雷达信号重频分选方法分析与讨论
利用谱估计算法的雷达信号分选
利用谱估计算法的雷达信号分选雷达信号分选是一种信号处理的技术，可以将雷达接收到的信号分为不同的类别，例如军事雷达可以将来自不同目标的信号分别识别出来。
而谱估计算法则是一种能够将信号的频率、幅值和相位等信息提取出来的技术，可以帮助实现雷达信号分选。
本文将讨论如何利用谱估计算法实现雷达信号分选。
首先，我们需要明确什么是谱估计算法。
在数学上，谱估计算法是一种通过对噪声信号进行处理，提取出信号频率特征的方法。
在雷达信号处理中，谱估计算法可以通过对雷达信号进行分析，提取出反射目标的频率信息，从而实现对信号的分类。
常用的谱估计算法包括周期图谱法和自相关法等。
接下来，我们需要了解雷达信号分类的基本原理。
雷达信号分类是基于信号反射特性，将接收到的信号分为不同的目标类型。
例如，不同类型的飞机、车辆和船只等，会反射出不同的雷达信号，并且在频率和幅值等方面也存在差异。
因此，我们可以通过分析信号的频率、幅值等信息来实现目标信号的分类。
基于以上原理，我们可以利用谱估计算法来实现雷达信号分选。
具体步骤如下：1.收集雷达信号数据，包括目标类型、反射信号幅值和不同目标的距离等信息。
2.利用谱估计算法对信号进行分析，提取信号的频率、幅值以及其他有用信息。
3.根据提取出来的信息，将信号分为不同的目标类型。
4.对每种目标类型进行特定的处理，例如确定目标的距离和速度等。
通过以上步骤，我们可以实现对雷达信号的分选和分类。
这种方法可以帮助军事和民用领域实现有效的目标识别和跟踪，增强雷达系统的性能和精度。
此外，谱估计算法还有其他应用，例如音频信号处理、医学信号监测等方面。
总之，利用谱估计算法实现雷达信号分选，是一种有效的信号处理技术。
通过对信号的分析和处理，可以实现对目标信号的识别和分类，为后续的处理提供有用的信息。
未来，随着技术的不断发展，这种方法将继续得到广泛的应用和发展。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法一、引言在现代电子战中，随着敌我双方武器装备水平的不断提高，对于雷达侦察设备对脉内调频信号的准确识别显得尤为重要。
脉内调频信号是一种随机调频信号，其频率序列是随机的。
在战场环境中，这种信号容易混淆，对雷达侦察设备的干扰作用较大。
如何对脉内调频信号进行准确分选识别成为了电子战关键技术研究的重要内容之一。
二、脉内调频信号的特点脉内调频信号是一种在脉相内进行频率调制的信号，其频率调制序列是随机的。
这种信号具有以下几个特点：1. 频率序列是随机的，无法通过简单的规律进行分析和预测。
2. 信号的频率变化范围大，频率调制率高。
3. 信号的频谱具有很大的宽度，频率谱呈现出波形不规则的特点。
4. 信号的脉宽和重复周期相对较长，且脉内调频信号的带宽较宽。
以上特点决定了脉内调频信号在电子战中的干扰性较强，对雷达侦察设备的识别和抑制具有一定的挑战性。
要对脉内调频信号进行准确的识别和分类，需要综合运用信号处理、模式识别和机器学习等技术手段。
下面介绍一种基于多通道自适应脉内调频信号分选识别方法。
1. 信号预处理对脉内调频信号进行预处理，包括信号的采样和预处理。
在采样时，需要选用较高的采样率，以保证脉内调频信号的频率特性能够得到准确的表示。
在预处理环节，需要对信号进行滤波和降噪处理，以保证后续处理的准确性。
2. 多通道特征提取在处理脉内调频信号时，可以通过多通道特征提取的方式，获取信号的频率、脉宽、时间特性等多种特征。
这些特征包括时频特性、瞬时频率、瞬时相位、瞬时幅度等。
通过多通道特征提取，能够全面、准确地描述脉内调频信号的特性。
3. 特征选择和降维处理对于多通道特征提取的结果，需要进行特征选择和降维处理。
特征选择可以排除一些无效或冗余的特征，从而提高信号处理的效率和准确性。
降维处理则可以减少特征的数量，提高处理的速度。
4. 脉内调频信号分类识别在提取完多通道特征并进行特征选择和降维处理后，可以利用模式识别和机器学习的方法对脉内调频信号进行分类识别。
