基于时序变点检测的波形单元提取系统及方法

本发明属于雷达，更进一步涉及雷达信号处理中的一种基于时序变点检测的波形单元提取系统及方法。本发明可用于在雷达波形单元调制方式、长度等先验信息缺失的条件下，检测脉冲序列中的突变点，提取波形单元，为后续雷达行为辨识提供依据。

背景技术：

1、随着多功能雷达mfr(multi-function radar)体制的不断发展，其多变的信号样式、多样的工作模式都对雷达行为辨识提出了极大的挑战。波形单元是mfr发射与接收信号的最小结构，其提取的准确性会直接影响到mfr层级模型的重构效果，是雷达行为辨识的基础，如何把波形单元在缺少先验信息的条件下从mfr脉冲序列中提取出来，为雷达行为辨识提供可靠的依据是波形单元提取的主要目标。但现有波形单元提取系统及方法存在对超参数取值依赖性较强，在环境干扰下鲁棒性不足等问题。

2、方旖等人在其发表的论文“基于贝叶斯的多功能雷达脉冲列变化点检测”(指挥与控制学报[j],2019,5(4):308-315)中提出了一种基于贝叶斯变化点检测的波形单元提取方法。该方法的实现步骤是，第一，提取mfr的脉冲描述字pdw(pulse description word)特征参数；第二，通过固定长度的滑动窗口来划分脉冲序列,根据贝叶斯准则逐步计算条件概率,并将概率结果与之前的概率进行比较,确定是否为变化点。该方法存在的不足之处是，由于该方法的滑窗长度需要针对不同的数据特点和大小微调滑动窗口长度，对算法准确度影响较大，容易产生大量虚警或漏警，且未考虑环境对信号的干扰。

3、阳榴等人在其发表的论文“面向非协作多功能雷达的波形单元提取方法”(系统工程与电子技术[j],2021,43(10):2843-2850)中提出了一种基于da-dbscan算法的波形单元提取方法。该方法的实现步骤是，第一，提取mfr的pdw特征参数，对pdw序列做一阶差分；第二，将minpts的取值设定为3，通过3-dist排序图自适应确定dbscan聚类算法的density参数；第三，将一阶差分序列作为聚类算法的输入，聚类结果中的噪声点视为波形单元的起始脉冲。该方法可自适应的设定dbscan算法的邻域半径和邻域点数，该方法存在的不足之处是，该方法对脉冲丢失、虚假脉冲现象较敏感，在聚类过程中易将环境干扰造成的离群点误判为起始脉冲，造成严重的过分割现象，鲁棒性不足。

4、中国人民解放军战略支援部队信息工程大学在其申请的专利文献“基于点阵图模型的多功能雷达波形单元提取方法及系统”(申请号202210585348.6，申请公布号：cn114994629 a)中提出了一种基于点阵图模型的波形单元提取方法。该方法的实现步骤是，第一，根据mfr的pdw特征参数，构建mfr脉冲列点阵模型；第二，通过图像孔洞填充与图像闭运算，消除噪声的影响；第三,利用harris角点检测算子检测波形单元起始脉冲位置,对检测结果取并集，实现对mfr波形单元的提取。该方法具有较强的鲁棒性，但是该方法仍然存在的不足之处是，该方法在预处理过程中需要针对不同的数据特点调整pdw阈值，易于导致点阵图模型出现脉冲的错误标记，且harris角点检测的计算量较大。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于时序变点检测的波形单元提取系统及方法，用于解决现有技术中受限于在不同场景下的异常脉冲类型、比例未知，无法在预处理步骤有效过滤异常脉冲；波形单元调制方式、长度未知，难以在不微调超参数的情况下有效提取波形单元的不足。

