一种信号包络提取方法

一种信号包络提取方法摘要：雷达信号包络在时间上呈现出不同的瞬态信息，这些瞬态信息可以被用来作为雷达信号的识别依据。本文研究了一种基于同态滤波的雷达信号包络提取方法，并进行了仿真实验与对比分析。实验结果表明，该方法相对于常用方法，简单易行，不需要产生与接收到的雷达信号同频同相的本振信号，对噪声也有抑制作用，得到的信号包络没有毛刺，比较光滑，是一种有效的雷达信号包络提取方法。关键词：同态滤波；包络提取；雷达信号中图分类号：TN959文献标识码：A文章编号：1引言雷达辐射源识别是整个雷达对抗信号处理过程中关键性的信号处理过程，也是电子情报侦察(ELINT)、电子支援侦察(ESM)和雷达威胁告警(RWR)系统中的关键处理过程。因为现代战争配备的雷达设备配置的空间不断扩大，从地面、空中、海上发展到外层空间；雷达体制多种多样；配置数量大大增加；占用的频谱越来越宽等，在这种信号环境越来越复杂的情况下，对雷达信号进行常规的分析，如：到达时间、到达角、载频、脉冲宽度、脉冲重复频率和极化方式等已不适应雷达辐射源识别的需要，所以如何有效地对雷达信号进行脉内特征分析，已成为雷达辐射源识别的一个研究热点[1,2]。雷达信号的脉内特征包括脉内调制特征和细微特征。雷达脉内调制又称为有意调制或者功能性调制，是指雷达为提高其检测性能、对抗侦察和干扰措施而采取的特定的调制样式，如线性调频、非线性调频、频率编码、相位编码等。随着电子对抗技术的高速发展，仅仅对脉内调制方式的识别已经不能满足电子战的要求，脉内的细微特征分析逐渐得到了重视。雷达信号的脉内细微特征，即个体特征也称为雷达信号的“指纹”，是指附加在雷达信号上的无意调制，是因雷达采用某种形式的调制器而附加在雷达信号上的某种特性，如幅度起伏、频率漂移等，这是某一部雷达所特有的信号属性。对雷达脉内细微特征的分析，即对雷达个体特征的研究，可以为每一部雷达建立相应的“指纹”档案，与其它参数一起可以唯一识别出某一部特定的雷达，从而准确提供有关敌方雷达配置、调动等重要的军事情报[3,4]。雷达信号都是经过各种调制的，对于相同型号的雷达，由于采用的器件和电路上的差异，必将导致调制参数的差异。即使相同型号的雷达，由于调制器采用的物理器件的分散性，也会引起信号包络的差异。如信号脉宽、前沿时间、后沿时间、前沿与后沿的延长线夹角等。这些差异可以作为雷达辐射源的脉内细微特征之一[5]。但是由于雷达信号包络受噪声的影响较大，需要寻找一种对噪声类型、信噪比不敏感的检测方法。常用的雷达信号包络提取方法主要有复调制法、主成分分析法、希尔伯特变换法、小波变换法、分数阶傅里叶变换方法和基于时频分析的方法[6-9]，本文研究了一种基于同态滤波系统的方法，通过仿真分析，对比于常用方法，基于同态滤波的包络提取方法不需要产生与接收到的雷达信号同频同相的本振信号，简单易行，对噪声有抑制作用，得到的信号包络没有毛刺比较光滑，是一种能有效提取雷达信号包络的方法。2雷达信号的数学模型雷达侦察系统是一种利用无源接收和信号处理技术，对雷达辐射源信号环境进行检测和识别，对雷达信号和工作参数进行测量和分析，从中得到有用信息的设备。设侦察接收机的接收信号为()()()(0)xtstnttT（1）其中，()nt是零均值，方差为2的平稳高斯白噪声过程，T为脉冲宽度，()st是雷达信号，用解析信号形式表示为00()()exp2()stAtjftt（2）其中，0f是载频，0是初相，()t是相位函数，当信号的调制类型不同时，()t也有所不同，()At是幅度函数，它对于载频是慢变化的函数。对雷达信号()st进行离散采样，得到00()()exp2()sntAntjfntnt（3）其中，t为采样间隔，记()nssnt，则ns，1,2,,1nN是()st的一个离散采样序列。3同态滤波线性滤波器系统对于分离相加性组合的信号尤为成功，这是由于系统具有叠加特性。