一种先验未知场景下多参数联合的多功能雷达字提取方法和装置

本发明涉及多功能雷达信号处理，尤其涉及一种先验未知场景下多参数联合的多功能雷达字提取方法和装置。

背景技术：

1、多功能雷达具备相位控制阵列天线，通过灵活地改变天线波束形状、指向和脉冲信号参数，能够实现搜索、跟踪、制导等多种功能。多功能雷达辐射源识别是当前电子侦察领域的热点问题。侦察系统从接收的多功能雷达信号中实时高速、准确地辨识雷达当前工作状态、挖掘雷达行为规律，为后续进行威胁等级评估、干扰决策制定提供支撑。传统的雷达辐射源识别方法将截获的信号保存为脉冲描述字(pulse description word，pdw)，由于机械扫描雷达调制参数固定，可以基于这些特征利用模式识别方法获得准确的识别结果。然而，多功能雷达信号的调制样式复杂多变，不再具备周期性特征，直接将pdw与电子情报库中的先验信息进行匹配的传统方法无法满足现代多功能雷达信号侦察和识别的需要。

2、为了解决这一问题，许多学者希望通过提出新的信号模型以及对应的求解方法，用更加简洁的数学语言来描述多功能雷达信号辐射规律。其中，最具代表性的就是visnevski提出的句法模型。基于句法模型，多功能雷达信号可解构为雷达字、雷达短语。雷达字是有限数目脉冲的一个固定排列，能从目标或环境中获取特定信息，mfr执行不同任务时作用距离、方位、能量等不同，不同雷达字对应的脉冲参数也会随之改变。为了完成特定任务，mfr的任务调度和波形生成系统会按一定时序规律对雷达字进行排列组合从而得到不同的雷达短语，最终根据系统内的波形库生成实际信号。对于侦察方而言，直接得到的就是多功能雷达信号的雷达字出现情况，因此，雷达字是句法模型中具分辨能力的基本信息单元。挖掘和利用隐藏在多功能雷达辐射源信号中的雷达字能够为后续雷达工作模式识别提供信息支撑，是一种具有重要应用前景的信号处理技术。

3、近年来，不少学者就雷达字提取问题提出了可应用于工程实际的方法，主要可分为两大类。一类是有监督的方法，以visnevski为代表，他最早提出了将脉冲前沿量化编码后构建各雷达字的hmm模板，再利用维特比算法将其与待提取的编码序列进行模板匹配。另一类是无监督的方法，主要是以聚类分析和统计分析为主。聚类分析方法的典型代表主要有密度聚类、网格聚类、层次聚类。

4、人们采用了各种方法来提高雷达字提取性能，然而，聚类分析方法的一致缺陷在于过于依赖数据形状特征，难以适应伴随着杂波、干扰和噪声的实际侦察环境，聚类结果可靠性较差。统计分析方法的一致缺陷在于仅利用单一脉冲参数，脉间调制建模过于简化，同时对滑窗长度和步长等参数选取敏感，鲁棒性较差。因此，可将目前非协作mfr雷达字提取领域面临的问题归纳为三类：算法难以适应复杂信号环境带来的异常数据，难以提取调制类型复杂的雷达字，难以融合多维脉冲参数特性。此外，本发明的研究对象是非合作mfr，雷达对抗的保密性使得标记样本数据难以获得。因此，传统的监督学习方法和近年来流行的深度学习方法很难应用。

技术实现思路

1、本发明针对上述问题，提出了一种先验未知场景下多参数联合的多功能雷达字提取方法和装置。对于复杂信号环境下截获的存在大量漏脉冲、伪脉冲的mfr信号，利用基于窗长自适应hampel滤波器进行异常数据清洗，解决截获mfr信号质量较差问题。对于存在复杂调制规律的雷达字，利用基于改进floss算法进行序列分割，提高传统雷达字提取算法的鲁棒性和适应性。对于变化规律不同的脉冲参数序列，利用基于权重的切换点决策融合实现雷达字提取结果的统一。

2、为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、本发明一方面提出一种先验未知场景下多参数联合的多功能雷达字提取方法，包括：

