和不完整的离散缺失情况下，准确提取各种混叠脉冲序列的PRI子周期的目的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种参差序列及脉组参差序列的PRI子周期提取方法，以解决现有技术中存在的难于从混叠脉冲序列中提取出序列的PRI子周期、不完整的参差脉冲序列导致算法性能下降和适应范围较窄的问题，实现在连续的虚假脉冲和不完整的离散缺失情况下，准确提取各种混叠脉冲序列的PRI子周期的目的。本专利技术所采用的技术方案是，参差序列及脉组参差序列的PRI子周期提取方法，包括以下步骤：S1，构建固定重频脉冲序列的初始相位匹配库：设固定重频脉冲序列的周期为Pg，则初始相位匹配库有Pg行，每行有φ(Pg)个元素，所述φ(Pg)为欧拉函数；由于周期为Pg的Ramanujan子空间内有φ(Pg)个列，则初始相位匹配库的第一至第φ(Pg)行中，存在一个具有正单位幅值的正强度元素，而其余元素的幅值为零；初始相位匹配库的第φ(Pg)+1行至第Pg行的元素由下列公式确定：其中，dj是周期Pg的第j个除数；Si为初始相位匹配库中第i行的元素集，i＝1,2,…,Pg；P为参差脉冲序列的框架周期；Si中前φ(Pg)行的元素集，即i＝1,2,…,φ(Pg)，是已知的；利用公式(1)计算得出后Pg-φ(Pg)行的元素集，即i＝φ(Pg)+1,…,Pg，其过程为：首先计算出周期Pg的所有除数d，即Pg除以d得到一个整数；根据除数d的大小，依照从大到小的顺序循环计算公式(1)，直至算出初始相位匹配库的第φ(Pg)+1行至第Pg行的所有元素；S2，构建参差脉冲序列的初始相位匹配库，具体包括以下步骤：S21，构建含有单个初始相位的参差脉冲序列的初始相位匹配库K1：首先计算出周期为P的所有除数d，即P除以d得到一个整数；再将周期为P以及所有除数d的固定重频脉冲序列初始相位匹配库，根据从大到小的顺序整合到一个行数为P的参差脉冲序列初始相位匹配库K1中；S22，构建含有多个初始相位的参差脉冲序列的初始相位匹配库Km：参差脉冲序列的框架周期为P由m个不相同初始相位的固定重频脉冲序列混叠组成，即含有m个不相同的初始相位；从所述S21中初始相位匹配库K1中任意提取出m个行，并且将其相应的元素相加作为初始相位匹配库Km的一行，得到含有NU个行的初始相位匹配库Km；所述NU由下列公式求得：其中，m为多个初始相位的参差脉冲序列中初始相位的个数；S3，利用多数匹配方法并结合Ramanujan结构字典的稀疏恢复，确定参差脉冲序列PRI子周期，即利用多数匹配方法对集合中的每个元素进行计算，集合中含有多少个元素，就进行多少次匹配计算。进一步的，所述S3中多数匹配方法包括以下步骤：S30，计算除数集合：设一个初始相位数小于Mm的参差脉冲序列，其框架周期为P，这里Mm为正整数，是初始相位数的上限，并且1＜Mm≤P；首先计算由P的除数组成的集合ds，即：ds＝{d1,d2,…,dn}，P/di为整数；di≠1；i＝1,2,…,n；S31，计算周期稀疏解：从集合ds取出一个元素di，构成一个以此元素值为周期的Ramanujan结构字典A，求解以下优化问题：min||DX||2s.t.Y＝ΦX；Φ＝AD(3)其中，Y代表测量的脉冲序列，X代表周期稀疏解，D表示权重矩阵；min||DX||2表示计算一个矢量的2-范数的最小值；Φ代表一个中间矩阵；优化问题的最优解，被称作第di个元素的周期稀疏解Xi_P，Xi_P是维数为φ(di)的行矢量，含有φ(di)个元素；照此原则，计算出集合ds中所有元素的周期稀疏解；S32，计算标准能量和标准能量比矢量：S33，计算匹配成功次数Nz和能量标准偏差γ；S34，确定参差脉冲序列的初始相位：根据初始相位匹配库每一行的匹配成功次数Nz和能量标准偏差γ，选择匹配成功行；在初始相位匹配库中，选出与匹配成功次数Nz的最大值对应的那些行，作为匹配成功的候选行；若仅有一个最大值，则这个候选行就是匹配成功行；若有多个最大值，再比较与候选行对应的能量标准偏差γ，选择具有最小能量标准偏差的候选行，作为匹配成功行；然后，依据匹配成功行在初始相位匹配库本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.参差序列及脉组参差序列的PRI子周期提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，构建固定重频脉冲序列的初始相位匹配库：设固定重频脉冲序列的周期为Pg，则初始相位匹配库有Pg行，每行有φ(Pg)个元素，所述φ(Pg)为欧拉函数；由于周期为Pg的Ramanujan子空间内有φ(Pg)个列，则初始相位匹配库的第一至第φ(Pg)行中，存在一个具有正单位幅值的正强度元素，而其余元素的幅值为零；初始相位匹配库的第φ(Pg)+1行至第Pg行的元素由下列公式确定：

