CN109884601B - 基于等阶跳转技术的雷达脉冲快速搜索方法 - Google Patents

基于等阶跳转技术的雷达脉冲快速搜索方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于等阶跳转技术的雷达脉冲快速搜索方法,包括:步骤1,根据脉冲重复周期选择属于同一部雷达脉冲信号的连续三根脉冲作为基准脉冲(i,j,k);步骤2,根据接收机在到达时间参数上测量的噪声水平,设置脉冲时域上的匹配容差值;步骤3,根据相邻两根基准脉冲之间的脉冲数目确定快速搜索脉冲的跳转阶数N_Stairs=k‑j;步骤4,以脉冲k为基准,以N_Stairs为初始跳转阶数,向右等阶搜索与脉冲k匹配脉冲;步骤5,以脉冲i为基准,以N_Stairs为初始跳转阶数,向左等阶搜索与脉冲i匹配的脉冲;步骤6,重复过程4、5,直至搜索完所有脉冲序列段。

Description

基于等阶跳转技术的雷达脉冲快速搜索方法
技术领域
本发明涉及一种电子侦察技术,特别是一种基于等阶跳转技术的雷达脉冲快速搜索方法。
背景技术
雷达辐射源信号分选,特别是复杂电磁环境下未知参数的雷达辐射源信号分选是电子情报侦察***(ELINT)和电子支援***(ESM)中的重要组成部分,只有在分选的基础上才能对雷达辐射源信号的参数进行分析和提取,对雷达类型和威胁性质进行识别。传统的辐射源信号分选方法,无论是CDIF、SDIF,还是后续的修正PRI变换法,都着力于PRI的检测部分,对后续脉冲匹配部分的探讨研究较少。实际上脉冲匹配的过程在整个信号分选过程中的时间占比非常大,尤其是现在外界电磁环境越来越复杂,脉冲密度越来越高,脉冲匹配过程的时间占比也相应的越来越大。提高脉冲匹配过程的速度对于信号分选整个***的效率具有至关重要的意义。
最常用的脉冲搜索方法有顺序搜索、“二分法”搜索、“大步走”搜索方法。顺序搜索算法的基本思想是按照时间顺序从前到后地选择脉冲作为进行尝试的起始脉冲,按照时间顺序选择后续脉冲与备选的起始脉冲进行重频匹配。“二分法”的基本思想是分治,分而治之,将一个大问题分割为若干个同类型的小问题。“二分法”搜索方式的收敛速度很快,并且非常稳定,与脉冲分布的关系不大,而与脉冲总数相关。“大步走”搜索算法的效率与跳跃步长的设置有很大的关系。当跳跃步长较小时,无法快速定位目标脉冲的位置。当跳跃步长较大时,反向逐阶搜索的次数可能过多。针对复杂电磁环境,脉冲流密度越来越大,以上几种方法都有一定的优缺点。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于等阶跳转技术的雷达脉冲快速搜索方法,该方法在含有噪声干扰脉冲的情况下,能够快速搜索出一部未知雷达的脉冲信号。
实现本发明目的的技术方案为:一种基于等阶跳转技术的雷达脉冲快速搜索方法,包括以下步骤:
步骤1,根据脉冲重复周期(PRI)选择属于同一部雷达脉冲信号的连续三根脉冲作为基准脉冲(i,j,k);
步骤2,根据接收机在到达时间参数上测量的噪声水平,设置脉冲时域上的匹配容差值(Toler);
步骤3,根据相邻两根基准脉冲之间的脉冲数目确定快速搜索脉冲的跳转阶数(N_Stairs=k-j);
步骤4,以脉冲k为基准,以N_Stairs为初始跳转阶数,向右等阶搜索与脉冲k匹配脉冲;
步骤5,以脉冲i为基准,以N_Stairs为初始跳转阶数,向左等阶搜索与脉冲i匹配的脉冲;
步骤6,重复过程4、5,直至搜索完所有脉冲序列段。
本发明与现有技术相比,具有以下优点:(1)通过每次的跳转阶数能够快速估计出同部雷达的下一个信号脉冲所处位置,减少搜索次数,实现快速搜索雷达脉冲;(2)相对于常用的脉冲搜索算法,如:顺序搜索、二分法和大步法,能够自适应不同电磁脉冲环境,实时调整搜索跳转阶数,自适应不同的脉冲密度。
下面结合说明书附图对本发明作进一步描述。
附图说明
图1基于等阶跳转技术的雷达脉冲快速搜索方法流程图。
图2向右等阶搜索脉冲流程图。
图3向左等阶搜索脉冲流程图。
图4向右脉冲匹配流程图。
图5向左脉冲匹配流程图。
具体实施方式