例如，若信号是由两个信号的分量相加而成的，只要两个分量的频谱占据不同的频段，就有可能分离开这两个分量。但是实际应用中，经常会碰到不属于相加性组合的信号，譬如像相乘性或卷积性组合的信号，如雷达脉冲信号是调制信号和载波信号的乘积。单纯靠线性滤波器来分离或处理这些信号分量，是无法达到预期的效果的，这时，必须求助于非线性滤波系统。有一类特殊的非线性系统，它遵从广义的叠加原理。在代数上，这类系统用输入和输出的矢量空间之间的线性变换来表征，因而称为同态系统。在语言、图像、雷达、声纳、地震以及振动工程等领域里，广泛存在着乘积性和卷积性（非叠加性）的信号，对于这类组合信号需要用同态系统进行滤波处理。同态滤波是一种非线性滤波。其特点是，首先由具有某种变换特性的特征系统，把按某种运算规则（乘法或卷积）混杂在一起的信号变换成叠加性的信号；然后再用线性滤波方法处理；最后再运用特征系统的逆系统进行变换，把原始信号恢复出来[10-12]。典型的同态滤波系统如图1所示，图1同态滤波系统图中各符号的含义是：为系统输入信号分量彼此组合的运算（加法、乘法、卷积）；为系统输出信号分量彼此组合的运算；D为系统的变换特性；L为线性系统（或为其变换特性）；1D为系统输出组合的逆变换。如果和都为加法，则称该系统为线性系统；如果和都为乘积，则称为乘积同态系统；如果和都为卷积，则称为卷积同态系统。从代数上来说，同态系统这一名词是根据输入和输出的矢量空间之间的同态（即线性）映射的定义提出的。同态变换就是输入和输出这两个信号矢量空间之间的变换。在雷达系统中，常用的高频窄带雷达信号可以表示为：()()cos()()()(()0)xtAttAtftAt(4)其中，()At为幅度调制（AM）部分，或者瞬时幅度（IA），()ft是频率调制（FM）部分，()t是瞬时相位，()()tdtdt是瞬时频率（IF）。设ˆ()ln()xtxt(5)为避免()0xt的情况，可以对()xt加上一个很小的正数，由式(5)可以推出下式：ˆ()ln()ln()xtAtft(6)若将ˆ()xt经过一个线性低通滤波器，可以滤除FM部分，即其中的高频成分。若符号L表示线性低通滤波系统，滤波后得到的信号可表示为ˆ()lyt，则有ˆˆ()()ln()ln()lytLxtLAtLft(7)若设计的低通滤波器通频带能覆盖AM部分的主要部分，而阻带则抑制FM部分的主要部分，则可以得到ˆ()ln()ln()ln()lytLAtLftAt(8)利用一个指数运算实现逆变换，如下ˆexp()expln()()lytAtAt(9)()ft也可以类似地通过线性高通滤波器得到。通过以上的同态滤波系统则可以提取雷达脉冲信号的包络，该方法简单易行，不需要产生与接收到的雷达信号同频同相的本振信号，由于经过低通滤波器，对噪声有抑制作用。4实验分析为验证基于同态滤波的包络提取方法的有效性，我们利用仿真的雷达脉冲信号进行对比分析，如图2所示。50100150200250300350400450500-1.5-1-0.500.511.5图2雷达脉冲信号（无噪声）50100150200250300350400450-101a5010015020025030035040045000.51b5010015020025030035040045000.51c5010015020025030035040045000.51d图3包络提取方法结果对比（信噪比20dB）50100150200250300350400450-101a5010015020025030035040045000.51b5010015020025030035040045000.51c5010015020025030035040045000.51d图4包络提取方法结果对比（信噪比15dB）50100150200250300350400450-101a5010015020025030035