陳惠民　盛驥松

摘 要：在雷達(dá)輻射源信號(hào)分選領(lǐng)域,隨著現(xiàn)代電子戰(zhàn)電磁環(huán)境的惡化,信號(hào)參數(shù)空間的嚴(yán)重交疊,五經(jīng)典參數(shù)分選方法性能急劇下降。針對(duì)傳統(tǒng)信號(hào)分選方法的不足,提出瞬時(shí)自相關(guān)算法瞬時(shí)頻率派生特征提取算法,提取和補(bǔ)充新的分選參數(shù),構(gòu)建更為有效的分選特征向量。通過Matlab仿真,驗(yàn)證了該算法的正確性和實(shí)際應(yīng)用的可行性。

關(guān)鍵詞：雷達(dá)輻射源；信號(hào)分選；五經(jīng)典參數(shù)；瞬時(shí)頻率；特征提取算法

中圖分類號(hào)：TN95 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1004-373X(2009)01-020-03

New Method of Classifying the Radar Signals

CHEN Huimin1,SHENG Jisong2

(1.Institute of Electronic & Information,Jiangsu University of Science & Technology,Zhenjiang,212003,China;

2.The 723 Academy of CSIC,Yangzhou,225001,China)

Abstract：In the field of classifying the radar emitter signals,as the electromagnetic environment in modern Electronic warfare is becoming worse,signals parameters overlapping are serious,the performances of the five classic parameters classifying signals descend rapidly.As deficiency of the conventional method,the feature extraction algorithm of derived characters of instantaneous frequency is proposed.Via the algorithm,some new parameters could be extracted,so the more effective classifying characteristics vector could be constructed.Simulation experiments through Matlab show correction and feasibility of practical application of the algorithm.

Keywords：radar emitter;signal classifying;five classic parameters;instantaneous frequency;feature extraction algorithm

0 引 言

隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的發(fā)展,電子戰(zhàn)的作用和地位發(fā)生了巨大的變化,成為現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的重要手段。要想做到知己知彼,取得戰(zhàn)爭(zhēng)的主動(dòng)權(quán)就必須掌握敵方雷達(dá)等電子裝備的特性。因此,通過偵察情報(bào)的分析來進(jìn)行雷達(dá)信號(hào)識(shí)別具有特別重要的意義。就目前而言,現(xiàn)有識(shí)別方法已不能滿足日益復(fù)雜的電磁環(huán)境的需要,對(duì)新的雷達(dá)信號(hào)識(shí)別方法的研究勢(shì)在必行。

瞬時(shí)自相關(guān)算法是一種非線性時(shí)頻分析方法,適用于非平穩(wěn)信號(hào)的分析。而現(xiàn)代雷達(dá)信號(hào)多采用非平穩(wěn)信號(hào),瞬時(shí)自相關(guān)算法瞬時(shí)頻率派生特征提取算法用于雷達(dá)信號(hào)的分選便成為可能。

1 瞬時(shí)自相關(guān)算法(ISC)原理

設(shè)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換(ADC)采樣、解析變換后得到的中頻解析信號(hào)為:

s(n)=Aexp{j}(1)

式中,A為信號(hào)幅度,f(n)和φ(n)分別為頻率和相位調(diào)制函數(shù),φ0為任意初相,fs為采樣頻率。

參考文獻(xiàn)［1］,信號(hào)的瞬時(shí)自相關(guān)運(yùn)算定義為:

Y(n,m)=s(n)× s(n+m), m=0,±1,…(2)

為了計(jì)算上的方便,將式(2)調(diào)整為:

Y(n,m)=s(n+m)× s(n), m=1,2,…(3)

式中, s(n)表示s(n)的共軛,m為延遲間隔。

將式(1)代入式(3)得:

Y(n,m)=s(n+m)× s(n)=

A2exp{j\2π/fs+φ(n+m)-φ(n)〗}(4)

設(shè)瞬時(shí)相位為θ(n,m),則式(4)可用下式表示:

Y(n,m)=A2(5)

比較式(4)和式(5),可得瞬時(shí)相位θ(n,m)

θ(n,m)=arctansin θ(n,m)cos θ(n,m)=

arctanImRe=

2π/fs+

φ(n+m)-φ(n)(6)

式中,Im(·)和Re(·)分別表示求信號(hào)虛部和實(shí)部的運(yùn)算。由于相位的變化率為頻率,因此信號(hào)的瞬時(shí)頻率由下式計(jì)算：

f(n,m)=θ(n,m)fs/(2πm)(7)

將式(6)代入式(7)得：

f(n,m)=(n+m)f(n+m)-nf(n)m+

fs2πm(8)

對(duì)于任意如式(1)的信號(hào),在不太長(zhǎng)的時(shí)間間隔m內(nèi)(m頝信號(hào)長(zhǎng)度),可將其近似看作頻率為fi(i=1,2,3,…)的局部平穩(wěn)諧波,即:

2πf(n)n/fs+φ(n)+φ02πfin/fs+φ0,

n≤i≤n+m-1(9)

換句話說,相位調(diào)制φ(n)引起的相位改變相當(dāng)于信號(hào)頻率從f(n)調(diào)整為fi所引起的相位變化。

為了抑制噪聲的干擾,對(duì)n和n+m間的采樣點(diǎn)作滑動(dòng)平均處理,以平均瞬時(shí)頻率:

f(n,m)=1m∑n+m-1i=nf(i,m)(10)