结合图1,本发明的基于等阶跳转技术的雷达脉冲快速搜索方法,包括以下步骤:
步骤1、根据脉冲重复周期(PRI)选择属于同一部雷达脉冲信号的连续三根脉冲作为基准脉冲(i,j,k);
步骤2、根据接收机在到达时间参数上测量的噪声水平,设置脉冲时域上的匹配容差值(Toler);
步骤3、根据相邻两根基准脉冲之间的脉冲数目确定快速搜索脉冲的跳转阶数(N_Stairs=k-j);
步骤4、以脉冲k为基准,以N_Stairs为初始跳转阶数,向右等阶搜索与脉冲k匹配脉冲;
步骤5、以脉冲i为基准,以N_Stairs为初始跳转阶数,向左等阶搜索与脉冲i匹配的脉冲;
步骤6、重复过程4、5,直至搜索完所有脉冲序列段。
结合图2,本发明的向右等阶搜索脉冲方法,包括以下步骤:
步骤41、把脉冲k作为中心基准值,N_Stairs作为脉冲跳转阶数,向右匹配脉冲m;
步骤42、初始化m=k+N_Stairs,m_Min=0xffffffff,m_Max=0;
步骤43、设置脉冲m与基准脉冲k之间形成脉冲间隔(DToa)的脉冲重复周期(PRI)的下限值(PRI_Min)为PRI–Toler,脉冲重复周期(PRI)的上限值(PRI_Max)为PRI+Toler,Toler为容差;
步骤44、如果目标脉冲m对应的到达时间(TOA)比步骤43中设置的脉冲重复周期的下限值(PRI_Min)小,即TOA(m)-TOA(k)<PRI_Min,则应“向右脉冲匹配”,之后转步骤46;否则,转步骤45;
步骤45、如果目标脉冲m对应的TOA比步骤43中设置的脉冲重复周期的上限值(PRI_Max)大,即TOA(m)-TOA(k)>PRI_Max,则应“向左脉冲匹配”,转步骤46;
步骤46、如果“向右脉冲匹配”、“向左脉冲匹配”所得到的符合脉冲重复周期范围值的m最大值(m_Max)大于等于m最小值(m_Min),转步骤47;否则结束本次等阶搜索脉冲过程;
步骤47、通过参数分析进行脉冲选择(m_Min和m_Max范围之间),选择符合TOA条件的最优脉冲(脉冲频率值、脉宽值、幅度值近似度最大的脉冲)作为匹配到的脉冲m;
步骤48、根据搜索到的脉冲m重新计算新的跳转阶数N_Stairs=m-k;
步骤49、以脉冲m作为新的基准脉冲k,k=m;转步骤41。
结合图3,本发明的向左等阶搜索脉冲方法,包括以下步骤:
步骤51、把脉冲i作为中心基准值,N_Stairs作为脉冲跳转阶数,向左匹配脉冲m;
步骤52、初始化m=i-N_Stairs,m_Min=0xffffffff,m_Max=0;
步骤53、设置脉冲m与基准脉冲i之间形成DToa的下限PRI_Min为PRI–Toler,上限PRI_Max为PRI+Toler;
步骤54、如果目标脉冲m对应的TOA比目标TOA范围的下限小时,即TOA(i)-TOA(m)<PRI_Min,则应向左脉冲匹配,执行步骤56;否则,执行步骤55;
步骤55、如果目标脉冲m对应的TOA比目标TOA范围的上限大时,即TOA(i)-TOA(m)>PRI_Max,则应向右脉冲匹配;否则,应向右向左脉冲匹配;
步骤56、如果向右脉冲匹配、向左脉冲匹配、向右向左脉冲匹配所得到的m_Max值大于等于m_Min,执行步骤57;否则结束本次等阶搜索脉冲过程;
步骤57、通过参数分析进行脉冲选择(m_Min和m_Max范围之间),选择符合TOA条件的最优脉冲作为匹配到的脉冲m;
步骤58、根据搜索到的脉冲m重新计算新的跳转阶数N_Stairs=i-m;
步骤59、以脉冲m作为新的基准脉冲i,i=m;执行步骤51。
结合图4,本发明的向右脉冲匹配方法,包括以下步骤:
步骤441、如果目标脉冲m对应的TOA比期望脉冲TOA范围的下限小,即TOA(m)-TOA(k)<PRI_Min,m=m+1,转步骤442;否则,记录m_Min=m,转步骤443;
步骤442、如果m大于总脉冲数(N),则结束本次脉冲匹配过程,转步骤45或55;否则,转步骤441;
步骤443、如果目标脉冲m对应的TOA比期望脉冲TOA范围的上限大,即TOA(m)-TOA(k)>PRI_Max,则结束本次脉冲匹配过程,即结束“向右脉冲匹配”,转步骤45或55;否则,转步骤444;
