基于PRI的未知雷达脉冲序列分选综合算法

高密度复杂信号环境下的信号分选处理技术,是新一代雷达侦察系统信号处理的关键技术,也是雷达侦察领域一个亟待解决的问题。文中讨论基于脉冲重复间隔(PRI)的脉冲信号分选算法,首先建立脉冲到达时间(TOA)数学模型,然后在总结脉冲信号分选的SDIF直方图算法、传统PRI变换算法和修正PRI变换算法优缺点的基础上,提出了一种综合的脉冲信号分选算法,并对该算法进行了完整的仿真,仿真结果表明,该算法对综合算法可以提供可靠的参照。     

现代雷达信号分选技术综述

概述了雷达信号预分选、信号分选和综合分析处理技术．阐述了扩展关联法．差直方图法（SDIF和CDIF）、PRI变换法的工作原理及其性能．提出了一种辅助分选方法——TOA折叠分选法：实验表明．在密集的雷达信号环境下．差直方图法是一种可行的实时分选方法．其性能优于扩展关联法．且比PRI变换法速度快;TOA折叠分选法能够适应复杂的现代新体制雷达信号环境．例如大量丢失脉;中和干扰脉冲的情况以及PRI特殊变化的信号的情况．对实时分选方法是一种很好的补充：     

基于PRI的雷达脉冲序列分选方法

高密度复杂信号环境下的信号分选处理技术是新一代雷达截获接收机信号处理的关键技术，也是雷达截获领域一个亟待解决的问题。文中讨论基于脉冲重复间隔(PRI)的脉冲分选算法，深入分析了基于直方图统计算法和PRI变换算法的优缺点，并对算法进行计算机仿真。最后针对这两种算法的优缺点提出一种综合的分选算法。     

一种脉冲重复间隔固定序列快速检测方法

针对脉冲混迭造成的脉冲重复间隔(PRI)固定序列检测以及PRI估计困难的问题,该文提出一种基于平面变换的PRI固定序列快速检测方法。该方法通过脉冲到达时间(TOA)对平面宽度的整数取余运算,只需1次时域变换处理即可生成PRI固定序列平面变换点迹的周期性图形(PGPTP);之后依据点迹图形模式的差异实现多个TOA交错的PRI固定脉冲序列的判定,并结合点迹图形纵向展开周期和平面宽度逐一估计出PRI值,进而实现密集信号环境下PRI固定脉冲序列分选。仿真实验验证了该方法的有效性以及高效、实用等优点。     

一种快速重频参差信号分选方法

针对重频参差信号的分选,提出了一种快速信号分选方法,首先对参差信号脉冲序列的到达时间(TOA)做一次一阶差分运算,然后提取出所有满足条件的脉冲重复间隔(PRI)值,同时得到该参差信号的相周期、帧周期和参差数;最后,对脉冲序列的TOA做一次或多次高阶差分运算,并利用之前获得的相周期和参差数,解出各相周期的顺序关系.仿真实验结果表明,本文提出的方法在脉冲丢失率达到40%时仍能正确分选,且计算速度快.     

基于累积变换的周期性对称调制模式的快速自动搜索算法

借鉴平面变换技术,将密集雷达脉冲序列映射成平面位图矩阵,并提出自动搜索周期性对称调制模式的快速算法,用于分选密集信号环境下PRI受周期性对称调制的雷达脉冲.大量的仿真试验结果表明算法在密集信号环境下,分选PRI是周期性对称调制的雷达脉冲的平均准确率达到92%,平均漏选率只有5%,极大地提高了雷达脉冲分选的效率和准确性.最后给出模式搜索时间、脉冲分选平均准确率和平均漏选率随脉冲密度变化的结论.     

