一种区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法技术

本发明专利技术公开了一种区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法，包括以下步骤：S1、获取原始脉间参差雷达脉冲数据，并基于原始脉间参差雷达脉冲数据构建脉冲重复间隔PRI数据；S2、对脉冲重复间隔PRI数据进行重构处理，并基于重构向量构建符号序列；S3、对重构向量计算差异等级值，并将差异等级值加入符号序列，得到编码序列；S4、根据编码序列，计算雷达脉冲数据的香农熵和雷达脉冲数据的编码类型复杂度，得到用于区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值；本发明专利技术解决了现有技术提取原始脉间参差雷达脉冲数据的特征不突出，使得分类不准确的问题。不准确的问题。不准确的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法


[0001]本专利技术涉及雷达对抗
，具体涉及一种区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法。

技术介绍

[0002]雷达信号分类在电子保障措施和电子情报中起着重要作用。雷达信号的分类和识别有助于获取目标雷达类型、载体、目的和威胁级别，从而影响进一步的作战决策。在雷达对抗环境中，脉间参差雷达信号通常用于反侦察任务，对其正确分类具有重大的战略意义，而关乎正确分类的关键一步就是建立有效的特征提取方法。
[0003]现有的方法需要大量的人工参与和大量的原始雷达脉冲数据，所提取雷达信号特征对原始数据的关联性和依赖性较强，而且大都是针对恒定、抖动等特性的雷达脉冲信号，对于参差特性的雷达脉冲信号鲜有有效的特征建立方法。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法解决了现有技术提取原始脉间参差雷达脉冲数据的特征不突出，使得分类不准确的问题。
[0005]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始脉间参差雷达脉冲数据，并基于原始脉间参差雷达脉冲数据构建脉冲重复间隔PRI数据；S2、对脉冲重复间隔PRI数据进行重构处理，并基于重构向量构建符号序列；S3、对重构向量计算差异等级值，并将差异等级值加入符号序列，得到编码序列；S4、根据编码序列，计算雷达脉冲数据的香农熵和雷达脉冲数据的编码类型复杂度，得到用于区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值。2.根据权利要求1所述的区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下分步骤：S11、获取原始脉间参差雷达脉冲数据；S12、根据原始脉间参差雷达脉冲数据，构造得到含有脉冲缺失的雷达脉冲数据和含有虚假脉冲的雷达脉冲数据；S13、统计原始脉间参差雷达脉冲数据、含有脉冲缺失的雷达脉冲数据和含有虚假脉冲的雷达脉冲数据这三类数据中各脉冲的到达时间TOA；S14、根据各脉冲的到达时间TOA，构建到达时间TOA序列；S15、对到达时间TOA序列做后向差分运算，得到脉冲重复间隔PRI数据。3.根据权利要求1所述的区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：S21、将脉冲重复间隔PRI数据顺序划分为多个等长子序列X(i)，其中，N为划分得到的子序列个数，X为脉冲重复间隔PRI数据，X(i)为脉冲重复间隔PRI数据的第i个子序列；S22、对每个子序列X(i)按照元素递增顺序进行重新排列，得到重构向量；S23、根据重构向量中元素的顺序关系，将每个子序列X(i)映射为符号序列S(i)。4.根据权利要求3所述的区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法，其特征在于，所述步骤S23的映射过程中，在子序列X(i)中存在不同位置的相同元素时，其符号映射为元素在子序列X(i)中第一次出现的位置索引。5.根据权利要求1所述的区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下分步骤：S31、计算重构向量的元素的标准差、中位数和均值；S32、根据标准差、中位数和均值，计算差异度；S33、对差异度进行归一化处理，并将归一化差异度映射为差异等级值；S34、将差异等级值加入符号序列，得到编码序列。6.根据权利要求5所述的区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法，其特征在于，所述步骤S32中计算差异度的公式为：其中，D
var iation
为重构向量的差异度，Seq
std
为重构向量的标准差，Seq
meidian
为重...

【专利技术属性】
技术研发人员：余志斌，杜秋，王学文，徐晶，张译方，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：