步骤444、记录m_Max=m;m=m+1;转步骤443。
结合图5,本发明的向左脉冲匹配方法,包括以下步骤:
步骤451、如果目标脉冲m对应的TOA比期望脉冲TOA范围的上限大,即TOA(m)-TOA(k)>PRI_Max,m=m-1,转步骤452;否则,记录m_Max=m,转步骤453;
步骤452、如果m小于k,则结束本次脉冲匹配过程,转步骤46或54;否则,转步骤451;
步骤453、如果目标脉冲m对应的TOA比期望脉冲TOA范围的下限小,即TOA(m)-TOA(k)<PRI_Min,则结束本次脉冲匹配过程,即结束“向左脉冲匹配”,转步骤46或54;否则,转步骤454;
步骤454、记录m_Min=m;m=m-1;转步骤453。

Claims (3)

1.一种基于等阶跳转技术的雷达脉冲快速搜索方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,根据脉冲重复周期(PRI)选择属于同一部雷达脉冲信号的连续三根脉冲作为基准脉冲(i,j,k);
步骤2,根据接收机在到达时间参数上测量的噪声水平,设置脉冲时域上的匹配容差值Toler;
步骤3,根据相邻两根基准脉冲之间的脉冲数目确定快速搜索脉冲的跳转阶数,N_Stairs=k-j;
步骤4,以脉冲k为基准,以N_Stairs为初始跳转阶数,向右等阶搜索与脉冲k匹配脉冲;
步骤4向右等阶搜索脉冲具体包括以下步骤:
步骤41,把脉冲k作为中心基准值,N_Stairs作为脉冲跳转阶数,向右匹配脉冲m;
步骤42,初始化m=k+N_Stairs,m_Min=0xffffffff,m_Max=0;
步骤43,设置脉冲m与基准脉冲k之间形成脉冲间隔DToa的脉冲重复周期(PRI)的下限值PRI_Min为PRI–Toler,脉冲重复周期(PRI)的上限值PRI_Max为PRI+Toler,Toler为容差;
步骤44,如果目标脉冲m对应的到达时间TOA比步骤43中设置的脉冲重复周期的下限值PRI_Min小,即TOA(m)-TOA(k)<PRI_Min,则应“向右脉冲匹配”,之后转步骤46;否则,转步骤45;
步骤45,如果目标脉冲m对应的TOA比步骤43中设置的脉冲重复周期的上限值PRI_Max大,即TOA(m)-TOA(k)>PRI_Max,则应“向左脉冲匹配”,转步骤46;
步骤46,如果“向右脉冲匹配”、“向左脉冲匹配”所得到的符合脉冲重复周期范围值的m最大值m_Max大于等于m最小值m_Min,转步骤47;否则结束本次等阶搜索脉冲过程;
步骤47,通过参数分析进行脉冲选择,在m_Min和m_Max范围之间选择符合TOA条件的最优脉冲作为匹配到的脉冲m,符合TOA条件的最优脉冲为脉冲频率值、脉宽值、幅度值近似度最大的脉冲;
步骤48,根据搜索到的脉冲m重新计算新的跳转阶数N_Stairs=m-k;
步骤49,以脉冲m作为新的基准脉冲k,k=m;转步骤41
步骤5,以脉冲i为基准,以N_Stairs为初始跳转阶数,向左等阶搜索与脉冲i匹配的脉冲;
步骤5向左等阶搜索脉冲具体包括以下步骤:
步骤51,把脉冲i作为中心基准值,N_Stairs作为脉冲跳转阶数,向左匹配脉冲m;
步骤52,初始化m=i-N_Stairs,m_Min=0xffffffff,m_Max=0;
步骤53,设置脉冲m与基准脉冲i之间形成DToa的下限PRI_Min为PRI–Toler,上限PRI_Max为PRI+Toler;
步骤54,如果目标脉冲m对应的TOA比目标TOA范围的下限小时,即TOA(i)-TOA(m)<PRI_Min,则应向左脉冲匹配,执行步骤56;否则,执行步骤55;
步骤55,如果目标脉冲m对应的TOA比目标TOA范围的上限大时,即TOA(i)-TOA(m)>PRI_Max,则应向右脉冲匹配;否则,应向右向左脉冲匹配;
步骤56,如果向右脉冲匹配、向左脉冲匹配、向右向左脉冲匹配所得到的m_Max值大于等于m_Min,执行步骤57;否则结束本次等阶搜索脉冲过程;
步骤57,通过参数分析进行脉冲选择,在m_Min和m_Max范围之间选择符合TOA条件的最优脉冲作为匹配到的脉冲m;