一种高效的雷达信号综合分选算法

雷达信号分选是雷达对抗研究的重点问题，其性能直接影响雷达对抗系统的效能.脉冲重复间隔（pulse repetition interval, PRI）变换分选算法是一种经典的雷达信号分选算法，其对PRI抖动和脉冲缺失有良好的适应性，但存在计算量大，无法满足实时计算的需求以及无法分选PRI值相同或相近的脉冲序列的问题.本文提出一种高效的雷达信号综合分选算法有效解决了上述问题.算法首先利用基于聚类的直方图算法估计出潜在PRI值集合，然后采用PRI识别准则筛选潜在PRI值，进一步利用PRI变换算法估计真实的PRI值，最后采用改进的序列检索算法完成脉冲序列的分离.仿真实验表明，在PRI抖动率为±10%、脉冲缺失率为10%时，算法能正确分选同时到达的四部雷达信号，验证了所提分选算法的有效性与先进性.     

PRI变换在脉冲列去交错中的适用性分析

传统雷达脉冲列去交错方法中的脉冲重复间隔（PRI）估计算法,是以接收到的脉冲串的自相关函数为基础,很容易出现信号的PRI及其整数倍（即子谐波）同时存在的现象,给雷达脉冲串的去交错造成了困难。为克服上述缺点,提出了PRI变换的估计方法,几乎完全抑制了出现在自相关函数中的子谐波。研究了这种算法对于各种不同PRI信号的适用性。计算机仿真结果表明,这种算法适用于检测不同信号的PRI。     

一种基于PRI变换的雷达信号分选方法研究

阐述了雷达信号分选的参数和方法,论述了直方图算法、脉冲重复周期(PRI)变换法的原理,研究了PRI变换法及其改进算法的性能,利用Matlab软件进行仿真实验,验证了改进后的PRI变换法能克服PRI抖动带来的信号分选困难,为下一步建立雷达对抗分选模型和采用主分选算法提供了参考依据。     

一种基于顺序差值直方图算法的改进雷达信号分选方法

雷达信号分选是现代雷达侦察系统中的重要组成部分。顺序差值(SDIF)直方图算法是一种典型的雷达信号分选算法。该算法基于减法运算,能够对脉冲到达时间实现快速处理,实时性好,然而该算法对抖动信号分选效果不理想。为解决该问题,通过把修正脉冲重复间隔(PRI)变换中交迭PRI箱的思想引入到顺序差值直方图算法中,提出一种改进SDIF算法,研究了该方法对信号在不同抖动上限情况下的分选结果,并与SDIF分选结果相比较。结果表明该方法显著提高了顺序差值直方图对抖动信号的分选能力。     

脉冲重复间隔估计与去交织的方正弦波插值算法

在高密度复杂信号环境中,根据脉冲到达时间提取脉冲重复间隔并去交织是一个常用方法。但由于存在严重的倍周期干扰和脉冲重叠现象,传统的脉冲重复间隔估计算法在高密度复杂信号环境中性能急剧下降。为了克服上述缺点,该文提出了一种的新算法方正弦波插值算法(SSWIA)。其核心是把不等间隔的到达时间序列变换成连续信号;然后利用快速傅里叶算法提取重复周期并用滤波技术和过零检测形成检测波门提取周期序列。该算法能够适应固定重频、参差重频、抖动重频和滑变重频交织的高密度复杂信号环境。仿真结果表明:该算法提取重复频率精度高,速度快并且抗丢失和虚警脉冲的能力强;其综合性能优于现有其它方法,具有很好的工程应用价值。     

一种可视化的雷达脉冲序列综合分选方法

分析比较了序列差值直方图法(SDIF)、PRI变换法和TTP(TOA to PRI)变换法三种雷达信号分选方法的优缺点,在此基础上提出了一种可视化的雷达脉冲序列综合分选方法,并仿真实现了该方法。仿真结果表明该综合分选方法简单实用,能适应多种类型的重频信号,在信号PRI较分散的时候有很好的分选效果。     

