一種基于同構(gòu)序列的脈沖分選方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種基于同構(gòu)序列搜索的脈沖分選方法，解決實(shí)際中淹沒于大量脈沖流里的脈組檢測(cè)問題。步驟S1，由脈沖流的到達(dá)時(shí)間序列的一階后向差分得到脈沖重復(fù)時(shí)間間隔序列，并對(duì)脈沖重復(fù)時(shí)間間隔序列的每個(gè)元素的值作量化處理；步驟S2，利用后綴數(shù)組和最大公共前綴的方法，篩選脈沖重復(fù)時(shí)間間隔序列的重復(fù)子串：步驟S3，對(duì)于有包含關(guān)系的子串，刪除長度較短的子串，對(duì)于有交疊關(guān)系的子串，進(jìn)行合并銜接操作；步驟S4，對(duì)剩余脈沖流，構(gòu)造脈沖流到達(dá)時(shí)間差值矩陣；步驟S5，提取差值矩陣每一行的正實(shí)數(shù)序列組成一維數(shù)組，進(jìn)行排序得到若干子集；步驟S6，搜索每個(gè)子集的和的最大公共子序列，確定目標(biāo)脈沖的位置；步驟S7，諧波校驗(yàn)，脈沖丟失校驗(yàn)。
【專利說明】—種基于同構(gòu)序列的脈沖分選方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于同構(gòu)序列的脈沖分選方法，屬于信號(hào)處理領(lǐng)域。

【背景技術(shù)】
[0002]隨著電磁環(huán)境的日益復(fù)雜化，如何從高度密集的脈沖信號(hào)環(huán)境中分選出感興趣的信號(hào)，挖掘其中的規(guī)律，一直都是雷達(dá)、聲吶等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。提取有規(guī)律的脈組序列是脈沖分選的重要方法。早期脈沖分選的經(jīng)典方法是對(duì)脈沖參數(shù)(PRI)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)直方圖分析，直方圖法主要用于分析常規(guī)脈沖信號(hào)，無法消除諧波的影響，更無法適應(yīng)現(xiàn)代復(fù)雜多變的脈沖類型。PRI變換算法是利用了相位因子達(dá)到抑制諧波的作用，但該方法對(duì)參數(shù)初值設(shè)置較為敏感，且計(jì)算量大。狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣法從研究相鄰兩個(gè)PRI值的關(guān)聯(lián)性的角度，分析整個(gè)脈沖序列的PRI特性，由此得到的分選結(jié)果有局限性。
[0003]直方圖、PRI變換、狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣法的作用都是分析PRI的整體規(guī)律，還需要借助別的方法把符合該規(guī)律的脈沖提取出來。而且它們的分選效果在一定程度上依賴于目標(biāo)脈沖的累加效果，若目標(biāo)脈沖占整個(gè)脈沖流的比例很小，則目標(biāo)脈沖的PRI特性將不能被檢測(cè)出。而實(shí)際上，由于接收系統(tǒng)采用空域、頻域二維方式搜索目標(biāo)，接收機(jī)在一定時(shí)間內(nèi)以一定的概率對(duì)目標(biāo)脈沖的錄取，或者由于輻射源自身掃描和靈活的波束調(diào)度，波束駐留時(shí)間很短，這些原因都導(dǎo)致了接收機(jī)只能獲取部分脈沖流。輻射源發(fā)出的脈沖多成組工作，因此接收到的大量脈沖流里面實(shí)際上只存在少量的目標(biāo)輻射源的脈沖組。這些少量脈組的差值直方圖、PRI譜峰都很低，且狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率也很低，無法明顯地區(qū)分于干擾脈沖。若這些脈組還發(fā)生了脈沖丟失，那上述算法的檢測(cè)性能會(huì)更低。
