本发明属于雷达抗干扰,具体涉及一种基于yolov5的防空警戒雷达复合干扰参数估计方法。
背景技术:
1、影响雷达工作的电子有源干扰主要可以分为两类,压制式干扰和欺骗式干扰,尤其是随着数字射频存储技术(drfm)的发展,欺骗干扰经常会与压制干扰复合使用,甚至可能是多种欺骗式干扰与压制式干扰的交互组合,给干扰抑制带来了极大的挑战。而干扰环境感知是雷达实施有效抗干扰措施的前提和基础,通过对干扰信号多域分析以掌握干扰态势信息,对时频参数进行精确估计,能够为雷达采取抗干扰措施提供可靠的技术支撑,对预警雷达获取良好的工作环境有着极其重要的意义。
技术实现思路
1、本发明的目的在于解决雷达复合欺骗干扰环境下,干扰时延、多普勒频率信息难以获取的问题。提供一种基于yolov5的防空警戒雷达复合干扰参数估计方法。本发明可有效提取雷达在复杂背景下干扰信号的参数信息,可同时提取多种干扰的时频信息,且工程实现容易。
2、一种基于yolov5的防空警戒雷达复合干扰参数估计方法,包括以下步骤:
3、步骤1:接收目标回波信号;利用短时傅里叶变换对接收到的信号进行特征提取;
4、目标回波信号的数学表达式为:
5、
6、其中,a为信号幅度;fj为载频;k为调频率;tp为脉冲宽度;k为调频率;τ为目标时延,r为目标与雷达的相对距离,c为光速;线性调频信号频率变换关系为:
7、f=fj+kt
8、首先经过分帧加窗,燃后对加窗后的信号分别进行离散傅里叶变换,最后将变换后结果累和,生成时频图及各个时频点所对应的能量谱密度;
9、
10、其中,n为窗函数采样点数;x(m)为加窗后的信号,x(m)=x(n)ω*(n-m);ω*(n-m)为窗函数;
11、步骤2:将单种类干扰时频特征图、复合干扰时频特征图数据送入yolov5卷积神经网络进行训练;
12、步骤3:将复合干扰的时频图数据输入训练好的网络,输出识别定位结果,包括复合干扰类别、锚框位置信息;计算平均精确度均值map;
13、
14、其中,p准确率,r为召回率;
15、步骤4:对输出的锚框位置信息进行转换,获取时频图中各个复合干扰时频参数范围;
16、频率转化关系依照公式:
17、
18、时延转化关系依照公式:
19、
20、其中,ymax、ymin是分别是频域轴坐标最大值、最小值对应的锚框位置;ypos是干扰载频的对应的锚框位置;f是整个坐标频率量程;xmax、xmin是分别是时域轴坐标最大值、最小值对应的锚框位置;xpos是干扰时延的对应的锚框位置;t是时间长度;
21、步骤5:在步骤4得到的局部范围内,结合stft后的能量谱密度时频矩阵进行局部搜索,求出噪声能量谱密度的概率密度分布,依照显著性水平α,得到对应能量谱密度,作为判别门限ed;利用门限检测,得到时延τ、载频fi以及粗略多普勒频移及载频之和;
22、步骤6:采用局部内插法,在二次时频定位点处,取该时频点所在频率上的频域切片,对切片每个频率点位置的能量谱密度利用二次多项式进行拟合,而后进行ni点线性内插;
23、ni满足:
24、
25、其中,k为比例系数,k>1;fs为采样频率;fc为内插前所估计的多普勒频率与载频之和;
26、在内插后的频域切片内依照门限进行搜索,定位精细多普勒频率及载频之和;判别准则为:
27、e(t,fi)>eα
28、其中,α为显著性水平;eα为检验门限,依据显著性水平来确定;
29、步骤7:用载频及多普勒频率之和去掉步骤2所估算的载频,获取多普勒频移。
30、本发明的有益效果在于:
31、本发明先结合图像处理的方法进行参数初步估计,故可以对复合干扰的时频参数进行估计,获取每种参与复合的干扰时频参数;在多种干扰动态复合情况下具有良好的泛化能力,并且能够在较低信噪比情况下取得良好的干扰信号参数估计效果,可为后续干扰抑制等处理环节提供可靠支撑。本发明可解决雷达复合欺骗干扰环境下,干扰时延、多普勒频率信息难以获取的问题,可有效提取雷达在复杂背景下干扰信号的参数信息,可同时提取多种干扰的时频信息,且工程实现容易。
1.一种基于yolov5的防空警戒雷达复合干扰参数估计方法,其特征在于,包括以下步骤: