基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法

1.本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及一种基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法。


背景技术：

2.随着雷达信号的调制方式越来越复杂，以到达角、载频、到达时间、脉冲宽度和脉冲幅度为五大特征参数的传统信号分析方法已经很难满足现代电子侦察的需求。
3.在对截获雷达信号的分析中，脉冲内部特征分析(简称脉内分析)显得尤为重要。脉内分析主要对雷达辐射源信号进行调制类型的识别，再进行相应参数的估计或者更加细致的分析。由于传统的时域或频域分析方法难以获得雷达辐射源信号足够的信息，因此目前常用的方法是在时频域进行信号分析，例如短时傅里叶变换等时频变换方法。但是采用传统的时频变换方法直接在时频域进行雷达辐射源信号分析时，最终得到的有效频率变化范围很小，不利于后续进行信号识别等处理。
4.随着深度学习等人工智能算法的兴起，基于时频变换图像的雷达辐射源信号智能识别成为了目前进行雷达辐射源信号分析的一种新方法。但是，现有的深度学习智能识别方法中的时频变换比较简单，没有考虑到实际雷达辐射源信号的脉宽、带宽分布差异较大，一些长脉冲经过采样后可能超过几十万点，会造成时频分析的计算量很大。并且，若时频图过大或者大小不统一时，也无法输入到深度学习网络模型中。


技术实现要素：

5.为解决上述现有技术中存在的部分或全部技术问题，本发明提供一种基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法。
6.本发明的技术方案如下：
7.提供了一种基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法，所述方法包括：
8.对雷达辐射源信号进行频谱分析，确定雷达辐射源信号的频率分布范围；
9.对雷达辐射源信号进行数字下变频，以将雷达辐射源信号的中心频率变换为0；
10.对雷达辐射源信号进行低通滤波处理，以保留雷达辐射源信号的有效频率分量；
11.基于低通滤波处理后的雷达辐射源信号，以每间隔一个预设间隔点数抽取一点的方式对雷达辐射源信号采样序列进行抽取；
12.对抽取得到的采样序列进行时频分析，获取雷达辐射源信号的时频图像。
13.在一些可能的实现方式中，所述对雷达辐射源信号进行频谱分析，确定雷达辐射源信号的频率分布范围，包括：
14.以预设长度对雷达辐射源信号进行分段，利用快速傅里叶变换计算每段信号的功率谱，对每段信号的功率谱进行相加并计算平均值，确定雷达辐射源信号对应的功率谱；
15.对雷达辐射源信号的功率谱进行平滑处理；
16.根据平滑处理后的功率谱，计算雷达辐射源信号的频率分布范围。
17.在一些可能的实现方式中，利用以下公式计算确定雷达辐射源信号的频率分布范围；
[0018][0019][0020]
其中，b表示信号的归一化频率宽度，和表示信号带宽内的归一化截止频率，表示信号的归一化频率中心，p(i)表示平滑处理后的功率谱，nf表示快速傅里叶变换的点数，i表示数字频率域中1～nf的整数。
[0021]
在一些可能的实现方式中，将雷达辐射源信号乘以进行数字下变频。
[0022]
在一些可能的实现方式中，在对雷达辐射源信号进行低通滤波处理时，将截止频率设置为0.5b+δ，其中，δ表示预留频率宽度。
[0023]
在一些可能的实现方式中，所述预设间隔点数的取值在fs/b
′
以下，其中，fs表示雷达辐射源信号采样频率，b
′
表示低通滤波处理后的雷达辐射源信号带宽。
[0024]
在一些可能的实现方式中，所述方法还包括：
[0025]
在对雷达辐射源信号采样序列进行抽取时，确定不影响时频效果的最小抽取点数，根据最小抽取点数计算对应的预设间隔点数；
[0026]
确定计算得到的预设间隔点数是否不超过1，若是，将原始辐射源信号采样序列作为抽取得到的采样序列，若否，在1至计算得到的预设间隔点数之间选取一个整数作为实际预设间隔点数进行抽取。
[0027]
在一些可能的实现方式中，采用短时傅里叶变换对抽取得到的采样序列进行时频分析。
[0028]
在一些可能的实现方式中，采样序列的短时傅里叶变换表示为：
[0029][0030]
其中，stft
x
(n,k)表示采样序列x(n)的短时傅里叶变换，w(m)表示窗函数，m表示窗的长度，k表示数字频率域中1～m的整数。
[0031]