[0004]因此，不僅為了更快地處理普通情形下的脈沖分選，還要解決這種淹沒于大量脈沖流里的脈沖組檢測(cè)問題，同時(shí)要求對(duì)脈沖組發(fā)生脈沖丟失或受到干擾的情形有良好的魯棒性，我們提出了基于同構(gòu)序列的脈沖分選方法，所述同構(gòu)脈沖序列，即脈沖序列的PRI值相同(或近似相同)，如果這些脈沖序列沒有發(fā)生脈沖丟失或沒有受到脈沖干擾，那么稱之為顯同構(gòu)序列；如果同一輻射源發(fā)出的脈沖序列存在脈沖丟失或脈沖干擾，或多個(gè)輻射源發(fā)出的脈沖序列交織在一起，那么稱這種脈沖序列為隱同構(gòu)序列。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明是為了克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，除了能夠更快地處理普通情況下的脈沖分選之外，還要解決實(shí)際中淹沒于大量脈沖流里的脈組檢測(cè)問題，同時(shí)為了進(jìn)一步解決當(dāng)脈組受到干擾或發(fā)生脈沖丟失情形下的檢測(cè)問題，本發(fā)明提出了一種基于同構(gòu)序列的脈沖分選方法。
[0006]本發(fā)明提出的一種基于同構(gòu)序列的脈沖分選方法，該方法包括以下步驟:
[0007]步驟SI，由脈沖流的到達(dá)時(shí)間序列的一階后向差分得到脈沖重復(fù)時(shí)間間隔序列，并對(duì)脈沖重復(fù)時(shí)間間隔序列的每個(gè)元素的值作量化處理；
[0008]步驟S2，利用后綴數(shù)組和最大公共前綴的方法，篩選上述脈沖重復(fù)時(shí)間間隔序列的重復(fù)子串:
[0009]步驟S3，對(duì)于有包含關(guān)系的子串，刪除長度較短的子串，對(duì)于有交疊關(guān)系的子串，進(jìn)行合并銜接操作；
[0010]步驟S4，對(duì)剩余脈沖流，構(gòu)造脈沖流到達(dá)時(shí)間差值矩陣；
[0011]步驟S5，提取上述差值矩陣每一行的正實(shí)數(shù)序列組成一維數(shù)組Φ，進(jìn)行排序得到若干子集{Φρ Φ2，...，Φ,}，每個(gè)子集內(nèi)元素相同，對(duì)應(yīng)一個(gè)脈沖重復(fù)時(shí)間間隔值，記錄每個(gè)子集Φ?的元素在差值矩陣中對(duì)應(yīng)的位置，子集每個(gè)元素行序號(hào)構(gòu)成一維數(shù)組Rowi,列序號(hào)構(gòu)成一維數(shù)組Columni ；
[0012]步驟S6,搜索每個(gè)子集Φ i對(duì)應(yīng)的Rowi和Columni的最大公共子序列,確定目標(biāo)脈沖的位置；
[0013]步驟S7，諧波校驗(yàn):如果子集對(duì)應(yīng)的脈沖重復(fù)時(shí)間間隔是子集Φ?對(duì)應(yīng)的脈沖重復(fù)時(shí)間間隔的整數(shù)倍，且子集I對(duì)應(yīng)的脈沖包含子集Φ]對(duì)應(yīng)的脈沖，則認(rèn)為子集對(duì)應(yīng)的脈沖序列是諧波影響構(gòu)成的；脈沖丟失校驗(yàn):對(duì)于某子集Φ?中搜索到的目標(biāo)脈沖，如果每個(gè)脈沖的列序號(hào)等于相鄰后一個(gè)脈沖的行序號(hào)，則不存在脈沖丟失現(xiàn)象；若存在某個(gè)脈沖的列序號(hào)不等于相鄰后一個(gè)脈沖的行序號(hào)，則存在脈沖丟失現(xiàn)象；至此完成脈沖分選。
[0014]有益效果:本發(fā)明提出一種基于同構(gòu)序列的脈沖分選方法，把在大量脈沖流中提取目標(biāo)輻射源脈組的問題轉(zhuǎn)化成了提取PRI序列的重復(fù)子串問題，把后綴數(shù)組和最大公共前綴、最長公共子序列的概念引入脈沖分選，實(shí)現(xiàn)了 PRI重復(fù)子串的快速篩選，若脈組發(fā)生了脈沖丟失或受到干擾，把提取目標(biāo)脈沖序列轉(zhuǎn)化為了在所構(gòu)造的TOA差值矩陣中搜索真實(shí)PRI值的問題，可有效處理脈沖干擾和丟失情形，借助容差的設(shè)置，該方法對(duì)抖動(dòng)、參差重頻類型的脈沖有一定的檢測(cè)能力。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0015]圖1是本發(fā)明的流程示意圖；
[0016]圖2是本發(fā)明的脈沖序列的到達(dá)時(shí)間和載頻二維分布圖；
[0017]圖3是本發(fā)明的搜索到輻射源目標(biāo)脈沖的到達(dá)時(shí)間和載頻的二維分布圖；
[0018]圖4是本發(fā)明的脈沖序列的到達(dá)時(shí)間和載頻二維分布圖；
[0019]圖5是本發(fā)明的搜索到的輻射源目標(biāo)脈沖的到達(dá)時(shí)間和載頻的二維分布圖。

【具體實(shí)施方式】