常见雷达脉冲分选算法
常见雷达脉冲分选算法
雷达脉冲分选算法是雷达信号处理中的重要技术之一，用于从接收到的雷达回波信号中提取出目标的信息。
常见的雷达脉冲分选算法包括MTI（Moving Target Indication）和CFAR（Constant False Alarm Rate）等。
首先，让我们来看看MTI算法。
MTI算法通过比较连续两个脉冲回波信号的相位差异，来检测目标的运动状态。
当目标运动时，其回波信号的相位会发生变化，MTI算法可以利用这种相位变化来区分目标和杂波。
MTI算法可以有效地抑制地面回波和其他静止杂波，从而提高目标检测的性能。
另一个常见的雷达脉冲分选算法是CFAR算法。
CFAR算法主要用于检测雷达回波信号中的目标，并且能够抑制地面回波和其他干扰。
CFAR算法通过对每个脉冲回波信号的幅度进行统计分析，然后根据统计结果来判断该回波信号是否来自目标。
CFAR算法能够根据环境的变化自适应地调整检测门限，从而保持恒定的误警率。
除了MTI和CFAR算法外，还有一些其他的雷达脉冲分选算法，如动态门限算法、多时延脉冲压缩算法等。
这些算法在不同的雷达
应用场景中发挥着重要作用，可以根据具体的需求选择合适的算法来实现雷达信号处理和目标检测。
总的来说，雷达脉冲分选算法在雷达信号处理中起着至关重要的作用，能够有效地提取目标信息并抑制干扰，从而实现准确的目标检测和跟踪。
不同的算法有着各自的特点和适用场景，需要根据具体的应用需求来选择合适的算法进行应用。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法引言雷达侦察设备是军事领域中重要的侦察装备，能够通过发射和接收电磁波来获取目标信息，在军事侦察和探测方面发挥着重要作用。
脉内调频信号是一种常见的雷达信号类型，它具有频率随时间变化的特点，因此对于雷达侦察设备来说，如何对脉内调频信号进行分选识别是一项关键的技术挑战。
本文将介绍一种基于数字信号处理的脉内调频信号分选识别方法，以期提高雷达侦察设备对脉内调频信号的识别精度和效率。
一、脉内调频信号的特点脉内调频信号是一种频率在脉内连续变化的信号，其频率特性使得它在信号处理过程中具有一定的特殊性。
脉内调频信号可以通过频率调制技术实现，其频率随时间连续变化的特点使得其在频谱上呈现出一定的频率扩展特性。
这种频率扩展特性使得脉内调频信号在频谱分析过程中比传统的常频信号更加复杂。
脉内调频信号的频率随时间变化，使得其在时间域上呈现出一定的不稳定性，因此在时域信号处理过程中也需要考虑该特点。
二、脉内调频信号的分选识别方法1. 时频分析方法时频分析方法是一种基于瞬时频率的信号分析方法，在对脉内调频信号进行分选识别时具有一定的优势。
通过时频分析方法可以将信号在时域和频域上的特性进行综合分析，从而获取信号的瞬时频率和瞬时幅度信息。
在脉内调频信号的分选识别过程中，可以通过时频分析方法获取信号的瞬时频率特性，进而进行信号类型的分选识别。
常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换(STFT)、时频分布和小波变换等，通过这些方法可以获取到脉内调频信号的时频信息，为信号的分选识别提供有力的支持。
2. 脉压技术脉压技术是一种常见的雷达信号处理技术，它可以有效地对雷达信号进行脉冲压缩，提高信噪比和分辨率。
对于脉内调频信号而言，脉压技术也可以被应用到信号的分选识别中。
通过脉压技术可以将脉内调频信号进行压缩处理，增强信号的频率特征，进而方便进行信号的频谱分析和瞬时频率提取。
脉压技术在脉内调频信号的分选识别过程中具有一定的应用潜力，可以提高信号的识别精度和灵敏度。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法【摘要】本文主要探讨雷达侦察设备在对脉内调频信号分选识别方法中的应用。
首先介绍了脉内调频信号的特点及雷达侦察设备的工作原理，然后分析了现有的识别方法。
