一种基于序列匹配的目标型号识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于序列匹配的目标型号识别方法，涉及信号处理的电子侦察技术领域，包括如下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种基于序列匹配的目标型号识别方法


[0001]本专利技术涉及信号处理的电子侦察
，更具体的是涉及基于序列匹配的目标型号识别方法

。

技术介绍

[0002]随着战场电磁环境日益复杂和辐射源电磁参数交叠愈加严重，传统依靠频率
、
重频和脉宽范围进行型号识别的方式较容易产生识别错误
。
复杂体制雷达由于需满足其对不同区域的探测需求，其波形往往呈现较强的复杂性和捷变性，但重频的时序变化特征与雷达功能用途有着紧密的联系，能够较好的反映雷达型号特征，而当前识别算法没有使用该特征，从而导致在频率
、
脉宽交叠的情况下易产生识别错误
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于：为了解决电磁环境日益复杂和辐射源电磁参数交叠愈加严重，现有依靠频率
、
重频和脉宽范围进行型号识别的方式较容易产生识别错误技术问题，本专利技术提供一种基于序列匹配的目标型号识别方法
。
[0004]本专利技术为了实现上述目的具体采用以下技术方案：
[0005]本专利技术提供一种基于序列匹配的目标型号识别方法，包括如下步骤：
[0006]S1、
加载反映信号特征的重频序列库；
[0007]S2、
然后将信号分选序列与所述重频序列库进行匹配，根据序列匹配算法判断所述信号分选序列与所述重频序列库能否匹配成功
。
[0008]在一个实施方式中，步骤
S1
中，所述重频序列库包含库序列脉冲数
、
每个脉冲的频率
、
重频和脉宽值
、
频率匹配门限
、
重频匹配门限
、
脉宽匹配门限
、
频率匹配标志
、
重频匹配标志
、
脉宽匹配标志以及序列匹配比例
。
[0009]如图1所示，
3.
根据权利要求2所述的一种基于序列匹配的目标型号识别方法，其特征在于，步骤
S2
中，根据序列匹配算法判断所述信号分选序列与所述重频序列库能否匹配成功的具体步骤如下：
[0010]S21、
脉冲序列频率范围
、
脉宽范围匹配：输入信号分选序列的频率
、
脉宽范围与重频序列库的频率
、
脉宽范围进行比较，匹配成功进入下一步，否则结束流程；
[0011]S22、
重频序列库的脉冲序列是否循环移位完成，是则结束流程，否则进入下一步；
[0012]S23、
统计信号分选序列与重频序列库匹配成功的脉冲个数，获取最大的匹配脉冲个数，最大脉冲匹配比例是否大于匹配门限，是则识别成功，然后结束流程，否则进入下一步；
[0013]S24、
信号分选序列是否循环移位完成，是则回到步骤
S21
，否则返回步骤
S23。
[0014]在一个实施方式中，步骤
S21
中，输入信号分选序列的频率
、
脉宽范围与重频序列库的频率
、
脉宽范围进行比较，若能够满足式
(1)、
式
(2)、
式
(3)
和式
(4)
，则认为匹配成功进入下一步，否则结束；
[0015]MinRFSeq≥MinRFLib
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0016]MaxRFSeq≤MaxRFLib
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0017]MinPWSeq≥MinPWLib
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0018]MaxPWSeq≤MaxPWLib
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0019]式中，
MinRFSeq
为序列最小频率，
MaxRFSeq
为序列最大频率，
MinRFLib
为库最小频率，
MaxRFLib
为库最大频率，
MinPWSeq
为序列最小脉宽
、MaxPWSeq
为序列最大脉宽
。
[0020]在一个实施方式中，步骤
S23
中，获取信号分选序列最大匹配脉冲个数的方式如下：如图2所示，
[0021]S231、
输入信号分选序列
SigSeqDat0
＝
{SigSeq0_1,SigSeq0_2,
…
,SigSeq0_M}
，重频序列库
LibSeqDat0
＝
{LibSeq0_1,LibSeq0_2,
…
,LibSeq0_N}
；
[0022]SigSeq0_1
＝
{rfsig0_1
，
toasig0_1,rtoasig0_1,
…
, pwsig0_1}
；
ꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0023]式中，
rfsig0_1、pwsig0_1、toasig0_1、rtoasig0_1
分别为输入序列频率
、