【技术特征摘要】
1.参差序列及脉组参差序列的PRI子周期提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，构建固定重频脉冲序列的初始相位匹配库：设固定重频脉冲序列的周期为Pg，则初始相位匹配库有Pg行，每行有φ(Pg)个元素，所述φ(Pg)为欧拉函数；由于周期为Pg的Ramanujan子空间内有φ(Pg)个列，则初始相位匹配库的第一至第φ(Pg)行中，存在一个具有正单位幅值的正强度元素，而其余元素的幅值为零；初始相位匹配库的第φ(Pg)+1行至第Pg行的元素由下列公式确定：其中，dj是周期Pg的第j个除数；Si为初始相位匹配库中第i行的元素集，i＝1,2,…,Pg；P为参差脉冲序列的框架周期；Si中前φ(Pg)行的元素集，即i＝1,2,…,φ(Pg)，是已知的；利用公式(1)计算得出后Pg-φ(Pg)行的元素集，即i＝φ(Pg)+1,…,Pg，其过程为：首先计算出周期Pg的所有除数d，即Pg除以d得到一个整数；根据除数d的大小，依照从大到小的顺序循环计算公式(1)，直至算出初始相位匹配库的第φ(Pg)+1行至第Pg行的所有元素；S2，构建参差脉冲序列的初始相位匹配库，具体包括以下步骤：S21，构建含有单个初始相位的参差脉冲序列的初始相位匹配库K1：首先计算出周期为P的所有除数d，即P除以d得到一个整数；再将周期为P以及所有除数d的固定重频脉冲序列初始相位匹配库，根据从大到小的顺序整合到一个行数为P的参差脉冲序列初始相位匹配库K1中；S22，构建含有多个初始相位的参差脉冲序列的初始相位匹配库Km：参差脉冲序列的框架周期为P由m个不相同初始相位的固定重频脉冲序列混叠组成，即含有m个不相同的初始相位；从所述S21中初始相位匹配库K1中任意提取出m个行，并且将其相应的元素相加作为初始相位匹配库Km的一行，得到含有NU个行的初始相位匹配库Km；所述NU由下列公式求得：其中，m为多个初始相位的参差脉冲序列中初始相位的个数；S3，利用多数匹配方法并结合Ramanujan结构字典的稀疏恢复，确定参差脉冲序列PRI子周期，即利用多数匹配方法对集合中的每个元素进行计算，集合中含有多少个元素，就进行多少次匹配计算。2.根据权利要求1所述的参差序列及脉组参差序列的PRI子周期提取方法，其特征在于，所述S3中多数匹配方法包括以下步骤：S30，计算除数集合：设一个初始相位数小于Mm的参差脉冲序列，其框架周期为P，这里Mm为正整数，是初始相位数的上限，并且1<Mm≤P；首先计算由P的除数组成的集合ds，即：ds＝{d1,d2,…,dn}，P/di为整数；di≠1；i＝1,2,…,n；S31，计算周期稀疏解：从集合ds取出一个元素di，构成一个以此元素值为周期的Ramanujan结构字典A，求解以下优化问题：min||DX||2s.t.Y＝ΦX；Φ＝AD(3)其中，Y代表测量的脉冲序列，X代表周期稀疏解，D表示权重矩阵；min||DX||2表示计算一个矢量的2-范数的最小值；Φ代表一个中间矩阵；优化问题的最优解，被称作第di个元素的周期稀疏解Xi_P，Xi_P是维数为φ(di)的行矢量，含有φ(di)个元素；照此原则，计算出集合ds中所有元素的周期稀疏解；S32，计算标准能量和标准能量比矢量：S33，计算匹配成功次数Nz和能量标准偏差γ；S34，确定参差脉冲序列的初始相位：根据初始相位匹配库每一行的匹配成功次数Nz和能量标准偏差γ，选择匹配成功行；在初始相位匹配库中，选出与匹配成功次数Nz的最大值对应的那些行，作为匹配成功的候选行；若仅有一个最大值，则这个候选行就是匹配成功行；若有多个最大值，再比较与候选行对应的能量标准偏差γ，选择具有最小能量标准偏差的候选行，作为匹配成功行；然后，依据匹配成功行在初始相位匹配库的位置，可以确定参差脉冲序列初始相位的个数和数值；S35，确定参差脉冲序列PRI子周期：若初始相位的个数为一个，则序列是一个固定重频序列；若初始相位的个数为m<Mm...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶建武，许成维，杨承志，
申请(专利权)人：吉林工程技术师范学院，
类型：发明
国别省市：吉林,22