[0020]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合具體實(shí)施例，并參照附圖，對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0021]本發(fā)明提供的方法既可以在個(gè)人計(jì)算機(jī)、工控機(jī)及服務(wù)器上以軟件的形式安裝并執(zhí)行，也可將方法做成嵌入式芯片以硬件的形式來體現(xiàn)。
[0022]本發(fā)明所提出的基于同構(gòu)序列的脈沖分選方法包括以下步驟:
[0023]步驟SI，由脈沖流的到達(dá)時(shí)間(TOA)序列的一階后向差分得到脈沖重復(fù)時(shí)間間隔(PRI)序列，并對(duì)此PRI序列的每個(gè)元素的值作量化處理；
[0024]所述脈沖流的到達(dá)時(shí)間序列表示為:
[0025]TOA = It1, t2,..., tn},其中&表示η個(gè)脈沖中第i個(gè)脈沖的前沿到達(dá)時(shí)間，i =1，…，η ;所述脈沖流的重復(fù)時(shí)間間隔序列表示為:PRI = (PRI1, PRI2,PRRn_J，其中PRIj=tJ+1-tj表示第j個(gè)脈沖與第j+Ι個(gè)脈沖的時(shí)間間隔，j = I,…，n-1。
[0026]所述的PRI量化處理可以減小后續(xù)處理的壓力，把要考量的PRI的范圍劃分成若干個(gè)子區(qū)間，落在同一子區(qū)間的PRI值用同一個(gè)值代替，區(qū)間的長度取決于實(shí)際測(cè)量的精度。
[0027]步驟S2，利用后綴數(shù)組和最大公共前綴的方法，篩選上述PRI序列的重復(fù)子串:
[0028]所述步驟S2進(jìn)一步包括以下步驟:
[0029]步驟S21，構(gòu)造PRI序列的后綴，并進(jìn)行排序得到后綴數(shù)組SA:
[0030]后綴:從長度為η-1的PRI序列的某個(gè)位置i開始到序列末尾的一個(gè)特殊子串，記為 Sufix (i), I ^ i ^ η-1 ；
[0031]后綴數(shù)組:PRI序列的所有后綴都按字典順序進(jìn)行排序后，將后綴在PRI序列中的位置用一個(gè)一維數(shù)組記錄，這個(gè)數(shù)組稱為后綴數(shù)組，記為SA,且Sufix(SA[i])〈Sufix(SA[i+l])，I < i〈n-l,
[0032]長度為n-1的PRI序列有n-1個(gè)后綴,可采用倍增算法、Difference Cove mod3等算法對(duì)這η-1個(gè)后綴進(jìn)行排序，構(gòu)造后綴數(shù)組SA。
[0033]步驟S22:比較相鄰后綴，提取它們的最長公共前綴和對(duì)應(yīng)的SA值:
[0034]字典比較:比較兩個(gè)串的大小，先比較第一個(gè)元素的大小，如果相等再比較第二個(gè)元素大小，依次類推；
[0035]前綴:從PRI序列的開頭到某個(gè)位置i的一個(gè)特殊子串，記為Prefix (i), I ^ i ^ n-1,
[0036]提取相鄰后綴的最大公共前綴，由于量化誤差、測(cè)量誤差的存在，要求對(duì)應(yīng)元素之差在一定的閾值內(nèi)，閾值的大小與脈沖重頻類型有關(guān)。
[0037]步驟S3，對(duì)于有包含關(guān)系的子串，刪除長度較短的子串，對(duì)于有交疊關(guān)系的子串，對(duì)它們進(jìn)行合并銜接操作:
[0038]所述步驟S3進(jìn)一步包括以下步驟:
[0039]S31:按照SA順序，對(duì)搜索到的子串進(jìn)行排序；
[0040]排序后的子串可表示為Substringa)，長度記為length(i)，該子串的首個(gè)元素在整個(gè)PRI序列里的位置index (i)；
[0041]S32:若兩個(gè)相鄰的子串存在包含關(guān)系，則刪除其中長度小的子串；若兩個(gè)相鄰的子串存在交置關(guān)系，則合并銜接這兩個(gè)子串:
[0042]包含、交疊關(guān)系可以描述為:
[0043]包含:若兩個(gè)相鄰子串分別為Substring (i)，Substring (i+Ι),長度分另丨J 為 length (i), length (i+1),索引值分別為 index (i),index (i+1),不妨設(shè)length (i)〈length (i+1),若滿足以下條件,貝U刪除 Substring (i)，
