一种压缩感知雷达干扰信号识别分类方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114280555A(43)申请公布日2022.04.05(21)申请号202111589784.2(22)申请日2021.12.23(71)申请人常熟理工学院地址215500江苏省苏州市常熟市南三环路99号(72)发明人陶宇周鑫俊刘诚毅顾涵张猛蛟张静亚(74)专利代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204代理人张俊范(51)Int.Cl.G01S7/36(2006.01)G01S7/02(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图1页(54)发明名称一种压缩感知雷达干扰信号识别分类方法(57)摘要本发明公开了一种压缩感知雷达干扰信号识别分类方法，包括构造优化观测向量对回波脉冲信号群进行观测，并通过观测前后信号的功率变化来判断干扰信号存在与否。随后，分别针对转发式欺骗干扰信号、窄带噪声压制性干扰信号以及宽带噪声压制性干扰信号三类典型干扰信号设计相应的冗余字典，从而建立真实目标回波与各类干扰信号的联合稀疏表示模型，最后通过对联合稀疏表示模型进行优化求解，得到联合稀疏向量并基于该联合稀疏向量设计针对干扰信号分类的融合判决准则，实现对干扰信号的有效分类。本发明解决了干扰类型的识别和分类问题，为后续针对性的设计各类型干扰抑制方法提供基础。CN114280555ACN114280555A权利要求书1/3页1.一种压缩感知雷达干扰信号识别分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)构造优化观测向量步骤2)利用所述优化观测向量对回波脉冲群X进行观测，得到观测信号Y；步骤3)计算相关域观测前后的接收信号功率增益并通过是否超过阈值判别是否存在干扰信号，若存在干扰信号则进入步骤4)；步骤4)构造针对转发式欺骗干扰的时频域过完备字典Ψr、针对窄带噪声压制性干扰的过完备字典Ψn以及针对宽带噪声压制性干扰的过完备字典Ψj，并建立目标回波与干扰信号的联合冗余字典Ψ＝[Ψr，Ψn，Ψj]；步骤5)选取回波脉冲xp，对其联合稀疏表示模型进行求解得到联合稀疏向量步骤6)依据基于联合稀疏向量的l0‑范数以及l2‑范数的融合判决准则，对干扰信号分类为转发式欺骗干扰、窄带噪声压制性干扰及宽带噪声压制性干扰。2.根据权利要求1所述的压缩感知雷达干扰信号识别分类方法，其特征在于，所述步骤1)包括以下步骤：步骤1.1)对第p个回波脉冲信号进行采样点数为N的采样，得到采样回波脉冲信号xp；步骤1.2)将总的P个采样回波脉冲信号构造成回波脉冲群X＝[x1，x2，…，xP]；步骤1.3)计算回波脉冲群的自相关函数：其中E{·}表示数学期望，(·)T表示转置运算；步骤1.4)以与步骤1.1)中相同的采样率对发射信号s(t)进行采样，并计算采样发射信号的自相关函数TRs(τ)＝E{s(N)s(N‑τ)}步骤1.5)求解优化问题得到观测向量的优化解，其中(·)H表示共轭转置。3.根据权利要求1所述的压缩感知雷达干扰信号识别分类方法，其特征在于，所述观测信号4.根据权利要求1所述的压缩感知雷达干扰信号识别分类方法，其特征在于，所述接收信号功率增益设阈值ε，当时，则判定接收信号内存在干扰信号，进入步骤4)，否则结束分类。2CN114280555A权利要求书2/3页5.根据权利要求1所述的压缩感知雷达干扰信号识别分类方法，其特征在于，所述步骤4)中窄带噪声压制性干扰的过完备字典Ψn的构造包括以下步骤：将窄带压制性干扰近似为若干个窄脉冲信号的调制组合，即其中u(t)为阶跃信号，TJ为干扰子脉冲的脉宽，fq为第q个干扰子脉冲的中心频率，在考虑Q个干扰子脉冲中心频率的范围内，6.根据权利要求1所述的压缩感知雷达干扰信号识别分类方法，其特征在于，所述步骤4)中宽带噪声压制性干扰的过完备字典Ψj的构造包括以下步骤：步骤4.1)选择宽带噪声压制性干扰样本信号JI(t)；步骤4.2)建立约束模型步骤4.3)选择超参数α、λ，将步骤6.2)中的约束模型转换为非约束模型其中<·>表示乘积运算；步骤4.4)利用交替方向乘子方法求解上述非约束模型，得到JI(t)的K个样本分量gk(t)，k＝1,…,K；步骤4.5)利用模态分量gk(t)构造Ψj。7.根据权利要求1所述的压缩感知雷达干扰信号识别分类方法，其特征在于，所述步骤6)包括以下步骤：步骤6.1)设置针对转发式欺骗干扰鉴别的判决器ξ1为针对该判决器的l0‑范数判决门限；设置针对窄带噪声压制性干扰鉴别的判决器Ω(ξ2,κ2)，ξ2为针对该判决器的l0‑范数判决门限，κ2为针对该判决器的l2‑范数判决门限；设置针对宽带噪声压制性干扰鉴别的判决器ξ3为针对该判决器的l0‑范数判决门限，κ3为针对该判决器的l2‑范数判决门限；步骤6.2)基于各判决器的判决门限，对联合稀疏向量