本发明技术方案的主要优点如下：
[0032]
本发明的基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法通过利用信号抽取的方式进行信号时频分析，能够降低信号采样频率，提高频率分辨率，将雷达辐射源信号变换为高质量的时频图，以利于后续进行信号识别等处理，并且能够有效地降低时频分析的计算量。
附图说明
[0033]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以
根据这些附图获得其他的附图。
[0034]
图1为本发明一实施例的基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法的流程图；
[0035]
图2a为本发明一实施例的一种lfm信号进行stft后得到的时频图；
[0036]
图2b为图2a对应的lfm信号的功率谱示意图；
[0037]
图2c为图2a对应的lfm信号的平滑功率谱示意图；
[0038]
图2d为图2a对应的lfm信号在利用基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法进行处理时，进行下变频与低通滤波后的功率谱示意图；
[0039]
图2e为图2a对应的lfm信号在利用基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法进行处理时，进行信号抽取后的功率谱示意图；
[0040]
图2f为图2a对应的lfm信号在利用基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法进行处理后得到的时频图；
[0041]
图3为本发明一实施例的另一种lfm信号在利用基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法进行处理后得到的时频图；
[0042]
图4为本发明一实施例的又一种lfm信号在利用基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法进行处理后得到的时频图；
[0043]
图5为本发明一实施例的一种nlfm信号在利用基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法进行处理后得到的时频图；
[0044]
图6为本发明一实施例的另一种nlfm信号在利用基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法进行处理后得到的时频图。
具体实施方式
[0045]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0046]
以下结合附图，详细说明本发明实施例提供的技术方案。
[0047]
参见图1，本发明一实施例提供了一种基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法，该方法包括以下步骤：
[0048]
s1，对雷达辐射源信号进行频谱分析，确定雷达辐射源信号的频率分布范围；
[0049]
s2，对雷达辐射源信号进行数字下变频，以将雷达辐射源信号的中心频率变换为0；
[0050]
s3，对雷达辐射源信号进行低通滤波处理，以保留雷达辐射源信号的有效频率分量；
[0051]
s4，基于低通滤波处理后的雷达辐射源信号，以每间隔一个预设间隔点数抽取一点的方式对雷达辐射源信号采样序列进行抽取；
[0052]
s5，对抽取得到的采样序列进行时频分析，获取雷达辐射源信号的时频图像。
[0053]
本发明一实施例提供的基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法通过利用信号抽取的方式进行信号时频分析，能够降低信号采样频率，提高频率分辨率，将雷达辐射
源信号变换为高质量的时频图，以利于后续进行信号识别等处理，并且能够有效地降低时频分析的计算量，可以根据信号的时宽和带宽自适应地进行时频分析。
[0054]
以下对本发明一实施例提供的基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法的步骤及原理进行具体说明。
[0055]
步骤s1，对雷达辐射源信号进行频谱分析，确定雷达辐射源信号的频率分布范围。
[0056]
为了确定雷达辐射源信号的频率范围，需要先求出信号的功率谱。在现有雷达辐射源信号采集设备中，信号一般为双通道采样(相当于2倍采样频率)，可以变换为数字复信号以方便处理。
