【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其是一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、雷达广泛应用于目标检测、跟踪、成像等军事和民用领域，为人类的工作和生活带来了极大的便利。由于雷达本身是军事目的和意图推动的产物，为了对抗雷达必须着力发展雷达辐射源侦察信号处理技术。在当前雷达电子侦察信号处理环境下，侦察设备往往处于雷达辐射源的副瓣照射范围内，且传输距离较远，因此接收信号的低信噪比是常态。因此，为了提高己方的电子侦察信号处理技术能力，对低信噪比下的脉冲信号的信息感知与参数提取能力是当前亟需解决的问题。其中，脉冲重复时间(prt)作为最关键也是最典型的雷达信号调制参数，一直是侦察对抗方希望精确获取的参数。
2、在传统的prt参数估计中，都是以雷达的脉冲到达时间(toa)为基准，通过对toa进行一阶差分估计得到目标信号的prt。在这种方法中，要求雷达脉冲是已被检测到的，然而在实际的电子侦察环境下，由于低信噪比和非合作目标的原因，雷达脉冲及其toa是难以直接获取的。因此，prt的估计算法往往伴随着雷达脉冲信号的积累检测算法。常用的方法有时域互相关法、时域移位自相关积累检测法和时频分析法。时域互相关法是通过截取一段数据与原始数据做互相关，利用信号相关性做能量压缩得到互相关峰值，通过检测互相关峰值做差分实现prt的估计；时域移位自相关积累检测法是先根据信号的相关性对脉冲信号包络进行积累，提高待处理数据的信噪比，利用高信噪比的脉冲包络实现脉冲toa估计与prt获取；时频分析则是利用数据在傅里叶变换后的增益，通过联合时间和
3、但是现有技术包括如下缺点：1.对于时域互相关法来说，截取的数据长度、位置等参数都会影响互相关的结果和性能。而由于在对非合作目标的电子侦察环境下，缺乏相应的先验信息，难以保证这些参数的选取能够达到最优的检测效果；另外，随着信噪比的降低与截取参数的不当选取，其算法性能将会迅速损失。2.对于时域移位自相关积累检测法来说，这类方法的积累效果依赖于原始数据的信噪比，当原始数据的信噪比较低时(<-0db)，这种算法的性能将会产生损失，当积累效果不佳时同样也会影响后续的脉冲检测和prt估计精度；并且，这类算法也依赖于目标发射波形体制，当发射波形为离散频率编码(dfc)信号时，算法性能也会受到损失。3.对于时频分析类算法来说，这类算法的抗噪性能较差，当信噪比较低时，将会明显影响到后续的脉冲检测性能；另外，这类算法将原始的一维数据转换到了时间和频率联合的二维分布上，极大地增加了数据处理的计算量，对雷达硬件设备提出了更高的要求。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法、装置及存储介质，能够高效进行雷达信号脉冲重复时间盲估计。
2、一方面，本专利技术的实施例提供了一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法，包括：
3、获取原始脉冲串和预设的初始粒子参数，并以初始粒子参数作为第一粒子参数；第一粒子参数包括脉冲重复时间、起始时间和截止时间；
4、通过第一粒子参数对原始脉冲串进行截取分组，获得脉冲组；脉冲组中包括若干脉冲信号；
5、从脉冲组中获取参考信号，基于参考信号对各脉冲信号进行脉冲移位校正，并基于参考信号对各脉冲信号进行相位补偿处理；进而对各脉冲信号进行叠加处理，获得积累结果；
6、对积累结果的目标参数进行加权求和，获得积累结果的目标函数值；目标参数包括积累后信噪比、平均积累效率和能量聚集度；
7、基于目标函数值，对第一粒子参数进行更新，获得更新后的第一粒子参数；然后返回通过第一粒子参数对原始脉冲串进行截取分组，获得脉冲组这一步骤，直至达到预设的收敛条件；进而对基于各第一粒子参数对应获得的目标函数值进行比对，基于比对结果获得目标粒子参数，从目标粒子参数中提取脉冲重复时间的盲估计结果。
8、可选地，通过第一粒子参数对原始脉冲串进行截取分组，获得脉冲组，包括：
9、利用起始时间和截止时间对原始脉冲串进行截取，获得待处理脉冲串；
10、以脉冲重复时间为间隔，对待处理脉冲串进行分组，获得脉冲组。
11、可选地，基于参考信号对各脉冲信号进行脉冲移位校正，包括：
12、基于参考信号，通过互相关峰值检测获得各脉冲信号与参考信号之间的时移差；
