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原创 雷达辐射源分选与识别|感悟
综上所述,基于脉间特征的分选方法因其易获取、易实现的优势,在当前工程实践中被广泛采用;而基于脉内特征的方法则代表着更高精度和更强鲁棒性的方向,适用于更复杂的应用环境。两类特征本质上的区别在于其输入维度与处理深度的不同,未来的智能雷达分选系统有望在二者之间实现更加高效的融合与协同。
2025-08-04 16:52:24
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原创 02【雷达信号分选】电磁误差环境 / 非理想接收条件
摘要:雷达信号分选是电子支援系统的关键步骤,用于从混合脉冲流中分离雷达信号并重构其特征序列。实际应用中常面临四类非理想接收条件:噪声干扰导致参数误差,脉冲丢失引发信号断裂,虚假脉冲干扰产生伪信号,以及脉冲抖动造成周期性破坏。这些干扰严重影响预分选阶段的聚类分析和主分选阶段的周期提取,导致簇结构模糊、边界重叠和虚假簇生成等问题,最终降低信号分选的准确性和鲁棒性。研究这些干扰对优化雷达信号分选算法具有重要意义。
2025-07-01 15:46:48
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原创 01【雷达信号分选】雷达辐射源信号分选概述
雷达信号分选技术主要分为预分选和主分选两个阶段。预分选利用射频、脉宽、到达角等多维特征,通过聚类算法初步分离混杂脉冲流,以减少主分选的计算负担。主分选则依赖到达时间特征,通过脉冲重复间隔估计和脉冲序列搜索,实现精确分离,为后续分析提供支持。传统分选方法面临噪声、脉冲丢失等挑战,而基于深度学习的方法能更灵活地挖掘信号特征,提高分选效率和鲁棒性。
2025-05-22 20:48:20
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原创 07【雷达信号分选】序列搜索法及Matlab仿真实现
采用 SDIF 法、PRI 变换法等方法估计出一组候选 PRI 后,序列搜索成为能否准确提取对应脉冲流的关键,其准确性直接影响到整个信号传统主分选的最终效果。当前较为成熟的序列搜索方法主要包括以下两种:① 直接序列搜索法:该方法通过查找相邻脉冲到达时间差(DTOA)等于目标 PRI 的脉冲,将其归为同一序列。优点是实现简单、计算量小;缺点是在噪声或抖动较大时,容易漏检间隔略有偏差的脉冲。
2025-05-07 16:46:20
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原创 03【雷达信号分选】基于PRI的脉间调制类型及Matlab仿真实现
1 基本作用随着电子战信号环境的日益复杂化和雷达信号形式的多样化,仅依靠传统的五大参数法进行信号分选已经难以避免地导致参数混淆,进而影响信号分选的准确性和效果。如果能够对分选得到的每个雷达脉冲序列的 PRI 调制特性进行深入分析,不仅可以有效缓解参数混淆问题,提高信号分选的精度与可靠性,还能够通过识别 PRI 调制类型揭示雷达信号的某些内在特性。这对于推测雷达系统的用途和性能,进一步实现精确的辐射源识别具有重要意义。2 基本介绍2.1 固定 PRI。
2024-12-10 17:25:16
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原创 04【雷达信号分选】自相关函数法分选及Matlab仿真实现
自相关函数法是重频分选中的基础且重要的算法,在分选领域中占据主要地位。许多后续的重频分选算法,如直方图法和 PRI 变换法等,均是在其基础上进行改进。这些改进方法的核心思想是利用自相关函数对脉冲到达时间(TOA)差值(即 DTOA)进行分析,进而提取 PRI 信息。
2024-12-05 10:18:39
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原创 06【雷达信号分选】CDIF法分选及Matlab仿真实现
累积差值直方图法(Cumulative Difference Histogram, CDIF)是一种基于传统统计直方图改进的算法,旨在降低运算复杂度。该方法结合了统计直方图与序列搜索的特点,估计辐射源的实际 PRI,并以此间隔为基础进行序列搜索和脉冲提取。CDIF 法的分选流程如下:Step1:以 TOA 作为分选参数,将 TOA 按照递增顺序排列;Step2:计算相邻脉冲的一级差值,即 TOA(n)-TOA(n-1),统计所有一级差值的出现频次,并以此构建一级差值直方图,用于估计可能的 PRI 值;
2024-12-04 11:20:36
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原创 02【雷达信号分选】基于脉冲重复周期 (PRI) 的主分选概述
传统的 PRI 分选算法可根据时间顺序分为以下几类:动态关联法与序列搜索法、自相关函数法、直方图法、PRI 变换法以及平面变换法。下面将对这些方法进行详细介绍:动态关联法和序列搜索法由 Campbell 等人和 Davies 等人提出,是最早的 PRI 分选算法。尽管这两种方法存在相似之处,即均涉及脉冲的搜索与提取过程,但它们在实现方式上有所不同。动态关联法的关键在于可能 PRI 值未知,需要通过多次试探来估计可能的 PRI 值后进行脉冲搜索,而序列搜索法的可能 PRI 值是已知的,因此无需进行试探。
2024-12-03 11:43:00
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原创 05【雷达信号分选】统计直方图法分选及Matlab仿真实现
基于 PRI 的直方图算法包括统计直方图法、累积差值直方图法(CDIF)以及序列差值直方图法(SDIF)
2024-12-02 20:33:02
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