步骤58,根据搜索到的脉冲m重新计算新的跳转阶数N_Stairs=i-m;
步骤59,以脉冲m作为新的基准脉冲i,i=m;执行步骤51
步骤6,重复过程4、5,直至搜索完所有脉冲序列段。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,向右脉冲匹配具体包括以下步骤:
步骤S101,如果目标脉冲m对应的TOA比期望脉冲TOA范围的下限小,即TOA(m)-TOA(k)<PRI_Min,m=m+1,转步骤S102;否则,记录m_Min=m,转步骤S103;
步骤S102,如果m大于总脉冲数(N),则结束本次脉冲匹配过程,转步骤45或55;否则,转步骤S101;
步骤S103,如果目标脉冲m对应的TOA比期望脉冲TOA范围的上限大,即TOA(m)-TOA(k)>PRI_Max,则结束本次脉冲匹配过程,转步骤45或5;否则,转步骤S104;
步骤S104,记录m_Max=m;m=m+1;转步骤S103。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,向左脉冲匹配具体包括以下步骤:
步骤S201,如果目标脉冲m对应的TOA比期望脉冲TOA范围的上限大,即TOA(m)-TOA(k)>PRI_Max,m=m-1,转步骤S202;否则,记录m_Max=m,转步骤453;
步骤S202,如果m小于k,则结束本次脉冲匹配过程,转步骤46或54;否则,转步骤S201;
步骤S203,如果目标脉冲m对应的TOA比期望脉冲TOA范围的下限小,即TOA(m)-TOA(k)<PRI_Min,则结束本次脉冲匹配过程,即结束“向左脉冲匹配”,转步骤46或54;否则,转步骤S204;
步骤S204,记录m_Min=m;m=m-1;转步骤S203。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2139036A (en) * 1983-04-27 1984-10-31 Nissan Motor Optical radar for vehicles
CN103490824A (zh) * 2013-09-04 2014-01-01 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种evm分析的参考信号恢复方法
CN104198999A (zh) * 2014-08-07 2014-12-10 北京理工大学 一种基于同构序列的脉冲分选方法
CN104898474A (zh) * 2015-04-01 2015-09-09 华南理工大学 一种基于mcu的多通道均匀伺服脉冲生成方法
CN105759241A (zh) * 2015-12-18 2016-07-13 中国航天科工集团八五研究所 基于时差频差的直接定位方法

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB1259799A (en) * 1969-05-14 1972-01-12 King Radio Corp Method and apparatus for rapid search distance measuring equipment
US4847622A (en) * 1988-02-26 1989-07-11 Electronique Serge Dassault Coherent pulse radars
KR20040004831A (ko) * 2002-07-05 2004-01-16 삼성전자주식회사 광 디스크 구동 시스템의 스텝 모터 제어 방법 및 그 장치
US7397415B1 (en) * 2006-02-02 2008-07-08 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. System and method for detecting and de-interleaving radar emitters
