一种区间型雷达辐射源信号特征类型识别能力分析方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种多类雷达辐射源的数据分析处理领域，特别是一种针对类型识别 的区间型雷达辐射源信号特征分析方法。
【背景技术】
[0002] 众所周知，当今雷达辐射源的信号特征越来越多，除了经典的脉冲描述字特征外， 还出现了越来越多的脉内特征。此外，信号特征的类型也越来越复杂。传统的信号特征类型 大多数是连续型的，也有离散型的（参见:《统计学》，贾俊平，清华大学出版社，应用统计学 系列教材，2006。）。如今，区间型信号特征也成为雷达辐射源数据的重要类型。这是因为，随 着雷达辐射源复杂性增加，信号特征的种类和形式也越来越多样化。此外，由于信号特征测 量技术的进步以及测量环境(如噪声）的影响，信号特征的测量值通常不再是一个固定值， 而是一个大概的范围，即区间型的。现有的雷达辐射源信号特征分析方法和雷达辐射源类 型识别方法几乎都是针对固定值的信号特征，还不能够专门针对区间型信号特征的类型识 别能力进行直观而详细的描述和分析。随着科技的进步，区间型的雷达辐射源数据资源还 会增长，如果不能充分有效的利用区间型的雷达辐射源信息，将会造成大量雷达辐射源信 息资源的浪费。
【发明内容】
[0003] 发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种区间型 雷达辐射源信号特征类型识别能力分析方法。
[0004] 为了解决上述技术问题，本发明公开了一种区间型雷达辐射源信号特征类型识别 能力分析方法，针对不同类型雷达辐射源的区间型信号特征，采用直方图描述其分布范围 和概率，并在此基础上比较不同类型雷达辐射源区间型信号特征的分布差异，进而分析各 区间型信号特征类型识别识别能力，比较其强弱，输出每类雷达辐射源的最优区间型信号 特征，突破了传统直观图仅描述单个固定数据值的局限性，可以进一步分析和判别识别各 雷达辐射源类型的最优区间型特征，计算成本低，实现方法工程化，从而增强了信号特征的 分析能力，可以更好地完成雷达辐射源识别任务。
[0005] 在一组η类的雷达辐射源数据Ω中，n取值为大于3的自然数，每条雷达辐射源样本 〇由相同的一组区间型信号特征以及该雷达辐射源样本所属的类型W组成，类型q的雷达辐 射源样本集合用Ω j表示，j = l，2, . . .，n，在区间型信号特征s上的取值区间为s〇= [Sol, SciR]，其中sa表示样本〇在信号特征s上的最小取值，SciR表示样本〇在信号特征s上的最大取 值;其特征在于，针对各种类型雷达辐射源的区间型信号特征，采用直方图描述其分布范围 和概率，并比较各种类型雷达辐射源区间型信号特征的分布差异，进而分析各区间类型信 号特征类型识别识别能力，比较其强弱，输出每类雷达辐射源的最优区间型信号特征。该方 法包括以下具体步骤：
[0006] 步骤1，初始化区间信号特征索引：设置区间信号特征索引fid为l，fid=l，当前信 号特征用S表示；
[0007] 步骤2,计算当前信号特征的分布范围：当前信号特征s的分布范围R用所有辐射源 样本分布的最小值Rmin和最大值Rmx表示，g卩R=[Rm in，Rmx]，具体计算公式如下：
[0008] Rmin=min(s〇L)〇eQ (1)，
[0009] Rmax=max(s〇R)〇eQ (2)，
[0010] 0e Ω表示n类的雷达辐射源数据Ω中的所有样本；
[0011] 步骤3,划分信号特征分布范围：将区间信号特征s的分布范围R均匀划分成为 NumB 1 k个直方图区间，11、12、......和 I NumBlk ;
[0012]步骤4，计算各类福射源的区间分布概率:定义f requencyij为直方图区间Ii上雷达 辐射源类型cj的样本出现的频率，其中1 < i <NumBlk，l < j <n，直方图区间频率 frequencyij的计算公式如下：
[0014]其中，〇ΕΩ谦示福射源类型的样本；
[0015]令每类雷达福射源Cj样本数为Numj = | Ω j |，定义pij为直方图区间Ii上类型Cj的样 本的直方图区间分布概率为直方图区间频率frequency^除以每类雷达辐射源q样本数 Numj，其计算公式如下：