接着详细阐述了基于频谱特征和基于时频分析的识别方法。
在结论部分总结了目前研究成果，并展望了未来的研究方向。
通过本文的研究，可以为雷达侦察设备在脉内调频信号分选识别方法方面提供参考，促进雷达技术的发展和应用。
【关键词】雷达侦察设备、脉内调频信号、分选识别方法、频谱特征、时频分析、研究背景、研究意义、工作原理、现有识别方法、研究成果、未来研究方向。
1. 引言1.1 研究背景脉内调频信号是一种常见的信号类型，其在现代雷达侦察中具有重要的作用。
由于脉内调频信号具有频率变化、时间变化等特点，其识别对于雷达侦察设备来说具有一定的挑战性。
通过对脉内调频信号进行准确的识别分选，可以有效提高雷达侦察设备的目标识别准确率和可靠性，同时有助于对目标性质和行为进行更精准的分析。
目前，针对脉内调频信号的识别方法已经得到一定程度的研究和应用，但仍然存在一些挑战和亟待解决的问题。
对脉内调频信号识别方法进行深入研究，提出新的有效方法，对于提高雷达侦察设备的性能具有积极的意义。
通过本文的研究，将探讨基于频谱特征和时频分析的脉内调频信号识别方法，为未来的研究提供参考和借鉴。
1.2 研究意义雷达侦察设备对脉内调频信号的识别方法在军事领域具有重要的意义。
脉内调频信号具有较强的抗干扰能力和隐蔽性，常被用于伪装目标或干扰雷达侦察系统。
对脉内调频信号进行准确、快速的识别具有重要的实际意义。
雷达侦察设备是军事情报获取的重要手段，对脉内调频信号进行分选识别有助于提高情报获取的准确性和效率。
当前现有的识别方法存在一定的局限性，需要进一步完善和提升。
深入研究雷达侦察设备对脉内调频信号的识别方法，不仅有助于提高军事情报获取的能力，还有利于提升国防安全水平。
研究意义在于为我国军事技术发展提供技术支持和创新思路，同时也有助于推动雷达侦察领域的科学研究和技术进步。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法一、引言随着科技的发展，雷达技术在军事、民用等领域发挥着越来越重要的作用。
在雷达侦察中，脉内调频信号是一种常见的信号类型，其具有抗干扰能力强、频谱资源利用高等特点，因此对脉内调频信号的识别研究成为了雷达侦察设备领域的一个重要话题。
为了解决雷达对脉内调频信号的识别问题，相关的研究者提出了一些识别方法，本文将针对雷达侦察设备对脉内调频信号的分选识别方法进行深入探讨。
二、脉内调频信号的特点脉内调频信号是一种采用脉内调频技术调制的信号，其具有多个特点：1.调频范围广：脉内调频信号的频率在一定的范围内不断变化，其调频范围比较广泛。
2.抗干扰性强：由于脉内调频信号的频率在一定范围内变化，其具有很强的抗干扰能力，对于一般的频率干扰信号具有一定的免疫性。
3.频谱利用高：脉内调频信号在频率上的变化使得其能够更充分地利用频谱资源，并且在一定程度上提高了其传输效率。
三、雷达侦察设备对脉内调频信号的分选识别方法对于雷达侦察设备来说，脉内调频信号的分选识别是一项具有很高难度的任务。
目前，针对脉内调频信号的识别方法主要有以下几种：1.时频分析法时频分析可以有效地分析脉内调频信号的时域和频域特性，通过对波形的时频分布进行分析，可以较为准确地提取出脉内调频信号的调频范围和频率等信息。
时频分析方法主要包括短时傅里叶变换（STFT）、Wigner-Ville分布、Huang-Hilbert变换等，通过这些方法可以较为准确地获得脉内调频信号的时频特性，并且可以识别出其特征。
2.特征提取与分类识别法特征提取与分类识别法是通过提取脉内调频信号的特征参数，例如调频范围、中心频率、调制指数等，然后通过分类识别算法对这些特征参数进行分析识别。
常用的特征提取方法包括自相关函数、互相关函数、瞬时频率估计等，通过这些方法可以有效地提取出脉内调频信号的特征参数，并且利用支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等分类算法进行识别。
高密度环境下雷达脉冲信号分选技术研究