4、步骤1：对截获的多功能雷达mfr信号，利用基于窗长自适应的hampel滤波器进行异常数据清洗；

5、步骤2：利用改进floss算法对步骤1处理后的mfr信号进行处理，得到切换点矩阵；

6、步骤3：对得到的切换点矩阵，利用基于权重的切换点决策融合完成雷达字提取结果的统一。

7、进一步地，所述mfr信号包括脉冲幅度pa、脉冲重复间隔pri、射频rf、脉宽pw。

8、进一步地，将由pa、pri、rf、pw参数描述的雷达字定义为脉冲描述字pdw序列单位pdwsu。

9、进一步地，所述基于窗长自适应的hampel滤波器采用如下方式进行窗长计算：

10、

11、其中，λ1表示滑动半窗长的最小值，λ2表示滑动半窗长的最大值，δk为滑动窗口调整的步长，sampen0为样本熵的阈值，ka(t)表示t时刻的窗长，sampen(t)表示t时刻的样本熵，sgn()表示sgn函数，通过返回一个整型变量，指出参数的正负号。

12、进一步地，所述步骤2包括：

13、步骤2.1：对步骤1处理后的mfr信号进行建模，得到对应的mfr信号矩阵轮廓；

14、步骤2.2：通过统计矩阵轮廓索引形成弧跨越数序列；

15、步骤2.3：基于弧跨越数序列的标准差搜索平滑区域：

16、

17、其中，flatarea表示平滑区域，i表示平滑区域的个数，j表示待检测序列索引号，表示用窗长为w截取的ac序列，threshold表示平滑阈值；

18、步骤2.4：计算切换点矩阵：

19、

20、其中，o表示切换点矩阵，k表示子序列起始脉冲的编号，pulseindexk表示第k个子序列起始脉冲所在的位置。

21、进一步地，所述步骤2.1包括：

22、步骤2.1.1：计算mfr信号距离矩阵：

23、

24、其中，d表示mfr信号距离矩阵，w表示子序列的长度，l表示mfr信号包含的脉冲总数，di,j表示第i个子序列中一组观测值与第j个子序列中一组观测值两两之间的欧式距离；

25、步骤2.1.2：基于mfr信号距离矩阵得到mfr信号矩阵轮廓：

26、rsmp＝(r1,r2,…,rl-w+1)

27、其中，ri表示第i个子序列与所有子序列间距离的最小值min(di)。

28、进一步地，所述步骤3包括：

29、将变化权重定义为每个行号的重合频次/总重合频次，用来衡量脉冲参数变化的剧烈程度，将伴随权重定义为每个列号的重合频次/总行数，用来衡量不同脉冲参数的切换点检测结果在同一位置出现的概率大小；

30、将变化权重和伴随权重的和归一化得到最终的得分，根据该得分对切换点矩阵进行决策，当切换点矩阵中元素得分≥0.5时该元素对应的脉冲索引为真实切换点位置。

31、进一步地，在所述步骤3之后，还包括：

32、分析漏脉冲和虚假脉冲对mfr信号的影响。

33、本发明另一方面提出一种先验未知场景下多参数联合的多功能雷达字提取装置，包括：

34、异常数据清洗模块，用于对截获的多功能雷达mfr信号，利用基于窗长自适应的hampel滤波器进行异常数据清洗；

35、切换点检测模块，用于利用改进floss算法对异常数据清洗模块处理后的mfr信号进行处理，得到切换点矩阵；

36、切换点决策融合模块，用于对得到的切换点矩阵，利用基于权重的切换点决策融合完成雷达字提取结果的统一。

37、进一步地，还包括：

38、分析模块，用于分析漏脉冲和虚假脉冲对mfr信号的影响。

39、与现有技术相比，本发明具有的有益效果：

40、1.基于窗长自适应的hampel滤波器有效解决了漏脉冲、伪脉冲等异常数据问题，且能自动调整，得到最优参数，能够满足复杂电磁环境下的mfr全脉冲数据清洗需求。

41、2.基于改进floss算法的切换点检测能够在缺乏mfr标签信号数据的情况下，高效准确完成具备复杂调制样式的各个脉冲参数序列的序列分割。

42、3.基于权重的切换点决策融合有效解决了mfr信号规律复杂多变的问题，将具备不同变换点的脉冲参数序列分割结果进行统一，有效提高了雷达字提取方法的召回率。