一种改进的动态关联信号分选算法

在基于脉冲制外辐射源的无源相干雷达系统中,直达波通道信号通常需要信号分选后才能与目标回波信号进行相参信号处理。为了从直达波通道互相交叠的信号中分选出特定辐射源的信号,提出了改进的动态关联信号分选算法。该算法在对实测信号特点分析后,指出利用脉冲重复频率和相邻脉冲幅度比这两个参数进行实测信号分选。信号分选结果表明:该算法能够完整分选出辐射源主瓣信号,也可以保证一定的辐射源副瓣信号分选成功率;同时动态设置脉冲重复频率容限亦可以完成参差重频、抖动重频等信号的分选工作。     

基于PRI的脉冲序列去交错方法

论述使用脉冲重复间隔 (PRI)对雷达脉冲去交错的算法 ,分析PRI变换算法并对算法进行计算机仿真。对PRI变换算法进行改进 ,并对改进算法进行了计算机仿真和分析     

一种雷达脉冲的去交错和识别新算法

通过对脉冲到达角、脉冲重复间隔等去交错算法的研究,基于雷达威胁库,提出了一种既针对参差序列的快速识别和去交错算法又针对抖动脉冲序列的变差分直方图的快速识别算法。该算法简单,容易在DSP和FPGA上实现,可应用于高密雷达环境。     

基于序列关联的参差信号分选算法

针对复杂环境下常规直方图信号分选算法对于参差信号分选能力不佳的问题，该文提出一种基于脉冲间隔与单个脉冲关联的直方图算法。该算法根据脉冲间隔与单个脉冲的对应关系建立了脉冲间隔分布矩阵(PIDM)，然后通过对PIDM行列的累加计算，得到一种新的直方图，该直方图可避免传统脉冲重复间隔(PRI)变换算法在分选参差信号时对于参差信号帧周期过多抑制的缺陷，且能够通过PIDM对辐射源脉冲串进行序列提取，进而得到参差子序列的周期值。仿真分析结果表明，在不增加计算复杂度的情况下，该算法对存在多部参差辐射源和固定重频辐射源的混合场景仍可保持良好的分选效果。     

基于截距分析的改进雷达信号分选算法

常用的雷达分选算法易出现脉冲重复间隔谐波和同部雷达信号脉冲序列断裂的问题,鉴于此提出了一种基于脉冲到达时间拟合直线截距分析的改进雷达信号分选算法。该算法通过对到达时间拟合直线截距的分析,判断出上述2种情况,整合相应脉冲序列,从而得到正确的分选结果。到达时间截距分析算法能增强雷达信号分选算法的鲁棒性,降低算法对搜索容限的依赖,具有良好的工程应用价值。仿真表明,改进的信号分选算法比序列差值直方图算法的分选概率高20%。     

Multi-Parameter Signal Sorting Algorithm Based on Dynamic Distance Clustering

A multi-parameter signal sorting algorithm for interleaved radar pulses in dense emitter environment is presented. The algorithm includes two parts, pulse classification and pulse repetition interval （PRI） analysis. Firstly, we propose the dynamic distance clustering （DDC） for classification. In the clustering algorithm, the multi-dimension features of radar pulse are used for reliable classification. The similarity threshold estimation method in DDC is derived, which contributes to the efficiency of the algorithm. However, DDC has large computation with many signal pulses. Then, in order to sort radar signals in real time, the improved DDC （IDDC） algorithm is proposed. Finally, PRI analysis is adopted to complete the process of sorting. The simulation experiments and hardware implementations show both algorithms are effective.     

Multi-Parameter Signal Sorting Algorithm Based on Dynamic Distance Clustering

A multi-parameter signal sorting algorithm for interleaved radar pulses in dense emitter environment is presented. The algorithm includes two parts, pulse classification and pulse repetition interval (PRI) analysis. Firstly, we propose the dynamic distance clustering (DDC) for classification. In the clustering algorithm, the multi-dimension features of radar pulse are used for reliable classification. The similarity threshold estimation method in DDC is derived, which contributes to the efficiency of the algorithm. However, DDC has large computation with many signal pulses. Then, in order to sort radar signals in real time, the improved DDC (IDDC) algorithm is proposed. Finally, PRI analysis is adopted to complete the process of sorting. The simulation experiments and hardware implementations show both algorithms are effective.