高密度环境下雷达脉冲信号分选技术研究摘要：针对高密度环境下的雷达脉冲信号分选技术展开讨论，分析信号分选原理与特点，总结分选流程与技术应用，最后阐述雷达脉冲信号分选算法的实际运用，选择最佳分选技术，优化电子对抗雷达脉冲信号分选效果。
关键词：高密度；雷达脉冲信号分选技术；电子对抗；抗干扰性电子对抗行业在信息化环境冲击下，逐渐实现了现代化电子对抗这一目标。
但与此同时，行业环境也呈现出高密度特点，集中表现为信号密集且复杂。
随着行业领域的发展，也涌现出一些全新的雷达体制，新型雷达抗干扰性得到提升。
处在这一高密度环境下，雷达脉冲信号分选技术也面临更高的要求。
面对关键干扰辐射源，引导对抗系统要快速明确干扰方式，选择脉冲流。
对于信号分选技术，一方面要简洁化处理相关设备，另一方面加强分选效率与准确性，多路接收信号处理也应该注重效率的提升。
基于此，围绕高密度环境下的雷达脉冲信号分选技术，建议结合现阶段电子对抗领域发展进行探讨。
一、雷达脉冲信号分选概述当雷达分选系统在工作环境下运行，接收不同辐射源会在系统内部接收机端形成相应的信号。
所谓雷达脉冲信号分选，一般是基于宽频段与宽空域的运行。
现如今我国雷达技术水平不断提升，运行环境也日趋复杂且具有高密度特点[1]。
辐射源数量增多，分选系统信号环境密集度高，必须要提升分选系统处理能力。
雷达电子防护方面技术水平提升，辐射源信号模式也越来越复杂，应用LPI技术、频率捷变和脉内调制等成为关键要求。
与此同时，辐射源工作频段增多，各个频段辐射源甚至出现重叠工作频段现象。
基于此。
信号截获技术创新，脉冲分选技术也在其影响下不断发展。
为了能够适应雷达电子对抗设备的要求与现代化工作环境，雷达信号环境必须要保证时域、频率、空域、功率谱密度、极化满足要求。
二、雷达脉冲信号分选技术的应用（一）雷达脉冲信号分选流程多参数雷达信号分选需要进行预处理、主分选、后续处理。
①预处理阶段。
已知脉冲辐射源信号经过匹配扣除之后，通过DOA、PW、RF等方式进行分选，在这一阶段需要将接收脉冲信号流稀释，做好前期准备工作；②主分选。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号的分选识别方法是通过对信号进行分析和处理，将不同
的脉内调频信号分别识别出来。
下面将介绍一种常见的脉内调频信号分选识别方法。
对接收到的信号进行预处理。
预处理的主要目的是消除噪声干扰和增强信号的特征。
常见的预处理方法包括滤波、增益控制、去除干扰等。
接着，对预处理后的信号进行时频分析。
时频分析可以将信号在时间和频率上进行分析，找出信号的时间变化和频率变化规律。
常用的时频分析方法有短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等。
然后，根据时频分析得到的信号特征，进行脉内调频信号的分选。
脉内调频信号一般
具有中心频率变化的特点，可以通过分析信号的中心频率变化来区分不同的脉内调频信号。
常见的分选方法包括基于能量的分选、基于频谱形状的分选、基于自相关函数的分选等。
对分选出的脉内调频信号进行识别。
脉内调频信号的识别主要是确定信号的调制类型
和参数。
常见的识别方法包括解调信号获取调制参数、判决统计等。
需要注意的是，不同的脉内调频信号可能具有不同的特征，因此分选识别方法也需要
根据具体的情况进行选择和调整。
还需要考虑信号的复杂性和实时性等因素，选择合适的
算法和实现方式。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法随着科技的不断发展，雷达技术在军事和民用领域得到了广泛应用。
其中，脉内调制信号的分选识别是雷达侦察设备的重要功能之一。
在侦察中，为了正确获取目标的信息，同时避免对无关目标的误判，需要对脉内调制信号进行识别分选。
本文将介绍一种针对脉内调频信号分选识别的方法。
首先，脉内调频信号是指雷达在发射脉冲时，调制脉冲信号的调频频率随着时间变化。
