基于动态时间规整的雷达辐射源天线扫描方向图匹配方法

本发明属于电子对抗侦察和雷达辐射源识别，涉及一种基于动态时间规整的雷达辐射源天线扫描方向图匹配方法。

背景技术：

1、雷达对抗侦察是电子对抗的先导和基础，作为雷达侦察中的重要部分，雷达辐射源识别是通过预先积累的雷达数据库中的雷达数据参数与被测雷达数据参数进行对比或者利用已知雷达数据库中数据学习到的模型对待测雷达数据进行分类检测，最终完成辐射源信号类型、型号、装载平台甚至个体的识别，为战场电磁态势的明晰以及指挥员的指挥决策提供重要依据。目前对雷达辐射源的识别主要基于截获信号的脉宽、载频、重复周期以及脉内调制等信息，但这些方法过于依赖特征参数选择与提取，在日益复杂的电磁环境下识别效果不佳。

2、为了对雷达辐射源分类和识别，电子战系统需要截获来自非合作方辐射源的电磁信号，天线是雷达用来辐射和接收电磁波并决定其探测方向的设备，作为雷达的重要组成部分，天线的性能对雷达的性能具有重要影响。天线波束通常指向发射功率最大的方向，为了监测和定位范围内的目标物体，雷达系统机械地或电子地移动其波束的方向，当天线波束经过电子战系统时，接收信号具有最大强度。这种天线波束的运动称为扫描，由天线波束运动产生的特定方向图是其扫描方向图，不同的雷达辐射源具有不同的扫描方向图，扫描方向图表征了很多信息，包括雷达信号辐射功率的强弱、雷达天线波束指向的变化和扫描方式的改变等。通过将当前观测到的方向图与预先建立的标准模板库匹配，可以挖掘雷达波束变化规律以及搜索、跟踪特性，进而推断雷达目标的行为、意图以及模式变化规律。

3、方向图匹配即比较接收到的方向图与标准模板库中每个模板的相似度，与模板库中相似度最高的即为其匹配结果。雷达天线扫描过程中，波束指向是随时间变化的，观测到的方向图的强度也随时间变化。所以，可以将方向图序列看作为时间序列，方向图匹配即为不同时间序列的相似性匹配。一般情况下，观测到的方向图序列维度较高，如果直接对原序列进行处理，无法避免产生耗时长，时间复杂度高，成本高的问题。同时，受噪声和脉冲缺失的影响，观测到的方向图会存在一定程度的失真、偏移和弯曲现象。因此，设计一种可以提高雷达辐射源天线扫描方向图序列匹配的正确率，同时降低匹配的时间复杂度的方法十分关键。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于动态时间规整的雷达辐射源天线扫描方向图匹配方法，实现雷达辐射源天线扫描方向图的匹配，提高在脉冲缺失率较高时的匹配正确率更高，并降低时间复杂度。

2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于动态时间规整的雷达辐射源天线扫描方向图匹配方法，该方法包括训练和匹配两个阶段；在所述训练阶段中，基于预处理后的先验方向图集合，训练lstm自编码器模型，应用lstm自编码器提取特征向量，构建方向图的标准模板；在所述匹配阶段中，对于未知的方向图，应用训练阶段中得到的lstm自编码器提取特征向量，构建测试模板，最后利用dtw算法计算测试模板与标准模板的相似度，将相似度最高的标准模板作为未知方向图的匹配结果。

4、其中，训练阶段包括：首先建立雷达辐射源与接收信号之间的关联幅度模型，仿真获得方向图原始数据；对方向图原始数据进行预处理，并将预处理后的方向图数据输入lstm自编码器中，训练lstm自编码器模型，应用训练好的lstm自编码器提取隐藏层特征向量，构建标准模板。lstm自编码器包括2层lstm编码器和2层lstm解码器。

5、进一步的，对方向图原始数据进行预处理包括，采用min-max方法对接收到的方向图序列归一化，消除不同传输损耗、雷达发射功率的影响；然后采用hampel滤波器检测和去除方向图序列中由噪声组成的虚假脉冲。

6、进一步的，lstm自编码器的训练过程中，采用adam方法优化模型，利用预处理后的方向图序列作为训练样本，通过反复训练来学习方向图序列的隐藏特征，将原始数据和重构数据误差的平方和作为损失函数。