脉宽
、
到达时间和相对到达时间，
rtoasig0_M
＝
toasig0_M
‑
toasig0_1
；
[0024]LibSeq0_1
＝
{rflib0_1
，
toalib0_1,rtoalib0_1,
…
, pwlib0_1}
；
ꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0025]式中，
rflib0_1、pwlib0_1、toalib0_1、rtoalib0_1
分别为库序列频率
、
脉宽
、
到达时间和相对到达时间，
rtoalib0_N
＝
toalib0_N
‑
toalib0_1
；脉冲匹配的条件为相对到达时间匹配
、
频率匹配和脉宽同时满足，相对到达时间的匹配条件为式
(7)
；
[0026]| rtoasig0_i
‑
rtoalib0_j|≤rtoagate
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0027]若频率匹配标志有效，则判断式
(8)
是否成立，若满足则认为频率匹配，否则认为频率不匹配，若频率匹配标志无效，则认为频率匹配；
[0028]|rfsig本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于序列匹配的目标型号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、
加载反映信号特征的重频序列库；
S2、
然后将信号分选序列与所述重频序列库进行匹配，根据序列匹配算法判断所述信号分选序列与所述重频序列库能否匹配成功
。2.
根据权利要求1所述的一种基于序列匹配的目标型号识别方法，其特征在于，步骤
S1
中，所述重频序列库包含库序列脉冲数
、
每个脉冲的频率
、
重频和脉宽值
、
频率匹配门限
、
重频匹配门限
、
脉宽匹配门限
、
频率匹配标志
、
重频匹配标志
、
脉宽匹配标志以及序列匹配比例
。3.
根据权利要求2所述的一种基于序列匹配的目标型号识别方法，其特征在于，步骤
S2
中，根据序列匹配算法判断所述信号分选序列与所述重频序列库能否匹配成功的具体步骤如下：
S21、
脉冲序列频率范围
、
脉宽范围匹配：输入信号分选序列的频率
、
脉宽范围与重频序列库的频率
、
脉宽范围进行比较，匹配成功进入下一步，否则结束流程；
S22、
重频序列库的脉冲序列是否循环移位完成，是则结束流程，否则进入下一步；
S23、
统计信号分选序列与重频序列库匹配成功的脉冲个数，获取最大的匹配脉冲个数，最大脉冲匹配比例是否大于匹配门限，是则识别成功，然后结束流程，否则进入下一步；
S24、
信号分选序列是否循环移位完成，是则回到步骤
S21
，否则返回步骤
S23。4.
根据权利要求3所述的一种基于序列匹配的目标型号识别方法，其特征在于，步骤
S21
中，输入信号分选序列的频率
、
脉宽范围与重频序列库的频率
、
脉宽范围进行比较，若能够满足式
(1)、
式
(2)、
式
(3)
和式
(4)
，则认为匹配成功进入下一步，否则结束；
MinRFSeq≥MinRFLib
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)MaxRFSeq≤MaxRFLib
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)MinPWSeq≥MinPWLib
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)MaxPWSeq≤MaxPWLib
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
式中，
MinRFSeq
为序列最小频率，
MaxRFSeq
为序列最大频率，
MinRFLib
为库最小频率，
MaxRFLib
为库最大频率，
MinPWSeq
为序列最小脉宽
、MaxPWSeq
为序列最大脉宽
。5.
根据权利要求3所述的一种基于序列匹配的目标型号识别方法，其特征在于，步骤
S23
中，获取信号分选序列最大匹配脉冲个数的方式如下：
S231、
输入信号分选序列
SigSeqDat0
＝
{SigSeq0_1,SigSeq0_2,
…
,SigSeq0_M}
，重频序列库
LibSeqDat0
＝
{LibSeq0_1,LibSeq0_2,
…
,LibSeq0_N}
；
SigSeq0_1
＝
{rfsig0_1
，
toasig0_1,rtoasig0_1,
...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈路，周旭，冯清贤，康鹰，赵巍，褚心童，杜冶，陈惠娟，左园，杨启伦，文臣，程孟瀛，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十九研究所，
类型：发明
国别省市：