13、根据时移差，对相应的脉冲信号进行时移校正，获得脉冲移位校正后的脉冲信号。
14、可选地，根据时移差，对相应的脉冲信号进行时移校正，获得脉冲移位校正后的脉冲信号，包括：
15、对脉冲信号进行傅里叶变换，进而通过脉冲信号相应的时移差对脉冲信号的傅里叶变换的结果进行移位补偿；
16、对移位补偿的结果进行逆傅里叶变换，获得脉冲移位校正后的脉冲信号。
17、可选地，基于参考信号对各脉冲信号进行相位补偿处理，包括：
18、基于参考信号与各脉冲信号的共轭信号的乘积，进而通过取相位操作获得各脉冲信号与参考信号之间的相位差；
19、根据相位差，对相应的脉冲信号进行相位补偿，获得相位补偿处理后的脉冲信号。
20、可选地，方法还包括：
21、将积累结果按照数据功率进行排序，基于排序结果获得积累结果的噪声平均功率估计值和平均功率估计值；进而根据对噪声平均功率估计值和平均功率估计值的比值的指数计算，获得积累后信噪比；
22、根据积累后信噪比与脉冲组中脉冲信号的个数的比值，获得平均积累效率；
23、根据积累结果中单个脉冲重复时间内的脉冲个数，结合预设条件确定能量聚集度。
24、可选地，基于目标函数值，对第一粒子参数进行更新，包括：
25、通过历史各轮循环迭代中第一粒子参数对应获得的目标函数值与本轮循环迭代中第一粒子参数对应获得的目标函数值的比对结果，结合随机矩阵和学习因子对第一粒子参数进行更新。
26、另一方面，本专利技术的实施例提供了一种雷达信号脉冲重复时间盲估计装置，包括：
27、第一模块，用于获取原始脉冲串和预设的初始粒子参数，并以初始粒子参数作为第一粒子参数；第一粒子参数包括脉冲重复时间、起始时间和截止时间；
28、第二模块，用于通过第一粒子参数对原始脉冲串进行截取分组，获得脉冲组；脉冲组中包括若干脉冲信号；
29、第三模块，用于从脉冲组中获取参考信号，基于参考信号对各脉冲信号进行脉冲移位校正，并基于参考信号对各脉冲信号进行相位补偿处理；进而对各脉冲信号进行叠加处理，获得积累结果；
30、第四模块，用于对积累结果的目标参数进行加权求和，获得积累结果的目标函数值；目标参数包括积累后信噪比、平均积累效率和能量聚集度；
31、第五模块，用于基于目标函数值，对第一粒子参数进行更新，获得更新后的第一粒子参数；然后返回第二模块，直至达到预设本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法，其特征在于，所述通过所述第一粒子参数对所述原始脉冲串进行截取分组，获得脉冲组，包括：
3.根据权利要求1所述的一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法，其特征在于，所述基于所述参考信号对各所述脉冲信号进行脉冲移位校正，包括：
4.根据权利要求3所述的一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法，其特征在于，所述根据所述时移差，对相应的所述脉冲信号进行时移校正，获得所述脉冲移位校正后的所述脉冲信号，包括：
5.根据权利要求1所述的一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法，其特征在于，所述基于所述参考信号对各所述脉冲信号进行相位补偿处理，包括：
6.根据权利要求1所述的一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法，其特征在于，所述基于所述目标函数值，对所述第一粒子参数进行更新，包括：
8.一种雷达信号脉冲重复时间盲估计装置，其
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法，其特征在于，所述通过所述第一粒子参数对所述原始脉冲串进行截取分组，获得脉冲组，包括：
3.根据权利要求1所述的一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法，其特征在于，所述基于所述参考信号对各所述脉冲信号进行脉冲移位校正，包括：
4.根据权利要求3所述的一种雷达信号脉冲重复时间盲估计方法，其特征在于，所述根据所述时移差，对相应的所述脉冲信号进行时移校正，获得所述脉冲移位校正后的所述脉冲信号，包括：
5.根据权利要求1所述的一种雷达信号脉冲重复时间...
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