[0057]
考虑到雷达辐射源信号的采样点数通常较多，本发明一实施例中，对雷达辐射源信号进行频谱分析，确定雷达辐射源信号的频率分布范围，包括以下步骤：
[0058]
s11，以预设长度对雷达辐射源信号进行分段，利用快速傅里叶变换(fft)计算每段信号的功率谱，对每段信号的功率谱进行相加并计算平均值，确定雷达辐射源信号对应的功率谱；
[0059]
s12，对雷达辐射源信号的功率谱进行平滑处理；
[0060]
s13，根据平滑处理后的功率谱，计算雷达辐射源信号的频率分布范围。
[0061]
由于噪声与调制类型的影响，谱峰对应的频率一般不等于中心频率，因此，在确定雷达辐射源信号对应的功率谱后，对功率谱进行平滑处理。
[0062]
进一步地，设定雷达辐射源信号采样频率为fs，fft的点数设为nf，经过平滑处理后功率谱p(i)最大的幅度为p(i0)，搜索3db带宽内的谱线，即功率谱的幅度大于0.5p(i0)，求出带宽内的归一化截止频率和则可以利用以下公式计算确定雷达辐射源信号的频率分布范围；
[0063][0064][0065]
其中，b表示信号的归一化频率宽度，表示信号的归一化频率中心，i表示数字频率域中1～nf的整数，雷达辐射源信号的频率分布范围为
[0066]
步骤s2，对雷达辐射源信号进行数字下变频，以将雷达辐射源信号的中心频率变换为0。
[0067]
具体地，基于上述设定，将雷达辐射源信号乘以进行数字下变频，以使下变频之后的信号的中心频率归一化值为0，从而将信号的有效频率范围调整为-0.5b～0.5b。
[0068]
步骤s3，对雷达辐射源信号进行低通滤波处理，以保留雷达辐射源信号的有效频率分量。
[0069]
为了保证进行信号抽取时不发生频谱混叠，同时消除带外噪声，需要对信号进行抗混叠低通滤波。
[0070]
基于上述设定，可以将低通滤波时的截止频率设为0.5b。
[0071]
进一步地，考虑到非线性调频等雷达辐射源信号谱线的展宽，为了更大程度地保留信号能量，设置预留频率宽度δ，将低通滤波的截止频率增加到0.5b+δ，保留复信号的带宽为b+2δ。
[0072]
步骤s4，基于低通滤波处理后的雷达辐射源信号，以每间隔一个预设间隔点数抽取一点的方式对雷达辐射源信号采样序列进行抽取。
[0073]
具体地，基于低通滤波处理后的雷达辐射源信号，以每间隔一个预设间隔点数d抽取一点的方式对雷达辐射源信号采样序列进行抽取。其中，预设间隔点数d的取值控制在fs/b
′
以下，fs表示雷达辐射源信号采样频率，b
′
表示低通滤波处理后的雷达辐射源信号带宽，基于上述设定，b
′
＝b+2δ。
[0074]
通过上述方式进行抽取后，得到新的采样序列，新采样序列的采样频率为fs/d，当作相同长度的fft时，新采样序列的频率分辨率比原采样序列原来提高了d倍。
[0075]
进一步地，为了防止在进行信号抽取时，抽取后的点数过少而影响时频效果，本发明一实施例提供的时频分析方法中，步骤s4还可以包括：
[0076]
在对雷达辐射源信号采样序列进行抽取时，确定不影响时频效果的最小抽取点数，根据最小抽取点数计算对应的预设间隔点数；
[0077]
确定计算得到的预设间隔点数是否不超过1，若是，将原始辐射源信号采样序列作为抽取得到的采样序列，即不进行抽取，若否，在1至计算得到的预设间隔点数之间选取一个整数作为实际预设间隔点数进行抽取。
[0078]
其中，若计算得到的预设间隔点数大于fs/b
′
，则在1至fs/b
′
之间选取一个整数作为实际预设间隔点数进行抽取。
[0079]
步骤s5，对抽取得到的采样序列进行时频分析，获取雷达辐射源信号的时频图像。
[0080]
本发明一实施例中，采用短时傅里叶变换(stft)对抽取得到的采样序列进行时频分析，获取雷达辐射源信号的时频图像。
[0081]
具体地，采样序列的短时傅里叶变换表示为：
[0082][0083]
其中，stft
x
(n,k)表示采样序列x(n)的短时傅里叶变换，w(m)表示窗函数，m表示窗的长度，k表示数字频率域中1～m的整数。
[0084]
stft通过在时域加滑窗来获得信号的局部频率信息，stft的时间分辨力和频率分辨力受m取值与窗类型的影响，可以根据实际需求设置合适的窗函数与窗长。
[0085]
进一步地，为了得到与频率分辨率相对应的时间分辨率，可以设置时间分辨单元为频率分辨单元的2～4倍。抽取后的数据越长，则自适应地增加fft的滑动步长，以确保时间分辨单元与频率分辨单元相对应。
[0086]