7、进一步的，利用dtw算法计算测试模板与标准模板的相似度包括，假设构建的测试模板表示为y＝{y1,y2,...,yn,...,yn}，其中n表示测试模板中包含的序列总数，yn表示第n个序列，j表示第n个序列的长度；假设标准模板表示为x＝{x1,x2,...,xm,...,xm}，m表示标准模板中包含的序列总数，xm表示第m个序列，i表示第m个序列的长度。首先构造一个i*j的距离矩阵，该矩阵的元素为两个序列中任意两个元素之间的直线距离；在满足约束条件的前提下，以距离矩阵中第(1,1)个元素为起点，沿着某条路径到达距离矩阵第(i,j)个元素，寻找一条通过此距离矩阵的最优规整路径，最优规整路径距离最小的序列即为相似度最高的序列；根据上述原理计算测试模板的方向图序列与标准模板的方向图序列之间的dtw值，dtw最小值对应的标准模板方向图序列则为匹配结果。

8、其中，所述的约束条件包括边界条件、单调性和连续性。

9、所述边界条件为：序列的先后顺序不能改变，即最优规整路径w必须从距离矩阵左下角出发，在右上角结束；

10、所述单调性为：最优规整路径上的点必须随着时间单调前进，不能折返；

11、所述连续性为：两个序列对齐时不能跨越某个点，只能和相同或相邻时刻的点对齐。

12、本发明的有益效果在于：本发明将dtw算法与lstm自编码器相结合，在脉冲缺失率较高时，相比于传统dtw，本发明的匹配正确率更高，且时间复杂度更低。

13、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

技术特征：

1.一种基于动态时间规整的雷达辐射源天线扫描方向图匹配方法，其特征在于：该方法包括训练和匹配两个阶段；在所述训练阶段中，基于预处理后的先验方向图集合，训练lstm自编码器模型，应用lstm自编码器提取特征向量，构建方向图的标准模板；在所述匹配阶段中，对于未知的方向图，应用训练阶段中得到的lstm自编码器提取特征向量，构建测试模板，最后利用dtw算法计算测试模板与标准模板的相似度，将相似度最高的标准模板作为未知方向图的匹配结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述训练阶段包括：首先建立雷达辐射源与接收信号之间的关联幅度模型，仿真获得方向图原始数据；对方向图原始数据进行预处理，并将预处理后的方向图数据输入lstm自编码器中，训练lstm自编码器模型，应用训练好的lstm自编码器提取隐藏层特征向量，构建标准模板。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述对方向图原始数据进行预处理包括，采用min-max方法对接收到的方向图序列归一化，消除不同传输损耗、雷达发射功率的影响；然后采用hampel滤波器检测和去除方向图序列中由噪声组成的虚假脉冲。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述lstm自编码器包括2层lstm编码器和2层lstm解码器。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述lstm自编码器的训练过程中，采用adam方法优化模型，利用预处理后的方向图序列作为训练样本，通过反复训练来学习方向图序列的隐藏特征，将原始数据和重构数据误差的平方和作为损失函数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述利用dtw算法计算测试模板与标准模板的相似度包括，假设构建的测试模板表示为y＝{y1,y2,...,yn,...,yn}，其中n表示测试模板中包含的序列总数，yn表示第n个序列，j表示第n个序列的长度；假设标准模板表示为x＝{x1,x2,...,xm,...,xm}，m表示标准模板中包含的序列总数，xm表示第m个序列，i表示第m个序列的长度；

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述约束条件包括边界条件、单调性和连续性；所述边界条件为：序列的先后顺序不能改变，即最优规整路径w必须从距离矩阵左下角出发，在右上角结束；所述单调性为：最优规整路径上的点必须随着时间单调前进，不能折返；所述连续性为：两个序列对齐时不能跨越某个点，只能和相同或相邻时刻的点对齐。

技术总结本发明涉及一种基于动态时间规整的雷达辐射源天线扫描方向图匹配方法，属于电子对抗侦察和雷达辐射源识别技术领域。该方法包括训练和匹配两个阶段；在训练阶段中，基于预处理后的先验方向图集合，训练LSTM自编码器模型，应用LSTM自编码器提取特征向量，构建方向图的标准模板；在匹配阶段中，对于未知的方向图，应用训练阶段中得到的LSTM自编码器提取特征向量，构建测试模板，最后利用DTW算法计算测试模板与标准模板的相似度，将相似度最高的标准模板作为未知方向图的匹配结果。本发明将DTW算法与LSTM自编码器相结合，在脉冲缺失率较高时，相比于传统DTW，能够获得更高的匹配正确率和更低的时间复杂度。技术研发人员：徐鹏,尉明霞,邓鹏,姚山峰,欧阳鑫信,熊炼受保护的技术使用者：重庆邮电大学技术研发日：技术公布日：2024/9/9