基于時頻點聚類的雷達回波信號時頻特性分析

鞏學彬,余 烈

武漢紡織大學電子與電氣工程學院,湖北 武漢 430072

隨著信號處理技術的發(fā)展，結合信號檢測和參數(shù)自適應估計的方法，進行雷達回波信號的時頻分析和特征變換，提高雷達回波信號的檢測識別能力，相關的雷達回波信號檢測和時頻特性分析方法研究在雷達回波信號檢測和雷達目標識等領域具有重要意義[1-3]。文獻[4]中提出基于深度學習與支持向量機的雷達回波信號檢測估計和時頻分析方法，通過陣列幅度響和線性參數(shù)估計的方法，進行信號檢測和特征提取，提高了雷達回波信號的加權估計能力，但該方法進行雷達回波信號的時頻變換的性能不好，參數(shù)估計精度不高。文獻[5]中提出海洋激光雷達多次散射回波信號檢測方法，通過在期望方向上陣列參數(shù)估計，實現(xiàn)雷達回波信號時頻分析，但該方法進行雷達回波信號時頻檢測的抗干擾性不好。針對上述問題，本文提出基于時頻點聚類的雷達回波信號時頻特性分析方法。

1 雷達回波信號濾波處理

采用差分陣列檢測的方法，進行雷達回波信號的動態(tài)壓縮和特征提取[6]，在輸入端得到雷達回波信號第n個陣元檢測到的回波波束為：

采用短時離散傅里葉變換進行信號的增強處理，通過波束聚焦進行雷達回波信號的高階特征矩估計，得到差分陣列處理后的信號輸出為：

其中：um表示雷達回波信號的高階特征量，t表示信號傳輸時間。

采用多通道信號信噪比增強的方法，進行雷達回波信號的信息增強處理，得到殘留噪聲項為：

式中，fe1為雷達回波信號的互功率譜密度，fe2為頻點信息。采用時頻特征點聚類，f0表示時頻特征指數(shù)，時頻特征點提取結果為：

根據上述分析，采用窗函數(shù)分析和濾波方法，進行信號的時頻特征分析和聚類處理，提高雷達回波信號檢測的準確性。

2 雷達回波信號時頻特性分析

2.1 時頻點檢測

采用離散信號加窗處理方法進行雷達回波信號的譜增強處理和分段檢測，假設雷達回波信號長度l，得到雷達回波信號持續(xù)分段脈沖干擾為：

其中，a1-b1表示雷達回波信號的信息域的差異特征量。

采用高分辨融合，得到雷達回波信號x(n)的尺度為d，通過時頻變換，得到雷達回波信號x(n)在d尺度的離散時頻特征點用E(ni,d)表示，雷達與干擾信號的耦合關系用max{E(ni,d)表示，雷達回波信號的單次調頻輸出

對x(n)進行分段濾波檢測，得到信號的離散序列為x(t)，時自適應調整冗余度，變換階次為Wn=(2d+1)W。由此實現(xiàn)雷達回波信號的時頻特性分析和檢測。

2.2 雷達回波信號的時頻點聚類

根據時頻特征點聚類結果，實現(xiàn)雷達回波信號時頻特征檢測，假設雷達回波信號尺度偏移量由參數(shù)數(shù)a1(t)和a2(t)確定：

根據雷達回波信號空間方位信息，求得回波脈沖的寬度，得到時頻特征點：

其中γ代表對雷達回波信號的高階矩估計特征量，綜上分析，根據時頻特征點聚類結果，實現(xiàn)雷達回波信號時頻特征檢測。

3 仿真實驗與性能分析

通過Matlab 仿真實驗驗證本文方法在實現(xiàn)雷達回波信號時頻特性分析和檢測的應用性能，信號的調頻寬度為20 ms，頻點數(shù)為1200，歸一化誤差為0.034，雷達信號回波檢測的滑動步長和窗口大小都設置為24。根據上述參數(shù)設定，得到雷達回波信號1 和雷達回波信號2 的時域波形如圖1 所示。

以圖1 的信號為研究對象，進行時頻特性分析，得到信號的時頻變換輸出如圖2 所示。

根據圖2 能夠看出，信號輸出主要分為3 個幅度，幅度1、幅度2 和幅度3。

根據時頻變換結果，采用時頻點聚類分析的方法，按照不同得到雷達回波信號的時頻點聚類結果如圖3 所示。

圖1 雷達回波信號的時域波形圖Fig.1 Time domain waveform of radar echo signal

圖2 信號的時頻變換輸出Fig.2 Time frequency transform output of signal

圖3 雷達回波信號的時頻點聚類結果Fig.3 Time-frequency point clustering result of radar echo signal

圖3 是根據圖2 中的信號輸出幅度分析所得。由圖可知，雷達回波信號明確的分為三部分，由此可知，本文方法進行雷達回波信號的時頻點聚類的輸出性能較好。

為測試信號的檢測性能，得到輸出信噪比見表1，分析表1 得知，本文方法進行雷達回波信號時頻分析的輸出信噪比較高。

表1 信號輸出信噪比/dBTable 1 signal output signal to noise ratio

4 結語

文章提出了基于時頻點聚類的雷達回波信號時頻特性分析方法。采用差分陣列檢測的方法，進行雷達回波信號的動態(tài)壓縮和特征提取，根據時頻特征點聚類結果，實現(xiàn)雷達回波信號時頻特征檢測。通過結果可知，本文方法進行雷達回波信號時頻特征檢測的輸出信噪比較高，提高了雷達回波信號的檢測能力。