可选的，本发明一实施例中，也可以采用小波变换、时频原子等线性时频分析方法，或者wigner-ville分布、choi-williams分布等cohen类非线性时频分析方法对抽取得到的采样序列进行时频分析，以获取雷达辐射源信号的时频图像。
[0087]
以下结合具体示例对本发明一实施例提供的基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法的有益效果进行说明。
[0088]
以仿真信号进行试验为例，设置信号的采样频率fs为400mhz，信号的带宽b为
5mhz，信号的时宽t为100μs，采样点数n＝t/fs为40000点。如果每次fft的点数nf设为512点，则信号的频率分辨率δf＝fs/nf仅为0.78mhz，则在整个信号频带内的分析点数δn＝nfb/fs约为6点。此时，直接计算stft效率很低，最终得到的有效频率变化范围很小。如果单纯通过提高fft的点数nf来提高分析点数δn，则会极大地增加计算量和存储空间。
[0089]
参见图2a，图2a示出了一种线性调频(lfm)信号进行stft后得到的时频图，其中，为了显示需要，将时频图灰度化，灰度值越高，代表能量越高。该lfm信号的起始频率为40mhz，信噪比(snr)为0db，其余参数与上述设置的信号参数相同。基于上述设置的仿真参数，对该lfm信号直接进行stft得到的时频矩阵为512
×
1600，即进行了1600次512点的fft。
[0090]
同时，基于上述设置的仿真参数，利用本发明一实施例提供的基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法对该lfm信号进行处理，得到如图2b-图2f所示的lfm信号的功率谱、平滑功率谱、下变频与低通滤波后的功率谱、抽取后的功率谱、以及最终的时频图。其中，最终抽取的倍数为38，时频矩阵为512
×
1053。
[0091]
通过对比图2a和图2f可以看出，相较于对信号直接进行stft，利用本发明一实施例提供的基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法对信号进行处理，在性能上有了很大的提升，能够清晰地反映出信号的变化特征，能够显著提高时频变换的频率分辨率，减小计算量与存储空间。
[0092]
进一步地，为了验证本发明一实施例提供的基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法的有效性，针对不同snr、不同类型、不同参数下的信号进行仿真试验。参见图3-图6，图3-图6分别示出了四种不同信号在利用基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法进行处理后得到的时频图。其中，图3对应的lfm信号的采样频率为400mhz，起始频率为40mhz，带宽为40mhz，脉宽为10μs，snr为0db，最终抽取的倍数为4，时频矩阵为256
×
1000。图4对应的lfm信号的采样频率为400mhz，起始频率为40mhz，带宽为5mhz，脉宽为200μs，snr为-5db，最终抽取的倍数为39，时频矩阵为512
×
1026。图5对应的信号为基于正切调频的非线性调频(nlfm)信号，该nlfm信号的snr为0db，最终抽取的倍数为7，时频矩阵为256
×
572，其余参数均与图3对应的lfm信号所设置的参数相同。图6对应的信号为基于正切调频的非线性调频(nlfm)信号，该nlfm信号的snr为-5db，最终抽取的倍数为61，时频矩阵为512
×
1312，其余参数与图4对应的lfm信号所设置的参数相同。
[0093]
根据图3-图6可以看出，本发明一实施例提供的基于信号抽取的雷达辐射源信号时频分析方法具有很强的适应性，对于不同snr下的不同信号均有良好的估计性能。
[0094]
其中，在上述的仿真试验中，时频矩阵可以控制在512
×
1024左右的范围内，可以根据实际需要灵活配置相关参数，生成统一大小的时频图，以便于进行信号识别等后续处理。
[0095]
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。此外，本文中“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、“下”均以附图中表示的放置状态为参照。
[0096]
最后应说明的是：以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。