「 ? \SA(j)>SA{/+\)
[0044]i
ISA{f) + lcngth^f) — I S SA{i +1) + length^ + 1)-1
[0045]交疊:若兩個(gè)相鄰子串滿足下面的條件，

【權(quán)利要求】
1.一種基于同構(gòu)序列的脈沖分選方法，其特征在于，該方法包括以下步驟: 步驟Si，由脈沖流的到達(dá)時(shí)間序列的一階后向差分得到脈沖重復(fù)時(shí)間間隔序列，并對(duì)脈沖重復(fù)時(shí)間間隔序列的每個(gè)元素的值作量化處理； 步驟S2，利用后綴數(shù)組和最大公共前綴的方法，篩選上述脈沖重復(fù)時(shí)間間隔序列的重復(fù)子串: 步驟S3，對(duì)于有包含關(guān)系的子串，刪除長度較短的子串，對(duì)于有交疊關(guān)系的子串，進(jìn)行合并銜接操作； 步驟S4，對(duì)剩余脈沖流，構(gòu)造脈沖流到達(dá)時(shí)間差值矩陣； 步驟S5，提取上述差值矩陣每一行的正實(shí)數(shù)序列組成一維數(shù)組Φ，進(jìn)行排序得到若干子集{Φρ Φ2，...，Φ,}，每個(gè)子集內(nèi)元素相同，對(duì)應(yīng)一個(gè)脈沖重復(fù)時(shí)間間隔值，記錄每個(gè)子集Φ?的元素在差值矩陣中對(duì)應(yīng)的位置，子集每個(gè)元素行序號(hào)構(gòu)成一維數(shù)組Rowi,列序號(hào)構(gòu)成一維數(shù)組Columni ； 步驟S6,搜索每個(gè)子集Φ i對(duì)應(yīng)的Rowi和Columni的最大公共子序列,確定目標(biāo)脈沖的位置； 步驟S7，諧波校驗(yàn):如果子集Φ]對(duì)應(yīng)的脈沖重復(fù)時(shí)間間隔是子集(^對(duì)應(yīng)的脈沖重復(fù)時(shí)間間隔的整數(shù)倍，且子集Φ i對(duì)應(yīng)的脈沖包含子集Φ j對(duì)應(yīng)的脈沖，則認(rèn)為子集Φ j對(duì)應(yīng)的脈沖序列是諧波影響構(gòu)成的；脈沖丟失校驗(yàn):對(duì)于某子集Φ?中搜索到的目標(biāo)脈沖，如果每個(gè)脈沖的列序號(hào)等于相鄰后一個(gè)脈沖的行序號(hào)，則不存在脈沖丟失現(xiàn)象；若存在某個(gè)脈沖的列序號(hào)不等于相鄰后一個(gè)脈沖的行序號(hào)，則存在脈沖丟失現(xiàn)象；至此完成脈沖分選。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于同構(gòu)序列的脈沖分選方法，其特征在于，所述步驟SI中的量化處理為將要考量的PRI的范圍劃分成若干個(gè)子區(qū)間，落在同一子區(qū)間的PRI值用同一個(gè)值代替，區(qū)間的長度取決于實(shí)際測(cè)量的精度。
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于同構(gòu)序列的脈沖分選方法，其特征在于，所述步驟S2的篩選脈沖重復(fù)時(shí)間間隔序列的重復(fù)子串進(jìn)一步包括以下步驟: 步驟S21:構(gòu)造PRI序列的后綴，并進(jìn)行排序得到后綴數(shù)組SA ； 步驟S22:比較相鄰后綴，提取它們的最長公共前綴和對(duì)應(yīng)的SA值。
4.如權(quán)利要求3所述的一種基于同構(gòu)序列的脈沖分選方法，其特征在于:所述步驟S21的后綴、后綴數(shù)組描述為: 后綴:從長度為η的序列S的某個(gè)位置i開始到序列末尾的一個(gè)特殊子串，記為Sufix (i), I ^ i ^ η ； 后綴數(shù)組:序列S的所有后綴都按字典順序進(jìn)行排序后，將后綴在序列S中的位置用一個(gè)一維數(shù)組記錄，這個(gè)數(shù)組稱為后綴數(shù)組，記為SA,且Sufix(SA[i])〈Sufix(SA[i+l])，I ( i<η。
【文檔編號(hào)】G01S7/292GK104198999SQ201410386459
【公開日】2014年12月10日 申請(qǐng)日期:2014年8月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月7日
【發(fā)明者】任麗香, 李楓, 曹軍, 徐嘉岑, 龍騰 申請(qǐng)人:北京理工大學(xué)