本發(fā)明涉及天線，尤其涉及一種相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在相控陣陣列天線系統(tǒng)中，特別是在s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的應(yīng)用場(chǎng)景下，傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法通常依賴于簡(jiǎn)單的濾波和固定算法來實(shí)現(xiàn)信道化處理。這些傳統(tǒng)方法一般會(huì)先對(duì)收到的射頻信號(hào)進(jìn)行下變頻和模數(shù)轉(zhuǎn)換(adc)，然后通過快速傅里葉變換等手段將寬帶信號(hào)分割成多個(gè)窄帶信道，即所謂的信道化過程。然而，在特征提取階段，現(xiàn)有技術(shù)往往采用的是基于規(guī)則的方法或者較為簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如支持向量機(jī)svm或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些模型無法充分捕捉到復(fù)雜環(huán)境下的細(xì)微變化和模式。對(duì)于波束形成部分，傳統(tǒng)做法通常是使用靜態(tài)或半靜態(tài)的權(quán)重配置，依據(jù)預(yù)先設(shè)定的參數(shù)或有限次的優(yōu)化迭代來決定各陣元的加權(quán)系數(shù)。這種做法雖然可以在一定程度上滿足波束形成的需要，但面對(duì)動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境時(shí)，其靈活性和適應(yīng)性明顯不足，難以達(dá)到最佳的波束指向精度和抗干擾能力。

2、因此，現(xiàn)有的相控陣陣列天線系統(tǒng)的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)在處理性能方面存在局限，尤其是在波束形成精度上有所欠缺，導(dǎo)致在處理性能和波束形成精度上不能滿足現(xiàn)代相控陣陣列天線系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境中的應(yīng)用需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供一種相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理方法及系統(tǒng)，能夠提高相控陣系統(tǒng)在s頻段窄帶數(shù)字處理中的處理性能和波束形成的準(zhǔn)確性。

2、本發(fā)明一實(shí)施例提供一種相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理方法，包括：

3、獲取相控陣系統(tǒng)的綜合處理器輸出的為s頻段窄帶的業(yè)務(wù)信號(hào)，并對(duì)所述業(yè)務(wù)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制和預(yù)處理，得到經(jīng)過預(yù)處理后的零中頻信號(hào)；

4、將預(yù)處理后的零中頻信號(hào)輸入預(yù)設(shè)好的多相濾波器組進(jìn)行信道化處理，使所述零中頻信號(hào)分解到不同子信道，各子信道具備不同中心頻率和帶寬；

5、利用由多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)堆疊而成的深度信念網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述零中頻信號(hào)的各子信道的信號(hào)特征進(jìn)行深層次提取，得到信號(hào)特征；其中，所述深度信念網(wǎng)絡(luò)的首個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)的可見層的節(jié)點(diǎn)數(shù)與子信道數(shù)相同，所述深度信念網(wǎng)絡(luò)的后續(xù)受限玻爾茲曼機(jī)的可見層的節(jié)點(diǎn)數(shù)依次遞減；

6、將所述信號(hào)特征輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的粒子群優(yōu)化算法，粒子群優(yōu)化算法中每個(gè)粒子代表一組波束形成權(quán)重，通過粒子的位置更新和速度更新操作，在特征空間中搜索最優(yōu)的波束形成權(quán)重；

7、根據(jù)最優(yōu)的波束形成權(quán)重，對(duì)所述各子信道的零中頻信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和實(shí)現(xiàn)波束合成，得到數(shù)字波束合成信號(hào)；

8、將所述數(shù)字波束合成信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬中頻信號(hào)，并將所述模擬中頻信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理后輸出至所述相控陣系統(tǒng)的發(fā)射接收tr組件以用于后續(xù)發(fā)射處理。

9、本發(fā)明另一實(shí)施例對(duì)應(yīng)提供了一種相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理系統(tǒng)，包括：

10、預(yù)處理模塊，用于獲取相控陣系統(tǒng)的綜合處理器輸出的為s頻段窄帶的業(yè)務(wù)信號(hào)，并對(duì)所述業(yè)務(wù)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制和預(yù)處理，得到經(jīng)過預(yù)處理后的零中頻信號(hào)；

11、信道化處理模塊，用于將預(yù)處理后的零中頻信號(hào)輸入預(yù)設(shè)好的多相濾波器組進(jìn)行信道化處理，使所述零中頻信號(hào)分解到不同子信道，各子信道具備不同中心頻率和帶寬；

12、特征提取模塊，用于利用由多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)堆疊而成的深度信念網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述零中頻信號(hào)的各子信道的信號(hào)特征進(jìn)行深層次提取，得到信號(hào)特征；其中，所述深度信念網(wǎng)絡(luò)的首個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)的可見層的節(jié)點(diǎn)數(shù)與子信道數(shù)相同，所述深度信念網(wǎng)絡(luò)的后續(xù)受限玻爾茲曼機(jī)的可見層的節(jié)點(diǎn)數(shù)依次遞減；

13、優(yōu)化模塊，用于將所述信號(hào)特征輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的粒子群優(yōu)化算法，粒子群優(yōu)化算法中每個(gè)粒子代表一組波束形成權(quán)重，通過粒子的位置更新和速度更新操作，在特征空間中搜索最優(yōu)的波束形成權(quán)重；