这种信号在通信和雷达侦察中广泛应用，但由于存在调频，使其在频域上呈现宽带谱特性，难以直接识别。
因此，需要对脉内调频信号进行分选识别，以便对其进行分析和判别。
其次，脉内调频信号的识别主要涉及到两个方面：频域和时域。
在频域上，可以通过对信号的频谱特性进行分析，确定其调频的频率变化规律。
在时域上，可以通过对信号的相关性、峰值等特征参数进行计算和比较，识别出不同的脉内调频信号。
具体来说，脉内调频信号的识别可以分为以下步骤：（1）对信号进行预处理：包括对信号进行采样、滤波、降噪等处理，以增加信号的可识别性。
（2）进行频域分析：利用FFT变换等方法将信号从时域转换到频域，分析其频谱特性，确定是否存在调频现象，提取出调频频率、调制幅度等特征。
（3）进行时域分析：利用相关性、峰值等特征参数，对信号进行特征提取和匹配，识别出不同的脉内调频信号。
（4）进行模式识别：在对不同类型的脉内调频信号进行识别后，将其与已知的模式进行比较和匹配，进一步确认其类型。
最后，需要注意的是，对于不同频段的脉内调频信号，其识别方法也可能存在差异。
因此，在进行识别时需要根据具体情况进行调整和优化，提高识别的准确率和可靠性。
总之，针对脉内调频信号分选识别的方法，需要综合运用频域和时域分析技术，对信号进行预处理、特征提取和模式识别等步骤，以提高识别的效果和准确性，为雷达侦察提供有力的支持。
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法
雷达侦察设备对脉内调频信号分选识别方法【摘要】雷达侦察设备在现代军事领域中起着重要作用，对脉内调频信号的分选识别方法具有重要意义。
本文首先分析了脉内调频信号的特点，包括频率变化快、带宽大等特点。
然后探讨了主要的分选识别方法，包括基于特征提取的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
特别是深度学习技术的应用为该领域带来了新的突破和可能性。
最后总结了研究结果，指出未来的研究方向应该集中在提高识别准确性和速度上。
通过本文的研究，可以更好地理解和应用雷达侦察设备对脉内调频信号的分选识别方法，为军事侦察和情报收集提供更加有效的技术支持。
【关键词】雷达侦察设备、脉内调频信号、分选识别方法、特征提取、机器学习、深度学习、研究背景、研究意义、脉内调频信号特点、研究结果总结、未来研究方向。
1. 引言1.1 研究背景雷达侦察设备是一种重要的军事技术装备，其在军事情报收集、敌情监视等方面发挥着关键作用。
随着科技的不断进步，雷达侦察设备的功能日益完善和复杂化，可以实现对各种类型的信号进行侦察和分析。
脉内调频信号是一种常见的信号类型，具有频率随时间变化的特点，难以被传统雷达侦察设备准确地识别和分选。
研究如何有效地对脉内调频信号进行分选识别方法，成为了目前雷达侦察设备研究的一个重要课题。
通过对脉内调频信号的特点进行分析和研究，可以为雷达侦察设备提供更加精准和高效的信号识别和分选功能，有助于提升军事情报收集和敌情监视的效果和能力。
本文将对脉内调频信号的特点进行详细分析，并结合主要的分选识别方法，探讨基于特征提取、机器学习和深度学习等方法在脉内调频信号分选识别中的应用和优势。
1.2 研究意义脉内调频信号在军事领域中具有重要的应用价值，能够提供关键情报支持。
随着技术的不断发展，敌对方对脉内调频信号的伪装和欺骗能力也越来越强，给雷达侦察设备的信号分选识别带来了挑战。
研究如何有效地对脉内调频信号进行分选识别，具有重要的现实意义和实用价值。
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雷达信号重频分选方法分析与讨论
摘要:雷达信号分选作为高科技战争中至关重要的组成部分,同时也是电子对抗环境中不可或缺的关键技术。
面对雷达体制的日益多样化,雷达信号变得更加复杂。
如何实现雷达信号的正确分选已经成为国内外关注的焦点。
本文分析与讨论了几种主要的雷达信号重频分选方法,并进行了matlab仿真实验。