[0017] 步骤5，判断所有信号特征是否处理完毕:如果否继续步骤6，如果是继续步骤7;
[0018] 步骤6,更新信号特征索引：继续下一个区间型信号特征，即赋值操作，fid = fid+ 1，返回步骤2;
[0019]步骤7,初始化类型索引p:初始化类型索引为1，即p = l，对应类型为cP;
[0020]步骤8,计算其他类雷达辐射源与当前雷达辐射源类型的类型直方图区间重合度： 记q满足1 < q < η且q矣p，表示不同于p的另一类型索引，REPM表示类型对cp-cq在信号特征s 上的类型对直方图区间重复度，其取值为对应两类辐射源在所有直方图区间上的最小直方 图区间分布概率之和，重复度REPPq计算公式如下：
[0022]其中，ριρ表示信号特征s在区间i类型(^上的分布概率，plq表示信号特征s在区间i 类型cq上的分布概率；
[0023]定义当前雷达辐射源类型cP在信号特征s上的类型特征区间重复度为类型cP与其 他所有类型组成的类型对直方图区间重复度之和REPP，如下式所示：
[0025] 步骤9,输出类型识别最优特征:类型特征区间重复度最小的特征是识别当前类型 Cp最优的特征；
[0026] 步骤10，判断所有类型是否处理完毕:如果是结束，如果否继续步骤11;
[0027] 步骤11，更新类型索引：p = p+l，跳至步骤8。
[0028]步骤2中，信号特征的取值为一个区间，该区间由最小值和最大值两个门限表示， 具体的信号特征可以是载频、重频、脉宽、脉间、脉冲幅度等，也可以是脉内调制特征。
[0029] 步骤3中，将区间信号特征s的分布范围R均匀划分成NumBlk个区间，实际工程应用 中，由于区间信号特征s的分布并不是均匀的，例如在最小值区域的分布数目小于雷达辐射 源数据总数的5%，在这种情况下，可以将该区域的区间进行合并，以提高直方图的利用率， 直方图区间的划分还可以采用其他方法，也在本发明保护范围内。
[0030] 步骤4中，将直方图区间分布概率定义为直方图区间频率除以直方图区间总数，如 果需要满足直方图区间分布概率的总和为1的条件，假设一个样本的信号特征区间横跨了m 个不同直方图区间，则在计算直方图区间频率时将m个直方图区间的区间频率设为1/m。
[0031] 步骤8中，在直方图描述基础上，可以比较两两雷达辐射源类型之间在直方图区间 上分布概率的差异，g吡较类型对直方图区间重复度，进而分析不同信号特征区分各雷达 辐射源类型的能力，类型对^-Cq在信号特征s上类别对特征区间重复度可以理解为在所有 直方图区间上的重合度之和，在理想的情况下，类型对(^_(^在同一个直方图区间上的分布 概率一个为零，一个远大于零，在现实情况下，信号特征s的直方图区间分布概率未必如此， 但是识别能力越强的信号特征对应的直方图区间分布概率的差异应该越大。
[0032] 有益效果:本发明的显著优点为：（1)提出了采用直方图描述区间型雷达辐射源信 号特征的方法，突破了传统直观图仅描述单个固定数据值的局限性；（2)基于直方图描述， 可以进一步分析和判别识别各雷达辐射源类型的最优区间型特征；（3)计算成本低，实现方 法工程化，计算成本较低，有助于减小时空复杂性，便于工程计算，具有良好的工程应用前 景。较易工程实现。
[0033] 本发明的研究成果有利于提高区间型雷达辐射源信号特征的分析能力，有利于进 一步提高雷达辐射源的类型识别能力。
【附图说明】
[0034] 下面结合附图和【具体实施方式】对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述 和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。
[0035]图1为本发明工作流程图。
[0036] 图2为实施例1的区间型载频信号特征分布直方图。
[0037] 图3为实施例2的区间型载频信号特征分布直方图。
[0038] 图4为实施例2的区间型重频信号特征分布直方图。
【具体实施方式】
[0039] 本发明公开了一种区间型雷达辐射源信号特征类型识别能力分析方法。针对不同 类型雷达辐射源的区间型信号特征，采用直方图描述其分布范围和概率，并在此基础上比 较不同类型雷达辐射源区间型信号特征的分布差异，进而分析各区间型信号特征类型识别 识别能力，比较其强弱，输