一种改进的雷达脉冲信号分选算法

重频分选方法中,由于序列差值直方图法(SDIF)对PRI抖动的雷达脉冲信号的分选能力差,而PRI变换法可以分选PRI抖动的雷达脉冲信号,但是运算量太大,难以实现实时分选。对SDIF算法进行了改进,采用交叠PRI箱的方法进行直方图的统计,使得改进后的SDIF在运算量增加不多的情况下,可以实时较好地分选PRI抖动量在10%以内的雷达脉冲信号。     

基于PRI变换的未知雷达信号分选算法研究

针对未知雷达信号主处理中脉冲重复间隔的精确分选部分,介绍了PRI变换的脉冲重复间隔估计算法,提出针对固定重频、抖动重频和参差重频信号的PRI变换算法的仿真和改进方法。     

一种改进的PRI变换算法

对雷达辐射源脉冲序列进行准确分选是当前电子对抗领域迫需解决的一个难题,基于脉冲重复间隔（PRI）变换算法可以实现对固定重频、抖动重频脉冲序列的分选,但存在一定的缺陷。文章分析了使用PRI变换算法时,PRI的取值范围对分选准确率有着较大影响,并推导证明了PRI变换算法不适用于参差重频脉冲序列。针对分析出的两点问题,提出一种改进的PRI变换算法,并通过仿真验证了该改进算法的有效性。     

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PRI变换并行处理算法及在高速DSP上的实现

脉冲重复间隔是雷达信号分选的关键参数.改进的PRI变换法克服了直方图统计法的子谐波问题,对脉冲重复间隔具有很高的估计精度,且具有一定的抗抖动能力.由于需要进行大量的指数运算和复数运算,故PRI变换法运算速度较慢,难以满足实时性要求.本文分析了改进的PRI变换法,提出了一种用于该算法并行处理的任务分配原则,并在TS201S平台上实现了改进的PRI变换算法.实验结果表明,基于该任务分配原则的PRI变换法并行处理大大提高了运算效率,能满足实时性要求.     

一种新的重频分选检测门限选择算法

在小波理论的基础上提出了一种新的重频分选检测门限选择算法，并在此基础上对原有的重频分选算法给予改进。原有的重频分选算法检测门限选择单一，不适用于脉冲列分布不均匀的信号环境，该算法克服了这些缺点，不仅适用于脉冲列分布均匀的情况，而且适用于脉冲列分布不均匀的情况。仿真结果表明该算法较传统的CDIF算法对固定PRI形式的雷达脉冲列的分选有较好的效果。     

一种雷达信号综合分选方法研究

为了能够从同时存在常规PRI信号和复杂PRI信号并带有脉冲信号干扰或丢失的环境中正确分选出雷达信号,本文提出了一种序列差值直方图法(SDIF)与修正PRI变换法相结合的雷达信号分选方法,经过matlab仿真验证,该方法有着很好的分选效果。     

基于PRI变换的脉冲序列检索策略研究

PRI变换算法可抑制子谐波,对于重频抖动雷达信号具有很好的分选效果,但在采用直接序列搜索时,由于脉冲到达时间抖动导致很难成功搜索和准确计算PRI值,容易产生漏选和错选.采用线性拟合序列搜索,可通过不断对计算误差进行收敛修正,从而精确得到PRI值,以保证后续的正常分选.     

基于PRI谱内特征的参差雷达信号分选算法研究

通过分析参差雷达信号的基本特征,针对PRI变换算法在参差雷达信号分选中存在的不足,提出了一种基于PRI谱内特征的参差雷达信号分选算法。该算法利用PRI变换获取信号的时域PRI谱,进而根据PRI谱内脉冲对数特征完成参差信号帧周期的分选工作。仿真结果表明,该方法能够较好地实现参差雷达信号的分选工作。     

PRI变换对脉冲雷达信号PRI检测的性能分析

传统的雷达脉冲列去交错算法很容易出现信号的脉冲重复间隔及其整数倍(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。介绍了PR I变换的脉冲重复间隔估计算法,该算法几乎完全抑制了出现在自相关函数中的子谐波,同时研究了该算法对稳定重频、抖动重频、参差重频、滑变重频等各类信号的PR I检测性能。计算机仿真结果表明,这种算法适用性较强。     

一种基于PRI谱特征的复杂雷达信号分选方法

通过分析雷达截获机所处的复杂雷达信号环境,提出了一种基于PR I谱特征的复杂雷达信号分选方法。该方法利用PR I变换获取雷达信号PR I谱,并根据各种复杂雷达信号PR I谱特征实现复杂雷达信号的分选工作。仿真结果表明,该方法能够较好地实现复杂信号环境下雷达信号的分选工作。     

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.     

基于PRI变换法的脉冲信号分选算法

脉冲重复间隔是电子对抗中信号分选的关键参数,本文研究的基于PRI变换法的信号分选算法克服了传统直方图统计法的子谐波问题,对脉冲重复间隔具有很高的估计精度,且具有很好的抗抖动性能。仿真分析表明,PRI变换法对固定PRI,抖动PRI具有很好的估计效果。     

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.     

一种改进型PRI变换雷达信号分选方法

基于PRI分选有多种方法,其中PRI变换法对脉冲重复间隔有较高的估计精度,并克服了传统直方图统计法中的子谐波问题。文中在对PRI变换法进行深入研究的基础上,提出了一种改进的自适应PRI变换法,仿真结果验证了新算法的可靠性。     

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。