040045000.51b5010015020025030035040045000.51c5010015020025030035040045000.51d图5包络提取方法结果对比（信噪比10dB）50100150200250300350400450-101a5010015020025030035040045000.51b5010015020025030035040045000.51c5010015020025030035040045000.51d图6包络提取方法结果对比（信噪比5dB）仿真结果如图3-图6所示，四次实验中的信噪比分别为20dB、15dB、10dB和5dB，图中a、b、c、d分别代表加噪的雷达信号、复调制法、希尔伯特变换法、基于同态滤波的方法得到的信号包络。从实验结果可以看出，信号在低信噪比情况下，噪声对信号的波形有较大的影响，这时取得的包络不理想。复调制法和同态滤波在信噪比10SNRdB时都能获得较好的光滑包络曲线。但若复调制法不是采用与雷达信号同频同相的信号，则会产生失真。从图中可以看出在相同的信噪比下，希尔伯特变换法得到的信号包络存在很多的毛刺，只有在信噪比较高的情况下适用，而且对下一步雷达脉冲信号包络的细节分析不利。综上所述，实验分析表明，基于同态滤波的包络提取方法简单易行，不需要产生与接收到的雷达信号同频同相的本振信号，由于经过低通滤波器，对噪声有抑制作用，得到的信号包络没有毛刺比较光滑。因此，基于同态滤波的方法是有效的提取雷达信号包络的方法。5结束语本文将同态滤波系统用于雷达信号包络提取，首先利用特征系统，把雷达辐射源信号变换成叠加性的信号，然后再用线性滤波方法处理，最后再运用特征系统的逆系统进行变换，提取出雷达信号的包络。从仿真实验结果看出，基于同态滤波的包络提取方法简单易行，不需要产生与接收到的雷达信号同频同相的本振信号，对噪声也有抑制作用，得到的信号包络没有毛刺比较光滑，是一种比较有效的雷达信号包络提取方法。参考文献[1]陈昌孝,何明浩,徐璟等.雷达辐射源识别技术研究进展[J].空军预警学院学报,2014(1):1-5.[2]郭强,何友.基于云模型的DSm证据建模及雷达辐射源识别方法[J].电子与信息学报,2015,37(8):1779-1785.[3]廖宇鹏,周仕成,舒汀.基于个体特征的雷达辐射源识别方法研究[J].现代雷达,2015,37(3):36-41.[4]孟凡杰,唐宏,王义哲.基于多特征融合的雷达辐射源信号识别[J].计算机仿真,2016,(3):18-22.[5]张国柱,黄可生,姜文利等.基于信号包络的辐射源细微特征提取方法[J].系统工程与电子技术,2006,28(6):795-797.[6]陈韬伟,金炜东.基于主成分分析的雷达辐射源信号数量估计[J].西南交通大学学报,2009,44(4):501-506.[7]柳征,姜文利等.基于小波包变换的辐射源信号识别[J].信号处理,2005,21(5):460-464.[8]司锡才，柴娟芳.基于FRFT的α域-包络曲线的雷达信号特征提取及自动分类[J].电子与信息学报,2009,31(8):1892-1897.[9]郑生华,徐大专,靳学明等.基于时频分析的雷达侦察信号处理技术[J].重庆大学学报:自然科学版,2006,29(11):96-100.[10]GillD,GavrieliN,IntratorN.DetectionandIdentificationofHeartSoundsUsingHomomorphicEnvelogramandSelf-OrganizingProbabilisticModel[C].ComputersinCardiology,Lyon,France,2005:957-960.[11]张瑶,付进,武建国.基于对数域同态滤波的时延估计算法研究[J].电子学报,2015,43(12):2381-23