作為第n點(diǎn)的瞬時(shí)頻率。經(jīng)此處理后,算法在低信噪比環(huán)境的適應(yīng)能力有了進(jìn)一步的提高。

2 瞬時(shí)頻率派生特征提取算法

根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理,利用各瞬時(shí)頻率統(tǒng)計(jì)特性的變化差異來提取它的派生特征,并使新提取的特征具有標(biāo)識(shí)信號(hào)調(diào)制類型的能力。

下面就常規(guī)脈沖信號(hào)(CON)、線性調(diào)頻信號(hào)(LFM)、相位編碼信號(hào)(PSK)和頻率編碼信號(hào)(FSK)幾種典型雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行瞬時(shí)頻率派生特征提取算法進(jìn)行分析。

LFM的瞬時(shí)頻率和采樣時(shí)間之間表現(xiàn)出較好的線性相關(guān)性,而其他類型信號(hào)的相關(guān)性均較差。因此,相關(guān)系數(shù)R可以作為識(shí)別LFM信號(hào)的一個(gè)較為可靠的特征：

R=cov(f IF,nTs)D(f IF)D(nTs)(11)

式中,f IF為提取的瞬時(shí)序列,Ts=1/fs為采樣間隔,cov(·)和D(·)分別為協(xié)方差和方差函數(shù)。

將瞬時(shí)頻率f IF做歸一化處理：

f IF1=f IF/max(f IF)(12)

用E1表示f IF1的均值,將(f IF1-E1)大于零的部分再做歸一化處理,這種去均值并提取正值的處理方式,將使f IF1長(zhǎng)度縮短并使不同類信號(hào)的f IF1結(jié)構(gòu)發(fā)生不同程度的變化。這種變化上的差異,有利于信號(hào)分類。

對(duì)于PSK信號(hào),由于相位突變會(huì)引起頻率的跳變。這里用Np來表示突變峰的個(gè)數(shù)：

Np(n)=1,f IF>E+4σ

1,f IF

0,其他(13)

式中,σ表示均方差。

通常將經(jīng)典五參數(shù)作為雷達(dá)輻射源信號(hào)預(yù)分選,在此基礎(chǔ)上,再構(gòu)造分類特征向量［R,σ1-σ2,Np］作為輻射源信號(hào)主分選,根據(jù)分類特征向量門限,判別出各雷達(dá)輻射源信號(hào)。

3 仿真結(jié)果

仿真選取的雷達(dá)信號(hào)為：常規(guī)脈沖信號(hào)(CON)、線性調(diào)頻信號(hào)(LFM)、相位編碼信號(hào)(二相位編碼BPSK,采用7位Barker編碼方式)和頻率編碼信號(hào)(二頻率編碼BFSK,采用13位Barker編碼方式)。仿真參數(shù)為：A=2,fs=120 MHz,f0= 10 MHz,PW=13 μs,B= 10 MHz,對(duì)于二頻率編碼信號(hào),它的兩個(gè)頻率f1= 10 MHz,f2=2 MHz,信噪比SNR為-6~15 dB。

圖1給出了SNR=0 dB、高斯白噪聲下的瞬時(shí)自相關(guān)算法的時(shí)頻分析圖。

圖1 0 dB高斯白噪聲下的ISC時(shí)頻分析圖

為了確定各特征向量［R,σ1-σ2,Np］的門限,在SNR為-6~15 dB的環(huán)境下,對(duì)各種典型信號(hào)分類特征向量的各分量的取值范圍進(jìn)行了100次的仿真實(shí)驗(yàn),所得統(tǒng)計(jì)結(jié)果列于表1。

表1 各種典型信號(hào)分類特征向量的各分量的取值

信號(hào)類型Rσ1-σ2Np

CON-0.084 8～0.057 8-0.194 3～0.042 60

LFM0.808 6～0.999 4-0.142 4～-0.032 70

BPSK-0.058 3～0.046 6-0.044 9～-0.014 32～3

BFSK-0.311 4～-0.257 00.060 5～0.321 90

從表1可知,R是一個(gè)較理想的分類特征。因?yàn)樵谒疾斓睦走_(dá)輻射源信號(hào)類中,僅有LFM信號(hào)的IF隨采樣時(shí)間nTs的變化而線性變化,兩者表現(xiàn)出較好的線性相關(guān)特性,具有較大的R值,而其余類信號(hào)R值均小于0.1,因此,可選擇0.1作為R的門限,從而將LFM首先分離出來。從表1中Np的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以判別出BPSK信號(hào),選擇1作為Np的門限。分離出LFM和BPSK信號(hào)后,可選擇0.05作為σ1-σ2的門限,大于等于0.05的為BFSK信號(hào),小于0.05的為CON信號(hào)。圖2給出了信號(hào)判別流程框圖。

圖2 信號(hào)判別流程圖

4 結(jié) 語

瞬時(shí)自相關(guān)算法瞬時(shí)頻率派生特征提取算法,在低信噪比情況下,能夠較好地分選出各雷達(dá)輻射源信號(hào),該算法運(yùn)算量不大,抗噪性能良好,工程應(yīng)用是一個(gè)不錯(cuò)的研究方向,作者將在以后的工作中繼續(xù)對(duì)這方面進(jìn)行深入研究。

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作者簡(jiǎn)介

陳惠民 男,1979年出生,碩士研究生。研究方向?yàn)殡娮訉?duì)抗。

盛驥松 男,1968年出生,研究員,中船重工723所。研究方向?yàn)殡娮訉?duì)抗、雷達(dá)系統(tǒng)總體。