US8576116B2 (en) * 2011-10-20 2013-11-05 Panasonic Corporation High speed high resolution wide range low power analog correlator and radar sensor
US9678195B2 (en) * 2013-02-04 2017-06-13 Takemetuit Inc. Method of processing positioning signals in positioning systems to accurately determine a true arrival time of each signal
CN103364765B (zh) * 2013-07-24 2015-07-08 中国人民解放军空军预警学院 基于模拟解调/调制的数字射频存储器
CN104122548B (zh) * 2014-07-30 2016-08-24 西安电子科技大学 机扫米波阵列雷达测角方法
CN104535067B (zh) * 2015-01-14 2017-05-24 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于分区搜索的脉冲信号到达时间快速计算方法
CN105277923B (zh) * 2015-11-20 2017-10-03 清华大学 一种单通道雷达信号分选方法
CN105807264B (zh) * 2016-03-28 2018-02-27 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 雷达脉冲重复频率检测与初始脉冲到达时间的估计方法
CN106154265B (zh) * 2016-06-23 2018-12-21 西安空间无线电技术研究所 一种基于频域移位的去斜体制雷达isar包络对齐方法
CN106597403B (zh) * 2016-11-29 2018-12-11 西安电子工程研究所 一种基于分段补偿的高速目标相参积累检测方法
KR101752858B1 (ko) * 2016-12-09 2017-07-19 메타빌드주식회사 레이더 기반 고 정밀 돌발상황 검지 시스템
CN107689933B (zh) * 2017-07-14 2020-07-24 西安电子科技大学 Alpha稳定分布噪声下MFSK信号调制识别方法
CN108628061B (zh) * 2018-05-07 2020-09-29 凌云光技术集团有限责任公司 一种工业相机自适应自动对焦方法及装置
CN108919193A (zh) * 2018-07-12 2018-11-30 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 一种基于序列片段挖掘的参数捷变雷达信号分选方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2139036A (en) * 1983-04-27 1984-10-31 Nissan Motor Optical radar for vehicles
CN103490824A (zh) * 2013-09-04 2014-01-01 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种evm分析的参考信号恢复方法
CN104198999A (zh) * 2014-08-07 2014-12-10 北京理工大学 一种基于同构序列的脉冲分选方法
CN104898474A (zh) * 2015-04-01 2015-09-09 华南理工大学 一种基于mcu的多通道均匀伺服脉冲生成方法
CN105759241A (zh) * 2015-12-18 2016-07-13 中国航天科工集团八五研究所 基于时差频差的直接定位方法

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