跳频信号参数识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种跳频信号参数识别方法，包括：对信号连通区域进行优化；对连通区域优化后的信号进行多目标信号混叠下的参数提取；对提取参数的信号进行识别，本发明专利技术一是进行了连通区域的优化，包括:针对信号连通区域断裂条件下的连通区域片段关联、连通区域干扰抑制。二是针对多目标跳频信号混叠情况，设计了基于幅度信息差异的多目标连通区域重构方法，大幅提高了跳频信号的识别率。大幅提高了跳频信号的识别率。大幅提高了跳频信号的识别率。

【技术实现步骤摘要】
跳频信号参数识别方法及系统


[0001]本专利技术属信号估计与识别
，尤其涉及一种跳频信号参数识别方法及系统。

技术介绍

[0002]低信噪比和干扰环境下，传统连通区域标记方法对信号连通区域的估计不准确，造成后续的参数提取误差较大。一是在信噪比较低条件下，采用基于能量统计的自适应阈值噪声去除方法会使部分信号区域的幅度置零，从而造成同一类信号连通区域的断裂；二是由于信号时频分布中存在定频、斜变信号干扰，容易与目标信号(跳频信号)发生碰撞，导致连通区域形状的畸变。
[0003]多目标跳频信号发生时频混叠时，连通区域严重变形，致使时频参数提取发生较大误差。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术存在的问题，本专利技术提供一种跳频信号参数识别方法，能够提高跳频信号识别率。
[0005]本专利技术所要解决的技术问题是通过以下技术方案实现的：
[0006]第一方面，提供了一种跳频信号参数识别方法，包括：
[0007]对信号连通区域进行优化；
[0008]对连通区域优化后的信号进行多目标信号混叠下的参数提取；
[0009]对提取参数的信号进行识别。
[0010]结合第一方面，进一步的，所述对信号连通区域进行优化包括：
[0011]对信号连通区域断裂片段进行关联拼接；
[0012]对拼接后的信号连通区域进行干扰抑制。
[0013]结合第一方面，进一步的，所述对信号连通区域断裂片段进行关联拼接包括：
[0014]判断信号连通区域断裂片段是否满足关联条件；
[0015]对满足关联条件的信号连通区域断裂片段之间的断裂区域进行幅度填充。
[0016]结合第一方面，进一步的，所述判断信号连通区域断裂片段是否满足关联条件包括：
[0017]若式(1)成立，则表示满足关联条件
[0018][0019]其中，x
i
为第i个信号片段的起始时刻，y
i
为第i个信号片段的起始频点，L
i
为第i个信号片段的持续时间，H
i
为第i个信号片段的频带宽度,Δt表示时间差的分辨单元个数，Δ
H表示带宽差的频率单元个数，Δf表示中心频率差的频率单元个数。
[0020]结合第一方面，进一步的，所述对满足关联条件的信号连通区域断裂片段之间的断裂区域进行幅度填充包括：
[0021]将满足关联条件的信号连通区域断裂片段之间的断裂区域的时频幅度设置为两个断裂片段幅度的均值，均值通过式(2)表示
[0022][0023]结合第一方面，进一步的，所述对拼接后的信号连通区域进行干扰抑制包括：
[0024]在连通区域标记分布图上，对定频信号干扰进行抑制，包括：
[0025]提取第i个连通区域的跳频周期L
i
，若满足L
i
≥L
max
，则判定该连通区域受到定频干扰，将其所在区域置零；
[0026]对斜变信号干扰进行抑制，包括：
[0027]在连通区域标记分布图上，判断连通区域整体占零比Δn是否小于整体占零比阀值Δn1，若不小于则进一步判断连通区域每行的占零比是否不小于行占零比阀值Δn2，若不小于则判定该行为斜变信号，将该行的非零位置的信号置零；
[0028]其中，L
max
为最大调频周期，
[0029]结合第一方面，进一步的，所述对连通区域优化后的信号进行多目标信号混叠下的参数提取包括：
[0030]根据连通区域标记分布图确定最小矩形边界，根据最小矩形边界提取参数向量(x
a
,y
a
,L
a
,H
a
)；
[0031]逐行计算后一时刻和前一时刻频率点的幅度差，将满足式(3)的(x+1,y)点设置为混叠列边界点，每一行计算完成后，得到混叠列边界的所有点；
[0032][0033]其中，σ
A
为连通区域最小矩形边界内非零幅度值的均方根误差，k为尺度因子，F(x+1,y)和F(x,y)分别为后一时刻和前一时刻频率点的幅度，x
a
和y
a
分别为最小矩形边界左下角的横坐标和纵坐标；L
a
和H
a
分别为最小矩形边界的横边长度和竖边长度；
[0034]逐列计算后一频率点与前一频率点的幅度差，将满足式(4)的(x,y+1)点设置为混叠行边界点，每一列计算完成后，得到混叠行边界的所有点；
[0035][0036]其中，F(x,y+1)和F(x,y)分别为后一个频率点和前一个频率点的幅度；
[0037]根据得到的混叠列边界点和混叠行边界点，重新进行连通区域标记，分离两个连通区域，根据标记过的连通区域信息提取时频参数。
[0038]结合第一方面，进一步的，所述对提取参数的信号进行识别包括：
[0039]先通过DBSCAN算法根据时频信号中提取参数中的跳频周期L、带宽H对信号进行聚类，再通过DBSCAN算法根据信号出现时刻对聚类后的信号进行再次聚类；
[0040]将二次聚类分选出的信号的跳频周期L、带宽H以及中心频率f0构成信号特征向量，根据该信号特征向量和无人机遥控信号特征数据库中的信号特征向量确定信号类别。
[0041]结合第一方面，进一步的，所述确定信号类别包括：
[0042]根据式(5)计算二次聚类分选出的信号得到的特征向量[L,H,f0]和无人机遥控信号特征数据库中的信号特征向量[L
i
,H
i
,f
0i
](i＝1,2,
…
N)的欧式距离
[0043][0044]若当i＝k时，欧式距离R
i
最小，则将目标信号判决为第k类信号。
[0045]第二方面，提供一种跳频信号参数识别系统，包括：
[0046]连通区域优化模块，用于对信号连通区域进行优化；
[0047]参数提取模块，用于对连通区域优化后的信号进行多目标信号混叠下的参数提取；
[0048]信号识别模块，用于对提取参数的信号进行识别。
[0049]本专利技术有益效果：本专利技术一是进行了连通区域的优化，包括:针对信号连通区域断裂条件下的连通区域片段关联、连通区域干扰抑制。二是针对多目标跳频信号混叠情况，设计了基于幅度信息差异的多目标连通区域重构方法，大幅提高了跳频信号的识别率。
附图说明
[0050]图1为本专利技术的流程图；
[0051]图2为本专利技术中干扰和调频信号连通区域标记分布图；
[0052]图3为本专利技术中的信号混叠示意图；
[0053]图4为本专利技术中连通区域重构后的参数提取示意图；
[0054]图5为传统方法中信号去噪后的时频分布图；
[0055]图6为传统方法中信号优化后的连通区域标记图；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种跳频信号参数识别方法，其特征在于，包括：对信号连通区域进行优化；对连通区域优化后的信号进行多目标信号混叠下的参数提取；对提取参数的信号进行识别。2.根据权利要求1所述的一种跳频信号参数识别方法，其特征在于，所述对信号连通区域进行优化包括：对信号连通区域断裂片段进行关联拼接；对拼接后的信号连通区域进行干扰抑制。3.根据权利要求2所述的一种跳频信号参数识别方法，其特征在于，所述对信号连通区域断裂片段进行关联拼接包括：判断信号连通区域断裂片段是否满足关联条件；对满足关联条件的信号连通区域断裂片段之间的断裂区域进行幅度填充。4.根据权利要3所述的一种跳频信号参数识别方法，其特征在于，所述判断信号连通区域断裂片段是否满足关联条件包括：若式(1)成立，则表示满足关联条件其中，x
i
为第i个信号片段的起始时刻，y
i
为第i个信号片段的起始频点，L
i
为第i个信号片段的持续时间，H
i
为第i个信号片段的频带宽度,Δt表示时间差的分辨单元个数，ΔH表示带宽差的频率单元个数，Δf表示中心频率差的频率单元个数。5.根据权利要求3所述的一种跳频信号参数识别方法，其特征在于，所述对满足关联条件的信号连通区域断裂片段之间的断裂区域进行幅度填充包括：将满足关联条件的信号连通区域断裂片段之间的断裂区域的时频幅度设置为两个断裂片段幅度的均值，均值通过式(2)表示6.根据权利要求2所述的一种跳频信号参数识别方法，其特征在于，所述对拼接后的信号连通区域进行干扰抑制包括：在连通区域标记分布图上，对定频信号干扰进行抑制，包括：提取第i个连通区域的跳频周期L
i
，若满足L
i
≥L
max
，则判定该连通区域受到定频干扰，将其所在区域置零；对斜变信号干扰进行抑制，包括：在连通区域标记分布图上，判断连通区域整体占零比Δn是否小于整体占零比阀值Δn1，若不小于则进一步判断连通区域每行的占零比是否不小于行占零比阀值Δn2，若不小于则判定该行为斜变信号，将该行的非零位置的信号置零；其中，
7.根据权利要求6所述的一种跳频信号参数识别方法，其特征在于，所述对连通区域优化后的信号进行多目标信号混叠下的参数提取包括：根据连通区域标记分布图确定最小矩形边界，根据最小矩形边界提取参数向量(x
a
,y
a
,L
a
,H
a
)；逐行计算后一时刻和前一时刻频率点的幅度差，将满足式(3)的(x+1,y)点设置为混叠列边界点，每一行计算完成后，得到混叠列边界的所有点；F(x+1,y)
‑
F(x,y)＞k
·
σ
A...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴磊，贾秀波，郝后堂，刘靖，余晓明，张陈啸，
申请(专利权)人：国电南瑞南京控制系统有限公司，
类型：发明
国别省市：