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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115963463A(43)申请公布日2023.04.14(21)申请号202211672957.1(22)申请日2022.12.26(71)申请人西北工业大学地址710072陕西省西安市碑林区友谊西路127号(72)发明人王伶刘一霏陶明亮张兆林范一飞谢坚粟嘉汪跃先韩闯宫延云刘向阳(74)专利代理机构成都九鼎天元知识产权代理有限公司51214专利代理师管高峰(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称基于特征提取的辐射源信号分选方法、装置、设备及介质(57)摘要本发明公开了基于特征提取的辐射源信号分选方法、装置、设备及介质,所述方法包括:构建脉冲到达时间参数矩阵、脉冲重复间隔频次矩阵和标签矩阵;将脉冲重复间隔频次矩阵作为语义提取模型的网络输入图像进行训练;输出实测数据预测的语义特征提取结果;提取脉冲序列及参差序列完成信号分选。本发明在信噪比较低的参差PRI调制与固定PRI混合场景下,具有较好的分选效果,有助于提升后续对辐射源的定位精度。CN115963463ACN115963463A权利要求书1/2页1.一种基于特征提取的辐射源信号分选方法,其特征在于,所述方法包括:构建脉冲到达时间参数矩阵、脉冲重复间隔频次矩阵和标签矩阵;将脉冲重复间隔频次矩阵作为语义提取模型的网络输入图像进行训练;输出实测数据预测的语义特征提取结果;提取脉冲序列及参差序列完成信号分选。2.如权利要求1所述的基于特征提取的辐射源信号分选方法,其特征在于,构建脉冲到达时间参数矩阵具体包括:计算雷达信号脉冲到达时间序列中任意两个脉冲到达时间之间的时间差并取正值,得到脉冲到达时间差分矩阵。3.如权利要求2所述的基于特征提取的辐射源信号分选方法,其特征在于,构建脉冲重复间隔频次矩阵具体包括:在所述脉冲到达时间差分矩阵的基础上生成脉冲重复间隔频次矩阵。4.如权利要求3所述的基于特征提取的辐射源信号分选方法,其特征在于,构建标签矩阵具体包括:构建与所述脉冲重复间隔频次矩阵尺寸一致的标签矩阵,并在每个位置用数字划分信号脉冲重复间隔调制类型。5.如权利要求1所述的基于特征提取的辐射源信号分选方法,其特征在于,所述语义提取模型具体包括基于编码‑解码结构的全卷积网络,全卷积网络通过跳接连接,全卷积网络的跳接路径表示如下:其中H(·)是卷积运算和激活函数运算,U(·)表示上采样层,[·]表示连接层,xi,j为第i层第j个节点,j=0的节点是编码网络的第一层输入,j=1的节点的输入为编码网络的连续两层的输出,j>1有j+1个输入,其中j节点输入的是同一跳接路径中前j个节点的输出,以及来自较低级的上采样输出;全卷积网络对所有分支的输出求损失函数并取平均,全卷积网络为四个语义级别的输出设定了损失函数,为二进制交叉熵和骰子系数的组合:其中,L为损失函数,表示一个batch的预测概率和真实标签,Yb,表示第b个图像的预测概率与真实标签,N表示批次大小。6.如权利要求5所述的基于特征提取的辐射源信号分选方法,其特征在于,所述输出实测数据预测的语义特征提取结果具体包括:将实测交错的脉冲序列长度截断为n,得到脉冲到达时间序列为{t1,t2,...,tn};2CN115963463A权利要求书2/2页根据DTOA(i,j)=tj‑ti得到实测交错的脉冲序列对应的脉冲到达时间差分矩阵矩阵尺寸为n×n;再对脉冲到达时间差分矩阵中的元素出现的频次进行统计得到对应的脉冲重复间隔频次矩阵;将脉冲重复间隔频次矩阵输入语义提取模型得到预测语义特征提取结果矩阵7.如权利要求6所述的基于特征提取的辐射源信号分选方法,其特征在于,所述提取脉冲序列及参差序列完成信号分选具体包括:提取稳定脉冲重复间隔对应的脉冲到达时间序列和参差脉冲重复间隔对应的脉冲到达时间序列;其中,提取稳定脉冲重复间隔对应的脉冲到达时间序列包括将语义特征提取结果矩阵中标签为1的位置索引(i,j)记录下来,认为(i,j)对应的脉冲重复间隔为为ti和tj之间的间隔,将所有相同脉冲重复间隔的位置提取出来,并按时间排序可得到接收的单一辐射源发射脉冲的脉冲到达时间序列,完成信号分选;提取参差脉冲重复间隔对应的脉冲到达时间序列具体包括:将语义特征提取结果中标签为2的位置索引(i,j)记录下来,设某一脉冲重复间隔值提取出的脉冲到达时间序列为{t1,t4,t6,t10,t11,t15...},则对应的时间片序列为{{t1,t4},{t6,t10},{t11,t15},...},利用基于时间片是否重叠的合并原则,确立来自同一辐射源的脉冲重复间隔值组合,在某一参差脉冲重复间隔组合内,若帧内所有脉冲重复间隔对应的时间片相互不重叠,且在整个脉冲到达时间