关键词:雷达信号分选脉冲重复间隔动态扩展关联直方图PRI变换
雷达信号分选是侦测系统不可或缺的技术,它能从大量脉冲信号流中分选出需要的信号,其实质是对脉冲串的去交叠、去交错过程。
雷达信号分选主要利用到达时间(TOA)、到达方位角(DOA)、载频(RF)、脉宽(PW)、脉冲幅度(PA)等参数编码成的脉冲描述字(PDW)进行分选。
TOA是主要的分选参数,它能提取出脉冲重复间隔(PRI),进而实现脉冲序列的去交错处理。
基于PRI的重频分选算法主要有动态扩展关联法、累积差直方图法(CDIF)、序列差直方图法(SDIF)、和PRI 变换法。
1 动态扩展关联法
基本思想是准PRI由两个脉冲之间的间隔确定,然后用这个准PRI在脉冲群里向前或者向后搜索下一个脉冲。
步骤如下。
(1)形成准PRI。
通常选择第一个脉冲为基准脉冲,第二个脉冲为参考脉冲。
当这两个脉冲的到达时间差(DTOA)介于雷达PRImin与PRImax之间时,则以此DTOA作为准PRI;当DTOA小于PRImin时,则另选参考脉冲;当DTOA大于PRImax时,则另选基准脉冲和参考脉冲。
(2)分选脉冲序列。
根据TOA测量误差等因素,确定PRI容差,以准PRI向前(或向后)进行扩展关联,如果能搜索到若干个脉冲(大于等于成功分选所需要的脉冲数),则认为分选出一个脉冲列,并继续分选出剩余脉冲。
(3)提取准雷达脉冲列。
准雷达脉冲列由成功分选出来的脉冲列构成,以备后续处理。
(4)对剩余的脉冲流重复(1),(2),(3)步骤。
2 直方图法
基本思想是计算任意两个脉冲的DTOA,对介于PRImin与PRImax之间的DTOA,统计其对应的脉冲个数,作出(脉冲数/DTOA)TOA差直方图,然后选择分选准则对其进行分析,确定可能的PRI,最后分选总的脉冲群。
累计差直方图CDIF的步骤。
(1)首先对第一级TOA进行差值计算,也就是说计算相邻两个脉
冲的DTOA,并作DTOA直方图,确定可能的PRI(直方图值大于门限时,则该间隔为可能的PRI)。
(2)然后根据可能的PRI进行搜索。
若成功,则从全脉冲序列中分选出来,对剩余脉冲列,根据第一级差值直方图形成新的CDIF直方图。
重复这个过程直到没有足够的脉冲;若不成功,则继续对第二级TOA 进行差值计算,也就是说每隔一个脉冲计算其DTOA,并作直方图,然后与上一级直方图累积,确定可能的PRI。
以此类推。
顺序差直方图SDIF是一种基于CDIF的改进算法。
它们的主要区别是,SDIF不累积统计结果,检测门限也与CDIF不同。
基本思想是首先对第一级TOA进行差值计算构成DTOA直方图,如果只有一个SDIF值超过门限,则把它作可能的PRI对序列进行检索;如果有多个值超过门限,则先对子谐波进行检索,再从超过门限的峰值所对应的最小PRI起进行序列检索。
如果能成功地分离出相应的序列,那么从采样脉冲列中扣除,并形成新的SDIF直方图;如果不能成功地分离出相应的序列,那么就计算下一级的SDIF直方图。
3 PRI变换法
基本思想是将采样脉冲串看成单位冲击函数的和式
4 分选方法分析
动态扩展关联法理论浅显易懂,容易理解,然而容差的门限却极其小,故对脉冲干扰和脉冲丢失非常敏感,而且其运算量也很大;直方图法具有很快的处理速度,然而检测门限的确定是一项非常困难的工作,对于常规雷达的PRI直方图法能较好的分选出,对于复杂雷达的PRI 分选结果却不是很好;PRI变换法引入的相应因子抑制了子谐波,然而作为代价的是运算量急剧增大,对于复杂雷达的PRI中心值,PRI变换法能够较好的估计出,但对常规雷达的PRI估计却有很低的精度,使得后期检索非常困难。
因此,综上分析,应该根据不同的雷达环境选择不同的雷达分选方法。
5 结语
面对雷达体制的日益多样化,雷达信号环境复杂多变,雷达的抗干扰能力不断完善,对雷达信号分选技术提出了巨大的挑战。
在不久的将来,研究工作者会研究出更加完善的雷达信号分选方法。
参考文献
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