2、实现本发明目的的技术思路是，本发明系统中的异常值检测模块、脉组划分模块，通过对pdw序列逐步进行异常脉冲过滤与脉组边界划分，利用时序分析领域中的异常值检测方法替代现有技术在脉组划分前所采用的简单的预处理方法、解决了现有技术受限于环境干扰的问题。本发明的方法，采用了孤立森林－kneedle算法过滤了pdw序列中的异常脉冲，利用异常脉冲比例较少、且与正常脉冲在特征空间中距离较远的特点，解决了现有技术受限于异常脉冲比例未知、与正常脉冲差异程度未知，难以用手动设置阈值的预处理方式减少异常脉冲对波形单元的结构影响问题。本发明的方法，将波形单元提取问题转化为了时间序列变点检测的时序分析问题，使用bisecting滑窗与ampd峰值检测对pdw序列进行脉组划分，利用波形单元内部与边界的pdw参数波动程度的差异，构建滑窗差异曲线，检测其中的局部极大值作为脉组边界，解决了现有技术对所提算法的超参数取值敏感，在脉冲丢失、虚假脉冲比例较高的条件下鲁棒性较差的问题。

3、本发明的系统包括pdw序列构建模块、异常值检测模块、脉组划分模块。其中，

4、所述pdw序列构建模块，用于采用pri、rf、pw三个pdw特征参数描述单部mfr辐射源脉冲序列中的每个脉冲，所有脉冲的特征参数组成pdw序列；

5、所述异常值检测模块，用于使用孤立森林算法识别pdw序列中的异常脉冲，得到异常值候选集，计算异常值候选集中各脉冲pdw参数的最近邻距离，使用kneedle算法检测拐点，恢复误检脉冲，得到异常脉冲集合，根据该集合从pdw序列过滤异常脉冲；

6、所述脉组划分模块，用于通过取过滤后pdw序列各特征参数的归一化平均值，得到一维时间序列y，使用bisecting滑窗法，构建y的差异曲线，使用ampd算法，将差异曲线中的峰值作为脉组边界，得到波形单元提取结果。

7、本发明的波形单元提取方法的步骤包括如下：

8、步骤1，pdw序列构建模块采用pri、rf、pw三个pdw特征参数描述单部mfr辐射源脉冲序列p中的每个脉冲，所有脉冲的特征参数组成pdw序列；

9、步骤2，异常值检测模块使用孤立森林算法识别pdw序列中的异常脉冲，得到异常值候选集，计算异常值候选集中各脉冲pdw参数的最近邻距离，使用kneedle算法检测拐点，恢复误检脉冲，得到异常脉冲集合，根据该集合从pdw序列过滤异常脉冲；

10、步骤3，脉组划分模块通过取过滤后pdw序列各特征参数的归一化平均值，得到一维时间序列y，使用bisecting滑窗法，构建y的差异曲线，然后使用ampd算法，将差异曲线中的峰值作为脉组边界，得到波形单元提取结果。

11、本发明与现有技术相比有以下优点：

12、第1，本发明系统中的异常值检测模块、脉组划分模块，通过对pdw序列逐步进行异常脉冲过滤与脉组边界划分，克服了现有技术进行脉组划分前只采用简单的预处理方法、受限于环境干扰的不足，使得本发明在脉组划分过程中波形单元结构性错误程度较轻，提高了波形单元提取结果的准确性。

13、第2，本发明的方法采用了孤立森林-kneedle算法过滤了pdw序列中的异常脉冲，克服了现有技术受限于异常脉冲比例未知、与正常脉冲差异程度未知，难以用手动设置阈值的预处理方式减少异常脉冲对波形单元的结构影响不足。使得本发明可以在缺少先验信息的条件下过滤pdw序列中的大部分异常脉冲，有效减少了波形单元提取过程中的过分割现象。

14、第3，本发明的方法使用bisecting滑窗与ampd峰值检测对pdw序列进行脉组划分，克服了现有技术对所提算法的超参数取值敏感，在脉冲丢失、虚假脉冲比例较高的条件下鲁棒性较差的不足。使本发明可以在缺少先验信息、环境干扰严重的条件下具有高准确度、鲁棒的波形单元提取效果，提高了波形单元提取系统及方法在不同场景下的泛用性。