14、波束合成模塊，用于根據(jù)最優(yōu)的波束形成權(quán)重，對(duì)所述各子信道的零中頻信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和實(shí)現(xiàn)波束合成，得到數(shù)字波束合成信號(hào)；

15、信號(hào)轉(zhuǎn)換模塊，用于將所述數(shù)字波束合成信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬中頻信號(hào)，并將所述模擬中頻信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理后輸出至所述相控陣系統(tǒng)的發(fā)射接收tr組件以用于后續(xù)發(fā)射處理。

16、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明實(shí)施例具有如下有益效果：

17、通過首先精準(zhǔn)捕獲相控陣系統(tǒng)綜合處理器傳來的s頻段窄帶業(yè)務(wù)信號(hào)，經(jīng)調(diào)制與預(yù)處理操作，將其轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量零中頻信號(hào)；接著把零中頻信號(hào)饋入預(yù)設(shè)適配的多相濾波器組，達(dá)成信道化目的，使信號(hào)條理分明地拆分至特性各異的子信道；再運(yùn)用由多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)按特定結(jié)構(gòu)堆疊的深度信念網(wǎng)絡(luò)，憑借首個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)與子信道數(shù)匹配的可見層節(jié)點(diǎn)及后續(xù)遞減設(shè)置，深度剖析各子信道信號(hào)特征；之后將這些特征輸入預(yù)訓(xùn)練的粒子群優(yōu)化算法，利用粒子位置、速度的動(dòng)態(tài)更新規(guī)則，高效搜索最優(yōu)的波束形成權(quán)重；最終依此權(quán)重精準(zhǔn)加權(quán)求和各子信道零中頻信號(hào)，高效完成波束合成得到數(shù)字波束合成信號(hào)，再通過數(shù)模轉(zhuǎn)換與必要預(yù)處理，輸出至相控陣系統(tǒng)的發(fā)射接收tr組件以用于后續(xù)發(fā)射處理。綜上分析可知，本發(fā)明實(shí)施例通過引入深度信念網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行復(fù)雜環(huán)境下的信號(hào)特征深層次提取，并使用粒子群優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整波束形成權(quán)重，從而有效解決了現(xiàn)有技術(shù)中處理性能不足和波束形成不夠精準(zhǔn)的問題，顯著提高了相控陣系統(tǒng)在s頻段窄帶數(shù)字處理中的處理性能和波束形成的準(zhǔn)確性。

技術(shù)特征：

1.一種相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理方法，其特征在于，所述將預(yù)處理后的零中頻信號(hào)輸入預(yù)設(shè)好的多相濾波器組進(jìn)行信道化處理，使所述零中頻信號(hào)分解到不同子信道，各子信道具備不同中心頻率和帶寬，包括：

3.如權(quán)利要求1所述的相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理方法，其特征在于，所述利用由多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)堆疊而成的深度信念網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述零中頻信號(hào)的各子信道的信號(hào)特征進(jìn)行深層次提取，得到信號(hào)特征，包括：

4.如權(quán)利要求1所述的相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理方法，其特征在于，所述將所述信號(hào)特征輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的粒子群優(yōu)化算法，粒子群優(yōu)化算法中每個(gè)粒子代表一組波束形成權(quán)重，通過粒子的位置更新和速度更新操作，在特征空間中搜索最優(yōu)的波束形成權(quán)重，包括：

5.如權(quán)利要求4所述的相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理方法，其特征在于，所述根據(jù)最優(yōu)的波束形成權(quán)重，對(duì)所述各子信道的零中頻信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和實(shí)現(xiàn)波束合成，得到數(shù)字波束合成信號(hào)，包括：

6.一種相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

7.如權(quán)利要求6所述的相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理系統(tǒng)，其特征在于，所述信道化處理模塊具體用于：

8.如權(quán)利要求6所述的相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理系統(tǒng)，其特征在于，所述特征提取模塊具體用于：

9.如權(quán)利要求6所述的相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理系統(tǒng)，其特征在于，所述優(yōu)化模塊具體用于：

10.如權(quán)利要求9所述的相控陣的s頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理系統(tǒng)，其特征在于，所述波束合成模塊具體用于：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種相控陣的S頻段窄帶數(shù)字處理機(jī)的信號(hào)處理方法及系統(tǒng)，方法包括：接收并預(yù)處理來自綜合處理器的業(yè)務(wù)信號(hào)，轉(zhuǎn)換成零中頻信號(hào)；通過多相濾波器組將該信號(hào)信道化分解至多個(gè)具有不同中心頻率和帶寬的子信道；采用深度信念網(wǎng)絡(luò)，由多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)堆疊而成，對(duì)各子信道信號(hào)進(jìn)行深層次特征提取；利用粒子群優(yōu)化算法在特征空間中搜索最佳波束形成權(quán)重；最后根據(jù)得到的最優(yōu)權(quán)重對(duì)各子信道信號(hào)加權(quán)求和完成波束合成，并將結(jié)果轉(zhuǎn)換回模擬中頻信號(hào)供后續(xù)發(fā)射處理。本發(fā)明能夠提高相控陣系統(tǒng)在S頻段窄帶數(shù)字處理中的處理性能和波束形成的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：郭慶,任波,陳平
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南京華成微波技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15